2018年，亚马逊取消了内部求职者跟踪系统，原因是它存在一个重大缺陷不喜欢的简历其中包含“女性”一词，所以如果应聘者将“指导女性企业家”列为自己的成就之一，那他们就不走运了。该系统经过培训，通过观察10年来提交给该公司的简历的模式来审查应聘者，其中大部分是男性，反映了科技行业日益明显的性别差距。

一些56%的女性在职业生涯中期离开科技行业是男性员工离职率的两倍。这是在无视头条新闻的育儿假政策谷歌(长达18周的带薪假期);脸谱网(16周);和其他法打，表明这个行业深受工作和生活平衡不足的困扰microaggressions对女性．

根据联合国的报告，在美国，2019冠状病毒病(COVID-19)大流行加剧了性别不平等，学校停课期间，妇女首当其冲地承担托儿工作。不幸的是，科技行业的性别失衡是一种自我延续的现象——推荐招聘、“文化契合度”招聘和主观评估标准导致招聘经理根据应聘者的相似之处来选择候选人。

研究表明,女性的榜样鼓励其他女性在可能经验不足的地区宣传其他女性的关键。“妇女作为导师在情感层面如此不同，”UX设计师和跳板导师leanne kawahigashi说。“你可以更加坦率地坦率，更快地建立一个债券，因为当你能做到这一点时，有一种信任感。”

为了纪念今年的国际妇女节和妇女历史月在美国，我们从四个主要的子学科——用户体验设计、数据科学、人工智能/机器学习和软件工程——的女性视角，深入了解了在科技行业工作的感受。

用户体验设计

53%——从事用户体验设计的女性比例

用户体验设计优于在性别多样性方面的其他技术分支。接触“科技人性化的一面”和对用户抱有同理心是两个主要因素被学生这一领域“对两性都有吸引力”。

作为一个相对较新的领域，UX设计融合了各种学科，专业人士往往来自不同的背景，从视觉艺术到平面设计到心理学和更多来自女性的UX中的大量女性的可能原因 -主导的字段。即便如此，UX中大多数女性往往占据基于研究的，而不是技术角色和持有仅为11%设计领导职位。

尽管如此，这些分歧统计数据仍然是，首先没有那么多的设计领导力来抢占抢占。设计往往是一个小部门，并且没有与工程相同的决策。例如，工程系中有多个董事和VPS，而在设计中，通常存在只有一个导演．一个Invision调查发现，不到30％的公司投票中有一个威尔官员的UX设计师，而只有7％的副本角色持有VP角色。

尽管如此，川东说，自2014年开始自己的设计生涯以来，已经发生了很多变化。“在我职业生涯的开始，我是一个60-70人的工程团队中唯一的女性设计师，后来加入了全是女性设计师的团队，”她说。

女性在设计中的代表性不足，导致世界上大多数产品都是为男性身体配置的。用来评估汽车安全性能的碰撞测试假人是基于“平均”50%的男性身体。根据2011年的一项研究由弗吉尼亚大学，这意味着碰撞的女性司机在碰撞比男性同行碰撞时发生了47％的严重伤害。

在全球大流行中，特别是令人兴奋的是，大多数个人防护装备（PPE）基于来自欧洲和美国男性人群的大小和特征5%的女性根据2017年的一份报告，在紧急服务部门工作的员工表示，个人防护装备“从未”妨碍他们的工作，防弹衣、刺穿背心和hi-vis背心都被强调不合适。

在设计范围内的性别不平衡的后期从危及生命威胁到2020年，妇女在空军中穿着为男人设计的战斗装甲——不方便。虽然智能手机制造商似乎陷入了一场军备竞赛，看谁能生产出屏幕最大的手机，但女性发现单手操作手机越来越困难。现在智能手机的平均尺寸是5.5英寸，几乎和女性的手掌一样大。

当新毕业生进入科技行业第一次,导师或同行与谁讨论诸如骗子综合症(任何人的职业危害科技),自我怀疑或技术出大错是工具性的增长和confidence-something Kawahigashi说更容易在其他女性。

职场中女性越多，性别歧视就越不容易被忽视。当她刚开始工作时，川东偶尔会经历一些有性别的轻微侵犯，比如受到不恰当的评论或同事无视她的意见，只有当男性同行提出同样的观点时，她才热情地表示同意。

她回忆说:“有太多次，我和主管们在一个房间里，我是唯一的女性，我必须做报告，我觉得没有人会听，除非我的男性经理发言。”

