Kłamstwa, bezczelne kłamstwa i statystyka

Od dziewięciu lat z rzędu zwycięstwo kobiet na polu walki o doktoraty w USA

Przez minione dziewięć lat kobiety w USA zdobyły więcej doktoratów niż mężczyźni. Najnowsze dane są w Tabeli 1. Do tych danych dodałem kolumnę zatytułowaną „parytet”. Szeroką dziedzinę definiuje się jako posiadającą parytet płci, jeśli procent kobiet w niej zawiera się w przedziale 40-60. Jeśli procent kobiet jest wyższy niż 60, klasyfikuje się ją jako większość kobiet [w tabeli: Female majority]. Jeśli procent mężczyzn jest wyższy niż 60, klasyfikuje się ją jako większość mężczyzn [w tabeli: Male majority]. 

 
Z 11 szerokich dziedzin cztery mają parytet, cztery mają większość kobiet i trzy mają większość mężczyzn.

Tabel 1: Przyznane stopnie doktorskie według dziedzin i płci w USA (2016-17) Źródło: Council of Graduate Schools

Znalazłem te dane w artykule opublikowanym przez World Economic Forum. Kiedy czyta się je w uczciwy sposób, pokazują, że kobietom idzie lepiej niż mężczyznom, jeśli idzie o robienie doktoratów.  

 

Obracanie statystyki pokazującej zwycięstwa w trwającą klęskę

Można by pomyśleć, że to są dobre wiadomości dla kobiet. Fakt, że kobiety otrzymują więcej stopni doktorskich niż mężczyźni, miażdży stary, seksistowski stereotyp, że kobiety „nie są zdolne do rozumowania” i że edukacja kobiet jest „marnowaniem czasu”. Kluczowym wymogiem do doktoratu w Ameryce jest danie „oryginalnego wkładu do wiedzy”. Obecnie w Ameryce więcej kobiet niż mężczyzn daje „oryginalny wkład do wiedzy”. To jest prawdziwie znaczący rozwój.  

Dane pokazują, że dziewczynki w szkołach i kobiety na uniwersytetach od dziesięcioleci już lepiej dają sobie radę niż chłopcy i mężczyźni. Sprawiedliwe i rozsądne społeczeństwo daje możliwość wyższego wykształcenia wszystkim swoim talentom,  a nie tylko połowie. Dane pokazują, że USA osiągały ten pozytywny wynik przez dziewięć lat z rzędu. 

Te dane mogły posłużyć jako podstawa do pozytywnej opowieści, ale zamiast tego w artykule  WEF czytamy:

Ponad połowa (53 procent) z 79 tysięcy stopni doktorskich nadanych w Stanach Zjednoczonych w zeszłym roku otrzymały kobiety – co jest rekordowo wysokim wynikiem.

Jak jednak widać … [w tabeli 1, reprodukowanej powyżej], mężczyźni nadal dostali większość doktoratów w większości przedmiotów  STEM (nauka, technologia, inżynieria i matematyka).

Zamiast świętować ”rekordowo wysoki” wynik, autorka artykułu WEF postanowiła powtórzyć wyświechtane marudzenie na mały udział kobiet w STEM.  Prześlizgnęła się nad sytuacjami zdecydowanej większości kobiet:

W niektórych dziedzinach aż trzy czwarte doktoratów zdobyły kobiety, włącznie z administracją i usługami publicznymi (75,6 procent), naukami medycznymi (70,3 procenta) i edukacją (68,8 procenta). Kobiety wyprzedzały także mężczyzn w sztuce i naukach humanistycznych, jak również w naukach społecznych i behawioralnych.  

Autorka artykułu WEF nie uważała tych danych za „problemy”, jeśli chodzi o parytet płci. Nie wyrażała żadnego niepokoju z powodu zbyt niskiej reprezentacji mężczyzn w jakiejkolwiek dziedzinie nauki. A więc, to ci niespodzianka, STEM (jak zwykle) jest prawdziwym problemem:

Mężczyźni jednak nadal dominują w dziedzinach inżynierii  (76,6 procent), matematyki, w informatyce (74,9 procent) i naukach fizycznych oraz nauce o Ziemi (65,9 procent), co sugeruje, że należy zrobić więcej, by zachęcić kobiety do studiowania przedmiotów STEM na wyższym poziomie.

Nie było tam wzmianki o potrzebie zachęcania mężczyzn do studiowania nauk medycznych lub społecznych na wyższym poziomie. Reprezentacja mężczyzn w czterech dziedzinach na poziomie poniżej parytetu widocznie nie jest problemem.

