Невидимые женщины. Почему мы живем в мире, удобном только для мужчин. Неравноправие, основанное на данных

Но примерно в это же время работодатели начинали понимать, что программирование – вовсе не неквалифицированная канцелярская работа, как они считали ранее. Оказалось, что писать программы – не то же самое, что печатать на машинке или подшивать документы. Программирование требует умения решать серьезные задачи. Женщины, разумеется, умели это делать – у них был огромный опыт программирования, но, поскольку «слепящая» предвзятость оказалась сильнее объективной реальности, руководители отрасли начали обучать программированию мужчин. А потом они разработали критерии найма работников, казавшиеся объективными, но на самом деле таившие в себе «мужской перекос». Как и студенческие оценки качества преподавания, используемые сегодня в университетах, тесты для программистов подвергались критике за то, что они говорили работодателям «не столько о профессиональной пригодности соискателя или соискательницы, сколько о наличии у него или у нее стереотипного набора качеств»[472]. Трудно сказать, что было тому виной, – нехватка гендерных данных (простое непонимание того, что в критериях содержится «мужской перекос») или намеренная дискриминация женщин. Бесспорно одно: эти критерии и в самом деле были предвзятыми в пользу мужчин.

Многовариантные тесты на профессиональную пригодность, требующие «способности учитывать тончайшие нюансы и решать проблемы в заданном контексте», на самом деле требовали лишь знания основ математики, хотя уже тогда лидеры отрасли считали, что она почти не имеет отношения к программированию. Эти тесты позволяли оценить лишь знание математики в объеме школьной программы, а в школе мальчики в то время изучали математику чаще, чем девочки. Они также позволяли оценить связи соискателя в профессиональном сообществе: решения тестовых задач обычно циркулировали в чисто мужских сообществах, таких как студенческие братства и «Орден Лосей» (престижный клуб американских бизнесменов)[473].

Психологический портрет программиста включал стереотипные качества, на которые указывал вышеупомянутый преподаватель информатики на курсах повышения квалификации в Университете Карнеги – Меллона: неряшливый вундеркинд-одиночка с неразвитыми социальными навыками. Часто цитируемое исследование в области психологии, проведенное в 1967 г., выявило у программистов «отсутствие интереса к людям» и отвращение к «деятельности, связанной с тесным взаимодействием с окружающими»[474]

. В результате компании начали брать на работу именно таких людей, и они-то и стали ведущими программистами в своем поколении. Психологический портрет программиста сыграл роль само собой сбывающегося пророчества.

Учитывая вышесказанное, стоит ли удивляться тому, что скрытый «мужской перекос» сегодня продолжает воспроизводиться с помощью закрытых алгоритмов, которые все чаще используются при найме работников. В статье The Guardian Кэти О’Нил, специалист по данным из США и автор книги «Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения»

[475], пишет, что рекрутинговая онлайн-платформа для высокотехнологичных отраслей Gild (которую приобрела и использует инвестиционная компания Citadel[476]

) позволяет работодателям выходить далеко за рамки резюме соискателей, анализируя их «сетевую активность»[477], то есть следы, которые они оставляют в сети. Эти данные используются для ранжирования соискателей по показателю «социального капитала», то есть вовлеченности программистов в цифровое сообщество. Этот показатель можно измерить, узнав, сколько времени соискатель тратит на разработку программ и обмен данными на соответствующих платформах, таких как GitHub или Stack Overflow. Но, просеивая горы данных, Gild позволяет оценить и другие качества соискателя, входящие в стереотипный набор качеств, требуемый работодателями.

Например, выявленное Gild частое посещение соискателем одного японского сайта для манги считается «убедительным свидетельством блестящего владения навыками программирования»[478]. Соответственно, программисты, посещающие этот сайт, получают дополнительные баллы. Казалось бы, это правильно, но, как отмечает Кэти О’Нил, на самом деле эти баллы должны служить сигналом тревоги для тех, кого волнует кадровое разнообразие. У женщин, которые, как мы писали выше, во всем мире выполняют 75 % неоплачиваемой работы по уходу за семьей, просто нет свободного времени на то, чтобы часами зависать в сети, обсуждая сайт манги. О’Нил также указывает: «Если, как и прочие подобные сайты, этот сайт манги посещают в основном мужчины, заведомо настроенные против женщин, подавляющее большинство работающих в отрасли женщин, скорее всего, будет избегать его». Получается, что Gild – своеобразное алгоритмическое воплощение учителя информатики, выступавшего в Университете Карнеги – Меллона, о котором мы писали выше.