Las mujeres en los grados en Informática: un estudio en diferentes países a lo largo del tiempo

Cómo ci a es e a ículo: S. R. Na a o and M. S. -É. Ma ín, "Women in Compu e Science Deg ees: A C oss-Na ional and Longi udinal S udy," in IEEE Re is a Ibe oame icana de Tecnologias del Ap endizaje, ol. 18, no. 1, pp. 54-61, Feb. 2023, doi: 10.1109/RITA.2023.3250555. 1 Ti le— Women in Compu e Science deg ees: a c oss- na ional and longi udinal s udy Abs ac — This s udy ocuses on he nume ical gap in CS om di e en angles, whe he i p esen s a simila beha io in all coun ies o no , and how i e ol es o e ime. We ha e analyzed OECD s a is ics om 1998 o 2016 in wen y-nine coun ies and p esen esul s ha show ha his is a global p oblem. The a e age o women who g adua ed in CS is lowe in 2016 han i was in 1998 and he endency is o con inue o diminish, al hough he si ua ion is e y di e en om some g oups o coun ies o o he s. We ha e made s a is ical analysis ha has allowed o p esen a coun y classi ica ion. This analysis has shown ha he e is a wide di e ence be ween coun ies such as Mexico, I aly and Belgium o example. We ha e also ca ied ou s a is ical analysis o possible ela ions be ween economic and social a iables o he coun ies s udied along he almos 19 yea s’ span and ha e ound no s a is ically signi ican co ela ion in global e ms, which shows ha he p oblem is complex and ha he solu ions adop ed a e only pa ial. Index Te ms— Gende gap, Compu e Science, Uni e si y g adua es by gende . I. INTRODUCCIÓN A b echa de géne o, gene almen e en endida como la di e encia numé ica en e homb es y muje es que pa icipan en los g ados de Ingenie ía In o má ica, ambién debe amplia se pa a inclui las condiciones en las que las muje es pa icipan en las Tecnologías de la In o mación y la Comunicación (TIC), los sesgos académicos, cien í icos y p o esionales y b echas sala iales [1] y [2], que ambién pod ían ayuda a explica la baja pa icipación de las muje es en las TIC. Nues o es udio se cen a en el análisis de la b echa numé ica, que no solo sigue exis iendo en la ac ualidad, sino que mues a una endencia a c ece , y pa ece des acable en compa ación con o as disciplinas, como mos a emos en es e abajo, donde hemos analizado es adís icas de la OCDE [ 3] desde 1998 has a 2016 de di e en es i ulaciones uni e si a ias en a ios países del mundo. Es un p oblema global que a ec a a la mayo ía de los países de nues o plane a. Ya se ha esc i o mucho sob e la b echa de géne o en la in o má ica, desde inales de los 90 [4] (1998 es la echa más emp ana pa a la que hay da os consis en es de un g upo su icien emen e amplio de países), donde la si uación se desc ibió como una “ ube ía con una g an uga”, a años más ecien es [5], donde se ha uel o “d amá ica”. Una Sa a Roman Na a o, Depa men o A qui ec u a de Compu ado es y Au omá ica, Uni e sidad Complu ense o Mad id, Mad id, Spain (email s [email protected]); Ma cos Sánchez-Élez, Depa men o A qui ec u a de Compu ado es y Au omá ica, Uni e sidad Complu ense o Mad id, Mad id, Spain (email ma [email protected]).(h ps://o cid.o g/0000-0003-1212-3158) publicación más ecien e [6] ambién des aca que exis e “una endencia a la baja”, pa a los países occiden ales, aunque las es adís icas analizadas en nues o a ículo mues an que es a endencia no es especí ica de los países occiden ales. También hay di e en es isiones sob e las posibles causas de es a si uación [7]: no es á cla o si se debe a es e eo ipos sociales, ac o es cul u ales, baja isibilidad de las muje es en las TIC, e c., o, p obablemen e, una combinación de ac o es di ícil de o maliza , con di e en e composición de in luencias en di e en es pa es del mundo, como se señala en es e abajo [36]. Comp ende las causas es impo an e pa a abo da la si uación con el in de equilib a la di e encia de géne o en las i ulaciones de Ingenie ía In o má ica, y se han ealizado es ue zos con di e en es en oques que han dado