如果您认为IT领域的女性人数只是一个漏斗问题,那么您并没有仔细观察

根据哈佛商业评论研究,女性在IT的41%,最终离开行业(相对于17%的男性),我明白为什么......



我在16学习编程,现在我超过30岁我得到了我的博士数学科学杜克大学。我仍然记得我对高中用C ++编写骑士移动算法感到自豪;一个了不起的难题-口译员自我解释(我在大学计划的第一学期);对研究生院C语言中各种矩阵分解的迷恋;在我的第一份工作中,我的灵感来自于关系数据库和网络抓取工具。



学习编程的十年后,我仍然喜欢算法,但是在IT文化中我感到孤独和沮丧。在一家特别不合适的公司工作时,我感到非常不高兴,以至于我聘请了职业顾问来讨论其他职业道路。离开IT部门将是灾难性的,但是留下来也不容易。



努力工作使劲玩我不是20岁出头的刻板印象的男性程序员,他想“努力工作,努力工作”。我工作很多,但我宁愿早起早于晚起,而且我已经提前计划了我和丈夫如何与幼儿园协调日程安排。啤酒水龙头和乒乓球桌对我来说并不吸引。我没有足够的进取心,无法在竞争激烈的环境中壮成长。与行业中的其他女性交谈时,我意识到自己并不孤单。



研究员Kieran Snyder对平均7年后离开IT部门的716名妇女进行了调查时,几乎所有人都说她们喜欢这份工作,但对工作环境感到不满。在国家科学基金会的一项研究中,纳迪亚·富阿德Nadia Fuad)在过去50年中采访了5,300名女性具有工程学学位,其中38%不再担任工程师。Fuad总结了他们为什么离开时的结论:“这就是气候,白痴!”



在一个人手不足的行业中,这是巨大,不必要和昂贵的人才浪费。鉴于IT现在是美国经济的主要驱动力之一,它影响到所有人。任何努力招募和保留足够数量的员工的技术公司都应该特别关注解决这一问题。



您的公司不是精英阶层,也不是“性别中立”



您不知道自己是色盲的,直到通过测试没有人会认为自己是性别歧视者。但是,一些研究表明,根据将其标记为男性还是女性,对相同的简历进行不同的处理。当男人和女人读相同的商务建议文字或要求加薪时,他们的判断就会不同。男女都容易出现这种偏见。偏见无意识地潜意识出现


以下是关于潜意识性别偏见的一些研究:



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最为令人震惊的是,耶鲁大学的一项研究表明,自以为是的人更加有偏见。追求公正的愿望并不能克服数十年的文化待遇,甚至可能在事实之后导致更容易的辩解[行为]。接受自己的偏见与价值观冲突并不能使你成为一个坏人。它们是我们文化的共同结果。找到根除它们的方法很重要。盲目相信您的公司是一个精英管理者,不仅会做到这一点,而且还会使您更难以克服潜意识的偏见。



这种偏见通常是事后证明的。我们最初对女人的无意识印象是负面的,然后我们找到合乎逻辑的理由来证明这一点。例如,在耶鲁大学的一项研究中,如果一名男警长候选人具有更多的“街头”经历,而一名妇女则具有更好的教育程度,则评估者认为现实生活中的经历更为重要;如果姓名被更改,她会决定接受教育是最重要的特征。



好消息和坏消息





坏消息…



由于IT领域中女性流失的比例很高,因此教女孩编程不足以解决问题。由于上述众所周知的男女观感上的差异,培训女性的谈判技巧和更大的自信不足以解决问题。人们认为女性的声音比男性的声音缺乏逻辑性和说服力。妇女对更大的压力感到消极。如果IT文化将要改变,那么每个人都必须改变,尤其是男人和领导者。



说出对妇女歧视的专业和情感上的报酬可能是巨大的(就报复而言,被认为不适合该工作且不合作,或被公司描述为不良工人)。我认识几个女工程师,她们私下向朋友讲过关于性别歧视的故事,但由于这种风险,他们不愿公开讲述。因此,积极解决该问题很重要。对于那些敢于公开讲述和确认IT普遍存在的问题,已经发表了足够多的研究和个人 故事



...和好消息



可以更改。教育机构而不是科技公司Harvey Mudd和哈佛商学院提供了令人鼓舞的例子。两所学校的强大领导者都已采取果断行动,改变了以前以男性为导向的文化。Harvey Mudd将女毕业生的比例提高到40%(全国平均水平为18%)。在哈佛大学商学院的前5%毕业生中,女孩的比例从大约20%上升到40%,男女平均年级之间的差距缩小了,所有这些都是在一年中应用了复杂的结构变化。






我们对于它可以做些什么呢?





