Наука про дані – це галузь, яка швидко розвивається, але не однаково. Що, якби я сказав вам, що за останні 30 років частка жінок у інформатиці значно зменшилася? З 1984 по 2016 рік відсоток жінок, які закінчили факультет інформатики, знизився з 37% до 18%. Коротше кажучи, оскільки інформатика користується все більшим попитом, вона фактично стає менш відкритою для жінок.
Звичайно, багатьох жінок цікавить Data Science і багато захоплюючих кар’єрних можливостей у сфері даних. Тож нам потрібно розглянути, що говорить нам статистика щодо статі в Data Science. Що ми можемо зробити, щоб заохотити жінок продовжувати кар’єру науковців з даних? І що можуть зробити нинішні лідери в цій галузі, щоб підтримати жінок у своїх організаціях? Зрештою, втрата жінок-дослідниць даних означає втрату величезної частини потенційних інноваторів і лідерів цієї галузі.
Яке співвідношення статей спеціаліста з даних?
Гендерна статистика в Data Science розповідає нерівну історію. Відповідно до звіту Harnham, у 2020 році лише 27% ролей у Data і Analytics проводили жінки. Цей середній показник дещо спотворений більшою кількістю жінок у Analytics і Insight, а також у Life Science Analytics. У самій Data Science співвідношення статей нижче: лише 20% науковців із даних були жінками. Станом на 2020 рік у сфері Data Science було в чотири рази більше чоловіків, ніж жінок. Жінки також заробляють менше чоловіків. У сфері даних і аналітики в цілому чоловіки заробляють на 17% більше, ніж їхні колеги-жінки. Частково ця розбіжність може бути пояснена хвилею нових жінок-науковців даних, які приєднуються до галузі на посадах початкового рівня. Але закономірність є важливою: чоловіки значно перевищують своїх колег-жінок.
Чому все менше жінок стають спеціалістами з обробки даних?
Незважаючи на те, що навчальні табори та дипломи з Data Science зростають, жінки складають низький відсоток студентів у цих групах, а це означає, що менше випускників-жінок шукають роботу Data Science. Недопредставленість жінок у галузях техніки починається з молодого віку. Приблизно до 11-12 років дівчата, як правило, виявляють інтерес до галузей STEM нарівні з хлопчиками. Коли їм виповнилося 16, їхній інтерес різко впав. Ця закономірність виникає внаслідок широкої гендерної проблеми в нашій культурі та системах освіти. Дівчата-підлітки рідше, ніж їхні однолітки-чоловіки, сприймають STEM як місце для себе. Вони рідше заохочуються вчителями, навіть якщо вони добре працюють на уроках. Вони також можуть бути збентежені відсутністю жіночих моделей для наслідування в кар’єрі STEM.
Чому жінки залишають кар'єру в галузі обробки даних?
За даними Better Buys, жінки вдвічі частіше, ніж чоловіки, звільняються з роботи в техніці. Як і в багатьох сферах, жінки частіше, ніж чоловіки, звільняються або беруть відпустку, щоб доглядати за дітьми чи літніми членами родини. Навіть якщо вони повернуться до робочої сили, вони можуть опинитися в невигідному становищі через те, що їх сприймають як пропущених час. Компанії можуть безпосередньо вирішити цю проблему, запропонувавши однакову оплачувану відпустку по догляду за дитиною як чоловікам, так і жінкам. Більше компаній у всьому світі створюють політику рівних відпусток. Це розподіляє роботу по догляду за дитиною більш рівномірно, і з часом, здається, поступово змінюється культурна стигма щодо відпустки по догляду за дитиною.
Але деякі з цих проблем є специфічними для Data Science. Відсутність жінок у сфері може стати самозакріплюваною; жінки не бачать інших жінок на керівних посадах і очікують, що знайдуть менше можливостей для просування. А відсутність жінок у технічних командах може призвести до потенційно токсичного середовища. В інтерв’ю магістру з наук про дані Яна Еггерс зазначила, що «деякі проблеми сексизму та упередженості» є причиною того, що жінки t завжди залишатися в галузі. У тому ж інтерв’ю Ліліан Пірсон прокоментувала, що «жінки постійно стикаються з гендерною дискримінацією на основі того, як ми виглядаємо та що одягаємо». Керівники організацій повинні безпосередньо кинути виклик сексистській культурі. Якщо жінок не поважають, у них немає причин залишатися.
Ресурси та мережа для жінок у галузі даних
Навіть незважаючи на те, що нерівне співвідношення статей у Data Science є складною проблемою для вирішення, науковці та викладачі даних працюють над нею роками. Позитивним результатом усієї цієї роботи є те, що існує низка професійних мереж і ресурсів для підтримки жінок у технологічних сферах: від навчання дівчат кодуванню до надання професійних наставників жінкам, які починають працювати над Data Science. Є багато корисних ресурсів. Якщо ви жінка в Data Science або хочете підтримати молоду жінку у своєму житті, перегляньте наведені нижче програми.
Програми для дівчат і дівчат:
Ресурси для жінок у сфері Data Science і tech:
Сфера Data Science багата можливостями як для чоловіків, так і для жінок. Люди, які вже працюють на місцях, повинні переконатися, що їхні організації не лише вітають, але й активно підтримують працівників будь-якої статі та раси. Підтримуючи жінок у Data Science, ми приносимо користь не лише жінкам у цій галузі, але й майбутнім інноваціям Data Science в цілому.
