Networking
#31
¡Hola! ¿Cómo estás?
En la mayoría de los trabajos hacer networking sirve. Y uno intenta ponerle pilas, habla con este, con el otro. Intenta ser parte. Pero a veces no te dejan entrar. Hoy escribí sobre discriminación en un contexto que a muchos les va a sonar conocido: los académicos de Twitter.
Espero que te guste. Gracias por leer.
Las preguntas de hoy
¿Hay discriminación en base a raza, género o institución en las redes académicas?
Qué cosa más aburrida hacer networking. O sea, hacerse amigos es divertido. Lo que es aburrido es esto de tener que socializar. Ojo, a mi el resultado me gusta: hacerte amigos y conocidos de tu profesión que después te vas encontrando en diferentes momentos de la vida está buenísimo. En el ámbito académico, incluso, hay amigos que ves exclusivamente en ciertas situaciones. Nada más divertido, por ejemplo, que encontrarse con cierta gente exactamente una vez por año tomando algo post-conferencia en la reunión anual de la asociación de economistas latinoamericanos (LACEA).
Pero el proceso para llegar a hacerte esa red es mucho más tedioso. Llegar a un evento en un lugar que no conocés, con gente que no conocés, intentando caerles bien. Especialmente cuando sos muy pibe esto suele implicar bastante esfuerzo. Particularmente cuando entre la gente hay de esos que admirás. Sabés que tenés que aprovechar la oportunidad para que te conozca, pero eso te inhibe, tenés que decir algo suficientemente interesante porque para decir una boludez enfrente de semejante estrella de tu profesión, mejor quedarte callado. Y te estresás. Y perdiste la oportunidad, ya está hablando con otro. Y te estresás más porque sabés que una buena conversación con la estrella puede tener altísimos rendimientos en tu futuro laboral. Y te decidís y el coffee break terminó y se cerró la ventana de oportunidad.
Como en casi cualquier profesión, en la mía (la industria de escribir papers), el networking sirve. No estoy queriendo decir que haya nada turbio, ni acomodo ni falta de meritocracia. Digo, tal vez haya todo o algo de eso, pero no es necesario para que el networking sirva. El mundo está lleno de ruido y muchas veces tener una buena red te sirve aunque sea para que te presten atención, para que se enteren quién sos, qué hacés. Para que el día que a esa super-star se acuerde del paper que le contaste que estabas escribiendo cuando se le ocurra una idea relacionada y en una de esas hasta te llame o te invite a presentar tu paper.
En el mundo de los economistas académicos pasó algo interesante en los últimos años, tal vez incluso acentuado durante la pandemia. Twitter empezó a funcionar como una red profesional que, en muchos casos, funcionó como un complemento (o incluso sustituto) a la formación de redes profesionales más tradicionales, que se dan en persona. Yo me hice amigos economistas por Twitter (a Pantacha, por ejemplo, lo conocí primero virtualmente). Y esa red, creo, contribuyó a que expandiera mi red profesional en la vida real. Invité a dar seminarios a gente que conocí por ahí (y viceversa), recibí feedback de economistas muy cracks con quienes primero interactué online (y viceversa).
Y, de nuevo, no es que esas interacciones profesionales en el mundo real se hayan dado porque nos caemos bien de Twitter, sino más bien porque Twitter permitió que nos conociéramos, que supiéramos en qué estamos trabajando, que encontráramos coincidencias. Las redes sociales tienen ese potencial de bajar algunas barreras que de otra forma serían difíciles de mover para armar networks entre gente más diversa. Podés interactuar con cracks que de otro modo ni te registrarían, mostrarle tu trabajo a gente que vive en otra punta del planeta, qué sé yo.
Pero, claro, la palabra clave es “potencial”. Al final, para poder interactuar con el crack, le tiene que interesar lo que le decís. Para mostrarle tu trabajo a gente que vive en la otra punta del planeta, o que trabaja en la mejor universidad en el tema que vos trabajás, tienen que prestarle atención a lo que publicás. En Twitter, las barreras están un poco más bajas, pero al final que se forme ese vínculo depende de las decisiones que tomen los involucrados.
Si la super-star con quien querés armar un vínculo es elitista y solamente quiere hablar con otras super-stars, con o sin Twitter no va a formar parte de tu red. Si sos negro y el economista con el que te interesa interactuar es racista, ya sea en persona o en Twitter, amigo tuyo no va a hacerse. En pocas palabras: si te quieren discriminar (en el sentido más puro de la palabra), te van a discriminar online y offline.
