Những nghiên cứu và điều được coi là “tiêu chuẩn” từ việc chăm sóc sức khỏe cho đến quy hoạch đô thị từ lâu đã nghiêng về nam giới nhiều hơn và quan điểm của họ là làm thế nào để thay đổi chúng vì sự tốt đẹp hơn của phụ nữ và thế giới. Từ ý kiến của các doanh nhân phụ nữ vẫn luôn đứng ở vị trí thứ hai và thậm chí bạn có thể không nhận ra được điều này. Một số điều rõ ràng là phụ nữ kiếm được ít tiền hơn nam giới và rất ít phụ nữ đứng ở các vị trí lãnh đạo trong tổ chức hay hội đồng quản trị. Con đường sự nghiệp của phụ nữ cũng bị chệch hướng một cách đáng kể so với tỷ lệ con đường sự nghiệp của nam giới do hậu quả của đại dịch. Quan điểm và kinh nghiệm của phụ nữ bị đánh giá thấp hơn và điều này đã góp phần tạo ra định kiến về giới. Nhu cầu của họ được coi là đương nhiên và bị gộp thành nhu cầu hoặc mong muốn của nam giới. Một điều ít được biết đến là sự chênh lệch này xảy ra là thông qua dữ liệu và bạn có thể sẽ nói “Làm sao có thể thế được? Bởi dữ liệu thì dựa trên việc nghiên cứu và những sự kiện vậy làm thế nào có thể có sự thiên vị khi mà chính các dữ liệu tạo ra?” Câu trả lời liên quan đến sự coi thường phụ nữ trong việc nghiên cứu từ kinh doanh đến công nghệ, y học và các khía cạnh thực tế khác của cuộc sống.
💡Độ lệch dữ liệu là gì?
Dữ liệu được thu thập để cung cấp bằng chứng chứng minh cho việc liệu rằng các dự án phát triển hiệu quả hay là không. Nó cho phép các nhà nghiên cứu biết những gì cần được điều chỉnh sửa chữa và phát triển để tiến bộ hơn. Chỉ cần một biến số trong việc nghiên cứu cũng sẽ khiến cho việc điều tra trở nên khó khăn hơn rất nhiều: Tất cả các khía cạnh của việc áp dụng dữ liệu cần phải được xem xét và khi một khía cạnh bị bỏ qua các kết quả tiêu cực hoặc nguy hiểm có thể xảy đến. Lấy ví dụ xem xét trường hợp một chiếc xe Uber tự lái đã đâm và giết chết một phụ nữ ở Arizona. Uber khai rằng chiếc xe không thể xác định đối tượng là người đi bộ trừ khi nó ở gần lối sang đường dành cho người đi bộ. Đây là một sự sai phạm đã tạo ra sai lệch dữ liệu gây nguy hiểm. Cần phải xem xét phần mềm nhận dạng khuôn mặt, một công cụ được nhiều tổ chức thực thi pháp luật sử dụng để xác định, nhắm mục tiêu và kết tội tội phạm, nghiên cứu cho thấy rằng trong nhiều trường hợp, các thuật toán của nó kém chính xác hơn khi liên quan đến người da màu cũng như phụ nữ. Sự thiên lệch kết quả đã ảnh hưởng rộng rãi đến cả quyền công dân và an toàn của công cộng. Điều này là do trong quá trình nghiên cứu và thu thập dữ liệu các nhà nghiên cứu đã dựa vào phần dân số mẫu, những người mà đại diện cho lượng dân số đông đảo để nghiên cứu và những kết quả, dữ liệu nghiên cứu được áp dụng. Nhưng để có hiệu quả mẫu đó phải bao gồm tất cả các thành phần của dân số lớn hơn và trong các trường hợp sai lệch về dữ liệu giới phụ nữ thường là trường hợp bị bỏ qua.
💡Sự thiên lệch về dữ liệu giới tính là gì?
Trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu phụ nữ thường sẽ không được đưa vào dân số mẫu với tỷ lệ phần trăm công bằng. Điều này có thể ổn nếu dữ liệu không được áp dụng cho phụ nữ, nhưng đúng như vậy chúng không hề được áp dụng cho phụ nữ. Các sản phẩm, dịch vụ và chiến lược đang được phổ cập hóa cho phụ nữ khi nghiên cứu đằng sau chúng không dựa trên dữ liệu liên quan đến phụ nữ. Có những thứ đang được làm và được sử dụng bởi phụ nữ và chúng tôi không biết liệu chúng có thực sự hiệu quả hay an toàn cho họ hay không.
💡Công nghệ
Bàn tay của phụ nữ thường nhỏ hơn nam giới (khoảng một đến hai inch) nhưng điều này thường không được xem xét khi thiết kế những công cụ gần như bắt buộc như điện thoại di động và đặc biệt là theo xu hướng kích thước của chúng ngày càng tăng mà không tính đến việc một chiếc điện thoại to như vậy sẽ phù hợp hay không với những người có bàn tay nhỏ. Trong khi một số công ty cung cấp các mô hình nhỏ hơn chúng thường kém mạnh mẽ hơn hoặc có ít tùy chọn hơn. Một ví dụ khác liên quan đến Google Home cơ sở dữ liệu nhận dạng giọng nói được sử dụng để phát triển ứng dụng này thì theo một nghiên cứu năm 2016 của nhà xã hội học và nhà khoa học dữ liệu tiến sĩ Rachael Tatman đã bị chi phối bởi giọng nói của nam giới khiến nó có khả năng nhận ra và phản hồi hiệu quả hơn 70% so với giọng nói của nữ giới.
