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9.20 看不见的女性
看不见的女性
这本书也读完一段时间了，只读了100分钟数因为里面是大量的数据，不需要有那么仔细的去研读，作者已经给总结好了。 这本书其实想探讨的是一个点：女性为啥被忽视，被系统忽视。 作者提出一个点，那就是性别数据缺口导致女性被忽视。
奇怪的事情：被漠视
地球上一半人的常识，是另一半人的新知，这件事奇怪吗？其实很奇怪。
被漠视要比被歧视更难过，被歧视是用另一套标准来看待我，而被漠视是压根儿就看不见我，甚至也没打算要看我。
女性很多时候，是处在被漠视，而不是被歧视的境遇里的。歧视是显性的，也因此是脆弱的，很容易引起被歧视者的反抗和歧视者自己的负罪感。而漠视呢？漠视的可怕之处，在于漠视者很多时候不知道自己漠视的是什么。
性别数据缺口：大多数都为男性设计
作者举了非常非常多的数据，可以说大面积全是数据，列举在我们生活中，缺少来自女性、关于女性的数据。女性在数据的层面上没有被看见。而正是这些数据缺口，让女性处在更困顿，也更容易受到伤害的境地。
比如在工作场景中：
农耕时代的重要的生产工具犁不是给女性设计的。
丹麦有位经济学家提出过一个著名的假说，叫“犁假说”。犁，就是耕地用的那种工具。这个“犁假说”说的是，在人类历史上，犁这种工具会加剧性别的不平等，使用过犁的社会和没使用过犁的社会比起来，男性的地位更高，女性的地位更低。
犁始终都是一种排斥女性的工具，这样一来，在有犁的社会里，男性就主导了农业生产，进而获得了更多的财富、更大的权力和更高的地位。一种工具就这样造成了性别的不平等。
现代的钢琴也是男性手掌设计的。
男性和女性有一个明显的差异，这就是男性的手通常比女性的要宽大。这会带来什么问题吗？
如果你弹钢琴的话，这个问题确实不小。根据统计数据，成年女性的手，平均长度只有18到20厘米。而在标准的钢琴键盘上，一个八度的宽度是18.8厘米。即便女性把手掌完全张开，跨越一个八度也很吃力。
2015年，有人做过一项研究，他们统计了四百多位成年钢琴家的手掌尺寸，又拿这些手掌尺寸的数据和钢琴家们的声望做了个对比。结果显示，声望排在前12名的钢琴家，手掌的长度都在22厘米以上。而在这12个人里，只有两位天赋异禀的女钢琴家，两个人的手分别长23和24厘米。
这些数据都指向一个明确的结论：钢琴的尺寸是为男性设计的。女钢琴家的事业，相比于男性，天然就受到更大的限制。这还不是最糟糕的，还有一项研究表明，78%的女钢琴家患有肢体重复性劳损症——这是一种因为反复弹琴，给手部造成的伤害；而在男钢琴家里，患这个病的人只有47%。钢琴的尺寸不仅阻碍了女钢琴家的职业发展，还会给她们的健康带来更大的危害。
军队训练，防弹衣也是为男性设计的。
一项研究显示，在英国的军队里，女兵受到肌肉骨骼损伤的风险是相同体能的男性士兵的7倍，受到髋部和骨盆疲劳性骨折的风险是男性的10倍。
这是因为女性的步幅通常比男性的小，但她们被要求按照男性的步幅来行军。在美国，军队里的背包也是按照男性的体格来设计的，这大大增加了女性负重的风险。
在天寒地冻的阿拉斯加，科学家们穿的工作服是一种连体服，这是为了保暖。但你可以想到，穿连体服会让女性在上厕所的时候很不方便。考虑到她们的工作环境，脱掉衣服还有冻伤的风险。在英国，女警官们反映，她们穿的防弹衣都是按照男性的尺寸设计的。这样的防弹衣穿在女性的身上，不仅不能起到必要的保护作用，还会妨碍她们拔枪，造成严重的安全隐患。
