Замечательная иллюстрация (отсюда) к одной моей старой записи ("О птичках"), доля женщин среди получателей дипломов бакалавра в Америке. Удивительно - ещё недавно доля биологичек была меньше, чем математичек, а психологичек меньше, чем психологов.
Она особенная в середине, а потом торопится слиться с инженерами. Значит, для середины должно быть особенное объяснение (например, моё предположение о не-массовости), которое объясняет её необычное поведение. Причём, это объяснение должно быть таким, которое не подходит ко всем остальным кривым, ведь они ведут себя по-другому. А справа, где это объяснение уже не работает, надо объяснить, почему уровень такой, как у инженеров, а не как у медсестёр или журналистов. Это объяснение должно работать не только для компьютерщиков с инженерами, а для всех - в последние годы у всех стабильность, но на очень разных уровнях.
Любое объяснение должно быть общим в том смысле, что если оно объясняет не все кривые, то причина этого должна тоже быть понятна из него самого. Например, предположение, что женщины ищут где полегче, кажется, разбивается об медсестёр. А предположение, что мужчины ищут, где больше денег - о сравнение инженеров с бизнесменами.
тут же все-таки не один параметр. Прибыльность профессии, престижность, массовость, традиционные представления о "женской" и "мужской" работах и проч. Кстати, прошу среди параметров учесть склонность женщин к работе с людьми, а не с железяками. Особенно настаиваю на этом факторе, потому что сама ушла из физиков в преподы именно по этой причине. А если бы на меня не давило общество в лице моего отца-феминиста, я бы наверно с самого начала в физику не пошла. Я вообще хотела быть костюмером в театре. И кукольником на городской площади.
Конечно, параметров много. Но влияние каждого параметра должно быть универсальным. Например, параметр люди/железяки (я с детства занимаю крайнюю железячную позицию - железяки для работы, люди для развлечения - неужели это гендерное?) должен давать свой вклад во всех профессиях. Неужели social sciences больше занимаются железяками, чем общественные управленки? Или тут работает какой-то другой фактор, который ужасно эффективно компенсирует железячный? Тогда почему он не работает в других местах?.. Нет тут складной внутренне-непротиворечивой картины мира, вот что покоя не даёт.
"Тогда почему он не работает в других местах?" - откуда ты знаешь, что не работает? мы ведь еще даже не выяснили какой это фактор. (я например могу спекулировать, что человек идущий в social sciences считает, что из работы его ждет только с боями вырванное место в академии. А после "управления" можно хоть секретаршей устроиться, хоть главной дежурной мотеля.) Короче, фактор количества работы низкого и среднего уровня. Например.
Понятное дело, если ввести столько же умозрительных факторов, сколько есть неизвестных, то можно всё объяснить сложными комбинациями. Именно против такого и наточил Оккам свою бритву.
Я не знаю, что не работает. По моему опыту, обычно спекуляции не работают. Это дефолт. В смысле неплатёж, тьфу, "значение, устанавливаемое по умолчанию".
ну остальные озвученные предположения - это тоже спекуляции. social studies, что вы хотите. Их всех там можно бритвой по глазам. Имеется куча неизвестных, и куча наблюдаемых, а ты хочешь одним-двумя параметрами отделаться. Ха!
Я хочу тремя, потому что вижу в графике три разных явления. Каждому явлению - по параметру!
Мир, конечно, сложнее, никакой социальной справедливости в нём нет. Некоторые особенно жадные явления описываются несколькими параметрами, да ещё и недовольны, выглядит, что им нужно больше, чтобы их хорошо описать. А некоторые покладистые, аскетичные явления полостью довольствуются одним параметром.
Трудность с этим - у нас в головах, потому что у нас там не хватает места всем этим сложным наборам параметров. И я знаю два способа улучшить дело - инженерный и научный.
Учёные механики, например, отчаявшись удержать в голове все эти "скорость", "массу", "потенциальную энергию" и т.д., скрутили их в один-единственный параметр, абсурдно обозвав его "действие" и провозгласили приятный "принцип наименьшего действия", после чего им только и осталось, что ему следовать. А инженеры, понимая, что явление сложное, зорким глазом выхватывают один, самый главный параметр - такой, который влияет больше всего, и улучшают только его. Учёные такой подход презирают, ведь при одном сочетании параметров (инженеры называют это "в одном режиме") больше всего влияет этот, а при другом - тот. Но инженер-то решает частную задачу, а не общую.
Мой подход - комбинированный. Я сначала стараюсь так скрутить мои параметры, чтобы каждый лучше всего описывал явление. Но мне лень стараться сто лет, как механики, поэтому мои скрученные параметры скручены попроще. А потом я награждаю каждое явление одним параметром и пренебрегаю остальными, если могу. А с этим графиком не получается.
