Gender Ambiguity in Voice-Based Assistants: Gender Perception and Influences of Context

Recently emerging synthetic acoustically gender-ambiguous voices could contribute to dissolving the still prevailing genderism. Yet, are we indeed perceiving these voices as “unassignable”? Or are we trying to assimilate them into existing genders? To investigate the perceived ambiguity, we conducted an explorative 3 (male, female, ambiguous voice) × 3 (male, female, ambiguous topic) experiment. We found that, although participants perceived the gender-ambiguous voice as ambiguous, they used a profoundly wide range of the scale, indicating tendencies toward a gender. We uncovered a mild dissolve of gender roles. Neither the listener’s gender nor the personal gender stereotypes impacted the perception. However, the perceived topic gender indicated the perceived voice gender, and younger people tended to perceive a more male-like gender

He, she, it - Vertrauen muss mit?: Auswirkungen geschlechtsneutraler Stimmen in Sprachassistenten auf ihre Vertrauenswürdigkeit

Knapp 70 % der aktuell existierenden Sprachassistenzsysteme nutzen ausschließlich weibliche Stimmen. Assistenten mit männlichen Stimmen oder mit der Möglichkeit, zwischen verschiedenen Optionen zu wählen, sind dagegen deutlich in der Unterzahl. Technologien, die soziale Hinweisreize aussenden, werden gemäß des CASA-Paradigmas wie soziale Akteure behandelt. Dies führt dazu, dass auf Sprachassistenten, die ein bestimmtes Geschlecht andeuten, beispielsweise Stereotype angewandt werden können – ein Effekt, der in der Forschung bereits verschiedentlich beobachtet wurde. Mit der Entwicklung der geschlechtsneutralen Stimme Q durch einen Zusammenschluss dänischer Firmen und Organisationen ergab sich 2019 die Frage, ob sich dadurch die Anwendung von Stereotypen umgehen lässt oder neutrale Stimmen im Gegenteil als unangenehm empfunden werden. Dies wurde in der durchgeführten Masterarbeit in Hinblick auf das Vertrauen in ein Sprachassistenzsystem betrachtet. Dafür wurde eine geschlechtsneutrale Stimme entwickelt und in einem Online-Experiment mit einer männlichen und einer weiblichen Stimme verglichen, die jeweils über ein stereotyp männliches, ein stereotyp weibliches oder ein neutrales Thema sprachen. Es zeigte sich, dass der neutrale Stimme in einigen Variablen eine geringere Vertrauenswürdigkeit zugeschrieben wurde – auch, wenn sie als männlich oder weiblich empfunden wurde. Die Geschlechtszuordnung war wiederum davon abhängig, welchem Geschlecht die Proband*innen das Thema zuordneten, über das die Stimme sprach. Die Ergebnisse lassen vermuten, dass die Uneindeutigkeit und Ungewohntheit der neutralen Stimme zu einer schlechteren Bewertung führt. Daher muss bezweifelt werden, dass entsprechende Projekte zu einer breitenwirksamen Überwindung von Stereotypen führen können, sondern im Gegenteil sogar negative Reaktionen auf Entitäten mit sich bringen und festigen, die nicht der Geschlechternorm entsprechen.Almost 70 % of the currently existing language assistance systems only use female voices. Assistants with male voices or with the option to choose between different options, on the other hand, are clearly in the minority. Technologies that emit social cues are treated like social actors in accordance with the CASA paradigm. As a result, stereotypes, for example, can be applied to voice assistants who indicate a specific gender - an effect that has already been observed in various research. With the development of the gender-neutral voice Q through a merger of Danish companies and organizations, the question arose in 2019 whether this would avoid the use of stereotypes or, on the contrary, neutral voices are perceived as unpleasant. This was considered in the master's thesis with regard to trust in a language assistance system. For this purpose, a gender-neutral voice was developed and compared in an online experiment with a male and a female voice that spoke about a stereotypically male, a stereotypically female or a neutral topic. It was found that the neutral voice was assigned a lower level of trustworthiness in some variables - even if it was perceived as male or female. The gender assignment, in turn, was dependent on which gender the test subjects assigned the topic about which the voice was speaking. The results suggest that the ambiguity and unfamiliarity of the neutral voice leads to a poorer rating. It must therefore be doubted that such projects can lead to a broad-based overcoming of stereotypes, but on the contrary even bring about and consolidate negative reactions to entities that do not correspond to the gender norm