Podejrzane definicje nauki i technologii

STEM znaczy Nauka, Technologia, Inżynieria i Matematyka. Jednak, kiedy ludzie mówią o „STEM”, wydają się rozumieć, że „S” w STEM odnosi się do nauk „ścisłych” jak fizyka i chemia, ale nie do nauk „miękkich” jak psychologia i neuronauka. „T” w STEM wydaje się odnosić do komputerów, samochodów, rafinerii naftowych i samolotów, ale nie do maszyn rentgena i tomografów fMRI używanych w medycynie, do technologii datowania radiowęglowego używanego w archeologii i do olbrzymich zbiorów danych tekstowych używanych w lingwistyce i politologii. 

„E” odnosi się do inżynierii. „M” odnosi się do matematyki. Nie mam żadnych zastrzeżeń do „E” i „M”, moje argumenty dotyczą wąskich definicji „S” i „T” w STEM.

Pewne technologie są arbitralnie wykluczone (kłamstwa) i pewne nauki są arbitralnie wykluczone (bezczelne kłamstwa) z tego, co liczy się jako STEM. Te arbitralne wykluczenia dają wypaczone wyniki i definicje ze zmanipulowanymi granicami. Wąsko zdefiniowane dane dla „STEM” są w Tabeli 2:

Tabela 2: Przyznane stopnie doktorskie w STEM (wąsko zdefiniowanym) według szerokich dziedzin i płci w USA (2016-17) 

Przy definicji, która wyklucza nauki medyczne, nauki społeczne i behawioralne, i nauki biologiczne i rolnicze, nie zaliczając ich do nauki, można przedstawić „problem”, że kobiety stanowią „tylko” 27 procent doktoratów w tak definiowanym STEM. 

Przy tej definicji statystyka jest istotna, ale jeszcze nie widziałem przekonującego rozumowania, które wyjaśniłoby, dlaczego tylko 27 procent kobiet uzyskujących doktoraty w STEM jest „problemem”, a „tylko” 24,4 procent mężczyzn uzyskujących doktoraty w publicznej administracji i usługach oraz „tylko” 29,7 procent mężczyzn uzyskujących doktoraty w naukach medycznych, nie jest.

Jeśli przyjmuje się bardziej właściwą definicję „S” w STEM, problem zbyt małej reprezentacji kobiet znika. Wystarczy nie wykluczać nauk medycznych, nauk społecznych i behawioralnych, i nauk biologicznych i rolniczych z STEM, ponieważ te „szerokie dziedziny” zawierają naukę, jak jasno wskazują ich nazwy.

Ponadto te dziedziny tworzą i używają bardzo wiele technologii. W jakim sensie wiertło dentystyczne nie jest technologią? W jakim sensie zbiór „olbrzymich danych” w lingwistyce i politologii nie jest technologią?  W jakim sensie maszyna rentgenowska używana w radiografii lub monitory serca i oddechu na oddziale intensywnej opieki nie są technologią? W jakim sensie tomograf fMRI używany w eksperymentach neuronaukowych nie jest technologią? W jakim sensie dawka oksytocyny używana w eksperymentach psychologicznych nie jest technologią? W jakim sensie badanie i modyfikowanie DNA w biologii i naukach rolniczych nie jest technologią?

Kiedy poprawnie definiuje się STEM, używając szerszych i bardziej realistycznych definicji nauki i technologii, okazuje się, że kobiety otrzymują 50 procent doktoratów w STEM, jak pokazuje Tabela 3: 

 Tabela 3: Stopnie doktorskie przyznane w STEM (poprawnie zdefiniowanym) według szerokiej dziedziny i płci w USA (2016-17)

Zdecydowanie męskie większości w naukach ”ścisłych” są zrównoważone zdecydowanymi żeńskimi większościami w naukach medycznych i „miękkich” naukach społecznych i behawioralnych. Jeśli więc celem jest parytet płci w doktoratach w STEM, dane w Tabeli 3 pokazują, że ten cel został osiągnięty.

Nie znaczy to, że dla kobiet wszystko na świecie układa się pomyślnie. Sprawy przedstawiają się nadal ponuro w wielu nie-zachodnich krajach i także na Zachodzie pozostają trudności w awansie kobiet na wysokie stanowiska. Tu chodzi tylko o propozycję, jak to robią pozytywni psycholodzy, by cieszyć się tym, co się zdobyło. Wygrana jest wygraną. A statystyka doktoratów w Ameryce pokazuje wielkie zwycięstwo kobiet w drugim dziesięcioleciu XXI wieku.

