Addressing Overcommitment in the Reasoning of Gendered Economic Memes under Multimodal Ambiguity
作者: Kushal Kanwar, Dushyant Singh Chauhan, Kapil Rana, Gopendra Vikram Singh, Nils Lukas
分类: cs.LG
发布日期: 2026-10-08
💡 一句话要点
提出CGER-Net以解决多模态经济表述中的性别偏见问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态分析 性别偏见 经济表述 图像-文本理解 证据门控推理 社交媒体 机器学习
📋 核心要点
- 现有多模态模型在处理经济依赖和社会角色时，常因证据不足而产生性别偏见，影响分析结果的可靠性。
- 本文提出CGER-Net框架，通过上下文评估输入的证据充分性，采用证据门控推理来减少不必要的性别推断。
- 实验结果表明，CGER-Net在模糊实例上性别过度承诺率降低了44%，并且在明确情况下保持了相似的准确性。
📝 摘要（中文）
多模态表情包理解在分析社会敏感内容中日益重要，但现有模型在模糊情况下对经济依赖和社会角色的解读常表现出偏见。许多表情包通过稀疏文本或符号视觉线索表达经济关系，导致性别归属的证据不足。在这种不明确的环境中，模型往往依赖于预训练的相关性，导致虚构和刻板的经济角色分配。本文研究了图像-文本表情包中的性别经济依赖，识别出缺乏充分证据的认知过度承诺作为偏见的主要来源。我们提出了CGER-Net，一个基于上下文的多模态框架，能够评估输入是否提供了足够的证据进行性别经济推理，并在明确线索时应用证据门控推理，而在不明确时则倾向于原则性放弃。我们在EconMeme-GE数据集上评估CGER-Net，结果显示其在模糊实例上将性别过度承诺率降低了多达44%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多模态表情包中性别经济推理的偏见问题，现有方法在模糊情况下往往缺乏足够证据，导致错误的性别角色分配。
核心思路：CGER-Net通过上下文分析输入的证据充分性，确保在证据不足时不进行性别推断，从而减少认知过度承诺带来的偏见。
技术框架：CGER-Net的整体架构包括输入处理模块、证据评估模块和推理模块。输入处理模块负责提取图像和文本特征，证据评估模块判断证据的充分性，推理模块则根据评估结果进行性别角色的推断。
关键创新：CGER-Net的主要创新在于引入了证据门控推理机制，使得模型能够在明确线索时进行自信推断，而在不明确时选择放弃推理，这一设计显著降低了性别偏见。
关键设计：模型中采用了特定的损失函数来平衡准确性与偏见，网络结构上结合了卷积神经网络和循环神经网络，以有效处理图像和文本信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CGER-Net在EconMeme-GE数据集上的实验结果显示，其在模糊实例上性别过度承诺率降低了多达44%，同时在明确情况下保持了与现有基线相当的准确性。此外，79%的生成推理被人类评估为与可用证据相一致，显示出模型的有效性和可靠性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容分析、在线广告的性别角色识别以及社会科学研究中的性别偏见检测。通过提供更可靠的多模态分析工具，CGER-Net能够帮助研究人员和从业者更好地理解和应对社会敏感内容中的性别问题，促进更公平的社会传播。未来，该方法还可扩展至其他类型的多模态数据分析。
📄 摘要（原文）
Multimodal meme understanding is increasingly used to analyze socially sensitive content, yet existing models often exhibit biased behavior when interpreting economic dependence and social roles under ambiguity. Many memes express economic relationships through sparse text or symbolic visual cues, providing insufficient evidence for gendered attribution. In such underspecified settings, models tend to rely on pretraining correlations, leading to hallucinated and stereotypical economic role assignments. In this work, we study gendered economic dependence in image-text memes through the lens of contextual sufficiency and identify epistemic overcommitment-inferring roles without adequate evidence-as a primary source of bias. We propose CGER-Net, a context-grounded multimodal framework that estimates whether the input provides sufficient evidence for gendered economic reasoning and applies evidence-gated inference to enable confident attribution when cues are explicit while favoring principled abstention otherwise. We evaluate CGER-Net on EconMeme-GE, a curated dataset of image-text memes annotated as Men, Women, Neutral, or Ambiguous. Across strong contemporary multimodal baselines, CGER-Net reduces Gender Overcommitment Rate by up to 44% on ambiguous instances while maintaining comparable accuracy on unambiguous cases. Human evaluation further shows that 79% of generated rationales are judged as epistemically aligned with the available evidence. These results highlight the importance of modeling when not to infer for reliable and responsible multimodal analysis.