ACM通信
关于多样性的数据
信贷:莎拉·汉森
人们一起工作可以取得比他们单独工作更多的成就;这是组织建立的基本原则。社会科学家已经证明，成员在有意义的方面是异质的团队和组织，例如，在技能集、教育、工作经验、对问题的看法、文化取向等方面，比成员同质的团队有更高的创新潜力。这些发现并非没有争议，但考虑到该领域在几个重要维度上的相对同质性，这些发现对计算行业的影响是深远的。以2012年美国研究机构颁发的计算机科学、计算机工程和信息学学位的构成为例
关键的见解
- 13.3%的理学学士学位、28.7%的理学硕士学位和19.2%的博士学位授予了女性，而1986年计算机科学理学学士学位的比例高达37%。
- 5.3%的学士学位授予了非裔美国人，2.7%的硕士学位授予了非裔美国人，2%的博士学位授予了非裔美国人。
在计算机专业人员中，美国大学中大约20%的计算机系教师是女性，1.6%是非洲裔美国人。50类似的数字也存在于工业中。
多样性、偏见和刻板印象传统上都是用非常相对的术语来讨论的:关于人们是否认为存在偏见的调查，等等。近年来，富有想象力的研究人员想出了一些方法，可以收集有关拥有多元化劳动力的好处和挑战的量化数据。这篇文章探讨了多样性可以给团队带来的好处，以及认知因素，即基于社会群体成员身份的刻板印象，它阻碍了我们实现最佳的多样性水平。
多元化的好处
多元化的团队更有效:他们会产生更好的财务结果和更好的创新结果。这些结果表明，拥有一个多元化的组织是商业的当务之急。
财务业绩．女性在高级职位中所占比例较高的组织，财务业绩更好。
从2007年到2009年，在执行委员会中女性比例排在前四位的公司，其股本回报率比执行委员会中没有女性成员的公司高出41%，息税前利润高出56%(见图表)图1）.15
至少有三名女性担任董事会成员的公司的财务业绩更好:2007年，股本回报率为16.7%，而平均水平为11.5%;销售回报率为16.8%，而平均为11.5%;投资资本回报率为10%，而平均回报率为6.2%图2）.26
在其他地区也是如此。女性领导的印度公司的利润在五年内增长了56%，但在三年内增长更快，达到了64%。33同期，BSE-30指数成份股的涨幅分别为27%和23%。
在种族方面也发现了类似的结果:种族多元化程度较高的组织与更高的销售收入、更多的客户数量、更大的市场份额和更高的利润有关。在同一项研究中，更大的性别多样性还被发现与更好的销售收入、客户数量和盈利能力有关。23
这些研究是相关的:因果关系可以推断，但不能证明。研究人员假定，多样性实际上可能是企业绩效的一个因果决定因素，因为当组织多元化时，创新会增加。下一节将回顾这一证据。
创新．多样性已经被证明创造了一个认知和社会环境，这是创新的积极指标和常规任务的消极指标。这些动态可能会对我们领域的学术产生现实世界的影响。
在一项关于集体智力和创造力的研究中，研究人员对18至60岁的受试者进行了标准智力测试，并将他们随机分配到各个团队。每个35人的团队被要求完成几项任务，包括头脑风暴、决策和视觉谜题，并解决一个复杂的问题，这个问题对一个聪明的人来说太难了:也就是说，需要一个团队。团队根据他们的表现给出了智力分数。
团队集体智力的唯一预测指标是团队中是否有女性。注意，所有的高分组都接近50%是女性;一些得分较低的团队也接近50%，但性别混合较少的团队得分不高。这对研究人员来说是一个令人惊讶的结果。随着调查的深入，研究人员发现，这种差异在于是否拥有社交技能，从而有可能利用所有团队成员的贡献，而这些技能与女性的相关性要大于男性。图3说明了团队组成与成功的关系。48，49
