Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, nhưng nó không phát triển đồng đều. Điều gì sẽ xảy ra nếu tôi nói với bạn rằng trong 30 năm qua, tỷ lệ phụ nữ trong ngành Khoa học Máy tính đã giảm đáng kể? Từ năm 1984 đến năm 2016, tỷ lệ sinh viên tốt nghiệp ngành khoa học máy tính là nữ đã giảm từ 37% xuống 18%. Nói tóm lại, khi Khoa học Máy tính ngày càng có nhu cầu cao thì nó thực sự trở nên ít cởi mở hơn đối với phụ nữ.
Tất nhiên, nhiều phụ nữ quan tâm đến Khoa học dữ liệu và nhiều cơ hội nghề nghiệp thú vị về dữ liệu. Vì vậy, chúng ta cần xem xét số liệu thống kê về giới tính trong Khoa học dữ liệu cho chúng ta biết điều gì. Chúng ta có thể làm gì để khuyến khích phụ nữ theo đuổi sự nghiệp nhà khoa học dữ liệu? Và các nhà lãnh đạo hiện tại trong lĩnh vực này có thể làm gì để hỗ trợ phụ nữ trong tổ chức của họ? Suy cho cùng, mất đi các nhà khoa học dữ liệu nữ đồng nghĩa với việc mất đi một lượng lớn các nhà đổi mới và lãnh đạo tiềm năng của ngành này.
Tỷ lệ giới tính của nhà khoa học dữ liệu là gì?
Số liệu thống kê về giới tính trong Khoa học dữ liệu kể một câu chuyện không đồng đều. Theo báo cáo của Harnham, năm 2020 chỉ có 27% vai trò trong Dữ liệu và Analytics do phụ nữ nắm giữ. Mức trung bình đó hơi bị sai lệch do số lượng phụ nữ cao hơn trong Phân tích và Thông tin chi tiết cũng như trong Phân tích Khoa học Đời sống. Tỷ lệ giới tính trong chính Khoa học dữ liệu thấp hơn: chỉ 20% nhà khoa học dữ liệu là phụ nữ. Tính đến năm 2020, số lượng nam giới trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu nhiều gấp bốn lần phụ nữ. Phụ nữ cũng kiếm được ít tiền hơn nam giới. Trong toàn bộ lĩnh vực Dữ liệu và Phân tích, nam giới kiếm được nhiều hơn 17% so với nữ giới. Một số sự khác biệt này có thể là do làn sóng các nhà khoa học dữ liệu nữ mới tham gia vào lĩnh vực này với vai trò cấp độ đầu vào. Nhưng mô hình này rất đáng chú ý: Thu nhập của nam giới cao hơn đồng nghiệp nữ của họ một khoảng cách đáng kể.
Tại sao ngày càng có ít phụ nữ trở thành nhà khoa học dữ liệu?
Mặc dù các chương trình đào tạo và bằng cấp về Khoa học dữ liệu đang gia tăng, nhưng phụ nữ chiếm tỷ lệ sinh viên thấp trong các nhóm này, nghĩa là có ít nữ sinh viên tốt nghiệp tìm được việc làm Khoa học dữ liệu hơn. Sự thiếu đại diện của phụ nữ trong lĩnh vực công nghệ bắt đầu từ khi còn trẻ. Cho đến khoảng 11 đến 12 tuổi, các bé gái có xu hướng thể hiện sự quan tâm đến các lĩnh vực STEM ngang bằng với các bé trai. Khi họ bước sang tuổi 16, mức độ quan tâm được báo cáo của họ đã giảm đáng kể. Mô hình này xuất phát từ một vấn đề giới tính rộng lớn trong nền văn hóa của chúng ta và trên khắp các hệ thống giáo dục. Các cô gái tuổi teen ít có khả năng xem các lĩnh vực STEM là nơi dành cho họ hơn các bạn nam. Họ ít có khả năng được giáo viên khuyến khích, ngay cả khi họ học tốt trong lớp. Họ cũng có thể chán nản vì thiếu hình mẫu phụ nữ trong sự nghiệp STEM.
