Le langage du genre dans les métiers

Les gens décrivent souvent des caractéristiques insolites des choses. Par exemple, quand quelqu'un voit une banane bleue, il est plus susceptible de parler de sa couleur que d'une banane jaune. Ça suggère que le jaune est la couleur normale pour les bananes, alors que le bleu ne l'est pas. De la même manière, certains emplois semblent avoir un genre typique associé. Ce Travail s'intéresse à savoir si le genre d'un job influence la façon dont les gens en parlent, en utilisant des données linguistiques et des analyses de grandes sources en ligne.

#Typicality in Language

Tout comme la couleur des bananes peut être surprenante, les métiers peuvent aussi avoir des attentes de genre. Par exemple, en parlant d'une femme qui est charpentière, les gens pourraient l'appeler "charpentière femme". Ça indique qu'avoir une femme dans ce rôle est vu comme inhabituel et ça mérite de mentionner son genre. En revanche, un homme dans le même rôle est plus souvent juste appelé "charpentier", parce que dire "charpentier homme" semble inutile.

Ces idées de typicité influencent notre langage. Par exemple, dans les conversations, les gens ne disent jamais "la banane jaune" quand ils parlent d'une banane jaune, mais ils disent souvent "la banane bleue" quand elle est bleue. Ce travail examine si des schémas similaires existent avec les titres de métiers et le genre. Par exemple, entendrions-nous plus de mentions de "masculin" en parlant de jobs principalement occupés par des Femmes, et plus de "féminin" dans des jobs principalement tenus par des hommes ?

#Gender and Occupation

Même si n'importe quel genre peut faire n'importe quel travail, beaucoup de professions aujourd'hui ne sont pas encore équilibrées entre les Genres. Ça veut dire qu'il y a souvent une connexion entre certains jobs et certains genres. Cette connexion se voit dans le langage que les gens utilisent autour des métiers. Si une personne mentionne une femme dans un métier dominé par les hommes comme la charpente, elle ajoute souvent le mot "femme" à son titre. Ça met en avant la rareté des femmes dans ce rôle. Mais avec les hommes, la norme est d'utiliser juste le titre du job sans ajouter "homme", ce qui est vu comme trop verbeux.

Ces effets de typicité influencent notre utilisation du langage en général. Des études passées sur l'illustration des couleurs ont montré que les gens ont une plus forte tendance à mentionner la couleur inhabituelle plutôt qu'une normale. Cette recherche cherche à découvrir si des effets de typicité similaires existent pour les termes d'emploi.

#Gender Salience in Jobs

Certaines études suggèrent que le genre est plus visible pour les femmes que pour les hommes. Les hommes sont souvent vus comme la représentation standard d'une "personne", ce qui rend le genre moins évident. En revanche, le concept de "femme" porte souvent des idées supplémentaires sur la culture ou la biologie qui sont liées à la féminité.

Avec ça en tête, des jobs traditionnellement occupés par des femmes pourraient être perçus comme plus genrés. Dans ces cas-là, rencontrer un job principalement occupé par des femmes pourrait rendre le genre plus noticeable, menant à plus de discussions qui incluent des termes de genre. Si c'était vrai, on verrait un plus grand nombre de mentions de genre dans les métiers principalement occupés par des femmes.

#Research Approach

Cette étude teste deux idées principales sur le genre et les métiers. D'abord, elle examine si mentionner le genre dans les discussions sur les jobs est lié à la domination féminine ou masculine du job. Ensuite, elle regarde si la mention du genre est liée à l'inattendu du genre dans un rôle donné.

Pour explorer ces idées, la recherche part du principe que mentionner le genre dans les métiers pourrait être sans rapport avec la répartition réelle du genre dans la main-d'œuvre. Ensuite, elle teste si la présence de femmes dans des jobs spécifiques rend le genre plus apparent.

Les résultats montrent que mentionner le genre est corrélé à la féminité d'un job, surtout dans le plus grand ensemble de données examiné. Cela implique que le genre est mentionné plus souvent quand on parle de professions dominées par les femmes.

De plus, en examinant si une représentation de genre surprenante mène à plus de mentions de genre dans les conversations, les données collectées ne soutiennent pas fortement cette idée.

#Data Sources

Pour mener cette recherche, quatre principales sources de données ont été utilisées. La première était le Bureau des statistiques du travail des États-Unis, qui fournit une répartition détaillée des professions et de leur distribution par genre. Les deuxième et troisième sources étaient Reddit et Wikipedia, respectivement, utilisées pour examiner comment les gens discutent du genre par rapport aux métiers. Enfin, une version modifiée de Wikipedia a été créée en utilisant une IA pour voir si ça changerait les schémas de mentions de genre.

