Разнообразие в технологиях: устранение бессознательных предубеждений

Всякий раз, когда я натыкаюсь на статью о важности разнообразия в технологиях , почему вам нужно разнообразие в технологиях или почему нет разнообразия в технологиях, каждый пост, кажется, всегда включает одни и те же два слова: бессознательная предвзятость.

Так что это?

По данным Управления разнообразия и охвата населения Калифорнийского университета в Сан-Франциско, бессознательные предубеждения (также называемые неявными предубеждениями) представляют собой «социальные стереотипы об определенных группах людей, которые люди формируют за пределами их собственного сознательного осознания».

«Но я не пристрастен! Мои решения Количественные - я использую оценочное программное обеспечение производительности , заявитель отслеживание программного обеспечение и программное обеспечение управления ИТ . Я не могу стать жертвой этих проблем! »

Это то, о чем я подумал, за исключением того, что важно помнить и о второй половине утверждения UCSF: эти предубеждения находятся за пределами нашего сознательного понимания. Другими словами, вы делаете это не специально. Вы делаете это бессознательно .

«У всех есть подсознательные представления о различных социальных группах и группах идентичности, - продолжает Калифорнийский университет в Сан-Франциско, - и эти предубеждения проистекают из склонности человека организовывать социальные миры путем категоризации. Бессознательные предубеждения гораздо более распространены, чем сознательные предрассудки, и часто несовместимы с сознательными ценностями ».

Что касается разнообразия на рабочем месте, эта концепция может объяснить большие гендерные, этнические и возрастные различия и, вероятно, лежит в основе того, почему для реализации реальных продуктивных изменений требуется так много времени. Потому что как узнать, способствуете ли вы проблеме или нет, если вы даже не знаете, что являетесь ее частью?

Так что во всем этом особенного?

Неявные предубеждения могут повлиять на все аспекты рабочего места в технических специалистах, от командной среды до процесса найма. Если этого недостаточно, на вашу компанию также могут подать иск , что означает потерю денег и потерю репутации.

Но как вы вообще можете определить, проявляете ли вы эти предубеждения?

Давайте выясним.

Тест неявной ассоциации (IAT)

Первоначально опубликованная в 1998 году, Тони Гринвальд (Вашингтонский университет), Махзарин Банаджи (Гарвардский университет) и Брайан Носек (Университет Вирджинии) попытались выяснить, что, по их гипотезе, является взаимосвязью между памятью (как явной, так и неявной) и социальными конструкциями. .

С помощью определенных тестов участники классифицируют или группируют слова и изображения в быстрой последовательности, обнаруживая свои скрытые предубеждения, которые могут сильно отличаться от их сознательных убеждений.

«Определенные сценарии могут активировать бессознательные установки и убеждения», - заявляет Калифорнийский университет в Сан-Франциско. «Например, предубеждения могут быть более распространенными при многозадачности или работе в условиях нехватки времени», например, временные ограничения, налагаемые на участников этого теста.  

В своих результатах участники тестирования могут увидеть, могут ли они потенциально скрывать эти скрытые предубеждения (даже незначительные), что может стать первым шагом на пути к избавлению вас и вашей команды от стереотипов, которые могут препятствовать созданию позитивной и инклюзивной рабочей среды .

Чтобы создать более разнообразную, приемлемую техническую среду, важно противостоять препятствиям. Может быть трудно признать свои собственные недостатки, но знание того, есть ли они у вас, может стать первым шагом к пониманию проблемы и принятию изменений.

Ниже я перечислил три популярных IAT, которые могут помочь вам выявить потенциальные предубеждения, которые могут повлиять на ваше рабочее место в технических специалистах, чтобы вы могли выявить и избавить свое рабочее место от бессознательных предрассудков.

Пол - наука IAT

В разрыве между женщинами и миром технологий нет ничего нового. Не совсем так.

Согласно исследованию Американской ассоциации женщин с университетским образованием, проведенному в 2013 году, перспективы для женщин в сфере высоких технологий не оптимистичны. На самом деле, как сообщает Эмили Пек из Huffington Post , «процент компьютерных рабочих мест, выполняемых женщинами, фактически снизился за последние 23 года».

Это исследование показывает, что нехватка женщин в сфере высоких технологий была не всегда. Дело даже не в том, что женщины пытаются ворваться в индустрию, а скорее пытаются восстановить утраченное положение.

В недавнем отчете McKinsey & Co. и LeanIn.Org, «женщины, которые в настоящее время работают в сфере высоких технологий, пессимистично относятся к климату в своих компаниях», - говорится в Wall Street Journal . Кроме того, «29,9% опрошенных женщин-технических служащих заявили, что, по их мнению, гендерная проблематика сыграла определенную роль в том, что они пропустили повышение по службе, а 37,1% женщин-технических служащих заявили, что они считают, что их пол поставит их в невыгодное положение в будущем».

При таком большом количестве женщин, выражающих недовольство, эти чувства могут повлиять на количество женщин в технологической отрасли, потенциально нанося ущерб будущему отрасли в целом.

К 2020 году в компьютерных науках будет доступно 1,4 миллиона рабочих мест, говорит Решма Сауджани, основательница Girls Who Code . Тем не менее, квалифицированные выпускники заполнят только 29% этих вакансий, при этом женщины составляют менее 3% принятых на работу. Такое низкое число, и особенно такая низкая явка женщин, может помешать технологическому сектору полностью раскрыть свой потенциал.

Женщины уже составляют 47% от общей численности рабочей силы США, и «на их долю будет приходиться 51% прироста общего прироста рабочей силы в период с 2008 по 2018 год». Исключив почти половину рабочей силы из пула соискателей, компании (включая вашу) могут упустить более половины имеющихся талантов.

