Содержание
Выкопать корни неравенства – в Инобре ищут способы создать для всех школьников одинаковые возможности
Неравенство часто называют главной проблемой системы образования. На первый взгляд кажется, что с его причинами всё более-менее понятно: у бедных семей меньше возможностей, чем у богатых, а у жителей села меньше шансов на успех, чем у городских школьников. Но на самом деле у неравенства есть более глубокие корни, уходящие в область культурных привычек, психологии разных семей. Поэтому не редки ситуации, когда один подросток мог бы получать блестящее образование, но и не думает идти в вуз, а другой заранее нацелен на лучший университет, несмотря на средние способности. Изучение социокультурных основ неравенства – большой проект Центра социологии культуры Инобра, недавно он получил грант РНФ. Аспиранты также включатся в эти исследования и могут сделать немало открытий, помочь системе образования создать больше возможностей для всех. Рассказывает научный сотрудник центра Екатерина Павленко.
Николай Богданов-Бельский
«Скрытые основы неравенства мало изучены в России. Этой проблемой давно занимается западная социология. Так Пьер Бурдьё описал, как благополучные классы ставят барьеры менее благополучным, чтобы защитить свою группу. Мишель Ламонт пошла дальше, она описала в этом контексте два важных механизма – признание (как человека оценивают другие в процессе коммуникации) и достоинство – культурный конструкт, который человек выстраивает для себя. Например, рабочие, если их считают низким социальным классом, выстраивают альтернативный механизм достоинства на основе идеи «Я занимаюсь честным трудом».
Если применять это к системе образования, то можно многое понять по тому, как ребенка маркируют в сообществе, в школе. Как он общается с детьми, как разговаривают с ним учителя. Какие ценности связаны с его семьей – например, если семья относится к какой-то диаспоре, то они могут иметь свои критерии достоинства, которые входят в противоречие с теми, что ребенок видит в школе. Оценки также играют важную роль. Например, на их основе ребенок начинает думать, что высшее образование не для него, или что он не умеет учиться, а на самом деле это не так: система настроена таким образом, что в ней успеха могут добиться люди с другим набором характеристик.
Своими исследованиями мы хотим восполнить пробелы, потому что мало известно о том, к каким группам люди себя относят и какие барьеры для себя видят, почему не видят какие-то возможности или не хотят ими пользоваться. Сейчас в контексте неравенства те же школьники разделены «широкими мазками»: бедные, богатые, те, у кого родители с высшим образованием и т.д. А какие есть реальные группы, а не статистические, мы почти не знаем. Предстоит изучить и описать это разнообразие, а далее найти решения, как развивать социальную мобильность, как сделать ее многовариантной. Аспиранты будут выделять разные группы, искать способы операционализации (то есть проявления теоретических конструктов – например, по каким признакам мы можем оценить признание, достоинство и т. д.). Сейчас эта работа строится на основе интервью, данных соцсетей, лонгитюда «Траектории в образовании и профессии», а можно извлечь из него гораздо больше данных, использовать методы наблюдения и многое другое.
В перспективе результатом этой работы могут стать инструменты для преодоления неравенства, рекомендации для школы, как сделать, чтобы наименее ресурсные группы получили больше возможностей. Мы хотим, чтобы инструменты по преодолению неравенства были встроены в образовательную политику, в профориентацию. Тогда система будет работать не только на поддержку тех, кто наиболее успешно себя в ней показывает, а для успеха каждого».
Исследование социокультурных основ неравенства – одно из грантовых направлений в аспирантской школе по образованию ВШЭ. Подробнее об аспирантской школе
Подробнее о Центре социологии культуры
Что такое OpenSearch? Поисковая система с открытым исходным кодом – AWS
Что такое OpenSearch?
OpenSearch – это распределенный, управляемый сообществом, лицензированный Apache 2. 0, со 100 % открытым исходным кодом комплект поисковых и аналитических ресурсов для различных примеров использования, таких как мониторинг приложений в режиме реального времени, анализ журналов и поиск по веб-сайтам. OpenSearch представляет собой легко масштабируемую систему для обеспечения быстрого доступа и реагирования на большие объемы данных с интегрированным инструментом визуализации, OpenSearch Dashboards, который упрощает пользователям изучение данных. OpenSearch работает на базе поисковой библиотеки Apache Lucene и поддерживает ряд поисковых и аналитических возможностей, таких как поиск по методу k-ближайших соседей (KNN), SQL, обнаружение аномалий, Machine Learning Commons, Trace Analytics, полнотекстовый поиск и многое другое.
Почему мне стоит использовать OpenSearch?
OpenSearch позволяет легко получать, защищать, искать, агрегировать, просматривать и анализировать данные для различных сценариев использования, таких как анализ журналов, поиск приложений, корпоративный поиск и многое другое. С OpenSearch вы получаете выгодный продукт со 100 % открытым исходным кодом, который можно использовать, изменять, расширять, монетизировать и перепродавать по своему усмотрению. Количество партнеров проекта OpenSearch постоянно увеличивается. Они предлагают различные услуги, такие как профессиональная поддержка, расширенные возможности и управляемые услуги OpenSearch. Проект OpenSearch по-прежнему будет предоставлять безопасный высококачественный набор инструментов для поиска и аналитики с большим выбором новых и инновационных функциональных возможностей.
Почему создан OpenSearch?
Разработчики используют программное обеспечение с открытым исходным кодом по разным причинам. Одной из наиболее ключевых является свобода в использовании этого программного обеспечения там, где и как им необходимо. 21 января 2021 года Elastic NV объявила об изменении стратегии лицензирования программного обеспечения и о том, что новые версии Elasticsearch и Kibana под разрешительной лицензией Apache версии 2. 0 (ALv2) выходить не будут. Взамен Elastic выпускает Elasticsearch и Kibana с исходным кодом, доступным под лицензией Elastic или Server Side Public License (SSPL). Эти лицензии не являются открытыми исходными кодами и не дают пользователям ту же свободу. Поскольку некоторые разработчики хотят, чтобы их программное обеспечение было с открытым исходным кодом и чтобы можно было избежать блокировки одного поставщика, мы решили создать и поддерживать ветку последней версии ALv2 Elasticsearch и Kibana. Ветка называется OpenSearch и доступна под лицензией ALv2.
