一项使用机器学习量化性别歧视的研究发现，天文学领域的引用率对女性不利。根据苏黎世瑞士联邦理工学院的研究人员的估计，由于性别歧视，女性第一作者的论文被引用率比男性低约10％。先前在科学界已有文献记录了引文模式的性别差异。但是，研究人员尚未尝试量化性别歧视造成的差异。例如，男人和女人可以发表不同类型的论文。妇女可能在不同的科学领域工作，并且职位资历较低。这篇最新文章尚未经过同行评审，但已在预印服务器arXiv上发布，试图解释和纠正这些因素。该文章的作者拒绝评论该论文，因为他们想将其提交给《自然与自然》杂志。出版天文学。但是，其他专家表示，该分析看起来很可靠。 “本文的新颖之处在于，它打破了一个误解，即引文中的性别差异可能归因于论文的特定内容，而不是性别。 ＆amp; rdquo;印第安纳大学布卢明顿分校的信息学科学家卡西迪Sugimoto说。研究人员分析了1950年至2015年在5种期刊上发表的200,000篇论文。首先，他们训练了机器学习算法来准确计算第一作者为男性的每篇论文的引用率。此过程使用了许多与性别无关的因素，例如期刊，领域和论文发表的年份，第一作者的位置以及论文发表了多少年。然后，他们要求算法分析第一作者为女性的论文。与第一作者是男性的论文相比，该部分（自1985年以来）的实际引用率大约低6％。但是，该算法预测这些论文应该另外获得4％的引文率。研究人员表示，这是他们“衡量性别歧视”的最大努力，但应谨慎对待其结果，因为该算法可能还需要考虑其他因素。