本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定反映《大眾科學》的觀點
到現在，您可能已經看過羅斯-馬庫辛等人最近發表在《美國國家科學院院刊》上的研究，題為“科學教師對男學生的微妙性別偏見”，或者伊拉娜·尤爾凱維奇對這些發現為何重要的精彩討論。
簡而言之，這項研究涉及讓研究型大學的科學教師評估潛在學生候選人實驗室管理員職位的申請材料。研究人員隨機地在申請材料上附上姓名——一些是男性姓名，一些是女性姓名——並檢查材料的評分與所附姓名之間的相關性。他們的發現是，相同的申請材料，當附上的名字是男性時，會獲得更高的排名（即，判斷申請人更適合這份工作），而當附上的名字是女性時則不然。此外，男性和女性教師在附上男性名字時，都對相同的申請給予了更高的評價。
在我看來，這項研究有一些倫理意義，科學家（以及其他人士）應該關注
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確信您的判斷是客觀的，並不能保證您的判斷是客觀的，並且您想要做到公正的意圖可能還不夠。 這項研究的結果顯示了一種評分差異的模式，唯一合理的解釋是申請人使用了男性名字或女性名字。教師們將他們正在做的任務視為對候選人基於先前研究經驗、教師推薦信、申請人的陳述、GRE 成績等的客觀評估——他們正在從不太合格的人中篩選出合格的人——但他們並非僅僅根據申請材料中描述的實際經驗和資格進行篩選。如果他們那樣做了，排名就不會顯示出他們所顯示的性別分裂。研究中的教師無疑並非有意將性別偏見帶入評估任務，但結果表明他們確實這樣做了，無論他們是否有意。
如果您想建立關於世界的可靠知識，識別您的偏見是有幫助的，這樣它們就不會最終被誤認為是客觀的發現。 正如我之前提到的，客觀性是困難的。客觀性最困難的事情之一是，我們如此多的偏見是無意識的——我們沒有意識到我們有這些偏見。如果您沒有意識到自己有偏見，就更難阻止這種偏見潛入您的知識構建中，從您構建要探索的問題的方式到您如何解釋資料並從中得出結論。您瞭解的偏見更容易受到約束。
如果一項方法論上健全的研究發現科學教師具有某種特定的偏見，並且如果您是科學教師，您可能應該假設您也可能具有這種偏見。 如果您碰巧有良好的獨立證據表明您沒有表現出所討論的特定偏見，那太好了——少了一種可能干擾您客觀性的無意識偏見。但是，在缺乏這種良好的獨立證據的情況下，最安全的假設是您也容易受到這種偏見的影響——即使您感覺自己沒有。
如果您懷疑一項研究發現科學教師具有某種特定偏見的方法論健全性，那麼您有責任找出方法論上的缺陷。 理想情況下，您還應該與研究的作者以及該領域的其他研究人員溝通，討論您在研究方法中發現的缺陷。這就是科學界共同努力建立我們可以使用的可靠知識體系的方式。而且，一個負責任的科學家不會僅僅因為研究結論與自己對事物現狀的直覺不符就拒絕研究結論。證據是科學家瞭解一切的方式。
如果有理由相信您具有某種特定的偏見，那麼就有理由檢查這種偏見可能會影響您的哪些判斷，而不僅僅是實驗研究的狹窄範圍。 性別偏見是否會影響您最信任實驗室中誰的資料？您最認真對待您所在領域的哪些研究人員？哪些理論或發現被認為是重要的，而哪些被認為是不太重要的？如果是這樣，您必須對自己誠實，並認識到這種偏見可能會干擾您與現象的互動，以及您與其他科學家一起解決科學問題和構建知識的互動。如果您致力於構建可靠的知識，您需要找到方法來揭示這種偏見的運作，或抵消其影響。（此外，就這種偏見可能在科學職業生涯中工作或資助等獎勵分配中發揮作用而言，對自己誠實可能意味著承認科學界並非以完美的精英體制運作。）
這些承認中的每一個看起來都很小，但我不會假裝這使得它們變得容易。我相信這不會成為一個阻礙。科學家們做了很多困難的事情，致力於建立關於世界的可靠知識的人們應該準備好接受與知識構建相關的自我認知。即使當它們令人痛苦時。