Как OpenSearch связан с сервисом Amazon OpenSearch?
Сервис Amazon OpenSearch – это управляемый AWS сервис, который позволяет запускать и масштабировать кластеры OpenSearch, не заботясь об управлении, мониторинге и обслуживании инфраструктуры, а также о накоплении глубоких знаний в области эксплуатации кластеров OpenSearch. Мы запустили поддержку OpenSearch в сервисе Amazon OpenSearch в сентябре 2021 года, начиная с версии 1. 0, и переименовали сервис из Amazon Elasticsearch Service в сервис Amazon OpenSearch. С тех пор сервис поддерживает несколько новых функций, которые были добавлены в OpenSearch в нескольких версиях. В качестве примеров можно привести поддержку репликации в нескольких кластерах, Trace Analytics, потоков данных, преобразований, нового пользовательского интерфейса наблюдаемости и блокнотов на панели OpenSearch. Кроме того, были значительно улучшены k-NN, обнаружение аномалий, PPL, SQL и оповещение. Хотя сервис Amazon OpenSearch продолжает поддерживать устаревшие версии Elasticsearch с открытым исходным кодом (до версии 7.10), мы настоятельно рекомендуем применять OpenSearch в сервисе, чтобы воспользоваться новыми возможностями, которые создаются в рамках версий OpenSearch с открытым исходным кодом.
Будет ли сервис Amazon OpenSearch поддерживать новые версии Elasticsearch после 7.10?
Нет. Версии Elasticsearch после 7.10 не имеют открытого исходного кода и не выпускаются под разрешительной лицензией ALv2. Хотя сервис Amazon OpenSearch будет продолжать поддерживать версии Elasticsearch с открытым исходным кодом до версии 7.10, в дальнейшем мы будем использовать новые версии OpenSearch с открытым исходным кодом для предоставления функций и инноваций клиентам, применяющим сервис Amazon OpenSearch для различных сценариев использования, таких как анализ журналов, поиск и наблюдение.
Будет ли OpenSearch поддерживать совместимость и одинаковые возможности с новыми версиями Elasticsearch?
Стратегия развития OpenSearch определяется сообществом, и различные организации, включая AWS, вносят новые функции в открытый исходный код. OpenSearch используется для различных случаев, таких как мониторинг приложений в режиме реального времени, анализ журналов и поиск по веб-сайтам. Стратегия развития OpenSearch должна рассматриваться как независимая от Elasticsearch, и основное внимание в OpenSearch будет сосредоточено на предоставлении новых функций и инноваций, о которых просят сообщество и клиенты. Хотя OpenSearch может включать функции, схожие с новыми, доступными в Elasticsearch (и наоборот), реализация всех функций уникальна для этих двух проектов. Основной целью OpenSearch будет создание продукта, который наилучшим образом соответствует потребностям сообщества OpenSearch и наших клиентов.
Какие возможности предлагает OpenSearch?
Возможность | Преимущество |
Расширенные возможности обеспечения безопасности | Предлагает возможности шифрования, аутентификации, авторизации и аудита. Включая интеграции с Active Directory, LDAP, SAML, Kerberos, веб-токенами JSON и многими другими. OpenSearch также обеспечивает детальный контроль доступа к индексам, документам и полям на базе назначенных ролей. |
Встроенные поисковые возможности | Предлагает ряд функций, которые помогут вам настроить свой поиск, включая полнотекстовый запрос, автозаполнение, поиск с прокруткой, настраиваемые оценки и ранжирование. |
Синтаксис SQL-запроса | Предоставляет знакомый синтаксис SQL-запросов. Используйте агрегацию, требования «сгруппировать по» и «где» для изучения данных. Считывайте данные в виде документов JSON или таблиц CSV, чтобы подстраиваться под необходимый формат. |
Поддержка при поиске в SQL | Позволяет использовать привычный синтаксис запросов SQL, получая при этом доступ к богатому набору поисковых возможностей, таких как нечеткое сопоставление, усиление, сопоставление фраз и многое другое. |
Data Prepper | Data Prepper – это сборщик данных на стороне сервера, способный фильтровать, обогащать, преобразовывать, нормализовать и агрегировать данные для последующей аналитики и визуализации. Data Prepper позволяет создавать пользовательские конвейеры для улучшения оперативного представления приложений. |
Trace Analytics | Trace Analytics предоставляет способ получения и визуализации данных OpenTelemetry в OpenSearch. Эти данные могут помочь вам найти и устранить проблемы производительности в распределенных приложениях. |
Аналитика приложений | Используйте аналитику приложений для создания пользовательских приложений наблюдаемости для просмотра состояния доступности ваших систем, где вы можете объединить события журнала с данными отслеживания и метрики в единое представление общего состояния системы. Это позволяет быстро переключаться между журналами, отслеживанием и метриками, чтобы найти источник любых проблем. |
Язык конвейерной обработки | Язык конвейерной обработки предоставляет знакомый синтаксис запроса с полным набором команд, разделенных по каналам (|) для запроса данных. |
Операционная панель | Дает возможность построить операционные панели для организации визуализаций Observability, созданных с помощью языка обработки Piped Processing Language (PPL). |
Аналитика событий | Использует запросы на языке Piped Processing Language (PPL) для интерактивного построения и просмотра различных визуализаций ваших данных, включая корреляции журнала отслеживания. |
Библиотека ML Commons | Используйте ряд алгоритмов машинного обучения, таких как kmeans и обнаружение аномалий, для обучения моделей и прогнозирования тенденций в ваших данных. ML Commons напрямую взаимодействует с PPL и Обработкой запросов на основе передачи состояния. |
Отчеты | Планируйте, экспортируйте и делитесь отчетами с панелей управления, сохраненными поисковыми запросами, предупреждениями и визуализациями. |
