教育 · 研究
固定観念はいかに女性の科学分野でのキャリアを妨げるか
How stereotypes impair women’s careers in science
計算課題を使った採用実験が、実績・予測・自己評価を分け、情報の与え方によって性別への偏見がどう変わるかを検討する。
研究ガイド
「能力で採る」といっても、採用する側は何を能力の情報として受け取るのか。ルーベンらの実験は、成績情報がない場合、候補者の自己予測を聞いた場合、実際の過去の成績を見た場合を区別する。偏見は女性を明示的に排除する言葉だけでなく、誰の自信を証拠として信じるかにも入り込む。
実績と自己宣伝を切り分ける
候補者は計算課題を行い、採用側は次の課題を任せる人物を選ぶ。情報条件には、成績情報なし、本人の予測、実際の過去の成績が含まれる。成績を観察できるため、採用されたこと自体を能力の証明とする循環を避けられる。
成績情報がなければ男性が選ばれやすかった。自己予測を聞くだけでも偏りは解消しない。男性による比較的大きな過大評価を採用側が十分に割り引かなければ、それが優位になる。実際の成績情報は偏見を減らしたが、完全には取り除かなかった。論文は潜在連合テストと予測、情報による判断更新の関連も検討する。
ここから女性に自己宣伝を強く求めるだけでは不十分である。自信を将来性の確かな指標とみなす制度では、仕事そのものより見せ方が報われる可能性がある。過小評価される人に適応の費用を負わせることも問う必要がある。
実験と科学者の職業生活を混同しない
これは実験室での採用判断であり、研究職の実際の採用を長期間追跡したものではない。計算課題は科学に必要な能力の全体でも、一般的な知能差の測定でもない。情報条件の比較は、この場面の仕組みを示すが、すべての職業での差別の規模を示すわけではない。
同一の応募書類を科学系教員が評価した実験と読むと、成績情報と履歴書という異なる証拠環境を比較できる。ジェンダー化された組織の理論は、公平を望む担当者がいても、選考手続き自体が特定の自己表現を「実力」として報いていないかを問う。
別の形式で読み進める
読者の声
研究をめぐる対話
この研究への応答や、共に読むべき論文を共有してください。
ディスカッションに参加
コメントを読み込み中...
サポート
このコンテンツがお役に立ちましたら