Tại sao phụ nữ rời bỏ nghề khoa học dữ liệu?
Theo Better Buys, tỷ lệ phụ nữ bỏ việc trong công việc công nghệ cao gấp đôi so với nam giới. Giống như trong nhiều lĩnh vực, phụ nữ có xu hướng nghỉ việc hoặc nghỉ việc nhiều hơn nam giới để chăm sóc con cái hoặc người già trong gia đình. Ngay cả khi họ quay trở lại lực lượng lao động, họ vẫn có thể gặp bất lợi do bị cho là đã bỏ lỡ thời gian. Các công ty có thể trực tiếp giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp chế độ nghỉ phép có lương như nhau cho cả nam và nữ. Nhiều công ty trên khắp thế giới đang tạo ra chính sách nghỉ phép bình đẳng. Điều này phân bổ công việc chăm sóc trẻ em một cách đồng đều hơn và theo thời gian, dường như đang dần thay đổi sự kỳ thị về mặt văn hóa đối với việc nghỉ phép để chăm sóc trẻ em.
Nhưng một số vấn đề này chỉ dành riêng cho Khoa học dữ liệu. Việc thiếu phụ nữ trong lĩnh vực này có thể tự kéo dài; phụ nữ không nhìn thấy những người phụ nữ khác trong vai trò lãnh đạo và mong muốn tìm thấy ít cơ hội thăng tiến hơn. Và việc thiếu phụ nữ trong nhóm công nghệ có thể dẫn đến một môi trường độc hại tiềm ẩn. Trong cuộc phỏng vấn với Master's in Data Science, Jana Eggers lưu ý rằng “một số vấn đề về phân biệt giới tính và thành kiến” là lý do khiến phụ nữ không quan tâm đến t luôn ở trong ngành. Trong cùng một cuộc phỏng vấn, Lillian Pierson nhận xét rằng “phụ nữ liên tục phải đối mặt với sự phân biệt đối xử về giới tính dựa trên cách chúng ta nhìn và những gì chúng ta mặc”. Các nhà lãnh đạo tổ chức cần phải thách thức trực tiếp các vấn đề về văn hóa phân biệt giới tính. Nếu phụ nữ không được tôn trọng, họ không có lý do gì để ở lại.
Tài nguyên và Mạng lưới dành cho Phụ nữ trong Khoa học Dữ liệu
Mặc dù tỷ lệ giới tính không đồng đều trong Khoa học dữ liệu là một vấn đề khó giải quyết, nhưng đây là vấn đề mà các nhà khoa học và nhà giáo dục dữ liệu đã nghiên cứu trong nhiều năm. Kết quả tích cực từ tất cả công việc này là có một số mạng lưới và nguồn lực chuyên nghiệp để hỗ trợ phụ nữ trong lĩnh vực công nghệ: Từ dạy các cô gái viết mã đến cung cấp cố vấn chuyên nghiệp cho phụ nữ tham gia Khoa học Dữ liệu. Có rất nhiều tài nguyên hữu ích ngoài kia. Nếu bạn là phụ nữ trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu hoặc đang muốn hỗ trợ một phụ nữ trẻ trong cuộc sống của mình, hãy xem các chương trình sau.
Các chương trình dành cho trẻ em gái và phụ nữ trẻ:
Tài nguyên dành cho phụ nữ trong Khoa học dữ liệu và công nghệ:
Lĩnh vực Khoa học dữ liệu đang có rất nhiều cơ hội cho cả nam và nữ. Những người đã làm việc trong lĩnh vực này có trách nhiệm đảm bảo rằng tổ chức của họ không chỉ chào đón mà còn hỗ trợ tích cực cho nhân viên thuộc mọi giới tính và chủng tộc. Bằng cách hỗ trợ phụ nữ trong Khoa học dữ liệu, chúng tôi không chỉ mang lại lợi ích cho phụ nữ trong lĩnh vực này mà còn mang lại lợi ích cho toàn bộ những đổi mới trong tương lai của Khoa học dữ liệu.
