lunes, 20 de febrero de 2017

¿Están las mujeres discriminadas en los campos STEM?

Hace poco fue el día de la mujer en la ciencia, y los medios se llenaron de noticias recordándonos que hay pocas científicas e ingenieras, que los científicos del pasado eran muy machistas y las aportaciones de varias mujeres a la ciencia en el pasado. Nombres populares como Ada Lovelace o Marie Curie son repetidos incansablemente. El problema es que no sólo afirman que hubo discriminación en el pasado, sino que todavía existe discriminación hacia la mujer en el mundo científico.

¿Qué es STEM?

Es un acrónimo que significa Science Technology Engineering and Mathematics (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas). Es un acrónimo que se utiliza en el contexto académico para referirse a las carreras científicas y técnicas.

Prejuicios en las facultades universitarias

Prejuicios contra las mujeres

En el primer estudio que vamos a ver se titula Science faculty’s subtle gender biases favor male students (El sutil sexismo de las facultades de ciencia favorece a los estudiantes masculinos). Este estudio es un clásico que presentan las feministas como argumento de que existe discriminación hacia las mujeres en STEM, incluso, como veremos más adelante, cuando las investigadoras reconocen no haber podido controlar todas las variables e incluso podría mostrar a las mujeres como más sexistas. Consiste, a grandes rasgos, en el envío de un curriculum para un puesto de laboratorio y el análisis de la evaluación de dicho curriculum.

Se seleccionaron 127 profesores de biología, química y física de 6 universidades diferentes (3 públicas y 3 privadas). A 63 de ellos se les envió un curriculum con nombre de hombre y a los otros 64 se les envió el mismo curriculum con nombre de mujer. Los profesores rellenaban un cuestionario con sus impresiones acerca del curriculum y el salario que ofrecerían.

Respecto del curriculum utilizado, destaco lo siguiente:
the laboratory manager application was designed to reflect slightly ambiguous competence, allowing for variability in participant responses and the utilization of biased evaluation strategies (if they exist). [...] Even if gender-biased judgments do typically exist when faculty evaluate most undergraduates, an extraordinary applicant may avoid such biases by virtue of their record
Traducción:
El curriculum de gestor de laboratorios fue diseñado para reflejar una competencia algo ambigua, permitiendo que la variabilidad en las respuestas de los participantes y la utilización de estrategias de evaluación con prejuicios (si es que existen). [...] Inclujso si existieran típicamente prejuicios en función del sexo cuando los profesores evalúan a los estudiantes, un candidato extraordinario podría evitar dichos prejuicios en virtud de sus méritos.
Las investigadoras reconocen que muy posiblemente la competencia del individuo tiene más peso que su sexo a la hora de ser evaluados. Vaya, ¡quién lo diría! Si haces méritos, tu sexo importa poco. Así pues, las investigadoras diseñan un curriculum mediocre para el experimento.

Los resultados muestran para todas las variables medidas que existe prejuicio contra las mujeres. Sobre todo, el estudio incide mucho en que a las mujeres se les ofrece menos salario y se las percibe como menos competentes. De hecho, el prejuicio contras las mujeres es tan grande que:
it appears that female as well as male faculty members’ negative attitudes toward women undermined their support for the female student, irrespective of their age, science field, and career status.
Traducción:
parece que las actitudes negativas hacia las mujeres de los miembros de la facultad, tanto hombres como mujeres, socavan su apoyo hacia la estudiante femenina, independientemente de su edad, campo de estudio y su carrera profesional.
Así que no importa la edad del profesor, el campo ni su sexo. En cualquier caso, las mujeres salen perjudicadas.

Mirando en la metodología utilizada, las investigadoras admiten que no pudieron controlar la influencia de los diferentes departamentos a donde han ido los curriculums (diferentes departamentos dentro del mismo campo pueden ofrecer distintos salarios).
we refrained from collecting information about specific departmental membership. As such, we were unable to determine whether responses were nonindependent as a function of this variable, and if so, to account for it in our statistical approach.
Traducción:
Nos abstuvimos de recolectar información acerca de la membresía específica de los departamentos. Así pues, no hemos podido determinar si las respuestas eran dependientes respecto de esta variable, y si lo eran, tenerlas en cuenta en nuestro análisis estadístico.
Las investigadoras alegan motivos de privacidad para no recolectar esta información. Razonan que si piden demasiada información, los profesores participantes podrían tener miedo de que les identificaran y, en consecuencia, mientan en sus respuestas. Las investigadoras pasan a admitir que esta ausencia podría sesgar los resultados pero que no debería tener mucho peso, ya que sí que han comprobado que el campo (biología, química o física) es independiente de los resultados.

