Laut Studie sind Frauen die besseren Coder, zumindest bei Github

Der Repository-Hoster Github ist Objekt einer Untersuchung über die Benachteiligung von Frauen in der Entwickler-Gemeinde gewesen. Dabei kam nun heraus, dass die Pull Requests, die von Frauen kamen, häufiger angenommen wurden als diejenigen ihrer ... mehr... Macbook, Frauen, Spielen, Wiese Bildquelle: Ed Yourdon / Flickr Macbook, Frauen, Spielen, Wiese Macbook, Frauen, Spielen, Wiese Ed Yourdon / Flickr

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ich schreibe es mal aus meinen Erfahrungen als Mann. Der Scriptaufbau von Frauen ist meist wie nach Lehrbuch strukturiert und kommentiert. Auch halten sie sich eher an die Testingabläufe als Männer.

Daher kann ich bis heute nicht verstehen, warum Frauen bei uns so kritisch beäugt werden.

Ach ja, die meisten welche ich kenne, bildeten sich nachher allesamt in Wirtschaftsinformatik weiter und arbeiten heute bei SAP, Oracle... oder im Consultingbereich.
 
@AlexKeller: Nein nein, hör bloß auf am Selbstbild der misogynen Nerds zu rütteln. Da sind diese merkwürdigen Wesen am Ende sogar noch in der einzigen Sache überlegen, von der die Jungs sicher waren, dass sie darin besser sind. Das KANN nicht sein, dass MUSS Teil der Genderwahnsinnsverschwörung sein :D
 
@nicknicknick: Also ich hab den Sarkasmus erkannt...
 
@AlexKeller: kann ich dir sagen warum.. solange ich ausserhalb eines Projektes implementiere ist diese Genauigkeit ja schön und gut.. nur in einem echten Welt Projekt mit Kundenkontakt sieht die Welt eben etwas anders aus... da gibt es sowas wie Fixpreisprojekte.. wenn sie da manchmal +5 Tage schön schreiben üben haben sie anschliessend Besuch

Da gehört mehr dazu als Programmtext anzuordnen und gewissenhaft sich an die Naming Conventions zu halten. Meistens gehört dazu jede Menge Reisen, jeden Tag in einem anderen Hotel bei einem anderen Kunden usw usw ...

Die wenigsten Entwickler die beruflich unterwegs sind arbeiten auf Open source über github...
Es reicht auch dicke wenn die Männer einer IT Familie nach 5 - 10 Jahren an Kundenprojekten mit allem denkbaren am Boden schleifen...

Ausserdem ist so eine Aussage nur dann relevant wenn auf der weiblichen Seite Personen unterwegs sind die anteilmässig das auch schon 30 Jahre lang betreiben..

Deshalb ist es ein etwa genauso als vergleiche man die Kriminalität zweier Nationalitäten von denen die eine 80 Prozent junge Menschen sind und unsere deutsche Bundesrentnerrepublik Pyramide... eines ist unumstritten. Ab 60 nimmt die Kriminalität mit der Fluchtgeschwindigkeit ab...

Ich geb nichts auf solche Statistiken und ich meine nichts... ausserdem wird hier nur ein mögliches Adjektiv beleuchtet aber in echten Projekten braucht es mehr... ab und zu auch mal 'Rotzfrechheit' sonst wird man ausgenutzt...

Wenn alle gleich wären, wären alle gleich ersetzbar... wer will denn das ? Die Frauen etwa?
 