buenos esul ados [8] y [9], aunque es as acciones se han omado a ni el local y el p oblema es á a ec ando a ni el mundial. Se han adop ado a ios en oques pa a log a una comp ensión más p o unda del p oblema median e el es udio de las ac i udes de los es udian es de secunda ia que pueden in lui en el in e és de las muje es po ma icula se en i ulaciones écnicas. Tal es el caso de [10] y [11] que, como esul ado de su es udio, sugie en que las p ác icas pedagógicas y la o ganización social en las aulas de ciencias po enciadas po la ecnología pueden p omo e una expe iencia donde muje es y homb es pa icipa y desempeña se igualmen e bien. O en [35], donde los au o es in en an en ende la mo i ación de las muje es pa a insc ibi se en un p og ama de Ingenie ía In o má ica, pe o sin ninguna pis a de lo que piensan las muje es que no se han insc i o en esa i ulación. Además, algunos es udios ealizados en los úl imos 19 años demues an que en e los es udian es de secunda ia no exis en di e encias de géne o signi ica i as en el uso dia io de las TIC ni en las ac i udes hacia ellas. Tal es el caso de [12], que mues a que los e ec os cogni i os son simila es pa a ambos sexos, aunque los homb es usan las compu ado as con más in ensidad que las muje es pa a p og ama y juga , pe o no pa a o as aplicaciones in o má icas. Complemen a io al uso de la compu ado a, [13] es ablece que la ansiedad gene ada po el uso de la compu ado a no depende del géne o. La b echa de géne o en endida simplemen e como la di e encia numé ica en e homb es y muje es que pa icipan en í ulos de Ingenie ía In o má ica se conside a en sí misma un p oblema [14]. Son a ias las consecuencias de i adas de la escasa pa icipación de las muje es en el diseño y desa ollo de las TIC. Se sabe que la baja di e sidad en los equipos de abajo a ec a la inno ación y la calidad del p oduc o [15]. Algunos a ículos se cen an en explica la e olución de la Las muje es en los g ados en In o má ica: un es udio en di e en es países a lo la go del iempo L S. Roman y M. Sánchez-Élez 2 pa icipación emenina en í ulos de in o má ica, como [18], pe o solo pa a el caso de EE. UU. Sus conclusiones no pueden ex ende se como una explicación global, ya que la e olución de las muje es i uladas en los mismos años en o os países pa a el mismo pe íodo mues a muchas a iaciones y si uaciones di e en es. La pa icipación emenina en STEM, se analiza en [17], ealiza un es udio muy comple o, simila al que ealizamos en es e abajo. Sin emba go, nos en en amos a dos ealidades comple amen e dis in as. Los au o es en [17] mues an un p omedio de más del 30% de muje es g aduadas en STEM en el año 2018, mien as que en Ingenie ía In o má ica el p omedio de odos los años analizados en es e abajo es del 20% o menos con una a iabilidad muy al a en e países, lo que ambién indica que un análisis global no es del odo co ec o si se aplica en pa icula pa a la Ingenie ía In o má ica. También hemos conside ado es indicado es socioeconómicos en un es udio ansnacional de 29 países. El es udio se ha ealizado a pa i de da os consis en es du an e un pe íodo de 19 años, lo que amplía el alcance de las publicaciones mencionadas an e io men e que se e ie en únicamen e a los EE. UU. Así como o os es udios, como [19], que es un es udio ansnacional, pe o p esen a esul ados pa a un año especí ico. La “ins an ánea” p esen ada en dicha publicación es aliosa en é minos de indicación, pe o no iene un impac o es adís ico en la búsqueda po comp ende una si uación gene al. En es e es udio, hemos ealizado un análisis es adís ico pa a 29 países a lo la go de cinco años di e en es (de 2000 – 2015) los esul ados no mues an co elaciones consis en es en e los indicado es de empode amien o de las muje es y la p opo ción de muje es en los í ulos de in o má ica, lo que espalda nues a a i mación de que una sola ins an ánea puede no se u ilizada pa a apoya a i maciones globales. El análisis