专利授权是另一个显示多样性好处的领域。自1980年以来，美国颁发的所有计算机技术专利中，超过90%都只授予了男性。然而，混合性别专利的引用量比单一性别专利多26% - 42%。42012年该报告的更新显示，混合性别专利通常有大量的作者。更高的引用率(在2012年的更新中增加了30%到40%)与更高的作者数量相关。这其中的原因还没有被很好地理解。
这些结果显示了不同的组织组成、财务成功和创新之间的相关性。虽然多样性和成功之间没有明确的因果关系，但在不同的方法和不同的地区，结果已经得到了证明，这在一定程度上需要引起注意。
多元化团队面临的挑战
不幸的是，让多元化的团队变得有效并不容易。一个有很多因素会影响预期的效果:让整个团队高效工作。以下任何一种情况都可能产生潜在的负面影响:
- 无意识的偏见,
- 刻板印象威胁,
- 被排除在重要的社交网络之外，
- 缺乏榜样，而且
- 不知道经理。
以下部分主要讨论无意识偏见和刻板印象威胁。
无意识的偏见．限制团队或组织中存在的多样性，抑制多样化团队潜在成功的因素之一，是无意识的偏见，也就是刻板印象，我们基于他们所属的社会群体对人们持有的偏见。简单地说，刻板印象是我们归因于社会群体成员的特征、特征、技能和价值观的集合，如性别、种族、年龄、宗教、国籍等。这些是通过文化信息和故事，来自家人和朋友的评论，媒体的描述等等来学习的。尽管我们的初衷是好的，但这些刻板印象会使我们对周围人的印象产生偏差，并影响我们的行动。在工作环境中特别相关的刻板印象包括那些明显的特征，如性别、种族、体重和年龄;但也包括那些不明显但相对容易辨别的，如教育背景和国籍。
哈佛大学的“隐式计划”举办了一项关于隐式联想的在线测试:通过用户响应时间来衡量用户在两个概念之间的隐式联想。有许多相关的报告，结果令人震惊。5
- 几乎每个人都有可测量的偏见(例如，70% - 80%的人对技术领域的女性有偏见，或者更喜欢白人而不是非洲裔美国人，或者更喜欢年轻人)。
- 几乎没有人报告这样的偏见(例如，15%的人报告偏爱白人)。
- 即使是受偏见影响的人也可能有这种偏见。例如，我被测试为对科学技术领域的女性有中度偏见，这完全违背了我的个人利益。
这本书盲点5解释内隐联想测试的发展及其结果，探讨无意识感知与我们假设之间差异的原因。例如，人们发现年龄是测试中最强烈的偏见之一;即使在老年人中也是如此，在传统上重视年龄和经验的亚洲社会也是如此。5盲点还考虑了测量偏差和结果或行为之间的任何预测联系的证据;这方面的结果还没有定论。
在个别情况下，偏见可能很难核实。然而，总的来说，偏见和其他形式的无意识决策是很明显的:
- 在《财富》500强公司中，约58%的ceo身高都在6英尺以上。(约183厘米)，几乎三分之一的人身高超过6英尺。2。(约188厘米)。在总人口中，大约14.5%的人身高超过6英尺。高于6英尺的比例为3.9%。2。17大多数人都不相信身高能预测能力，然而，人们经常做出这样的选择。事实上，身高与事业成功密切相关。
- 在实验室的情况下，候诊室里的候选者要么独自一人，要么坐在另一个候选者旁边。坐在超重应聘者旁边的应聘者比独自坐着或坐在体重中等的应聘者旁边的求职者被录用的可能性更低，而且与他们自己的体重无关。46
- 在对某一特定人口五年来的工资数据进行审查时，发现体重和收入之间存在相关性:对妇女来说，这是一种负相关性;对男性来说，这是正相关的，不包括肥胖。27
- 一项令人不安的发现是，即使在控制社会经济阶层和保险覆盖范围的情况下，非裔美国人和其他少数族裔获得的医疗干预措施和效果也较差。5
