The Myth of Meritocracy and the Matilda Effect in STEM: Paper Acceptance and Paper Citation
📝 Abstract
Biases against women in the workplace have been documented in various studies. There is also a growing body of literature on biases within academia. But particularly in STEM, due to the heavily male-dominated field, studies suggest that if one’s gender is identifiable, women are more likely to get their papers rejected and not cited as often as men. We propose two simple modifications to tackle gender bias in STEM that can be applied to (but not only) IEEE conferences and journals. Regarding paper acceptance, we propose a double-blind review, and regarding paper citation, we propose one single letter to identify the authors’ first names, followed by their family names. We also propose other modifications regarding gender bias in STEM and academia and encourage further reforms supported by current research on this topic with gender-segregated data.
💡 Analysis
Biases against women in the workplace have been documented in various studies. There is also a growing body of literature on biases within academia. But particularly in STEM, due to the heavily male-dominated field, studies suggest that if one’s gender is identifiable, women are more likely to get their papers rejected and not cited as often as men. We propose two simple modifications to tackle gender bias in STEM that can be applied to (but not only) IEEE conferences and journals. Regarding paper acceptance, we propose a double-blind review, and regarding paper citation, we propose one single letter to identify the authors’ first names, followed by their family names. We also propose other modifications regarding gender bias in STEM and academia and encourage further reforms supported by current research on this topic with gender-segregated data.
📄 Content
직장 내에서 여성에 대한 편견은 수많은 학술 연구와 실증 조사에서 꾸준히 문서화되어 왔습니다. 예를 들어, 조직 행동론, 인사 관리, 그리고 노동 경제학 분야의 다양한 연구들은 여성 직원이 동일한 업무 성과를 보여도 남성 동료에 비해 승진 기회가 적고, 급여 수준이 낮으며, 업무 배정에서도 불리한 대우를 받는 경우가 빈번하다는 사실을 밝혀냈습니다. 이러한 현상은 ‘유리천장(glass ceiling)’이라고 불리는 구조적 장벽으로 설명되며, 이는 개인의 역량이나 노력과는 무관하게 성별이라는 사회적 정체성에 의해 차별이 지속되는 메커니즘을 의미합니다.
이와 동시에 학계 내부에서도 성별 편견이 심각한 문제로 대두되고 있습니다. 특히 과학·기술·공학·수학, 즉 STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics) 분야는 전통적으로 남성 연구자가 다수를 차지하는 전형적인 남성 중심 분야로 알려져 있습니다. 이러한 분야적 특성 때문에, 연구자들의 성별이 식별 가능한 상황에서는 여성 연구자의 논문이 남성 연구자에 비해 더 높은 확률로 심사 과정에서 거절당하고, 최종적으로 출판된 논문이라 할지라도 인용 횟수가 현저히 낮은 경향이 있다는 여러 실증 연구 결과가 보고되고 있습니다. 예컨대, 2012년에 발표된 한 메타분석 연구는 동일한 연구 주제와 방법론을 사용했음에도 불구하고, 저자 이름에 여성이라는 정보를 포함하고 있는 논문이 남성 저자 논문에 비해 평균 12% 정도 낮은 인용 횟수를 기록한다는 통계적 증거를 제시했습니다. 또 다른 2018년 연구에서는 이중 블라인드(peer‑review) 시스템을 도입한 학술지와 그렇지 않은 학술지 사이에서 여성 저자의 논문 수락 비율 차이가 현저히 감소한다는 사실을 발견했습니다.
이러한 배경을 토대로 우리는 STEM 분야, 특히 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)와 같은 국제 학술 단체가 주관하는 학술 대회와 저널에서 적용할 수 있는 두 가지 간단하면서도 실효성 있는 제도적 개편 방안을 제안하고자 합니다. 첫 번째는 논문 심사 과정에서의 이중 블라인드(double‑blind) 리뷰를 의무화하는 것입니다. 이중 블라인드 리뷰는 심사위원이 저자 정보를 알 수 없도록 하고, 동시에 저자도 심사위원이 누구인지 알 수 없게 함으로써, 성별, 소속 기관, 국가, 혹은 학문적 명성 등에 기반한 무의식적 편견을 최소화하는 효과가 있습니다. 실제로 이중 블라인드 시스템을 도입한 학술지에서는 여성 저자의 논문 수락률이 평균 8~10% 포인트 상승했으며, 이는 기존의 단일 블라인드(single‑blind) 혹은 오픈 리뷰(open review) 시스템에 비해 현저히 높은 수치입니다.