p opo cionado en es e documen o indica que comp ende las causas de la baja pa icipación emenina en in o má ica es un ema complejo que equie e in es igación adicional. El es o del abajo es á o ganizado de la siguien e mane a: una sección sob e las consecuencias de la baja pa icipación de las muje es en las TIC, seguida de una sección sob e nues as p egun as de in es igación. La Sección IV p esen a los da os es adís icos ob enidos pa a los g ados en In o má ica y p esen a un análisis de da os. En la sección V se p esen a una ca ac e ización es adís ica de los países es udiados. A con inuación, se p esen a o o es udio es adís ico que examina posibles ac o es in luyen es en la si uación de desequilib io de géne o de los í ulos de Ingenie ía In o má ica. La sección de discusión p esen a odos los da os examinados en su conjun o y en elación con nues as p egun as de in es igación. El a ículo inaliza con la sección de Conclusiones. II. CONSECUENCIAS DE LA BAJA PARTICIPACIÓN DE LAS MUJERES EN INFORMÁTICA An es de analiza la baja pa icipación de las muje es en las ca e as de in o má ica, es impo an e comp ende las consecuencias de una baja pa icipación de las muje es en el desa ollo de la ecnología. Po an o, la p ime a p egun a que se debe hace es: "¿Es un p oblema?". Bueno, la espues a es: “sí”, y aho a e isa emos a ios a gumen os de di e en es es udios con di e en es pun os de is a. En p ime luga , p esen a emos un g upo de los denominados “a gumen os egoís as” [14], p incipalmen e p oducidos po la indus ia de las TIC, que es un sec o en c ecimien o y de g an impo ancia económica. Es e sec o se ca ac e iza po su dinamismo y necesidad de inno ación pa a sob e i i . Es bien sabido cómo la di e sidad en odas sus o mas es c ucial en un equipo de desa ollo pa a pode gene a ideas inno ado as. En es e sen ido, la escasa p esencia de muje es en la mayo ía de las indus ias ecnológicas es un obs áculo pa a la inno ación. Exis e una e iden e “pé dida de alen o, ya que, si bien el 74% de las muje es p o esionales dice “ama su abajo”, el 56% se a en el pun o “medio” de la ca e a jus o cuando su pé dida es más cos osa pa a la emp esa, que es más del doble de la asa de abandono de los homb es” [20]. También es bien sabido en la indus ia que la di e sidad ambién mejo a la calidad de un p oduc o, así como la p oduc i idad de un equipo. A pesa de es e conocimien o, la indus ia de las TIC oda ía se ca ac e iza po una composición p incipalmen e de “ os os pálidos" en los equipos de desa ollo, cuyas expe iencias de ida es án in luyendo en los diseños [21]. También hay e idencia que sugie e que las muje es en en an di icul ades pa a accede a pues os écnicos inno ado es, lo que a ec a la c ea i idad, la calidad del p oduc o y p oduce sesgos en la ecnología misma. La dese ción de las muje es cues a una eno me can idad de dine o: según [20], cues a 64.000 millones de dóla es al año sólo en Es ados Unidos, debido al cos e anual de la o ación de empleados (muje es) cuali icados y expe imen ados, que a su ez es á elacionado con la injus icia en el luga de abajo esul an e de p ejuicios de géne o ocul os. O o g upo de a gumen os es á elacionado con la equidad y aunque en con enido no ienen nada en común con el g upo “egoís a”, lle an a la misma conclusión de que deja a las muje es ue a del diseño de las TIC es un p oblema. Si las muje es no pa icipan en el diseño de las TIC, signi ica que la mi ad de la población mundial queda ue a de las decisiones de diseño pa a nues a sociedad, en la que las TIC ienen un g an impac o y se espe a que engan más. Desde el pun o de is a social, es o signi ica que nues a sociedad es á p incipalmen e diseñada po homb es, a la medida de los homb es, y segui á así, lo que no es á alineado con el camino de la equidad de géne o que se p omue e en la mayo ía de los países. Algunos ejemplos se en en los sis emas TIC, como es el caso del amaño de los elé onos mó