Estás leyendo la publicación: Mujeres en tecnología: un estudio sobre la brecha de género en 50 empresas tecnológicas
Muchos artículos sobre la brecha de género en tecnología no incluyen información sobre el desglose de género dentro de las principales empresas tecnológicas.
Además, cuando se citan tales estadísticas, por lo general provienen de información que las propias empresas han publicado. Finalmente, la publicación de informes de diversidad no es una práctica uniforme en toda la industria tecnológica.
Las empresas que comparten informes de diversidad los publican en diferentes intervalos de tiempo y con diferentes métricas.
Al buscar informes de diversidad para las empresas de nuestro estudio, encontramos varios escenarios. Algunas empresas publican informes anuales, otras con menos frecuencia o nunca. Los porcentajes de género se comparten solo para los empleados de EE. UU. en algunos casos, mientras que otros comparten datos sobre la fuerza laboral global. Algunas empresas solo dan las proporciones hombre/mujer para las nuevas contrataciones.
Estas diferencias dificultan la comparación constante de los desgloses por género de las empresas tecnológicas.
En ausencia de informes de diversidad recientes para muchas de las principales empresas tecnológicas, teníamos curiosidad por saber si había otra forma de recopilar información sobre el desglose por género de la fuerza laboral global de la empresa.
LinkedIn permite a los usuarios orientar sus audiencias publicitarias por muchos factores, incluidos la industria, la empresa y el género. Con esta herramienta, descubrimos información poderosa sobre la brecha de género en la tecnología.
El propósito de este estudio fue encontrar información sobre la disparidad de género en la tecnología. Aunque es innegable que se trata de un tema cargado de política, nuestro objetivo era estudiar, no editorializar.
Metodología
Datos de segmentación de anuncios de LinkedIn
Es bastante simple extraer datos sobre las estimaciones de empleados femeninos y masculinos para las empresas.
Primero, creamos un borrador de anuncio de texto para usarlo como marcador de posición para llegar a la herramienta de orientación de audiencia. Los datos de orientación están disponibles sin necesidad de comprar o publicar un anuncio.
Para cada empresa, encontramos el número estimado de:
- Plantilla total de la empresa en LinkedIn.
- Empleados femeninos de cada empresa con perfiles de LinkedIn.
- Empleados varones de cada empresa con perfiles de LinkedIn.
Los datos para este estudio se recopilaron del 28 de febrero al 1 de marzo de 2017.
Un conjunto de datos masivo
La orientación de anuncios de LinkedIn nos dio una muestra mucho más grande que la utilizada en la mayoría de las investigaciones corporativas que hemos encontrado.
Para las 50 empresas del estudio, la orientación de anuncios de LinkedIn podría determinar el género de aproximadamente 1,839 millones de empleados. (Llegamos a este número sumando las estimaciones totales de hombres y mujeres de las 50 empresas).
inferencia del primer nombre
LinkedIn afirma que el género se “infiere en inglés a partir del nombre de pila del miembro”.
Esta práctica no es exclusiva de LinkedIn. Si bien las empresas utilizan una variedad de métodos para identificar el género a escala, la determinación del nombre de pila es común. Soluciones como Genderize.io, GenderPredictor, SexMachine y Beauvoir se basan en los nombres de pila para identificar el género.
Inicialmente, nos preocupaba que pudiera haber un posible sesgo hacia la asignación de género a nombres predominantemente en inglés. Pero cuando comparamos nuestros resultados con informes de diversidad recientes, los datos de orientación se acercaron bastante a las proporciones de género informadas. Por esta razón, no investigamos más el sesgo de los nombres en inglés para este estudio.
Encontrar los datos
Aunque LinkedIn ofrece varias opciones para la orientación de la audiencia de anuncios, utilizamos la empresa y el género actuales.
LinkedIn brinda estimaciones de audiencia para la fuerza laboral total, los empleados masculinos y las empleadas femeninas redondeadas al millar más cercano.
