Az adattudós nők még mindig láthatatlanok – Interjú Koltai Júlia kutatóval

2021. március 16. |

Saját bevallása szerint, ő maga kifejezetten a szerencsések közé tartozik, hiszen olyan támogató környezet veszi körül, amelynek a segítségével nőként és anyaként is ki tudott teljesedni és valódi sikereket elérni a tudományos életben. A példája azonban még mindig nem számít általánosnak. Bár az utóbbi években egyre több lány és nő kezdett el érdeklődni az adattudósi pálya iránt – ezen a férfiak dominálta területen –, sokan továbbra is láthatatlanok maradnak. Koltai Júliával, az ELTE TÁTK egyetemi adjunktusával, a Társadalomtudományi Kutatóközpont kutatójával és a CEU visiting professorával beszélgettünk.

Március 8-án, nőnapon rendezték meg idén harmadjára a Stanford Egyetem mára globálissá nőtt konferenciájának regionális verzióját, a Közép-Kelet Európai Women in Data Science Konferenciát, ahol a térség hét országának női adattudósai tartottak tudományos prezentációkat adatalapú kutatásaikról, vállalkozásaikról és különféle projektjeikről. A konferencia nyitóelőadását Koltai Júlia, az ELTE TÁTK egyetemi adjunktusa, a Társadalomtudományi Kutatóközpont kutatója és a CEU visiting professora tartotta, aki prezentációjában a közösségimédia-hálózatok összeomlását elemezte a kimúlt magyar közösségi háló, az IWIW anonimizált adatain keresztül.

Júlia szakmájára magyarul még nincs igazán jó szó: az angol computational social scientist megnevezést számítógépes társadalomtudósnak, vagy számításalapú társadalomtudósnak szokták fordítani, de mint mondja, egyik sem adja igazán jól vissza az eredeti jelentését. Az elmúlt két évben egyébként Vásárhelyi Orsolya mellett ő maga is részt vett a konferencia szervezésében, idén azonban a sok munkája mellett már nem tudta bevállalni. Koltai Júliával a konferencia másnapján a női adattudósok helyzetéről és nehézségeiről beszélgettünk.

Koltai-julia

Kezdésnek magyarázzuk meg kicsit a konferencia címét, mit kell érteni data science alatt?

A data science, vagy adattudomány egy gyűjtőfogalom, és meglehetősen interdiszciplináris terület, mert kell hozzá matematikai, statisztikai, programozói tudás, és ezt egészítik ki adott esetben társadalomtudományi tudások, vagy akár hálózattudományi tudás a fizikusok részéről. Az adattudósok olyan nagy mennyiségű adattal, big datával foglalkoznak, amiket már a tradicionális módszerekkel nehezen lehetne kezelni, ezért algoritmusok segítségét veszik igénybe.

Miért van szükség erre a konferenciára, miért kell kifejezetten női adattudósoknak szervezni egy ilyen eseményt?

Ezt a konferenciát először a Standford Egyetemen szervezték meg, és azért volt rá szükség, mert az adattudós nők azt vették észre, hogy rengeteg olyan konferencia és beszélgetés szerveződik körülöttük, ahova kizárólag férfiakat hívnak meg, amelyen egyetlen nő sem vesz részt. Amikor pedig elkezdtek utánakérdezni, hogy mi lehet ennek az oka, mindig azt a választ kapták, hogy az adott területről nem találtak női szakértőt. Ezen nagyon felhúzták magukat, hiszen pontosan tudták, hogy ott a Szilícium-völgyben gyakorlatilag hemzsegnek az okos adattudós nők, csak egyszerűen nem kapnak lehetőséget. Ezért indították el ezt a konferenciát kizárólag női előadókkal, hogy innentől kezdve ne mondhassa senki, hogy ennek a területnek nincs női szakértője. Hiszen igenis itt vannak, jelen vannak, csak egyszerűen kevésbé láthatóak.

Azt gondolnám naivan, hogy a 21. században, az USA-ban, pontosabban a Szilícium-völgyben már nincs akkora férfi uralom ezen területen, hogy mellettük a nők is labdába tudnak rúgni. De akkor a férfi dominancia még mindig erősen kitart.