@tommit: "kann ich dir sagen warum.. solange ich ausserhalb eines Projektes implementiere ist diese Genauigkeit ja schön und gut.. nur in einem echten Welt Projekt mit Kundenkontakt sieht die Welt eben etwas anders aus... da gibt es sowas wie Fixpreisprojekte.. wenn sie da manchmal +5 Tage schön schreiben üben haben sie anschliessend Besuch" Genau aus dem Grund vergeben wir keine Aufträge mehr an externe Entwickler. Die Projekte mit denen liefen selten wirklich gut und wenn sich hinterher mal einer von uns (oder ein anderer externer) den Code angeschaut hat, haben wir meist eine beschissene Qualität festgestellt, typisch für jemanden, der den Code nach dem Projekt nicht weiter warten muss.
Inzwischen hat sich in meiner Firma die Ansicht durchgesetzt, dass es sinnvoller ist, dass sich einer aus der Stammmannschaft in Technologien, die ansonsten nicht unser Kerngebiet sind, einarbeitet. Das dauert zwar länger, ist vermutlich auch etwas teurer, dafür aber deutlich nachhaltiger und die Stammmannschaft lernt dabei auch noch etwas.
Was ich damit sagen will: Write and forget mag toll sein für den, der es tut und hinterher nicht pflegen muss. Es ist ein Graus für den, der den Code übernimmt. Wer Genauigkeit wirklich verinnerlicht hat, den kostet sie eigentlich auch nicht wirklich Zeit.
 
Brandneu Skandal-Studie deckt auf: Frauen sind die besseren Männer und Männer die besseren Frauen!!
 
@chris899: Also ich erkennt aus der Studie: Geordnete Pull-Requests werden ungeordneten vorgezogen. Das hat nichts mit "die sind von Frauen" oder so nem Kack zu tun.
Wenn mir wer die Wahl zwischen was Geordnetem und was Ungeordnetem gibt, weiß ich auch vorher was ich wählen würde....
 
Ich stelle der Studie einfach mal kritisch gegenüber, das es weniger Frauen gibt die programmieren, deswegen kann der produktive Anteil im Schnitt besser sein, da es logischerweise zu wenig Einflüsse bzw. Varianten von Programmiererinnen gibt.
 
@Unglaublich: Das ist in diesem Fall sogar korrekt, da die Studie mit unterschiedlich großen Mengen von Daten arbeitet. So wurden nur 8.000 Frauen zugezogen, wobei 150.000 Männer genommen werden. Der Link im Text führt zu einer Peer review Seite. Die auch die Statistiken auseinander nehmen, sowie deren Schlussfolgerungen.
So wird versucht benachteiligender Sexismus gegenüber Frauen zu beweisen wo keiner ist. So wurde mehr Code angenommen der von Frauen kommt, als Code der Gender-Neutral ist.

Ich denke bei ausreichend großer Datenmenge, nähert sich der Reale-Wert bei einer Homogenen Verteilung von Geschlechtern immer weiter den 50% an. Somit ist diese Studie wiedermal ein Versuch, ein anderes Geschlecht bestimmte Fähigkeiten allgemein gültig anzudichten, die wohl eher schwer messbar sind.

Hier bei ist auch Interessant, wo diese Studie schon im Internet zitiert wurde, mit Aussagekräftigen Titeln. Hier eine Analyse der Studie, die ich bis jetzt nur überflogen habe, aber recht brauchbar aussah.

http://slatestarcodex.com/2016/02/12/before-you-get-too-excited-about-that-github-study/
 
@1fallslos:

Es spielt statistisch gesehen keine Rolle dass viel mehr Männer genommen wurden als Frauen. Die Datenmenge ist mit 8000 Frauen vermutlich auch groß genug und sollte die Grundgesamtheit der Frauen auf Github ordentlich repräsentieren.

@CvH

Das könnte ich mir auch gut vorstellen. Außerdem könnte ich mir vorstellen dass Frauen hauptsächlich dann mit Programmieren anfangen wenn sie auch wirklich gut darin sind...Männer versuchen es auch wenn sie nur so lala sind eher mal. Einfach wegen der Stereotypen.
 
@GarrettThief: Da wir hier von Werten reden die sich um 1-3% unterscheiden. Kann mit einer Größeren Datenmenge der wahre Wert näher bestimmt werden. Wenn ich bei einer Datenmenge fast 19 mal soviele Daten habe, erhalte ich dort eine höhere Genauigkeit, vermische ich dieses Ergebnis mit dem aus den 19 mal weniger Informationen, gibt es ein hohe Wahrscheinlichkeit, dass die Menge mit 19 mal mehr Daten geglättet wurde.

