Informática

Los programadores rechazan más un código si saben que procede de una mujer

Una investigación descubre que cuando las programadoras no revelan su sexo, su código se acepta más que el de los hombres, pero si lo hacen público esta cifra se reduce en más de un 10%

  • Martes, 16 de febrero de 2016
  • Por Mike Orcutt
  • Traducido por Teresa Woods

Foto: Unas alumnas en el hackathon hackNY 2012.

En lo que a la programación informática se refiere, parece que cada vez hay más pruebas de que el campo está sujeto a una enorme diferencia de género. Y una nueva investigación sigue añadiendo pruebas que lo confirman.

Un equipo de la Universidad Politécnica Estatal de California y la Universidad Estatal de Carolina del Norte (ambos en EEUU) recopiló la información pública disponible de aproximadamente unos cuatro millones de usuarios de GitHub que iniciaron sesión en el servicio el 1 de abril de 2015. GitHub, un repositorio de códigos de programación, no requiere que los usuarios revelen su sexo, pero los investigadores pudieron utilizar otras informaciones y lo que denominan "una novedosa técnica de asociación de género" para identificar el sexo de algo más del 35% de esos usuarios, unos 1,4 millones personas.

El equipo también analizó las aportaciones de código nuevo que se hacían a los proyectos de otros desarrolladores de software. Los resultados revelan que el código escrito por mujeres se aceptaba un 78,6% de las veces. Para los hombres, la cifra fue del 74,6%. Pero cuando las programadoras sí indicaban su género, tenían muchas menos probabilidades de que su código fuese aceptado, cayendo la tasa de aprobaciones al 62,5%.

El estudio al completo es bastante exhaustivo, y merece un examen más profundo.

El conjunto de datos contenía un número desproporcionado de solicitudes de hombres, lo cual concuerda con el desequilibrio de género que se extiende por el mundo de la programación. Pero los autores afirman que la diferencia entre las tasas de solicitudes aceptadas es estadísticamente importante. Examinan un abanico de hipótesis que podrían explicar lo que observaron.

(Fuentes: BBC, Quartz, PeerJ)

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