Igen, még nem nagyon változott a helyzet, de pont az ilyen konferenciák is sokat tehetnek azért, hogy megváltozzon. Annak, hogy a jelenlétük ellenére a nők nem láthatóak ezen a területen, többféle oka van. Az egyik dolog, hogy mivel általában férfiak szervezik ezeket az eseményeket, elsősorban a saját networkjükben gondolkodnak, ami általában férfiakból áll, és onnan hívnak meg előadókat. De az is közrejátszik, hogy vannak nők, akik kevésbé fogadják el ezeket a felkéréseket (nálunk, a magyarországi Women in Data Science-en is történt ilyen), és ennek is sokféle oka van. Egyrészt a nők többet végeznek olyan munkákat, amik kevésbé megbecsültek az adott területen – de legalább ugyanolyan fontosak. Többet mentorálják például a hallgatókat, foglalkoznak egy csomó hasznos nonprofit munkával, és adott esetben ezek miatt kevesebb idejük marad más feladatokra. És bár az elmúlt években már érezhető volt némi javulás, a női adattudósok láthatatlansága továbbra is egy létező jelenség az USA-ban is.

Amikor egyébként elkezdték szervezni az első konferenciát a Standfordon, rögtön nagyon sok techcég beállt mögéjük, a Google-tól a Facebookon át. Nemcsak támogatták az eseményt, de ők is tudtak küldeni olyan női adattudósokat, akik példaképek lehetnek a jövő generációjának.

Ahhoz, hogy láthatóbbá váljanak ezen a területen a nők, vagy hogy egyáltalán több nő érdeklődjön az adattudósi karrier iránt, gondolom, már az alapoknál el kellene kezdődnie egy változásnak. Az iskolákban, a családokban is meg kellene változnia, hogy miként gondolkodnak a lányokról, a nőkről, az ő szerepeikről és lehetőségeikről.

Igen, ebben abszolút egyetértünk. A tudományos oldalon van is egy ehhez kapcsolódó klasszikus kísérlet. Ha mutatnak egy kisbabát, akin még nem látszik a neme, de felöltöztetjük fiús ruhákba, és azt mondjuk róla, hogy fiú, akkor gyakorlatilag teljesen más szavakat használnak vele kapcsolatban az emberek, mintha lánynak gondolnák. Ha a kisbabáról azt gondolják, hogy lány, akkor úgy írják le, hogy milyen kedves, milyen szép, ha pedig fiúnak gondolják, akkor olyanokat mondanak rá, hogy milyen erősnek tűnik és milyen határozottnak. Tehát már a születéstől kezdve másképp kezelik a gyerekeket akkor, ha fiúk, vagy ha lányok. És ez egyre inkább kumulálódik később. Főleg az iskolában lehet megfigyelni, hogy a lányokat sokkal inkább a humántudományok, a szépség, az esztétika, a puhább tudományok felé nyomják. Míg a természettudományok és a matematika felé sokkal inkább a fiúkat terelgetik. Nagyon sok irányból érkezik ez a társadalmi terelgetés.

Ezt olvastad már?

És arról nem is beszélve, hogy ha még egy természettudományosabb szakmát is választ egy nő, tehát elmegy például orvosnak, akkor is nagyon sokszor megpróbálják egy kevésbé magas presztízsű irányba terelni, arra hivatkozva, hogy az ilyen munka jobban összefér a családi kötelezettségeivel.  Például sebésznek nagyon kevés nő megy az orvosok közül, miközben például radiológusnak sokkal többen. Mondván, hogy ott nem kell annyit ügyelni, állandóan készenlétben állni, jobb lesz ez így, hiszen akkor több időt tudnak tölteni a családdal. Ahelyett, hogy a társadalom inkább azt mondaná, hogy a családdal és háztartással kapcsolatos feladatokból vegyék ki a férfiak is ugyanúgy a részüket, inkább a nőkre tolnak pluszterheket. Pedig – a szülésen és szoptatáson kívül – minden feladatot el tudna látni otthon egy férfi is. Ő is gondoskodhat meleg vacsoráról, ő is elmehet a gyerekért az óvodába. Ezek olyan feladatok, amiket nemtől függetlenül mindenki meg tud ugrani.

Miben kell jónak lenni ahhoz, hogy valaki adattudós lehessen? Matekból vagy számtechből?

