Имя собственное: спасают ли объективные оценки работы от гендерных предрассудков
Тристан Ботельо из Йельской школы менеджмента и Мабель Авраам из Колумбийской попытались ответить на вопрос в том, оказывают ли гендерные предрассудки влияние на решения людей в рыночных условиях: экономические теории дискриминации предполагают, что в условиях конкуренции оценки, основанные на характеристиках, реально не связанных с продуктивностью, будут неэффективны – и как следствие, предвзятость под действием конкуренции будет исчезать.
В своем исследовании, опубликованном в Administrative Science Quarterly, они опирались на данные онлайн-платформы, где профессионалы инвестиционного рынка (менеджеры портфелей, аналитики) делятся рекомендациями о покупке и продаже ценных бумаг, а также анализом в поддержку этих рекомендаций. Всего авторы учитывали более 3,5 тысяч рекомендаций от 1550 профессионалов, которые касались бумаг, обращающихся на американских фондовых биржах в период между 2008 и 2013 годом.
Платформа, которую рассматривают исследователи, устроена следующим образом. Сначала пользователи видят рекомендации и могут открыть те, которые их заинтересовали. На этом этапе доступен ограниченный объем информации: рекомендуемые бумаги, позиция (короткая или длинная), рыночная доходность, имя предоставляющего рекомендацию аналитика и название фирмы, где он или она работает. На следующем этапе – в случае, если он решает ознакомиться с анализом, лежащим в основе рекомендации — пользователь может также оценивать материал по пятибалльной шкале и оставлять комментарии.
Гендер профессионалов инвестиционного сектора на платформе указан не всегда, и то преимущественно в их профилях, а не непосредственно рядом с рекомендациями. Однако с некоторой точностью его можно определить по имени автора. С помощью алгоритма, разработанного компанией IBM, исследователи смогли поставить в соответствие каждому имени вероятность того, его обладатель женского пола – в дополнение к информации из профилей аналитиков. Выяснилось, что только 4,5% рекомендаций были написаны людьми, чье имя с большей вероятностью является женским. Никаких значимых различий в квалификации и показателях инвесторов в зависимости от их гендера Ботельо и Авраам не обнаружили.
Исследователи начали с проверки зависимости между гендером аналитика и числом кликов, которое получала его рекомендация — с учетом таких наблюдаемых показателей как качество рекомендации (отношение ее доходности к доходности индекса S&P 500 за неделю, следующую за размещением рекомендации, то есть, по сути, то, удалось ли по этой рекомендации переиграть рынок), тип рекомендации, горизонт инвестирования, информация о фирме и секторе, уровень образования аналитика, число уже загруженных им рекомендаций и так далее. Оказалось, что аналитики с женскими именами — например, Мэри — получали примерно на 25% меньше кликов, чем аналитики с мужскими — такими как Мэтью, хотя этот разрыв был меньше по мере снижения определенности относительно гендерной принадлежности имени (в соответствии с результатами работы алгоритма). Разрыв отсутствовал только для женщин с наиболее высокими показателями качества рекомендации (топ 10%), то есть чтобы получить столько же внимания к своей работе, что и мужчинам, им приходилось показывать более высокие результаты.
При этом ученые не обнаружили значимых расхождений в показателях склонности женщин и мужчин к риску. Более того, они показали, что некоторый разрыв сохранялся, даже когда они сфокусировались на выборке аналитиков, которые сами указали, что они мужского пола: те, чье имя могло быть и женским (например, имя Келли может быть как женским, так и мужским), получали меньше кликов. Опираясь на этот результат, экономисты предполагают, что объяснить разрыв некоторой ненаблюдаемой разницей в поведении женщин и мужчин на платформе нельзя.
На втором этапе ученые смотрели на зависимость от перечисленных выше параметров таких показателей, как число комментариев, рейтинг одобрения (то есть оценка пользователями качества рекомендации) и рейтинг доходности (оценка вероятности того, что, следуя этой рекомендации, можно достичь целевого уровня цены бумаги). И тут признаков предвзятости они не обнаружили. Ботельо и Авраам со ссылкой на предыдущие исследования предполагают: это можно объяснить тем, что в условиях более высокой неопределенности относительно качества работы люди в большей степени полагаются на такие сигналы как гендер. А вот если пользователь решает уделить рекомендации внимание и получает доступ к анализу (то есть может более точно оценивать ее качество) то в дальнейшем гендер аналитика уже не влияет на его восприятие.