A esta edad las niñas comienzan a creer que los hombres son más inteligentes
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A esta edad las niñas comienzan a creer que los hombres son más inteligentes

Las niñas empiezan a verse a sí mismas como menos talentosas que los niños a partir de los 6 años, según un estudio publicado en la revista Science.
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Por BBC Mundo
30 de enero, 2017
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Las niñas empiezan a verse a sí mismas como menos talentosas que los niños a partir de los 6 años, según un estudio publicado en la revista Science.

Los resultados sugieren que los niños de apenas seis años ya están influenciados por los estereotipos de género como la idea de que la genialidad o la inteligencia es más común entre los hombres.

Los autores del estudio, que calificaron las conclusiones como “descorazonadoras”, sugieren además que el problema podría agravarse con el tiempo y llegar a afectar las decisiones educativas a largo plazo.

El estudio, en el que participaron 400 niños, fue una colaboración de las universidades estadounidenses de Princeton, New York e Illinois.

Los investigadores hicieron que grupos de niños de cinco, seis y siete años participaran en varias pruebas. Inicialmente vieron que tanto los niños como las niñas creían que su propio género era “brillante”.

Pero un año después empezaron a surgir diferencias de género.

Un experimento con 3 pruebas

Niño y niñaInvestigaciones anteriores encontraron que se tiende a atribuir las buenas notas en el colegio al esfuerzo de las niñas y a la habilidad natural de los niños.

En una de las pruebas les leían un cuento en el que el protagonista de la historia era alguien “muy, muy listo”, pero no estaba claro quién era ese personaje.

Después, los niños tenían que adivinar quién era el protagonista escogiendo una de cuatro imágenes, dos de hombres y dos de mujeres.

A los 5 años, los niños asociaban la inteligencia con su propio género a partes iguales: los niños escogían hombres y las niñas escogían mujeres en un 75% de las veces.

Pero a los 6 años, mientras que los niños seguían escogiendo hombres como “muy, muy listos” en un 65% de las veces, las niñas solo seleccionaron a su propio género en un 48% de las ocasiones.

En otra prueba los investigadores exploraron qué género esperan los niños que obtenga mejores notas en la escuela.

El equipo halló que aunque las niñas entre los cinco y los siete años eran más proclives a relacionar a su propio género con las buenas notas, no relacionaban esos logros con la inteligencia.

En una tercera prueba se invitó a los niños a que jugaran a un nuevo juego de mesa. Para algunos se describió como un juego “para niños que son muy, muy listos”. Para otros se describió como un juego “para niños que se esfuerzan mucho, mucho“.

Y descubrieron que las niñas de 6 y 7 años tenían las mismas probabilidades que los niños de jugar al juego de quienes se esfuerzan mucho, pero estaban mucho menos interesadas en el juego para niños “muy listos”.

¿Qué quieren decir estos resultados?

Niña pensando cuestiones complejasA pesar de tener buenas notas en la escuela las jóvenes son más reticentes a optar por carreras universitarias como la física, las matemáticas o la ingeniería, donde se percibe que hace falta cierta “genialidad”, según algunos investigadores.

El profesor Andrei Cimpian, uno de los investigadores involucrados, le dijo a la BBC que “el mensaje que sale de estos resultados es que los niños están expuestos a la noción cultural de que la genialidad es una cualidad más probable en los hombres que en las mujeres“.

“Es descorazonador ver cómo estos factores emergen tan temprano. Cuando lo ves, te das cuenta de la gran batalla en contra que existe”.

En estudios anteriores Cimpian había analizado las carreras académicas que están asociadas a la idea de que se necesita una genialidad innata para tener éxito.

Su argumento es que cuanto mayor es la percepción de que hay que ser un genio -como para la física- menor es el número de mujeres.

“A una edad temprana, los estereotipos de la sociedad pueden marcar diferencias en la trayectoria”, asegura.

A los cinco, seis o siete años no estás pensando en tu carrera, pero pronto empezarás a tomar decisiones sobre en qué asignaturas matricularte o qué clases extraescolares tomar“, añade.

“Incluso si las diferencias iniciales son pequeñas, pueden convertirse en algo mucho más grande”.

Los investigadores sospechan que la exposición a los medios de comunicación, los profesores, los padres y los otros niños influencian esos cambios en la percepción de género.

¿Un impacto para la industria?

Jóvenes estudiantes de ingenieríaIntervenir en la escuela secundaria es demasiado tarde, sugiere este estudio.