Igen, azt hiszem, a matek iránti érdeklődés az mindenképpen fontos, valamilyen statisztikai tudásra az elemzésekhez szükség lesz. De az is jó, ha az ember érdeklődik a programozás iránt. Az viszont nagyon fontos, hogy a kettő nem ekvivalens egymással, tehát a programozás az nem feltétlenül matematikán alapul. Sokkal inkább egy elemi logikai készség kell hozzá. Tanítok egyetemen is, és amikor egy hallgató azt mondja, hogy nem volt jó matekból, ezért nem tudja, hogy neki menni fog-e a programozás, akkor mindig elmondom, hogy semmi köze a kettőnek egymáshoz. Jó logikai érzékkel ezt simán meg tudja tanulni. És tényleg meg is tudják.

Amikor mi végeztünk, akkor egyébként még nem volt ilyen, hogy adattudós, vagy data science diploma. Sokunknak matematikus, statisztikus, fizikus vagy informatikai háttere van. A mostani fiataloknak könnyebb, mert már vannak konkrétan ilyen irányú képzések. Az ELTE-nek is van például egy mesterszakja, a Survey statisztika és adatanalitika, ez az, ami Magyarországon talán a legközelebb áll az adattudósi foglalkozáshoz. Külföldön pedig már kifejezetten vannak erre célzott képzések is, a CEU például most indít egy Quantitative Social Science alapképzést, és tervben van egy Computational Social Science mesterképzés is.

Akkor te már gyerekként is jó volt a reált tantárgyakból?

Én mindig szerettem a matekot, és nagyon jó matektanárom is volt a gimnáziumban (Hegyi Erzsébetnek hívják egyébként), de sosem gondoltam, hogy csak ezzel fogok foglalkozni. Alapvetően szociológusnak készültem, és az egyetemi végzettségem is szociológus-statisztikus. Ez úgy alakult, hogy elkezdtem a szociológus szakot és volt egy nagyon inspiráló női professzorunk, Székelyi Mária. Ő mutatta meg, hogy mennyire érdekes, hogy bár alapvetően matematikai modellekkel dolgozunk, a végén mégiscsak a társadalomról tudunk mondani valamit. Ez nekem végtelenül tetszett, és azért is választottam később a survey statisztika szakirányt, mert láttam, hogy bizonyos matematikai módszerekkel sokkal több mindent meg lehet tudni a társadalomról.

Nehezebb nőként érvényesülni ezen a területen, akár az egyetem alatt, akár utána?

Azt tudni kell, hogy ezen a szakterületen is igaz, ami általában a felsőoktatásban és a tudományban, hogy van egy üvegplafon. Ez úgy néz ki, hogy a hallgatók többsége eleinte nő – még adott esetben a természettudományos vagy statisztika szakirányon is –, aztán elkezdődik a doktori képzés, ami nagyon szelektív, és oda már egy kicsivel kevesebb nő jut tovább. De még mindig ők vannak többségben. Ezután, ha még eggyel feljebb tekintünk, ha valaki az egyetemen marad, mondjuk egy docensi pozícióban, akkor ott már egyenlő lesz a nemek aránya, vagy inkább férfi többséget lehet tapasztalni. Az egyetemi tanárok között, legfelső pozícióban pedig kifejezetten többségben vannak a férfiak. Ez nagyon jól mutatja, hogy hiába indul úgy a dolog, hogy több nő van a képzésen, a hierarchia csúcsára már sokkal kevesebb nő tud eljutni. Hozzátenném, hogy amikor a mai egyetemi tanárok kezdték a pályájukat, a kiinduló helyzetben, az egyetemi szakokon is alacsonyabb volt a nők aránya. Ezek a folyamatok tehát javulhatnak majd a fiatalabb generációk belépésével.

Azért morzsolódnak le a nők, mert elmennek szülni és családot alapítani?