#U.S. Labor Statistics

Les statistiques du travail fournissent des données fondamentales qui montrent combien d'hommes et de femmes sont employés dans différentes professions. Cette source est précieuse pour comprendre la distribution réelle des genres dans les métiers.

#Pushshift.io Reddit

Cet ensemble de données inclut une vaste collection de commentaires et de discussions du réseau social Reddit. Il a été nettoyé pour retirer les commentaires qui ne répondent pas à certains critères, comme ceux écrits par des bots ou dans un subreddit non anglophone.

#Wikipedia

L'ensemble de données de Wikipedia se compose d'articles et de leurs métadonnées associées, montrant une large gamme de sujets. Malgré son utilité, il est important de reconnaître que Wikipedia peut refléter des biais sociétaux, en particulier ceux qui favorisent les hommes dans les descriptions de métiers.

#AI-Generated Wikipedia

Un modèle d'IA a été chargé de créer un article similaire au contenu original de Wikipedia pour voir si l'utilisation de texte généré par machine changerait la façon dont les professions étaient discutées par rapport au genre.

#Analyzing Language and Gender Mentioning

Après avoir rassemblé les données, une série d'étapes ont été entreprises pour analyser comment le genre est mentionné en relation avec les métiers. L'analyse a impliqué de décomposer le texte en ses composantes clés, d'identifier les mots liés aux professions, et d'isoler les instances où des adjectifs de genre modifient ces noms.

L'approche s'est concentrée sur la recherche de toutes les occurrences de professions et de déterminer quand elles avaient des références de genre. Cela a donné une liste complète de la fréquence d'utilisation des termes de genre avec divers métiers.

#Key Findings

Les résultats indiquent qu'il y a une relation claire entre le genre associé à un job et la fréquence à laquelle ce genre est mentionné. Plus spécifiquement, quand le job est principalement occupé par des femmes, les termes indiquant le genre sont mentionnés plus souvent. Cela a été établi à travers une variété de métriques et de vérifications sur Reddit et Wikipedia.

C'est intéressant de noter qu'il y a une corrélation notable entre la mention de genre et les métiers tenus par des femmes dans les données de Reddit, mais ce n'est pas le cas pour Wikipedia. Les schémas observés dans ces deux ensembles de données soulignent comment la conversation autour du genre varie en fonction de la plateforme.

#Gender Mentioning and Social Context

Il a également été noté que le contexte dans lequel le genre est mentionné joue un rôle significatif. Dans les conversations sur les métiers dominés par les femmes, un grand nombre de commentaires incluaient un langage négatif ou offensant. Ces discussions tournaient souvent autour de l'équilibre des genres dans différentes professions ou exprimaient des préférences pour des soignants de genres spécifiques.

L'échantillonnage de l'ensemble de données de Reddit a révélé que beaucoup de commentaires contenant des mentions de genre autour de métiers comme les soins infirmiers étaient souvent liés à des commentaires désobligeants ou à des discussions sur les biais de genre.

#Comparison of Data

L'étude a comparé les distributions de genres dans le monde réel à la façon dont elles apparaissent dans le langage de ces plateformes. Une disparité notable a été trouvée, suggérant que les gens s'appuient souvent sur des associations stéréotypées avec les professions au lieu des vraies statistiques genrées.

Par exemple, même quand un job n'est pas principalement tenu par des hommes, les gens peuvent toujours y faire référence d'une manière qui implique qu'il est dominé par les hommes.

#Conclusion

En résumé, cette recherche explore comment les références de genre sont utilisées dans le contexte des métiers. Bien qu'elle soutienne l'idée que la représentation féminine dans les jobs mène à des mentions de genre plus fréquentes, elle remet en question la notion que ces mentions proviennent de l'inattendu. Plutôt, les mentions de genre semblent être étroitement liées à la façon dont un job est perçu comme étant genré.

Alors que la société continue d'évoluer, il sera important d'explorer davantage comment le langage change en réponse aux dynamiques de genre changeantes dans le milieu de travail. De futures recherches peuvent approfondir ces résultats, surtout en regardant comment les identités non binaires et d'autres expressions de genre sont représentées dans le langage entourant les métiers.

Bien que ce travail se soit principalement concentré sur la compréhension binaire du genre, reconnaître les complexités de l'identité de genre sera essentiel dans les futures études sur le langage et les métiers. En utilisant une perspective plus large, nous pouvons obtenir plus d'informations sur les diverses façons dont les gens vivent et discutent du genre dans le monde du travail.

Finalement, cette recherche met en avant des conversations critiques sur les rôles de métier, l'expression de genre et les attentes sociétales. Que l'on parle de "charpentières" ou de la rareté des bananes bleues, le langage que nous choisissons reflète des hypothèses plus profondes sur notre monde.