Гендерный разрыв в данных

Гендерный разрыв в данных (сокращённо ГРД) означает отсутствие или недостаточное представление данных о конкретном *гендере* в процедурах сбора информации, имеющих значение для социальных, экономических, медицинских, культурных или оборонных аспектов. В большинстве случаев — хотя и не всегда — гендерный разрыв в данных ставит женщин в невыгодное положение. Кроме того, термин также относится к отсутствию данных опросов, касающихся только одного гендера, но имеющих экономические и политические последствия, например, объём неоплачиваемого труда женщин в домашнем хозяйстве, воспитании детей или уходе за родственниками. Этот термин является одним из ряда *гендерных разрывов*, выявленных в рамках гендерных исследований за последние 20 лет и указывающих на институционально неблагоприятное положение женщин в обществе.

Терминология

При анализе статистических данных о населении и уровне развития стран-членов ООН стало очевидно, что важная информация о положении женщин, такая как уровень образования, домашнее насилие и доходы, не фиксировалась статистически. С целью информирования учреждений и стран о важности такого сбора данных в 2006 году была создана Межучрежденческая и экспертная группа по гендерной статистике. Её мандат заключается в «анализе и определении ключевых инициатив и программ, поддерживающих и усиливающих потенциал национальных статистических управлений в разработке гендерной статистики», чтобы данные о гендере можно было собирать более систематически. Цель — устранить гендерный разрыв в национальной статистике. С тех пор всё больше статистических учреждений занимаются этой проблемой и пытаются сократить разрыв.

Широкую известность термин получил в 2019 году после публикации книги Кэролайн Криадо Перес *«Невидимые женщины: Как данные создают мир, удобный для мужчин»*. Благодаря серии интервью, обзоров и репортажей тема вышла на широкую аудиторию и вызвала академические и феминистские дискуссии о гендерном разрыве в данных в СМИ. В своём масштабном исследовании автор Криадо-Перес показывает, как женщины не только ущемлены на рынке труда, но и сталкиваются с негативными последствиями из-за доступности данных, которые в основном основаны на мужских критериях. Фокус на гендерном разрыве в данных выявляет методологические проблемы в исследованиях и пороговые значения в науке и технологиях, а также важен из-за своего социального воздействия, особенно на женщин.

Примеры

Алгоритмы

Гендерный разрыв в данных проявляется и в современных алгоритмах, машинном обучении и искусственном интеллекте. Эти алгоритмы учатся на тренировочных данных, поэтому, если определённая информация в них отсутствует, искажена или представлена недостаточно, она не может быть учтена в алгоритме или учитывается с пониженной точностью. Технологии и их обучающие данные отражают ценности и знания общества. Например, когда компания Amazon внедрила систему ИИ для отбора кандидатов на работу, она переняла предвзятость в пользу мужчин, существовавшую в прошлых решениях о найме, и в результате также отдавала предпочтение мужчинам. Такие алгоритмы могут усиливать предубеждения: ИИ, обученный распознавать гендер на изображениях, часто ошибочно классифицировал мужчин на кухне как женщин, потому что обучающие данные содержали больше изображений женщин на кухне, и алгоритм усвоил эту корреляцию. Также существуют так называемые *фитнес-трекеры*, которые чаще ошибочно диагностируют заболевания у женщин из-за недостаточной представленности данных. Последствия такой предвзятости могут быть и финансово значимыми: зафиксированы случаи, когда кредитоспособность и лимиты кредитных карт женщин устанавливались ниже, чем у мужчин в сопоставимых ситуациях, из-за алгоритмов.

Медицина

Гендерные различия в медицине, или гендерно-чувствительная медицина, изучают гендерный разрыв в данных при сборе медицинской информации. Отсутствие или низкий процент женщин-участниц в медицинских исследованиях приводит к однобоким результатам. Это может влиять на диагностику и приводить к ошибкам в назначении лекарств и их дозировке. Вера Регитц-Загросек, профессор гендерной медицины и бывший директор Института гендерных исследований в медицине при университетской клинике Charité в Берлине, объясняет в своей книге *«Гендерная медицина: Почему женщинам нужна другая медицина»*, что такой разрыв заметен уже в знаниях, передаваемых во время обучения медиков, — например, о «гормонах или нормальных показателях крови и кислородных носителей в крови». Яркий пример разрыва — во время пандемии COVID-19 статистически выявлялось более тяжёлое течение болезни у мужчин, тогда как у женщин чаще наблюдались сильные реакции на вакцину, что подняло вопросы о возможной гендерно-чувствительной корректировке дозировки вакцин.