Si miramos los datos que acompañan al estudio, podemos observar un detalle anecdótico:
Resulta que, según estos resultados, si eres una mujer es mucho mejor que te evalúe un hombre que una mujer, ya que las profesoras son más sexistas que los profesores hombres, si nos fijamos bien en las filas de Hireability (contratable) y Salary (salario).

Los profesores participantes rellenaron un cuestionario con su opinión sobre el curriculum recibido. Entre otros factores, puntuaron entre 1 y 7 la "contratabilidad" (hierability, probabilidad de ser contratado). Resulta que los profesores hombres puntuaron el curriculum con 3,74 cuando tenía nombre de hombre y con 2,96 cuando tenía nombre de mujer, pero las profesoras puntuaron 3,92 cuando tenía nombre de hombre y 2,84 cuando tenía nombre de mujer. La discriminación de las profesoras (de 3,92 a 2,84) es mayor que la de los profesores (3,74 a 2,96). Aunque haría falta tener los datos completos para saber si esta diferencia es significativa estadísticamente.

En el salario está mucho más claro. Los profesores hombres ofrecen mejores salarios, y dichos salarios están más cercanos entre sí que los ofrecidos por las profesoras. En este caso, a hombres y mujeres les interesaría que les evaluara un hombre. De nuevo, se necesitarían los datos completos para saber con seguridad si esta diferencia es significativa.

No obstante, lo de que las mujeres hayan realizado más discriminación que los hombres es anecdótico. Los resultados de la encuesta muestran una discriminación hacia la mujer cuando comparamos hombres y mujeres de curriculum mediocre (acordémonos que las investigadoras habían admitido que envíar un buen curriculum podía hacer desaparecer la discriminación y por eso habían enviado un curriculum mediocree).

Prejuicios contra los hombres

Pues sí. De vez en cuando, un estudio no sale como se espera y resulta que son los hombres los que salen discriminados. En concreto, en 2015 se publicó un estudio que en el que partiparon 873 profesores (439 hombres, 434 mujeres) de los campos de biología, ingeniería, economía y psicología de 371 universidades repartidos en 50 estados de EEUU y el Distrito de Columbia. Se envió a cada profesor dos curriculums iguales, excepto por el nombre (masculino o femenino) y/o estilo de vida (soltero, casado, divorciado), y el profesor indicaba a qué candidato contrataría.

Los resultados indican una preferencia de los profesores de 2:1 a favor de las mujeres en STEM. Concretamente, del abstract:
Contrary to prevailing assumptions, men and women faculty members from all four fields preferred female applicants 2:1 over identically qualified males with matching lifestyles (single, married, divorced), with the exception of male economists, who showed no gender preference.
Traducción:
En oposición a las asunciones generalizadas, profesores y profesoras de los cuatro campos [biología, ingeniería, economía y psicología] prefieren a las candidatas 2:1 sobre candidatos hombres igualmente cualificados y con mismo estilo de vida (soltero, casdo, divorciado), con la excepción de los economistas varones, que no mostraron ninguna preferencia en función del sexo.
Si miramos uno de los gráficos se ve bastante bien:


Este gráfico compara hombres y mujeres con la misma situación civil (o sea, solteros contra solteros, casados contra casados y así). El gráfico está separado por campos (biología, ingeniería, psicología y economía) y, dentro de cada uno de esos campos por profesores (M) y profesoras (F). Luego las barras moradas indican el número de profesores que eligieron al candidato varón y las rosas los profesores que eligieron a la candidata. Como puede verse, los hombres son menos seleccionados (alrededor del 30%) que las mujeres en todos los campos y de forma independiente del sexo del seleccionador, excepto en el caso de profesores hombres de economía.