- 在英格兰北部一家公司的咖啡站，标有牛奶(按荣誉制度放入茶或咖啡中)支付金额的牌子上贴着花朵或眼睛的照片，照片上的周间隔为一周。戴眼睛的那几周收到的钱大约是戴花的那几周的两倍。如果眼睛直接向外看，接收到的量会高得多;看到图4．虽然他们的行为明显受到照片的严重影响，但在试验结束时，没有人记得照片的变化。7显然，在每一个案例中都存在无意识的决策，但数据本身并不能提供克服偏见的工具。
在美国受人尊敬的研究机构里，理科教师对男性学生表现出明显的偏见:他们收到的实验室经理的申请只有名字的性别不同。男性学生的能力明显高于女性学生，平均工资更高，导师机会也更多。重要的是，就连女教师也表现出这种偏见。32男教员平均向男学生提供30,520.83美元，向女学生提供27,111.11美元。女教师平均向男学生提供29,333.33美元，向女学生提供25,000.00美元。
尚卡尔·韦丹塔姆(Shankar Vedantam)解释了这些例子中的偏见，他说，对于我们每天经历的情况，我们创造了一套心理捷径，或启发式，我们在大多数情况下积极对抗这些偏见，直到我们认为这种偏见是“不好的”。例如，你会看到非常小的孩子，以及痴呆症患者，表现出强烈的偏见;或者政客们在疲倦的时候会说漏嘴。46
到目前为止，我一直把刻板印象过程描述为个人和团队运作的一种消极力量。然而，这个过程实际上源于一个适应性的，通常是功能性的心理过程。心理启发式和认知捷径使我们能够在没有有意识思考的情况下处理信息:它们填补了我们在做决定时经常经历的信息空白。换句话说，思维习惯帮助我们为更困难的任务节省脑力。约瑟夫·派普的经典休闲，文化的基础35很好地阐述了这个理论。在20世纪80年代，人们认为我们可以通过采访脑外科医生或石油勘探专家等专家来创建专家系统，并创建一个规则链接式的环境来重建他们的决策能力。问题是专家们不知道他们是如何知道他们所知道的。也就是说，专家们正在利用潜意识大脑在不同的经验和知识片段之间建立联系。在软件开发中，我们在最熟练的工程师身上看到了这一点:他们可以调试一个复杂的问题，但他们可能无法指定一组与咨询专家一样有效的规则。
然而，它确实说明，我们应该更好地了解自己的偏见和无意识的决策。
刻板印象威胁．在吹口哨维瓦尔第，47克劳德·斯蒂尔发表了关于刻板印象效应和身份威胁的研究历史。他最初试图解决的问题是，为什么大学入学分数不能预测非裔美国人的大学成功?斯蒂尔断言，我们每个人都有多重身份(比如我是一个女人;我是麻省理工学院的校友;我是美国人);我们会对受到威胁的身份做出回应。他说，“因为我们有一个特定的特征而受到威胁，这让我们最清楚地意识到自己是一个特定类型的人。”在斯蒂尔的术语中，每一种身份都有他所谓的“身份偶然性”;在特定的社会情境中，每一种偶然性都可以是积极的、中立的或消极的。47
基于对这一领域和其他领域的研究，包括女孩和女性在科学和数学方面的成功，我们已经确定，当一个人面临与刻板印象一致的情况时，这种刻板印象将他或她的身份与负面偶发联系在一起，如果这个人在意这一点，那么他的表现就会受到影响。例如:
- 当没有刻板印象威胁时，女孩在数学测试中的表现和男孩一样好，但当刻板印象威胁很高时，女孩的表现明显更差。39
- 它从很小的时候就开始了:57岁的女孩在数学考试中，如果她们先给一个抱着洋娃娃的女孩的图片上色，就会比给一个用筷子吃饭的亚洲儿童的图片上色或给一幅风景画上色表现得更差。2
- 如果被告知女性在这类练习中表现出色，或者在考试前阅读了有关成功女性的报道，那么女性在数学任务中就会表现出色。30.
