تقييم مستقل يؤكد الدقة العالية

في Gender-API، نأخذ دقة خدمتنا على محمل الجد. مؤخرًا، أُجري تقييم مستقل للتحقق من موثوقية خدمتنا في تحديد الجنس بناءً على الأسماء الأولى. كانت النتائج مشجعة، حيث تُظهر دقة وفعالية واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا في التعامل مع الأسماء المتنوعة عبر بلدان متعددة.

نظرة عامة على الدراسة

دراسة التحقق، التي قام بها جيم هاجبرغ من جامعة ماريلاند لتقييم معدل الخطأ في خدمة تحديد الجنس لدينا مقارنة بالمصادر المتاحة عبر الإنترنت والتي تم التحقق منها يدويًا. حللت الدراسة الأسماء الأولى المستخرجة من الأوراق البحثية المنشورة في ثلاث مجلات علمية:

• مجلة علم وظائف الأعضاء التطبيقي
• الطب والعلوم في الرياضة
• المجلة الدولية للطب الرياضي

تضمن التحليل 500 اسمًا أولاً لم يكن موجهًا جنسياً وغير معروف للباحث. تم التحقق من صحة هذه الأسماء باستخدام عمليات البحث عبر الإنترنت عن الصور أو الضمائر الخاصة بالجنس المرتبطة بالمؤلفين.

طرق تحديد الجنس

استخدمت الدراسة ثلاث طرق مستقلة لتحديد الجنس:

• يعتمد التعرف التقليدي على الأسماء الأولى على الأسماء الخاصة بالجنس المقبولة على نطاق واسع.
• المعرفة الشخصية بجنس الفرد من قبل الباحث.
• تستفيد Gender-API من الذكاء الاصطناعي وقاعدة بيانات تضم أكثر من 6 ملايين اسم عبر 190 دولة للتنبؤ بالجنس.

النتائج الرئيسية

• من بين 500 اسم، لم يكن لـ 11 (2.2٪) نتائج في قاعدة بيانات Gender-API.
• من بين الأسماء المتبقية البالغ عددها 488 اسمًا، تم تحديد 435 (89.1٪) بشكل صحيح بثقة لا تقل عن 80٪.
• تم تحديد 392 اسمًا (80.3٪) بشكل صحيح بثقة تزيد عن 90٪.
• تم تحديد 359 اسمًا (73.5٪) بشكل صحيح بثقة تزيد عن 95٪.
• تم تحديد 282 اسمًا (57.8٪) بشكل صحيح بثقة تزيد عن 98٪.

كان متوسط مستوى الثقة عبر جميع التوقعات هو 94٪ ± 13٪. يوضح هذا درجة عالية من الموثوقية ، حتى بالنسبة للأسماء الأقل شيوعًا.

تحليل معدل الخطأ

أظهر إجمالي 22 اسمًا (4.5٪) تناقضات بين تنبؤات Gender-API والتحقق عبر الإنترنت. ومع ذلك، عند تطبيق حد ثقة بنسبة 80٪ ، انخفض التصنيف الخاطئ إلى سبعة أسماء فقط (1.4٪).

الخلاصة

تؤكد دراسة التحقق المستقل هذه أن Gender-API هي أداة موثوقة للغاية لتحديد الجنس. مع معدل تصنيف خاطئ منخفض يبلغ 1.4٪ فقط عند استخدام حد ثقة بنسبة 80٪ ، توفر واجهتنا البرمجية تصنيفًا دقيقًا وقابلاً للتطوير للجنس بناءً على الأسماء الأولى.

قم بتنزيل تقرير التحقق هنا كملف PDF.

Gender-API هو خيار موثوق للباحثين والشركات والمحللين الذين يبحثون عن حل مثبت لتعريف الجنس يعتمد على البيانات.