У нас есть железобетонный факт — женщин меньше среди программистов, инженеров и других профессий, в которых важна математика (на Западе их обобщают в аббревиатуру STEM).
Вопрос — почему так?
В этой статье я собрал три исследования, которые показывают — всё гораздо сложнее и интереснее, чем может показаться поначалу.
Ошибка успешности
Начнём с французских учёных Томаса Бреда и Клотильды Напп. Они показали, что дело в чтении [1].
Следите за руками.
1. Существуют исследования о том, что что учащиеся обычно идут путям наименьшего сопротивления. То есть выбирают те направления, которые у них получаются лучше. Если, скажем, в химии у меня всё спорится, то я уже не буду интересоваться программированием.
2. Существуют исследования, показывающие, что люди обычно относят себя к двум категориям: а) математическая личность (math person), б) вербальная личность (verbal persons). По-русски — технарь и гуманитарий.
3. Существуют данные тестов PISA. Это академические тесты, выявляющие индивидуальный уровень подготовленности. В данном исследовании использовались объёмные данные — 64 страны, 300 000 человек (возраст участников 15 лет). А ещё эти тесты содержат вопросы карьерных намерениях учащихся.
Томас Бреда и Клотильда Напп совместили все эти результаты и впечатлилась. Девочки в большинстве своём думали о карьере в областях, где математика не нужна. Мальчики — наоборот, выбирали математику.
Вот только разница в математических навыках между мальчиками и девочками была никакая. То есть, если смотреть чисто на математику, то все более-менее одинаковы.
Зато в чтении девочки превосходят мальчиков примерно на треть.
И вот девочка сравнивает свои навыки в математике и чтении. В большинстве случаев чтение у неё заметно лучше. Что она решает? Что она — вербальная личность. Ведь чтение у неё лучше.
Стало быть, решает эта девочка, нужно идти куда-нибудь на юридический. В программировании мне делать нечего, не потяну.
Конечно, это ошибка! Эта девочка может быть хорошим программистом, у неё достаточно математических навыков. Ведь существенной разницы между девочками и мальчиками в математике, повторюсь, нет.
Но поскольку люди идут путём наименьшего сопротивления, наша героиня сама закроет себе путь в программирование.
Ошибка стереотипа
STEM — не единственная зона, куда женщины идут реже. Не так часто женщины выбирают и финансы.
Отмечу — не бухгалтерию, а именно финансы. Инвестиционные, трастовые, хедж-фонды и тому подобное.
Канадские исследователи Эрин Олдфорд и Джон Файсет наглядно показали, что здесь дело снова в самовосприятии [2].
Оказывается, интерес к вакансии у мужчин и женщин зависит от лексики, использованной в объявлении.
Все описания вакансий учёные разделил на два варианта — язык действий и язык объединения (agentic и communal, соответственно).
Например, «Нам нужна ваша амбициозность» — это язык действия. А «нам нужно ваше умение ладить с людьми» — язык объединения.
И, как показал анализ исследователей женщины в среднем считают, будто объявления с языком действия — не про них. Про них, как они считают, язык объединения.
То есть в целом женщины интересуются работой в финансах, но давление стереотипов заставляет их отказывать от своих интересов.
Получается, что достаточно изменить язык, описывающий вакансию и количество женщин, которые откликнутся на неё, резко вырастет.
Ошибка одарённости
И последнее исследование. Американские учёные под руководством Мелис Мурадоглу изучили 4000 учёных из девяти университетов США (точные науки, социальные науки, гуманитарные и медицина) [3].
Учёные хотели разобраться с синдромом самозванца. Узнать, есть у он у женщин-учёных или нет.
Есть.
Везде женщины-учёные чаще числили себя самозванками, но при одном условии. Если в их отрасли считалось, что успех зависит от одарённости (в оригинале “brilliance”).
То есть если седой профессор говорил, мол, в математике нужно чувствовать цифры, то женщине-математику в этой дисциплине было неуютно.
Что любопытно, то же самое переживали и начинающие учёные независимо от пола.
Почему всё это происходит — вопрос. Зато это неплохой ответ на россказни о том, что женщины, якобы просто не могут быть учёными. Могут. Если им не рассказывать, что они-де, не годятся для науки.
Как это работает
Зная интернет, предвижу — мне припишут обвинение жертвы (виктимблейминг). Разумеется, это безосновательно.
Я не виню женщин в том, что они не идут в STEM или финансы. Я объясняю механизм выбора.
Этот механизм называется «Модель когнитивной реакции»(cognitive response) [4].
Суть проста — важна не информация, а её интерпретация.
Вот женщина читает в объявлении о работе что-нибудь про умение добиваться своего. И она интерпретирует эту информацию через стереотип: амбиции, умение добиваться своего, настырность — это вроде как мужские навыки. А вот умение ладить — вроде как женское умение.
Подчеркну — не реально, а вроде как. В реальной жизни конкретная женщина может быть на голову выше конкретного мужчине в амбициях и настойчивости, а конкретный мужчина может ладить с другими людьми лучше конкретной женщины.
Но модель когнитивной реакции безжалостна. Если женщина не считает себя амбициозной, она не будет претендовать на должность, описанную через язык действия.
То же самое и с математикой и с одарённостью (в последнем случае добавляется установка на заданность, открытая Кэрол Дуэк).
Это всё не значит, что женщина виновата в таком выборе. Нет, ни в коем случае.
Всё это значит, что нам, как обществу, стоит избавляться от подобных стереотипов. И стоит знать, как мы на самом деле выбираем.
Всё это поможет женщинам (да и мужчинам) расширить коридор возможностей и стать свободнее в выборе.
Те же французские учёные Бреда и Напп в своей статье писали, что информирование механизмах выбора очень важно.
Например, теперь я могу сказать своей дочери: «Если математика у тебя идёт хорошо, но чтение идёт лучше, ты можешь выбрать всё-таки математику — у тебя достаточно навыков для этого.
Ты можешь выбирать профессии, даже если тебе кажется, что там требуется не то, что есть у тебя. Может быть, в объявлении просто использован не подходящий тебе язык.
Ты можешь научиться, а одарённость, о которой тебе талдычат, — не нужна.
По-моему, знать такое — важно.
В дополнение рекомендую:
Источники:
1. https://www.pnas.org/content/116/31/15435
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2214635021000885
3. https://psycnet.apa.org/record/2021-70498-001
4. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.78.4545
Фото автора Andrea Piacquadio: Pexels