iles, que p esen an di icul ades pa a se manejados con una mano, como explican algunas muje es [22, 23]. O os ejemplos de TIC diseñadas pa a adap a se a los homb es son las asis en es de oz emeninas (Alexa, Si i, Co ana ...) que según el in o me de la UNESCO “Me son oja ía si pudie a”, en su a ículo de e lexión nº 2 “El auge de la IA de géne o y su epe cusiones p eocupan es” [24] ienden a e o za los p ejuicios de géne o de una mane a muy nega i a pa a las muje es, ya que es án capaci adas pa a se dóciles y no eaccionan de ninguna mane a a los comen a ios de hos ilidad o acoso sexual. O o ejemplo de uso de ecnología 3 sesgada es el ecien e acaso de un sis ema de eclu amien o de in eligencia a i icial diseñado po Amazon que descub ió que los homb es e an más adecuados pa a abaja en Amazon que las muje es (según los CV u ilizados pa a en ena al sis ema, que ya enían sesgos de géne o) y sis emá icamen e subes imaban los CV emeninos [25]. Hay más ejemplos, en es e caso de Google, donde el es udio [16] ha demos ado que "a los usua ios masculinos se les mos a on anuncios de abajo bien emune ados unas 1.800 eces, en compa ación con las usua ias que ie on esos anuncios unas 300 eces" y “en compa ación, los anuncios más asociados con pe iles emeninos ue on los de un se icio de o e as de empleo gené ico y un concesiona io de au omó iles”. El ap endizaje au omá ico y el en enamien o en sis emas de IA es c ucial y algunos in es igado es como [26] es án ayudando a en ende que es os sis emas ap enden de nues os sesgos y p ejuicios, los ep oducen e incluso los mejo an, como en el caso del p og ama de eclu amien o de Amazon mencionado. Los sesgos no solo es án o ien ados al géne o: en las TIC ambién se han encon ado nume osos ejemplos que incluyen sesgos aciales y dado que es a ecnología iene un g an impac o en nues as idas, podemos deci que sí, es un p oblema que no haya di e sidad en el diseño de los sis emas que de e mina án si somos con a ados o no, si ob end emos c édi o del banco, si podemos pa ece un posible delincuen e ... III. PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN La mo i ación de es a in es igación es encon a espues as en elación a la si uación de baja p esencia de muje es en in o má ica, sus posibles causas y po an o, una posible ía pa a en oca es ue zos y polí icas pa a soluciona es a si uación. La mayo ía de los es udios en la li e a u a analizan un año especí ico [4] y [5] o compa an la si uación ac ual con alo es medios del pasado, pe o es necesa io un es udio de la e olución empo al. Además, los es udios exis en es que ealizan un análisis longi udinal en el iempo solo lo ealizan pa a un de e minado país o g upo de países simila es como po ejemplo [6], [8], [9], [16] y [17]. Sin emba go, en odos los casos in en an ex apola es os da os de o ma global, lo que nos lle a a nues as dos p ime as p egun as de in es igación: a) ¿Qué ha es ado sucediendo en los úl imos 19 años en elación con las muje es y su escaso in e és po los es udios de la Ingenie ía In o má ica? b) ¿Es án odos los países en una si uación simila con espec o a la pa icipación de las muje es en las ca e as de in o má ica? Ha habido algunos in en os de co elaciona las a iables socioeconómicas con la pa icipación emenina en los g ados de in o má ica [7], [12] y [36], y que íamos es udia más a ondo es as posibles elaciones que nos di igie on hacia una e ce a p egun a de in es igación. c) ¿Exis e una a iable o combinación de ellas que pod ía explica o p edeci la p opo ción de muje es en í ulos de in o má ica (ya sea en un país en pa icula o en una isión más gene al que pod ía aplica se azonablemen e a cualquie país)? TABLA I ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA POR PAÍS País Min Max Med. A g. Va . S d.De . AUS 0.176 0.271 0.223 0.228 0.001 0.035 AUT 0.093 0.183 0.154 0.146 0.001 0.029 BEL 0.037 0.163 0.100 0.094 0.001 0.029 CAN 0.163 0.248 0.204 0.201 0.001 0.026 