Um novo estudo sugere que códigos escritos por mulheres têm um maior índice de aprovação do que aqueles escritos por homens, mas somente quando o gênero delas não é revelado.
Para chegar a essa conclusão, pesquisadores nos Estados Unidos usaram a plataforma open source GitHub, que não exige que seus desenvolvedores informem o gênero deles no perfil.
Eles analisaram cerca de 1,4 milhões de usuários da comunidade e descobriram que os pedidos de alterações nos códigos eram mais aceitos quando realizados por mulheres.
“Nossos resultados mostram que as contribuições de mulheres tendem a ser mais aceitas do que homens”, destaca o estudo.
Segundo os pesquisadores, uma vez que a informação sobre o gênero de seus usuários não é obrigatória no GitHub, eles recorreram a outros dados informados nos perfis, como endereços de e-mail que poderiam ser checados com uma conta no Google +.
O estudo concluiu que 78,6% das mudanças em códigos feitas por mulheres foram aceitas, quando 74,6% feito em relação a homens.
No entanto, aqueles perfis que deixavam claros que eram de mulheres, tinham menor taxa de aceitação do que aqueles cujo gênero não estava tão óbvio, diz o estudo.
“Para usuários de fora, nós vemos uma evidência para a questão do gênero. As taxas de aceitação de mulheres são 71,8% quando elas usam perfis neutros, mas caem para 62,5% quando o gênero delas é identificável. Há também uma queda similar para homens, mas o efeito não é tão significante”, destacam os pesquisadores.
“Nossos resultados sugerem que apesar de mulheres serem mais competentes no Gitub, de forma geral, no entanto existe um viés em relação a elas”.
Para análise, os pesquisadores consideraram vários fatores, como se uma programadora tinha maior probabilidade de responder a problemas conhecidos, se as suas contribuições foram mais curtas e por isso mais fácil de avaliarem e a linguagem de programação usada, porém eles não conseguiram encontrar uma correlação.
Em entrevista a BBC, Sue Black, cientista da computação, disse que estudos como esse devem levar a uma nova geração de mulheres interessadas em aprender código, assim como a se dedicarem a carreiras na tecnologia nos próximos anos.
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