PNAS：“女人不擅数学”竟成两性”“共识”

當男人和女人擁有同樣的數學能力時，男性獲得一份數學工作的機會是女性的兩倍。

你认为女人不擅长数学吗？那你就错了。不过新研究显示，即使你知道事实并非如此，但可能也无法改变之前的想法。一项关于男人和女人如何看待彼此的数学能力的研究发现，这种无意识的对女性的偏见可能会影响雇主的聘用决定，加大数学职业方面的性别差距。

分别来自美国伊利诺伊州西北大学凯洛格管理学院和芝加哥大学布斯商学院的经济学研究人员 Paola Sapienza 和 Luigi Zingales，与纽约哥伦比亚商学院的实验心理学家 Emesto Reuben 组成团队并设计实验，试图测试人们在判断不同性别的数学能力时的偏见。

在实验中，由两性构成的研究参与者被分为两组：雇主和应聘者。该工作很简单：在 4 分钟的数学测试中，尽可能准确和快速地相加两位数。在实验结束时，雇主会进行内隐联想测验，该测验可以通过使受试者快速相连一些单词来衡量其无意识的偏见。

雇主的聘用决定依赖于有限的信息。在一些情况下，他们只能看一眼候选者，当然他们会因此知晓其性别情况。另一些情况下，雇主还会了解候选者的自我评估，即候选者认为自己在 4 分钟时间内会完成多少数学试题。另外，雇主也可能在研究人员告诉他们候选者的真实答题情况后改变决定。

结果显示，男性和女性雇主都表现出他们有着女性缺乏数学能力的偏见。当雇主所获得的唯一信息就是候选者的照片时，男性候选者更有可能获得这份工作，无论雇主是男性还是女性。研究团队近日将报告发表于PNAS杂志上。当雇主了解候选者自我评估完成数学任务的能力后，这种雇用偏见仍然没有消失，部分原因是女性倾向于低估自己的数学能力，而男性却倾向于夸大。另外，即使雇主收到确切的信息，了解了候选者的真实表现后，这种偏见仍未完全消失。内隐联想测验表明，一个人的偏见程度越大，其纠正偏见的可能性越小。

这项研究“相当重要”，哈佛大学的心理学家 Mahzrin Banaji 表示，因为它表明人们的偏见不仅会影响其对女性数学能力的判断，还会损害其纠正偏见的能力。

原始出处：

Ernesto Reuben, Paola Sapienza, and Luigi Zingales. How stereotypes impair women's careers in science. PNAS, March 10, 2014; doi:10.1073/pnas.1314788111