赋能研究者在研究中整合性别与性别差异分析：一种反思性的跨学科教学方法

为什么研究中的偏见影响每个人

我们大多数人默认新的药品、安全标准和数字工具都是针对所有人进行测试并有效的。然而，当今许多研究在不经意间仍以男性身体和男性生活经验为默认标准。本文探讨了这一盲点如何导致汽车对女性更不安全、心脏病发作被误诊，或造出对社会大部分人群无效的应用和人工智能。随后文章展示了一种新的培训模式如何帮助研究者在项目设计之初就把性别、性别以及其他社会差异纳入考虑。

日常实例与严重后果

论文以引人注目的现实案例开篇，揭示了“中立”的科学如何仍然存在偏见。几十年来，心脏病研究主要随访男性患者，因此经典的心脏病发作症状以男性为中心定义。女性常表现为疲劳或背痛等不同的警示信号，却被视为异常，导致诊断延误或被漏诊。在汽车安全测试中，碰撞试验假人长期基于平均男性身体，这导致女性在车祸中更容易遭受重伤。类似模式也出现在技术领域：主要用白人男性影像训练的人脸识别系统，在对女性和其他族群的识别上表现远差。这些案例表明，忽视性别并非小小的技术疏漏；其后果可能危及生命。

新规则给研究者带来新压力

针对这些证据，欧盟现在要求公款资助的研究考虑性别因素。在地平线欧洲计划下，大学和实验室必须制定性别平等计划，资助提案在一定程度上也会评估研究是否在相关情景下考虑了女性、男性及其他群体之间的差异。然而许多科学家，尤其是工程和自然科学领域的人员，从未学过如何做到这一点。他们可能将“性别”误解为只是平衡男女参与者，或担心这会增加不必要的复杂性。文章主张，为了把政策从走形式的核查转化为真正的改变，研究者需要实用且动手的培训，展示具有性别意识的研究如何真正提高质量与影响力。

把研讨室当作学习实验室

作者描述了一系列在波兰各地为来自理工科和社会科学的科学家与创新者举办的3–5小时工作坊。每次课程将一段短而通俗的要点讲解（例如生物学上的“性”与社会性的“性别”之别，以及它们如何与年龄、族裔和阶层交织）与生动的小组活动相结合。参与者审视具有偏见的具体案例：心脏病诊断、仅以男性为本的碰撞假人、女用户寥寥的农业应用、忽视妇女角色的气候变化规划或存在偏见的人工智能系统。引导性问题促使他们思考谁被遗漏了、谁的需求未被考虑、以及为纠正问题需要哪些数据。这种“问题提出”式的形式把研究者视为共同调查者，而非被动的听众，共同发掘隐藏的假设。

从洞见到研究设计的行动

下一步，小组设计他们自己的微型研究项目，刻意融入性别和性别视角。他们选择与自身领域相关的主题——比如可持续消费、药物试验或适合老年人的设备——并必须明确他们将研究谁、如何平衡参与者、将收集哪些性别与性别相关信息以及如何分析结果。许多小组自然而然地提出男女数量均等、进行性别分解的数据，以及关于日常角色与约束的问题，这些问题可能影响结果。有些小组进一步拓展，将年龄、妊娠或社会地位等因素纳入考虑。这些练习表明，一旦盲点被揭示，研究者很快就能看出如何使研究更公平、更准确，以及如何由此带来更好的产品、政策与健康结果。

改变科学家对“优质研究”的看法

文章结论认为，这种互动且反思性的教学方法不仅仅传授一张清单；它改变了思维模式。通过看到性别盲视研究所造成的生动伤害案例，并练习如何重新设计项目，参与者从将性别视为行政性要求转变为将其视为严谨科学的一部分。他们更有信心满足资助方的期望，也更有动力开展能惠及更广泛人群的研究。作者认为，随着时间推移，这类培训有助于构建一种研究文化，使“这项研究对谁有效——谁可能被排除在外？”的问题，像检查样本量或统计分析一样成为常规。换言之，整合性别、性别以及其他社会差异将自然而然地成为优质科学的标志之一。

引用: Ryndzionek, M. Empowering researchers to integrate sex and gender analysis in research: a reflexive interdisciplinary pedagogical approach. Humanit Soc Sci Commun 13, 224 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06520-9

关键词: 研究中的性别偏见, 包容性创新, 性别与性别差异分析, 研究者培训, 地平线欧洲（Horizon Europe）