Szerintem több oka is. Az biztos, hogy ha valaki elmegy szülni, és bizonyos időszak kimarad a karrierjéből, akkor hátrányba fog kerülni. Ezt persze lehetne kompenzálnia a munkahelyeknek, de nagyon sok helyen még mindig semmit sem tesznek, ami nagyon megnehezíti a szülés utáni visszatérést. A másik probléma, hogy bár jelen vannak a nők, de nem mindegy, milyen pozíciókkal bízzák meg őket, mennyire vonják be őket olyan kutatásokba vagy feladatokba, amelyek ténylegesen előremozdítják a karrierjüket. Erre egy tök jó példa az egyik barátnőm, aki doktorandusz volt egy egyetemen, ahova ha jöttek látogató professzorok előadni, akkor mindig őt kérték meg, hogy kísérje el őket a városba, szervezzen programokat nekik, a tudományos előadásokat és vitákat viszont szinte csak a férfi kollégái szervezték. A kísérgetés és programszervezés elsőre jól hangzik, mert egy network lehetőség, de ha jobban belegondolunk, akkor láthatjuk, hogy ezt az időt megint nem az érdemi tudományos munkában töltötte, amiket mondjuk közben a férfi kollégái csinálnak. Tehát sokszor az történik, hogy a klasszikusan nőknek tulajdonított skilleket, például a gondoskodáson alapuló, vagy adminisztratív feladatokat (például hogy ki jegyzetel egy megbeszélésen) a női kollégákra tolják, más, komolyabb feladatokat viszont nem kapnak, és emiatt nem marad lehetőségük olyan munkára, amivel a saját karrierjüket előre mozdíthatnák.

Egy ilyen többszörösen nehezített pályán te hogyan tudtál elindulni? Mennyire volt nehéz az egyetem után?

Nagyon sokat köszönhetek a mentoraimnak, azoknak, akik terelgettek, akik a lehetőségeket biztosították. Volt köztük férfi és nő is. A másik, hogy a férjem is borzasztóan támogató. Nyilván nehezebb lenne, ha egy olyan párkapcsolatban élnék, ahol nagyon a tradicionális szerepeket várnák el tőlem. Sokkal könnyebb, hogy nálunk teljesen természetes, hogy mindent megosztunk, így a gyerekekkel és háztartással kapcsolatos feladatokat is. Ez nagyon sokat segített abban, hogy ne kerüljek akkora hátrányba a szülés után, ahogy sok más munkatársam. De persze azt sem akarom letagadni, hogy rengeteg energiám van ebben és nagyon sokat dolgozom – többet, mint ami elvárt. Viszont ez önmagában nem biztos, hogy elég lenne, ha nem lenne körülöttem egy ilyen támogató közeg.

Volt olyan helyzet a karriered során, amikor a nemed miatt ért hátrány?

Volt, persze. Az egyik legkeményebb ilyen helyzet egy pályázat volt, amire jelentkeztem, és az értékelésben azt küldték vissza, hogy jó-jó, de nem elég jó, és valószínűleg azért nem elég jó, mert két kisgyerekem született az elmúlt pár évben. Amikor ezt az ember leírva látja, akkor úgy érzi, hogy arcon csapták. Ha látják az okokat, akkor miért nem kompenzálják? Ez akkor nagyon felháborító volt, és vissza is jeleztem a megfelelő fórumnak. De nyilván egy csomó apróbb dologban is érzékeli ezt az ember. Például, hogy egy megbeszélésen mennyire kapsz szót vagy mennyire nem, mennyire veszik figyelembe a véleményedet. Ezek sokkal szubjektívebb dolgok, és érdemes is velük óvatosan bánni, mert ha az ember tudatosan figyel ezekre a megkülönböztetésekre, akkor hajlamos olyan dolgokat is magára venni, amik adott esetben nem szándékosan történtek. De ezeknek a rendszeressége vagy a visszatérő mintázatai arra utalnak, hogy valószínűleg – egy része legalábbis – nem véletlenül történik.

Hogyan tapasztalod, a nők próbálják jobban támogatni egymást ezen a területen? Több pozitív visszajelzést adnak egymásnak?

Ez nagyon változó, de szerintem az én generációm már kifejezetten figyel arra, hogy tudatosan próbáljon meg nőket támogatni. És ez a konferenciának is ez az egyik célja, hogy mutassuk meg, hogy vannak csajok, akik nagyon okosak és szuperül ki tudnak állni, és akik igazi példaképek lehetnek.

