Examinando el sesgo de género en las promociones académicas en Italia
Este artículo investiga el sesgo de género en las promociones académicas dentro de la ingeniería de software y la informática en Italia.
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Tabla de contenidos
- La Importancia de Abordar el Sesgo de Género
- Panorama Actual de la Investigación
- Metodología: Cómo Se Recolectaron los Datos
- Analizando el Sesgo de Género en las Promociones
- Resultados: Tendencias a Lo Largo de los Años
- Entendiendo las Implicaciones de los Resultados
- Direcciones Futuras para la Investigación
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
El Sesgo de género en la educación y el trabajo se ha vuelto un tema importante en los últimos años. Aunque muchos estudios se han centrado en cómo este sesgo afecta a los estudiantes, todavía hay mucho que aprender sobre cómo impacta al personal académico, especialmente en campos como la Ingeniería de Software y la informática. Este artículo investiga cómo el sesgo de género influye en las promociones académicas en estos campos en Italia.
La Importancia de Abordar el Sesgo de Género
El sesgo de género se refiere al trato injusto o la discriminación hacia individuos basado en su género. En el ámbito académico, esto puede afectar la contratación, las promociones y otros avances en la carrera. Comprender la magnitud de este sesgo es clave para crear un ambiente laboral justo y equitativo. Al analizar las promociones académicas en informática e ingeniería de software, podemos obtener información sobre si existe sesgo de género y cómo ha evolucionado a lo largo de los años.
Panorama Actual de la Investigación
La investigación sobre el sesgo de género en la academia ha crecido bastante. Muchos estudios han señalado los desafíos que enfrentan las mujeres para alcanzar el éxito académico. Sin embargo, la mayoría de esta investigación tiende a enfocarse en los estudiantes en lugar de en los miembros de la facultad y sus promociones. Este artículo busca llenar ese vacío analizando cómo el sesgo de género afecta las promociones académicas en Italia, particularmente en informática e ingeniería de software.
Metodología: Cómo Se Recolectaron los Datos
Para analizar el sesgo de género de manera efectiva, los Investigadores recolectaron datos sobre promociones académicas de varias fuentes. Los datos incluían información personal como edad y género, detalles sobre carreras académicas como puestos ocupados y responsabilidades, y métricas de productividad científica como recuentos de publicaciones y citas. Esta información fue recopilada de sitios web oficiales de universidades e instituciones de investigación en Italia.
Los datos recolectados fueron cuidadosamente anonimizados para proteger las identidades de los involucrados. Esto asegura que la información personal se mantenga confidencial mientras se permite a los investigadores analizar tendencias y patrones relacionados con el sesgo de género.
Analizando el Sesgo de Género en las Promociones
El estudio se centró en dos transiciones clave en las carreras académicas: el paso de investigador a profesor asociado y de profesor asociado a profesor titular. El análisis utilizó una métrica llamada Impacto Desigual, que mide cuán probables son los individuos de diferentes grupos de género de recibir resultados positivos, como promociones.
Al comparar los datos de académicos hombres y mujeres en los campos de informática e ingeniería de software, los investigadores buscaron identificar diferencias significativas en las tasas de promoción. Este método permite una comprensión más clara de cómo puede manifestarse el sesgo de género en ambientes académicos.
Resultados: Tendencias a Lo Largo de los Años
El análisis reveló tendencias interesantes sobre el sesgo de género en las promociones académicas de 2018 a 2022:
Promociones a Profesor Asociado: En informática e ingeniería de software, los datos mostraron una ligera tendencia al alza en el sesgo de género. Sin embargo, el campo de la ingeniería de software exhibió un mayor nivel de sesgo en comparación con la comunidad más amplia de informática. Esto significa que las investigadoras en ingeniería de software enfrentaron más desafíos para ser promovidas a profesores asociados que sus colegas masculinos.
Promociones a Profesor Titular: En cuanto a las promociones a profesor titular, la situación parecía ser diferente. La comunidad de ingeniería de software mostró un menor nivel de sesgo en comparación con la comunidad general de informática. Esto indica que, aunque las promociones a profesor asociado pueden favorecer más a los académicos hombres en ingeniería de software, la tendencia cambia cuando se observa las promociones a profesor titular, donde las mujeres parecen tener mejores resultados.