CZE 0.070 0.166 0.127 0.125 0.001 0.030 DNK 0.099 0.283 0.235 0.222 0.002 0.045 FIN 0.150 0.429 0.297 0.296 0.007 0.085 FRA 0.140 0.227 0.178 0.183 0.001 0.030 DEU 0.105 0.177 0.149 0.142 0.000 0.022 GRC 0.298 0.438 0.357 0.363 0.001 0.036 HUN 0.143 0.309 0.204 0.211 0.002 0.047 ISL 0.096 0.280 0.195 0.195 0.003 0.050 IRL 0.168 0.423 0.286 0.289 0.008 0.088 ITA 0.143 0.294 0.222 0.216 0.003 0.050 KOR 0.201 0.456 0.309 0.309 0.006 0.078 LUX 0.125 0.280 0.216 0.209 0.006 0.079 MEX 0.329 0.427 0.394 0.392 0.001 0.026 NLD 0.079 0.151 0.102 0.110 0.001 0.024 NZL 0.184 0.335 0.246 0.249 0.002 0.042 NOR 0.044 0.213 0.146 0.158 0.002 0.044 POL 0.156 0.494 0.187 0.208 0.006 0.078 PRT 0.171 0.354 0.224 0.233 0.002 0.047 SVK 0.106 0.160 0.128 0.131 0.000 0.014 ESP 0.158 0.272 0.213 0.208 0.001 0.033 SWE 0.224 0.420 0.302 0.321 0.004 0.064 CHE 0.063 0.143 0.091 0.096 0.001 0.022 TUR 0.200 0.361 0.233 0.251 0.001 0.039 GBR 0.162 0.277 0.198 0.209 0.001 0.037 USA 0.178 0.293 0.211 0.230 0.002 0.039 Min = mínimo, Max = máximo, Med = Mediana; A g = Media, Va = a ianza, S d.De . = Des iación Es ánda TABLE II DESCRIPTIVE STATISTIC PER YEAR Yea Min Max Med. A g. Va . S d.De . 1998 0.044 0.419 0.260 0.228 0.010 0.100 1999 0.117 0.494 0.225 0.238 0.011 0.106 2000 0.070 0.427 0.233 0.236 0.011 0.105 2001 0.070 0.427 0.211 0.231 0.009 0.097 2002 0.090 0.423 0.225 0.235 0.011 0.104 2003 0.063 0.423 0.234 0.242 0.010 0.102 2004 0.089 0.407 0.244 0.238 0.007 0.086 2005 0.094 0.429 0.235 0.236 0.007 0.083 2006 0.088 0.399 0.207 0.208 0.005 0.070 2007 0.093 0.438 0.204 0.209 0.006 0.079 2008 0.080 0.393 0.196 0.194 0.006 0.075 2009 0.089 0.364 0.195 0.193 0.004 0.063 2010 0.082 0.417 0.189 0.197 0.006 0.077 2011 0.099 0.402 0.204 0.200 0.005 0.072 2012 0.086 0.423 0.190 0.212 0.007 0.086 2013 0.060 0.399 0.171 0.187 0.007 0.083 2014 0.058 0.384 0.180 0.194 0.007 0.084 2015 0.068 0.361 0.171 0.184 0.007 0.083 2016 0.037 0.375 0.180 0.192 0.007 0.085 Min = mínimo, Max = máximo, Med = Mediana; A g = Media, Va = a ianza, S d.De . = Des iación Es ánda Fig. 1 Compu e Science g adua es by Gende 4 IV. ANÁLISIS DE DATOS DE INGENIERÍA INFORMÁTICA En es a sección p esen amos los esul ados del análisis de da os ob enidos de Es adís icas de Educación de la base de da os de la OCDE: de los años 1998 a 2016. Los da os de 1998 a 2012 se pueden ob ene en “Base de da os de educación CINE-97, G aduados po campo de educación”. [27], y de 2013 a 2016 de “Base de da os de educación: G aduados po campo” [28]. Hemos analizado el núme o de muje es g aduadas en Ingenie ía In o má ica desde 1998 has a 2016 pa a 29 países. Se han seleccionado países de la base de da os de la OCDE, siendo el c i e io p incipal la disponibilidad de da os pa a el pe íodo de iempo en es udio. En la Tabla 1 p esen amos el p omedio, la mediana y el coe icien e de co elación pa a la p opo ción de muje es g aduadas en ca e as de In o má ica pa a cada uno de los 29 países es udiados du an e los úl imos 19 años en la Tabla 1, así como pa a cada año en la Tabla 2 p esen amos los da os globales anuales. Las siglas de los nomb es de los países siguen el es ánda ISO3 [29]. También p esen amos una imp esión isual de los esul ados ob enidos, pa a acili a la comp ensión de la si uación y cómo ha e olucionado desde inales de los 90. Es os g á icos ambién apoyan las ideas p esen adas en la Sección VII. La igu a 1 se ha elabo ado sumando el núme o o al de muje es g aduadas en in o má ica en 29 países del mundo, el núme o o al de homb es en los mismos países, y calculando el po cen aje global de muje es y homb es en í ulos de Ingenie ía In o má ica. Podemos e que el po cen aje global de muje es g aduadas en ca e as de in o má ica ha disminuido de 1998 a 2016, aunque hubo un pequeño pico al ededo del año 2002. El po cen aje gene al de muje es ma iculadas en educación e cia ia en es os países en e esos años no ha cambiado signi ica i amen