Je suis d'accord avec Jehan, mais je voudrais aussi insister sur un aspect qui me parait important mais pas assez mis en avant.
Premièrement, je suis d'accord avec Jehan: après une première sélection, tout les candidats se valent. Même si on peut établir un score lors du processus d'entretien d'embauche, si on repasse les interviews une semaine plus tard ou si les questions avaient été légèrement différentes, les scores auraient été différent. Donc, choisir "le meilleur score" n'est utile que pour enlever l'embarras du choix, et est tout aussi subjectif que de choisir "la personne de sexe féminin".
Mais surtout, ce qui est important pour moi, c'est de bien se rendre compte que, en tant qu'individu, il vous est IMPOSSIBLE de déterminer si la discrimination positive est bien faite ou mal faite. Le simple fait de savoir qu'il y a eu une sélection sur un critère fait que vous êtes désormais biaisé si vous voulez juger de la pertinence de cette sélection. Je pense que ce n'est pas rare d'avoir des employées qui ont objectivement de meilleure performance, mais dont d'autres employés sont pourtant persuadés que leur performance est moins bonne que d'autres employés et que par conséquent, la discrimination positive est injuste et favorise des personnes moins compétentes. De la même façon, on a surement plein de "bonnes pratiques de la discrimination positive" qui sont montrées du doigt comme "mauvaises" et plein de "mauvaises" qui sont montrées du doigt comme "bonnes". La seule façon de pouvoir prétendre si une application de la discrimination positive est bonne ou mauvaise, c'est de faire une étude scientifique, avec anonymisation et groupe de contrôle.
Cela me rappelle quelques études intéressantes. La première: "Gender quotas and the crisis of the mediocre man", qui montre un exemple de discrimination positive où le niveau de compétence augmente, alors même que l'opinion publique était convaincue que cette discrimination positive remplaçait des hommes compétents par des femmes légèrement moins compétentes (même ceux en faveur de la discrimination positive acceptaient que les femmes engagées soient légèrement moins compétentes, mais soutenait le principe parce que cette perte de compétence était, selon eux, compensée par d'autres avantages, tels qu'une meilleure égalité des chances à long terme).
Une autre étude montraient que, lorsqu'ils discutaient avec quelqu'un via un ordinateur, les gens étaient plus enclin à adopter l'avis de leur interlocuteur quand celui-ci avait un prénom masculin affiché à l'écran, même quand ce prénom était aléatoire et qu'en réalité ils parlaient à une femme (et inversement, un même homme avait moins de chance de convaincre quand le prénom était féminin).
Une autre étude montrait que lorsqu'on montre une étude, les gens vont plus facilement accepter une conclusion surprenante sur un autre sujet qu'une conclusion qui dit qu'il y a eu une discrimination (Even with hard evidence of gender bias in STEM fields, men don’t believe it’s real).
Une autre étude montrait que les bébés et petits enfants préfèrent les poupées quand ils sont habillés avec des habits féminins et les voitures quand ils sont habillés avec des habits masculins (en réalité, cela montre le biais chez l'observateur, qui croyait que l'enfant habillé avec des habits féminins était une fille et l'observateur a donc vu ce qu'il s'attendait à voir).
Toutes ces études montrent que le sentiment individuel ne vaut rien pour estimer si un biais existe ou pas.
[^] # Re: Ça m'énerve
Posté par j-c_32 . En réponse à la dépêche Différences de genres dans la contribution au code libre. Évalué à 4.
Je suis d'accord avec Jehan, mais je voudrais aussi insister sur un aspect qui me parait important mais pas assez mis en avant.
Premièrement, je suis d'accord avec Jehan: après une première sélection, tout les candidats se valent. Même si on peut établir un score lors du processus d'entretien d'embauche, si on repasse les interviews une semaine plus tard ou si les questions avaient été légèrement différentes, les scores auraient été différent. Donc, choisir "le meilleur score" n'est utile que pour enlever l'embarras du choix, et est tout aussi subjectif que de choisir "la personne de sexe féminin".
Mais surtout, ce qui est important pour moi, c'est de bien se rendre compte que, en tant qu'individu, il vous est IMPOSSIBLE de déterminer si la discrimination positive est bien faite ou mal faite. Le simple fait de savoir qu'il y a eu une sélection sur un critère fait que vous êtes désormais biaisé si vous voulez juger de la pertinence de cette sélection. Je pense que ce n'est pas rare d'avoir des employées qui ont objectivement de meilleure performance, mais dont d'autres employés sont pourtant persuadés que leur performance est moins bonne que d'autres employés et que par conséquent, la discrimination positive est injuste et favorise des personnes moins compétentes. De la même façon, on a surement plein de "bonnes pratiques de la discrimination positive" qui sont montrées du doigt comme "mauvaises" et plein de "mauvaises" qui sont montrées du doigt comme "bonnes". La seule façon de pouvoir prétendre si une application de la discrimination positive est bonne ou mauvaise, c'est de faire une étude scientifique, avec anonymisation et groupe de contrôle.
Cela me rappelle quelques études intéressantes. La première: "Gender quotas and the crisis of the mediocre man", qui montre un exemple de discrimination positive où le niveau de compétence augmente, alors même que l'opinion publique était convaincue que cette discrimination positive remplaçait des hommes compétents par des femmes légèrement moins compétentes (même ceux en faveur de la discrimination positive acceptaient que les femmes engagées soient légèrement moins compétentes, mais soutenait le principe parce que cette perte de compétence était, selon eux, compensée par d'autres avantages, tels qu'une meilleure égalité des chances à long terme).
Une autre étude montraient que, lorsqu'ils discutaient avec quelqu'un via un ordinateur, les gens étaient plus enclin à adopter l'avis de leur interlocuteur quand celui-ci avait un prénom masculin affiché à l'écran, même quand ce prénom était aléatoire et qu'en réalité ils parlaient à une femme (et inversement, un même homme avait moins de chance de convaincre quand le prénom était féminin).
Une autre étude montrait que lorsqu'on montre une étude, les gens vont plus facilement accepter une conclusion surprenante sur un autre sujet qu'une conclusion qui dit qu'il y a eu une discrimination (Even with hard evidence of gender bias in STEM fields, men don’t believe it’s real).
Une autre étude montrait que les bébés et petits enfants préfèrent les poupées quand ils sont habillés avec des habits féminins et les voitures quand ils sont habillés avec des habits masculins (en réalité, cela montre le biais chez l'observateur, qui croyait que l'enfant habillé avec des habits féminins était une fille et l'observateur a donc vu ce qu'il s'attendait à voir).
Toutes ces études montrent que le sentiment individuel ne vaut rien pour estimer si un biais existe ou pas.