다양성 : 후속 조치
지난 번 게시물은 인구 통계 학적 다양성에 대한 비즈니스 사례에 중점을 두었습니다. 간략히 요약하면, 성 및 인종 다양성이 더 큰 기업이 덜 다양성을 띠는 기업보다 우수한 기업이 동일한 결론에 도달하지 못했다고 주장하는 논문의 복제 시도. 대신, 이러한 다양성 측정은 일단 당신이 몇 가지 변수를 통제하면 비즈니스 성과와 무관합니다. 이는 인구 통계 변수 그 자체가 직무 성과와 관련이 없기 때문에 많은 직관적 인 의미를 만들어야합니다. 정보가 없으면 (예를 들어 남성이나 여성이 X 또는 Y 작업을 더 잘 수행 할 수있는 경우) 거친 프록시가 될 수 있지만 기술, 역량 및 관심사를 평가할 수 있으면 인구 통계 학적 변수가 더 이상 예측할 수 없습니다. 그 밖에. 남성 또는 여성 인 아프리카 또는 중국어로 특정 도메인에 대해 유능하거나 관심을 갖게하는 것은 아닙니다. 오늘날 나는 다양성 문제를 철학적 수준 이상으로 다루고 싶었습니다. 행운을 빌어 주제에 대한 토론을 구름을 피울 수있는 몇 가지 문제점을 이해할 수 있습니다.
그리고 내가 운이 없다면 …
인구 통계 학적 다양성에 대한 우려에 대한 정당성부터 시작합시다. 내가 본 것만 큼 사람들이 이걸 가지고 갈 수있는 두 가지 경로가 있습니다. 첫 번째 – 그리고 아마도 가장 일반적인 – 특정 직업에서 인종과 성의 다양성이 증가함에 따라 도덕적으로 정당화되었습니다. 여기에 논쟁은 특정 집단의 사람들이 역사적으로 특정 직책, 기관 및 역할에 대한 접근을 거부 당했기 때문에 과거의 잘못을 보상하기위한 배상의 수단으로 그러한 노력에 능동적으로 참여해야한다는 것입니다. 그것이 그 자체로 흥미로운 논의이지만, 나는 영향을받지 않고 더 많은 여성들이 직업에 참여해야한다고 주장하는 많은 사람들을 발견 하지 못했다 . 즉, "여성을 더 데려 오면 모든 것이 망가질 것입니다. 어쨌든 그들을 데려 오십시오. "이것은 우리가 인지의 다양성의 이점에 초점을 맞춘 첫 번째 동반자 인 인구 통계 학적 다양성의 증가에 대한 두 번째 정당화를 가져옵니다. 여기에있는 일반적인 생각은 모든 다른 그룹의 사람들이 적어도 같은 역할에서 잘 수행 할뿐만 아니라 다른 인구 통계 그룹의 사람들이 더 많이 혼합되어 실제로 혜택을 얻을 수 있다는 것 입니다. 은유 적인지 도구 키트가 클수록 세계의 도전을 성공적으로 충족하고 극복 할 가능성이 커집니다. 스위스 군용 칼에 여러 가지 다른 부착물이있는 것과 같습니다.
이 아이디어는 그 얼굴에 호소하지만, 지난 번에 보았 듯이 다양성은 눈에 띄는 이점을 발견하지 못했습니다. 우리가 그 결과를 기대할 수있는 몇 가지 이유가 있습니다. 첫 번째는인지 다양성 그 자체가 항상 유용하지는 않다는 것입니다. 너가 야영 여행에이고 너는 나무 조각을 볼 필요가 있으면, 너의 스위스 육군 칼에 부착 톱은 잘 작동 할텐데; 가위, 이쑤시개, 깡통 따개는 모두 문제를 푸는 데 효과적이지 않습니다. 비 톱니 모양의 칼조차도 작업에서 비효율적 인 것으로 나타납니다. 세계의 문제에 대한 해결책은 본질적으로 범용 적이 아닙니다. 그들은 해결할 전문 장비가 필요합니다. 이 은유를인지 영역으로 확대하여 타르 모래에서 역청을 추출하려는 경우 역사학 전공, 심리학 박사 과정 및 컴퓨터 과학자를 포함한인지 적으로 다양한 개인의 팀을 필요로하지 않으며, 학교 학생. 다양한 기술과 지식으로 문제를 해결하는 데 도움이되지 않습니다. 인지 적으로 다양하지 않은 석유 엔지니어 그룹을 고용했다면 더 잘할 수 있습니다.
