网络理论预测偏差

原文：https://medium.com/hackernoon/network-theory-predicts-bias-5433a06cf5d9

科技领域性别差异的真正原因

本周，在我家附近的一家古董店购买秋靴时，我碰巧向店主提到我在科技行业工作。她马上问我是否亲身经历过性别歧视。

这告诉你什么？我们的行业没什么好的。

事实是，我认识的大多数男性程序员都努力表现出性别歧视。但是他们没有经历过女性所经历的相同类型的经历，有时不太相信这些经历是真实的。

八月底，我开始寻找方法，使用一个基于统计学和概率论的模型来预测和解释偏见的影响。我对结果的严酷感到惊讶。

我正与麦卡莱斯特学院的数学教授乔·本森博士合作，在学术刊物上发表。然而，考虑到前谷歌员工詹姆斯·达莫尔在这个话题上带来的两极分化程度，我们觉得分享我们的初步发现宜早不宜迟。

下面的统计模型探讨了当一个群体的所有成员都具有同等资格，但某些成员基于隐藏的偏见“淘汰”其他成员时会发生什么。偏见不一定是有意识的，每个人都至少有一些偏见，赞成或反对。 我很清楚，不是所有的人都有同样的偏见。此外，像耶鲁大学的研究这样的科学证据告诉我们，偏见是真实存在的，个人往往会根据偏见行事。

我们的模型着眼于这些行为的后果。

Excerpt from poster depicting preliminary models. Click here to view the full poster.

它假设组织中 20%的人超过了偏见的阈值，并且组织中 40%的人属于弱势群体(在这个例子中是女性)。

讨人喜欢的爱丽丝开始了她的第一份工作。她第一次参加会议。一些有影响力的人(有偏见的布莱恩)说她“不懂技术”而且“看起来不自信”布莱恩不是她的直接上司，但他的意见很有分量。她错过了从事更具挑战性项目的机会。

与此同时，无可指责的鲍勃出席了下一次会议。偏见的布莱恩支持他。有偏见的布莱恩只说鲍勃的好话。Bob 获得了参与更具挑战性、高知名度项目的机会。因为 Bob 和 Alice 一样非常称职，所以他很快在组织中晋升。

与此同时，Alice 被困在一个几乎没有晋升或个人发展机会的角色中。她离开了组织。如果 Alice 从其他人而不是有偏见的 Brian 那里得到了积极的反馈，她会很好。但是因为有偏见的布莱恩首先发言，她从未得到那个机会。

仅仅经过两次迭代，组织中 40%的女性都消失了。

为什么会如此急剧下降？解释非常直观简单。

在每一次迭代中，没有偏见的人会离开投票过程，而那些有偏见的人仍然根深蒂固。群体迅速两极分化,“不偏不倚的中间派”从画面中掉出。

该模型可用于解释各种环境下的行为，如谷歌同行评审流程或 Twitter 和 Reddit 等社交媒体服务上的转发。我们的初稿甚至没有将性别作为一个因素来考虑——仅仅考虑了更多偏见和更少偏见的个体之间的相互作用。我们的目标是提供一个模型，解释为什么一个系统中的大多数人可以相对公正，但偏见的影响仍然普遍存在。我们的源文件和海报可应要求提供。

如果程序员有一个可取之处，那就是不聪明。大呼小叫！在很多其他行业，很多人都很聪明。

相反，他们最好的特质是知道如何处理批评。当麻省理工学院媒体实验室的 Neha Narula 指出 IOTA 哈希函数中的一个安全缺陷时，IOTA 团队的回应是不要诋毁她或对她进行人身攻击。相反，Iota 解释了它是如何修复这个问题的，以及它将来会做些什么来提高安全性。

无论你是在报告一个错误还是披露一个严重的漏洞，一个有经验的程序员的反应都不是钻牛角尖，变得更有防御性。相反，它是倾听，学习，并试图解决问题。

为什么我选择分享一个模型而不是自己的亲身经历？

因为如果程序员有通用语言，那不是 C 或者 JavaScript 或者 Python。

是数学。

我在一个我经常去的黑客论坛上提出了这个模型的早期草案。令我欣慰的是，大多数参与者立即明白了在一个分散的、非等级的网络中，选择偏差的排列会产生所描述的那种结果。

我得到的更令人不安的回答是，“为什么要这么麻烦？假设女性在计算机科学方面不如男性不是更容易吗？”

答案是我热爱技术社区，尤其是开源世界。我喜欢它的幽默感，它的古怪，里面的笑话，最重要的是，它里面的男男女女的激情和热情。在我担任一家科技初创公司的首席执行官时，我发现我们为团队选择的人和采用的技术一样重要。也就是说，这项工作并不是为了让白人男性程序员相信女性是他们的智力同龄人。他们要么得到，要么得不到。

我在这个问题上花了时间，因为人们倾向于成为他们所相信的人。

我想接触年轻女性，她们可能会不幸地相信自己在 STEM 中没有位置的说法。具体来说，我希望接触到年轻女性，她们可能会在一两年后决定是否在高中选修计算机科学，她们可能会担心这门课太难了，会影响她们进入大学的机会。

我的建议是选那门课。

姑娘们，我们赢了。

苔丝·加德瓦是 Yesexactly.com的创始人和前首席执行官。她还负责创建了[Zappen](https://zappen.co)，这是第一个全功能、开源的跨平台移动视觉搜索解决方案，在 LGPL 3.0 下获得许可。她目前的项目有 [Beerious？](https://beerious.us)ROSECODE:互动赛博朋克惊悚 。在 Twitter 上关注她，地址:Twitter . com @ thematizer。

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