STEM

La lezione di Miss America 2020

Camille Schrier, 24 anni, americana, una laurea in biochimica e una in biologia, sta facendo un dottorato in farmacia. Sarebbe una rarità già così, vista la scarsezza delle donne negli studi #STEM, ma ha appena vinto il Concorso di #MissAmerica e questo la rende ancora più insolita. Anche per chi non segue questi concorsi, qua c'è qualcosa di interessante. Le cose sono andate così: Camille è una bella ragazza e si è iscritta al concorso che sceglie la più bella del reame (ci sono circa sono mezzo miliardo di abitanti negli US, non è un concorso di provincia). Quando è stato il suo turno di "mostrare un suo talento", anzichè ballare o cantare o fare le classiche cose che si usavano fino agli anni 10, è comparsa in camice bianco da laboratorio e ha prodotto una reazione chimica molto suggestiva (una esplosione di schiuma colorata dalle provette, tipo fuochi d'artificio). E' un esperimento, ben scelto per la spettacolarità, ma da quinta elementare (nei Paesi dove la scienza si insegna in modo pratico, negli altri Paesi no), ma non è questo il punto: non concorreva per il Nobel, ma per Miss America. Richiamo l'attenzione su un paio di cose: L'importanza di role model STEM femminili che siano desiderabili è fondamentale. Smettiamola di far finta che questi aspetti mediatici non contino e diamoci da fare per trovarne (anche crearne) Camille non è una marziana nè una replicante (questa cosa la posso provare: ha pianto, come ogni miss che si rispetti, quando le hanno dato la corona). Esistono in natura donne belle e brave nelle STEM ( le due cose non sono anti-correlate) e se magari evitiassimo di convincerle che è meglio fare giurisprudenza e le incoraggiassino sarebbe fantastico (se invece sono avvocate fin dalla culla, va bene così, incoraggiamole a diventare Principesse del Foro) Camille, come molte donne, era piena di incertezze (ha dichiarato che, mentre le altre avevano dei talenti da esibilre, lei sapeva "solo" fare esperimenti) Camille, alla fine, ha vinto. Vi sembra fantascienza? No, è solo scienza, nemmeno complicata, ma è una rivoluzione. Guardare per credere, ecco il video della proclamazione (con le tradizionali urla da galline spennate e lacrime come se piovesse, ma questa volta è diverso): https://www.youtube.com/watch?v=srbzT8p5VTY  Io credo che il vento stia finalmente girando.Siamo all'inizio degli anni 20 e sono ottimista (ma non abbasserò la guardia finché respiro).  