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이것이 바로 직책을 고용하는 회사가 정기적으로 다소 구체적인 자격 요건을 나열하는 이유입니다. 그들은 우리 모두가 그렇듯이인지 적 다양성이 특정 업무를 효율적으로 해결할 때 항상 유용하지는 않다는 것을 이해합니다. 인지 전문화가 그 역할을합니다. 이 점을 인구 통계 학적 다양성으로 되돌려 놓으면, 문제는 분명해야합니다. 남성과 여성간에 또는 다른 인종 그룹간에 어떤인지 다양성이 존재하더라도 성능 결과를 잠재적으로 향상시킬 수있는 작업 관련성 이 있어야합니다. 차이가 관련이 있다고하더라도, 다양성이 성과를 향상시키기 위해서는 다른 인구 통계 학적 그룹이 다른 것의 기술 집합을 보완해야합니다. 말하자면, 여성이 남성보다 프로그래밍을 잘하는 경우 남성과 여성의 다양성 이 프로그래밍 결과를 향상시키지 못한다. 남성 대신 여성 고용의 비 다양성 결과가 나타납니다.
다양한 종을 포함시켜 트랙 팀의 중계 시간을 향상시키지 않는 것처럼
이제는 적어도 이론적으로는 그러한 보완적인인지 적 인구 통계적 차이가 존재한다는 것은 불가능하지 않습니다. 비록 이전의 규제가 이미 번거롭지 만 말입니다. 그러나 발생하는 다음 질문은 그러한 인식 차이가 고용 결정이 내려지는 시점까지 실제로 실제로 존재하는지 여부입니다. 사람들이 지식의 기술이나 시체를 무작위로 전문적으로 다루지 않기 때문에 그들이 기대하지 않는 이유가 있습니다. 남녀와 같은 집단간에, 또는 전체 인구 집단에서 인종 집단간에 상당한인지 적 다양성이있을 수 있지만 (실제로 의미있는 차이는 유익한 다양성 논증이 첫 번째 집단에서 의미를 갖기 위해 존재 해야 할 것입니다 장소) 사람들은 직업이나 대학 전공과 같은 그룹으로 무작위로 분류되지 않습니다.
대부분의 사람들은 예술 역사, 컴퓨터 과학, 심리학, 또는 그들이 할 수있는 모든 것을 희생하여 추구 할 정도로 수학에 관심이 없을 것입니다. 따라서 심리학에 충분히 관심이있는 사람들은 공학을 전공하는 사람들보다 심리적 인면에서 더 유사 할 것입니다. 배관에 관심이있는 사람들은 간호사보다 다른 배관공과 더 유사합니다.
따라서 사람들이 기술, 관심사 및 적성에 따라 다른 그룹으로 스스로 선택하기 시작하면 인구 통계 학적 차이는 부분적으로나 전체적으로 줄어들 수 있습니다. 남성과 여성이 일반적으로인지 적 차이를 지니고 있다고해도, 남성과 여성 간호사 , 또는 심리학자 또는 엔지니어 는 같은 점에서 다를 수 있습니다. 과제를 해결할 때 찾고있는 기술 집합이 좁을수록 그 기술을 소유 한 사람들이 더 유사 할 것으로 기대할 수 있습니다. 제 직업을 사용하기 위해서 심리학자들은 비 심리학자들보다 더 유사 할 수 있습니다. 박사 학위를 가진 사람들은 학사 학위를 가진 사람들보다 더 유사 할 수 있습니다. 연구를하는 사람들은 임상 분야에 들어가는 사람들과 다를 수 있습니다.