Вы являетесь частью проблемы?

Если вы заинтересованы в изучении ваших скрытых предубеждений в отношении пола и науки, IAT предлагает тест «Гендер - наука», который вы можете пройти здесь .

* Если вы хотите увидеть ваше общее восприятие между женщинами и карьерой, есть также более общий тест « Пол - карьера» , который может показать вашу склонность к связям между женщинами и семьей, а также мужчинами и рабочим местом.

Раса ('Черно-белый' IAT)

Афроамериканцы и латиноамериканцы значительно недопредставлены в технологическом сообществе.

Согласно текущей статистике разнообразия Google , латиноамериканские сотрудники составляют всего 3% всех рабочих мест в компании, а чернокожие сотрудники уступают лишь 1%. Цифры улучшаются (несколько): афроамериканцы составляют 4% от всех сотрудников компании в 2015 году, а выходцы из Латинской Америки - почти 5%. Однако эти цифры не разбиваются на роли сотрудников, а это означает, что вы не можете увидеть, какая часть этих процентов ушла на технические и нетехнические должности.

Несмотря на прозрачность в отношении пола и этнического состава компании, Google не показывает сечения расы и пола, в результате чего цветные мужчины и женщины не представлены. Если чернокожие сотрудники составляют только 1% от общего числа должностей, справедливо предположить, что черные женщины составляют менее 1% сотрудников Google, что является еще более мрачной статистикой.

Говоря о расе и технологиях, многие обращаются к так называемой « проблеме конвейера », по сути к представлению о том, что отсутствие представительства меньшинств связано с нехваткой чернокожих и латиноамериканцев / студентов, специализирующихся в области компьютерных наук и инженерии (что верно, но все же из-за множества факторов, таких как недостаток уверенности и охвата).

Даже при низкой явке статистика по выпускникам технических специальностей из числа меньшинств не соответствует общему количеству занятости в отрасли. Например, New York Times цитирует данные Американского исследования сообщества , в котором сообщается, что «молодые выпускники информатики и инженерии со степенью бакалавра или ученой степени» статистически подразделяются на 57% белых, 26% азиатских, 8% испаноязычных и 6% чернокожих. . Сравните эти цифры с популярными техническими гигантами, такими как Google, Microsoft, Facebook и Twitter, которые колеблются в районе «56% белых, 37% азиатов, 3% латиноамериканцев и 1% чернокожих».

Хотя разница не велика, эти проценты по-прежнему падают на 5% или более для латиноамериканцев и афроамериканцев, что, по мнению социолога Майи Бизли, в публикации, вероятно, связано с неблагоприятной рабочей средой.

Вы являетесь частью проблемы?

Чтобы определить, может ли расовая предвзятость повлиять на ваш найм или на культуру вашей команды, вы можете принять участие в гонке (IAT «Черное - белое») , которая ставит перед пользователями задачу различать лица европейского и африканского происхождения, проверяя, есть ли у вас бессознательное предпочтение белого перед черным.

A «Skin-тон» IAT также доступен , чтобы помочь работникам изучить , если они имеют бессознательное предпочтение более легкие телесные тона более темные из них.

Возраст ('Молодой - Старый' IAT)

Предрассудки по отношению к пожилым работникам в сфере технологий почти не обсуждаются, но это то, что некоторые называют одним из самых больших (открытых) секретов технологий .

Будь то идея о том, что старшее поколение не может ориентироваться в новых технологиях, не может работать наравне со своими младшими коллегами, или даже о том, что им может не хватать энергии кого-то более молодого, все это стереотипы, которые потратили 78 миллионов долларов на иски о дискриминации. только с 2015 года.

Но разве это не проблема для всех отраслей?

Истинный. Независимо от отрасли, существует неотъемлемая предвзятость по отношению к пожилым работникам, с возрастным отношением, начинающимся с 35 лет (особенно для женщин), хотя Закон о возрастной дискриминации в области занятости (ADEA) действует только для лиц в возрасте 40 лет и старше.

Согласно опросу, проведенному AARP , 64% респондентов видели или сталкивались с эйджизмом на рабочем месте, причем каждый третий пожилой работник сталкивался с дискриминацией или видел это воочию.

И эта проблема растет. В 1997 году, продолжает AARP, в EEOC было подано более 15 000 жалоб на дискриминацию по возрасту. В 2014 году это число выросло до более чем 21000 человек.

Но для технологий эта проблема существенно возрастает. Средний возраст американской рабочей силы чуть выше 42-летних, но средний сотрудник компании Google только 29-летний, 13 - летний разрыв в среднем.

Все еще не уверены?

Даже Марк Цукерберг из Facebook поверил стереотипу, подчеркивая «важность того, чтобы быть молодым и техническим», даже прямо заявив одно время, что «молодые люди просто умнее».

Но ирония эйджизма, говорит Грег Бауманн, главный редактор журнала Silicon Valley Business Journal, заключается в том, что «в конечном итоге каждый становится потенциальной жертвой. Это универсальная группа идентичности для тех, кто не умирает молодым ».

Вы являетесь частью проблемы?

Как технический сотрудник, важно понимать, что различные точки зрения могут помочь создать сильную команду. Кто-то постарше не обязательно отстранен, но имеет другой взгляд на то, как решать проекты и решать проблемы.

Чтобы узнать, несете ли вы эти неявные предубеждения, пройдите тест IAT «Молодые - старые» здесь .

Мысли?

Как вы справились с тестом на неявные ассоциации? Позвольте мне знать в комментариях ниже.