Prejuicios por cuidar a los hijos


Pero hay un experimento curioso que se realiza en el estudio presentado en el apartado anterior y es que se ha testado si hay discriminación si un candidato (hombre o mujer) comenta que se ha tomado un año de excedencia para cuidar a sus hijos a lo largo de su carrera laboral, frente a otro candidato igualmente cualificado con hijos pero que no lo hizo.  Y los resultados son:
Male faculty members preferred 2:1 mothers who took 1-y leaves over mothers matched in academic quality who took no leaves (65.9% to 34.1%; n = 44; χ2 = 4.45; P = 0.049), but these male faculty members showed no preference between fathers who took vs. did not take leaves (48.9% vs. 51.1%). Female faculty members also showed no preference regarding fathers’ leave status (53.6% with leave vs. 46.4% with no leave). However, female faculty members (n = 45) showed a trend toward preferring mothers who took no extended leaves over equally qualified mothers who took leaves: 62.2% to 37.8%. Although this trend was not significant when evaluated solely within female faculty members, in an overall analysis, female and male faculty members showed significantly different preferences for mothers with versus without parental leaves (n = 89; χ2 = 7.05; P = 0.01).
Traducción (negritas mías):
Los profesores masculinos prefirieron 2:1 a las madres que se cogieron un año de excedencia sobre madres de la misma calidad académica que no cogieron ninguna excedencia (65.9% frente a 34.1%; n = 44; χ2 = 4.45; P = 0.049), pero estos mismos profesores no mostraron preferencia ninguna respecto de padres que cogieron la excedencia vs. aquellos que no (48.9% vs. 51.1%). Las profesoras tampoco mostraron ninguna preferencia respecto de la excedencia en candidatos masculinos (53.6% con excedencia vs. 46.4% sin excedencia). Sin embargo, las profesoras (n = 45) mostraron una tendencia a preferir madres que no cogieron excedencia sobre madres igualmente cualificadas que si cogieron una excedencia: 62.2% frente a 37.8%. A pesar de que esta tendencia no es significativa cuando se evalúa solamente entre las profesoras, en el análisis general, profesoras y profesores mostraron diferentes preferencias hacia las madres con y sin excedencia (n = 89; χ2 = 7.05; P = 0.01).
Y el gráfico para que se vea de manera visual:
Las barras fucsias son las madres que cogieron excendencia y las barras naranjas las madres que no cogieron excedencia. Las barras moradas son los padres que cogieron excedencia y las moradas claras los padres que cogieron excedencia. A la izquierda vemos la selección de las profesoras y a la derecha las selección de los profesores hombres. Como puede verse, los profesores hombres favorecen a aquellas mujeres que han decidido sacrificar un año de su carrera laboral en favor de su familia, mientras que las profesoras tienden a perjudicar a estas mismas mujeres.


Pero entonces... ¿hay prejuicios contra las mujeres en STEM?

Vamos a intentar responder a esta pregunta. Con lo visto anteriormente, podemos decir que existen algunos prejuicios, tanto a favor de las mujeres como en contra. Pero, ¿es esto algo generalizado en el mundo académico? El problema subyacente es que si un grupo de investigadores realiza un experimento y no encuentra prejuicios no significa que no los haya, simplemente que no los han encontrado. Es muy difícil demostrar que algo no existe.

Para demostrar que algún comportamiento es generalizado, haría falta un metaanálisis que aunara muchos trabajos sobre discriminación realizados en STEM y que sacara una conclusión general con lo investigado hasta la fecha. Parece mentira que, con todo lo que dan la tabarra las feministas con la discriminación de las mujeres en STEM, nadie haya hecho ese trabajo. Ah, no, espera, que sí se ha hecho.

El estudio se titula Women in Academic Science (Mujeres en el mundo académico) y es un metaanálisis com más de 200 citaciones que trata de explicar el porqué hay pocas mujeres en STEM (que es el motivo por el cual las feministas dicen que hay discriminación). Y no hay que ir muy lejos para saber por qué este gran trabajo no es muy conocido:
We conclude by suggesting that although in the past, gender discrimination was an important cause of women’s underrepresentation in scientific academic careers, this claim has continued to be invoked after it has ceased being a valid cause of women’s underrepresentation in math-intensive fields. Consequently, current barriers to women’s full participation in mathematically intensive academic science fields are rooted in pre-college factors and the subsequent likelihood of majoring in these fields, and future research should focus on these barriers rather than misdirecting attention toward historical barriers that no longer account for women’s underrepresentation in academic science.
Traducción:
Concluimos sugiriendo que aunque en el pasado la discriminación por motivos de sexo era una causa importante de la infrarrepresentación de la mujer en las carreras científicas, esta reivindicación ha continuado siendo invocada después de que haya dejado de ser una causa válida para la infrarrepresentación de las mujeres en los campos intensivos en matemáticas. Consecuentemente, las barreras actuales para la total participación de las mujeres en los campos matemáticamente intensivo de la academia tienen su origen en factores existentes antes de la universidad y la consiguiente probabilidad de graduarse en estos campos, y la futura investigación debería enfocarse en esas barreras en vez de distraer la atención hacia barreras históricas que ya no explican la infrarrepresentación de la mujer en la ciencia académica.
Así pues, si tu intuición te indicaba que el mayor motivo para explicar la poca presencia de las mujeres en las carreras STEM es que son las mujeres las que deciden escoger otras carreras, ibas en la buena dirección. No obstante, en el estudio se comenta que se han encontrado excepciones (o sea discriminación en contra de las mujeres), pero que éstas son ocasionales.
Male and female authors and principal investigators are equally likely to have their manuscripts accepted by journal editors and their grants funded, with only very occasional exceptions
Traducción:
Los autores y principales investigadores masculinos y femeninos tienen la misma probabilidad de que sus manuscritos sean aceptados por los editores de revistas y de recibir subvenciones, con solo excepciones ocasionales.