"мне лень стараться сто лет, как механики" - ха, сто лет! полторытыщи не хочешь? social studies сейчас где-то в ситуации Аристотеля и прочих натурфилософов: все ужасно интересно, как-то взаимосвязано и нихрена непонятно.
>> Тогда почему он не работает в других местах?.. Нет тут складной внутренне-непротиворечивой картины мира, вот что покоя не даёт.
Позвольте пару замечаний (надеюсь не буду подвержен анафеме за некропостинг) :)
Сперва ремарка. Я не знаю почему так сложилось, но на практике (скажем в R&D) значащих факторов обычно существенно больше, чем в теории в моделях, изложенных в литературе. Исходя из этого можно предположить, что на 1.5 десятка кривых будет пяток факторов, ни одним из которых нельзя пренебречь для нормального описания процесса.
Исходя из этого (и ещё недоконца формализуемых "ощущений") мне кажется, что каждый значимый фактор должен проходить проверку на согласованность поведения всех кривых, а не на конечный результат каждой кривой.
Поясняю. Предположим, что на этапе когда профессия делается "в гаражах безумными гениями" состав определяется "социальными стереотипами и романтичностью", а когда профессия "уже на конвейре" -- гендерный состав определяется привлекательность стиля жизни.
Это означает, что в каждой кривой (за исключением краевых случаев совпадения значений) должен быть некоторый явно различимый переход "была одна кривая, а потом ей `как будто свели` к другой кривой".
Я приветствую реплики к старым записям ровно с тем же энтузиазмом, как и к новым.
Да, конечно, должно быть несколько параметров, мы же видим несколько разделимых эффектов в поведении кривых. Я имел в виду, что каждый из предложенных механистических эффектов (например, "женщины предпочитают профессии, где больше общения, а мужчины - где больше железяк"), будто бы объясняющих часть наблюдений (например, отчего женщин так мало среди инженеров и так много среди учителей), должен быть применим и к остальным (почему тогда женщин примерно одинаково в математике/статистике и в социальных науках/истории?). Конечно, всегда можно постулировать поправку, эффект второго порядка, который объяснит расхождения. Но сердце просит приблизительно пяти эффектов на весь этот график, как Вы и сказали. А если мы постулируем штук двадцать, то сможем, конечно, объяснить вообще всё, но ужасно неубедительно. [Словарь утверждает, будто overfitting по-русски будет "чрезмерно близкая подгонка". Три слова вместо одного - явно по правилу "не скажи, а покажи".]
Под "наблюдениями" я тут понимаю сходство и различие поведения и уровня каждой из кривых. Я думаю, что важная и более-или-менее последняя фаза "освобождения женщин", включая дестигматизацию профессий, произошла в Америке в семидесятые, и её эффекты на выбор специальности истощились где-то к концу восьмидесятых. Вот мы и наблюдаем огромные и быстрые изменения тогда и плато потом. Конечно, история на этом не закончилась, предпочтения профессий продолжают меняться, но теперь это в основном изменения в индивидуальных склонностях, а не общественное давление. Поэтому разброс по профессиям на сегодня интересен и сам по себе, помимо эволюции, которая к нему привела, ведь он неплохо отражает именно гендерную разницу в индивидуальных склонностях.
Острота конкуренции при поступлении на компьютерные специальности выросла. Тут уже отмечалось, что работа эта стала в 2000-е высокооплачивемой и престижной. Конкурс при поступлении стал более жёстким. Это отпугивает девушек, их доля среди абитуриентов стала ниже. Одновременно подросло поколение мальчиков-фриков, которые самостоятельно что-то клепают, кодируют, собирают со школьного возраста. Девочек-фриков во много раз меньше.
Объяснять стоит спектр из относительно стабильных состояний. Общая тенденция довольно ясная - от гуманитарных-конкретных-человеческих к техническим-абстрактным; можно это описывать по-разному, напр. как то, что разные части мозга задействованы. Условно-социологические и условно- психологические объяснения будут разными.
Я не уверен, что надо искать особенное объяснение тому, что "торопится слиться с инженерами": это может быть случайным нынешним совпадением. С другой стороны, в 60е-80е программирование как дисциплина, по применяемым популярным подходам, была близка к математике, а сейчас - к инженерии.
Имхо, комп - оказывается аномалией, поскольку это занятие, претерпевшее значительную (наибольшую?) трансфорамцию с 80х - как в содержании, так и в условиях труда/нестабильности занятости.
Объяснять стоит любое наблюдение. Если оно - шум, случайность, флуктуация - хорошо. Это иногда бывает можно показать с хорошей степенью уверенности. Многим, правда, свойственен обсессивно-компульсивный синдром поиска закономерностей в шуме. Эта болезнь к добру не приводит и я рад, что в своё время подавил её в себе. Кажется, подавил. Нет, точно подавил. Без рецидивов. Почти совсем...
