A pesar de décadas de mensajes positivos para alentar a las mujeres y las niñas a seguir carreras y carreras educativas en STEM, las mujeres siguen estando muy por debajo de sus homólogos masculinos en estos campos. Un nuevo estudio en la Universidad Carnegie Mellon examinó 25 idiomas para explorar los estereotipos de género en el lenguaje que socavan los esfuerzos para apoyar la igualdad en las trayectorias profesionales de STEM. Los resultados están disponibles en la edición del 3 de agosto de Comportamiento humano de la naturaleza .

Molly Lewis, facultad especial en CMU y su socio de investigación, Gary Lupyan, profesor asociado en la Universidad de Wisconsin-Madison, se propuso examinar el efecto del lenguaje en los estereotipos profesionales por género. Descubrieron que las asociaciones de género implícitas están fuertemente predichas por el idioma que hablamos. Su trabajo sugiere que las asociaciones lingüísticas pueden estar relacionadas causalmente con el juicio implícito de las personas sobre lo que las mujeres pueden lograr.

"Los niños pequeños tienen fuertes estereotipos de género al igual que los adultos mayores, y la pregunta es de dónde provienen estos sesgos, "dijo Lewis, primer autor del estudio. Nadie ha examinado el lenguaje implícito, un lenguaje simple que coexiste en un gran cuerpo de texto, que podría brindar información sobre las normas estereotipadas de nuestra cultura en diferentes idiomas ".

En general, el equipo examinó cómo las palabras coexisten con las mujeres en comparación con los hombres. Por ejemplo, con qué frecuencia se asocia 'mujer' con 'hogar, 'niños' y 'familia, 'donde como' hombre 'se asoció con' trabajo, "carrera" y "negocios".

"Lo que no es obvio es que mucha información contenida en el lenguaje, incluyendo información sobre estereotipos culturales, [no ocurre como] declaraciones directas sino en relaciones estadísticas a gran escala entre palabras, "dijo Lupyan, autor principal del estudio. "Incluso sin encontrar declaraciones directas, es posible aprender que hay un estereotipo incrustado en el lenguaje de que las mujeres son mejores en algunas cosas y los hombres en otras ".

Descubrieron que los idiomas con una asociación de género más arraigada se asocian más claramente con los estereotipos profesionales. También encontraron que existe una relación positiva entre los términos de ocupación marcados por género y la fuerza de estos estereotipos de género.

Trabajos anteriores han demostrado que los niños comienzan a arraigar los estereotipos de género en su cultura a la edad de dos años. El equipo examinó estadísticas sobre asociaciones de género integradas en 25 idiomas y relacionó los resultados con un conjunto de datos internacional de sesgo de género (Prueba de asociación implícita).

Asombrosamente, encontraron que la edad media del país influye en los resultados del estudio. Los países con una población mayor más grande tienen un sesgo más fuerte en las asociaciones de género y carrera.

"Las consecuencias de estos resultados son bastante profundas, ", dijo Lewis." Los resultados sugieren que si habla un idioma que es realmente parcial, es más probable que tenga un estereotipo de género que asocia a los hombres con la carrera y las mujeres con la familia ".

Ella sugiere que los libros para niños se escriban y diseñen para no tener estadísticas con sesgo de género. Estos resultados también tienen implicaciones para la investigación de la equidad algorítmica dirigida a eliminar el sesgo de género en los algoritmos informáticos.

"Nuestro estudio muestra que las estadísticas del idioma predicen los prejuicios implícitos de las personas:los idiomas con mayores prejuicios de género tienden a tener hablantes con mayores prejuicios de género, "Lupyan dijo." Los resultados son correlacionales, pero que la relación persiste bajo varios controles [y] sugiere una influencia causal ".

Lewis señala que la prueba de asociación implícita utilizada en este estudio ha sido criticada por su baja confiabilidad y su limitada validez externa. Ella enfatiza que es necesario un trabajo adicional utilizando análisis longitudinales y diseños experimentales para explorar las estadísticas del lenguaje y las asociaciones implícitas con los estereotipos de género.