이 후자의 포인트는 많은 사람들이 작업 수행에 대한 인구 통계 학적 다양성의 가능한 이점에 대해 생각할 때 실망한 부분이라고 생각합니다. 그들은 많은인지 차원에서 인구 통계 학적 그룹 사이의 인식할만한 실제 차이를 발견하지만, 이러한 인구 차이가 기술 및 관심 분야에 의한 자기 선택이 충분히 이루어지면 커지지 않고 (b) 특별히 그렇지 않을 수도 있다는 것을 인식하지 못한다. 관련 업무, (c) 보완되지 않을 수 있습니다.
아이러니하게도인지 다양성에 대한 더 큰 이점 중 하나는 사람들이 일반적으로 가장보고 싶어하는 종류, 즉 개인적인 편견을 확인하는 데 도움이되는 다양한 시각의 능력입니다. 사람들이 바로 근처에있는 사람들에 대한 의존도가 낮아지고 전 세계적으로 비슷한 생각을 가진 사회 및 정치 집단에 자급 자족 할 수있게되면서, 그들은 스스로 봉사하고 이익을 얻지 못할 가능성이 적은 정책과 아이디어를 추구하기 시작할 수 있습니다 전체 인구. 핵심 가정은 도전받지 않고 다른 사람들의 복지가 덜 자주 고려되어 모든 사람이 더 나 빠지게됩니다. Heterodox Academy와 같은 그룹은 성공의 범위가 논쟁의 여지가 있지만이 문제를 해결하기 위해 설정되었습니다.
다가오는 홍수를 모두 막기위한 고귀한 시도
남성과 여성 (한 그룹 만 사용하는 것)은 평균적으로 남성과 여성 컴퓨터 과학 전공보다 그룹 간인지 다양성이 더 많이 나타납니다. 또는 남성과 여성 문학 전공. 상상할 수있는 그룹. 사람들이 공유 된 능력과 관심사를 토대로 서로 다른 그룹으로 분리되면, 그룹 내의 사람들은 자신의 인구 통계를 기반으로 기대하는 것보다 훨씬 더 유사해야합니다. 이 그룹들 사이의인지 적 다양성의 상당 부분이 자기 선택을 통해 제거된다면, 그 그룹 내의 인구 통계 학적 다양성이 어느 정도 효과를 발휘할 것으로 기대할만한 이유는별로 없습니다. 남성 프로그래머와 여성 프로그래머가 이미 동일한 기술을 알고 있고 비슷한 성격을 지니고 있다면, 남성이나 여성이 더 많이 보이게 만드는 것은 전반적인 성능에 큰 영향을 미치지 않습니다.
그러한 다양성이 도움이 될 가능성조차 있기 때문에, 우리는 인구 통계 학적 집단간에 유의미하고 업무 관련성이있는 차이점이 존재하고, 오랜 자기 선택 과정을 통해 유지되며, 이러한 차이점이 하나가 아니라 서로 보완한다는 것을 인정해야합니다 그룹은 우월합니다. 또한 이러한 차이점은 갈등보다 더 많은 이점을 창출해야합니다. 미국 의회에서 이데올로기 측면에서 많은인지 적 다양성이있을 수 있지만, 반드시 모든 분쟁 관련 비용과 공동 목표의 부재를 설명하면 사람들이 유용한 결과를 달성하는 데 도움이된다는 것을 반드시 의미하는 것은 아닙니다. .
자격을 갖춘 관심있는 개인이 단순히 인종 또는 성별로 인해 직업에서 벗어나면 분명히 비용이 들기 때문에 중단해야합니다. 미개척가는 많은 귀중한 자원이있을 것입니다. 그러나 자신의 장치에 남겨진 사람들이 단순하게 선택을하면 더 자연스러운 인구 통계 학적 불균형을 만들어 더 잘 적응할 수 있다고 판단하고이 분야의 표현을 바꾸거나 그다지 영향을 미치지 않아야합니다.