Janet Shibley Hyde用数据打破刻板印象

从小到大，詹姆斯·麦基恩·卡特尔学院的珍妮特·希伯利·海德在学校最喜欢的活动之一是“环游世界”，这是一种数学游戏，学生们通过回答尽可能多的问题而不犯错，在同学之间“旅行”。

“没有人告诉我，我是一个女孩，我不应该有竞争力，”海德在旧金山举行的2018年美国心理学会年会上的获奖致辞中说。她是威斯康星大学麦迪逊分校的心理学和女性研究教授。“我就是喜欢比赛，我能说什么呢?”

即使在今天，约翰·格雷(John Gray) 1992年出版的《男人来自火星，女人来自金星》(Men Are from Mars, Women Are from Venus)所体现的那种善意的、有时并不那么善意的性别歧视，在大众媒体对性别的描绘中仍然很流行。当人们说女性天生受荷尔蒙或其他“不可改变”的生物因素的影响而具有养育和关怀的能力，或者拥有感知情感的“近乎通灵”的能力时，他们认为自己是善良的。但海德解释说，这些都与数据不符。

“不幸的是，这一切都错了，”她说。“正如我喜欢说的那样，你永远不会听到一个优秀的神经科学家使用‘天生’这个词，因为大脑绝不是天生的——它是可塑的，所以任何试图向你推销这个概念的人，你知道你必须怀疑。”

海德对目前关于性别差异的研究进行了荟萃分析，抛弃了差异模型和缺陷模型——即女性整体能力不如男性的观点——以支持她所称的性别相似假说:即“男性和女性在大多数(不是全部)心理变量上非常相似”的理论。

或者，更简单地说:“女人来自地球，男人来自地球。”

顺序及方法

海德的心理科学研究方法围绕定量文献综述展开，这是一种结合特定主题的众多研究结果的方法，不仅可以确定影响是否存在，还可以确定影响的大小。

海德说，荟萃分析是医学、教育和心理科学结论的“黄金标准”，在性别差异的情况下，可以归结为计算加权平均值d，即在一系列研究中估计男性和女性分数之间的标准化差异。

通常，研究性别差异的研半岛体育官方网址入口究人员会计算这个数字，因此，如果男性在某项特定测量中得分较高，则得分为正，如果女性得分较高，则得分为负。根据心理学家雅各布·科恩(Jacob Cohen)解释效应大小的指导原则，这个数字可以是小(0.2)、中(0.5)或大(0.8)，或者，海德补充说，完全微不足道(小于0.1)，这表明分数几乎完全重叠。例如，数据表明，男女身高差异的效应大小约为2.0。这表明男性和女性之间存在明显而有意义的差异，但即使如此，高于平均水平的女性仍然可以比低于平均水平的男性高出一头和肩膀。另一方面，如果d值为0.15，则表明男性和女性的得分分布几乎完全重叠。

海德指出，审查性别差异研究的一个局限是，可供审查的大部分研究主要基于性别二元——一种面临越来越多学术和文化批评的社会结构。因此，焦点往往集中在顺性男性和女性身上，而排除了跨性别者和非二元性个体。海德最近的论文《心理学中性别和社会性别的未来:对性别二元论的五项挑战》进一步阐述了性别体验更多样化的经验证据。

研究数学领域的女性

2005年，哈佛大学前校长劳伦斯·萨默斯(Lawrence Summers)向美国国家经济研究局发表了一份长篇声明，概述了他的观点，即在科学和工程领域，女性的数学能力根本无法与男性竞争。

“他的演讲让我很恼火，但我不是用拳头，而是用数据来抗争，所以我去了国家科学基金会，得到了一笔拨款来测试拉里·萨默斯是否正确，”海德说。

首先，快速浏览一下美国国家科学基金会(National Science Foundation)的网站，就能把女性对数学不感兴趣的神话扼杀在萌芽状态:2002年，47%的数学本科学位授予了女性。

海德打趣道:“如果女性不会数学，我不明白她们是如何获得一半的数学本科学位的，尽管拉里·萨默斯(Larry Summers)说过，所以这是我们的第一个线索，表明事情并不完全像刻板印象所说的那样。”

接下来，她利用美国“不让一个孩子掉队”政策规定的年度州评估分数，对妇女和女孩在数学方面的表现进行了元分析审查。海德要求提供按性别、年级和种族分类的数据，但只有10个州回应了这一要求，但即便如此，也足以提供700多万儿童的信息。

结果呢?2-11年级男生和女生成绩之间的差异，其效应值范围约为0.01至0.06 d，而所有年级的平均d值仅为0.0065。

海德说:“我不知道还有什么比这更‘没有性别差异’的了。”

海德在上世纪90年代进行的一项荟萃分析发现了数学成绩存在性别差距的证据，但这些新数据表明，女学生显然已经达到了与男学生平等的水平。另一项1990年由马克斯·拉姆米斯和哈罗德·w·史蒂文森进行的研究发现，在所有文化中，男孩在文字问题上的表现都比女孩好——但这并不是真正的结论。伦米斯和史蒂文森还发现，美国学生的表现明显优于其他国家的男女学生。

“如果女孩不会数学，为什么台湾女孩比美国男孩做得好得多?”她问。“这里最大的影响是文化，以及文化如何对待数学，他们如何教数学等等。这里最大的影响不是性别差异。”

