2025年5月博士生罗璇牵头完成的多模态多语言性别歧视检测综述论文“A Literature Survey on Multimodal and Multilingual Sexism Detection”获计算社会学领域重要国际期刊IEEE Transactions on Computational Social Systems录用。

性别歧视因社会规范、媒体描绘以及网络平台对性别偏见的持续传播和放大成为一个紧迫的社会问题。反性别歧视是一个全球性的重大挑战。其中，作为实现观念转变的第一步，识别性别歧视言论和行为的能力尤为重要。尽管目前已有一些关于仇恨语音检测的综述研究，但性别歧视作为其子类长期缺乏系统性专项分析。特别是现有研究多集中于社交媒体文本的单模态检测，且局限于计算机科学领域。本综述填补了这一空白，首次整合多模态多语言及跨学科视角，构建性别歧视检测的全景图。

论文全面概述了性别歧视检测领域的最新进展，详细介绍了该领域使用的各类资源和方法论，涵盖不同语言、模态、模型及技术路径。通过分析现有模型在准确识别和分类性别歧视时面临的具体挑战，指出了需要深入研究的领域，为性别歧视检测的未来探索提出潜在的新方向。通过这一综合性探索，本研究不仅为领域研究者与实践者提供了基础资源，更倡导通过协作开发更具文化敏感性的精细化反歧视策略。

IEEE Transactions on Computational Social Systems是计算社会学领域的重要国际期刊，SCI影响因子4.5，为JCR Q1期刊，CCF交叉/综合/新兴C类期刊。

论文信息：Xuan Luo, Bin Liang, Qianlong Wang, Jing Li, Erik Cambria, Xiaojun Zhang, Yulan He, Min Yang, Ruifeng Xu*. A Literature Survey on Multimodal and Multilingual Sexism Detection. IEEE Transactions on Computational Social Systems. 2025