凯拉希基·凯拉吉说，她的职业生涯几年来说，她改变了她的焦点，“只是出现了”，以“技术为单位”为“成为女性的先驱”。今天，她是学习的产品设计师，是专业人士和跳板伙伴的掀起平台。通过这项工作，她觉得她可以通过更好地为技术产业的职业做好妇女来产生影响。

她说:“让我感到鼓舞的是，看到一些处于领导地位的人，即使他们是白人男性，也公开谈论这种情况，并说‘我想找到解决问题的方法’。”“我认为这是关于认知，以及对不舒服的对话持开放态度。”

数据科学

15% -从事数据科学工作的女性比例

数据科学中缺乏性别包容性导致算法偏差有良好记载的实例，就像谷歌翻译着名的返回时一样“她是一个保姆;他是一个医生”从土耳其语(一种使用中性代词的语言)翻译短语时。还有一次，高盛(Goldman Sachs)的算法为一个人设定了支出上限高20倍他的妻子也申请了同样的信用卡。

在过去的50年里，工业化国家的乳腺癌发病率显著上升，但是一个失败研究女性身体和环境意味着缺少崛起背后的数据。

数据科学领域的性别失衡问题一直存在长期的人才短缺．美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)预测，数据科学的职位将会增加15％从2019年到2029年，比所有职业的平均工资快得多，而美国数据科学家的平均基本工资是$ 122,582据Indeed报道。

虽然黑客松和编程比赛被指责在数据科学领域制造了一种虚假的竞争感(这可能会让女性望而却步)，但这个问题可能更为根本。

一个来自波士顿咨询公司的调查超过9,000个茎的学生发现数据科学有“图像问题”。换句话说，对这一职业的普遍缺乏知识，被视为“摘要”和“摘要”和“缺乏目的”，49％的学生被调查。同样的调查显示，随着男性（73％）而不是男性（50％），降落具有切实影响的工作对女性（73％）更重要。将数据科学视为理论或Wishy-Waky的人面临危险的数据科学工作的人才漏斗。

学生们可能会注意到这个事实并非所有公司都取得了成功如何从数据科学和人工智能中创造切实的影响，以及数据科学只是关于的普遍误解制定预测．此外，关于数据科学家的日常活动以及你所期待的职业前景的信息也缺乏，这对男女来说都是令人不快的。

“我认为，总的来说，我们需要做的是让人们了解生活中的算法，”NPD集团(NPD Group)的数据科学家、Springboard的导师艾莉森·科赛特(Alison Cossette)说。“他们无处不在。我们生活在一个100%被策划的世界里，你在Netflix、YouTube上的所有内容和你的新闻都是由一个算法决定的。”

珂赛特热衷于推广数据素养，她认为这是消除人们对数据科学的误解的关键。她指出，某些统计概念已经成为主流，卫生官员在COVID-19大流行期间使用了“曲线变平”等术语辛普森悖论用于解释2016年总统选举的结果，这是一种描述当数据分成组时出现的趋势的现象，只有在汇总数据时就会消失。

然而，目前数据科学领域的性别失衡导致了一种有害的社会差异性别数据差异．这种现象解释了为什么世界上大多数世界的数据都基于男性经验。例如，女性的心脏病生存率对于女性而言，女性对男性的造成严重更糟糕。历史上，心脏病研究是主要针对男性受试者男性科学家和医生认为，男性症状是典型的，女性症状是非典型的。结果是，女性是误诊率高达50%更经常也更有可能不经治疗就被解雇。

珂赛特说，对于数据科学家来说，提高算法的透明度以根除偏见至关重要。例如，在使用机器学习模型处理分类问题时，要求企业披露选择标准，比如证明申请人申请信贷额度或工作被拒绝的原因，即使只是一份自动报告。

“沙普利值可以让你逐行观察数据，看看是哪些变量导致了某一行或某一项，”珂赛特说。“如果一个求职者追踪系统能告诉你为什么你被拒绝了，那不是很好吗?”这样我们就可以在算法影响上保持透明度。”

AI和机器学习

12％ - 在ai / ml工作的女性百分比

谷歌最近发布的数据表明32％它的劳动力中有女性。苹果的全球员工也是如此３３％2018年为女性，只有23%的女性担任技术职务，零售领导职位的女性比例最高(36%)。

有没有想过为什么智能音箱默认使用女性声音?“机器人的创造者主要受到市场成功预测的驱动，而市场成功取决于客户满意度——而客户希望他们的数字仆人听起来像女人，”利亚·费斯勒写道他是Quartz的记者。