En las encuestas que hace la American Economic Association a académicos, suelen saltar tres factores que hacen que los economistas se sientan excluidos de estas redes (y arriesgaría que en otras profesiones o campos no es tan distinto): discriminación por raza, discriminación por género y discriminación por status de la institución a la que pertenecen. Con los amigos Pedro Sant’Anna y Bruno Ferman se nos ocurrió aprovechar Twitter (ya que los economistas arman redes profesionales en Twitter) para ponerle números a esa presunta discriminación. ¿Qué tan probable es que un estudiante de PhD le de follow a un economista y reciba un follow-back (reciprocando) en respuesta? ¿Cambia algo si el estudiante es negro o blanco? ¿Mujer u hombre? ¿Estudiante de una universidad muy o muy poco prestigiosa? Para responderte todas estas preguntas hicimos un experimento en Twitter en 2022.
Primer paso: identificamos las cuentas de la comunidad #EconTwitter. Después creamos cuentas falsas (pero que no parecen falsas) que decían ser estudiantes de PhD y cuyos perfiles se veían como las fotitos de abajo.
(lo blureado es la universidad en la cual dicen que estudian nuestros bots)
Lo bueno de los experimentos es que uno puede manipular un atributo particular y dejar todo el resto constante. Así, si hay alguna diferencia (en este caso en la probabilidad de ser reciprocado), se la podemos atribuir a ese atributo que manipulamos. Nosotros tomamos tres atributos visibles: raza (negro o blanco), género (hombre o mujer) y prestigio (universidad rankeada o no rankeada entre las mejores según US News).
Mirá a Roy Cooper en la foto de arriba, por ejemplo. El tipo es negro, hombre y estudia en, digamos, Harvard. Daniel Hall es hombre también, digamos que también es estudiante de Harvard. Pero es blanco. ¿Responderías igual si te sigue Roy o Daniel? Seguramente me vas a decir que sí. El chiste es medir la reacción sin usar preguntas (auto-reportadas) sino conductas reales de gente real. ¿Cómo?
Segundo paso: empezamos a seguir economistas usando (los que habíamos identificado con nuestros bots en el primero paso) pero variando aleatoriamente los tres atributos que manejábamos: algunos recibían un follow de un (supuesto) estudiante de PhD negro, hombre y de una universidad super prestigiosa, otros de uno blanco, hombre y de una universidad no-tan-prestigiosa, otros de una mujer, negra y de una universidad muy prestigiosa y así.
Tercer paso: sentarse a esperar a que lleguen los follow-backs. (Te tiro el dato que aprendí haciendo esto, por si te sirve para la vida: si seguís a alguien y pasaron más de cinco días y aún no te siguió te podés olvidar.)
El eje Y mide la probabilidad de que nuestros bots reciban un follow-back. Cada barrita representa un grupo. Black/White y Male/Female se explican solos. Lower-Ranked/Top-Ranked refiere a si la universidad de donde (dice que) viene el estudiante de PhD está arriba o abajo de cierto umbral en el ranking de US News. Algunas cosas destacables.
El grupo al que le devuelven menos el follow es el de los hombres negros que estudian en universidades menos prestigiosas.
El grupo al que le devuelven más el follow es el de las mujeres blancas que estudian en universidades más prestigiosas.
Si sos hombre y estudiás en una universidad no muy prestigiosa la probabilidad de que te den un follow-back es más o menos parecida que si sos hombre y estudiás en una universidad super prestigiosa pero sos negro.
Habrás notado que las dos barras más altas (23 y 24% de tasa de follow-back) son de mujeres. Interesante, ¿no?
Los gráficos de arriba comparan las tasas de follow-back combinando atributos. La primera compara la probabilidad de recibir el follow-back entre hombres (16.6%) y mujeres (20.8%), la segunda entre blancos (19.6%) y negros (17.8%), la tercera entre estudiantes de universidades no tan prestigiosas (16.9%) y muy prestigiosas (20.6%).
Te resumo: si sos blanco es más probable que te sigan, si están en una universidad prestigiosa es más probable que te sigan, si sos mujeres es más probable que te sigan. O sea, hay discriminación por raza, hay elitismo y hay discriminación por género: discriminación positiva para las mujeres. Estás pensando cositas que podrían explicar este último resultado, yo sé. Dame unos minutos y volvemos a esto.
Dejame antes contarte otro resultado que me gusta bastante. ¿Viste que la gente en Twitter es (somos) muy del tipo “Mirá mi foto salvando a les pingüines empetrolades en el viaje que hice caminando (para no contaminar) a Tierra del Fuego, usando botas hechas de cocos reciclados mientras me alimentaba de grosellas salvajes mezcladas con granola comprada directo a un micro-productor (todo con etiqueta fair trade) que vive en una choza hecha de árboles caídos y hojas de Gunnera manicata arrastradas por el viento, fabricada íntegramente por la naturaleza y sin la acción del hombre”? Técnicamente eso se llama “Virtue signaling” y refiera a esta cosa que nos genera satisfacción mostrarle al mundo que somos buena gente. Bueno, se nos ocurrió medir que tan discriminadora era (privadamente) la gente que (públicamente) se mostraba muy anti-discriminación y pro-diversidad. Clasificamos a los economistas de nuestra muestra como “gente que muestra preocupación por la diversidad” (por ejemplo, que sigue y RT un montón de cuentas pro-diversidad en la profesión) y gente que no.
