A diferença de gênero na pesquisa de ciência da computação não alcançará igualdade por mais de um século, de acordo com uma nova pesquisa divulgada na semana passada que mostrou que o ramo da ciência da computação não está só para trás, como também tem ido na direção errada.

Uma análise de 2,87 milhões de artigos de pesquisa em ciência da computação entre 1970 e 2018 mostra que “sob nossos modelos de projeção mais otimistas, a paridade de gênero está prevista para ser alcançada em 2100, e significantemente depois levando em conta suposições mais realistas”, escreveram os pesquisadores. “Em contraste, a paridade está projetada para ser alcançada dentro de duas a três décadas na literatura biomédica. Nossa análise das tendências de colaboração em ciência da computação revela taxas decrescentes em colaboração entre autores de diferentes gêneros”.

Os pesquisadores expuseram exatamente quanto tempo de uma linha de tempo que estamos analisando:

Crédito: os pesquisadores Lucy Lu Wang, Gabriel Stanovsky, Luca Weihs e Oren Etzioni (Instituto Allen para Inteligência Artificial em Seattle)

O estudo, primeiramente noticiado pelo New York Times, reafirma um problema fundamental de gênero no ramo de tecnologia. Outros campos, como biomedicina, estão com paridade muito melhor.

A indústria de tecnologia tem um problema de diversidade que se manifesta de muitas maneiras. Por exemplo, grupos de cientistas da computação majoritariamente brancos e e do sexo masculino costumam ter dificuldade em entender como a ciência, produtos, aplicativos e serviços podem impactar a vida de pessoas que não são exatamente como eles: mulheres, neste caso, e também negros. E olha que não estamos nem falando do quanto estes ambientes podem ser hostis para as mulheres.

O problema vem à tona em empresas gigantes de tecnologia, como Facebook, Microsoft e Google, que estão construindo coletivamente um futuro tecnológico que definirá o primeiro século. Pouca coisa, né?

Talvez o exemplo mais óbvio atual é do crescimento da vigilância por reconhecimento facial, que é uma tecnologia movida por inteligência artificial e aprendizado de máquina. Em uso em todo o mundo, veja o que a tecnologia significa com aplicações reais:

No início do ano, pesquisadores do MIT Joy Buolamwini e Timnit Gebru destacaram uma das maneiras pelas quais o reconhecimento facial é enviesado contra pessoas negras: rostos mais escuros são sub-representados nos conjuntos de dados usados para treiná-los, deixando o reconhecimento facial mais impreciso quando se olha para rostos de negros. Os pesquisadores descobriram que, quando vários algoritmos de reconhecimento facial forem encarregados de identificar o sexo, eles classificaram mal homens e mulheres de pele escura em até 34,7% das vezes. A taxa máxima de erro para homens de pele clara, por outro lado, foi inferior a 1%.

San Francisco se tornou recentemente a primeira cidade a banir o uso de vigilância por reconhecimento facial. Outros cidades e estados dos Estados Unidos também estão analisando o uso da tecnologia.

“As baixas taxas de crescimento na proporção de cientistas do sexo feminino na ciência da computação continua a desafiar mulheres entrando no ramo”, escreveram os pesquisadores. “Cientistas do sexo feminino podem enfrentar mais desafios em encontrar colaboradores do que os homens, devido à distribuição de gênero existente entre os autores e comportamentos de coautoria observados. Esperamos que essas descobertas motivem outras pessoas no campo a avaliar sua relação com esses preconceitos de gênero e considerem maneiras de melhorar o status quo”.