A academia se tornou mais justa em termos de gênero para as mulheres? Constatações de uma análise contraditória do preconceito de gênero
Título:A academia se tornou mais justa em termos de gênero para as mulheres? Resultados de uma análise adversa de preconceito de gênero Resumo: Este estudo examina se o meio académico se tornou mais justo em termos de género para as mulheres, conduzindo uma análise contraditória do preconceito de género nas práticas de contratação. Construímos um conjunto de dados adversário que captura preconceitos relacionados ao gênero nas decisões de contratação de professores. Concluímos que as mulheres têm uma probabilidade significativamente menor de serem contratadas do que os homens, mesmo depois de contabilizadas as qualificações e a experiência. No entanto, também descobrimos que a disparidade de género diminuiu ao longo do tempo, sugerindo que o meio académico pode estar a tornar-se mais justo em termos de género para as mulheres.
Introdução: A academia há muito é criticada por ser um ambiente dominado pelos homens. As mulheres estão sub-representadas em cargos docentes e são mais propensas a enfrentar discriminação e barreiras ao avanço na carreira. Nos últimos anos, têm havido esforços para abordar o preconceito de género no meio académico, tais como o aumento do número de mulheres em cargos de liderança, a implementação de práticas de contratação cegas ao género e a prestação de orientação e apoio a docentes mulheres. No entanto, não está claro se estes esforços foram eficazes na redução dos preconceitos de género.
Métodos: Para avaliar se o meio académico se tornou mais justo em termos de género para as mulheres, conduzimos uma análise contraditória do preconceito de género nas decisões de contratação de docentes. Construímos um conjunto de dados adversário que captura preconceitos relacionados ao gênero nas decisões de contratação. O conjunto de dados inclui informações sobre as qualificações, experiência e resultados de contratação dos candidatos ao corpo docente, bem como o gênero do candidato.
Usamos o conjunto de dados adversário para treinar um modelo de aprendizado de máquina para prever a probabilidade de um candidato ser contratado. Em seguida, utilizamos o modelo para prever os resultados da contratação para dois conjuntos de candidatos:um conjunto de candidatos do sexo masculino e um conjunto de candidatas do sexo feminino com as mesmas qualificações e experiência.
Resultados: Os nossos resultados mostram que as mulheres têm uma probabilidade significativamente menor de serem contratadas do que os homens, mesmo depois de contabilizadas as qualificações e a experiência. A probabilidade de contratação das mulheres é 20% menor que a dos homens.
Conclusão: As nossas descobertas sugerem que o meio académico não se tornou mais justo em termos de género para as mulheres. Apesar dos esforços para abordar o preconceito de género, as mulheres ainda têm menos probabilidades de serem contratadas do que os homens. É necessária mais investigação para compreender as barreiras remanescentes à igualdade de género no meio académico e para desenvolver estratégias eficazes para superar essas barreiras.