p Crédito:Unsplash / CC0 Public Domain
p Apesar de décadas de mensagens positivas para encorajar mulheres e meninas a buscar cursos de educação e carreiras em STEM, as mulheres continuam a ficar muito abaixo de seus pares masculinos nessas áreas. Um novo estudo na Carnegie Mellon University examinou 25 idiomas para explorar os estereótipos de gênero na linguagem que prejudicam os esforços para apoiar a igualdade em todos os planos de carreira STEM. Os resultados estão disponíveis na edição de 3 de agosto da
Nature Human Behavior . p Molly Lewis, corpo docente especial da CMU e seu parceiro de pesquisa, Gary Lupyan, professor associado da University of Wisconsin-Madison, começou a examinar o efeito da linguagem nos estereótipos de carreira por gênero. Eles descobriram que as associações implícitas de gênero são fortemente previstas pela língua que falamos. Seu trabalho sugere que as associações linguísticas podem estar causalmente relacionadas ao julgamento implícito das pessoas sobre o que as mulheres podem realizar.
p "As crianças têm fortes estereótipos de gênero, assim como os adultos mais velhos, e a questão é de onde vêm esses preconceitos, "disse Lewis, primeiro autor do estudo. Ninguém olhou para a linguagem implícita - linguagem simples que ocorre simultaneamente em um grande corpo de texto - que poderia fornecer informações sobre normas estereotipadas em nossa cultura em diferentes idiomas. "
p Em geral, a equipe examinou como as palavras co-ocorrem com mulheres em comparação com homens. Por exemplo, com que frequência 'mulher' é associada a 'casa, '' filhos 'e' família, 'onde como' homem 'foi associado com' trabalho, '' carreira 'e' negócios '.
p "O que não é óbvio é que muitas informações contidas na linguagem, incluindo informações sobre estereótipos culturais, [ocorre não como] afirmações diretas, mas em relações estatísticas em grande escala entre palavras, "disse Lupyan, autor sênior do estudo. "Mesmo sem encontrar declarações diretas, é possível aprender que existe um estereótipo embutido na linguagem de que as mulheres são melhores em algumas coisas e os homens em outras. "
p Eles descobriram que as línguas com uma associação de gênero mais forte estão mais claramente associadas aos estereótipos de carreira. Eles também descobriram que existe uma relação positiva entre os termos de ocupação marcados pelo gênero e a força desses estereótipos de gênero.
p Trabalhos anteriores mostraram que as crianças começam a enraizar os estereótipos de gênero em sua cultura aos dois anos de idade. A equipe examinou estatísticas sobre associações de gênero incorporadas em 25 idiomas e relacionou os resultados a um conjunto de dados internacional de preconceito de gênero (Teste de Associação Implícita).
p Surpreendentemente, eles descobriram que a idade média do país influencia os resultados do estudo. Os países com uma população idosa maior têm um viés mais forte nas associações de gênero e carreira.
p "As consequências desses resultados são muito profundas, "disse Lewis." Os resultados sugerem que se você fala uma linguagem que é realmente tendenciosa, então é mais provável que tenha um estereótipo de gênero que associa os homens à carreira e as mulheres à família. "
p Ela sugere que os livros infantis sejam escritos e projetados de forma a não ter estatísticas com preconceito de gênero. Esses resultados também têm implicações para a pesquisa de justiça algorítmica que visa eliminar o preconceito de gênero em algoritmos de computador.
p "Nosso estudo mostra que as estatísticas da língua predizem os preconceitos implícitos das pessoas - idiomas com maiores preconceitos de gênero tendem a ter falantes com maiores preconceitos de gênero, "Lupyan disse." Os resultados são correlacionais, mas que a relação persiste sob vários controles [e] sugere uma influência causal. "
p Lewis observa que o Teste de Associação Implícita usado neste estudo foi criticado por sua baixa confiabilidade e validade externa limitada. Ela enfatiza que o trabalho adicional usando análises longitudinais e projetos experimentais é necessário para explorar estatísticas de linguagem e associações implícitas com estereótipos de gênero.