Но если видно, что наблюдение - не шум, то у него есть причина. На графике я вижу три наблюдения. 1. Разный устойчивый уровень в разных профессиях. 2. Огромные резкие изменения, приблизительно параллельные, во многих профессиях в семидесятые и начале восьмидесятых. 3. Аномальное поведение компьютерщиц. Каждое поддаётся объяснению, но труднее всего мне именно с первым.
Но для этих трех наблюдений скорее всего возможные объяснения совершенно разные, т.е. из разных областей. 1а - для полярности, т.е. между образованием и инженерами, скорее всего стоит искать объяснение в психологии, типа "женщины с Венеры" в той или иной форме. 1б - для относительно мелких вариаций, напр. между психологией и журналистикой - в экономике труда (занятость, спрос, зарплата итп). На 2, скорее всего, влияли историко-социологические факторы (эмансиипация, недескриминация, секс. революция итп). Но аномалию 3 стоит объяснять в факторах специфических для этой иднустрии. Здесь вряд ли может быть унифицированное объяснение.
Просто каждое объяснение должно быть универсальным - в смысле, работать во всей области своего разумного применения. Например, Вы предлагаете объяснение "женщины с Венеры", но, понимая, что оно может только очень грубо объяснить разный уровень кривых, предлагаете к нему более тонкую поправку с "экономикой труда". Два параметра для одной переменной - не крамола. Они облегчат Вам задачу объяснить уровень каждой из кривых, а не только некоторых. То есть, Ваше объяснение вполне способно быть "универсальным". Но так как комбинация двух параметров позволяет гораздо лучше приблизить данные, чем использование только одного параметра, тут есть другая опасность - того, что мы примем случайное совпадение за объяснение. Проверкой было бы предсказать долю женщин для профессии, которой нет на графике, а потом проверить. Часто бывает, когда есть два параметра - грубый и тонкий, что точность предсказания оказывается гораздо хуже, чем всё влияние тонкого параметра. А значит, можно было его и выкинуть с самого начала, облегчив себе жизнь.
![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
no subject
no subject
Любое объяснение должно быть общим в том смысле, что если оно объясняет не все кривые, то причина этого должна тоже быть понятна из него самого. Например, предположение, что женщины ищут где полегче, кажется, разбивается об медсестёр. А предположение, что мужчины ищут, где больше денег - о сравнение инженеров с бизнесменами.
no subject
no subject
no subject
(я например могу спекулировать, что человек идущий в social sciences считает, что из работы его ждет только с боями вырванное место в академии. А после "управления" можно хоть секретаршей устроиться, хоть главной дежурной мотеля.)
Короче, фактор количества работы низкого и среднего уровня. Например.
no subject
Я не знаю, что не работает. По моему опыту, обычно спекуляции не работают. Это дефолт. В смысле
неплатёж, тьфу, "значение, устанавливаемое по умолчанию".no subject
Имеется куча неизвестных, и куча наблюдаемых, а ты хочешь одним-двумя параметрами отделаться. Ха!
no subject
Мир, конечно, сложнее, никакой социальной справедливости в нём нет. Некоторые особенно жадные явления описываются несколькими параметрами, да ещё и недовольны, выглядит, что им нужно больше, чтобы их хорошо описать. А некоторые покладистые, аскетичные явления полостью довольствуются одним параметром.
Трудность с этим - у нас в головах, потому что у нас там не хватает места всем этим сложным наборам параметров. И я знаю два способа улучшить дело - инженерный и научный.
Учёные механики, например, отчаявшись удержать в голове все эти "скорость", "массу", "потенциальную энергию" и т.д., скрутили их в один-единственный параметр, абсурдно обозвав его "действие" и провозгласили приятный "принцип наименьшего действия", после чего им только и осталось, что ему следовать. А инженеры, понимая, что явление сложное, зорким глазом выхватывают один, самый главный параметр - такой, который влияет больше всего, и улучшают только его. Учёные такой подход презирают, ведь при одном сочетании параметров (инженеры называют это "в одном режиме") больше всего влияет этот, а при другом - тот. Но инженер-то решает частную задачу, а не общую.
Мой подход - комбинированный. Я сначала стараюсь так скрутить мои параметры, чтобы каждый лучше всего описывал явление. Но мне лень стараться сто лет, как механики, поэтому мои скрученные параметры скручены попроще. А потом я награждаю каждое явление одним параметром и пренебрегаю остальными, если могу. А с этим графиком не получается.
no subject
no subject
Позвольте пару замечаний (надеюсь не буду подвержен анафеме за некропостинг) :)
Сперва ремарка. Я не знаю почему так сложилось, но на практике (скажем в R&D) значащих факторов обычно существенно больше,
чем в теориив моделях, изложенных в литературе.Исходя из этого можно предположить, что на 1.5 десятка кривых будет пяток факторов, ни одним из которых нельзя пренебречь для нормального описания процесса.