He, she, it - Vertrauen muss mit?: Auswirkungen geschlechtsneutraler Stimmen in Sprachassistenten auf ihre Vertrauenswürdigkeit

Knapp 70 % der aktuell existierenden Sprachassistenzsysteme nutzen ausschließlich weibliche Stimmen. Assistenten mit männlichen Stimmen oder mit der Möglichkeit, zwischen verschiedenen Optionen zu wählen, sind dagegen deutlich in der Unterzahl. Technologien, die soziale Hinweisreize aussenden, werden gemäß des CASA-Paradigmas wie soziale Akteure behandelt. Dies führt dazu, dass auf Sprachassistenten, die ein bestimmtes Geschlecht andeuten, beispielsweise Stereotype angewandt werden können – ein Effekt, der in der Forschung bereits verschiedentlich beobachtet wurde. Mit der Entwicklung der geschlechtsneutralen Stimme Q durch einen Zusammenschluss dänischer Firmen und Organisationen ergab sich 2019 die Frage, ob sich dadurch die Anwendung von Stereotypen umgehen lässt oder neutrale Stimmen im Gegenteil als unangenehm empfunden werden. Dies wurde in der durchgeführten Masterarbeit in Hinblick auf das Vertrauen in ein Sprachassistenzsystem betrachtet. Dafür wurde eine geschlechtsneutrale Stimme entwickelt und in einem Online-Experiment mit einer männlichen und einer weiblichen Stimme verglichen, die jeweils über ein stereotyp männliches, ein stereotyp weibliches oder ein neutrales Thema sprachen. Es zeigte sich, dass der neutrale Stimme in einigen Variablen eine geringere Vertrauenswürdigkeit zugeschrieben wurde – auch, wenn sie als männlich oder weiblich empfunden wurde. Die Geschlechtszuordnung war wiederum davon abhängig, welchem Geschlecht die Proband*innen das Thema zuordneten, über das die Stimme sprach. Die Ergebnisse lassen vermuten, dass die Uneindeutigkeit und Ungewohntheit der neutralen Stimme zu einer schlechteren Bewertung führt. Daher muss bezweifelt werden, dass entsprechende Projekte zu einer breitenwirksamen Überwindung von Stereotypen führen können, sondern im Gegenteil sogar negative Reaktionen auf Entitäten mit sich bringen und festigen, die nicht der Geschlechternorm entsprechen.Almost 70 % of the currently existing language assistance systems only use female voices. Assistants with male voices or with the option to choose between different options, on the other hand, are clearly in the minority. Technologies that emit social cues are treated like social actors in accordance with the CASA paradigm. As a result, stereotypes, for example, can be applied to voice assistants who indicate a specific gender - an effect that has already been observed in various research. With the development of the gender-neutral voice Q through a merger of Danish companies and organizations, the question arose in 2019 whether this would avoid the use of stereotypes or, on the contrary, neutral voices are perceived as unpleasant. This was considered in the master's thesis with regard to trust in a language assistance system. For this purpose, a gender-neutral voice was developed and compared in an online experiment with a male and a female voice that spoke about a stereotypically male, a stereotypically female or a neutral topic. It was found that the neutral voice was assigned a lower level of trustworthiness in some variables - even if it was perceived as male or female. The gender assignment, in turn, was dependent on which gender the test subjects assigned the topic about which the voice was speaking. The results suggest that the ambiguity and unfamiliarity of the neutral voice leads to a poorer rating. It must therefore be doubted that such projects can lead to a broad-based overcoming of stereotypes, but on the contrary even bring about and consolidate negative reactions to entities that do not correspond to the gender norm

He, she, it - Vertrauen muss mit?: Auswirkungen geschlechtsneutraler Stimmen in Sprachassistenten auf ihre Vertrauenswürdigkeit