Statistisch gesehen spielt es auch keine Rolle wie viele Daten genommen wurde, jedoch vermute ich das die Streuung der Daten bei den Frauen größer ist als bei den Männern. Was nicht gerade dem Ergebnis hilft, welches wie oben gesagt nur um 1-3% unterscheidet bei den unterschiedlichen Geschlechtern.
 
@1fallslos: Damit hast du recht, steht in jedem Statistiklehrbuch. Die Gruppengrößen müssen normalisiert sein, also die gleiche Varianz aufweisen oder ein spezielles Testverfahren angewandt werden. Die Studie selbst habe ich aber (noch) nicht gelesen, aber nach der Analyse, die du bereits verlinkt hast, wurden da ja bereits einige Fehler in der Studie aufgezeigt.
 
@1fallslos: Ein Unterschied in den Stichprobenzahlen sind Dinge, die sich wirklich mit grundlegenden Methoden der Statistik herausrechnen lassen. Ich hab mir das Paper angesehen und die Statistik der Grundaussagen ist solide (durch alle Hypothesen habe ich mich jetzt nicht durchgekämpft, aber darum geht's ja auch nicht).

Ich finde solche Studien zwar auch irgendwie unnötig, aber es gibt so viel schlimmere "Studien" als diese. In dieser kommen zumindest Zahlen und Graphen vor und mit denen wird so umgegangen, wie man das an der Uni lernt. Kein Grund zur Panik.
 
@nablaquabla: Wenn aber eine Studie damit beginnt, Sexismus zu beweisen, indem geschaut wird ob Frauen beim einreichen von Code mehr abgewiesen wird. Dann jedoch sich herausstellt, dass dies nicht der Fall ist. Daraus die Schlussfolgerung zu führen, die womöglich auf Statistische Ungenauigkeit herführt, dass Frauen die besseren Coder sind, ist abstrus.

Würde die Werte umgedreht aussehen, auch wenn es nur 1-3% unterschied, hätte man womöglich gesagt es ist Sexismus. Ich bin an einer Universität und das ist schlechter Stil.

Nein Panik habe ich nicht, dennoch ist dies keine gute Studie, es ist ein Märchen, was den Anschein von Wissenschaft haben will. Ja es gibt Schlimmere, aber sowas wird in den Medien unreflektiert wiedergegeben.

Meine Schlussfolgerung ist, das Männer und Frauen ungefähr die gleiche Wahrscheinlichkeit haben, das ihr Code angenommen wird. Über die Qualität des Codes, kann man mit diesen Messdaten keine Schlussfolgerung ziehen.
 
@1fallslos: " Daraus die Schlussfolgerung zu führen, die womöglich auf Statistische Ungenauigkeit herführt, dass Frauen die besseren Coder sind, ist abstrus." -- Was meinst du mit "statistischer Ungenauigkeit"? Schau ins Paper, die Statistik ist solide. 4% Unterschied in der Merge-Rate mögen klein erscheinen, aber die Stichprobe umfasst 3 Mio Merge-Requests. Der Unterschied ist signifikant.

"Würde die Werte umgedreht aussehen, auch wenn es nur 1-3% unterschied, hätte man womöglich gesagt es ist Sexismus. Ich bin an einer Universität und das ist schlechter Stil." -- Vielleicht. Andererseits prüft die Studie auch eine mögliche Bevorzugung der Frauen aufgrund ihres Geschlechts ebenfalls in Abhängigkeit ob Frauen als Frauen identifizierbar sind oder eben nicht. Und noch einiges mehr. Es ist wirkt ziemlich differenziert.

"Nein Panik habe ich nicht, dennoch ist dies keine gute Studie, es ist ein Märchen, was den Anschein von Wissenschaft haben will. Ja es gibt Schlimmere, aber sowas wird in den Medien unreflektiert wiedergegeben." -- Nein, du machst das was du der Studie vorwirfst; du schaust dir das Paper nicht an, gibst keine Begründungen für "Statistische Ungenauigkeiten" und Bias, behauptest aber sie würden existieren.
 