上面的例子，其实都指向性别数据缺口。因为缺少了来自女性的数据，这些工作中必要的工具和设备都是按照男性的标准来设计的，这当然会给女性造成很大的不便。
在生活场景中：
智能手机的大小问题
我们每个人每天都在用的智能手机就是一个例子。如果你是一位男性，我想请你想象一下，你现在的手机加长2厘米，加宽1厘米，会不会影响你的使用？
我指的是单手持握是否方便，可不是用大屏打游戏的体验。这基本上就是女性同胞们每天真实的感受。当然有人会说，女性可以买小一点的手机啊。但是话说回来，按照现在智能手机的发展趋势，屏幕越大的手机，性能通常也越好。女性要想买到一只手用着方便的手机，恐怕就得牺牲掉其他的性能。
汽车驾驶舱的问题
手机还不算什么，性别数据缺口还会出现在更要命的地方，比如汽车上。佩雷斯一直在研究汽车设计方面的数据，她的结论是：汽车的驾驶舱自始至终都是围绕着男性的身体设计的。这倒也不奇怪，毕竟在汽车出现以后大部分的时间里，开车的主要都是男性。直到今天，人们对女司机还有不小的偏见。但事实是，开车的女性越来越多了。
当女性坐进驾驶舱里的时候，她们的座位通常比男性调得更靠前。这是因为总体上，女性的身高比男性更低，下肢的力量也更小，为了踩住踏板，她们就得努力地把腿往前伸。这不是舒服不舒服的问题，因为她们的座椅偏离了标准的位置，或者说，“为男性设计的座椅位置”，女性在发生车祸时受伤的风险就要大得多。准确地说，和男性比起来，女性在车祸中受重伤的概率高47%，受轻伤的概率高71%，死亡的概率高17%。这三个数字是用大量车祸的数据算出来的，很真实，很可靠，也很让人难过。
之所以会出现这样的结果，是因为在汽车设计的流程上，有一个关键的环节出了问题：用来做碰撞测试的假人采用的是男性身体的数据。最常用的假人身高1米77，体重76公斤，肌肉比例和脊柱特征也是以男性为标准模拟出来的。在美国，这样的假人从1950年代一直用到2011年，人们才突然想到，或许也需要一个女性的假人来做测试。可是直到今天，碰撞测试中使用的女性假人都只不过是一个缩小版的男性假人，并没有比照女性的身体结构做更精确的设计。
药物研发的问题
还有医药领域。在西方，早在亚里士多德的时代，人们就相信，女性的身体只不过是“残缺不全的男性身体”，而只有男性的身体才能代表人体的理想状态。按照这个假设，后世的医学理论完全围绕着男性的身体展开。这套荒谬的想法在现代医学里仍然有所残留。直到今天，很多药物的研发仍然是以男性的身体为标准的，这直接导致了对女性患者的用药剂量过大，或者根本无效。
解决性别数据缺失的方法：盲招
在20世纪大部分的时间里，纽约爱乐乐团没有女音乐家。可是从1970年代开始，乐团里女音乐家的数量突然直线上升，到了1980年代初，女音乐家已经占到了整个乐团人数的45%，新招聘的音乐家里，男女比例五五开。这是怎么回事呢？难道是乐团里来了一位信奉女性主义的领导？还是女性的音乐训练在这十年里搞得特别好？
其实，乐团里发生的变化简单到不能再简单了，这就是在招聘的时候，在招聘委员会和音乐家之间挡上一道隔板。音乐家演奏的时候，招聘委员会不知道隔板对面的人是男是女，只能根据音乐的水平来决定是否录用。就这么一道隔板，古典音乐界数百年来对女性的偏见就这么被挡下来了。我实在很难说这项创新有多高的技术含量，只能说，那些我们以为难以撼动的障碍，真的可能是不堪一击的。