Исходя из этого (и ещё недоконца формализуемых "ощущений") мне кажется, что каждый значимый фактор должен проходить проверку на согласованность поведения всех кривых, а не на конечный результат каждой кривой.
Поясняю.
Предположим, что на этапе когда профессия делается "в гаражах безумными гениями" состав определяется "социальными стереотипами и романтичностью", а когда профессия "уже на конвейре" -- гендерный состав определяется привлекательность стиля жизни.
Это означает, что в каждой кривой (за исключением краевых случаев совпадения значений) должен быть некоторый явно различимый переход "была одна кривая, а потом ей `как будто свели` к другой кривой".
no subject
Да, конечно, должно быть несколько параметров, мы же видим несколько разделимых эффектов в поведении кривых. Я имел в виду, что каждый из предложенных механистических эффектов (например, "женщины предпочитают профессии, где больше общения, а мужчины - где больше железяк"), будто бы объясняющих часть наблюдений (например, отчего женщин так мало среди инженеров и так много среди учителей), должен быть применим и к остальным (почему тогда женщин примерно одинаково в математике/статистике и в социальных науках/истории?). Конечно, всегда можно постулировать поправку, эффект второго порядка, который объяснит расхождения. Но сердце просит приблизительно пяти эффектов на весь этот график, как Вы и сказали. А если мы постулируем штук двадцать, то сможем, конечно, объяснить вообще всё, но ужасно неубедительно. [Словарь утверждает, будто overfitting по-русски будет "чрезмерно близкая подгонка". Три слова вместо одного - явно по правилу "не скажи, а покажи".]
Под "наблюдениями" я тут понимаю сходство и различие поведения и уровня каждой из кривых. Я думаю, что важная и более-или-менее последняя фаза "освобождения женщин", включая дестигматизацию профессий, произошла в Америке в семидесятые, и её эффекты на выбор специальности истощились где-то к концу восьмидесятых. Вот мы и наблюдаем огромные и быстрые изменения тогда и плато потом. Конечно, история на этом не закончилась, предпочтения профессий продолжают меняться, но теперь это в основном изменения в индивидуальных склонностях, а не общественное давление. Поэтому разброс по профессиям на сегодня интересен и сам по себе, помимо эволюции, которая к нему привела, ведь он неплохо отражает именно гендерную разницу в индивидуальных склонностях.
Есть ли данные о конкуренции?
no subject
Я не уверен, что надо искать особенное объяснение тому, что "торопится слиться с инженерами": это может быть случайным нынешним совпадением. С другой стороны, в 60е-80е программирование как дисциплина, по применяемым популярным подходам, была близка к математике, а сейчас - к инженерии.
Имхо, комп - оказывается аномалией, поскольку это занятие, претерпевшее значительную (наибольшую?) трансфорамцию с 80х - как в содержании, так и в условиях труда/нестабильности занятости.
no subject
Но если видно, что наблюдение - не шум, то у него есть причина. На графике я вижу три наблюдения. 1. Разный устойчивый уровень в разных профессиях. 2. Огромные резкие изменения, приблизительно параллельные, во многих профессиях в семидесятые и начале восьмидесятых. 3. Аномальное поведение компьютерщиц. Каждое поддаётся объяснению, но труднее всего мне именно с первым.
no subject
no subject
http://i-eron.livejournal.com/120626.html?thread=1746994#t1746994
Просто каждое объяснение должно быть универсальным - в смысле, работать во всей области своего разумного применения. Например, Вы предлагаете объяснение "женщины с Венеры", но, понимая, что оно может только очень грубо объяснить разный уровень кривых, предлагаете к нему более тонкую поправку с "экономикой труда". Два параметра для одной переменной - не крамола. Они облегчат Вам задачу объяснить уровень каждой из кривых, а не только некоторых. То есть, Ваше объяснение вполне способно быть "универсальным". Но так как комбинация двух параметров позволяет гораздо лучше приблизить данные, чем использование только одного параметра, тут есть другая опасность - того, что мы примем случайное совпадение за объяснение. Проверкой было бы предсказать долю женщин для профессии, которой нет на графике, а потом проверить. Часто бывает, когда есть два параметра - грубый и тонкий, что точность предсказания оказывается гораздо хуже, чем всё влияние тонкого параметра. А значит, можно было его и выкинуть с самого начала, облегчив себе жизнь.