Обнаружение аномалий | Используйте обнаружение аномалий машинного обучения на основе алгоритма Random Cut Forest (RCF), чтобы автоматически находить аномалии при получении данных. Вместе с предупреждением можно отслеживать данные почти в режиме реального времени и автоматически отправлять уведомления. |
Управление индексами | Задайте пользовательские политики по автоматизации рутинных задач управления индексами, такими как перенос и удаление, и примените их к индексам и шаблонам индексов. |
Преобразование индекса | Создает обобщенное представление данных по определенным полям, чтобы можно было визуализировать или анализировать данные различными способами. Например, предположим, что у вас есть данные об авиакомпаниях, разбросанные по множеству полей и категорий, и вы хотите просмотреть сводку данных, упорядоченную по авиакомпаниям, кварталам, а затем по ценам. Вы можете использовать задание преобразования для создания нового, обобщенного индекса, организованного по этим конкретным категориям. |
Сворачивание индекса | Выберите интересующие вас поля и используйте сворачивание индекса для создания нового индекса, содержащего только эти поля, агрегированные в более грубые временные блоки. Вы можете хранить месяцы или годы исторических данных за меньшую стоимость при той же производительности запросов. |
Анализатор производительности и платформа RCA | Запрашивайте многочисленные метрики производительности и агрегации кластеров. Используйте интерфейс командной строки (CLI) PerfTop, чтобы быстро отображать и анализировать эти показатели. Используйте платформу анализа первопричин (RCA) для изучения проблем производительности и надежности в кластерах. |
Асинхронный поиск | Выполняйте сложные запросы, не беспокоясь о времени ожидания, и запускайте асинхронные поисковые запросы в фоновом режиме. Отслеживайте ход выполнения запроса и извлекайте частичные результаты по мере поступления. |
Trace Analytics | Принимайте и визуализируйте данные OpenTelemetry для распределенных приложений. Визуализируйте поток событий между приложениями, чтобы выявить проблемы производительности. |
Выдача предупреждений | Автоматически отслеживайте данные и отправляйте оповещения о предупреждениях заинтересованным сторонам. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу и мощному API можно легко настраивать и отслеживать оповещения и управлять ими. Создавайте очень специфичные условия оповещения, используя полный язык запросов и возможности сценариев OpenSearch. |
Оповещение на уровне корзины | Создает политики оповещения, которые предупреждают о сгруппированных тенденциях в ваших данных. Например, вы можете оповещать каждый узел, у которого среднее значение ЦПУ превышает желаемый порог. |
Репликация в нескольких кластерах | Репликация индексов, сопоставлений и метаданных с одного кластера OpenSearch на другой для создания межкластерной избыточности или разгрузки запросов к отчетам на вторичный кластер. |
Поиск k-NN | С помощью машинного обучения запускайте алгоритм поиска ближайших соседей для миллиардов документов в тысячах измерений так же легко, как и при выполнении любого обычного запроса OpenSearch. Используйте требования агрегации и фильтров для дальнейшего уточнения операций по поиску сходства. Среди примеров использования поиска по сходству k-NN рекомендации продуктов, обнаружение мошенничества, поиск изображений, видео и связанных документов и многое другое. |
Блокноты панели управления | Объединяйте панели управления, визуализации, текст и многое другое для обеспечения контекста и подробных объяснений при анализе данных. |
Клиенты OpenSearch | OpenSearch поддерживает ряд языковых клиентов, таких как Go, JavaScript, Python, Java и другие. Используйте эти клиенты для создания приложений, которые напрямую интегрируются с OpenSearch. |
Кто финансирует и поддерживает OpenSearch?
Многие компании, включая AWS, SAP, CapitalOne, RedHat, Logz.io, Aiven.io, Bonsai, Logit.io, InstaCluster и BAInsight, уже поддержали OpenSearch публично.
Мы поощряем и принимаем вложения от сообщества и не требуем для этого лицензионного соглашения с вкладчиками (CLA). Кроме того, если вы активно участвуете в проекте и хотели бы взять на себя больше ответственности, мы разработали процесс для сотрудников, не являющихся персоналом AWS, чтобы получить права сопровождающего в репозиториях проекта OpenSearch здесь.
Как дальше будет развиваться OpenSearch?
Мы запустили первую общедоступную версию OpenSearch 1. 0 в июле 2021 года и с тех пор выпустили много новых версий, которые описываются здесь. При большом интересе и поддержке со стороны сообщества мы представили несколько новых функций для ключевых сценариев использования, таких как анализ журналов, поиск и наблюдение. Эти области продолжают оставаться ключевыми темами для будущих улучшений как OpenSearch, так и нашего слоя визуализации панелей OpenSearch. Посмотрите эту статью, чтобы получить краткий обзор ключевых областей, на которых фокусируется OpenSearch.
Как лицензируется OpenSearch?
Все программное обеспечение в проекте OpenSearch выпущено под лицензией Apache версии 2.0 (ALv2). ALv2 дает ясные разрешительные права на использование и именно ту свободу, которую люди ожидают от программного обеспечения с открытым исходным кодом: возможность использовать, изменять, расширять, монетизировать и перепродавать программное обеспечение с открытым исходным кодом где и как угодно. Что касается OpenSearch, то мы считаем, что лицензия позволит широко внедрять проект и вносить изменения, которые пойдут на пользу всему сообществу. Мы также опубликовали правила, разрешающие использование торговой марки OpenSearch, чтобы оказать поддержку в продвижении ваших предложений.