目前，纽约爱乐乐团的这种“盲招”制度已经被越来越多的公司借鉴，尤其是一些初创的科技公司。有一家招聘机构向雇主展示了5000名候选人的资料，资料上显示了候选人的性别。雇主们从中挑选出他们认为有资格进入面试环节的候选人，其中只有5%是女性。过了一段时间，这家招聘机构换了一个场合，又把这5000名候选人的资料向雇主展示了一遍，只是这一次，资料上略去了候选人的性别，以及和性别相关的其他信息。同样是这几位雇主，同样是这5000名候选人，这次选出来进入面试的人里，女性的比例一下子就提高到了54%。盲招的效果就是这么立竿见影。
解决性别数据缺失的方法：补充数据
当然，更能从根本上解决问题的办法，是把缺失的女性数据补回来。这听起来很不容易，因为就像我们刚才说到的，性别数据缺口无处不在。
那为什么会造成这种性别数据缺失呢？主要并不是显示的性别歧视，而是来自于文化。
在英国，有一个做了几十年的实验，叫“画一个科学家”。实验的内容很简单，研究人员找来一群小孩子，请他们按照自己的想象在纸上画一个科学家。在1960年代，只有1%的孩子画的科学家是女性的形象。而到了今天，这个数字增长到了28%。这已经很让人振奋了，可它离现实有多远呢？在英国，攻读理工科专业的女生已经超过了男生。28%只有实际数字的一半左右。
为什么孩子们会仅凭直觉就认为科学家是男性呢？为什么在全世界使用人数最多的几种语言里，默认的第三人称代词都是男性呢？为什么在2016年以前，网络上流行的表情符号都是男性呢？为什么在绝大多数的影视作品里，男性角色的出场时间都是女性的两倍呢？为什么电子游戏里默认的角色，超过90%都是男性呢？为什么国家男子足球队叫国足，国家女子足球队叫女足呢？
这就是存在在文化里面的漠视，“不加说明就是男性”这种思维定式根植于社会最基本地方。包括了语言和思维。
这本书其实还讲了，在现在的算法推荐中，也存在女性数据缺失的情况，确实这也是一种算法歧视，后面可以多注意注意。当然，这本书里面还有更多的真相，值得你去获得。
9.20 看不见的女性
看不见的女性
这本书也读完一段时间了，只读了100分钟数因为里面是大量的数据，不需要有那么仔细的去研读，作者已经给总结好了。 这本书其实想探讨的是一个点：女性为啥被忽视，被系统忽视。 作者提出一个点，那就是性别数据缺口导致女性被忽视。
奇怪的事情：被漠视
地球上一半人的常识，是另一半人的新知，这件事奇怪吗？其实很奇怪。
被漠视要比被歧视更难过，被歧视是用另一套标准来看待我，而被漠视是压根儿就看不见我，甚至也没打算要看我。
女性很多时候，是处在被漠视，而不是被歧视的境遇里的。歧视是显性的，也因此是脆弱的，很容易引起被歧视者的反抗和歧视者自己的负罪感。而漠视呢？漠视的可怕之处，在于漠视者很多时候不知道自己漠视的是什么。
性别数据缺口：大多数都为男性设计
作者举了非常非常多的数据，可以说大面积全是数据，列举在我们生活中，缺少来自女性、关于女性的数据。女性在数据的层面上没有被看见。而正是这些数据缺口，让女性处在更困顿，也更容易受到伤害的境地。
比如在工作场景中：
农耕时代的重要的生产工具犁不是给女性设计的。
丹麦有位经济学家提出过一个著名的假说，叫“犁假说”。犁，就是耕地用的那种工具。这个“犁假说”说的是，在人类历史上，犁这种工具会加剧性别的不平等，使用过犁的社会和没使用过犁的社会比起来，男性的地位更高，女性的地位更低。
犁始终都是一种排斥女性的工具，这样一来，在有犁的社会里，男性就主导了农业生产，进而获得了更多的财富、更大的权力和更高的地位。一种工具就这样造成了性别的不平等。
现代的钢琴也是男性手掌设计的。
男性和女性有一个明显的差异，这就是男性的手通常比女性的要宽大。这会带来什么问题吗？