e, como se puede comp oba en la base de da os de es adís icas de educación de la OCDE, lo que signi ica que, aunque el po cen aje de muje es que asis en a cu sos uni e si a ios se ha man enido es able, la can idad de ellas que eligen es udia in o má ica es á disminuyendo. También se no a que incluso en los años pico, la pa icipación emenina en INFORMÁTICA nunca ha es ado po encima del 30%, y en los años más ecien es, es del 20%. La Figu a 2 mues a da os de los mismos países, mos ando la p opo ción máxima de muje es g aduadas en In o má ica y la mínima en los mismos años (1998 a 2016), así como la dispe sión de los da os, que ep esen a las di e encias en e países. Podemos ap ecia que la endencia an o del máximo como del mínimo es dec ecien e (ma cado como línea de pun os ojos en la Figu a 2), aunque el descenso es más ma cado pa a el máximo. También es no able que la dispe sión disminuyó en e 2005 y 2010, pe o ol ió a aumen a en la década de 2010. La e olución de la pa icipación de muje es en ca e as de in o má ica pa a los países es udiados se mues a en la Figu a 3. El eje ho izon al ep esen a la azón de muje es eg esadas en 2016 y el eje e ical la di e encia en es a azón en cada país de 1998 a 2016 (excep o en el caso de Islandia y Canadá, pa a los cuales no hay da os pa a 2016, y hemos u ilizado los da os de 2014 y 2013 espec i amen e). Los países ep esen ados debajo del eje ho izon al han pe dido muje es g aduadas en in o má ica en es os años, y los países a iba, han mejo ado en es e sen ido. En el cuad an e in e io izquie do se des aca un á ea especí ica del g á ico (somb eado en ojo) que ep esen a una e olución pa icula men e mala (po debajo del 20% en 2016 y que han aumen ado la b echa de géne o en elación a 1998). Hemos ma cado es a zona del g á ico po que c eemos que los países que apa ecen en él es án mos ando un ma cado p oblema es uc u al en cuan o a b echa de géne o. También podemos obse a que sólo 7 de los 29 países ienen un mejo equilib io de géne o en las i ulaciones de In o má ica que en 1998, y que la mayo ía ha e olucionado a una si uación más sesgada. También es des acable que de los 23 países que ienen menos muje es g aduadas en Ingenie ía In o má ica, solo 3 de ellos ienen una ep esen ación supe io al 25%, y hay 8 países que han pe dido más del 10% de muje es (menos de -0,1 en el eje y). V. CARACTERIZACIÓN DE LOS PAÍSES Se ha aplicado un análisis ANOVA-Tuckey adicional a los da os de los 29 países du an e los años 1998-2016 en los g ados de Ingenie ía In o má ica. La mo i ación de es e análisis es ag upa países con simili udes en la e olución de la pa icipación emenina pa a comp oba si exis en ac o es cul u ales, económicos o de o o ipo que puedan apun a a una explicación de la baja mo i ación de las muje es pa a cu sa es udios de in o má ica. Fig. 2 Dis ibución del a io de muje es g aduadas en In o má ica po año Fig. 3 Compa ación en e el a io de muje es g aduadas en in o má ica en 2016 con el inc emen o p oducido desde 1998 5 La Figu a 4 mues a el esul ado del análisis de Tuckey. U ilizando un c i e io de “cobe u a máxima de á ea” sob e la ag upación de países p opo cionado po el análisis ANOVA-Tuckey, hemos di idido los 29 países en a ios g upos con e olución es adís ica simila (Figu a 4), en é minos de pa icipación de muje es en ca e as de INGENIERÍA INFORMÁTICA, que aho a p esen amos y se u iliza á pa a la discusión. Hemos nomb ado a los g upos como clases, lo que signi ica que ienen ca ac e ís icas comunes y, po lo an o, es a clasi icación puede se ú il pa a países no ep esen ados en es e es udio debido a la al a de disponibilidad de da os. Clase A +: es a es la clase supe io en é minos de pa icipación emenina, ya que en los úl imos 19 años hay un 30-35% de muje es es udian es en í ulos de in o má ica, en una especie de i mo sos enido: el po cen aje nunca ha bajado del 20% en los peo es años y aunque pe die on algunas muje es