Những cách gây sốc khi thiên vị dữ liệu khiến phụ nữ trở nên ‘không liên quan’ và chúng ta có thể làm gì để ngăn chặn điều đó

Phụ nữ vẫn được coi là thứ hai, và bạn thậm chí có thể không nhận ra tất cả các cách mà điều này được thực hiện. Một số điều rõ ràng là: Phụ nữ kiếm được ít hơn nam giới và có ít hơn trong số họ ở các vị trí lãnh đạo trong tổ chức và hội đồng quản trị. Con đường sự nghiệp của phụ nữ cũng bị chệch hướng một cách đáng kể (hoặc kết thúc) do hậu quả của đại dịch với tỷ lệ không bằng con đường sự nghiệp của nam giới. Quan điểm và kinh nghiệm của phụ nữ bị đánh giá thấp và điều này góp phần tạo ra định kiến ​​giới và khoảng cách giới. Nhu cầu của họ được coi là đương nhiên và / hoặc bị gộp thành bong bóng nhu cầu hoặc mong muốn của nam giới.

Một cách ít được biết đến là sự chênh lệch này xảy ra là thông qua dữ liệu. Bạn có thể nói, “Làm thế nào có thể được? Dữ liệu dựa trên nghiên cứu và sự kiện. Làm thế nào có thể có sự thiên vị rằng dữ liệu thực sự tạo ra?”Câu trả lời liên quan đến sự coi thường phụ nữ trong nghiên cứu – từ kinh doanh đến công nghệ, y học và các khía cạnh thực tế khác của cuộc sống.

Độ lệch dữ liệu là gì?

Dữ liệu được thu thập để cung cấp bằng chứng về những gì hoạt động (hoặc không) cho các dự án, khái niệm hoặc đổi mới khác nhau. Nó cho phép các nhà nghiên cứu biết những gì cần được điều chỉnh và / hoặc tiến lên phía trước. Một biến số trong nghiên cứu khiến việc điều tra trở nên khó khăn là tính toàn diện: Tất cả các khía cạnh của việc áp dụng dữ liệu cần được xem xét. Khi một khía cạnh bị bỏ qua, các kết quả tiêu cực hoặc nguy hiểm có thể dẫn đến. Ví dụ, hãy xem xét trường hợp xe Uber tự lái đánh và giết một phụ nữ ở Arizona. Uber xác định rằng chiếc xe không thể xác định một đối tượng là người đi bộ trừ khi nó ở gần lối sang đường dành cho người đi bộ qua đường – một sự giám sát đã tạo ra sai lệch dữ liệu nguy hiểm.

Cũng nên xem xét phần mềm nhận dạng khuôn mặt, một công cụ được nhiều tổ chức thực thi pháp luật sử dụng. Sau khi nó được áp dụng để xác định, nhắm mục tiêu và kết tội tội phạm, nghiên cứu cho thấy rằng trong nhiều trường hợp, các thuật toán của nó kém chính xác hơn đáng kể khi nói đến người da màu cũng như phụ nữ. Sự thiên lệch kết quả đã ảnh hưởng rộng rãi đến cả quyền công dân và an toàn công cộng.

Trong quá trình thiết kế nghiên cứu và thu thập dữ liệu, các nhà nghiên cứu dựa vào dân số mẫu – có nghĩa là đại diện cho dân số lớn hơn mà kết quả nghiên cứu và dữ liệu khác sẽ được áp dụng. Nhưng để có hiệu quả, mẫu đó phải bao gồm tất cả các thành phần của dân số lớn hơn. Trong các trường hợp sai lệch về dữ liệu giới, phụ nữ bị bỏ qua.

Có liên quan: Cách các doanh nhân có thể thực hiện nghiên cứu thị trường sơ cấp

Sự thiên lệch về dữ liệu giới tính là gì?

Trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu, phụ nữ không được đưa vào dân số mẫu với tỷ lệ phần trăm công bằng, nếu có. Điều này có thể ổn nếu dữ liệu không được áp dụng cho phụ nữ, nhưng đúng như vậy. Các sản phẩm, dịch vụ và chiến lược đang được phổ biến cho phụ nữ khi nghiên cứu đằng sau chúng không dựa trên dữ liệu liên quan đến đàn bà. Đọc lại: Có những thứ đang được làm và được sử dụng bởi phụ nữ và chúng tôi không biết liệu chúng có hiệu quả hay an toàn cho họ hay không. Hãy xem xét các ví dụ sau:

Công nghệ

Bàn tay của phụ nữ thường nhỏ hơn nam giới (khoảng một đến hai inch), nhưng điều này thường không được xem xét khi thiết kế điện thoại di động. Những công cụ gần như bắt buộc này – và đặc biệt là xu hướng ngày càng tăng kích thước của chúng – không tính đến việc một chiếc điện thoại sẽ phù hợp với những bàn tay nhỏ hơn như thế nào. Trong khi một số công ty cung cấp các mô hình nhỏ hơn, chúng thường kém mạnh mẽ hơn hoặc cung cấp ít tùy chọn hơn. Một ví dụ khác liên quan đến Google Home: Cơ sở dữ liệu nhận dạng giọng nói được sử dụng để phát triển ứng dụng này – theo một nghiên cứu năm 2016 của nhà xã hội học và nhà khoa học dữ liệu, Tiến sĩ Rachael Tatman – bị chi phối bởi giọng nói của nam giới, khiến nó có khả năng nhận ra và phản hồi hiệu quả hơn 70%. giọng nói của nam giới so với giọng nói của nữ giới.