如果你弹钢琴的话，这个问题确实不小。根据统计数据，成年女性的手，平均长度只有18到20厘米。而在标准的钢琴键盘上，一个八度的宽度是18.8厘米。即便女性把手掌完全张开，跨越一个八度也很吃力。
2015年，有人做过一项研究，他们统计了四百多位成年钢琴家的手掌尺寸，又拿这些手掌尺寸的数据和钢琴家们的声望做了个对比。结果显示，声望排在前12名的钢琴家，手掌的长度都在22厘米以上。而在这12个人里，只有两位天赋异禀的女钢琴家，两个人的手分别长23和24厘米。
这些数据都指向一个明确的结论：钢琴的尺寸是为男性设计的。女钢琴家的事业，相比于男性，天然就受到更大的限制。这还不是最糟糕的，还有一项研究表明，78%的女钢琴家患有肢体重复性劳损症——这是一种因为反复弹琴，给手部造成的伤害；而在男钢琴家里，患这个病的人只有47%。钢琴的尺寸不仅阻碍了女钢琴家的职业发展，还会给她们的健康带来更大的危害。
军队训练，防弹衣也是为男性设计的。
一项研究显示，在英国的军队里，女兵受到肌肉骨骼损伤的风险是相同体能的男性士兵的7倍，受到髋部和骨盆疲劳性骨折的风险是男性的10倍。
这是因为女性的步幅通常比男性的小，但她们被要求按照男性的步幅来行军。在美国，军队里的背包也是按照男性的体格来设计的，这大大增加了女性负重的风险。
在天寒地冻的阿拉斯加，科学家们穿的工作服是一种连体服，这是为了保暖。但你可以想到，穿连体服会让女性在上厕所的时候很不方便。考虑到她们的工作环境，脱掉衣服还有冻伤的风险。在英国，女警官们反映，她们穿的防弹衣都是按照男性的尺寸设计的。这样的防弹衣穿在女性的身上，不仅不能起到必要的保护作用，还会妨碍她们拔枪，造成严重的安全隐患。
上面的例子，其实都指向性别数据缺口。因为缺少了来自女性的数据，这些工作中必要的工具和设备都是按照男性的标准来设计的，这当然会给女性造成很大的不便。
在生活场景中：
智能手机的大小问题
我们每个人每天都在用的智能手机就是一个例子。如果你是一位男性，我想请你想象一下，你现在的手机加长2厘米，加宽1厘米，会不会影响你的使用？
我指的是单手持握是否方便，可不是用大屏打游戏的体验。这基本上就是女性同胞们每天真实的感受。当然有人会说，女性可以买小一点的手机啊。但是话说回来，按照现在智能手机的发展趋势，屏幕越大的手机，性能通常也越好。女性要想买到一只手用着方便的手机，恐怕就得牺牲掉其他的性能。
汽车驾驶舱的问题
手机还不算什么，性别数据缺口还会出现在更要命的地方，比如汽车上。佩雷斯一直在研究汽车设计方面的数据，她的结论是：汽车的驾驶舱自始至终都是围绕着男性的身体设计的。这倒也不奇怪，毕竟在汽车出现以后大部分的时间里，开车的主要都是男性。直到今天，人们对女司机还有不小的偏见。但事实是，开车的女性越来越多了。
当女性坐进驾驶舱里的时候，她们的座位通常比男性调得更靠前。这是因为总体上，女性的身高比男性更低，下肢的力量也更小，为了踩住踏板，她们就得努力地把腿往前伸。这不是舒服不舒服的问题，因为她们的座椅偏离了标准的位置，或者说，“为男性设计的座椅位置”，女性在发生车祸时受伤的风险就要大得多。准确地说，和男性比起来，女性在车祸中受重伤的概率高47%，受轻伤的概率高71%，死亡的概率高17%。这三个数字是用大量车祸的数据算出来的，很真实，很可靠，也很让人难过。