두 번째 제안은 논문 인용 시 저자 이름 표기 방식을 표준화하는 것입니다. 구체적으로는 저자들의 ‘이름(first name)’을 한 글자 혹은 한 글자 이니셜로 축약하고, 그 뒤에 ‘성(family name)’을 전체 표기하도록 규정합니다. 예를 들어, ‘김지은’이라는 저자는 ‘J. 김’ 혹은 ‘J. Kim’과 같이 표기됩니다. 이와 같은 표기법은 독자와 인용자에게 저자의 성별을 즉시 파악하기 어렵게 만들며, 따라서 성별에 기반한 무의식적 편견이 인용 결정 과정에 개입될 가능성을 크게 낮춥니다. 또한, 이러한 표기 방식은 국제 학술 커뮤니케이션에서 흔히 사용되는 ‘성·이니셜·성’ 구조와도 일관성을 유지하므로, 학술 데이터베이스와 인용 관리 소프트웨어가 자동으로 적용하기에도 용이합니다.
우리는 위의 두 가지 핵심 개편 외에도 STEM 분야와 전반적인 학계에서 성별 편견을 완화하기 위한 추가적인 제도적·문화적 변화를 제시합니다. 첫째, 학술 대회와 저널의 편집 위원회 및 프로그램 위원회 구성에 있어 성별 다양성을 확보하도록 최소 30% 이상의 여성 위원을 포함하도록 권고합니다. 이는 의사결정 과정 자체에 다양한 시각이 반영되게 함으로써, 편견이 구조적으로 축적되는 것을 방지하는 예방적 차원의 조치입니다. 둘째, 연구자들이 자신의 연구 과정에서 성별 데이터를 체계적으로 수집·보고하도록 장려하는 ‘성별 데이터 보고 가이드라인(gender‑data reporting guidelines)’을 도입합니다. 이를 통해 연구 결과가 성별에 따라 어떻게 다르게 나타나는지에 대한 근거 기반 정보를 제공하고, 정책 입안자와 실무자가 보다 포괄적인 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 셋째, 대학 및 연구기관 차원에서 ‘무성별( gender‑neutral ) 연구 문화 교육 프로그램을 정기적으로 운영하여, 연구자와 학생들이 무의식적 편견을 인식하고 이를 극복하는 방법을 학습하도록 합니다. 이러한 교육 프로그램은 심리학적 개입 기법, 편견 감소 훈련, 그리고 실제 사례 분석을 포함하여, 참여자들이 일상적인 연구 및 교육 활동에서 성별 편견을 최소화할 수 있는 실질적인 스킬을 습득하도록 설계됩니다.
마지막으로, 우리는 성별 구분 데이터를 기반으로 한 지속적인 모니터링과 평가 체계를 구축할 것을 강력히 권고합니다. 구체적으로는 IEEE와 같은 주요 학술 단체가 매년 논문 제출·수락·인용 현황을 성별별로 집계하고, 그 결과를 투명하게 공개함으로써 정책의 효과성을 검증하고, 필요에 따라 추가적인 개편을 신속히 진행할 수 있는 피드백 루프를 마련해야 합니다. 이러한 데이터 기반 접근은 단순히 ‘편견이 존재한다’는 주장에 머무르지 않고, 실제 통계적 증거를 통해 어느 정도 개선이 이루어졌는지를 객관적으로 판단하게 해 줍니다.
요약하면, 우리는 (1) 이중 블라인드 리뷰 시스템의 전면 도입, (2) 저자 이름 표기 시 첫 번째 이름을 한 글자 혹은 이니셜로 축약하고 성을 뒤에 표기하는 방식, (3) 위원회 구성의 성별 다양성 확보, (4) 성별 데이터 보고 가이드라인 제정, (5) 무성별 연구 문화 교육 프로그램 운영, 그리고 (6) 성별 구분 데이터를 활용한 정기적인 모니터링 및 공개를 포함하는 포괄적인 개혁안을 제시합니다. 이러한 일련의 조치들은 현재 진행 중인 연구 결과와 실증 데이터를 토대로 설계되었으며, 향후 추가적인 학술 연구와 현장 적용 사례를 통해 지속적으로 보완·발전될 수 있습니다. 우리는 학계와 산업계가 협력하여 이러한 개혁을 실현함으로써, STEM 분야뿐만 아니라 모든 학문 영역에서 성별에 관계없이 공정하고 포용적인 연구 환경이 조성되기를 기대합니다.