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title: "Intersectional Persona Evaluation"
created: 2026-06-24
updated: 2026-06-24
type: concept
tags: ["evaluation-methodology", "bias", "intersectionality", "fairness"]
sources:
  - "[[personalization-trap-2025]]"
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# Intersectional Persona Evaluation

交叉性画像评估是 Fang et al. (2025) 提出的 AI 偏见评测方法论：通过构造人口统计学维度交叉的画像，量化各维度如何交互地影响模型输出。

## 方法

- 画像源：PRISM 数据集（1500 名成年人，75 个国家）
- 四个维度：性别 × 年龄 × 宗教 × 种族
- 每个维度取最普遍的三个类别 → 81 个独特交叉画像
- 统计：混合效应模型，固定效应（人口统计变量）+ 随机效应（题目级变异）

## 基线设置

白种人 + 基督徒 + 男性 + 34-65 岁 = 基线。负系数表示相对基线的准确率下降。

## 优势

- 隔离单一维度效应（通过控制其他维度）
- 检测交叉效应（如"老年穆斯林女性"的独特偏见模式）
- 效应量可跨模型比较（固定效应 β 系数）
- 统计显著性可量化

## 参考
- [[personalization-trap-2025]]
- [[emotional-reasoning-bias]]
- [[user-memory-bias]]