Ludzie i rzeczy

Podobnie, jak to zrobiłem w Tabeli 1, dodałem dodatkową kolumnę do Tabeli 3. Dokonałem szerokiego oszacowania, że STEM, wąsko definiowany (tj. inżynieria, nauki fizyczne i nauki o Ziemi, matematyka i informatyka) skupia się głównie na rzeczach. Dwie z trzech szerokich dziedzin, które są wykluczone z wąskiej definicji STEM, skupiają się bardziej na ludziach (nauki medyczne, nauki społeczne i behawioralne).

Trzecia szeroka dziedzina wykluczona z wąsko definiowanego STEM to biologia i nauki rolnicze, które według mojej oceny dotyczą bardziej zwierząt i roślin niż ludzi. Zwierzęta i rośliny są jak ludzie pod względem tego, że żyją, ale, choć żyją, nie są ludźmi. Mimo to i tak są bardziej jak ludzie niż kamienie, planety, maszyny i gwiazdy. Uważam je więc za “połowę drogi” miedzy nieożywionymi rzeczami, które są (głównie) badane w tak zwanych naukach „ścisłych”, a ludźmi, którzy są badani w naukach medycznych i tak zwanych „miękkich” naukach społecznych i behawioralnych. Jak pokazują dane, ta „połowa drogi” okazuje się być najbardziej zrównoważoną szeroką dziedziną, jeśli chodzi o uczestnictwo mężczyzn i kobiet, jak widać w Tabeli 3. 

Podsumowując, Tabela 3 wydaje się potwierdzać, że mężczyźni i kobiety są z grubsza równie zainteresowani zwierzętami i roślinami (żywe rzeczy). Mężczyźni jako grupa są mniej zainteresowani ludźmi, a bardziej rzeczami. Kobiety jako grupa są na ogół bardziej zainteresowane ludźmi niż rzeczami. To doprawdy nie jest rewelacja. Psycholodzy od dziesięcioleci wiedzieli o tej asymetrii „ludzie/rzeczy” między płciami.

Oczywiście, nie mówi to, że dana kobieta jest „niezdolna” do badania rzeczy lub że ta kobieta „nie potrafi kodować” lub robić czegokolwiek innego. Ani nie mówi to, że dany mężczyzna lub kobieta nie mogą być zainteresowani zarówno ludźmi, jak rzeczami. Ani też nie jest to twierdzenie, że w inżynierii chodzi wyłącznie o rzeczy, a nie o ludzi. Tak nie jest. Preferencje ludzie/rzeczy istnieją na spektrum. Nie jest to prościutkie albo/albo. Te dane pokazują, że inteligentne kobiety jako grupa są nieco bardziej zainteresowane ”miękkimi” naukami i nieco mniej zainteresowanie „ścisłymi naukami”. Cały ten podział nauk jest i tak beznadziejnie przestarzały. Istotnie, można skłaniać się do myślenia, że ten anachroniczny podział jest „fallocentryczny”, ale taki język nie jest analitycznie użyteczny. Nie ma tu wielkiego problemu: tylko ponowne potwierdzenie dobrze znanych odkryć psychologii o ludziach i rzeczach. 

Zasada huśtawek

Jeśli zakładamy, że istnieje ogólnie parytet miedzy liczbą mężczyzn i kobiet oraz, że z grubsza tyle samo osób z obu płci jest dostępna do naboru na studia doktoranckie w jakiejkolwiek szerokiej dziedzinie, to – arytmetycznie rzecz biorąc – nie można mieć zdecydowanych większości w jednych sektorach (np. naukach medycznych i edukacji) bez zdecydowanych mniejszości w innych sektorach (np. inżynierii i informatyce). Nazwijmy to zasadą huśtawki.

Jeśli wpuścimy na plac zabaw, gdzie jest 11 takich huśtawek, 100 dzieci (53 dziewczynki i 47 chłopców) i dziewczynki pobiegną do czterech, które z jakiegoś powodu preferują, a kolejne cztery huśtawki mają z grubsza równą liczbę chłopców i dziewczynek, nie powinniśmy być specjalnie zaniepokojeni faktem, że na pozostałych huśtawkach jest stosunkowo mało dziewczynek, ponieważ po prostu nie ma więcej dziewczynek by wsiadły na te huśtawki. Większość swobodnie wybrała zabawę na ośmiu innych huśtawkach w oparciu o swoje preferencje i zainteresowania.

