Simple: la innovación es más útil para una población cuando los innovadores representan a la población por la que innovan.
STEM trata en gran parte de encontrar soluciones a problemas o respuestas a preguntas. Diferentes características demográficas tienen problemas y diferentes prioridades para esos problemas o preguntas. Y en gran parte, a la gente le gusta trabajar en los problemas que les importan. En gran medida en este momento, esto significa que hay un gran peso de las nuevas tecnologías y la investigación hacia las prioridades de los hombres blancos de clase media alta. Eso no significa que sean el objetivo exclusivo de todos los productos, ni que todos sean puramente egoístas en STEM, pero siempre habrá un sesgo en los logros de STEM hacia lo que importan los actores clave de las organizaciones STEM.
Ahora, esto se manifiesta para muchos datos demográficos diferentes. Es por eso que obtener datos de tráfico en vivo para ayudar a que un algoritmo de cómputo de direcciones funcione de manera óptima es más importante que encontrar una manera consistente de dar direcciones en áreas rurales o del tercer mundo con caminos a menudo sin nombre y direcciones poco claras. Es por eso que estamos considerando la reconstrucción de carreteras con paneles solares en los Estados Unidos antes de buscar electricidad o carreteras para África. Y es por eso que la medicación para la disfunción eréctil es tan buena, mientras que el control de la natalidad todavía se está desprendiendo de las suposiciones antiguas sobre la necesidad psicológica de un ciclo, mientras que todavía no estamos hablando de cuán mala es la mortalidad infantil y la salud sexual en el mundo menos desarrollado.
En el caso de las mujeres, hay cambios más grandes y más pequeños que suceden a medida que (nosotros) estamos más representados en STEM. La más importante es que las tecnologías que resuelven nuestros problemas comienzan a recibir más atención y procesamiento. Las aplicaciones que me permiten llamar a un taxi o un servicio similar a un taxi se han convertido en un mercado enorme y competitivo, pero las aplicaciones para asegurarse de que se envíe una alerta automáticamente si alguien no vuelve a casa a salvo, mientras yo las escucho hablar Aproximadamente durante al menos tanto tiempo, se están yendo y todavía no son populares. Y, naturalmente, las personas que hacen que eso suceda son, en general, mujeres, y es mucho más probable que las personas se pregunten unas a otras para “enviarme mensajes de texto cuando llegue a casa, ¿de acuerdo?”
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Además, es más probable que las cosas que están diseñadas para resolver un problema compartido para hombres y mujeres no excluyan inadvertidamente a las mujeres. Los primeros sistemas de seguridad para automóviles se especifican en función del peso corporal de los ingenieros que trabajan en ellos, todos los cuales eran hombres. Cuando los autos se estrellaron más tarde, muchas mujeres y niños murieron porque los autos nunca fueron probados para ellos. Más tarde, cuando se desarrolló el reconocimiento de voz, los algoritmos comunes se entrenaron en las voces de los hombres, lo que literalmente dejó a las mujeres sin ser escuchadas por algún tiempo hasta que finalmente se alteraron los algoritmos. Si los equipos hubieran sido 50/50, estos problemas no hubieran ocurrido.
Sin embargo, ¿por qué escuchamos mucho más sobre las mujeres que otras minorías? El problema es que gran parte de la tergiversación demográfica tiene algún sesgo económico asociado. Las áreas rurales tienen menos afluencia y muchas minorías tienen tasas más bajas de enviar a los niños a la universidad para obtener un título en un campo STEM que las familias más ricas, no por falta de intentos, sino porque en promedio tienen un rango de ingresos más bajo y precios universitarios. Sólo se están volviendo más insostenibles. Sin embargo, la diferencia entre hombres y mujeres es en realidad puramente social, basada en supuestos erróneos anticuados acerca de que los hombres son mejores en STEM que las mujeres, supuestos que ahora se sabe que son falsos. Asumir el sexismo por sí solo es mucho más fácil que enfrentar el racismo, el clasismo, la disparidad socioeconómica y los problemas del tercer mundo.