@nablaquabla: Er hat doch eine Begründung geliefert, die seine Behauptung untermauert, siehe z.B. die verlinkte Referenz in re:1 an. Dein Vorwurf "du machst das was du der Studie vorwirfst; du schaust dir das Paper nicht an, gibst keine Begründungen für "Statistische Ungenauigkeiten" und Bias, behauptest aber sie würden existieren." trifft gar nicht zu. Wo sind denn deine Begründungen, hast du dafür Referenzen, die sich belegen lassen oder machst du genau das was du Anderen vorwirfst?
 
@qmert: Die Grundaussage wird dort aber gar nicht in Frage gestellt wie behauptet. Natürlich muss man bei der Interpretation der Daten empfindlich darauf achten die Hypothesen richtig zu formulieren und ein Paar der Aussagen in dem Paper sind durchaus fadenscheinig, das ist schon korrekt. Dennoch einfach die komplette Beobachtung in Frage zu stellen ist schon ein wenig overkill.
 
@nablaquabla: Aussagen am Ende des Dokumentes
1. Women are more likely to have pull requests accepted than men.
2. Women continue to have high acceptance rates as they gain experience.
3. Women’s pull requests are less likely to serve an immediate project need.
4. Women’s changes are larger.
5. Women’s acceptance rates are higher across programming languages.
6. Women have lower acceptance rates as outsiders when they are identifiable as women.

1. F:78,6%; M:74,6; 4% unterschied
2. "For instance, at 128 pull requests, only 103 women are represented. Intuitively, where the shaded region for women includes the corresponding
data point for men, the reader can consider the data too sparse to conclude that a substantial difference exists between acceptance rates for women and men."
3. Stimmt soweit, es gibt ein Unterschied von 0,5%
4. Stimmt sie verändern mehr am Code. Dazu gesagt viel Code != Qualität.
5. Jo sie können nicht nur eine Sprache.
6. Gleiches gilt auch bei Männern.

Welche der Punkte hat wirklich was mit Coden zu tun. Auch die Schlussfolgerung am Ende, die dann auf die 6 Sätze aufbauen, ist doch eher Fragwürdig. Eine war, Frauen gehen weniger Risiko ein und es wird eine Studie angeführt die das auch sagt. Aber dann wird Punkt 4 angeführt, dass mehr Line of Code geändert wird, bei Frauen. Das eine schließt, dass andere aber nicht aus.
Dann wird die These aufgestellt Frauen sind mehr kompetent, dies soll 1-5 Beweisen. Nr.6 wird damit erklärt das es Sexismus in der Open-Source Community gibt (aber vll sind die auch einfach nicht so gut, meine Meinung). Danach wird nur noch geschaut warum Frauen kompetenter sind.

Ich sehe keinen Beweis, dass ein Geschlecht besser sein soll, als das andere. Der Anfang der Studie wollte dies auch nicht erreichen. Sondern wollte nur Wissen, ob ihre Änderungen angenommen werden. Daraus ein Wettstreit zu machen, ist nicht Wissenschaftlich, man soll bei seinen zugrunde liegende Daten bleiben und das Beweisen, was man Beweisen will.

Edit: Ich fand es eine Interessante Studie, wie Pull-Request gehandhabt werden. Aber ich kann halt keinen Zusammenhang zwischen Pull-Request und allgemein guter Programmierer sehen. Das war ja auch eigentlich nicht der Grund der Studie, sondern es sollte Bias aufgedeckt werden.
 
@1fallslos:

Unterschiedliche Stichprobengröße ist überhaupt kein Problem. Meinetwegen gebe ich hinzu: Solange die Voraussetzungen für die angewandten Tests erfüllt sind. Allerdings steht man selbst bei Verletzung dieser Annahmen selten vor größeren Hürden: Sollten die Varianzen unterschiedlich sein haben die Autoren dass sicher im Levene-Test oder ähnlichem gesehen und haben entsprechende Maßnahmen ergriffen, eventuell non-parametrische Tests. Es gibt aufjedenfall Möglichkeiten mit solchen Problemen um zu gehen.