Thuốc

Phụ nữ có nhiều khả năng chết vì đau tim hơn vì các triệu chứng của họ thường được coi là “không điển hình”. Điều này là do các triệu chứng tiêu chuẩn được xác định dựa trên nghiên cứu tập trung vào biểu hiện của nam giới (đau ngực, đau cánh tay trái) so với nữ (khó thở, buồn nôn, mệt mỏi, đau dạ dày). Nói chung, thành kiến ​​này thường được gọi là Hội chứng Yentyl, và được trình bày chi tiết trong một bài báo năm 2011 bên trong Tạp chí Tim mạch Châu Âu. Điều này khiến cơ thể nam giới được mặc định là hiểu biết về y học, và điều này cũng đúng đối với nghiên cứu y học, trong đó khoảng 85% loài gặm nhấm được sử dụng trong xét nghiệm là nam giới, theo một năm 2011 Đánh giá về khoa học thần kinh & hành vi sinh học điều.

Vận tải

Phụ nữ có nhiều khả năng bị thương nặng trong các vụ tai nạn xe hơi. Tại sao? Bởi vì các nhà sản xuất ô tô có “vị trí ngồi tiêu chuẩn” được sử dụng để nghiên cứu an toàn dựa trên kích thước của nam giới. Phụ nữ thường thấp hơn nam giới, vì vậy cần ngồi cao hơn và gần tay lái hơn để nhìn rõ, nhưng thông tin này không được đưa vào “tiêu chuẩn” của các nhà sản xuất. Phụ nữ cũng có khả năng tử vong trong một vụ tai nạn ô tô cao hơn do có sự sai lệch về dữ liệu giới tính tương tự. Hình nộm nam thử nghiệm va chạm thường được sử dụng cho bài kiểm tra chỗ ngồi của người lái xe. Khi sử dụng hình nộm nữ trong cuộc thử nghiệm va chạm, chúng thường được giới hạn ở ghế hành khách. Kết quả là nghiên cứu hiện tại không chính xác cũng như không áp dụng cho các tài xế nữ.

Thực thi pháp luật

Ở một số quốc gia, các sĩ quan nữ mặc vest được thiết kế và nghiên cứu trên cơ thể nam giới, khiến họ dễ bị tổn thương và ít được bảo vệ hơn so với các đồng nghiệp nam của họ. A 2017 Trades Union Congress báo cáo đã nêu chi tiết những khác biệt này trong việc áp dụng PPE của Anh, và nhiều vấn đề tương tự cũng được áp dụng như nhau ở Hoa Kỳ.

Có liên quan: Phụ nữ được gắn nhãn và thiên vị tại nơi làm việc

Môi trường văn phòng

Nghiên cứu được xuất bản bởi Biến đổi khí hậu tự nhiên vào năm 2015 đã làm rõ nhiệt độ không gian làm việc ảnh hưởng như thế nào đến năng suất và tương tự như vậy thể hiện sự sai lệch về dữ liệu giới tính. Là phụ nữ, nếu bạn thắc mắc tại sao bạn luôn lạnh lùng khi làm việc trong khi các đồng nghiệp nam của bạn cảm thấy thoải mái, đó là vì sự khác biệt sinh lý không được xem xét khi nghiên cứu nhiệt độ lý tưởng cho năng suất và sự thoải mái của nhân viên. Nghiên cứu có xu hướng sử dụng sinh lý nam làm tiêu chuẩn, không tính đến sự khác biệt về giới tính đối với chỉ số khối cơ thể hoặc cấu trúc tổng thể của cơ thể. Và từ góc độ quần áo, nam giới có xu hướng mặc nhiều bộ vest và nhiều lớp hơn như một phần của trang phục công sở điển hình, trong khi phụ nữ thì không. Khi không được coi là một phần của nghiên cứu về khí hậu văn phòng, phụ nữ sẽ bị rơi vào thế bất lợi.

