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.
>> 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.
![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
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?