跳高的鱼|科研界“玫瑰”如何绽放?或许该从排除“隐性偏见”开始( 二 )
假如你的名字叫做“Jennifer” , 可能你会输给那个叫做“John”的实验室秘书候选人 , 这并不是由于“John”更好听 , 而是由于“John”是个男名 。 这是美国斯基德莫尔学院的研究案例 。
打破性别偏见 , 第一步就是看到偏见
性别偏见一旦形成 , 对人的影响非常大 。 但有趣的是 , 假如一开始就意识到潜意识偏见的存在 , 那么偏见就不会影响决议计划方向 。
隐性偏见是在我们的思维中自动激活的联想 , 即使我们没有意识地这样做 , 也会导致我们歧视潜意识中与负面特质(例如攻击性或懒惰)相关联的人 。
一些公司意识到 , 许多人都有对不同种族群体的偏见 , 因而这些公司试图开展一些“反偏见”培训 。
去年 , 两名非裔美国男子在美国费城一家星巴克等待生意伙伴时被捕 , 这一事件迅速在网络蔓延开来 。 当天 , 美国8000多家星巴克闭店一下昼 , 组织开展了“反偏见”培训流动 。
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两名非裔美国男子在费城一家星巴克等待生意伙伴时被捕
有人表示 , “反偏见”培训通常不起作用 , 甚至会适得其反 , 让人们更多地考虑成见 。 更好的方法可能是使各个种族融合起来 , 好比让少数族裔担任领导职务 。 由于有证据表明 , 当我们与其他集团的成员互动时 , 我们的偏见就减少了 。 这就是所谓的“接触假说” 。
“隐性联系关系测试”(IAT)是衡量潜意识偏见的常见方法 , 它是一种社会心理学测验 , 用于检测人们在不同概念之间的潜意识联想 。 多年来 , 这种基于计算机的测试很受欢迎 , 全球各地都在使用这种方法来确定自己是否无意识偏向某些种族群体 。
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电视节目中也泛起了所谓的“种族主义考验”
不外 , 关于IAT还有一个题目:该测试实在无法真正在单次测试中猜测个人偏见 。 有人几回测试下来竟然得到了完全不同的谜底 , 要么偏向黑人 , 要么偏向白人 , 要么根本不偏向 。
越来越多的研究数据表明 , IAT可能不会告诉测试人太多有关其个人偏见的信息 。 研究职员表示 , 仅根据一次测试来猜测个人偏见是不现实的 , IAT需要多个不同的测试数据 , 才能真正给出结论 。
对个人而言 , 这意味着他们将不得不多次(可能需要多达数十次)进行测试 , 以清晰地了解自己的隐性偏见以及这些偏见对生活的影响 。 对于更广泛的人群来说 , 情况也类似:必需收集大量人群中的个体数据 , 然后取平均值 , 以此来了解总体人群的偏见和潜伏行为 。
对于IAT测试 , 有一部分人怀疑它的可靠性 , 但也有一部分人坚持以为 , 它确实可以产生有价值的数据 。 这就像我们量血压一样 , 固然可能几天测试下来结果都不同 , 但平均值却是比较可靠的 。
研究职员表示 , 就目前而言 , IAT可能是我们衡量潜意识偏见的最佳工具 。
新研究可能会改变STEM领域的隐性性别偏见
比拟男性 , 为什么女性在STEM领域(科学、技术、工程、数学)任职人数比例较低?在过去五年的时间里 , 科学家们对此进行了大量的研究和探讨 。
人们也已经开始采取反对性别偏见的步履 。 好比 , 有人收拾整顿了各个领域的女性专家数据库 , 以此来证实“在科学领域 , 男性比女性更适合”的论调大错特错;今年6月 , 美国国立卫生研究院所长弗朗西斯·柯林斯(Francis Collins)发表公然声明称 , 自己将永远不会再泛起在全男性的版面上……
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美国国立卫生研究院所长弗朗西斯·柯林斯
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