Quy hoạch đô thị

Lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng của nó thường do nam giới thống trị và thường bị giới hạn trong quan điểm của họ: dữ liệu về phụ nữ phần lớn không được xem xét. Ví dụ, các tàu điện ngầm được xây dựng để đạt hiệu quả và khả năng chi trả, đồng thời ánh sáng mờ và các khu vực không có dân cư cách xa các khu vực được giám sát phổ biến hơn. Điều này khiến phụ nữ gặp bất lợi đáng kể, tạo ra không gian dễ xảy ra các cuộc tấn công và / hoặc quấy rối hơn. Ngoài ra, các khu ngoại ô vẫn được thiết kế theo quan điểm lỗi thời về người đàn ông là trụ cột gia đình và nhấn mạnh hiệu quả đi làm hàng ngày (theo Our Secure Future năm 2021 điều). Điều này làm cho việc quản lý cuộc sống gia đình (bao gồm cả việc vặt và chăm sóc con cái) trở nên khó khăn hơn, và nhiệm vụ quan trọng đó thường vẫn thuộc trách nhiệm của phụ nữ.

Làm thế nào, bạn có thể hỏi, làm thế nào có thể có sự coi thường dữ liệu tràn lan này trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống? Câu trả lời rất đơn giản và là Catch-22 của tình huống này: Phụ nữ được coi là thứ hai, có nghĩa là họ thậm chí không được nghĩ đến khi nghiên cứu đang được tổ chức, điều này sau đó sẽ đóng góp hơn đối với phụ nữ được coi là thứ hai. Việc tạo ra các nghiên cứu toàn diện hơn (hoặc nhiều) cần thiết để nắm bắt tất cả những người tiêu dùng có thể kết nối với dữ liệu cũng rất tốn kém. Mô hình tuần hoàn này duy trì tình trạng của phụ nữ là vô hình hoặc không liên quan, và giữ họ bị xếp vào danh sách các cơ cấu nam giới đã thống trị, kiểm soát hoặc chiếm đoạt các lĩnh vực hoạt động và cuộc sống.

Có liên quan: 4 sai lầm mà tất cả chúng ta đều mắc phải khi kéo dài sự thiên lệch về giới

Chúng ta có thể làm gì?

Giải quyết những vấn đề này bắt đầu bằng cách yêu cầu tốt hơn – bất kể vai trò hay giới tính của chúng ta. chúng tôi có thể ảnh hưởng đến các quyết định ảnh hưởng đến độ lệch dữ liệu này thông qua các hành động và lựa chọn.

Là thành viên của xã hội, chúng ta có thể trở thành những người phân tích thông tin quan trọng, bao gồm cả việc hỏi và / hoặc nghiên cứu cách dữ liệu được thu thập. Đặt câu hỏi về những người được bao gồm trong một quần thể mẫu để tìm hiểu xem các cá nhân mà dữ liệu đang được áp dụng có được đại diện một cách công bằng hay không. Nếu không, hãy đặt câu hỏi về nghiên cứu và thách thức các doanh nghiệp bằng cách không đầu tư tiền của bạn vào sản phẩm của họ.

Với tư cách là người lãnh đạo, hãy xem xét cẩn thận các nhóm của bạn – đặc biệt là những nhóm tạo ra nghiên cứu, thu thập dữ liệu hoặc sử dụng dữ liệu. Họ có đa dạng, không chỉ về kỹ năng chuyên môn và kỹ thuật, mà còn ở họ là ai? Chúng có đại diện cho dân số mà dữ liệu sẽ được áp dụng không? Họ có yêu cầu các quan điểm đa dạng và đại diện hơn không? Là một nhà lãnh đạo, bạn cũng có thể tạo ra các nền văn hóa chuyên nghiệp khuyến khích các cá nhân thách thức các giao thức và dữ liệu. Hòa hợp trong các cuộc thảo luận nhóm và nhóm không phải lúc nào cũng lý tưởng, vì nó không cho phép có những quan điểm mới và không khuyến khích việc chia sẻ các mối quan tâm.

Là phụ nữ, chúng ta cũng có thể sử dụng tiền của mình để tác động đến sự thay đổi. Phụ nữ được ước tính tham gia vào 70% đến 80% tổng số lần mua hàng của người tiêu dùng, tuy nhiên nhiều công ty vẫn tiếp tục sử dụng dữ liệu nghiêng về nam giới – để tiếp thị cho nam giới hoặc nhấn mạnh sở thích của họ. Phụ nữ có thể từ chối bỏ tiền của họ vào các công ty không có sự bình đẳng trong các quy trình nghiên cứu; nếu không, họ sẽ có rất ít động lực để thay đổi.

Có liên quan: Đây là lý do tại sao chúng ta vẫn cần các nhóm mạng lưới phụ nữ

Bỏ qua sự thiên lệch về dữ liệu giới tính góp phần và tạo điều kiện thuận lợi cho việc xếp phụ nữ vào vị trí thứ yếu trong thế giới của chúng ta. Tiến bộ với tư cách là một xã hội và khi phụ nữ bắt đầu bằng việc thừa nhận cách nghiên cứu và dữ liệu đại diện có thể cân bằng các sân chơi. Khi chúng ta làm điều đó thành hiện thực, chúng ta sẽ tác động đến phụ nữ trong hiện tại và tương lai, và trong tất cả các lĩnh vực của cuộc sống.