Por ejemplo, el público objetivo de las empleadas de Facebook en LinkedIn se estimó en “5000+”. Usamos el número 5,000 como la estimación de empleada femenina para Facebook en nuestro estudio.
Este es un ejemplo de la información de género proporcionada por la orientación de anuncios de LinkedIn. En este caso, redujimos la audiencia del anuncio a las empleadas de Facebook.
Las empresas de nuestro estudio debían tener más de 1000 empleados
LinkedIn da el mensaje “tu audiencia es demasiado limitada” cuando estima una audiencia de menos de mil. Es por eso que solo incluimos empresas con miles de empleados en este estudio.
No incluimos empresas en nuestro estudio que tuvieran una fuerza laboral femenina o masculina estimada de menos de mil. En tales casos, LinkedIn genera el mensaje “Tu audiencia es demasiado limitada”.
Perfiles y proporciones de género desconocidos
También consideramos cómo se comparan las estimaciones totales de hombres y mujeres con las estimaciones totales de la empresa en LinkedIn.
De las 50 empresas que analizamos, las estimaciones de hombres y mujeres representaron un promedio del 82 por ciento del total de estimaciones de empresas en LinkedIn. Es decir, LinkedIn no pudo determinar el género de un promedio del 18 por ciento de los empleados de la empresa con perfiles de LinkedIn.
Dado que las estimaciones de empleadas femeninas eran drásticamente más bajas que las estimaciones masculinas para la mayoría de las empresas que analizamos, era poco probable que los nombres a los que LinkedIn no podía asignar un género alteraran significativamente la proporción hombre/mujer en todos los casos, excepto en unos pocos. Por ejemplo, Concur y SAS.
De las 50 empresas de tecnología de nuestro estudio, Concur y SAS tenían el porcentaje estimado más alto de empleadas mujeres en su fuerza laboral.
Concur fue la única empresa que tuvo estimaciones iguales de empleados masculinos y femeninos, aunque LinkedIn no pudo identificar el género del 20 por ciento de los empleados de Concur con perfiles de LinkedIn.
Concur y SAS fueron dos de las pocas empresas de nuestro estudio en las que el porcentaje de empleados a los que LinkedIn no pudo asignar un género podría cambiar la proporción entre hombres y mujeres de manera significativa.
Vale la pena señalar que todos los nombres para los que LinkedIn no pudo determinar un género tendrían que ser mujeres para que la fuerza laboral de SAS sea 50/50 hombre/mujer.
Las mujeres siguen siendo minoría en las principales empresas tecnológicas
Estos son algunos de nuestros hallazgos:
- En promedio, las mujeres representaban el 24 por ciento de su fuerza laboral. Los hombres representaban el 58 por ciento de su fuerza laboral en promedio. Se desconoce el género de un promedio del 18 por ciento de la fuerza laboral.
- Las mujeres constituían solo entre el 20 y el 30 por ciento de la fuerza laboral en la mayoría de las empresas que estudiamos.
- Ninguna de las empresas que estudiamos tenía estimaciones del 50 por ciento o más de mujeres en la fuerza laboral.
Según los datos de orientación de anuncios de LinkedIn, las mujeres constituían entre el 20 y el 30 por ciento de la fuerza laboral en la mayoría de las empresas que estudiamos.
Los perfiles de LinkedIn de género desconocido podrían cambiar las proporciones de hombres y mujeres. Sin embargo, en la mayoría de los casos, es poco probable que el cambio sea drástico a menos que todos los perfiles no asignados sean mujeres.
Comprobando nuestro trabajo
Comparando nuestros datos con los informes de diversidad
Para verificar la validez de nuestros datos de orientación de anuncios de LinkedIn, buscamos desgloses de género disponibles públicamente para cada empresa.
Encontramos un desglose por género publicado públicamente de la fuerza laboral global para 20 de las 50 empresas que examinamos. Si bien muchas de las otras empresas habían publicado informes de diversidad, algunas eran anteriores a 2015, algunas no indicaron de qué año eran los datos de género, otras no incluyeron un desglose por género o solo incluyeron desgloses por género para su fuerza laboral estadounidense o nuevas contrataciones. No consideramos que dichos informes sean comparaciones válidas para nuestros números de anuncios de LinkedIn.
