미국의 매춘 : 민족성

미국 성 노동자의 민족성 살펴보기

참고 : 이것은 여러 분할 중 두 번째입니다. 1 부에서는 데이터 세트를 살펴보고 , 2 부 (이 부분)에서는 성 노동자의 민족성을 살펴보고 , 3 부에서는 수행 된 서비스와 이것이 민족 성과의 상관 관계를 살펴보고 , 4 부에서는 사물의 경제적 측면과 수수료가 인종과 어떻게 연관되는지 살펴보고, 성 노동자의 서비스와 외모 .

민족성을 살펴볼 때가 왔습니다. 간략하게 살펴보면 데이터 세트에 일관되지 않은 값의 긴 꼬리가 있음을 알 수 있습니다. 이것은 의미가 있습니다. 우리는 그 리뷰어들이 민족성을 올바르게 얻기 위해 많은 시간을 사용하지 않았다고 상상할 수 있습니다. 아프리카 계 미국인을 선택했을 때 단순히 "흑인 인종"을 의미 했습니까? 아니면 실제로 태어나고 자란 아프리카 계 미국인을 의미 했습니까?

plt.figure(figsize=(10,9))
# limiting the "long tail" at top 30, it's very very long 
frame['Ethnicity'].value_counts()[:30].plot(kind="barh");
Preliminary look at race of providers. Turns out this could use some grouping.

민족성은 인종, 지리 및 문화를 혼합함에 따라 몇 가지 문제를 제기합니다. 또한 많은 "리뷰어"가 지리 (특히 대서양 반대편에있는 대륙 중 하나이며 이는 양방향으로 진행됨)를 인식하지 못할 가능성이 높습니다.

TER 리뷰어 양식은 옵션으로 "블랙"을 제공하지 않았으며,보다 정치적으로 올바른 '아프리카 아메리칸'을 선택했습니다. 리뷰어는 '제공자'가 단순히 흑인이지만 미국인이 아닌 경우에도 많은 논의없이 선택했습니다.

또한 일부 미국인은 "이탈리아 인"유형의 여성을 언급 할 수 있지만 유럽 검토자는 실수를하지 않고 그녀가 효과적으로 이탈리아에서 태어나 자란 경우에만 제공자 "이탈리아 인"을 정의합니다.

"Native American"은 제 생각에 리뷰어들 사이에서 상당한 혼란을 불러 일으킨 표현이기도합니다. 일부는 확실히 원래의 의미에서 사용했을 수도 있지만 (정치적 정확성이 시작되기 전에 사람들이 "인디언"이라고 불렀던 것), 다른 사람들은 여전히 ​​"태어난 공급자를 식별하는 방법으로 아메리카 원주민을 사용했습니다." 영어 원어민 능력이 즉시 포기할 것이기 때문에 미국인을 키 웠습니다.

여기서 우리는 어디로 가야합니까? 나는 다소 주관적인 인종 분류를 나타내면서도 대서양 양쪽에있는 사람들과 공감해야하는 열인 Ethnicityunder를 다시 그룹화 할 것이라고 생각했습니다 EthnicityNormalized. 나는 지리와 언어를 추가 도구로 사용하여 인종을 "분명 화"하고 각 사례에 대해 교육적인 추측을 제공했습니다.

여기에 제 분류가 있습니다.

  • 흰색 (미주) : 흰색 북미, 너무 흰색이 아닌 일부를 포함하며 여전히 미국에서 태어나고 자랐습니다.
  • 아시아 (미주) : 한국 (일명 K-girls), 중국, 일본.
  • 라티 나 (미주) : 중남미 출신. 흰색 또는 검정색 일 수 있습니다. 그녀의 기본 언어로 스페인어 또는 포르투갈어를 사용합니다. 영어를 할 수도 있고 말하지 않을 수도 있습니다. 이 카테고리를 추가로 분할하여 해당 조치가 북미에서 발생했는지 여부를 반영합니다.
  • 흑인 (미주) : 인종과 문화 모두에서 태어나고 자란 아프리카 계 미국인. 이것이 의미하는 모든 것.
  • 동유럽 (유럽) : 동유럽은 일반적으로 잘 생긴 백인 성 노동자의 중요한 공급자였습니다.
  • 서유럽 (유럽) : 동부 사촌보다 더 희귀하지만 존재합니다.
  • 기타 (북미) : 기타 (북미에서 발생한 경우).
  • 기타 : 위의 카테고리에 해당하지 않는 것. 데이터는 믿을 수 없을 정도로 긴 조합의 놀라운 믹스를 보여줍니다. 더 깊게 갈 수 있었지만 (인도어, 아랍어 등) 어딘가에 선을 그려야했습니다.

# Let’s make Ethnicity a little easier to manage and visualize
frame[‘EthnicityNormalized’] = frame.apply(lambda row: normalizedEthnicity(row[‘Ethnicity’],row[‘Country’],row[‘Languages’]), axis=1)

plt.figure(figsize=(10,9))
frame[frame.Country=="USA"]['EthnicityNormalized'].value_counts().plot(kind="pie", label="Ethnicity",autopct='%1.1f%%',
        shadow=True, startangle=45);
Ethnicity (“re-classified” to fall in buckets that made more sense). US breakdown.

plt.figure(figsize=(10,9))
frame[frame.Country.isin(europe)]['EthnicityNormalized'].value_counts().plot(kind="pie", label="Ethnicity",autopct='%1.1f%%',
        shadow=True, startangle=45);
Ethnicity. European breakdown (rough approximation).
LATAM의 많은 라틴계. 나는 왜 놀라지 않습니까?

그게 2 부입니다. 다음 편에서는 성 노동자가 제공하는 서비스를 살펴보고 그 서비스를 인종과 연관시킬 것입니다.

파트 3 : 제공자의 서비스

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