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 carreras profesionales de STEM (Science, technology, engineering, and mathematics; Ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas).
[/media-credit] Estudian los estereotipos de género que se reflejan en la estructura distributiva de 25 idiomas.
A pesar de décadas de mensajes para un refuerzo positivo que alienta a las mujeres y las niñas a seguir cursos de educación y carreras en STEM, ellas continúan cayendo muy por debajo de sus homólogos masculinos en estos campos.
Molly Lewis, de la facultad especial en CMU y su socio de investigación, Gary Lupyan, profesor asociado en la Universidad de Wisconsin-Madison, se propusieron analizar el efecto del lenguaje en los estereotipos de carrera por género.
En el artículo «Gender stereotypes are reflected in the distributional structure of 25 languages» [1] (Los estereotipos de género se reflejan en la estructura distributiva de 25 idiomas) en la edición del 3 de agosto del 2020 en Nature Human Behavior informan que las asociaciones de género implícitas están fuertemente predichas por el idioma que hablamos. Su trabajo sugiere que las asociaciones lingüísticas pueden estar causalmente relacionadas 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 prejuicios«, cuestiona Lewis, primera autora del estudio, «Nadie ha analizado el lenguaje implícito, un lenguaje simple que coexiste en un gran cuerpo de texto, que podría proporcionar información sobre normas de estereotipos en 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 a:
- ‘mujer‘ con ‘hogar‘, ‘hijos‘ y ‘familia‘
- ‘hombre‘ se asocia con ‘trabajo‘, ‘carrera‘ y ‘negocios‘
«Lo que no es obvio es que mucha información contenida en el lenguaje, incluida la 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 relación más fuerte al género están se encuentran más claramente asociados con los estereotipos de carrera. También descubrieron que existe un vinculo positivo entre los términos de ocupación marcados por género y la fuerza de estos estereotipos de género.
En trabajos anteriores se ha demostrado que las niñas y los niños comienzan a arraigar los estereotipos de género en su cultura a la edad de 2 años. El equipo examinó las estadísticas sobre las asociaciones de género integradas en 25 idiomas y relacionó los resultados con un conjunto internacional de datos de sesgo de género (prueba de asociación implícita).
Sorprendentemente, descubrieron que la edad media del país influye en los resultados del estudio. Los países con una población con más edad más grande tienen un sesgo más fuerte en las asociaciones de género profesional.
«Las consecuencias de estos resultados son bastante profundas«, subraya Lewis. «Los resultados sugieren que si hablas un idioma realmente sesgado, entonces es más probable que tengas un estereotipo de género que asocie a hombres con carrera y mujeres con familia«.
Ella sugiere que los libros infantiles se escriban y diseñen para que no tengan estadísticas sesgadas por género. Estos resultados también tienen implicaciones para la investigación de equidad algorítmica dirigida a eliminar el sesgo de género en los algoritmos informáticos.
«Nuestro estudio muestra que las estadísticas de idiomas predicen los sesgos implícitos de las personas: los idiomas con mayores sesgos de género tienden a tener hablantes con mayores sesgos de género«, dijo Lupyan. «Los resultados son correlacionales, pero la relación persiste bajo varios controles [y] sugiere una influencia causal«.
Lewis menciona que la prueba de asociación implícita utilizada en este estudio ha sido criticada por su baja confiabilidad y validez externa limitada. Ella enfatiza que el trabajo adicional usando análisis longitudinales y diseños experimentales es necesario para explorar estadísticas de lenguaje y asociaciones implícitas con estereotipos de género[.]