Donne nelle STEM tra false differenze di genere e veri condizionamenti

Sovrastimare le differenze di genere può creare dannosi condizionamenti che indicono scelte di studio e lavoro sbagliate. La scarsa presenza delle donne nelle STEM, una grossa piaga non solo per le donne ma per il  Paese visto che quel tipo di competenza sarà fondamentale per l'economia, è dovuta anche ad alcune false credenze sulle differenze di genere che diventano profezie auto-avverantisi. Riprendo e commento un post di Adam Grant che serve a fare chiarezza. 1. Le differenze di abilità e attitudine tra i generi sono poche e di modesta entità.   Su 128 domini analizzati, nel 78% di essi le differenze di genere sono modeste o vicine a zero. Le differenze rilevanti dal punto di vista del lavoro sono la forza fisica e il livello di aggressività, entrambi maggiori negli uomini che nelle donne (vi sono differenze che riguardano la sfera sessuale, ma negli impieghi tradizionali non rilevano). 2. I bambini non sono migliori delle bambine in matematica (alle elementari). In una colossale meta-analisi che riguardava i bambini delle elementari, la differenza di genere nelle abilità matematiche NON è risultata statisticamente diversa da zero (anche se si è trovata molta varianza a livello individuale). Naturalmente, come spiegato in un mio post  precedente, i sottili condizionamenti iniziano già alle elementari a erodere la sicurezza femminile, anche se gli effetti si vedranno un pò dopo. Una volta  al liceo, il danno è fatto , come leggete nel punto seguente. 3. I ragazzi sono meglio delle ragazze in matematica (al liceo). Questo "vantaggio maschile" è più ampio nei paesi in cui gli stereotipi di genere sono forti e, quindi, le ragazze sono state condizionate dalla falsa credenza di essere meno portate per la matematica.  Ma c'è di più: gli insegnanti anziché contrastare lo stereotipo, lo assecondano. Un esperimento (confermato da altri) ha mostrato che, quando nei test di matematica compare il nome (indicativo quindi del genere), i ragazzi hanno risultati migliori. Quando i test sono anonimi, e ragazze prendono voti più alti. La prova del nove di quanto pesino le false credenze sulle differenze di genere: le ragazze fanno significativamente meno bene il test di matematica quando viene loro ricordato il genere di appartenenza prima di cominciare (questo effetto si chiama minaccia dello stereotipo ed è descritto in un post precedente). Sono quindi pienamente consapevoli a quel punto che la matematica non è per loro. 4. Ci sono differenze di genere negli interessi, ma non sono biologicamente determinate Le indagini occupazionali dimostrano chiaramente che gli uomini preferiscono "lavorare con le cose" e le donne "lavorare con le persone". Si ritiene che questo sia l'effetto di condizionamenti che hanno iniziato ad agire fin dalla prima infanzia (entrate, anche nel 2017, in un negozio di giocattoli e ditemi cosa vedete negli scaffali delle bambine e dei bambini) e non abbia una base biologica. Tuttavia, al momento in cui si sceglie il lavoro, le false credenze hanno avuto tutto il tempo per diventare realtà ed è difficile (anche se non impossibile) contrastarle nelle giovani donne che si accingono a scegliere un lavoro. Indirizzarle verso le professioni STEM quando hanno già maturato preferenze diverse ha lo sgradevole sapore del consiglio opportunistico. Bisognerebbe però rimettere tutto in prospettiva, spiegando alle donne quanto e come sono state influenzate nelle loro preferenze. Bisognerebbe anche far vedere loro le professioni STEM sotto una luce diversa. Questo compito spetterebbe agli insegnanti e a chi si occupa di orientamento professionale, ma non è dettoche ne sono in grado (avere coscienza degli stereotipi non è la stessa cosa che essere un buon insegnante e anche chi si occupa di orientamento può avere forti condizionamenti inconsapevoli).  Stando così le cose, il ruolo delle aziende è cruciale e, infatti, per fortuna, molte si danno da fare per salvare il salvabile. Naturalmente gli sforzi si concentrano sulle donne che stanno per entrare nel mercato del lavoro in quanto più vicine, ma sappiamo che bisognerebbe iniziare a fare qualcosa prima. 5. Entrambi i generi hanno lo stesso livello di interesse per lavorare con i dati. Finalmente una buona notizia che diventa un'opportunità da non far scappare:  indirizzare le giovani donne  verso le promettenti carriere legate alla trasformazione digitale è un pò più facile che indirizzarle verso altre carriere STEM. La scarsa presenza attuale delle donne nelle carriere informatiche deriva dal fatto che queste non sono state incoraggiate (spesso, anzi, sono state scoraggiate) verso quel tipo di professione, non dalle preferenze. Naturalmente anche questo richiede impegno, ma mentre ci sforziamo di contrastare gli stereotipi di genere per le nuove generazioni, questa sembra una buona strategia.  

La vaccinazione (obbligatoria) contro lo stereotipo di genere

Forse non è il momento giusto per proporre una ulteriore vaccinazione obbligatoria. Però, contro gli stereotipi di genere, sarebbe proprio necessaria e andrebbe somministrata nei primi anni di vita. Molti studi ci dicono infatti che gli stereotipi di genere si formano prestissimo (intorno ai sei anni) quando noi adulti, in genere, non abbiamo ancora alzato la guardia perché pensiamo che le scelte di studio e professionali siano lontane all'orizzonte. L'esperimento (pubblicato su Science) , condotto con bambini nella fascia tra cinque e sette anni, è consistito nel far leggere una storia in cui due personaggi (di cui non si diceva il genere) erano descritti rispettivamente come "molto, molto intelligente" e "molto, molto gentile". Ai bambini veniva chiesto di indovinare il genere dei due personaggi. A cinque anni, entrambi i generi propendevano per scegliere il proprio stesso genere per il personaggio "molto, molto intelligente". Dai sei anni in su, le bambine cambiavano però convinzione. A quell'età, la probabilità che una bambina indichi il genere femminile per il personaggio "molto, molto intelligente" è già diminuita del 20%. Secondo lo studioso Dario Cvencek (University of Washington), tra la fine dell'asilo e i primi anni delle elementari viene anche assorbito lo stereotipo per cui le bambine sarebbero meno portate per la matematica. In seconda elementare, il 75% dei bambini di ambo i generi hanno interiorizzato lo stereotipo secondo cui nelle materie "fredde" come la matematica i maschi riescono meglio, mentre nella lettura hanno più abilità le femmine. Questi stereotipi, acquisiti così presto, hanno anni per consolidarsi prima che le ragazze scelgano il tipo di liceo e poi di facoltà. In tutti quegli anni, gli stereotipi  congiurano contro la realizzazione delle ragazze nelle materie scientifiche (vedi la minaccia dello stereotipo). Intervenire al liceo o anche alle medie è troppo tardi. Bisognerebbe agire molto prima se si vogliono più donne nelle #STEM. Servono role model, narrazioni e convinzioni diverse da quelli prevalenti, ma se aspettiamo a intervenire al liceo o anche alle medie abbiamo a che fare con stereotipi più resistenti. Gli stereotipi di genere danneggiano le opportunità future di molte bambine e della società in generale (lo spreco di talenti è un problema del Paese, non solo dei singoli). Non ce li possiamo permettere.    

