序言

自有记录以来，巨大的数据缺口占据了人类历史的大部分。从“作为狩猎者的人类”（Man the Hunter）理论开始，编年史家几乎没有为女性在人类演化中扮演的角色留下什么空间，无论是文化还是生物学意义上的演化。相反，男性的生活被用来代表全体人类的生活。而在谈及另一半人类的生活时，通常只剩沉默。

这种沉默无处不在，遍布我们的整个文化：电影、新闻、文学、科学、城市规划、经济学。我们向自己讲述的那些关于过去、现在和未来的故事，全都扭曲了，被打上了女性“缺席”的标记。这就是性别数据缺口。

性别数据缺口不仅仅关乎沉默。这些沉默、这些缺口，皆有其后果。它们每天都在影响女性的生活。这种影响可以相对较小。例如，女性在办公室里瑟瑟发抖，因为空调温度是按男性的体温标准设定；或者伸手够货架顶端十分费劲，因为货架是按男性的身高标准设计。让人恼火吗？当然了。是不是不公平？毫无疑问。

但这些事还不会危及生命。除非你出了车祸，而汽车的安全措施在设计时又恰巧没有考虑到女性的身材；或是你的心脏病未能确诊，因为症状被视为“非典型”。对这些女性来说，生活在一个以男性数据为基础的世界里，后果可能是致命的。

论及性别数据缺口，最重要的观点之一是它通常不带恶意，甚至并非有意。事实恰恰相反：性别数据缺口完全是一种存在了数千年的思考方式的产物，因此也可说源于不思考。双重的不思考：男人不言而喻，女人不被提及。因为当我们说到人类，总的来说，我们指的是男人。

这不是什么新发现。西蒙娜·德·波伏瓦在1949年写下了著名论断：“人类是男性的，男人不是从女人本身，而是从相对男人而言来界定女人，女人不被看作一个自主的存在。（……）男人是主体，是绝对，而女人是他者。”[1]要说什么是新的，那就是女性继续作为“他者”存在的环境，而这一环境即我们所处的世界越来越依赖和受制于数据。尤其是大数据。反过来，大数据又在大计算机里接受大算法的筛选，以便筛出大真理。但当你的大数据被巨大的沉默所破坏，你得到的真相就只是半真半假。而且通常对于女性来说，它们根本就不是真的。正如计算机科学家自己说的：“垃圾进，垃圾出。”

这种新环境令消除性别数据缺口的需求更加迫切。辅助医学诊断、筛选简历甚至面试潜在求职者的人工智能已经很常见。但是训练人工智能的数据集充满了数据缺口——而且由于算法通常被当作私有软件且受到保护，我们甚至不能检查这些缺口是否被考虑在内。不过，从现有的证据来看，显然是没有。

对这本《看不见的女性》来说，数字、技术、算法都至关重要。但它们只讲述了故事的一半。数据只是信息的另一种说法，而信息有很多来源。没错，统计是一种信息，但人类的经验也是信息。所以我认为，当我们设计一个为所有人服务的世界时，我们需要女性在场。如果那些对我们所有人产生影响的决定，都是出自身体健全的白人男性（九成来自美国），那也会形成数据缺口——就像在医学研究中不收集女性身体信息会形成数据缺口一样。正如我将展示的，女性视角的缺席恰恰大力驱动了一种无意识的男性偏见，而这种偏见还试图（通常是善意地）假装自己“性别中立”。这就是波伏瓦所说的，男人把自己的观点与绝对真理相混淆。

女性特有而男性不会纳入考量的问题涉及众多领域，在阅读本书时，你会注意到三个主题反复出现：女性的身体、女性无偿看护的负担和男性对女性的暴力。这些问题如此重要，触及我们生活的几乎每一个部分，从公共交通到政治，从工作场所到医院手术，影响我们方方面面的体验。但是男人忘记了这些问题，因为男人并不拥有女人的身体。我们还会在书中看到，他们所做的无偿工作只是女性的一小部分。而且，虽然男性同样不得不与暴力做斗争，但他们面临的暴力与女性面临的表现不同。这些差异均被忽略，而我们熟视无睹，仿佛男性的身体及其伴随的生命体验是中性的。这是对女性的一种歧视。

在本书中，我将提到生理性别（sex）和社会性别（gender）。我所说的“生理性别”是指决定一个人是男性还是女性的生理特征，即XX和XY染色体。所谓“社会性别”，是指我们强加给这些生物学事实的社会意义——女性因为被视作女性而受到的对待。社会性别是人为的，但两种性别都真实存在，都对在这个以男性数据为基础的世界里生存的女性至关重要。

但是，尽管我自始至终都在同时谈论生理性别和社会性别，我还是将社会性别数据缺口作为主导术语，因为生理性别并不是女性被排除在数据之外的原因，社会性别才是。通过列举这么多对女性造成巨大损害的现象，我想弄清根本原因。而且，与你将在本书中读到的许多说法相反，女性的身体并不是问题所在。问题在于我们给这具身体赋予了社会意义，且无法从社会层面为之负责。

《看不见的女性》是一个关于缺席的故事——所以有时很难写出来。如果说在总体上女性数据存在缺口（这既是因为我们一开始就没有收集数据，也是因为当我们收集数据时通常不会按生理性别进行区分），那么论及有色人种女性、残障女性、劳动阶层女性时，数据实际上根本不存在。这不仅仅是因为没有人收集，也是因为它们没有从男性数据中分离出来——也即所谓“按性别分列的数据”。从学术工作到电影角色，在代表性统计当中，“女性”和“少数族裔”的数据可以被分别列出，女性少数族裔的数据却消失在更大的分组中。但凡存在这种数据，我都会一一列出——可它们几乎从未存在过。

这本书的重点不是精神分析。我无法直接触及那些固化性别数据缺口的人内心深处的想法，这意味着本书无法为性别数据缺口为什么会存在提供最终证明。我只能向你们提供数据，并请各位读者阅读这些证据。但是，那些设计出带有男性偏见工具的人是不是隐性的性别歧视者，对这个问题，我也无意探究。在某种程度上，个人动机无关紧要。重要的是模式。考虑到我将展示的数据的分量，重要的是我们是否还有理由得出这种结论：性别数据缺口只是一个巨大的巧合。

我认为它不是巧合。我将指出，不假思索地将人类几乎仅视为男性——性别数据缺口既是这种思维方式的原因，也是其结果。我将展示这种偏见出现的频率和广度，以及它是如何扭曲那些日益支配我们生活、本应客观的数据。我将表明，即使是在这个超级理性的世界里，在这个日益受到超级公正的超级计算机主导的时代里，女性在很大程度上仍是波伏瓦所说的第二性——而且，和过去一样，依然有沦为男性的从属类型的危险，而这还是最好的情况。