Просмотрите вопросы и ответы на веб-странице о версиях OpenSearch с открытым исходным кодом. Вопросы и ответы также являются отличным источником информации об инструментах и плагинах, совместимости обновлений, сообществе в целом, а также о том, как вы можете внести свой вклад и получить пользу от OpenSearch.
Дополнительные ресурсы
- Вопросы и ответы об OpenSearch »
- Блоги: Шаг к по-настоящему открытому исходному коду Elasticsearch и Знакомство с OpenSearch »
В состав OpenSearch входят некоторые фрагменты кода Elasticsearch, созданного Elasticsearch B.V. и распространяемого по лицензии Apache, а также фрагменты другого исходного кода. Elasticsearch B.V. не является источником другого исходного кода. ELASTICSEARCH является зарегистрированной торговой маркой Elasticsearch B. V.
AWS: дальнейшие шаги
Зарегистрировать бесплатный аккаунт
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
Регистрация
Начать разработку в консоли
Начните разработку с использованием AWS в консоли управления AWS.
Вход
Равные возможности | Определение и факты
- Похожие темы:
- политическая философия
равенство
справедливые равные возможности
формальные равные возможности
Просмотреть весь связанный контент →
равные возможности , также называемые равенством возможностей , в политической теории идея о том, что люди должны иметь возможность конкурировать на равных условиях или на «равных условиях игры» за более выгодные должности. и позиции. Сторонники равных возможностей считают, что этот принцип совместим и действительно может оправдывать неравенство результатов в некотором роде, но существуют значительные разногласия по поводу того, в какой именно степени и какого рода неравенство он оправдывает и как он это делает.
Справедливость и равенство
Многие считают, что равные возможности требуют, чтобы привилегированные позиции были предметом открытой конкуренции. (Эта точка зрения иногда выражается лозунгом «Карьера открыта для талантов».) Идея состоит в том, что рабочие места и ограниченные места в сфере образования должны быть открыты для всех и что процедуры отбора для них должны быть разработаны таким образом, чтобы определять наиболее квалифицированных кандидатов. . На практике это представляется эффективным способом распределения рабочих мест с целью максимизации производительности и распределения ценных мест в сфере образования среди тех, кто, вероятно, получит от них наибольшую пользу. Но, даже если это необходимое условие равных возможностей, оно не может быть достаточным условием. Если бы это было так, то равные возможности позволили бы различиям в социальных обстоятельствах людей, таких как экономический класс, семья или культура, в которой они родились, слишком сильно повлиять на их перспективы. Идеал был бы совместим, например, с обществом, в котором люди, родившиеся в более низком экономическом классе, имеют радикально отличные перспективы от тех, кто родился в более высоком экономическом классе, в результате того, как различные ресурсы, находящиеся в их распоряжении, влияют на их доступ к квалификация, необходимая для успеха. Можно подумать, что решение состоит в том, чтобы предположить, что равные возможности требуют не только открытой конкуренции за привилегированные позиции, но и справедливого доступа к квалификациям. Полученное в результате положение часто называют справедливым или по существу равными возможностями, в отличие от формальных равных возможностей, обеспечиваемых открытой конкуренцией самой по себе.
Американский политический философ Джон Роулз защищал версию справедливых равных возможностей. Он утверждал, что привилегированные должности должны быть открыты для всех не только формально, но и таким образом, чтобы у каждого человека были равные шансы на их получение. Он рассматривал эту идею как эквивалентную утверждению, что люди с одинаковым уровнем таланта и способностей и одинаковой готовностью их использовать должны иметь одинаковые шансы на успех, независимо от таких факторов, как класс, раса и пол. Реализация справедливых равных возможностей потребует противодействия последствиям различий в классе, расе, поле и т. д., и это будет иметь существенные последствия для разработки системы государственного образования, включая налоговый режим, необходимый для его финансирования. Некоторые обеспокоены тем, что даже предоставление высококачественного государственного образования будет недостаточным для обеспечения справедливых равных возможностей на том основании, что различия между семьями, такие как разные ценности, которые они придают образованию, и разные ресурсы, которыми они располагают, могут продолжать мешать тем, у кого такой же уровень таланта и способностей и такая же готовность их использовать, иметь такие же шансы на успех. Некоторые дошли до того, что утверждали, что бескомпромиссное обеспечение справедливых равных возможностей без учета других ценностей потребует упразднения традиционной семьи.
Удача эгалитаризма
Идеал равных возможностей не обязательно ведет к равенству результатов, поскольку его цель согласуется с возможностью влияния на жизненные перспективы людей их ценностей и выбора. С этой точки зрения основная мотивация идеала равных возможностей, если его правильно понять, состоит в том, чтобы противодействовать влиянию различных природных и социальных обстоятельств людей, допуская при этом неравенство условий, возникающее в результате их выбора. На этом основании некоторые ученые утверждали, что неравенство, возникающее из-за различий в выборе, не только справедливо, но и необходимо, чтобы воздать должное личной ответственности. Этот взгляд иногда называют эгалитаризмом удачи.
Эгалитаризм удачи утверждает, что, хотя неравенство несправедливо, если оно проистекает из различий в обстоятельствах людей (поскольку обстоятельства зависят от грубой удачи), оно справедливо, если является продуктом добровольного выбора людей. Таким образом, эгалитаризм удачи представляет собой комбинацию двух разных утверждений: во-первых, справедливость требует нейтрализации последствий различий в обстоятельствах людей, и, во-вторых, что справедливо требовать от людей нести издержки или позволять им пользоваться благами. , их добровольный выбор. Делая такие заявления, эгалитаризм удачи проводит различие между выбором и обстоятельствами или между грубой удачей и «удачей выбора».
