サンパウロ大学の研究業績におけるジェンダー格差

リヴィア・オリヴェイラ＝シアバチらはサンパウロ大学の研究業績を分析した。全教員8,325人のうち3,067人を対象とし、Web of Scienceの発表、引用、H指数を比較する。ジェンダーの分類には名前を代理指標として使う。全教員の半数未満が分析に入っているため、データベースが何を収録するかも結果の解釈に関わる。

指標の上位で開く差

いくつかの発表・引用指標では男性の平均が高く、高いH指数を持つ層では男性の割合が特に大きい。著者らは上位で差が開くことを「はさみ効果」として捉え、勤続年数も考慮した。H指数は発表と引用を積み上げるため、分野、時間、共同研究の機会や資源に左右される。指標を個人の能力の差と同一視することはできない。

分析対象のうちH指数が最も高い100人では、83人が男性と分類される。分母はデータベースで確認できた集団の上位である。勤続年数や分野と合わせれば、そもそも誰が収録されるか、誰に引用を積み上げる機会があるか、どの仕事が指標に残りやすいかを分けて問える。

この分布から、その仕組みを問うことができる。誰が早い段階で研究資金を得るか。誰が著者になるか。指標に表れにくい教育や運営業務は誰が担うか。将来の引用曲線は外挿であり、収録範囲や名前による分類も分析上の限界になる。

順位表に載るのは誰か

図2は、記録のある教員、指標の各区間にいる教員、引用数の時間的な推移を一緒に示している。上位を比べる前に、全学の名簿から利用できる記録を持つ人に対象が絞られる過程を読む。二つの選別は性質が異なる。どの雑誌や言語が収録されるかは業績がデータベースに入るかに関わり、職歴や共同研究の機会は見える業績の蓄積に関わる。表3では同大学での勤続年数を分けても上位の偏りが残る。同じ区間には分野や前職歴が異なる人が含まれうる。

次に、指標が何を数えるかを考える。地域の協力者との関係を維持したり、データの照合を重ねたりする仕事は研究を支えるが、担当した人への引用に結びつくとは限らない。もし審査が同じ指標で資金や研究時間を配分すれば、既存の差は次の研究の機会にも影響しうる。その循環を確かめるには実際の配分を追う必要があり、引用の将来予測だけからは判断できない。

ロスらの科学研究における著者資格の研究は、研究に関わった人と成果に名前が載った人を比べる。可視化された業績の分布と、何が誰の業績になるかを併せて読める。

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