【学术相关】是什么让女性在计算机史上“隐身”了？
1857 年 3 月 8 日，美国纽约的纺织女工走上街头，抗议恶劣的工作条件和低薪。1917 年 3 月 8 日，彼得堡女工举行罢工，要求得到 “面包、和平与自由”。此后，一些国家把 3 月 8 日定为 “国际劳动妇女节”，纪念 “英雄的妇女工作者”，联合国自 1977 年起，也开始组织活动庆祝妇女节。
这就是三八妇女节的由来，不是因为鲜花、口红和 “浪漫” 的大学校园横幅，而是为了平等工作的权利。
今天，在计算机领域，一名女性或许不会仅仅因为性别而被拒之门外（至少不会被公开以这种理由拒绝）。然而，最大的歧视并非存在于法规之中，而存在于社会的整体意识当中。
一个热爱编程的女孩，从小到大会听到多少次来自父母、老师、同学、长辈的 “规劝”—— 编程不适合你，别看男同学现在不如你，但他以后 “开窍了” 肯定超过你？
没有任何被主流学界接受的科学证据表明，女性的编程能力比男性更差。但是当女性编程者透露自己的性别时，奇怪的事情发生了。例如，一项针对 140 万名 Github 用户的研究表明[1]，如果一名女性用户在个人资料里说明自己的性别，当她向从未合作过的其他用户发送 pull request 的时候，得到接受的概率会显著降低。
在开源项目中，非项目人员如果是女性身份，贡献接受率会更低
因为这样的社会压力，女性往往在早年就说服自己放弃计算科学领域，即使她们对这个领域本有兴趣。
在一项研究中[2]，41% 的男性学生相信编程非常有用，而女性学生对应的比例只有 32%。但当他们在非盈利教育网站 code.org 上完成了一小时的教育项目后，59% 的男性学生和 58% 的女性学生开始相信，任何人都可以学习编程。
这项研究还发现，在很早期就选择计算机编程课的男性学生要远远多于女性学生。然而，通过同样的学习，女性在编程方面的能力并不会比男性差。
以上种种表明，女性目前在计算机行业的人数劣势，可能是由一个恶性循环所致：社会的压力告诉她们不适合编程，她们在早年的成长选择中放弃了编程教育，教育的差异进一步强化了刻板印象，最后，即使是坚持进入这一行业里的女性，也会因为刻板印象影响对她们表现的评价。
和很多人的想当然不同，女性在早期的计算机领域发挥了重要的贡献作用。和分工严密、工具丰富的现代不同，早期的计算机程序领域需要更密集的智力贡献和更艰辛的工作。计算机领域的先驱中，有一大批优秀的女性代表。
Grace Hopper 就是其中之一。她发明了第一个现代编译器 A-0 系统，提出了第一个可在不同机器上运行的程序理论，开发了第一个高级数据处理语言 FLOW-MATIC（后来扩展成了第一个商业程序语言 COBOL）。1944 年，她在排查计算机故障的时候，发现故障是一只飞蛾导致的继电器短路，因此在笔记上写道 “发现了一个 bug”。此后，所有的程序错误都被称为 bug，这也成为了程序领域最常见的词汇。
以上所有的第一都不用加 “女性” 二字，因为 Grace Hopper 的贡献并不需要因为她的性别而被铭记。
事实上，直到 1980 年代中期，计算机专业的女性学生增长速度都超过了男性学生。
然而，在 1984 年左右，情况发生了重大的转折。学习计算机的女性比例急剧下降，随着医学、法律和其它学科的女性学生逐渐逼近 50%，计算机领域的学生却一再下降到 20% 以下。
是什么原因导致了这么剧烈的变化？美国全国公共广播电台（NPR）的技术记者 Steve Henn 在一篇文章提出了一个理论：1984 年是个人计算机开始普及的年代。而早期的个人计算机主要的销售策略是面向男性，这种做法极大地降低了女性在青少年时期接触到计算机的概率。
在 1990 年代，加州大学洛杉矶分校的教育学专家 Jane Margolis 在对卡耐基梅隆大学计算机系数百名学生进行访谈的结果，也佐证了这个结论：绝大部分家庭更愿意给男孩买计算机，即使女孩对计算机也非常感兴趣。
所有这些都导致了严重的社会问题。除了削弱社会公平和个人自由选择的权利，从社会发展的角度来说，就算是今天的美国，也正面对着严重的计算机编程人员短缺问题。希望在科技领域迎头赶上的中国，同样如此。而女性作为总人口 50% 的群体，她们在计算机人才群体中的缺席，对国家、社会、公司来说都是重要的损失。
目前，美国已展开大量的研究，希望从社会学、教育学和心理学等更本质的层面上，研究计算机领域的女性为什么会远远少于男性，并提出干预的方法。我们认为，全世界（包括中国）也应该进行类似的研究，并积极地把研究结果用于教育系统。
当然，对个人来说，仅仅指望社会整体的进步可能仍然不够。对于喜欢编程，喜欢计算机的女性（无论年龄）来说，最重要的第一步，也许是树立这样的信心：只要付出同样艰苦的努力，一定能成为一名优秀的程序员和计算机科学家，无论那些营销口红鲜花和在校园里拉横幅的人怎么说。
Refrences：
1、Gender Differences and Bias in Open Source: Pull Request Acceptance of Women Versus Men，https://peerj.com/articles/cs-111/
2、Hour of Code: A Study of
Gender Differences in Computing，https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1219536.pdf
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