Интеллект и IT: Почему гендерный разрыв — это не вопрос биологии

<p>Недавняя дискуссия с коллегой о причинах гендерного дисбаланса в технологической индустрии подтолкнула меня к небольшому исследованию. Поводом стал популярный график распределения IQ, который якобы объясняет преобладание мужчин в точных науках. Однако при детальном рассмотрении выяснилось, что подобные визуализации часто искажают реальную картину.</p>

<figure class="wp-block-image size-large">
    <img src="https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/844/5fc/1f7/8445fc1f7f346f2a88c5d8134add63dc.png" alt="Сравнение распределения IQ" />
    <figcaption>Распространенная визуализация различий в когнитивных способностях</figcaption>
</figure>

<p>Аргумент оппонента был прост: в IT-сфере востребованы специалисты с IQ выше 110, а на графике в этой зоне «мужская» кривая заметно превосходит «женскую». Но я решил не принимать это на веру и обратился к первоисточникам данных.</p>

<h3>В поисках объективной статистики</h3>
<p>Ключевым параметром здесь выступает стандартное отклонение. Одно из наиболее масштабных и качественных исследований — шотландское тестирование 11-летних детей (Scottish Mental Survey), охватившее практически всю нацию. Результаты показали, что средний IQ идентичен, но вариативность у мальчиков выше: <strong>стандартное отклонение составило 14.9 против 14.1 у девочек</strong>. Хотя данным уже много лет, современные мета-анализы подтверждают этот феномен «большей мужской вариативности».</p>

<details>
    <summary>Научная база и литература по анализу IQ</summary>
    <ul>
        <li><strong>Johnson, Carothers & Deary (2008):</strong> Исследование роли X-хромосомы в вариативности интеллекта. Мета-анализ 15 выборок (более 200 000 человек).</li>
        <li><strong>Deary et al. (2003):</strong> Анализ данных 80 000 детей Шотландии. Подтвердил идентичное среднее значение (100.6 и 100.5), но разную дисперсию.</li>
        <li><strong>Strand, Deary & Smith (2006):</strong> Исследование 320 000 британских школьников, зафиксировавшее большую разбросанность результатов у мальчиков в невербальных тестах.</li>
    </ul>
</details>

<h3>Моделирование реальности с помощью Python</h3>
<p>Чтобы наглядно увидеть, как эти доли процента влияют на распределение в «профессиональной» зоне, я написал скрипт для построения точных гауссовых кривых.</p>

<details>
    <summary>Посмотреть код на Python</summary>
    <pre><code class="language-python">import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

Параметры распределения

mu = 100
sigma_girls = 14.1
sigma_boys = 14.9

def gaussian(x, mu, sigma):
return (1 / (sigma np.sqrt(2 np.pi))) np.exp(-0.5 ((x — mu) / sigma)**2)

x = np.linspace(0, 200, 1000)
y_girls = gaussian(x, mu, sigma_girls)
y_boys = gaussian(x, mu, sigma_boys)

plt.figure(figsize=(15, 8))
plt.plot(x, y_girls, color=»red», label=»Женщины», alpha=0.6)
plt.plot(x, y_boys, color=»blue», linestyle=»—«, label=»Мужчины», alpha=0.6)

Отрисовка коэффициентов для ключевых точек

check_points = np.arange(100, 161, 10)
for val in check_points:
ratio = gaussian(val, mu, sigma_boys) / gaussian(val, mu, sigma_girls)
plt.text(val, 0.02, f»Ratio: {ratio:.2f}», rotation=90)

plt.title(«Распределение IQ: Анализ плотности вероятности»)
plt.legend()
plt.show()

<figure class="wp-block-image size-large">
    <img src="https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/f46/812/5bb/f468125bbbd7841e1de52daa3f566bdc.png" alt="Результат моделирования на Python" />
    <figcaption>Вероятность встретить определенный уровень IQ у представителей разных полов</figcaption>
</figure>

<h3>Выводы исследования</h3>
<p>Визуализация данных приводит к интересным заключениям:</p>
<ol>
    <li><strong>Минимальная разница в рабочем диапазоне:</strong> На отрезке IQ от 110 до 125 баллов (где находится большинство специалистов уровней Middle и Senior в Backend, Frontend или QA) различие в плотности распределения ничтожно. Оно никак не объясняет пятикратный перекос в сторону мужчин в индустрии.</li>
    <li><strong>Экстремальные значения:</strong> Заметное статистическое преимущество мужчин начинается только в зоне IQ > 140. Однако задачи, требующие такого уровня интеллекта, составляют лишь малую долю рынка.</li>
    <li><strong>Социокультурный фактор:</strong> Поскольку биологическая разница в целевом диапазоне (110–130) минимальна, причины дефицита женщин в IT стоит искать в области воспитания, стереотипов, корпоративной культуры и образовательной среды.</li>
</ol>

<p>В следующий раз, когда услышите о «природной склонности» к кодингу, вспомните об этих графиках. Математика подтверждает: интеллект распределен достаточно справедливо, чтобы не быть препятствием для карьеры в технологиях.</p>

<hr />

<p><strong>Upd:</strong> В комментариях предложили рассмотреть более современные данные. В исследовании на базе американской выборки NLSY97 (17-летние граждане США) разница в вариативности проявляется ярче, что видно на кривой отношения Male/Female ratio.</p>

<figure class="wp-block-image size-large">
    <img src="https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/f6b/c61/eb8/f6bc61eb8ef45efc55bd9de02f25b07c.JPG" alt="Современные данные IQ различий" />
    <figcaption>График отношения количества мужчин к количеству женщин в зависимости от уровня IQ</figcaption>
</figure>