최근 연구에 따르면 컴퓨터 과학 분야의 응용 연구에 대한 상당한 편견이 드러났는데, 이는 여성들이 학계에서 직면한 숨겨진 장애물을 부각시킵니다.
스티븐스 공과대학 컴퓨터 과학과의 파버 석좌교수인 사만다 클라인버그가 이끄는 새로운 연구는 컴퓨터 과학 분야에서 지속적인 성별 격차를 설명할 수 있는 우려스러운 추세를 밝혀냈습니다.
컴퓨팅 시대의 시작과 함께 여성들은 컴퓨터 기술 활용의 선구자였으며, 종종 비서와 같은 역할로 여겨졌습니다. 그러나 컴퓨터 과학이 알고리즘과 이론을 중심으로 명망 있는 분야로 발전함에 따라 여성의 대표성은 점점 낮아졌습니다.
오늘날까지 컴퓨터 과학 분야에서 학사 및 박사 학위를 취득한 여성은 23%에 불과하고 정교수 중 여성은 18%에 불과합니다. 이는 1980년대보다 여성 비율도 더 낮습니다.
공부, 출판 IEEE Access에 게재된 논문은 여성을 컴퓨팅 분야로 끌어들이는 연구 유형, 즉 응용 연구가 학계 내에서 체계적으로 평가절하되고 있다는 사실을 보여줍니다.
응용 연구 대 이론 연구
학계에서의 연구는 일반적으로 두 가지 범주로 나뉩니다. 응용 연구는 실제 문제에 대한 새로운 제품, 기술 또는 솔루션을 개발하고, 이론 연구는 알고리즘의 수학적 속성과 같은 기본 원리에 대한 이해를 심화하고자 합니다.
클라인버그는 보도자료를 통해 "응용 컴퓨팅 컨퍼런스에 참석하면 여성과 남성 참석자의 비율이 균형을 이루는 것을 볼 수 있습니다."라고 말했습니다. "이론에 더 중점을 둔 컨퍼런스에서는 참석자의 구성이 매우 다릅니다. 여성 참석자가 남성보다 훨씬 적습니다."
두 가지 유형의 연구 모두 컴퓨터 과학의 발전에 필수적임에도 불구하고, 이 연구는 학계에서 두 연구를 동등하게 평가하지 않는다는 것을 보여줍니다.
이러한 추세는 많은 연구자가 경력을 통해 두 분야 모두에 기여하고 있음에도 불구하고, 학문적 선호도가 오랫동안 심층적인 수학적 전문성을 요구하는 이론적 작업에 집중된 데서 비롯되는 경우가 많습니다.
바이어스
클라인버그는 리하이 대학의 심리학 교수인 제시카이 마쉬와 협력하여 미국 내 상위 100개 컴퓨터 과학 학과의 정규직 및 정규직 교수진을 대상으로 설문 조사를 실시하여 응용 연구와 이론 연구에 참여하는 연구자들에 대한 인식을 파악했습니다.
그들의 연구 결과는 응용 연구자들에 대한 상당한 편견을 드러냈습니다.
교수진은 응용 연구에 참여하는 연구자들이 명망 있는 기관에서 논문을 발표하거나, 재직권이나 승진을 보장받거나, 상을 받거나 연구비를 받을 가능성이 낮다고 평가했습니다.
더욱 우려스러운 점은, 그들은 응용 연구의 중요성을 이론 중심 연구자들보다 덜 똑똑하고, 덜 창의적이며, 덜 기술적으로 평가했다는 것입니다.
클라인버그는 "제가 목격하는 이러한 역학 관계를 이해하고 싶었습니다."라고 덧붙였습니다. "그래서 사람들이 이 연구와 그 연구에 참여하는 사람들에 대해 실제로 어떻게 생각하는지 알아보자고 생각했습니다."
연구자들은 출판물, 채용, 자금 지원, 수상 내역 등의 데이터를 분석한 결과, 응용 연구가 실제로는 열악한 경력 결과로 이어진다는 사실을 확인했습니다.
여성이 응용 연구에 더 많이 참여한다는 가설을 검증하기 위해 클라인버그는 정확성을 보장하기 위해 11,000명이 넘는 미국 학자의 프로필을 직접 검토한 결과, 여성이 응용 연구 분야에서 더 자주 활동하는 것으로 나타났으며, 이러한 편향은 여성의 경력에 특히 해로울 수 있다는 사실을 밝혀냈습니다.
흥미롭게도, 대학들은 컴퓨터 과학의 응용 분야를 강조함으로써 여성의 컴퓨터 과학 참여를 성공적으로 확대해 왔습니다. 인류학, 생물학, 음악 등의 분야와 컴퓨팅을 결합한 학제간 CS+X 프로그램 같은 프로그램들이 더 많은 여학생을 유치하는 데 크게 기여했습니다.
클라인버그는 "이론적 연구를 매력적으로 여기지 않는 것이 실제로 그들의 관심사 때문인지, 아니면 그 분야의 문화 때문인지는 불분명합니다."라고 덧붙였다. "여성들이 이론 연구를 하고 싶어 하지만 그런 분야에서 환영받지 못한다고 느끼는 것일 수도 있습니다."
이 연구는 문화적 장벽으로 인해 학계가 여성을 응용 분야로 밀어붙인 뒤, 그들의 업적에 대해 처벌을 내리는 경우가 있다는 점을 시사합니다.
더 넓은 시사점
컴퓨터 과학 발전에는 다양한 관점이 필수적입니다. 여성을 배제했던 초기 임상 시험이 여성에게 효과적인 치료법을 제공하지 못했던 것처럼, 컴퓨팅 연구는 포용적인 알고리즘과 도구를 개발하기 위해 다양한 목소리를 필요로 합니다.
"저는 건강 분야를 연구합니다." 클라인버그가 덧붙였다. "궁극적으로 우리는 우리의 알고리즘과 도구가 모든 사람이 사용하고 적용되기를 바랍니다. 과학은 모든 사람을 반영할 때 더 발전합니다."
이 연구의 의미는 성평등을 넘어 응용 컴퓨팅의 체계적인 평가절하로 인해 사회가 직면한 가장 시급한 과제를 다루는 중요한 연구가 저해될 수 있다는 경고로 확장됩니다.
앞으로 이동
이러한 편견을 해소하려면 대학에서 연구의 영향을 평가하는 방식을 체계적으로 바꾸고, 교수진이 무의식적 편견을 인식하도록 교육하고, 이론적, 실질적 기여를 모두 평가하도록 승진 및 재임용 결정을 재구성해야 합니다.