💡Dược phẩm
Phụ nữ có nhiều khả năng chết vì đau tim hơn vì các triệu chứng của họ thường được coi là “không điển hình”. Điều này là do các triệu chứng tiêu chuẩn được xác định dựa trên nghiên cứu tập trung vào biểu hiện của nam giới như đau ngực, đau cánh tay trái còn nữ giới lại là khó thở, buồn nôn, mệt mỏi, đau dạ dày. Nói chung, khuynh hướng này thường được gọi là Hội chứng Yentyl, và được trình bày chi tiết trong một bài báo năm 2011 trên Tạp chí Tim mạch Châu Âu và theo một bài báo của Neuroscience & Biobehavioral Reviews năm 2011 điều này khiến cho cơ thể nam giới trở thành cơ sở mặc định cho sự hiểu biết về y học và điều này cũng đúng với nghiên cứu y học, trong đó khoảng 85% loài gặm nhấm được sử dụng trong xét nghiệm là giống đực.
💡Vận chuyển
Phụ nữ có nhiều khả năng bị thương nặng trong các vụ tai nạn xe hơi hơn. Tại sao ư? Bởi vì các nhà sản xuất ô tô có “vị trí ngồi tiêu chuẩn” được sử dụng để nghiên cứu an toàn dựa trên kích thước của nam giới và bởi phụ nữ thường thấp hơn nam giới vì vậy cần ngồi cao hơn và gần tay lái hơn để nhìn rõ nhưng thông tin này không được đưa vào “tiêu chuẩn” của các nhà sản xuất do đó phụ nữ cũng có khả năng tử vong trong một vụ tai nạn ô tô cao hơn do có sự sai lệch về dữ liệu giới tính tương tự. Những hình nộm nam được dung để thử nghiệm cho các va chạm thường được sử dụng cho bài kiểm tra chỗ ngồi của người lái xe. Khi sử dụng hình nộm nữ trong cuộc thử nghiệm va chạm chúng thường được giới hạn ở ghế hành khách và kết quả là nghiên cứu hiện tại không chính xác cũng như không áp dụng cho các vị trí người lái xe là nữ.
💡Thực thi pháp luật
Ở một số quốc gia trên thế giới các sĩ quan nữ mặc vest cũng được thiết kế và nghiên cứu dựa trên cơ thể nam giới, điều này khiến họ dễ bị tổn thương và ít được bảo vệ hơn so với các đồng nghiệp nam của họ. Một báo cáo của Đại hội Liên minh Thương mại năm 2017 đã trình bày chi tiết những chênh lệch này trong ứng dụng PPE của Anh và nhiều vấn đề tương tự cũng được áp dụng như nhau ở Hoa Kỳ.
💡Môi trường văn phòng
Nghiên cứu được công bố bởi Nature Climate Change vào năm 2015 đã chỉ ra nhiệt độ không gian làm việc ảnh hưởng đến năng suất, hiệu quả của công việc và cũng cho thấy sự sai lệch về dữ liệu giới tính như thế nào. Là phụ nữ nếu bạn thắc mắc tại sao mình luôn lạnh lùng khi làm việc trong khi đồng nghiệp nam lại cảm thấy thoải mái thì đó là vì sự khác biệt sinh lý không được xem xét khi nghiên cứu nhiệt độ lý tưởng cho năng suất làm việc và sự thoải mái của nhân viên tại môi trường văn phòng. Những nghiên cứu thường có xu hướng sử dụng sinh lý nam giới để làm tiêu chuẩn mà không tính đến sự khác biệt về giới tính với chỉ số khối cơ thể hoặc cấu trúc tổng thể của cơ thể. Và từ góc độ quần áo nam giới có xu hướng mặc nhiều bộ vest và nhiều lớp hơn như một phần của trang phục công sở điển hình trong khi phụ nữ thì không như vậy. Vậy nên khi không được coi là một phần trong việc nghiên cứu về khí hậu văn phòng phụ nữ sẽ bị rơi vào thế bất lợi hơn.
