计算中的时序分析与性别偏见

近期关于计算领域性别偏见的研究使用涉及性别自动预测的大型数据集来分析计算出版物、会议及其他关键群体。性别偏见部分由软件驱动的算法分析所定义，但广泛使用的性别预测工具用于历史研究时可能导致未被承认的性别偏见。许多名字在数十年间会改变归属性别：即“Leslie问题”。对社会保障管理局数据集——每年所有给定名字，按归属性别和使用频率标识——在1900、1925、1950、1975和2000年的系统分析，允许对“Leslie问题”进行严格评估。本文识别出300个在1925-1975年间具有可测量“性别转变”的给定名字，并突出其中转变最大的50个给定名字。本文定量地证明，存在净“女性化转变”，这可能导致在早期数十年（恰逢计算机科学职业化）对女性计数过多（及对男性计数过少）。被广泛接受的“使编程男性化”观点的某些方面可能需要修正。