VALUTAZIONE INDIPENDENTE CONFERMA ALTA PRECISIONE

Presso [Gender-API], prendiamo molto sul serio la precisione del nostro servizio. Recentemente, è stata condotta una valutazione indipendente per convalidare l'affidabilità del nostro servizio nel determinare il genere in base ai nomi propri. I risultati sono stati incoraggianti, dimostrando la precisione e l'efficacia della nostra API nel gestire nomi diversi in più paesi.
Panoramica dello Studio
Uno studio di convalida, condotto da Jim Hagberg dell'Università del Maryland, per valutare il tasso di errore del nostro servizio di identificazione del genere rispetto a fonti online verificate manualmente. Lo studio ha analizzato i nomi di battesimo estratti da articoli di ricerca pubblicati su tre riviste scientifiche:
- Journal of Applied Physiology
- Medicina e Scienza nello Sport e nella Medicina
- Rivista Internazionale di Medicina dello Sport
L'analisi ha incluso 500 nomi propri che non erano orientati al genere e che erano sconosciuti al ricercatore. Questi nomi sono stati convalidati utilizzando ricerche online per immagini o pronomi specifici di genere collegati agli autori.
Metodi di Identificazione del Genere
Lo studio ha utilizzato tre metodi indipendenti per identificare il genere:
- Il riconoscimento tradizionale del nome di battesimo si basa su nomi ampiamente accettati specifici per genere.
- Conoscenza personale del genere dell'individuo da parte del ricercatore.
- [Gender-API] sfrutta l'IA e un database di oltre 6 milioni di nomi in 190 paesi per predire il genere.
Risultati principali
- Di 500 nomi, 11 (2.2%) non hanno avuto risultati nel database di Gender-API.
- Dei restanti 488 nomi, 435 (89.1%) sono stati identificati correttamente con almeno l'80% di certezza.
- 392 nomi (80.3%) sono stati identificati correttamente con oltre il 90% di certezza.
- 359 nomi (73.5%) sono stati identificati correttamente con oltre il 95% di certezza.
- 282 nomi (57.8%) sono stati identificati correttamente con oltre il 98% di certezza.
Il livello medio di fiducia tra tutte le previsioni è stato del 94% ± 13%. Questo dimostra un alto grado di affidabilità, anche per i nomi meno comuni.
Analisi del Tasso di Errore
Un totale di 22 nomi (4,5%) ha mostrato discrepanze tra le previsioni di Gender-API e la validazione online. Tuttavia, applicando una soglia di confidenza dell'80%, le classificazioni errate sono scese a solo sette nomi (1,4%).
Conclusione
Questo studio di validazione indipendente conferma che Gender-API è uno strumento altamente affidabile per l'identificazione del genere. Con un tasso di classificazione errata di solo 1,4% utilizzando una soglia di confidenza dell'80%, la nostra API fornisce una classificazione del genere accurata e scalabile basata sui nomi di battesimo.
Scarica qui il rapporto di validazione in formato PDF.
Gender-API è una scelta affidabile per ricercatori, aziende e analisti alla ricerca di una soluzione di identificazione del genere collaudata e basata sui dati.