El resultado te sorprenderá. O no. La gente que se muestra públicamente pro-diversidad en la profesión no discrimina basado en raza ni en género. O sea, en esas dos dimensions, su preocupación pública coincide con sus acciones privadas. PERO son aún más elitistas que el resto: es mucho, mucho, MUCHO más probable que sigan a estudiantes de universidades prestigiosas que de las menos prestigiosas.
¿Interpretación? Pueden estar pasando varias cosas. A mí me da la impresión que hay ciertos atributos (género, raza) que están muy presentes entre quienes quieren genuinamente diversificar la profesión y por eso en esas dimensiones la gente preocupada no discrimina. El elitismo, en cambio, parece estar menos presente. O tal vez es un tipo de discriminación considerada más aceptable.
No me olvidé de lo que te prometí. ¿Qué onda la discriminación positiva en los follow-backs hacia las mujeres? Pueden estar pasando un montón de cosas que expliquen esto y no te voy a poder dar una respuesta definitiva. Una cosa que puede estar pasando es que la gente realmente quiera hacer algún tipo de affirmative action. Digo, sabés que las mujeres están sub-representadas en la profesión y decidís poner tu granito de arena para aumentar esa representación aunque sea siguiendo a cada mujer que te sigue. Pero vos estás pensando en otra cosa.
Vos estás pensando que hay que muchos hombres (incluso economistas académicos) usan Twitter con fines, a ver, o sea, digamos, sociales y no necesariamente profesionales. Y que tal vez el follow-back desproporcionadamente alto a mujeres se da con fines no profesionales. No hay forma fácil de dar una respuesta definitiva a esto. Te puedo decir una cosa: la discriminación positiva hacia mujeres que encontramos en nuestro paper se explica casi totalmente por economistas (tuiteros) hombres. ¿Esto significa necesariamente que lo hagan con fines sociales (y no profesionales)? La verdad que no. Tal vez los hombres se sienten más en falta y por eso deciden hacer más affirmative action que las mujeres. No lo sé ni tengo forma de saberlo.
Lo que sí sabemos (y que es bastante triste) es que al menos en nuestro contexto y en nuestra muestra, la discriminación racial parece existir incluso en cuanto a acciones de costo bajísimo: darle un follow-back a un estudiante. Dejame ponerlo en palabras crudas: si sos un hombre negro estudiando en una universidad no muy prestigiosa y querés aumentar las chances de recibir un follow-back de un economista al que seguís, hay dos opciones que te van a dar un resultado muy parecido: moverte a una universidad super prestigiosa o quedarte en donde estás pero hacerte blanco. O sea que en realidad tenés una sola opción.
¿Te acordás que hace unos meses escribí un post sobre discriminación implícita de género? Era éste y al final te invitaba a auto-testear tus sesgos de género implícitos. Hoy te invito a que te auto-testees el sesgo implícito racial. Hacelo acá y después me contás.
Te puede interesar
El paper de hoy es este.
Con Bruno y Pedro hicimos un paper que (como diría Junot Diaz) na-que-ver, pero con una metodología muy parecida en Twitter y lo podés ver acá (o acá podés leer el primer envío de este Newsletter, en donde escribí sobre ese trabajo).
Y para arrancar un poco más optimistas, dale play a La Tigresa del Oriente & Coco y a bailar al ritmo de “No hay que discriminar”.
En el próximo envío
“Miente, que algo quedará”. Las dictaduras mienten en todo. Por qué te dirían la verdad en sus estadísticas? La próxima te cuento cómo nos damos cuenta que si un dictador te dice que está creciendo mucho vos por las dudas guardá la billetera.
Según el test, tengo preferencia por los africanos. Pero tengo la impresión de que el test no sirve para ver las preferencias de una sola persona, porque no es lo mismo si asocia primero palabras buenas con africanos o si lo hace al revés. Diría que sirve como estadística si van mezclando en qué orden hacen la asociación.
Sobre si la preferencia por mujeres es por motivos no académicos, quizás se puede hacer un estudio similar donde las dimensiones que varían sean género y belleza (en las fotos de perfil se puede distinguir bien la "belleza hegemónica")
Tengo actitud preferencial por los europeos.