科技公司正以驚人的速度流失女性人才

已發表: 2023-03-12

編者按

本文由田納西大學信息科學教授 Vandana Singh 撰寫,並根據知識共享許可從 The Conversation 重新發布。 閱讀原文。

到 2029 年,美國將有 360 萬個計算機工作崗位,但擁有計算機學位的大學畢業生只能填補其中 24% 的工作崗位。

幾十年來,美國一直投入資源改善科技行業的性別代表性。 然而,數字並沒有相應地改善。 相反,他們一直停滯不前,主動行動也失敗了。

女性佔勞動力總數的 57%。 相比之下,女性僅佔科技行業勞動力的 27%。

在加入科技行業的 27% 中,超過 50% 的人可能在 35 歲之前退出,56% 的人可能在職業生涯中期退出。

因此,問題出現了:為什麼科技行業存在人才留存問題? 為什麼受僱於科技行業的女性辭職率如此之高?

哪些因素導致女性在技術行業的留存率低,女性需要什麼樣的支持才能留下來並在其中取得成功?

我是一名信息科學研究人員,研究性別和信息技術、STEM(科學、技術、工程和數學)領域的女性——在線社區和開源軟件。

我在田納西大學的團隊進行了研究以解決這些問題。 我們發現保留率在技術領域的性別差異中起著重要作用,支持女性的在線和物理空間可以提高保留率。

女性退出科技行業

在她的辦公桌前工作的女人抱著她的頭
圖片:蓋蒂圖片社

研究表明,女性在科技行業面臨著許多挑戰。

性別薪酬差距嚴重。 女性沒有獲得與男性相同的機會; 例如,只有 18% 的首席信息官/首席技術官是女性。 女性受到不公平待遇。

我的研究團隊專注於科技行業女性的經歷,特別關注她們在工作場所受到的待遇以及成功女性支持系統的性質。

我們研究了開源軟件社區,因為開源軟件社區是性別不平等的一個極端例子。

支持技術基礎設施的所有軟件中有 70% 是開源軟件,這使得開源軟件成為未來技術勞動力不可或缺的一部分。 然而,女性僅佔開源軟件項目貢獻者的 9.8%。

在尋找科技行業留存問題的答案時,我們的研究發現,女性的負面經歷從輕微到嚴重的騷擾、性別歧視、歧視和厭女症,再到明確的死亡威脅。

他們的專長受到挑戰,他們的貢獻沒有被接受,他們的作用也被削弱。

她們面臨不斷的騷擾並應對常態化的虐待,經常聽到“男人就是男人”,並且他們應對孤立,因為她們的人數往往遠遠超過男性。

這些負面經歷的影響顯示出多層次傷害的證據。

例如,女性面臨的個人傷害會導致其他女性不願參與的附帶傷害,從而以更少的女性參與形式對開源軟件社區造成進一步的集體傷害。

總的來說,這些負面經歷不利於女性留在開源軟件和整個科技行業。

文化問題

頭放在筆記本電腦上的女人
圖片:KnowTechie

主流媒體經常報導開源軟件有毒的“技術兄弟”文化。 近年來,開源軟件領域的知名領導者因濫用職權而被曝光。

開源軟件圖標 Linus Torvalds 在向其他開發人員發送有毒、辱罵性的電子郵件後,在媒體上曝光後退出了 Linux 內核。

他辭職的決定是由於人們質疑他在阻止女性擔任 Linux 內核程序員方面的虐待行為。

該領域的另一位傑出人物理查德·斯托曼 (Richard Stallman) 在開源軟件領域取得了非常成功的職業生涯後,被迫從自由軟件基金會和麻省理工學院辭職,原因是他對戀童癖的看法,以及來自學生和女性的大量性騷擾案件。在麻省理工學院任教 30 年。

這些來自科技行業領導者的不專業行為的公共事件對女性的參與產生了寒蟬效應,並使不良行為長期存在。

婦女支持系統

在我們關於科技領域女性支持系統的研究中,我們觀察並記錄了以社交、情感、技術和網絡支持的形式關注女性的在線空間的價值。

根據我們的結果,支持女性使用開源軟件的關鍵是專注於女性參與者的在線空間,並且可以通過開源軟件組織的網站輕鬆訪問。

這些空間之所以有用,是因為它們為從事開源軟件工作的女性提供了一種社區感。

這些空間主要但不專供女性使用。 示例包括 Fedora Women 和 Debian Women。

當女性面臨歧視和厭女症時,這些空間讓她們能夠接觸其他女性並尋求社會和情感支持。

女性相互指導和指導,以應對科技行業的毒害,並找到倡導性別平等的途徑。

在工作環境中與支持小組會面的女性
圖片:Pexels

此外,我們發現,在社區準則的支持下,女性會蓬勃發展,例如在線空間、現場活動和專業組織的行為準則。

我們發現,行為準則常常成為女性在開源軟件在線社區中獲得平等待遇的宣傳工具。 它們充當女性和盟友的工具。

當女性得到導師和盟友的支持並可以在她們的社區中建立人際網絡時,當她們看到看起來像她們的榜樣在科技社區取得成功時,她們就不太可能退出。

保留問題可以通過解決技術行業的性別差異來解決,方法是通過專注於女性的在線和物理空間、政策和實踐來確保平等對待女性、女性導師和榜樣。

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編者註:本文由田納西大學信息科學教授 Vandana Singh 撰寫,並根據知識共享許可從 The Conversation 重新發布。 閱讀原文。