海德说，事实上，APS研究员爱德华·c·梅尔休什等人2008年的一项研究发现，孩子数学能力的最佳预测因素不是性别，而是他们母亲的教育水平，这可能是社会阶层的一个代表。其他强有力的预测因素包括家庭学习环境、小学教育质量和家庭社会经济地位，这些都是影响儿童教育成果的因素，与性别无关。

海德继续说，认为男孩和女孩的学习方式不同是因为女孩天生具有合作和长时间坐着不动的能力，或者男孩的注意力缺陷/多动障碍(ADHD)发病率更高的说法根本没有数据支持，但这并没有阻止所谓的教育“大师”们推广单性别教室。2014年，海德市惠特曼学院(Whitman College)的艾琳·帕尔克(Erin Pahlke)及其同事对随机分配的对照良好的研究进行了荟萃分析，发现单性别和男女同校的班级在数学和其他领域的表现没有差异。

“你想要的是混合，”海德说。“让他们一起努力，尽量减少而不是强调男孩和女孩之间的差异。”

海德解释说，鼓励现有的数学人才不仅在个人层面上很重要，因为它可以让他们获得享有声望的高薪工作，而且在国家层面上也很重要。

“我们不能在美国浪费50%的人才，”她说。“我们不再是一个制造业社会。在全球经济竞争中拯救我们的是我们的科技创新。”

抑郁症的数据

当然，性别刻板印象不仅对女性有害——将抑郁症描述为“女性问题”可能会导致临床医生忽视同样在与这种情况作斗争的男孩。

人们认为男孩和女孩的抑郁症发病率在13岁到15岁之间会出现差异，而女孩的发病率在这个年龄段会急剧上升。但是，在海德和她的团队在2017年接受挑战之前，关于性别和抑郁主题的研究从未被纳入荟萃分析——可能是因为有超过56000项关于这个主题的研究需要深入研究。

海德和他的同事们通过排除基于方便的大学生样本的研究，缩小了他们的搜索范围，转而关注来自全球90多个国家的代表性样本。然后，他们将分析分为两部分:一部分是来自66篇文章的诊断测量数据集，涉及170万名参与者，另一部分是来自97篇文章的诊断测量数据集，涉及190多万名参与者的自我报告的抑郁症状。

基于诊断的荟萃分析证实了目前关于性别和抑郁症的许多看法。海德没有计算加权平均值，而是使用了男女比值比(OR)来发现，在研究中所有年龄和国籍的平均情况下，大约1.95名女性比男性符合抑郁症的诊断标准——略低于通常引用的2.0的OR。

海德说，除此之外，还有一些令人惊讶的发现。首先，12岁时的OR为2.37，这表明抑郁症诊断中的性别差异可能比之前认为的更早出现。

此外，13到15岁的孩子的OR最高，接近3.0。海德继续说，从那时起，各个年龄组的OR都在下降，20多岁的参与者达到了2.0的总体平均水平，此后保持稳定，这是一种以前未被发现的成年趋势。

海德说，这些发现具有重要的临床、方法学和理论意义。比值比值2.0表明大多数抑郁症患者是女性，但这仍然意味着三分之一的成年抑郁症患者是男性。然而，将抑郁症视为某种程度上“女性化”的症状，可能会让男性不愿寻求帮助。她补充说，普遍采用排除男性参与者的单一性别设计的抑郁症研究加剧了这些刻板印象，阻碍了在男孩和男性中抑郁症如何表现的问题上取得进展。

海德继续说，从理论上讲，关于抑郁症是如何作为青春期荷尔蒙、压力和青春期性骚扰受害者等因素的反应而出现的概念化，需要解释20多岁时性别差距的缩小。

当性与性别赋权相遇

教育成果和心理健康的测量可以告诉我们很多关于男女之间的异同，但在生活的一些领域，传统的刻板印象比性更有弹性。
2010年，詹妮弗·l·彼得森(Jennifer L. Peterson)和海德(Hyde)对来自82个国家、涉及140多万参与者的840篇文章的数据集进行了荟萃分析，结果发现，尽管男性和女性在性态度(比如支持同性恋权利或婚前性行为)上的差异通常很小或微不足道，但男性更有可能观看色情作品、手淫和发生随意的性接触。

研究人员半岛体育官方网址入口还发现了一个重要的调节因素:性别赋权。在被联合国开发计划署评为性别赋权程度较高的国家——这是一项考虑到议会席位中男女比例、平均估计收入以及女性在高级管理人员、公职人员和学术工作等高级职位中所占比例的指标——男女之间的行为差异较小。

海德指出，他们并没有在他们所研究的每一种行为中都观察到这种趋势，但总体效果与社会角色理论一致，该理论认为男性和女性的行为不同在很大程度上是由于社会期望。

2005年，当海德首次提出性别相似性假说时，数据创造了一个清晰的模式来支持她的说法:在46个现有的元分析中的124个效应量中，78%报告的d值很小或接近于零。2015年独立重复的“元-元分析”发现了一些性别差异的证据，但还不足以表明男性和女性来自不同的心理世界——对非常年幼的儿童的研究表明，确实存在的差异可能需要多年的社会化才能形成。

海德说:“我们需要做的是更系统地思考产生这些早期差异的信息来自哪里。”“我一点也不相信它们是与生俱来的。”

参考

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