Christia Spears Brown, profesora de psicología y autora del libro Crianza más allá del rosa o el azul, dijo que estos resultados encajan con investigaciones anteriores que encontraron que los padres y los profesores tienden a atribuir las buenas notas en el colegio al esfuerzo de las niñas pero a la habilidad natural en el caso de los niños.

Según Brown las niñas internalizan esos mensajes culturales desde una edad temprana en su desarrollo, asumiendo que sí, pueden trabajar duro pero no son naturalmente astutas.

Y esa creencia puede explicar por qué a pesar de tener buenas notas muchas jóvenes no optan por carreras universitarias como la física, las matemáticas o la ingeniería.

Athene Donals, profesora de física experimental en la Universidad de Cambridge le dijo al diario The Guardian que “si en el futuro queremos tener una mano de obra con equilibrio de género en ingeniería, matemáticas o física está claro que las intervenciones en escuelas secundarias no son suficientes“.

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3 consejos para 'burlar' los algoritmos que te seleccionan cuando buscas trabajo

Aunque los algoritmos pueden jugar en tu contra cuando postulas a un empleo, existen maneras de aumentar tus posibilidades de quedar seleccionado.
25 de octubre, 2021
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A veces no son tus habilidades o tu experiencia las que pueden llevarte a conseguir un empleo cuando te postulas a un puesto de trabajo por el que están compitiendo cientos de candidatos.

Al menos no en la primera etapa de selección.

Las firmas que tienen que lidiar con complejos procesos de selección han delegado esa labor a sistemas de inteligencia artificial que escanean tu currículum y deciden si quedas eliminado o sigues en el proceso.

Son software de contratación predictiva que aplican ciertos criterios predeterminados de manera automática, según las características del puesto de trabajo.

Estas herramientas conocidas como ATS (Applicant Tracking System) funcionan sobre la base de palabras clave que define cada compañía de acuerdo al perfil del candidato que buscan y otros mecanismos de descarte.

Aunque hay diferentes tipos de ATS, en general operan de manera bastante similar.

“Buscan una mayor eficiencia en el procesamiento de datos”, le dice a BBC Mundo Hong Qu, director de investigación y académico de la Universidad de Stanford.

Estos sistemas les permiten a las firmas ahorrar tiempo y dinero.

Pero también les pueden jugar en contra cuando el algoritmo, por sus limitaciones, decide eliminar a buenos candidatos o cuando desarrolla sesgos basados en la repetición de patrones, agrega Qu.

Estos son algunos consejos para ganar a los algoritmos.

1-Usar palabras clave

Los algoritmos buscan palabras clave relacionadas con categorías como habilidades, experiencia, resultados o educación, y las ponderan de acuerdo con los requisitos del empleo.

Pero, según los parámetros que le haya entregado la empresa, puede incluir otros filtros más específicos.

Mujer ocn computador
Getty Images

Para utilizar las palabras clave, el primer paso es comparar tu currículum con la descripción de la oferta laboral.

De hecho, puedes repetir términos y expresiones contenidas en dicha oferta, adaptándolas a tu perfil.

A fin de cuentas, el algoritmo va a escanear en busca de aquellos atributos.

“Cuando incluyas palabras clave en tu currículum, trata de usar siempre el mismo lenguaje que se menciona en la descripción del trabajo”, escribió Liz Guarneros, asesora laboral en LinkedIn.

También aconseja utilizar estas palabras en el contexto adecuado y no rellenar espacios con ellas solo para que las identifique la máquina.

“Si bien esto puede ayudarte a superar el filtro inicial y sus algoritmos, no funcionará a tu favor cuando llegues a un reclutador”, apunta.

2-Incluir logros con resultados cuantificables

“Es muy importante ser específico”, dice el profesor Ku.

Por ejemplo, nombrar los programas computacionales que manejas, en vez de escribir que tienes “experiencia en análisis de datos”, sin dar detalles.

Los expertos aconsejan enfocarse en logros a través de ejemplos concretos, evitando una simple enumeración de responsabilidades.

En vez de decir: “Responsable de la supervisión de la estrategia de ventas. Las ventas aumentaron significativamente”, es mejor decir: “Dirigí un equipo de 10 personas encargado de supervisar la estrategia de ventas. Las ventas aumentaron un 20% en seis meses”.

Mujer con escaner en la cara

Getty Images

Para que tu currículum tenga un mayor impacto frente a los algoritmos, es preciso indagar qué está buscando la compañía y cómo habitualmente mide los resultados.

