罗格斯大学的研究发现，网络图像中普遍存在职业性别偏见

罗格斯大学的研究人员表示，与某些职业相关的性别偏见和刻板印象在数字和社交媒体平台上非常普遍。

这项发表在《信息科学与技术协会杂志》上的研究发现，图书管理员、护士、计算机程序员和土木工程师这四种职业的网络形象往往代表并强化了现有的性别刻板印象。

在这项研究中，罗格斯大学的研究人员分析了四个数字媒体平台(Twitter、NYTimes.com、Wikipedia和Shutterstock)上四种职业中每个人的图片搜索结果。他们还将搜索结果与美国劳工统计局(U.S. Bureau of Labor Statistics)提供的每个职业的性别代表性进行了比较。

结果显示，性别成见和偏见普遍存在。女性担任图书管理员和护士的比例过高，而担任计算机程序员和土木工程师的比例过低，尤其是在Twitter之类的算法在很大程度上实现了内容收集和管理的自动化的情况下。

然而，在个人可以更直接地生成和管理内容的平台上，如NYTimes.com和Shutterstock，刻板印象更有可能受到挑战。例如，纽约时报网站(NYTimes.com)的搜索结果显示，土木工程师是女性，护士是男性，考虑到他们在劳工统计数据中的代表性，这一比例超出了人们的预期。

罗格斯大学传播与信息学院(Rutgers ‘ s School of Communication and information)图书馆与信息科学助理教授维韦克·辛格(Vivek Singh)说:“更直接的内容管理将有助于消除性别成见。”

虽然女性在数字媒体平台上以男性为主的行业中通常代表不足，但辛格指出，2018年至2019年期间，在性别平等方面取得了一些进展。例如，2019年推特上男性占主导地位的职业的女性图片比2018年要多。

“性别偏见限制了人们选择可能适合自己的职业的能力，阻碍了公平实践、薪酬公平和平等，”研究报告的合著者、社会学家、传播与信息学院(School of Communication and Information)跨学科教学教授玛丽•查伊科(Mary Chayko)表示。“了解网络图片中偏见和刻板印象的普遍程度和模式是至关重要的，它可以帮助我们挑战这些刻板印象，希望有一天能打破它们。”

研究人员表示，这项研究可能有助于防止偏见被设计成数字媒体平台、算法和人工智能软件。虽然人类确实在构建算法，但这项研究的结果可能有助于内容创造者和平台设计者确定，偏重算法还是偏重人工的管理更适合于一项任务。

这项研究由拉吉·伊纳姆达尔(Raj Inamdar)和戴安娜·弗洛格尔(Diana Floegel)共同撰写。伊纳姆达尔是罗格斯大学行为信息学实验室的研究员，戴安娜·弗洛格尔是罗格斯大学传播与信息学院的博士生。