Knapp 70 % der aktuell existierenden Sprachassistenzsysteme nutzen ausschließlich weibliche Stimmen. Assistenten mit männlichen Stimmen oder mit der Möglichkeit, zwischen verschiedenen Optionen zu wählen, sind dagegen deutlich in der Unterzahl. Technologien, die soziale Hinweisreize aussenden, werden gemäß des CASA-Paradigmas wie soziale Akteure behandelt. Dies führt dazu, dass auf Sprachassistenten, die ein bestimmtes Geschlecht andeuten, beispielsweise Stereotype angewandt werden können – ein Effekt, der in der Forschung bereits verschiedentlich beobachtet wurde. Mit der Entwicklung der geschlechtsneutralen Stimme Q durch einen Zusammenschluss dänischer Firmen und Organisationen ergab sich 2019 die Frage, ob sich dadurch die Anwendung von Stereotypen umgehen lässt oder neutrale Stimmen im Gegenteil als unangenehm empfunden werden. Dies wurde in der durchgeführten Masterarbeit in Hinblick auf das Vertrauen in ein Sprachassistenzsystem betrachtet. Dafür wurde eine geschlechtsneutrale Stimme entwickelt und in einem Online-Experiment mit einer männlichen und einer weiblichen Stimme verglichen, die jeweils über ein stereotyp männliches, ein stereotyp weibliches oder ein neutrales Thema sprachen. Es zeigte sich, dass der neutrale Stimme in einigen Variablen eine geringere Vertrauenswürdigkeit zugeschrieben wurde – auch, wenn sie als männlich oder weiblich empfunden wurde. Die Geschlechtszuordnung war wiederum davon abhängig, welchem Geschlecht die Proband*innen das Thema zuordneten, über das die Stimme sprach. Die Ergebnisse lassen vermuten, dass die Uneindeutigkeit und Ungewohntheit der neutralen Stimme zu einer schlechteren Bewertung führt. Daher muss bezweifelt werden, dass entsprechende Projekte zu einer breitenwirksamen Überwindung von Stereotypen führen können, sondern im Gegenteil sogar negative Reaktionen auf Entitäten mit sich bringen und festigen, die nicht der Geschlechternorm entsprechen.Almost 70 % of the currently existing language assistance systems only use female voices. Assistants with male voices or with the option to choose between different options, on the other hand, are clearly in the minority. Technologies that emit social cues are treated like social actors in accordance with the CASA paradigm. As a result, stereotypes, for example, can be applied to voice assistants who indicate a specific gender - an effect that has already been observed in various research. With the development of the gender-neutral voice Q through a merger of Danish companies and organizations, the question arose in 2019 whether this would avoid the use of stereotypes or, on the contrary, neutral voices are perceived as unpleasant. This was considered in the master's thesis with regard to trust in a language assistance system. For this purpose, a gender-neutral voice was developed and compared in an online experiment with a male and a female voice that spoke about a stereotypically male, a stereotypically female or a neutral topic. It was found that the neutral voice was assigned a lower level of trustworthiness in some variables - even if it was perceived as male or female. The gender assignment, in turn, was dependent on which gender the test subjects assigned the topic about which the voice was speaking. The results suggest that the ambiguity and unfamiliarity of the neutral voice leads to a poorer rating. It must therefore be doubted that such projects can lead to a broad-based overcoming of stereotypes, but on the contrary even bring about and consolidate negative reactions to entities that do not correspond to the gender norm

There are (almost) no robots in journalism. An attempt at a differentiated classification and terminology of automation in journalism on the base of the concept of distributed and gradualised action

Human-Machine Communication and fields like journalism studies have been discussing new technological developments in journalism, especially automation technologies like automated writing software. However, existing literature has terminological problems: Terms are not distinctly defined and delimited, different aspects can be referred to with the same term, while different, often misleading, terms exist for the same aspect. As a result, it is often unclear which concept is being referred to. To gain a better understanding and modeling of automation in journalism as well as a theoretical foundation, this paper first describes current problems with terms used in scientific literature and argues that existing automation taxonomies are not fully transferrable to journalism, making a new theoretical basis necessary. Subsequently, Rammert and Schulz-Schaeffer’s concept of distributed and gradualised action is described and proposed as such a theoretical basis for the unification of terminology and conceptual foundations, providing the opportunity to empirically and normatively describe automation as well as delivering necessary theoretical underpinnings. Lastly, the concept is applied to automation in journalism, resulting in a proposed automation concept, suggestions for terminology, and further implications for Human-Machine Communication theory