Entendiendo las Implicaciones de los Resultados
Estos resultados indican que el sesgo de género no es un problema uniforme en todas las promociones académicas. Los patrones observados sugieren que, aunque la comunidad de ingeniería de software ha avanzado en algunas áreas, todavía enfrenta desafíos únicos en cuanto a la equidad de género.
Es crucial que las universidades e instituciones académicas reconozcan estas tendencias para que puedan implementar medidas para mitigar el sesgo. Aumentar la conciencia y la comprensión sobre cómo se manifiesta la discriminación por género puede llevar a intervenciones más específicas destinadas a promover la equidad en las promociones académicas.
Direcciones Futuras para la Investigación
El estudio también abre puertas para futuras investigaciones. Otros países pueden beneficiarse de estudios similares que examinen promociones académicas en diferentes contextos. Al recopilar datos de varias fuentes, los investigadores pueden crear un panorama más completo del sesgo de género en la academia a nivel mundial.
Además, estudios futuros podrían investigar el impacto de los algoritmos de aprendizaje automático en la contratación y promociones. Al entrenar estos algoritmos con los datos recogidos, los investigadores pueden evaluar si perpetúan sesgos existentes y cómo ajustarlos para lograr resultados más justos.
Conclusión
El sesgo de género sigue siendo un desafío serio en entornos académicos, especialmente en los campos de informática e ingeniería de software. Al examinar los patrones de promoción de académicos hombres y mujeres en Italia, los investigadores han destacado tendencias clave que indican niveles variables de sesgo. Abordar estos problemas requiere un esfuerzo conjunto de las instituciones académicas, los responsables de políticas y los investigadores para asegurar equidad en las prácticas promocionales.
A medida que la conciencia crece y se recopila más datos, se espera que los entornos académicos continúen mejorando, fomentando un clima más inclusivo y justo para académicos de todos los géneros. El camino hacia la equidad de género en la academia sigue en curso, y la vigilancia y acción continuas son esenciales para derribar las barreras que obstaculizan el progreso.
Título: Data-Driven Analysis of Gender Fairness in the Software Engineering Academic Landscape
Resumen: Gender bias in education gained considerable relevance in the literature over the years. However, while the problem of gender bias in education has been widely addressed from a student perspective, it is still not fully analysed from an academic point of view. In this work, we study the problem of gender bias in academic promotions (i.e., from Researcher to Associated Professor and from Associated to Full Professor) in the informatics (INF) and software engineering (SE) Italian communities. In particular, we first conduct a literature review to assess how the problem of gender bias in academia has been addressed so far. Next, we describe a process to collect and preprocess the INF and SE data needed to analyse gender bias in Italian academic promotions. Subsequently, we apply a formal bias metric to these data to assess the amount of bias and look at its variation over time. From the conducted analysis, we observe how the SE community presents a higher bias in promotions to Associate Professors and a smaller bias in promotions to Full Professors compared to the overall INF community.
Autores: Giordano d'Aloisio, Andrea D'Angelo, Francesca Marzi, Diana Di Marco, Giovanni Stilo, Antinisca Di Marco
Última actualización: 2023-09-20 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2309.11239
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.11239
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
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Enlaces de referencia
- https://doi.org/10.1111/1467-9485.00199
- https://doi.org/10.1111/jasp.12780
- https://cercauniversita.cineca.it/php5/docenti/cerca.php
- https://ustat.miur.it/
- https://reclutamento.murst.it/
- https://abilitazione.miur.it/public/pubblicacandidati.php
- https://www.sobigdata.eu
- https://bit.ly/3Ap7ELW
- https://bit.ly/3Nr04s1
- https://bit.ly/41Ejdef
- https://bit.ly/44oMZFP
- https://bit.ly/3npPkQa
- https://bit.ly/3LV2HkF
- https://bit.ly/42tnUrr
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- https://bit.ly/3nvFgoz
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