オープンデータとプログラミング

技術の実際の性別番号は漠然と厳しいです。小さな微調整がそれを変えることができます。|Tech’s Actual Gender Numbers Are Vague And Grim. A Small Tweak Could Change That

オープンデータ関連のニュースです。

http://www.fastcompany.com/3043319/startups-gender-diversity-numbers-crunchbase

日本語

自分自身で、ハイテク業界の話題の「多様性の数字」業界では、多様性についてのすべてを言うことはありませんが、彼らすることができますを示すため、例えば、どの都市で女性がより資金を調達する可能性があります (ニューヨーク、San Francisco — の下より多く)。またはほとんど目に見える現象への洞察力を提供することができます。問題を管理する場合は、エンジニアの格言が行く、それを測定する必要があります。それと 1 つ問題がある: 多様性の数値の多くは暗い。統計情報をメディア ブロガー レイチェル Sklar、シリコン バレーにおける女性の男性の知覚についての最近のポストで提供を検討します。彼女は 1 つの彼女はフォーブスに読んでのニューズウィークの最新技術で女性のカバー ストーリーからの統計を比較: 実際にそれを数えてみましょうか。
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English

On their own, the tech industry’s much-talked about “diversity numbers” don’t say everything about diversity in the industry, but they can indicate, for instance, in which cities women may be more likely to raise money (New York and San Francisco—more on that below). They can also offer insight into a phenomenon that’s mostly invisible. If you want to manage a problem, goes the engineer’s maxim, you have to measure it. But there’s one problem with that: Many of the diversity numbers are murky. Consider the stats offered by media blogger Rachel Sklar, in a recent post about men’s perception of women in Silicon Valley. She compared a statistic from Newsweek’s latest women-in-tech cover story to one she read in Forbes: Or let’s actually start counting it.
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