- 当人们想起亚洲人对数学的刻板印象时，白人男性的数学表现更差。3.
- 黑人在运动能力测试中比白人表现更好。42
- 但更糟糕的是，如果这个问题被呈现为“体育战略情报”的问题。42
- 请注意，对于要感受到的效果，不需要明确地提到原型。40
一般来说，人们不会报告自己受到了刻板印象威胁;他们说他们感觉不到任何压力。47但也有可以测量的生理影响:血压、出汗;这与工作表现有关。14
为什么这很重要?我们想要区分能工作但有压力的人和不能工作的人。此外，这些影响是持续的:它不会在求职面试时结束。理想的环境让每个人都能发挥最大的水平，但刻板印象威胁会干扰这一点。
消除刻板印象威胁的方法有很多。请注意，建立信任是至关重要的，以下几点建议会有所帮助:
- 一份可信的声明:“这项测试已被证明不受刻板印象威胁的影响”或“这项测试是一项解决问题的研究，而不是对个人能力的诊断。”39
- 提醒被试者一个积极的刻板印象:“你是斯坦福大学的学生”，或者“你是亚洲人”。36
- 斯蒂尔将临界质量定义为“一个环境中有足够多的少数群体，其他少数群体不再因为自己是少数群体而感到不舒服。”确切的数字很难定义，但在管弦乐队中，40%的女性被视为临界群体:“在这个点上，男性和女性都开始报告更令人满意的体验。”47在美国最高法院，又增加了一名女性法官。44在另一个实验中，招聘手册上有员工的照片;非裔美国人申请者在看到33%的面孔是少数族裔时开始感到安全，而白人申请者在所有少数族裔中都感到安全(33%是实验中使用的最高比例)。37当女性和三个女性一起参加数学考试时，她们的表现要比两个女性和一个男性组成的小组好;这些群体中的女性比一女两男群体中的女性表现得更好。25
- 提供可信的叙述:倾听有类似经历的人的经历和克服了这种情况的人的经历是有帮助的。47这包括可扩展的智力观(也就是说，你可以学习)和自我肯定，如下一点所解释的:
- 花15分钟写一篇肯定自己积极价值观的文章，已被证明对课堂表现有持久的积极影响。12
- 改善批评性反馈:中性反馈或鼓励并不能减轻身份威胁带来的压力。你可以这样说:“我有很高的标准，我认为你可以达到，我们将共同努力实现这一目标。”不同之处在于参与。13
- 支持社区:在美国大学里，非裔美国学生和亚裔学生的一个关键区别是亚裔学生会聚在一起，分享他们的经历，一起学习。感到孤立的人有时会拒绝帮助，因为他们认为这会证实刻板印象。非裔美国学生并不倾向于自然地组成学习小组;当引入这些社区时，它们的性能显著提高。45
- 培养小组间的对话作为学习机会。这些对话是困难的，因为人们害怕显得有偏见或消息不灵通，所以他们经常回避这种情况。他们下意识地把椅子拉得更远。当调解人在对话开始时说，紧张是正常的，但对话应该被视为一种学习经验，这就向人们发出了一个信号，即差异是可以学习的。人们把椅子拉得更近了。当主持人说参与者不会被评判，或者主持人说欢迎所有观点时，这种情况不会发生。18
刻板印象的后果．正如前面提到的，还有许多其他的力量会阻碍多样化团队的最佳运行能力。
刻板印象让我们觉得我们对别人的优点、缺点和个人特征有有用的信息。但它们也以一种更具规范性的方式起作用:它们塑造了我们对人们应该做什么的期望，尤其是在工作中。因此，人们期望女性在工作中具有培养能力和协作能力，这与她们固有的优势是一致的。当他们偏离这一点时，就会受到惩罚。人们不期望男人是无私的，但如果他们是，那么他们会因为给予帮助而受到赞扬。这在一个实验中得到了证明，在这个实验中，一个人被要求帮助完成一项技术任务:如果他们提供帮助，男性会得到更高的绩效评价，而提供帮助的女性则没有;她的表现评分保持在基础水平。如果一个人拒绝协助，那么他的工作的等级不会改变;如果一位女性拒绝提供帮助，她的绩效评价就会下降。21
