В течение многих лет существует значительная озабоченность и дискуссия по поводу значительных гендерных дисбалансов, которые в настоящее время присутствуют в некоторых профессиях и разделах академических кругов, таких как университетская физика, философия и компьютерные науки (Allen-Hermanson 2017; Altonji & Blank 1999; Beyer 2014; Camp 1997; Cheryan et al. 2017; Handelsman et al. 2005; Moss-Racusin et al. 2012). неудивительно, что были предложены различные стратегии для исправления таких дисбалансов. Предыдущие подходы варьировались от различных форм позитивной дискриминации, через конкретные виды рекламы и перевоспитания, до простого принятия более гендерно-справедливого языка (Sczesny et al. 2016). Однако, когда неясно, каковы основные причины, лежащие в основе дисбалансов (Beasley & Fischer 2012; Beyer 2014; Blickenstaff 2005; Cheryan et al. 2017; Halpern et al. 2007; Wang & Degol 2014; Wang et al. 2013; Williams & Ceci 2015), может быть трудно определить лучшие стратегии для борьбы с ними и измерения их эффекта, а также существует постоянное беспокойство о том, что принятие конкретных стратегий вмешательства, основанных на неверных предположениях, может на самом деле ухудшить ситуацию, а не улучшить.
Бытует мнение, что основной причиной гендерного неравенства является простая дискриминация по отношению к какому-либо полу. Одной из причин дискриминации при приеме на работу служит естественный отбор. Суть заключатся в том, что представители определенного пола более приспособлены к некоторым видам занятий, более способны в определенных областях. Стоит отметить и такие аспекты, как различия мужчин и женщин в физическом плане – по этой причине женщины не принимаются на работу, где предусмотрены тяжелые физические работы, работы с вредным производством. Но даже когда нет прямой дискриминации при приеме на работу, и возможности в определенной области, казалось бы, равны и у мужчин, и у женщин, женщины все же испытывают задержку в карьерном плане, а связано это с отпуском по беременности и родам и последующим воспитанием детей.
Для более ясного понимания различий между мужчинами и женщинами в рамках сложных процессов используют компьютерное моделирование, что позволяет сформулировать основные проблемы, а также проанализировать и предложить варианты оптимизации. Сформулировав основные проблемы в данной области, компьютерное моделирование помогает найти оптимальное решение, не применяя стратегии вмешательства на реальных людях. В данной работе представлена общая структура формулирования и оптимизации модели для решения проблемы гендерного неравенства при устройстве на работу, а также представлены некоторые результаты.
При создании той или иной модели всегда стоит выбор: делать ее наиболее простой для отслеживания общих тенденций, построить более сложную модель с использованием всех эмпирических данных и более детальным рассмотрением, либо найти компромисс. (Edmoss and Moss 2005). При написании данной статьи был построена проста модель для дальнейшего использования в совокупности с какими-либо другими данными.
Для избежания большого количества искажений автор статьи допустил некоторые допущения моделирования: мальчики и девочки рождаются с одинаковой вероятностью; оба пола обладают одинаковыми способностями, но гендерная спецификация остается; в модели рассмотрены две профессии одинаковой ценности; индивиды в модели стареют, набираются опыта в ходе работы; численность работающих поддерживается на одном уровне из-за постоянной смены пожилых сотрудников молодыми.
В базовом варианте модели не увеличивается опыт сотрудников, нет гендерных отличий, просто есть более способные люди, и есть менее способные, которые получают повышение, равное доле продвижения Х на каждом этапе (рис. 1).
Рис. 1 Базовые результаты, показывающие состояние людей на каждом этапе в разрезе различных фракций Х
В реальной жизни настоящий опыт человек получает пропорционально времени, которое он находится на определенном этапе своей карьеры.
Как один из способов моделирования можно рассматривать увеличение времени обучения, но подвох в том, что изначально более способные индивиды обучаются быстрее, чем те, у которых способностей меньше. Оптимальным решением кажется определение минимального времени, затрачиваемого на обучение. Для того, что построить модель с этими правками потребуется более высокая доля Х для лиц, продвигающихся каждый год по карьерной лестнице.
Рис. 2 Количество индивидов на каждом этапе продвижения по службе для различного количества минимальных лет W, где W – изменение числа лет ожидания
Не стоит забывать, что в реальной жизни существуют индивидуальные различия, чтобы учесть в модели и их, автор ввел переменную g – некоторые индивидуальные различия, она будет более уместной. В данном случае значение W будет несколько меньше. На рис. 3 продемонстрирован эффект изменения числа лет отказом от продвижения от 4 до 32 лет. Суть графика заключается в демонстрации зависимости уменьшения отсева среди сотрудников от увеличения количества лет.
Рис. 3 Эффект изменения числа лет отказом от продвижения от 4 до 32 лет
Так как рассматривается общая модель, параметров х, w, g будет достаточно для исследования влияния гендерных различий. Для выявления общих тенденций, влияющих на результат, будет достаточно типичного набора данных. На сегодняшний день нет четкого понимания как бороться с гендерным неравенством, так как в определенных профессиях нужны такие физические, психические и физиологические качества, которые присущи только одному полу и отсутствуют или менее выражены у другого пола.
Заключение
Важным вопросом для отраслей, предприятий и фирм является уровень способностей сотрудников.
В данной статье была представлена наиболее общая модель, позволяющая рассмотреть и оценить гендерное неравенство «в общих чертах» в двух случайных профессиях. Модель достаточно общая, что делает ее удобной для применения в других исследованиях для более детального рассмотрения проблемы гендерного неравенства при приеме на работу. В этот раз удалось установить факторы, которые могут быть более детально изучены в дальнейших работах.
Преимущество таких моделей заключается в том, что они могут использоваться с целью выяснения коренных причин существующего неравенства, выявления предпосылок появления, рассмотрения уменьшения и принятия наиболее оптимальных стратегий по минимизации гендерного неравенства, не затрагивая людей до момента реализации принятых стратегий.
Общая проблема таких моделей заключается в очень большом разнообразии потенциальных факторов, которые можно включить в модель. Однако существуют многочисленные гипотезы и идеи, которые можно проверить на основе агентного моделирования. И в будущем, на основе общего подхода, агентное моделирование вопроса гендерного дисбаланса при продвижении по службе должно применяться более широко.
Стоит обратить внимание, что рассмотренная модель является обобщенной и для применения на каком-то конкретном предприятии нужно учитывать специфические особенности исследуемого объекта.
Оригинал статьи: http://jasss.soc.surrey.ac.uk/21/3/7.html