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 总算懂了结果没想到!盲测调查女码农对比男码农 比例高达78.6%价格|图片 - 客集网
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总算懂了结果没想到!盲测调查女码农对比男码农 比例高达78.6%


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在程序员的世界里,男女比例失衡的现象尤其严重。程序员社区Stack Overflow去年一项涉及万名程序员的性别调查显示,只有%是女性,而男性比例高达%(注:选项还包括不愿透露)。而硅谷科技公司2014年的公开数据显示,谷歌女员工比例约为17%,Facebook约为15%。

那么,女性在编程方面真的不如男人优秀吗?本周公布的一项调查结果给出了否定的答案。在排除性别因素的盲测中,女程序员甚至比男程序员更出色,但一旦显示性别,她们的代码被认可程度就会明显下滑。

在这项研究中,加州理工州立大学和北卡州立大学的计算机科学系学者调查了代码托管网站GitHub上的300万次代码拉请求以及142万名可通过头像和电邮分辨性别的程序员用户。拉请求即Pull Requests,意思是请求将自己代码合并到别人的项目中,代表着编程工作的被认可程度。(注:加州理工州立大学(Cal Poly)不是加州理工学院(CalTech))。

研究人员在调查报告中写道,“在开始调查之前,我们假定女程序员发出的’拉请求’的被接受率会低于男程序员,情况却并非如此。”

实际上,如果隐去性别因素进行盲测,女程序员的这一比例为%,而男程序员则是%。如果排除提出拉请求者已经是此前参与者的情况,女程序员的被接受程度依然高于男性同行(%对%)。不过,如果可以识别出来自女性,那么她们代码的被接受度就会直线下滑到%。

报告的结论是,如果抛开性别因素,女程序员工作的被认可程度高于男程序员,而且这是横跨诸多开发语言的普遍现象;但加入性别特征之后,她们的工作就更容易遭到拒绝。换句话说,在代码的世界里存在着性别偏见。

虽然GitHub用户并不需要表明性别,但一些注册用户的头像还是看出性别;而且,从他们的电子邮件对应的Google+账号也可以辨别性别。为了研究性别因素对代码被接受度的影响程度,研究人员识别了142万名用户的性别。那些无法判别性别的GitHub用户则没有包括在此次调查中。

由于男女程序员绝对数量相差巨大,因此GitHub上的男女程序员“拉请求”数量也差距明显。但研究人员表示,男女程序员的“拉请求”被接受比例具有统计学上的显著性。

看起来,制约女程序员职业发展的更多的是性别本身,而不是她们的编程能力。

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