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我想探讨的是,为什么「美女博导」和「美女博士」更容易被宣传,而其实有很多男性颜值也很不错,但是没有这么容易形成新闻呢?2019年10月的「美国经济评论」上第一篇文章就是讲述这个道理的,叫做「歧视的动态」[1]。
作者也是在一个类似于知乎和BBS的公共论坛上做的实验(数学论坛),用户也是一样可以点赞可以点踩。把内容随机的用不同性别、不同发帖历史的账号发布出去,然后观察男女之间是否存在系统性的差异。因变量很简单,就是「净点赞数」,作者用这个代表「声誉」。当然和知乎不同的是,提问和发帖都能获得赞和反对。结果发现,男女账号提问获得的声誉,根据账号是否是新的,还是「大V」,有显著不同。对于新账号而言,男人有显著的优势,因为实验是随机的,所以削平了质量差异之后,这个优势就可以体现为对大众对男帐号的正向歧视,和对女账号的负向歧视。

但是有趣的是,对于已经积攒了较高声誉的「大V」账号而言,女账号提问反而更加的有优势,同样的水平下,观众们更愿意给女账号的问题点赞。这个时候就是对男号的负向歧视,和对女号的正向歧视。
为什么会这样呢?作者建了一个理论模型来解释。存在两种用户:一种是铁杆歧视的用户,另一种能够从之前的时间线上学习到「自己可能有歧视」的用户。也就是说,一种歧视是「偏好式」的,另一种歧视是「信念式」的。前者无论如何,就是觉得女性不行;而后者只是有信念上的偏差,一开始觉得女性不行,但是如果看到证据了,会逐渐的修改自己的信念。
所以这个歧视的动态就是,一开始的时候因为自己不正确的信念,所以大众会对新的女账号提出的问题给予较低的赞;但是面对「女大V」的提问,很多人会反思,这个账号是女的,还能顶着初始的歧视积累了这么多赞成为大V,那说明她可能具有超出同水平「男大V」的提问水平,于是「女大V」号提问所收获的赞数反而比「男大V」的更多。歧视发生了反转。

为什么刚才我举例一直都是用「提问」而不是「回答」呢?因为作者的统计表明,「回答」的点赞数受到性别的影响显著小于问题。因为人们对提问的评价更加的主观,更容易显示出人内心的偏好或者信念;而回答的质量评价就客观多了,好就是好,不好就是不好,所以这方面的歧视和反向歧视远远小于提问。
现在就可以回答一开始的问题了,首先,如果谈论到具体的单独一作或者通讯发表文章数目这些超级硬的指标,那么其实可能大众并不存在很多的男女歧视,该是什么就是什么;但是博导、博士这些帽子,其实可软可硬,内部的差异本身就比较大,这个时候就体现出大众的主观差异了。
对于没有帽子的男性或者女性,相当于新手账号,女性可能会更加的受歧视;但是对于已经有了这样的帽子的女性,大众的信念更新之后,会更倾向于认为「她们比同样级别的男性更加的厉害」,对女性的正向歧视出现了,所以就更加容易成为新闻的焦点。 |
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