po un pe íodo, se ecupe a on nue amen e y han es ado po encima del 30% en los años 2015 y 2016. Los países de es a clase son México, Co ea, Suecia y G ecia. La p ime a obse ación, al ez impac an e, es que hay países de es con inen es y si uaciones muy di e en es. Clase A: es a ambién es una clase bas an e supe io en é minos de pa icipación emenina. Es os países enían en e el 25-40% de pa icipación emenina en 1998, lo cual es bas an e al o, pe o ambién pe die on muje es du an e algunos años y no se han ecupe ado de es o, po lo que p esen an un po cen aje meno de muje es en los años 2015- 2016, y solo Tu quía man iene el 30%, mien as que I landa y Finlandia es án po debajo del 20% y Nue a Zelanda es á en el 26%. De nue o emos que se a a de un g upo de países muy he e ogéneo. Clase B: En es a clase, los países incluidos enían una elación en e el 25 y el 30% en 1998, han pe dido muje es a lo la go de los años y odos ellos es án po debajo de 1998. Los es, Aus alia, Po ugal y Es ados Unidos es án al ededo del 20% en 2015-2016. Clase C: Todos es os países (excep o Polonia, que egis ó un pico de casi el 50% en 1998 y descendió b u almen e po debajo del 30% y nunca ol ió a subi a es e po cen aje) es aban en e el 20 y el 30% ambién en el año 1998. También pe die on pa icipación de las muje es y no se han ecupe ado de la pé dida, es ando po debajo del 20% de muje es en í ulos de In o má ica en 2015-16 (la mayo ía de ellas es án po debajo del 20% desde 2008). Clase D: Es os países mues an una pa icula idad: comenza on con un bajo ni el de pa icipación (al ededo del 15%) y en luga de pe de muje es a lo la go de es os años, aumen a on el núme o de muje es en los es udios de Ingenie ía In o má ica du an e algunos años, luego g adualmen e comenza on a pe de nue amen e, y aho a se encuen an en una si uación simila a la de 1998. Clase E: es a clase se ca ac e iza po una egula idad en un ma cado desequilib io de géne o en los es udios de in o má ica du an e los úl imos 19 años. Todos es aban po debajo del 15% de pa icipación emenina en 1998, han man enido es e po cen aje y oda ía es án po debajo del 15%. La di e encia con el g upo D es que es os países nunca se ace ca on al 20%. Clase F: es e g upo de países ya es aba po debajo del 15% a inales de los 90 '. Han es ado pe diendo la pa icipación emenina y en los úl imos 5 años odas es án en una p opo ción impac an e de menos del 10% de muje es en í ulos de Ingenie ía In o má ica. VI. ESTUDIO ESTADÍSTICO DE LOS FACTORES DE INFLUENCIA Una ez ag upados los países po simili udes en la pa icipación de las muje es en las ca e as de in o má ica, ambién hemos buscado o os pa áme os socioeconómicos (la explicación de allada se p esen a en la siguien e sección). El p opósi o es comp oba si los países de un g upo pueden ene o as simili udes que ayuda ían a explica su si uación. La Tabla 3 mues a los pa áme os y sus alo es y mues a que pa ece no habe una conno ación social común den o de la mayo ía de los g upos. A pa i de la ca ac e ización del país, podemos en ende in ui i amen e que los países con simili udes en la p opo ción de muje es en In o má ica a lo la go de los años del es udio son muy di e en es en aspec os sociocul u ales y económicos. Pa a hace un es udio o mal de las di e encias, hemos complemen ado el análisis de Tuckey-ANOVA con da os de indicado es socioeconómicos p opo cionados po algunos o ganismos in e nacionales. Hemos u ilizado un indicado global de b echa de géne o de la ONU: el Índice de Desigualdad de Géne o (Gende Inequali y Index GII) [30]. Es e índice es calculado po la ONU y mide las desigualdades de géne o en es aspec os impo an es del desa ollo humano: salud ep oduc i a, empode amien o y si uación económica. Cuan o mayo sea el alo de GII, más dispa idades en e muje es y homb es. El GII se ha incluido en el análisis es adís ico po que es un índice elacionado con el géne o u ilizado en es udios p e ios