La minaccia dello stereotipo: se la conosci la eviti

Marissa Mayer (ex-CEO di Yahoo), quando le chiesere come si sentisse a essere l'unica donna in un mondo tech popolato praticamente solo da uomini, famosamente rispose:" I didn't notice" ("non me ne sono accorta"). La risposta, a prima vista, sembra una negazione del problema, fa imbestialire e risulta ancora più antipatica perché proviene da una donna arrivata. Ma forse era solo una strategia di coping. Al cuore della questione c'è un un meccanismo che gli psicologi chiamano "minaccia dello stereotipo" (stereotype threat). Come funziona? Se si appartiene a un gruppo su cui esiste uno stereotipo negativo (ad esempio le donne rispetto alle materie e professioni STEM) e se ci si identifica in quel gruppo, la performance tende ad adeguarsi allo stereotipo negativo (nell'immagine è riportata la dinamica). Molti esperimenti hanno dimostrato questo l'effetto e sappiamo che affligge praticamente tutti, relativamente alla caratteristica per cui sono negativamente stereotipati, se questa viene ricordata all'inizio della prova. Per esempio gli anziani fanno meno bene i test di memoria a breve se percepiscono la minaccia dello stereotipo. I ragazzi occidentali che competono con quelli orientali nei test di matematica li fanno meno bene se all'inizio si è ricordato loro che sono occidentali. E così via. Il calo di performance avviene a causa dello stress, della concentrazione (ansiosa) sulla propria performance e dello sforzo richiesto per "cacciare via" pensieri negativi. E' importante sottolineare che a causa di questo effetto si riduce la performance oggettiva e la profezia si auto-avvera, confermando la falsa premessa. In molti stiamo cercando di sensibilizzare aziende e scuole su questo effetto, ma ci vorrà del tempo per eradicare gli stereotipi negativi e i loro effetti. Nel frattempo, forse, la strategia di Marissa Mayer non è così male. Conosceteli, poi ignorateli. 

Airbnb raddoppia la presenza femminile in un anno

L'anti-Uber, dal punto di vista della diversità di genere, è Airbnb. Se Uber è diventato sinonimo del maschilismo sfacciato della Silicon Valley (con il caso della dipendente molestata, ma anche con pochissime donne nei ruoli tech), Airbnb  si è mossa con determinazione per aumentare la presenza femminile. Tutto il settore tech è carente di talenti femminili, ma le start-up della Silicon Valley sono anche peggio del resto (solo il 23% di presenza femminile, contro il 36% del settore, secondo il Financial Times). Avere più donne è un obiettivo che molti nel settore tech dichiarano, ma di fronte al quale si mostrano troppo rapidamente rinunciatari. Finalmente qualcuno ha dimostrato che rammaricarsi non serve, mentre funziona bene analizzare la situazione e agire con determinazione. Airbnb, accortasi di avere solo il 10% di donne tra i nuovi assunti, ha deciso di porre rimedio. Grazie ad un'analisi approfondita della situazione (fatta dai loro data scientist) Airbnb ha capito in quali punti del processo le donne venivano escluse o incontravano difficoltà a causa del genere ed è intervenuta. In un anno la percentuale di donne è passata dal 15 al 30, cioè è raddoppiata. A dimostrazione del fatto che la volontà e le analisi funzionano bene anche quando si tratta di aumentare la presenza femminile, esattamente come funzionano per fare tutto il resto. Leggete tutta la storia su: https://www.ft.com/content/6ae56540-0f62-11e7-b030-768954394623