Ennek része egyébként, hogy mentoráláskor is próbálunk kicsit jobban odafigyelni a lányokra, hiszen tudjuk jól, hogy a szocializáció miatt a lányok sokkal kevésbé erős érdekérvényesítők, kevésbé mernek megszólalni, kevésbé mernek segítséget kérni. Mert felnőve nem arra tanítják őket, hogy legyenek proaktívak, és hogy álljanak ki magukért, hanem helyette arra, hogy legyenek kedvesek és kerüljék a konfliktust. Jól példázza ezt egy filmes jelenet. A napokban néztem a Kódjátszma című filmet, ami a második világháború idején játszódik Angliában, és Alan Turingról és az Enigma feltöréséről szól. Ebben az egyik – pontosabban az egyetlen – fontos női szereplő ezt mondja, amikor Turing megkérdezi, hogy miért kedveltette meg magát a csapatának tagjaival: „I’m a woman in a man’s job, and I don’t have the luxury of being an ass.” Ezek azok a női szerepek, amiket a társadalom egy nő esetén még a mai napig is díjaz, így sokan ennek megfelelően fognak a karrierjükben is viselkedni. Amikor tehát valaki mentoráltakat választ, akkor fontos, hogy a teljesítményt és a tudást nézze, és ne az érdekérvényesítést, a láthatóságot, így tudunk ugyanis lehetőséget biztosítani a tehetséges fiúknak és lányoknak egyaránt.

Említetted, hogy Nyugaton is elég erős még a férfi dominancia ezen a tudományos területen – Magyarországon akkor mi a helyzet?

Magyarországon sem feltétlenül arról van szó, hogy több férfi dolgozik, hanem itthon is sokkal láthatóbbak a férfiak. Pár évvel ezelőtt egyébként a szakmán belül kirobbant egy vita idehaza, mert megint sikerült egy nagyobb konferenciát úgy megszervezni, hogy egy kivételével csak férfi előadókat hívtak meg. Azt nagyon fontos hangsúlyozni, hogy nem arról van szó, hogy mindenáron nőket is oda kell ültetni valahova, hanem arról, hogy ha vannak egyaránt jó férfi és női szakértők, akkor mindenkit vegyünk figyelembe a kiválasztáskor. A kvóta vissza is üthet: egy barátom mesélte, hogy az ő tanszékén összesen egy nő volt, aki emiatt állandóan mindenféle bizottságban ült, doktori védéseken vett részt – és éppen ezért maradt kevesebb ideje érdemi kutatásra. A lényeg tehát az egyenlő esélyeken és bánásmódon van.

Egyébként a férfi tudósokon belül már van itthon egy kör, akik azt mondják, hogy nem vállalnak el olyan előadást vagy panelbeszélgetést, ahol, ha annak ellenére, hogy vannak jó női szakértők a területen, csak férfiak vannak jelen. Ezt mindig jelzik is a szervezőknek, és ha ezen változtatnak, akkor elvállalják a felkérést, ha nem, akkor visszamondják. Szerintem ez egy nagyon jó kezdeményezés.

Mondtad, hogy három munkahelyen dolgozol, kutatsz, mellette családod, két kisgyereked is van. Hogyan lehet mindezt összeegyeztetni?

Nagyon fegyelmezetten osztom be az időmet, és a gyerekek szempontjai elsődlegesek: ha időt kell spórolnom, akkor az alvásból veszek el. Az az alapelv, hogy a hétvégék és a délutánok nagyobb része csak a gyerekeké. Mindenképpen szeretnék érdemben velük lenni, hiszen most még ők is olyan korban vannak, amikor igényt tartanak ránk, ez később egyre kevésbé lesz így. Szerencsére besegítenek a nagyszülők is, és ahogy mondtam, a férjemmel megosztjuk a feladatokat. Gyakorlatilag hat éve nem aludtam, de ez nem panasz, hanem egy választás a részemről. Mivel nagyon szeretem a munkámat, sokkal kevésbé visel meg, ha éjszakáznom kell. És tudom jól, hogy szerencsés vagyok, mert nekem sikerült megugranom egy csomó mindent, és el tudom viselni az extrém terhelést. De milyen jó lenne, ha a nőknek nem kellene extrém terhelés alá vetniük magukat ahhoz, hogy család és gyerek mellől is építeni tudják a karrierjüket.

Olvass tovább!

Szólj hozzá te is!

Még több Riporter