涉及人类性别和性变量数据的伦理考量
摘要
在统计分析中包含人类性和性别数据会引发对数据收集、组合、分析和解释的多重考量。这些考量并非性变量和性别变量所独有。然而，考虑到统计学和数据科学伦理实践标准与性和性别变量的相关性恰逢其时，其结果可应用于其他社会文化变量。历史上，人类的性别和性一直采用二元系统进行分类。这种传统持续存在主要是因为它简单，而非因为它能产生最佳的科学信息。二元分类简化了旧数据集和新数据集的组合。然而，这种分类系统消除了受访者阐述其性别认同的能力，混淆了性别和性，并通过合并有效且真实的类别掩盖了潜在的重要差异。这种方法延续了历史的不准确性、简单性和偏见，同时也限制了从人类数据分析中涌现的信息。该方法还违反了美国统计协会 (ASA) 统计实践伦理指南的多个要素。通过非二元分类捕获的信息可能与分析方法的选择以及基于其他专家统计工作的决策相关。统计从业者越来越关注不一致、无信息量甚至不道德的数据收集和分析实践。本文介绍了人类性别和性数据收集与分析的历史背景，基于与 ASA 伦理指南的一致性对几种常见的调查提问方法提出了批评，并探讨了从设计到分析和解释阶段人类性别和性数据伦理考量的范围。
引用
@article{arxiv.2401.01966,
title = {Ethical considerations for data involving human gender and sex variables},
author = {Suzanne Thornton and Rochelle E. Tractenberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.01966},
year = {2024}
}
备注
To appear (verbatim) in H. Doosti, (Ed.). Ethics in Statistics. Cambridge, UK: Ethics International Press. Originally published (verbatim) in Proceedings of the 2022 Joint Statistical Meetings, Washington, DC. Alexandria, VA: American Statistical Association. pp. 340-414. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2309.07180, arXiv:2309.08713