STEM: Los hombres van a Marte, las mujeres van a Venus

Traducimos el artículo de Ben Southwood STEM: men go to Mars, women go to Venus (Podéis seguirle en @bswud y leerle en el blog del Adam Smith Institute) en respuesta al artículo recientemente publicado en Politikon de Guido Corradi (@GuidoBCor, podéis leerle en Rasgo Latente), que hemos traducido aquí al inglés.

Por Ben Southwood

26 de Junio de 2015

Recientemente, le preguntaron al Nobel biólogo de la UCL Tim Hunt, recientemente expulsado de su cátedra por una turba enfurecida tras bromear diciendo que las científicas causan problemas al enamorarse de sus pares masculinos y que lloran si se las critica, si pensaba que la relativa falta de mujeres en las ciencias más duras era un problema. Él respondió, cometiendo el más puro crimental:

No estoy seguro de que realmente haya un problema, la verdad. La gente simplemente mira a las estadísticas. Me atrevo a pensar, yo mismo, que no hay ninguna discriminación, ni en contra ni a favor de hombres o mujeres. Pienso que la gente es realmente buena al seleccionar a buenos científicos, pero debo admitir que la desigualdad de resultados, especialmente al más alto nivel, es bastante impactante. Y no tengo ni idea de por qué. Uno podría empezar preguntándose por qué el hecho de que las mujeres estén infra-representadas en las posiciones senior es un problema tan grande. ¿Es realmente algo malo? No es inmediatamente obvio para mí … ¿Es esto malo para las mujeres? ¿O malo para la ciencia? No lo sé, pero claramente molesta mucho a la gente.

Aunque no responde directamente a Hunt, la importante página de habla hispana Politikon tiene un artículo (Amablemente traducido para mí) negando de forma preventiva que el tipo de diferencias sexuales que pudieras estar causando estas diferencias puede “legítimamente” existir.

Por supuesto, todo el mundo acepta que existen grandes diferencias entre hombres y mujeres en algunos dominios. Por ejemplo, nadie piensa que las mandíbulas más pronunciadas de los hombres, o sus ritmos de metabolismo basal más altos sean constructos sociales. Nadie piensa que el hecho de que incluso las mujeres atletas tienen menos fuerza que los hombres corrientes dependa de la sociedad.

Pero algunos, incluyendo al autor Guido Corradi, piensan que la construcción social es responsable de que se juzgue a hombres y niños como mejores en tareas espaciales y matemáticas. Ataca a Simon Baron-Cohen como originador de esta idea, y la juzga como especulativa y carente de evidencia que la respalde. Acepta que los hombres destacan más en habilidades visual-especiales (e.g. rotación mental 3D), pero que no tienen mayores habilidades matemáticas en general.

Otros estudios más recientes (Lindberg, et al. 2010) sostienen la hipótesis de que no existen diferencias sexuales en compentencias matemáticas. Cabe destacar que desde que se tiene registro las diferencias en la medición del rendimiento general en matemáticas ha ido decrenciendo. Ya en un meta-análisis de Hyde (1990) se observa esta tendencia. Cuando incluimos trabajos más recientes como los anteriormente citados, podemos confirmarla.

Lindberg et al. parecen mostrar de forma convincente que las niñas y los niños son igualmente buenos en matemáticas, de media. Pero esto no significa que las cosas sean iguales a lo largo de todas la escala, porque los hombres pueden presentar mayores diferencias que las mujeres. Corradi parece saber que esta posibilidad existe, pero descarta este punto sin darle mucha importancia.

Lindberg et al. encuentran un ratio de variabilidad pequeño, de 1.08, pero otros estudios sugieren que aún esto es suficiente para que exista una brecha sustancial en la parte más alta de la distribución. Johnson et al. (2008), en esta parte superior, encuentran que hay dos hombres por cada mujer. Deary et al. (2007) encuentran que, en un estudio con hermanos para controlar por genes y ambiente, cuando estudias el 2% más alto, también hay aproximadamente el doble de hombres que de mujeres.