之所以会出现这样的结果，是因为在汽车设计的流程上，有一个关键的环节出了问题：用来做碰撞测试的假人采用的是男性身体的数据。最常用的假人身高1米77，体重76公斤，肌肉比例和脊柱特征也是以男性为标准模拟出来的。在美国，这样的假人从1950年代一直用到2011年，人们才突然想到，或许也需要一个女性的假人来做测试。可是直到今天，碰撞测试中使用的女性假人都只不过是一个缩小版的男性假人，并没有比照女性的身体结构做更精确的设计。
药物研发的问题
还有医药领域。在西方，早在亚里士多德的时代，人们就相信，女性的身体只不过是“残缺不全的男性身体”，而只有男性的身体才能代表人体的理想状态。按照这个假设，后世的医学理论完全围绕着男性的身体展开。这套荒谬的想法在现代医学里仍然有所残留。直到今天，很多药物的研发仍然是以男性的身体为标准的，这直接导致了对女性患者的用药剂量过大，或者根本无效。
解决性别数据缺失的方法：盲招
在20世纪大部分的时间里，纽约爱乐乐团没有女音乐家。可是从1970年代开始，乐团里女音乐家的数量突然直线上升，到了1980年代初，女音乐家已经占到了整个乐团人数的45%，新招聘的音乐家里，男女比例五五开。这是怎么回事呢？难道是乐团里来了一位信奉女性主义的领导？还是女性的音乐训练在这十年里搞得特别好？
其实，乐团里发生的变化简单到不能再简单了，这就是在招聘的时候，在招聘委员会和音乐家之间挡上一道隔板。音乐家演奏的时候，招聘委员会不知道隔板对面的人是男是女，只能根据音乐的水平来决定是否录用。就这么一道隔板，古典音乐界数百年来对女性的偏见就这么被挡下来了。我实在很难说这项创新有多高的技术含量，只能说，那些我们以为难以撼动的障碍，真的可能是不堪一击的。
目前，纽约爱乐乐团的这种“盲招”制度已经被越来越多的公司借鉴，尤其是一些初创的科技公司。有一家招聘机构向雇主展示了5000名候选人的资料，资料上显示了候选人的性别。雇主们从中挑选出他们认为有资格进入面试环节的候选人，其中只有5%是女性。过了一段时间，这家招聘机构换了一个场合，又把这5000名候选人的资料向雇主展示了一遍，只是这一次，资料上略去了候选人的性别，以及和性别相关的其他信息。同样是这几位雇主，同样是这5000名候选人，这次选出来进入面试的人里，女性的比例一下子就提高到了54%。盲招的效果就是这么立竿见影。
解决性别数据缺失的方法：补充数据
当然，更能从根本上解决问题的办法，是把缺失的女性数据补回来。这听起来很不容易，因为就像我们刚才说到的，性别数据缺口无处不在。
那为什么会造成这种性别数据缺失呢？主要并不是显示的性别歧视，而是来自于文化。
在英国，有一个做了几十年的实验，叫“画一个科学家”。实验的内容很简单，研究人员找来一群小孩子，请他们按照自己的想象在纸上画一个科学家。在1960年代，只有1%的孩子画的科学家是女性的形象。而到了今天，这个数字增长到了28%。这已经很让人振奋了，可它离现实有多远呢？在英国，攻读理工科专业的女生已经超过了男生。28%只有实际数字的一半左右。
为什么孩子们会仅凭直觉就认为科学家是男性呢？为什么在全世界使用人数最多的几种语言里，默认的第三人称代词都是男性呢？为什么在2016年以前，网络上流行的表情符号都是男性呢？为什么在绝大多数的影视作品里，男性角色的出场时间都是女性的两倍呢？为什么电子游戏里默认的角色，超过90%都是男性呢？为什么国家男子足球队叫国足，国家女子足球队叫女足呢？
这就是存在在文化里面的漠视，“不加说明就是男性”这种思维定式根植于社会最基本地方。包括了语言和思维。
这本书其实还讲了，在现在的算法推荐中，也存在女性数据缺失的情况，确实这也是一种算法歧视，后面可以多注意注意。当然，这本书里面还有更多的真相，值得你去获得。