1857 年 3 月 8 日，美國紐約的紡織女工走上街頭，**惡劣的工作條件和低薪。1917 年 3 月 8 日，彼得堡女工舉行罷工，要求得到 「麵包、和平與自由」。此後，一些國家把 3 月 8 日定為 「國際勞動婦女節」，紀念 「英雄的婦女工作者」，聯合國自 1977 年起，也開始組織活動慶祝婦女節。
這就是三八婦女節的由來，不是因為鮮花、口紅和 「浪漫」 的大學校園橫幅，而是為了平等工作的權利。
今天，在計算機領域，一名女性或許不會僅僅因為性別而被拒之門外（至少不會被公開以這種理由拒絕）。然而，最大的歧視並非存在於法規之中，而存在於社會的整體意識當中。
乙個熱愛程式設計的女孩，從小到大會聽到多少次來自父母、老師、同學、長輩的 「規勸」—— 程式設計不適合你，別看男同學現在不如你，但他以後 「開竅了」 肯定超過你？
沒有任何被主流學界接受的科學證據表明，女性的程式設計能力比男性更差。但是當女性程式設計者透露自己的性別時，奇怪的事情發生了。例如，一項針對 140 萬名 github 使用者的研究表明[1]，如果一名女性使用者在個人資料裡說明自己的性別，當她向從未合作過的其他使用者傳送 pull request 的時候，得到接受的概率會顯著降低。
在開源專案中，非專案人員如果是女性身份，貢獻接受率會更低
因為這樣的社會壓力，女性往往在早年就說服自己放棄計算科學領域，即使她們對這個領域本有興趣。
在一項研究中[2]，41% 的男性學生相信程式設計非常有用，而女性學生對應的比例只有 32%。但當他們在非盈利教育** code.org 上完成了一小時的教育專案後，59% 的男性學生和 58% 的女性學生開始相信，任何人都可以學習程式設計。
這項研究還發現，在很早期就選擇計算機程式設計課的男性學生要遠遠多於女性學生。然而，通過同樣的學習，女性在程式設計方面的能力並不會比男性差。
以上種種表明，女性目前在計算機行業的人數劣勢，可能是由乙個惡性迴圈所致：社會的壓力告訴她們不適合程式設計，她們在早年的成長選擇中放棄了程式設計教育，教育的差異進一步強化了刻板印象，最後，即使是堅持進入這一行業裡的女性，也會因為刻板印象影響對她們表現的評價。
和很多人的想當然不同，女性在早期的計算機領域發揮了重要的貢獻作用。和分工嚴密、工具豐富的現代不同，早期的電腦程式領域需要更密集的智力貢獻和更艱辛的工作。計算機領域的先驅中，有一大批優秀的女性代表。
grace hopper 就是其中之一。她發明了第乙個現代編譯器 a-0 系統，提出了第乙個可在不同機器上執行的程式理論，開發了第乙個高階資料處理語言 flow-matic（後來擴充套件成了第乙個商業程式語言 cobol）。1944 年，她在排查計算機故障的時候，發現故障是乙隻飛蛾導致的繼電器短路，因此在筆記上寫道 「發現了乙個 bug」。此後，所有的程式錯誤都被稱為 bug，這也成為了程式領域最常見的詞彙。
以上所有的第一都不用加 「女性」 二字，因為 grace hopper 的貢獻並不需要因為她的性別而被銘記。
事實上，直到 1980 年代中期，計算機專業的女性學生增長速度都超過了男性學生。
然而，在 1984 年左右，情況發生了重大的轉折。學習計算機的女性比例急劇下降，隨著醫學、法律和其它學科的女性學生逐漸逼近 50%，計算機領域的學生卻一再下降到 20% 以下。
是什麼原因導致了這麼劇烈的變化？美國全國公共廣播電台（npr）的技術記者 steve henn 在一篇文章提出了乙個理論：1984 年是個人計算機開始普及的年代。而早期的個人計算機主要的銷售策略是面向男性，這種做法極大地降低了女性在青少年時期接觸到計算機的概率。
在 1990 年代，加州大學洛杉磯分校的教育學專家 jane margolis 在對卡耐基梅隆大學計算機系數百名學生進行訪談的結果，也佐證了這個結論：絕大部分家庭更願意給男孩買計算機，即使女孩對計算機也非常感興趣。
所有這些都導致了嚴重的社會問題。除了削弱社會公平和個人自由選擇的權利，從社會發展的角度來說，就算是今天的美國，也正面對著嚴重的計算機程式設計人員短缺問題。希望在科技領域迎頭趕上的中國，同樣如此。而女性作為總人口 50% 的群體，她們在計算機人才群體中的缺席，對國家、社會、公司來說都是重要的損失。
目前，美國已展開大量的研究，希望從社會學、教育學和心理學等更本質的層面上，研究計算機領域的女性為什麼會遠遠少於男性，並提出干預的方法。我們認為，全世界（包括中國）也應該進行類似的研究，並積極地把研究結果用於教育系統。
當然，對個人來說，僅僅指望社會整體的進步可能仍然不夠。對於喜歡程式設計，喜歡計算機的女性（無論年齡）來說，最重要的第一步，也許是樹立這樣的信心：只要付出同樣艱苦的努力，一定能成為一名優秀的程式設計師和計算機科學家，無論那些營銷口紅鮮花和在校園里拉橫幅的人怎麼說。
refrences：
1、gender differences and bias in open source: pull request acceptance of women versus men，
2、hour of code: a study of gender differences in computing，
資料實戰派希望用真實資料和行業實戰案例，幫助讀者提公升業務能力，共建有趣的大資料社群。
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