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本文亦發表在鳴人堂沃草烙哲學
科學曾是一群上流階級白人男性的私人興趣,一直到19世紀末,都是這樣的有錢人自掏腰包資助研究。現代科學雖然演變為極為專業化的正職,由政府和私人企業資助,但是科學研究在很多領域至今仍然是由白人男性主導(或者在台灣,漢人男性)。
理想中的科學是絕對客觀的,由什麼性別什麼族裔的人主導都沒差,但事實沒有那麼美好。科學方法的每一步都受到這些不平等影響。
首先是挑選研究主題的部份。生醫研究大概是問題最嚴重的,白人和有錢人容易得到的癌症和糖尿病有非常多研究,但主發在非洲、亞洲和南美洲的熱帶傳染病就沒那麼多人研究其治療和預防,如麥地那龍線蟲病、登革熱、熱帶肉芽腫、漢生病、沙眼,世界衛生組織稱它們叫被忽視熱帶病(Neglected Tropical Diseases),在全球影響14億人,每年造成十多萬人死亡。在生物學,北半球溫帶地區的生物被研究得很透徹,其他地方的研究就少很多。在經濟學,西歐銀行體系發展出來的市場經濟有大量的研究,在伊斯蘭教傳統中不能收利息的借貸就沒有那麼多研究。
再來是實驗的部份。當研究者都出自某種背景,他們很容易以為只有自己這種背景的研究對象才是正常的。在心理學,許多樣本都是所謂的WEIRD樣本(Western Educated Industrialized Rich Democratic 西方高教育工業化有錢民主國家),這些WEIRD樣本……真的很weird,不能套用到其他地方。在醫學界,一直到1990年代都有很多人認為只有成年白人男性是正常人,女性是多了一堆亂工八糟的性激素的不正常人,所以甚至發生有人用男性當樣本去研究子宮癌。
最後是解讀結果的部份。如方才所提,當研究者的背景太單一,很容易以為在特定情境下的研究可以適用到全世界。例如米勒萊爾錯覺:
這些研究者背景造成的科學偏誤在拿去應用時,會進一步強化社會不平等。在美國,黑人和女性受到的醫療品質較差,死亡率遠高於白人男性,政治脫口秀主持人John Oliver為此特別做了一集節目批評此現象(注意影片中談的問題不只來自醫療研究的不平等,也有因為醫生對待病人的方式不一致、或是病人享有的資源不同)。另一個例子是柯達以前總是找白人女性當模特兒設計底片,造成拍照時黑人臉上的細節比較難拍出來。同樣的事在今天仍在發生:機器學習時用的資料比較多是白人,造成語音辨識系統(例如 Siri)比較聽得懂白人的命令、圖像辨識系統比較認得出白人。如果自動駕駛車一開始就不把黑人當人看,我們再怎麼關心撞死誰比較符合道德都只是空談。
這些問題不是放著不管就會自己變好的。雖然惡意的歧視漸漸消失,但無意識的偏誤仍存在於科學界,像是女教授薪資低於男教授、女科學家被當成助理、拉美裔研究生被以為是清潔工。也有人發現同樣的研究,只要改了作者的名字是男性還是女性,就會影響其他科學家對這篇研究的評價。西方媒體中的刻畫的科學家往往仍是白人男性(鋼鐵人、浩克),許多研究機構中最資深的人員也仍是白人(或漢人)男性。這些情況都造成女性、LGBT、少數族裔、窮人或身障人士覺得格格不入,以為自己沒有資格念理工科、沒有資格參與科學研究。
另外更有一些以前建立的學科傳統或組織文化放到今天變成有歧視意味,例如很久以前有群男性工程師選了一張性感女性的照片來測試影像處理(萊娜圖,你我現在能在網路上看圖片都歸功於它),這張圖後來成了工業標準,而許多女學生和工程師每次在教室或工作上看到這張圖,就覺得像被提醒說資工是男性主導的領域。其他像是對不同性別或族裔不友善的笑話,或甚至女學生被男教授性騷擾,也仍在發生。
有些機構用發表期刊論文的量化指標來決定升遷,就以為消除了不平等。但是女性請產假或是用自己的名字投稿都會造成女性的論文發得比男性少,而母語不是英語或國語的人也比較難發表論文至SCI或CSSCI期刊,於是這些量化指標仍保存了不同性別和族裔間的不平等。
科學界現在已經知道應該要積極開放讓不同背景的人都能安心參與研究,從以前限白人男性,到開放女性參與、開放少數族裔參與,到現在有「理工女性」(Women in STEM)和「我也是」(#MeToo)等運動。而我們會繼續推動這個開放的趨勢。
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參考資料:
- Dresser R (1992) Wanted Single, White Male for Medical Research. The Hastings Center Report 22(1): 24-29.
- GBD 2013 Mortality and Causes of Death Collaborators. (2015) Global, regional, and national age-sex specific all-cause and cause-specific mortality for 240 causes of death, 1990-2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet 385(9963):117–171
- Gregory RL (1963) Distortion of Visual Space as Inappropriate Constancy Scaling. Nature 199:678-680.
- Henrich J, Heine S, Norenzayan A (2010) The weirdest people in the world? Behavioral and Brain Sciences 33(2-3):61-83.
- Kinstler L (2019-01-31) Finding Lena, the Patron Saint of JPEGs. WIRED.
- Knobloch-Westerwick S, Glynn CJ, Huge M (2013) The Matilda Effect in Science Communication: An Experiment on Gender Bias in Publication Quality Perceptions and Collaboration Interest. Science Communication 35(5):603–625.
- Musse O, Echchabi A, AbdulAziz H (2015) Islamic and conventional behavioral finance: A critical review of literature. Journal of King Abdulaziz University: Islamic Economics 28(2):237-251.
- Titley MA, Snaddon JL, Turner EC (2017) Scientific research on animal biodiversity is systematically biased towards vertebrates and temperate regions. PloS one 12(12):e0189577.
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