Однако у эгалитаризма удачи есть свои критики. Учитывая социальные силы, которым подвержен каждый человек, различие между выбором и обстоятельствами или между грубой удачей и случайностью выбора не всегда легко провести правдоподобным образом. Но даже если удастся найти удовлетворительный способ провести эти различия, все равно остается беспокойство, что эгалитаризм удачи слишком суров в том смысле, что он возлагает на людей ответственность за их глупое или безрассудное поведение. Кажется, это подразумевает, что тех, кто оказался в нужде из-за собственной неосторожности, можно справедливо заставить нести расходы, связанные с их выбором. Таким образом, люди, которые решили курить, полностью осознавая связанные с этим риски и заболев раком легких, могут не иметь права на медицинское обслуживание, в котором они нуждаются, но не могут себе позволить. Бескомпромиссные эгалитаристы удачи могут настаивать на том, что они не возражают против добровольных схем помощи тем, кто испытывает собственные нужды, но что они рассматривают насильственное взимание налогов для помощи тем, кто несет ответственность за их бедственное положение, как санкционирование эксплуатации благоразумных. Другие, однако, могут согласиться с тем, что эгалитаризм удачи должен быть дополнен еще одним принципом справедливости, таким как, например, принцип, согласно которому нуждающиеся, то есть те, чье положение падает ниже определенного порога, имеют право поддерживать независимо от того, насколько возникли их потребности.
Оформите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту.
Подпишитесь сейчас
Критики равных возможностей
Хотя широко распространено мнение, что равные возможности являются требованием справедливости, существуют и критики этого принципа. Несогласные слева утверждают, что равные возможности — это просто способ узаконить неравенство в богатстве и доходах, которое по своей сути несправедливо. Еще один вызов исходит от либертарианцев, которые утверждают, что работодатели имеют право заполнять вакантные должности в своей рабочей силе кем угодно и по какой угодно причине. Согласно этой точке зрения, право работодателей решать, кто должен работать на них, на какой бы основе они ни выбрали, основано на их правах собственности.
Энди Мейсон
Правда о равенстве возможностей и равенстве результатов
Что означает равенство в обществе?
Все начинается с одной и той же точки?
Все заканчивается в один и тот же момент?
Достаточно ли дать всем равные шансы и пусть победит сильнейший?
Или мы должны убедиться, что каждый получит свой кусок пирога?
Вкратце, это суть дебатов о возможности и результате – два противоположных взгляда на равенство.
С одной стороны, у вас есть комментаторы, такие как Бен Шапиро и Джордан Петерсон, которые, вообще говоря, утверждают, что равенство возможностей было нарушено «борцами за социальную справедливость» в пользу равных результатов, что в корне несправедливо. .
С другой стороны, сторонники равенства результатов считают, что системное неравенство препятствует подлинному равенству возможностей, и поэтому единственный способ достичь равенства — это более равномерное распределение богатства, например квоты на разнообразие и всеобщий доход (оба к которым мы вернемся позже).
Сторонников равенства возможностей обвиняют в том, что они используют его как предлог для сохранения статус-кво и не позволяют нам работать над созданием более инклюзивного общества.
А сторонников равенства результатов обвиняют в распространении идеалистического заблуждения о том, что мы все можем и должны быть равными, — пуская под откос инновации и экономический прогресс.
В чем разница между равенством возможностей и равенством результатов?
Равенство результат направлен на то, чтобы люди, находящиеся в неблагоприятном положении, получали прибыль.
Равенство возможностей стремится к тому, чтобы у всех были равные возможности для получения этих выгод.
Таким образом, в то время как равенство возможностей фокусируется на равных условиях для индивидуального прогресса, равенство результатов заключается в наблюдении за результатами.
Что такое равенство возможностей?
По своей сути, равные возможности означают, что всем людям предоставляется равный шанс «конкурировать».
Конечная цель этого выравнивания игрового поля состоит в том, чтобы создать общество, в котором самые важные (и предположительно самые высокооплачиваемые) должности в данной организации занимают наиболее квалифицированные люди.
Такие факторы, как раса, пол и наличие связей у ваших друзей/родственников, не должны играть роли в том, где вы окажетесь в жизни.
В этом идеальном мире люди будут подниматься и опускаться в соответствии с конкурентным процессом — чистый труд и природный талант являются основными ключами к успеху, поскольку каждый в этом обществе сможет соревноваться на равных условиях. .
Вот как Джордан Петерсон, популярный гуру самопомощи и профессор, резюмирует это представление о равенстве, основанном на конкуренции: что это? Это признак тяжелой работы. Итак, кто продвигается вперед? Умные люди, которые много работают».
Итак, Петерсон, по сути, говорит, что сливки поднимаются наверх. Если вы добились успеха, это, вероятно, связано с вашим интеллектом и добросовестностью.
Предполагается, что неравенство (по крайней мере, в том, что касается доходов) просто связано с этими «иерархиями компетенций». кажется справедливым, что самые умные и трудолюбивые люди получают лучшую работу.
Но когда Петерсон говорит об «интеллекте», о каком интеллекте он говорит?
IQ (количество баллов, которые были связаны с факторами окружающей среды, такими как доход семьи)?
Эмоциональный интеллект?
Логико-математический интеллект?
Межличностный интеллект?
Чем больше мы узнаем о бихевиористских науках, тем труднее становится определить это.
И даже наша концепция «тяжелой работы» связана с исторически протестантскими ценностями для тех из нас, кто живет в «западном мире».
Такое понимание равенства упускает из виду тот факт, что социально-экономические условия, в которых родился человек, могут ограничивать его возможности — будь то с точки зрения образования, трудовой этики или любого другого фактора, который может определить чей-то успех.
Нет ничего плохого в том, чтобы стремиться к более равным возможностям, но цитаты, подобные приведенным выше Петерсону, предполагают, что такое равенство уже достигнуто.