大多数人都不相信身高能预测能力，然而，人们经常做出这样的选择。事实上，身高与事业成功密切相关。
如果一名男性和一名女性一起完成一项男性刻板印象的任务，大多数人会把这项任务的成功归功于男性，除非
- 女人的贡献被明确地归因于
- 有关于任务结构的信息，或者
- 有一些明显的例子表明这个女人有能力。22
男性和女性领导者在可接受的沟通方式上存在差异:女性的可接受行为范围非常狭窄。一般来说，女性说话的时间更少，更容易被打断，如果她们真的打断了某人，那很可能是另一个女性。43因此，女性不太可能在会议上发言:这是领导者的一项重要素质。
对男性有效的职业发展策略并不总是对女性有效。如果只比较那些没有为了家庭而暂停工作的女性和男性，她们在成就水平上仍然存在显著差异。10一项关于理想工作者神话的研究说:“让人们知道她们的成就对女性最有好处。男性受益最多的是寻找外部机会，模糊工作与生活的界限。双方都能从接触强大的其他国家中获益。”报告还称，“换工作加速了男性的薪酬增长，但放缓了女性的薪酬增长。”研究表明，赞助者积极推动并为被赞助者承担风险的赞助，比导师制(导师制仅提供建议)对女性更有效。24
男女之间还有其他可以观察到的职业差异:女性为了加薪或升职而换工作的可能性比男性低10%以上;但她们因为糟糕的经理而换工作的可能性比男性高出近10%图5）.9无论是男性还是女性，离开工作去照顾家庭的人数都非常少。同样在日本，因照顾孩子而辞职的女性(32%)比因工作受阻而辞职的女性(49%)少得多。11一种解释是:很难平衡工作和养育孩子的关系，除非工作有回报，否则人们不太可能愿意留下来。此外，不同的职业优先顺序也有所不同:一刀切的管理结构并不适合多元化的组织。
这一理论得到了一项关于女性为什么留在工程领域的研究的支持:选择留在工程领域的人都很投入，基本上充满希望，对他们看到的问题也很积极。8
即使是很小的偏见，也会导致少数族裔在公司高层的代表性出现很大差异。在模拟升职时，只有1%的女性评分偏差，并设定了8个晋升等级。模拟开始时，每个级别有50%的女性，直到整个组织被新员工取代时结束。在模拟结束时，在组织的最低级别有53%的女性，而组织的最高级别只有35%的女性。29
跨性别研究表明，社会对待同一个人的方式存在一些根本差异，无论是男人还是女人。这些研究特别有趣，因为同一个人经历了两种性别的生活。研究一致表明，转变为女性的男性在转变后平均工资较低，而转变为男性的女性工资更高，而且日常生活更轻松。38一个非常有力的例子是斯坦福大学两位生物学家的历史，本·巴雷斯(Ben Barres，男，前为女)和琼·拉夫加登(Joan Roughgarden，女，前为男)。46
本·巴雷斯曾说过:“当谈到偏见时，相信精英统治的欲望似乎是如此强大，以至于在一个人自己经历了足够多的有损职业生涯的偏见之前，他们根本不相信它的存在……到目前为止，我注意到的主要区别是，那些不知道我是变性人的人对我更加尊重:我甚至可以在不被一个男人打断的情况下完成一整句话。”另一方面，琼·拉夫加登(Joan Roughgarden)曾说过，作为一名女性，“你在说话的时候会被打断，你无法吸引注意力，但最重要的是，你无法框定问题。”
本·巴雷斯也在自然6驳斥了劳伦斯·萨默斯的演讲，萨默斯在演讲中暗示女性天生在科学方面的天赋较低。他援引的研究表明，许多遴选过程对女性和少数族裔的能力设置了极高的门槛:在研究拨款申请的情况下是2.5倍。然而，大多数人都强烈希望相信世界是公平的，因此人们普遍认为几乎不存在歧视。他提出了一些减少歧视的建议。
案例研究:什么有效
