我们社会领域发生的事情意味

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学能告诉我们什么关于不公平的事情？偏见、歧视和不公平是非常复杂、与环境相关、个人化和交叉性的现象。另一方面，社会场景的数学建模是一种需要简化的做法。使用模型来理解着用一些不那么复杂的东西来表示复杂的东西，以便研究它。

尽管如此，如果使用得当，模型可以帮助我们了解与不平等相关的深层模式，包括那些决定不公平规范和行为模式如何在人群中出现的模式。它们在突出可能性空间方面特别有用。在社会领域的复杂动态中可能会发生什么？一旦我们回答了这个问题，我们就可以通过实验和实验研究来更多地了解这些可能性。

在最近我和其他建模者的工作中 ，我们特别关注了少数群体地位对不公平行为模式的影响。假设你所在的公司员工一起工作，但你仍在摸索如何做到这一点的一些社会规则。进一步假设男性占员工的大多数，女性占少数。最后假设，正如塞西莉亚·L·里奇韦在《 性别框架》中所说， 和大多数人一样，你的同事会注意到性别，并利用它来塑造他们与他人的互动，这种方式可能是微妙的（有时也不是那么微妙）。在这种情况下，即使没有性别偏见，女性最终也会处于不利地位。

这种劣势的基本机制与人们学习与他人互动的速度有关。假设男性占办公室职员的 90%，女性占 10%。这意 加拿大电报数据库 味着女性 90% 的时间会与她们的“外来群体”互动，而男性只有 10% 的时间会做同样的事情。我们可以合理地预期，女性在办公室里学会如何对待男性的速度要比男性更快。这是对少数群体地位的普遍观察，多数群体成员平均较少接触其他群体，因此了解他们的速度也较慢。