Naturaleza versus Cultura

En el metaanálisis se explora el eterno debate de naturaleza contra cultura para explicar las actitudes de las mujeres hacia los campos STEM (o sea, el porqué deciden estudiar otra cosa). Como buenos feministas, los autores abogan continuamente por la explicación cultural pero, obviamente, no encuentran nada concluyente (si lo hubieran encontrado, se acabaría el debate).

La mejor baza que manejan es que las tradicionales diferencias en las habilidades cognitivas asociadas a las STEM entre hombres y mujeres se han reducido en las últimas decadas, y que dichas diferencias varían entre nacionalidades y etnias. El problema es cuando justifican dicha reducción de esta manera (respecto a la habilidad en matemáticas):
Wai et al.’s (2010) findings are based on a stability analysis of right-tail ratios over 30 years and involved 1.6 million 7th graders (who were all highly able intellectually). They show that the large sex gap reported in the early 1980s (a 13.5:1 ratio of males to females among those 7th graders scoring in the top 0.01% on the SAT-Mathematics) had shrunk by the early 1990s to 3.8:1 and has remained near that ratio since. [...] or perhaps changes to the composition of the test itself tilted it in favor of females.
Traducción:
Los resultados de Wai et al. están basados en un análisis de la estabilidad de los ratios del extremo derecho [de la distribución] por más de 30 años y que examinó 1,6 millones de alumnos de séptimo grado [1º de ESO] (que todos eran muy inteligentes). Los resultados muestran que la gran brecha de sexo al principio de los 80 (un ratio de 13,5:1 de hombres a mujeres entre los alumnos de séptimo grado que puntuan en el top 0,01% del examen de matemáticas del SAT) se ha reducido  para el comienzo de los 90 a 3,8:1 y ha permanecido con ese ratio desde entonces. [...] o quizá cambios en la composición del test en sí mismo lo inclinó en favor de las mujeres.
El SAT es un examen que se usa en EEUU para la admisión en las universidades. Lo que se comenta en la cita acerca del "extremo derecho de la distribución" es acerca de que, aunque hombres y mujeres tenemos el mismo promedio en todas las capacidades cognitivas (con alguna excepción ocasional), los hombres tienen mayor variabilidad. O sea, hay menos hombres en el promedio que mujeres, y más hombres en los extremos que mujeres. De ahí que sea importante mirar la distribución de hombres y mujeres en los extremos de las capacidades cognitivas más asociadas a los campos STEM.

Así pues, vemos que el ratio hombres mujeres se redujo de 13,5:1 a 3,8:1 que es una notable reducción. El tema es la causa de dicha reducción lo que no está claro. Los autores citan varias posibles causas, entre las que tenemos, por ejemplo, que si acaso las mujeres han realizado más cursos en matemáticas, lo que mejoraría sus resultados. Lo que no me parece muy honesto es decir que se ha reducido la brecha a costa de cambiar el test para introducir problemas que favorecen los talentos femeninos. Eso es como decir que la diferencia entre hombres y mujeres ha desaparecido... porque ahora ya no la medimos.

Bueno, esto es sólo una anécdota que me he encontrado leyendo el análisis por encima. No es el objetivo de este artículo tratar este tema concreto. Para una discusión más profunda sobre el tema Naturaleza vs Cultura, dediqué un post entero hace tiempo.

Conclusiones finales


Siguiendo las conclusiones del metaanálisis, no hay una discriminación generalizada contra la mujer en los campos STEM. La explicación del menor número de mujeres en estos campos proviene de los diferentes comportamientos, decisiones y capacidades que hombres y mujeres muestran antes de ir a la universidad.

Si eres feminista, creeras que estas diferencias provienen de la diferente educación, mensajes de la sociedad, etc, que niños y niñas reciben a lo largo de su vida. O dicho de otra forma, crees que en un mundo perfecto no existirían estas diferencias.

Si no eres feminista, creeras que estas diferencias son explicadas en su mayoría por una manifestación de las diferentes tendencias en intereses y talentos que hombres y mujeres tienen debido a las diferencias de su naturaleza, sin perjuicio de la existencia influencias sociales. O dicho de otra forma, en un mundo perfecto, estas diferencias serían algo menores que ahora, pero no llegarían a eliminarse.

La auténtica explicación de porqué hay pocas mujeres en STEM (humor)

1 comentario:

  1. Extraordinario documento que despeja muchas incógnitas. Aporta estudios en los que el hombre sale perdiendo y le discriminan negativamente. Mira tú por donde.

    Añado otra investigacín curiosa sobre la paradoja nórdica en este campo del STEM.

    http://www.eldiario.es/sociedad/Holanda-Noruega-Suecia-machistas-cientificas_0_391261145.html

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