这些关于企业可以改善其文化的建议是基于研究和个人经验的综合。我的目标是专注于积极的事情,如果您为公司的建设性变革提出至少一项具体目标,我将感到高兴。



培训经理



在科技初创公司中,通常是将有才华的工程师晋升为经理,却没有为他们提供任何形式的管理培训和监督,特别是在快速发展的公司中,现有的领导力不堪重负。这些新经理与动机,心理学或偏见的研究脱节。未经培训,未经监督的经理对女性的伤害要大于男性,但无论如何,让所有老板接受培训,指导和监督,对所有员工来说都是更好的选择。



正式制定招聘和晋升标准



上述有关聘请警察局长的耶鲁研究中,要求参与者在查看申请之前制定要求(即确定教育或经验是否更重要),以减少偏见。我曾经在一个团队中工作,当时招聘的标准是不确定的,经理们经常根据“天才”来重新定义团队的投票。潜意识的偏见似乎在决策中起了很大的作用,但是由于招聘过程的混乱,可能无法确定。



领导者,开始以具体的方式说话和行动



领导力设定了公司的价值观和文化,这就是为什么它有责任传达他们重视多样性的原因[原。多样性]。年轻的工程师和管理人员将遵循领导者所重视的领导。在哈维·穆德Harvey Mudd)哈佛商学院Harvard Business School)发生积极变化的情况下,管理层从高层扩展了该计划。英特尔将把管理奖金与他们是否在团队中取得多元化的成果联系起来。正如女性计划的丹佛分部主任凯利·沙斯特(Kelly Shaster)指出的那样,管理层应摆脱表现出性别歧视或种族主义行为的员工。否则,公司将冒失去优秀人才的风险,并向其员工“传达信息”歧视是正常现象。



不要依靠自我提升和自尊



男女之间在自信方面存在 有据可查的差距。不要依靠自我提名的人来晋升或获得最有趣的项目,因为女性不太可能自我推动。 Google依靠自我促销来进行晋升,数据表明,女性不太可能这样做(因此晋升的可能性也较小)。当一个年长的妇女开始安排培训课程以鼓励妇女提名自己时,在Google上晋升的妇女人数有所增加与更有资格但不太自信的女人相比,团体更倾向于选择男人作为领导者,因为他的自信心更高。女人对自己的评价比以前差,而男人高估了他们的能力



对员工信息进行正式审核



确保具有相同资格的男人和女人平等地获得晋升和奖金(如果没有,请找出原因)。确保绩效考核中不使用性别批评(例如称女人脾气暴躁)。IT公司发布多样性统计数据的趋势很好,但是鉴于离开该行业的女性比例,她们应该开始发布按性别分类的员工保留数据。我想看一下公司统计数据,即与男性相比,女性的晋升速度,以及男性与女性之间的绩效得分差异。通过发布此类数据,公司可以追究自己的责任并跟踪一段时间内的变化。



不要强调个人交流



一种鼓励,社交和鼓励人们定期熬夜或在办公室吃晚饭的文化使员工和家庭(尤其是母亲)处于不利地位,研究表明,长期来看加班工作并不会导致生产率提高,因为工人在工作后就开始精疲力尽。几个星期。此外,当一名雇员精疲力尽并辞职时,寻找和雇用新雇员的成本通常是其年薪的20%



营造合作气氛



斯坦福大学的研究表明,与男性相比女性更不喜欢竞争环境,并且无论能力如何她们都更有可能选择其他工作。鉴于女性被认为更有自信,她们在充满挑战的环境中成功的难度更大。说话多于同龄人的男性收视率高10%,而说话多的女性收视率低14%建立一种人们必须为自己的思想而奋斗的竞争文化,对女性而言,成功要困难得多。



提供产假



在Kieran Snyder研究中,离开IT716名女性中,有10%以上是由于生育条件不足而退出的。有些人被要求过早返回工作岗位或在产假期间待命。这些妇女不想成为寄宿家庭的父母,他们只是需要时间才能从分娩中恢复过来。您不会要求某人在大手术后上班而不给他们恢复时间,就像妇女在分娩后需要时间来after愈一样。当Google将产假从12周增加到18周时,离开Goog​​le的新妈妈人数减少了50%



最后的想法 ...





关于种族歧视



关于潜意识种族偏见研究很多,科技公司需要解决这个问题。正如GitHub社会影响副总裁Nicole Sanchez所描述的那样,对多样性的呼吁往往最终只能由白人女性来完成,这是一个严重的问题。种族刻板印象为非白人妇女的歧视增加了一个新的交叉维度。在接受60位科学和IT领域的非白人女性的采访时,100%遭受歧视,具体的负面刻板印象因种族而异。具有传统非裔美国人名字的简历比具有传统“白人”名字的简历更不可能导致面试。我没有个人经验可以谈论这个话题,相反,我建议您阅读与非白人IT工作者有关的文章和博客,了解他们面临的问题:Erica Joy(Slack的工程师,前Google),Justin Edmund( Pinterest的设计师,第七名员工),Aston Moats(Dropbox的工程师,第一名员工)和Angelica Coleman(Zendask的开发律师,以前是Dropbox)。



现在



我目前在Hackbright女学院教授软件工程,这是我热爱的工作,对我来说是完美的。我希望所有女性都有机会编程(我的意思是一个真正的机会,没有明显或隐含的歧视)学习编程:编程的能力打开了许多职业和经济机会,创造一些东西非常令人愉快。尽管我认识许多遭受挫折感困扰的女性,但我也认识到那些在公司中蓬勃发展的女性。我很高兴收到IT多样性问题的关注,并期待未来的变化。


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这是fast.ai的共同创始人兼教授Rachel Thomas的文章的翻译旧金山大学,瑞秋的额外的研究主题的其他文章可以在链接中找到:123



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