Если мы посмотрим, кто на самом деле «продвигается вперед», то это не «умные люди, которые много работают».
Согласно исследованию 2019 года, у умных бедных студентов меньше шансов стать богатыми к 25 годам, чем у не очень умных богатых студентов.
Соавтор исследования, профессор образования Энтони Карневале, сказал:
«Молодые люди, принадлежащие к меньшинствам, или из рабочего класса, или люди с низким доходом, которые талантливы в молодости — они не дойти до финиша».
Даже если бы мы назначали работу исключительно на основе заслуг, то, как люди приобретают эти заслуги, во многом зависит от привилегий, с которыми они родились
Если только мы все не начинаем гонку с В той же точке (что было бы почти невозможно достичь без серьезного перераспределения богатства), богатые будут продолжать приобретать «заслуги» и занимать лучшие рабочие места9.0049
В лучшем случае равенство возможностей — это нереалистичный идеал, а в худшем — предлог для сохранения статус-кво.
Неравенство и этническая принадлежность
Теперь давайте примем во внимание тот факт, что представители этнических меньшинств с большей вероятностью живут в относительной бедности (вы можете увидеть данные правительства Великобритании здесь).
Учитывая все очевидные различия, которые мы наблюдаем между этническими группами, списывать это на меритократию либо намеренно невежественно, либо откровенно лицемерно.
Доказательства просто настолько убедительны, что такое неравенство не может быть связано исключительно с отсутствием способностей у этих людей или с их «возбуждением».
«Иерархия компетентности» не объясняет реальность того, что кандидаты на работу из числа этнических меньшинств должны отправлять на 80% больше заявлений, чтобы получить те же ответы, что и белые британцы.
Вышеупомянутое исследование включало отправку одинаковых резюме в ответ на различные объявления о вакансиях.
Все, что указывало на «компетенцию», было одинаковым, за исключением имен кандидатов.
Вам кажется, что это равенство возможностей?
Давайте предположим, что нам нужно устранить эту предвзятость (что мы и делаем здесь, в Applied), поскольку 80-85% рабочих мест получаются благодаря нетворкингу, те, у кого самые мощные связи, будут получать лучшие предложения.
Представьте, что завтра весь мир проснется по-настоящему «расово слепым», без способности воспринимать этническую принадлежность друг друга.
Поднимутся ли внезапно по социальной лестнице представители меньшинств?
Возможно, на детальном уровне некоторые вакансии могут быть предложены кандидатам, которых раньше не было.
Возможно, судебный приговор был бы чуть более справедливым.
Но в целом мы, скорее всего, не увидим значительных изменений в общем распределении высших должностей и приносимого ими богатства.
Почему? Потому что, даже если завтра расовые предубеждения волшебным образом исчезнут, некоторые части общества все еще будут ощущать последствия наследия расового угнетения и рабства.
Некоторые группы в нашем обществе пользовались более историческими привилегиями, чем другие, и будут продолжать пользоваться ими из-за этого, даже в мире без расизма.
Это как выстрелить кому-то в ногу в начале гонки, а потом запретить стрелять в ногу на полпути… ты все равно будешь последним.
В то время как некоторые трудолюбивые достойные Mensa могут успешно подняться по социальной лестнице и превзойти своих сверстников, эти люди являются исключением и просто не отражают данные высокого уровня о системном неравенстве.
Реальность такова, что бессознательная предвзятость приводит к тому, что недопредставленные группы несоразмерно игнорируются, и даже если бы это было не так, некоторые из них слишком далеко отстают, чтобы наверстать упущенное.
Что такое равенство результатов?
Вместо того, чтобы просто смотреть на возможности, предлагаемые людям, равенство результатов переводит разговор туда, где люди на самом деле оказываются.
Проще говоря, равенство результатов создает мир, в котором люди имеют схожие экономические условия — что, как мы признаем, чрезвычайно сложно в мире, где его рекомендуемые менеджеры получают примерно в 4 раза больше, чем их подчиненные.
Вместо того, чтобы смотреть, например, насколько доступны основные рабочие места для данной группы, он измеряет представительство этой группы в этих рабочих местах.
Если равенство возможностей является мерой того, насколько равны наши шансы на успех, то равенство результатов является мерой того, насколько мы действительно успешны.
По крайней мере, на первый взгляд, равенство результатов заполняет некоторые пробелы, оставленные равенством возможностей. Он предполагает, что материальный успех — это не то, на что имеют право только «заслуживающие», а то, что должно быть распределено поровну, поскольку люди не начинают с одной и той же точки.
Там, где равенство возможностей ( в теории ) предполагает, что все начинают жизненную гонку в одно и то же время, равенство результатов пытается гарантировать, что все финишируют в одно и то же время.
Практическим примером выравнивания результатов является универсальный базовый доход — политика, которая работает в большинстве случаев.
Согласно одному финскому исследованию, проведенному в 2017–2018 годах, универсальный базовый доход (650 евро в месяц) повысил финансовое благополучие, психическое здоровье и когнитивные функции получателей, а также немного повысил уровень занятости.
Другое канадское исследование показало, что у участников наблюдалось улучшение психического здоровья, стабильности жилья и социальных отношений, а также менее частые посещения больниц и врачей, что снизило влияние на общие медицинские услуги в течение трех лет, в течение которых оно проводилось.
Критика равенства результатов
Некоторые из самых серьезных критических замечаний в отношении равенства результатов связаны с квотами.
Пытаясь исправить историческое неравенство, некоторые организации вводят квоты разнообразия.
По сути, они стремятся заполнить определенное количество ролей людьми из меньшинств.
У квот есть свои плюсы и минусы: с одной стороны, они могут ускорить изменения и сделать скачок в представлении групп меньшинств, хотя, с другой стороны, они могут вызывать символизм и отрицательную реакцию.