到目前为止所描述的许多问题都是重大的社会问题，这些问题导致少数族裔学生进入劳动力市场的管道分散。尽管管道狭窄带来了挑战，但大胆的领导者们已经在减少计算机行业的性别差距方面取得了重大进展，正如我们将通过几个例子展示的那样。
哈维马德学院(Harvey Mudd College)是一所理工科文理学院，通过采取以下措施，该校计算机科学专业女生的平均比例在五年内从12%降至40%左右:19
- 计算机科学入门课程被改得更加全面，不再假设学生已经知道如何编程。设计系统来解决自己关心的问题的行为是一个很大的动力。第一学期所有学生都必须上计算机科学课。
- 学校鼓励一年级的女学生参加格蕾丝•霍珀计算机女性庆典(Grace Hopper Celebration of women in Computing)，这是一个大型会议(约4000人参加)，无论专业如何;很大比例的学生选择参加。这提供了榜样，打破了人们对计算机的刻板印象:数以百计的快乐、成功的技术女性参加了她们职业生涯的各个阶段。即使是那些选择不学习计算机科学的女性也表示，这一事件对她们的职业选择产生了巨大的影响，因此许多人决定学习计算机科学。
- 第一年之后，每年约有10名女学生接受研究项目，为期4年。在这个时候，仍然有一些学生(无论男女)在第一年之后就有机会进行研究。
这些建议都不能单独提供一个特别新的见解，但它们结合在一起产生了巨大而持久的影响。考虑这些结果:
- 与此同时，Harvey Mudd的女性注册人数从33%增加到46%。
- 这些变化吸引了更多的计算机科学专业毕业生:Harvey Mudd在2014年毕业的计算机科学专业毕业生超过70人，而以前只有25到30人。
- 2014年，马德学院56%的工程专业毕业生是女性。计算机专业毕业生中女性的比例为39.4%。
总的来说，他们打破了女孩对计算机科学的刻板印象，他们提供了自信和榜样，他们向所有的学生，而不仅仅是女性，展示了他们可以在计算机科学中产生的影响。
刻板印象让我们觉得我们对别人的优点、缺点和个人特征有有用的信息。
收集和发布数据的重要性可以用麻省理工学院科学学院的例子来说明。大约在1993年，麻省理工学院的几位理科资深女教师觉得在实验室空间的分配、委员会任命等方面存在偏见。他们得到了院长的支持，并从1995年开始进行了一项全面的研究，研究表明，确实在一些科学部门，具有相似成就的男女之间在工资、资源、奖励和分配空间方面存在差异。委员会随后确立了解决这些问题的目标。这项研究取得成功的一个重要因素是数据的使用，以及在委员会中包括高级女教员和曾经担任系主任的男教员。1999年发表了一份报告，它的公开性更加引人注目。31重要的是，后续工作的一部分是继续收集和审查数据。2011年的一项后续研究显示出明显的进展:例如，一名女性被聘用为该研究所的院长。招聘人数有所增加:在这项研究之前的10年，甚至20年里，女性占教职员工的比例约为8%。女性教师在科学领域从30人增加到52人，在工程领域从32人增加到60人;女性现在担任一些高级行政职位。
举个例子来说明多样性对团队成功的贡献，谷歌上You-Tube的封闭字幕功能是由一位聋人工程师Ken Harrenstien开发并发布的。20.事实证明，封闭字幕具有巨大的商业影响，超出了那些听不见的人的社区;远远超出了预期。这在很大程度上要归功于Harrenstien和他的无障碍工程师Naomi Black的努力和倡导。
结论
