性とジェンダーの分析は科学と工学を改善する

この2019年の『Nature』論文は、平等を科学的方法の内部に位置づける。結果は誰に当てはまり、どの差が平均値の中に消え、技術はどんな社会関係を再生産するのか。女性研究者を増やすことにとどまらない方法論の見取り図である。

問いと分類から始める

著者らは生物学的な性の特徴と、ジェンダーの規範、アイデンティティ、関係を区別しつつ、両者の相互作用を重視する。単に男女の欄を加えるだけでは足りない。区別の必要性、測り方、結果の適用範囲を説明する必要があり、差の存在を最初から前提にもできない。

生態研究の事例では、性別の反応をまとめると逆方向の効果が隠れることが示される。画像説明の事例では、台所という状況から男性を女性と誤認するモデルが取り上げられる。前者では集約が情報を消し、後者では性別分業の固定観念が識別を左右する。人体研究以外にもジェンダー分析は関わる。

人数と設計は代わり合わない

チームに女性が増えても、実験対象、製品寸法、学習方法が自動的に変わるとは限らない。資金提供機関、学術誌、大学、研究者が、問いから標本、分析、報告まで協調して変える必要がある。差がない結果も報告すべきで、ジェンダーの重要性を示すために差を作り出すのではない。

一方、複雑な関係を固定的な二元分類へ押し戻す危険も残る。細かく分ければ公平になるわけではなく、標本規模、プライバシー、交差関係、目的が重要だ。医学の例も方法論のためのもので、個人の治療指示として切り出せない。

『ジェンダー・シェイズ』は人種とジェンダーによる技術誤差の分布を具体化する。『データ・フェミニズム』は分類と計数を権力に結び、誰が問いの定義に参加するかまで考えを広げる。