Wieso sollte die Anzahl der Daten keine Rolle spielen? Mehr Daten erzeugen bei gleich bleibenden wahren Effektstärken einfacher signifikante Ergebnisse. Da es sich hier um recht viele Personen handelt wäre es daher angebracht neben einem "ist signifikant", auch Effektstärken zu nennen und sich zu Fragen ob der Effekt hier überhaupt eine praktische Bedeutung hat. Insbesondere weil man bei sehr großen Daten das Problem hat dass man einfach alles was man will signifikant bekommt...

@qmert

Das mit den Varianzen gilt für die üblichen Standard-Tests ja, aber wie du ja schon sagst gibt es spezielle Testverfahren (du meinst non-parametrische Tests) und die kann und soll man dann in solchen Momenten auch benutzten und interpretieren.
 
@Unglaublich: wieviel % der Programmierer sind Hobbyentwickler bei den Männern und den Frauen? Rein aus dem Bauch raus würde ich sagen das nur sehr wenige Frauen als Hobby programmieren haben und logischerweise sind Hobby Programmierer in der Regel nicht so gut wie Profis.
 
Aus meiner Erfahrung kann ich das überhaupt nicht bestätigen. In unserer Gruppe aus 3 Männern und 2 Frauen, war der Code der Frauen regelrecht grauenhaft und hat in meinen Augen so ausgesehen wie "ich probiere das jetzt mal SO, mal sehen, ob's jetzt funktioniert".

Es ist nur so, das immer wieder pauschalisiert wird, wenn es heißt "Frauen sind besser", wenn sich das auch nur bei einer kleinen Gruppe zeigte. Oder es sind Mythen, wie "Frauen können besser Multitasken", die aus einer einzigen Studie resultiert, welche niemals verifiziert wurde/werden konnte. Trotzdem bleibt diese Urban Legend am Leben, weil sich keiner das Gegenteil behaupten traut.
 
@ZappoB: Unabhängig davon, ob die Ergebnisse der Studie repräsentativ, korrekt geschlussfolgert oder sonstwie brauchbar sind oder nicht: Deine Beobachtungen anhand von 3 Männern und 2 Frauen sind absolut nicht tauglich um irgendwelche Schlußfolgerungen für andere / größere Personengruppen / die Allgemeinheit zu treffen, dafür ist die Stichprobe viel zu klein :)

Daher ist Deine Erfahrung tatsächlich nichts mehr als Deine eigene, persönliche Erfahrung, ohne Aussagekraft für irgendjemand ausserhalb des von Dir angesprochenen Personenkreises :)
 
@FenFire: Deshalb schreibe ich -und du zitierst es ja auch- von MEINER Erfahrung. Was mich stört, ist die Pauschalisierung EINER Studie mit der Aussage "Frauen sind die besseren Coder", was -wie mein Beispiel des Multitaskings- sehr schnell zu einer generellen Urban-Legend wird.
 
@ZappoB: Das stimmt, auch die Studie trifft in ihren Ergebnissen (sofern in sich korrekt erhoben und geschlußfolgert) primär mal auf Github zu.

Aber der Artikel verallgemeinert auch gar nicht über Github und die Studie hinaus, zumindest wenn man seine Überschrift mit beachtet: "Laut Studie sind Frauen die besseren Coder, zumindest bei Github" - da wird die Aussage "Frauen sind die besseren Coder" sowohl auf die Studie als auch Github eingeschränkt.
 
Liebe Nadine,
Wenn schon nicht belegt werden kann, dass Frauen benachteilgt werden, muss wenigstens herauskommen, dass Frauen besser sind.
So ein Bla-Bla.
Wird natürlich von Emma&Co gerne aufgegriffen.
Aber so lange wir uns noch 200 Professorinnenstellen für Genderstudien leisten können, geht's uns noch viel zu gut.
Warum nehmen wir nicht einfach jeden Menschen so, wie er ist? Ist doch viel nachhaltiger.
 
Wie ich solche "Studien" "liebe".
 
Ich würde mir wünschen, dass Nachrichtenportale nicht nur abschreiben würden und stattdessen solche Studien mal kritisch hinterfragen würden. Solang ihr nur abschreibt, bleibt mein Adblocker auch weiterhin an.
 