多样性对于创新的组织来说很重要，但是一个组织的文化决定了社区中的少数群体成员是否能够茁壮成长。计算机科学作为一门学科，在吸引和留住女性和少数族裔从业人员方面做得并不好，无论按人口比例比例计算:授予女性的理学学士学位比例在1986年达到顶峰，目前仍在下降。34自计算机科学学科成立以来，来自少数群体的人对它做出了最高水平的贡献，尽管他们面临着障碍，包括他们的成就的可见度有限。如前所述，评分中哪怕只有1%的偏差都可能导致晋升率降低和组织高层的人口失衡。29这使得意识到相关研究的可重复性变得极为重要。b
总结一下，领导者可以做些什么来让多元化的团队更有效:
使数据可用．请注意麻省理工学院科学学院的研究所产生的惊人变化，因为收集到的数据提供了深刻的见解，并公开发表了结果。31
营造信任的氛围．回想一下，留在工程领域的女性都是充满投入和希望的。8
注意临界质量．25，41，44为了达到临界数量，组织应该采取行动，从招聘和晋升过程中消除偏见。
提供可信的叙述．为每个人提供机会，让他们看到自己是成功的:认识更有经验、更成功的人，与自己相似，面临同样的障碍。30.，41了解对该领域做出贡献的少数人的历史，并确保这些成就被知晓。
采用一种可扩展的智力观:证明你相信技能是可以学会的。41
了解自己的偏见．阅读一些关于无意识偏见和IAT的文献，然后进行内隐态度测试5在https://implicit.harvard.edu/implicit/．
拥抱差异:回想一下管理研究中的女性，9作为管理者，要注意个人需求的差异。
培养小组间的对话，将其作为学习机会。18
记住，偏见的主体并不总是意识到偏见对他或她的影响。41
对于组织来说，重要的是，担任关键职位的个人要赞助有前途的妇女和少数民族。10，24
一个说“我们重视多样性”的组织比一个说“我们是色盲”的组织更值得信任。37
价值观肯定已被证明对课堂表现有长期持久的积极影响。12，41
在做重要决定之前，确保你吃得饱饱的:在一项研究中，测试了受试者对同性恋的偏见。一半的受试者在测试前喝了加糖的柠檬水;另一半人喝的是加糖的柠檬水。吃糖的受试者比吃糖替代品的受试者表现出较少的偏见。16
致谢
由于我对这个课题的兴趣，我亲自进行了这项研究，任何遗漏都是无意的。我要感谢许多给我寄来相关文献的人，但最特别的是Caroline Simard，她对这一领域进行了广泛的研究(注意，相关研究的主体比这里引用的要多)。我要特别感谢Robin Jeffries和Brian Welle对本文的批判性阅读和评论，感谢Bryant York对黑人移民计算机科学家的参考，感谢Alan尤斯塔斯在谷歌将多样性作为优先考虑方面发挥的重要作用。
参考文献
关于完整的参考列表，请参考ACM数字图书馆的补充材料或我的博客http://rule-of-one.blogspot.com．
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脚注
a.这里引用的许多研究都涉及女性，但这些结果应被认为在很大程度上适用于所有多样性的轴;例如，性别、文化和民族出身、性取向、年龄、教育背景、宗教和其他生活经历。研究外部不可见的差异，比如经济阶层的差异，比研究性别或种族等可见差异要困难得多，但在讨论多样性时，考虑这些不太可见的差异也很重要。
b.这项研究对我来说特别有意义，因为我从1995年到2014年在国外生活的经历。我开始明白，人们是通过他们自己的经历和文化态度来看待我的。同样，我也更好地理解了我自己的本土文化对其他文化的偏见，有时会导致根本性的误解。也许一个人能接受的最有效的训练，就理解什么是少数群体而言，就是成为一个少数群体:生活在一个地方，在那里你是唯一一个和你一样的人。然而，这些研究可以帮助我们理解在日常生活中成为他人意味着什么。
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