这是因为女性的声音象征着温暖、解决问题的态度和顺从。然而，智能音箱的主人对他们的设备粗鲁无礼，引发了人们对潜在动机的担忧，这些动机导致人们口头辱骂一台除了服从他们的所有命令之外什么都不做的机器。教科文组织发布的研究苹果(Apple)的Siri和亚马逊(Amazon)的Alexa等数字助理，对虐待或露露的性问题给出挑衅性或屈从性的回答，从而加深了性别偏见。当被告知“你是个荡妇”时，Siri会卖弄风情地回答“如果可以我会脸红”或“现在，现在”或其他一些回避或调情的回答。亚马逊的Alexa则更直白一点:“好吧，谢谢你的反馈。”

“如果说有什么不同的话，那就是走进一个满是男性的房间，让我成为了科技行业女性的更有力倡导者，”大陆航空(Continental)的人工智能工程师、该公司的领导研究员阿卡纳·维达斯瓦兰(Archana Vaidheeswaran)说女性的代码这是一个致力于激励女性在科技事业中出类拔萃的非营利组织。“这让我努力增加自己的代表性，并不断提醒我为之奋斗的是什么。”

Vaidheeswaran专门从事边缘计算，这是一种具有分散处理能力的IT基础设施，而不是依赖于数据中心，他说，人工智能模型中存在的偏见在边缘计算中得到了体现，因为传统上运行在64位或32位服务器上的机器学习模型必须经过压缩才能在更小的计算系统上运行。

“在服务器上运行的巨大模型无法在一个小型设备上运行，因为它具有较少的内存，”她解释说。“当我们压缩模型时，我们介绍的事情之一是偏见，这是我们作为研究人员和工程师直到最近的事情。”

专业协会等女性的代码Vaidheeswaran补充道，这是帮助女性在科技行业感到更受欢迎的关键。她说:“我们需要更多的女性领导者，为未来几代女性在科技领域铺平道路。”“‘编程女性’帮助我培养了自己的领导技能，给了我一个安全的空间，让我觉得自己属于科技行业。”

软件工程

14% -在软件工程领域工作的女性比例

虽然科技的总体女性参与率慢慢攀升多年来，妇女在计算机科学中的份额已经升级20世纪90年代开始下降从1990年到2013年的36%-25%下降。即使在今天,只是6%的用户资料在Github上都是女性。考虑到女性在编程方面的巨大贡献——从第一个已知的程序员Ada Lovelace，到第一个编译器的创造者Grace Hopper，这个程序可以让用户创建更接近于自然语言的编程语言——这些数字是具有讽刺意味的。

一个解释软件工程中性别失衡的理论是随着计算机科学的需求飙升美国的大学在录取标准上变得越来越挑剔，许多院校甚至要求本科阶段的学生有编程经验。不幸的是，女性平均是这样的比较不可能在高中上过计算机科学课，很多人发现自己被拒之门外的职业。

“男人更容易接触到编码,因为他们可能有同行指导他们在这个方向上,男性榜样来查找,“蓝宝石达菲说,软件工程师在铁板,一家软件公司开发的IT解决方案为企业和女性领导力研究员代码。“另一方面，女性受到影响而扮演不同的角色，如护士或教师。”

在北爱尔兰贝尔法斯特女王大学学习IT时，达菲回忆起自己是班上为数不多的女性之一，患有冒充者综合症。斯坦福大学的一项研究发现四个主要原因为什么许多女性刚进大学时对计算机科学感兴趣，却转学了专业?其中的两个原因——“孤立”和“缺乏榜样”——是由于先前在计算机科学领域缺乏女性，而“兴趣丧失”则是由于计算机科学课程过于理论化，对现实世界问题的“可见应用”有限。那些被计算机科学中解决问题的方面所吸引的女性被枯燥无味的课程所拒之门外，这并不能反映真正的软件开发所涉及的创造力。

Duffy说:“我喜欢科技是一种社交职业，它不是看起来的那样-是的，我是指你看到的那些人们整天坐在屏幕后面编码的图片。”“我与来自世界各地的团队合作，并与他们一起构建令人兴奋的解决方案。”

“编程女孩”的创始人瑞什玛·萨贾尼写在博客帖子里仅仅让女孩在很小的时候接触编程是不够的。相反，在他们的学术生涯中，他们需要支持系统来帮助他们在高中发现计算机科学课程，在选择与计算机科学相关的大学专业时感到舒适，并在毕业后找到一份工作。

“软件工程是具有挑战性的，人们有时会感到不知所措，”Duffy表示赞同。“我相信，在她们的职业生涯中拥有这样的支持体系，将有助于更多女性留在科技行业。”

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