Podemos ver como esto abre una brecha cuando empiezas a seleccionar a gente de cierto talento, como los que se presentan a los exámenes SAT:

 

Y se ensancha cuando llegas al GRE:

Esto explica parte de los diferentes resultados para hombres y mujeres en Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas (STEM, por sus siglas en inglés), pero los ratios al nivel de posiciones de profesorado están en el rango de entre 7:1 y 14:1, dejando bastante espacio. ¿Es esto debido a discriminación? ¿Estereotipos? ¿Construcción social? ¿Diferentes preferencias?

Una gran parte de la brecha se debe a la distribución de habilidades. Las mujeres que tienen grandes habilidades matemáticas tienen más probabilidades de tener también mayores habilidades verbales que los hombres, abriéndoles un número extra de opciones que los hombres no tienen a ese nivel. Aquellas con habilidades verbales altas tienden a perseguir estas opciones. Esto explica una parte de la brecha restante.

Por otro lado, la amenaza de estereotipo, a la que alude Corradi, está bastante de moda. Yo mismo, debo admitir, difundí uno de los estudios que sugerían que las diferencias hombre-mujer en matemátiacs podían ser debidas a estereotipación. Pero no parece que estos resultados hayan aguantado el paso de la replicación. (e.g. este meta-análisis, más, más, más)

Por contra, tanto el hombre como la mujer parecen tener preferencias fuertemente diferentes sobre cómo quieren que sean sus vidas. Por ejemplo, las mujeres tienden a tener diferentes tipos de relaciones (parejas diádicas una-a-una vs grupos gregarios multipolares) y tienden a desempeñar más labores de crianza infantil.

Las mujeres (incluso aquellas con más talento) tienden a querer trabajar menos y de forma más flexible; ninguna de las cuales encaja con las largas horas continuadas de trabajo que se espera de una posición alta en las profesiones o la academia STEM. Goldin (2014) explica cómo esto lleva a que no existan brechas salariales de género en las industria con retornos constantes por horas, pero a que las haya grandes en industrias donde 60 horas de trabajo a la semana son más del doble de productivas que 30 horas.

Su & Rounds (2015) revisan 52 muestras de entre 1964 y 2007, incluyendo 209,810 hombres y 223,268 mujeres en su muestra y encuentran grandes diferencias en intereses

Encontramos que las diferencias de género en intereses varían mucho según el campo STEM, estando las más grandes (de intereses que favorecen a los hombres) en disciplinas de ingeniería (d=0.83-1.21), y por contra, diferencias de género que favorecen a las mujeres en ciencias sociales y servicios médicos (d=-0.33 y -0.40, respectivamente). Es de destacar, la composición de género (el porcentaje de mujeres) en campos STEM refleja estas diferencias de género en intereses.

En general la evidencia parece mostrarnos que aunque los hombres y las mujeres sean igual de inteligentes, los hombres son más prominentes en ambas colas de la distribución: es más probable que sean los menos aventajados y los más brillantes. Esta varianza no es grande en general, pero cuando empiezas a seleccionar de entre el top 0.01% o el top 0.0001%, como Medallistas Fields, Premios Nobel o Profesores de Harvard, las diferencias se hacen enormes. Las mujeres que tienen estas habilidades cuantitativas increíbles suelen tener también habilidades verbales excelentes, dándoles alternativas que prefieren.

Aunque pueda haber discriminación residual, hay evidencia sustancial de que además la diferente varianza y distribución de habilidades, los hombres y las mujeres tienen diferentes preferencias. Las mujeres prefieren trabajar menos y concentrarse más en otros objetivos vitales importantes. Los hombres quieren competir, ganar mucho dinero y trabajar con objetos.

Corradi hace un salto abrupto e injustificado: hay buena evidencia de que existen numerosas diferencias de género —no sólo en habilidades cognitivas, sino en intereses y preferencias—que hacen que la completa y exacta similitud entre hombres y mujeres en los campos STEM sea una ilusión.

 

 

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