Эти квоты не только рассматриваются как поверхностное решение проблемы расового неравенства, но и подвергаются критике за «неестественность» и «несправедливость»9.0049
Мысль такова, что если общество — или, по крайней мере, рынок труда — основано на конкуренции, естественно, что есть победители и проигравшие, при условии, что они диктуются компетенцией.
Существует общее предположение, что равенство результатов влечет за собой передачу рабочих мест и богатства тем, кто их не «заработал». дайте людям деньги, они не будут мотивированы работать».
Если смотреть через эту призму, равенство результатов кажется угнетающим.
В глазах его критиков равенство результатов обрекает всех нас на оруэлловское существование, в котором все должны быть «одинаковы», — в котором наши самые важные, самые высокооплачиваемые рабочие места заняты неквалифицированным меньшинством, занимающим свои должности изящество их индивидуального статуса в одиночку.
На самом деле, это не то, что кому-то нужно.
На самом деле, представление этого в таком свете часто используется как двуличная уловка, чтобы увести разговор от системного неравенства.
Квоты могут быть не лучшим средством для обеспечения более равноправного общества, но это не значит, что мы вообще не должны работать в этом направлении.
На самом деле белые высококвалифицированные профессионалы не уступают место менее квалифицированным чернокожим профессионалам.
Измерение улучшения разнообразия не означает, что талантливых белых несправедливо игнорируют.
Возьмите слова генерального директора Стива Главски, например:
«Мы создаем возможности, основанные на наших действиях. Если у меня больше связей, чем у вас, или у меня больше капитала для инвестирования, то, возможно, я родился на легкой улице, но, может быть, я много работал, вкладывал время, принимал умные решения и теперь наслаждаюсь плодами своего труда. Чем успешнее вы становитесь, тем больше возможностей открывается перед вами».
Учитывая все, что мы знаем о преимуществах богатства, передаваемого из поколения в поколение, и огромном разрыве в отправных точках, для большинства тех, кто родился в неблагополучных семьях, старая добрая смазка для локтя и умные решения пока не помогут.
Как приобрести капитал для инвестирования?
Как построить сеть, которая изменит правила игры?
Это « могло бы » быть результатом тяжелой работы и затрат времени (что само по себе является чем-то, на что не каждый может позволить себе роскошь), как, кажется, думает Главски.
Кто-то, у кого было относительно неблагоприятное начало , мог правдоподобно достичь этих целей.
Но вообще говоря, если кто-то с относительными социально-экономическими привилегиями приложит точно такое же количество песка и ноута, он, скорее всего, продвинется намного дальше и намного быстрее.
Вот что говорит об этом автор бестселлеров Анджела Дакворт, написавшая книгу «Твердость»:
«Если вы противопоставите упорство структурным барьерам на пути к достижениям, вы вполне можете решить, что упорство менее достойно нашего внимания. Забота о том, как воспитать упорство в наших молодых людях — независимо от их социально-экономического положения — не исключает заботы о других вещах, кроме упорства.
Например, я провел большую часть своей жизни в городских классах, работая учителем и исследователем. Я знаю, как много значат опыт и забота взрослого в передней части комнаты. И я знаю, что ребенок, который приходит в школу голодным, или напуганным, или без очков, чтобы увидеть доску, не готов учиться. Одна только выдержка никого не спасет».
Главски прав в одном: « чем успешнее ты становишься, тем больше возможностей открывается перед тобой.»
Если некоторые начинают более успешно по умолчанию, то разрыв в богатстве со временем будет только увеличиваться, что, безусловно, имеет место; Согласно новому отчету ООН, 70% населения мира проживает в странах, где разрыв в уровне благосостояния растет.
Опять же, Стив Главски вполне может быть настоящей историей о том, как из грязи в князи.
Но мы не можем использовать анекдотические истории, чтобы опровергнуть десятилетия исследований на совокупном уровне.
Собираем все вместе
Правые комментаторы, кажется, исходят из предположения, что стремление к равным результатам означает полное равенство в материальных и социальных условиях всех людей и демографических групп, что, очевидно, является нереалистичной целью.
Является ли это искажение преднамеренным или нет, но создается впечатление, что трудолюбивые группы большинства будут насильственно лишены своего богатства, чтобы оно было «передано» менее трудолюбивым людям просто потому, что они принадлежат к недостаточно представленной группе. .
Возможно, проблема в том, что по крайней мере из тех, кто выступает за равенство возможностей, на самом деле не хотят, чтобы оно было реализовано, а вместо этого используют его, чтобы отвлечь внимание от усилий по улучшению разнообразия и системного неравенства.
Может быть поэтому равенство возможностей не принимает во внимание наследие расизма и рабства.
Только сейчас, в 2021 году, чернокожим фермерам в США помогают расплатиться с долгами после более чем 100 лет систематической дискриминации и притеснений со стороны Министерства сельского хозяйства США.
А здесь, в Великобритании, скандал с Виндраш показал, что сотни граждан Содружества (многие из которых принадлежали к поколению Виндраш) были незаконно задержаны, депортированы и лишены законных прав, что, согласно отчету, опубликованному в прошлом году, было « неизбежный результат политики, направленной на то, чтобы сделать жизнь невозможной для тех, у кого нет нужных документов».
Просто потому, что мы лучше осознаем неравенство теперь , это не означает, что группы больше не будут находиться в невыгодном положении, поскольку они начали отставать дальше.
Как мы видим равенство в Applied
Хотя равенство возможностей и равенство результатов обычно противопоставляются друг другу, в Applied наш подход заключается в том, чтобы встретиться где-то посередине.
Мы решили создать платформу для найма, которая действительно уравнивает правила игры, чтобы у каждого кандидата были равные шансы.
Однако мы также хотим убедиться, что это действительно приводит к более справедливым результатам.
Если мы вообще не измеряем результаты, как мы можем узнать, достигнуто ли равенство возможностей?