Para las 20 empresas que tenían desgloses de género disponibles públicamente de su fuerza laboral global, encontramos que nuestros datos de anuncios de LinkedIn arrojaron proporciones muy similares.
La diferencia promedio entre el porcentaje de mujeres de la fuerza laboral informado públicamente y el que encontramos a través de la orientación de anuncios de LinkedIn fue del 4 por ciento.
Comprobación puntual de la orientación de anuncios de LinkedIn en una industria dominada por mujeres
También queríamos probar los datos de anuncios de LinkedIn en una industria diferente, preferiblemente una considerada dominada por mujeres. Me vino a la mente el cuidado de la salud. Así que extrajimos datos de orientación de anuncios de LinkedIn sobre desgloses de género para 12 de los sistemas hospitalarios más grandes de Estados Unidos.
La segmentación de anuncios de LinkedIn reflejó que las mujeres representaban constantemente a la mayoría de la fuerza laboral en esos 12 sistemas hospitalarios.
¿Existe una gran disparidad de género para los usuarios de LinkedIn en general?
También analizamos los datos demográficos de los usuarios de LinkedIn para ver si una gran disparidad de género en los usuarios de la plataforma podría alterar nuestros resultados. Ese no parece ser el caso. En 2014, LinkedIn anunció que el 44 por ciento de sus miembros eran mujeres.
Advertencias
Según la orientación de anuncios de LinkedIn, se estima que 45 millones de miembros trabajan en alta tecnología, lo que la convierte en la segunda categoría industrial mejor representada en LinkedIn.
Esta metodología no es una fuente de información tan válida para industrias donde es menos probable que los empleados tengan perfiles de LinkedIn.
Además, esta metodología es más útil cuando se trata de obtener un “panorama general” de un grupo de empresas, como el porcentaje de empleados masculinos y femeninos. No es tan útil para obtener recuentos numéricos precisos de los grupos demográficos de la fuerza laboral, ya que LinkedIn solo puede generar estimaciones basadas en empleados con perfiles de LinkedIn redondeados al millar más cercano.
La precisión total en los desgloses por género en las empresas de tecnología requeriría un censo. Cuando se confía en la información disponible públicamente, no hay una manera significativa de hacer un censo de esta población. Esta metodología amplía los datos disponibles sobre la brecha de género más que confiar únicamente en los informes de diversidad.
¿Una herramienta de investigación útil?
Queríamos saber si la orientación de anuncios de LinkedIn era una fuente válida de información en ausencia de datos publicados sobre la fuerza laboral de las grandes empresas de tecnología. Estudiar la disparidad de género nos permitió probar eso.
Comida para llevar:
- La orientación de anuncios de LinkedIn para grandes empresas de tecnología produce un gran conjunto de datos.
- Esta metodología se puede aplicar de forma coherente, incluso en ausencia de un informe de diversidad.
- Estas son solo estimaciones amplias. Los datos de género se generan solo a partir de empleados con perfiles de LinkedIn. Las estimaciones de audiencia se redondean al millar más cercano.
- Esta metodología solo es útil para estudiar empresas con una fuerza laboral de miles y una demografía objetivo de mil o más.
- La evaluación de la validez de estos datos dependía de poder cotejarlos con información precisa disponible públicamente. En este caso, las 20 empresas que publicaron el porcentaje de empleados masculinos y femeninos de su fuerza laboral global en un informe de 2015 o antes. La orientación de anuncios de LinkedIn no es una “bala de plata”. Requiere verificación cruzada con otros conjuntos de datos. Son datos proxy, pero valiosos datos proxy.
Esta metodología abre numerosas posibilidades para conocer la demografía de la industria tecnológica y las grandes empresas tecnológicas. La orientación de anuncios de LinkedIn es una herramienta poderosa para investigadores de mercado, equipos de inteligencia competitiva, especialistas en marketing, gerentes de productos, equipos de ventas, periodistas y más.