💡Quy hoạch đô thị
Những lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng của nó thường do nam giới làm chủ và thường bị giới hạn trong các quan điểm của họ và hầu như dữ liệu về phụ nữ phần lớn thì không được xem xét. Khi các tàu điện ngầm được xây dựng để đem lại phương tiện di chuyển hiệu quả thì những ánh sáng mờ và những khu vực không có dân cư thì lại thường cách xa các khu vực được giám sát hơn. Điều này khiến phụ nữ gặp bất lợi đáng kể bởi sẽ góp phần tạo ra không gian dễ xảy ra các cuộc tấn công quấy rối hơn. Ngoài ra các khu ngoại ô vẫn được thiết kế theo quan điểm lỗi thời như người đàn ông là trụ cột gia đình và nhấn mạnh hiệu quả đi làm hàng ngày (theo một bài báo về Tương lai an toàn của chúng tôi năm 2021) điều này làm cho việc quản lý cuộc sống gia đình (bao gồm cả việc vặt và chăm sóc con cái) trở nên khó khăn hơn và nhiệm vụ quan trọng đó thường vẫn thuộc trách nhiệm của phụ nữ. Vậy thì làm thế nào mà lại có sự coi thường dữ liệu tràn lan trong rất nhiều lĩnh vực của cuộc sống? Câu trả lời rất đơn giản bởi phụ nữ thường được coi là điều thứ hai có nghĩa là họ thậm chí không được nghĩ đến khi nghiên cứu đang được tổ chức và điều này sau đó đóng góp nhiều hơn vào việc phụ nữ được coi là thứ hai. Việc tạo ra các nghiên cứu toàn diện hơn là điều cần thiết nhưng để nắm bắt những người tiêu dùng có thể kết nối với dữ liệu thì rất tốn kém. Mô hình tuần hoàn này duy trì tình trạng của phụ nữ là vô hình hoặc không liên quan và họ bị xếp vào danh sách mà nam giới là thống trị, kiểm soát hoặc chiếm đoạt các lĩnh vực hoạt động và cuộc sống.
💡Vậy chúng ta có thể làm gì?
Giải quyết những vấn đề này bằng cách yêu cầu sự công bằng giữa nam và nữ nhiều hơn, tác động đến các quyết định sẽ ảnh hưởng đến độ sai lệch dữ liệu thông qua các hành động và những lựa chọn. Là thành viên của xã hội chúng ta có thể trở thành những nhà phân tích thông tin quan trọng. Hỏi và nghiên cứu cách dữ liệu được thu thập, đặt câu hỏi về những người liên quan trong một quần thể mẫu để tìm hiểu xem các cá nhân mà dữ liệu đang được áp dụng có được đại diện một cách công bằng hay không và nếu không hãy đặt câu hỏi về nghiên cứu và thách thức các doanh nghiệp bằng cách không đầu tư tiền của bạn vào sản phẩm của họ. Với tư cách là người lãnh đạo cần xem xét cẩn thận các nhóm của biệt là những nhóm nghiên cứu, thu thập dữ liệu hoặc sử dụng dữ liệu. Họ đa dạng không chỉ về kỹ năng chuyên môn và kỹ thuật mà còn là họ là ai? Họ có đại diện cho dân số mà dữ liệu sẽ được áp dụng không? Họ có yêu cầu các quan điểm đa dạng và đại diện hơn không? Là một nhà lãnh đạo bạn cũng có thể tạo ra các nền văn hóa chuyên nghiệp khuyến khích các cá nhân thách thức các giao thức và dữ liệu. Khi có được sự hòa hợp trong các cuộc thảo luận nhóm nơi mà không phải lúc nào cũng lý tưởng vì nó không cho phép có những quan điểm mới và không khuyến khích việc chia sẻ các mối quan tâm. Là phụ nữ chúng ta cũng có thể sử dụng tiền của mình để tác động đến sự thay đổi này bởi phụ nữ được ước tính tham gia vào 70% đến 80% tổng số lần mua hàng của người tiêu dùng tuy nhiên nhiều công ty vẫn tiếp tục sử dụng dữ liệu nghiêng về nam giới với mục đích để tiếp thị cho nam giới hoặc nhấn mạnh sở thích của họ. Phụ nữ có thể từ chối bỏ tiền của họ vào các công ty không có sự bình đẳng trong các quy trình nghiên cứu nếu không họ sẽ có rất ít động lực để thay đổi.
Bỏ qua sự thiên lệch về dữ liệu giới tính sẽ góp phần tạo điều kiện thuận lợi cho việc xếp phụ nữ vào vị trí thứ yếu trong thế giới của chúng ta. Phát triển tiến bộ như một xã hội công bằng và khi phụ nữ bắt đầu với việc được thừa nhận các cách thức nghiên cứu và dữ liệu đại diện có thể san bằng được tất cả các sân chơi. Khi chúng ta làm điều đó thành hiện thực chúng ta sẽ có thể tác động đến phụ nữ trong hiện tại, tương lai và trong tất cả các lĩnh vực của cuộc sống.
———————————————————————————————–
Xin chân thành cảm ơn tác giả vì những chia sẻ vô cùng bổ ích
* Bài viết gốc: Entrepreneur.com
* Người dịch: Nguyễn Thị Mai Quyên
* Khi chia sẻ cần phải trích dẫn nguồn là “Người dịch: Nguyễn Thị Mai Quyên – Nguồn iVolunteer VietNam”
Shortlink: https://ivolunteer.vn/z/10990
Trong quá trình tổng hợp và chia sẻ thông tin, các tình nguyện viên/ cộng tác viên/ thành viên rất khó tránh khỏi thiếu sót. Rất mong được độc giả cảm thông và góp ý tích cực để giúp iVolunteer Vietnam ngày một hoàn thiện & phát triển.