Если мы видим, что результаты не равны, то мы знаем, что возможности еще не равны.
Равенство результатов должно быть метрикой для измерения равенства возможностей, а не его возмездием.
Платформа Applied была разработана для решения только одной проблемы неравенства — найма.
Мы не претендуем на устранение глубоко укоренившегося социально-экономического неравенства, но, преуменьшая значение предыдущего опыта и академического образования, мы можем прервать определенную степень самосохраняющегося социально-экономического неравенства.
Мы не можем дать людям навыки, которые они упустили при развитии….
Но мы можем лучше определить тех, у кого есть навыки, но они были бы упущены из виду в стандартном процессе.
60% кандидатов, нанятых через Applied, не были бы пропущены при традиционном просмотре резюме.
Почему это? Ну, традиционные методы найма основаны на предположениях, основанных на несправедливо распределенных доверенных лицах (например, в модных школах или престижных прошлых брендах сотрудников).
И эти прокси не очень хорошо предсказывают способности (диаграмма ниже основана на этом мета-анализе).
Отвлекая внимание от этих доверенных лиц, мы можем определить лучших людей для работы на основе объективного набора навыков, необходимых для этой работы.
Создание более справедливого процесса найма на этом не заканчивается.
Если мы устраняем предвзятость в нашем процессе и вообще не видим улучшения разнообразия, то мы изменили процесс напрасно.
Если, например, кандидаты-женщины уходят где-то в процессе, мы хотели бы более внимательно изучить, где это происходит, чтобы убедиться, что нет конкретного вопроса, который отдавал бы предпочтение кандидатам-мужчинам (исследования, проведенные в США, показали что корпоративные наниматели склонны отдавать предпочтение мужскому стилю руководства).
Это не впихивание женщин в организацию посредством принудительных результатов, это просто средство отслеживания равенства возможностей.
Устранение предвзятости при приеме на работу вместо использования квот
Мы считаем, что, устраняя предвзятость в процессе найма и используя проверку навыков (а не опыта), вам не нужны квоты для улучшения равенства.
Нам известно, что некоторые увлекательные исследования политического представительства женщин в Индии (описанные в книге Айрис Бонет «Что работает») показывают, что квоты могут быть эффективным инструментом для стимулирования структурных изменений.
Однако есть свидетельства того, что квоты могут вызвать значительную негативную реакцию, особенно со стороны групп, которые чувствуют угрозу от них — исследования даже показали, что эксперименты в Индии могли на самом деле сократить представительство традиционно неблагополучных этнических групп.
Внедрение более справедливого процесса не гарантирует установленное количество наймов из представителей меньшинств, как квота, разнообразие со временем улучшится.
Несмотря на то, что мы склонны избегать квот, мы поддерживаем различные группы интервью и сбалансированные короткие списки, поскольку есть доказательства того, что эти методы приносят пользу практически бесплатно.
Исследования показали, что если в списке финалистов всего одна женщина, их шансы быть принятыми на работу статистически равны нулю.
Таким образом, хотя мы и не выступаем за позитивную дискриминацию, мы знаем, что без некоторого (незначительного) вмешательства «возможность» некоторых групп практически отсутствует.
Универсальный дизайн
Мы также являемся частью общей тенденции делать системы более доступными, глядя на то, «что работает», а не продолжая траекторию копирования и вставки, если она не сломана. Не исправь, дизайн.
Универсальный дизайн — это концепция, согласно которой здания, продукты, окружающая среда, системы должны быть спроектированы так, чтобы быть доступными для всех, независимо от их возраста, инвалидности, пола или расы.
В то время как большинство дискуссий об универсальном дизайне сосредоточено на построенной среде (например, об архитектуре и инфраструктуре), процессы и системы также должны быть построены с универсальным акцентом.
Вот почему такие компании, как IDEO, и целые отделы исследований пользователей, путешествий и опыта существуют сейчас, а раньше их не было.
Из 270 станций метро только на 82 есть лифты. Это означает, что 70% метро недоступно. Лифты на станциях метро помогают не только людям с ограниченными возможностями. Сколько раз вы помогали родителю с коляской или туристу с 15 единицами багажа?
Проекты, которые помогают одной группе, могут помочь многим.
Applied не только повышает шансы для одной группы, но и помогает всем (у кого есть необходимые навыки/поведение) иметь более справедливые шансы на получение работы, на которую они претендуют.
Мы смогли доказать, что, регулируя барьеры для входа на работу и разрабатывая процесс, обеспечивающий подлинные равные возможности, вы можете повлиять на равенство результатов.
Источники
- «Иллюзорное различие между равенством возможностей и равенством результатов», Дэвид А. Штраус (1992)
- «Защита равенства результатов», Энн Филлипс (2004)
- «Почему равенство результатов — плохая идея», Стив Главски (2020)
- «Дело против равенства возможностей», Vox (2015)
- «Равенство возможностей против равенства результатов» Бен Вердмюллер (2018)
- «Что Джордан Петерсон имеет в виду под «равенством возможностей» ?’, Райан Борн (2018)
- «Джордан Петерсон не поддерживает «равенство возможностей», Эрик Левитц (2018)
- «Тест на расовую дискриминацию при приеме на работу в британских городах», Натсен (2009)
- «Дискриминируют ли работодатели в Великобритании этнические меньшинств?», Оксфордский университет (2019)
- «Джордан Б. Петерсон: равенство результатов и возможностей», Ramble (2017)
- «Доход домохозяйств с доходом ниже среднего: за финансовые годы, закончившиеся с 1995 по 2020 год», GOV UK (2020 )
- «Новое исследование показывает, что 85% всех рабочих мест заполняются с помощью сетей», Лу Адлер (2016)
- «Всеобщий базовый доход, по-видимому, улучшает занятость и благосостояние», New Scientist (2020)
- «Поколения преимуществ.