盲測調查顯示女碼農比男碼農更優秀

在程序員的世界里，男女比例失衡的現象尤其嚴重。程序員社區Stack Overflow去年一項涉及2.6萬名程序員的性別調查顯示，只有5.8%是女性，而男性比例高達92.1%(注：選項還包括不愿透露)。而硅谷科技公 司2014年的公開數據顯示，谷歌女員工比例約為17%，非死book約為15%。

那么，女性在編程方面真的不如男人優秀嗎？本周公布的一項調查結果給出了否定的答案。在排除性別因素的盲測中，女程序員甚至比男程序員更出色，但一旦顯示性別，她們的代碼被認可程度就會明顯下滑。

在 這項研究中，加州理工州立大學和北卡州立大學的計算機科學系學者調查了代碼托管網站GitHub上的300萬次代碼拉請求以及142萬名可通過頭像和電郵 分辨性別的程序員用戶。拉請求即Pull Requests，意思是請求將自己代碼合并到別人的項目中，代表著編程工作的被認可程度。(注：加州理工州立大學(Cal Poly)不是加州理工學院(CalTech))。

研究人員在調查報告中寫道，“在開始調查之前，我們假定女程序員發出的’拉請求’的被接受率會低于男程序員，情況卻并非如此。”

實 際上，如果隱去性別因素進行盲測，女程序員的這一比例為78.6%，而男程序員則是74.6%。如果排除提出拉請求者已經是此前參與者的情況，女程序員的 被接受程度依然高于男性同行(64.4%對62.7%)。不過，如果可以識別出來自女性，那么她們代碼的被接受度就會直線下滑到62.5%。

報告的結論是，如果拋開性別因素，女程序員工作的被認可程度高于男程序員，而且這是橫跨諸多開發語言的普遍現象；但加入性別特征之后，她們的工作就更容易遭到拒絕。換句話說，在代碼的世界里存在著性別偏見。

雖 然GitHub用戶并不需要表明性別，但一些注冊用戶的頭像還是看出性別；而且，從他們的電子郵件對應的Google＋賬號也可以辨別性別。為了研究性別 因素對代碼被接受度的影響程度，研究人員識別了142萬名用戶的性別。那些無法判別性別的GitHub用戶則沒有包括在此次調查中。由于男女程序員絕對數 量相差巨大，因此GitHub上的男女程序員“拉請求”數量也差距明顯。但研究人員表示，男女程序員的“拉請求”被接受比例具有統計學上的顯著性。

看起來，制約女程序員職業發展的更多的是性別本身，而不是她們的編程能力。調查報告《開源中的性別偏見：男女程序員拉請求被接受率》原文可參見 https://peerj.com/preprints/1733.pdf 。

來自： http://www.oschina.net//news/70687/women-programmer-better-than-man