Nie musimy twierdzić, że jest coś złowrogiego w trzech huśtawkach, na których jest większość chłopców w porównaniu do czterech huśtawek, na których jest większość dziewczynek, jeśli mamy dane, które pokazują asymetrię preferencji między płciami do pewnego rodzaju huśtawek. Mamy takie dane. Jeśli porównamy szerokie dziedziny studiów doktoranckich do huśtawek, zobaczymy, że huśtawki dotyczące ludzi są bardziej atrakcyjne dla kobiet; huśtawki dotyczące rzeczy są bardziej atrakcyjne dla mężczyzn. Niektóre huśtawki (nauki biologiczne i rolnicze, biznes, sztuka i nauki humanistyczne i inne dziedziny) są równie atrakcyjne dla mężczyzn i kobiet.

Seksizm jako wyjaśnienie niskiego udziału kobiet w STEM

Z tego, co wiem, skargi w sprawie niedoboru kobiet w STEM opierają się – w znacznej mierze – na wadliwej definicji „S” i „T” w STEM (zbyt wąskiej), wadliwej arytmetyce (ignorowaniu zasady huśtawki) i ignorowaniu psychologii (dobrze znanej asymetrii „ludzie/rzeczy”). Wydaje się, że podsycają te skargi anegdoty i sondaże o seksizmie w inżynierii i naukach „ścisłych”. Istnieją jednak również anegdoty i sondaże o seksizmie w naukach medycznych, prawie, sztuce (#MeToo) i naukach humanistycznych (dziewczyny Searle’a).

Wydaje mi się dziwaczne sugerowanie, że seksizm dramatycznie powstrzymuje kobiety w jednych budynkach współczesnego uniwersytetu, a nie powstrzymuje ich w sąsiednich budynkach, gdzie mają zdecydowaną większość przyznanych doktoratów. Polityka ludzkich zasobów w sprawie seksizmu, dyskryminacji, nękania i tak dalej stosuje się wszędzie na kampusie i w szerszym społeczeństwie. Liczni pracownicy uniwersyteccy o światowej sławie zostali usunięci za seksistowskie zachowania (nękanie lub romanse ze studentkami w wypadku filozofa Johna Searlego) i wypowiedzi (powiedzenie, że kobiety częściej płaczą niż mężczyźni i stanowią zakłócający element w laboratorium w wypadku Tima Hunta, laureata Nagrody Nobla z 2001 roku).

Z powyższego możemy więc wyciągnąć wniosek, że seksizm nie jest szczególnie przekonującym wyjaśnieniem stosunkowego braku kobiet w wąsko definiowanym STEM na uniwersytecie. Nie wątpię, że seksizm wyjaśnia niektóre wypadki wycofania się kobiet z inżynierii. Nie wątpię, że seksizm wyjaśnia również niektóre wypadki wycofania się kobiet z medycyny i prawa. Każdy natknie się kiedyś na złego szefa lub toksycznego kolegę w pracy, wcześniej lub później. Jednak znacznie bardziej prawdopodobnym wyjaśnieniem stosunkowo niskiego udziału kobiet w wąsko definiowanym STEM są preferencje kobiet do pracy raczej z ludźmi niż z rzeczami oraz zasada huśtawki, prosty fakt, że przy ogólnym parytecie jest statystycznie niemożliwe, by kobiety były zdecydowaną większością w jednej szerokiej dziedzinie bez bycia zdecydowaną mniejszością w innej.

W pełni popieram starania o to, by było więcej kobiet w takich dziedzinach jak sztuczna inteligencja, robotyka, programowanie i inżynieria procesowa. Nie ma jednak żadnych dowodów na to, że pielęgniarki i nauczycielki w szkołach podstawowych są skrycie sfrustrowanymi robotykami lub inżynierami procesowymi, które w głębi ducha marzą o pracy z rzeczami, a nie z ludźmi. Ponadto, więcej kobiet w takich dziedzinach pociąga za sobą mniej kobiet w innych dziedzinach, takich jak pielęgniarstwo, edukacja, medycyna i psychologia. Nie da się uciec przed huśtawką: chyba że mężczyźni staną się wyraźną mniejszością na uniwersytetach.

Lies, Famned Lies and STEM Statistics

 Quillette, 2 marca 2019

Tłumaczenie: Małgorzata Koraszewska

Sean Welsh

Doktorant na wydziale filozofii University of Canterbury w Nowej Zealandii, autor książki Ethics and Security Automata, wcześniej przez 17 lat pracował jako informatyk. Twitter @sean_welsh77