“Investiga cómo esa empresa mide el éxito. Averigua cuáles son las métricas de éxito“, señala Ku.

No todas las firmas evalúan de la misma manera el desempeño laboral.

En ese sentido, la investigación previa es clave. Tienes que decirle al algoritmo lo que “quiere escuchar”.

Otro elemento importante, agrega, es que incluyas en el currículum algo que te distinga del resto.

Imagina qué cosas tendrán en común quienes están postulando al empleo y luego piensa qué elemento diferenciador puedes ofrecer.

3-Utiliza un formato simple

Muchas personas fallan en el reclutamiento por algo muy simple: la legibilidad de su currículum.

Para que el algoritmo no te elimine, es esencial que el formato de tu currículum sea simple y “descifrable” por el sistema.

Fotos de varias personas

Getty Images
¿Es justo que una computadora rechace o apruebe tu solicitud de empleo?

En algunos sistemas ATS los currículums en formato PDF no funcionan.

Evita usar cualquier formato complicado. Cuanto más simple, mejor. Es decir, suele ser recomendable utilizar el formato Word.

Evita escribir tu currículum en dos columnas. Usa el formato estándar para que la máquina lea todo de corrido.

No incluyas fotos, gráficos o tablas. Deja de lado cualquier estilo creativo o muy sofisticado. Aunque te parezca aburrido, opta por un formato minimalista, sin distracciones, fácil de leer.

Utiliza títulos convencionales para dividir la información. Elige la manera tradicional, como por ejemplo, “Experiencia Laboral” o “Educación”.

Y siempre escribe la experiencia laboral en orden cronológico inverso.

Talento perdido

El estudio de la Escuela de Negocios de la Universidad de Harvard “Trabajadores ocultos: talento sin utilizar”, publicado en septiembre, señala que los algoritmos dejan fuera del proceso de reclutamiento a millones de trabajadores, algunos de los cuales podrían ser adecuados.

Por ejemplo, hay casos de hospitales en EE.UU. donde un algoritmo buscó que el postulante tuviese la habilidad de hacer “programación computacional”, cuando en realidad, la descripción del trabajo requería que el profesional ingresara los datos de un paciente en el computador.

Hombre con algoritmos

Getty Images

O también está el caso de un software que buscaba experiencia en “atención al cliente”, cuando la empresa requería reparadores de líneas de transmisión eléctrica.

Otros inconvenientes detectados por la investigación apuntan a que los algoritmos rechazan o dan una baja puntuación a las personas que tienen espacios en blanco o lagunas en su experiencia laboral.

El problema es que a veces se debe a un embarazo o al cambio de casa de una ciudad a otra. Son circunstancias extraordinarias que la máquina solo interpretará como un “vacío”.

Debido a problemas como éstos, hay desarrolladores de software que han estado buscando maneras de mejorar los algoritmos.

Incluso algunas empresas del sector tecnológico han eliminado el requisito de tener un título profesional para algunos puestos si el candidato cumple con el perfil que se busca.

El sesgo de los algoritmos

Desde otra perspectiva, los softwares pueden estar menos sesgados que los evaluadores humanos porque pueden programarse para ignorar características como la edad, el sexo y la raza.

Pero también puede ocurrir al revés.

Robot

Getty Images

“La inteligencia artificial también funciona con sesgos porque los algoritmos están entrenados para trabajar según patrones de éxito que se repiten en el tiempo”, explica Hong Qu.

“Los algoritmos amplifican los patrones del pasado y en ese proceso pueden discriminar por raza, género o edad“, explica el creador de AI Blindspot, un sistema que ayuda a los desarrolladores de software a reconocer sesgos que pueden afectar la toma de decisiones.

Por ejemplo, si en el pasado el 90% de los seleccionados para un empleo fueron de raza blanca, agrega, el algoritmo repetirá ese patrón por la manera en que funciona el aprendizaje de las máquinas.

O el algoritmo puede aprender por sí mismo a dar prioridad a candidatos que asistieron a las mismas universidades.

Pese a esas dificultades, los sistemas de inteligencia artificial siguen desarrollándose velozmente para ajustarse cada vez más a lo que buscan las empresas.

Lo que aconsejan los expertos es que, aunque los procesos sean largos y extenuantes, no hay que rendirse.

Y hay que tener en cuenta que si no has logrado pasar el primer filtro de selección, eso no implica que no seas un buen candidato.

Quizás con unos buenos ajustes a tu currículum, se abran nuevas posibilidades.


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