Ich wär bei der Studie extrem vorsichtig. Auf dem amerikanischen Campus spielt sich seit etwa 3 Jahren ein riesiger SJW, Modern Feminism vs Brain ab! Ich will das erstmal nicht in Frage stellen, aber es gibt mitlerweile hunderte Studien in der Richtung, die einer ordentlichen Untersuchung keine 5 min standhalten würden, und die schon mit Bias gestartet sind. Wenn ich mir die ersten paar Seiten durchlese, fängts nämlich schon an: Es beginnt mit einer Dame, die aufgrund von Sexismus davon ausgeht, das Ihre Einwände nicht angenommen wurden auf Github!
Ok, weiter muss ich gar nicht lesen!
 
@LivingLegend: Das ist ja das witzige, die Studie wiederlegt das. Aber trotzdem wird das Ergebnis noch gedreht :D
 
@1fallslos: Ja man findet raus das kein Sexismus herrscht und endet dann mit dem Ergebnis das Frauen wahrscheinlich bessere Programmierer sind. Bitte Winfuture, lest den Kram vorher bevor ihr sowas postet. Diese Typen sind auch stark auf Huffpost unterwegs, also wie oben gesagt. Brain einschalten, und erst dann lesen! Der Kram ist nämlich scheinbar ansteckend wenn man in einer geistig schwachen Minute davon getroffen wird.

Edit: Geil, wie sind die auf Github hinter das Geschlecht gekommen? Mit Suche nach vergleichbaren Namen auf anderen Social Media Plattformen! Hahahahahaha! Hahahaha! Geil! Da werden also nichtmal die Grundannahmen stimmen!
 
Stimmt schon - meine Frau coded solange bei mir rum, bis sie die richtigen Keys gefunden hat. Ich hingegen lande mal bei ihr hier und da einen Treffer :-)
 
@Ice-Tee: "ich hab dir Schokolade gekauft!" ist der Generalschlüssel für die meisten ^^ auf keinen Fall Blumen! Da kommen nur blöde fragen und die fangen an einem was anzuhängen xD
 
Frauen, sind auch nicht besser...alles ne sache von Übung..und wollen Motivation etc etc etc...
 
Frauen können sehr gut mit Computern. Und sie sind auch innovativen Kommunikationsszenarien sehr zugetan. So sind z.B. bei Second Life deutlich mehr Frauen angemeldet als Männer ... ähm ... ja :D
 
Ich wünschte, solche Artikel würden gar nicht erst geschrieben. Sind immer sehr pauschalisierend und sorgen für jede Menge Diskussion ohne Mehrwert.
Ich kenne beide Arten von Entwicklerinnen: sehr strukturierte und chaotische, Könnerinnen und Versagerinnen. Dass Frauen i.d.R. anders programmieren als Männer dürfte auch nicht DIE Überraschung sein.

Eigentlich wird's ja nur thematisiert, weil Frauen in der Softwareentwicklung immernoch die Ausnahme sind und leider auch immer als solche behandelt werden. Das muss man nicht durch solche Artikel noch betonen und wird sich auch nur langsam ändern - ist auch nicht schlimm.
 
1. Ist keine Studie, sondern ein undergrad-paper, dass auf ner Umfrage basiert.
2. Ist nicht peer-reviewed und auch nicht fertig; Methodik wurde allerdings bereits von beaufsichtigenden Personen zerrissen, weil es Daten selektiv auswertet, um ein bereits vorher gewuenschtes Ergebnis zu erzielen.
3. Saubere Analyse ergibt: Akzeptanzrate Maennlich vs. Weiblich = KEIN Unterschied, der ueber den Fehlerrahmen hinausgeht. Und BEIDE Azkeptanzraten sinken, sobald der Autor sein Geschlecht zu erkennen gibt.

= Wiedermal viel feministischer Unsinn.
 
gibts denn bei github webcam-übertragung und spenden-button ... denke da irgendwie an die ganzen twitch-schnorrer ...
 
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