天主教会中的性虐待：虐待报告中隐藏模式的注释和机器学习

本文对德语地区天主教教区发布的性虐待报告进行了计算神学分析，重点关注女性幸存者被忽视的经历。我们编制了五份代表性报告的语料库，并开发了一个分层注释方案，以捕捉与受害者、施害者、机构反应和虐待描述相关的话语模式。定量分析揭示了大量女性受害者以及机构声音的一致主导，而幸存者的视角出现得相对较少。虐待的描述往往使用不具体的术语，反映了模糊暴力性质的话语倾向，并强化了认知不公。通过基于变换器模型的句子级二元分类，我们在尽管类别不平衡的情况下仍然取得了良好的结果（平衡准确率约为0.8）。这些模型使得对与女性相关的文本片段进行可扩展检测成为可能。该研究展示了数字人文学科方法如何揭示教会文件中隐藏的叙事结构，并支持批判性的神学探究。