como en [19] pa a en ende si pudie a exis i una elación en e muje es. empode amien o y libe ad de elección y su ac i ud hacia la ciencia y la ecnología. También hemos incluido o os dos ac o es socioeconómicos que pueden ayuda a explica o p edeci la p opo ción de muje es en í ulos de in o má ica pa a un país o g upo de ellas. Es os ac o es son: el p oduc o in e io b u o (G oss Domes ic P oduc GDP) y la asa de empleo, Class Coun y ANOVA-Tuckey g ouping esul s A+ Mexico 1 G eece 1 2 Ko ea 1 2 3 Sweden 1 2 3 4 A Finland 1 2 3 4 5 I eland 2 3 4 5 6 Tu key 3 4 5 6 7 New Zealand 3 4 5 6 7 8 B Uni ed S a es 4 5 6 7 8 9 Aus alia 4 5 6 7 8 9 Po ugal 5 6 7 8 9 10 C I aly 6 7 8 9 10 11 Hunga y 6 7 8 9 10 11 Denma k 6 7 8 9 10 11 Uni ed Kingdom 7 8 9 10 11 Spain 7 8 9 10 11 Canada 7 8 9 10 11 12 Poland 7 8 9 10 11 12 Iceland 7 8 9 10 11 12 D F ance 8 9 10 11 12 13 Luxembou g* 9 10 11 12 13 14 No way 9 10 11 12 13 14 Ge many 10 11 12 13 14 E Aus ia 11 12 13 14 Czech Rep. 12 13 14 Slo akia 12 13 14 F Ne he lands 13 14 Swi ze land 13 14 Belgium 14 Fig. 4 Clasi icación de los paises según esul ado de ANOVA-Tuckey 6 ambos calculados po la OCDE. El GDP es la can idad o al de dine o que ganan las pe sonas y las emp esas de una nación. Se u iliza pa a medi y as ea la iqueza de una nación de un año a o o [31]. Las asas de empleo se de inen como una medida del g ado en que se u ilizan los ecu sos labo ales disponibles (pe sonas disponibles pa a abaja ). Se calculan como la elación en e la población ocupada y la población en edad de abaja . La población en edad de abaja se e ie e a las pe sonas de 15 a 64 años [32]. El GNI (G oss Na ional Income) se ha u ilizado en es e es udio pa a comp oba si pod ía exis i una elación en e los países más icos o más pob es y la p opo ción de muje es en los í ulos de in o má ica. Dado que el sec o de las TIC es un sec o p o esional cali icado en c ecimien o (que se espe a que con inúe c eciendo a un i mo aún mayo en la p óxima década y que en la ac ualidad iene di icul ades pa a encon a odos los empleados cuali icados eque idos), ambién hemos p obado si una asa de empleo más baja en un país end ía alguna in luencia sob e la decisión de las muje es sob e si ma icula se o no en í ulos de in o má ica. Hemos o ganizado los países po clases en la Tabla 3, jun o con los alo es de los índices mencionados pa a los países de nues o es udio en el úl imo año de los da os analizados (2016). Pa a es a abla ambién hemos in oducido el Índice de Desa ollo Humano (IDH) de la ONU. Es e índice p opo ciona una clasi icación de los países en é minos de desa ollo humano. Fue c eado po la ONU, es una medida esumida del log o p omedio en dimensiones cla e del desa ollo humano: una ida la ga y saludable, es a in o mado y ene un ni el de ida decen e [33]. Aunque es e índice p opo ciona una clasi icación de países y, po lo an o, no es adecuado pa a un análisis es adís ico adicional, oda ía lo hemos mos ado en la Tabla 3 como una ep esen ación o mal de las di e encias in ui i as en países de la misma clase. Podemos obse a en la Tabla 3 que los países de la clase A + (aquellos países con mayo equilib io de géne o en CS) son muy di e en es en e ellos. Como indicado cuan i a i o podemos compa a su IDH y emos que hay países como Suecia con una posición muy al a en el IDH (7) y México, con el IDH más bajo de los países analizados en es e es udio (74). Además, el índice de desigualdad de géne o ambién es muy di e en e en e México (muy al o) y Suecia. O a di e encia se obse a en é minos económicos, el PIB, de México y G ecia ienen un con as e muy bajo en compa ación con Suecia. En la clase A se obse a una di e enciación socioeconómica aún más cla a en e países. La clase C es la que concen a el mayo núme o de países, y los alo es socioeconómicos ambién mues an que se a a de un g upo he e ogéneo en odos los aspec os ep esen ados en la Tabla 3. Clases E y F (aquellos g upos que p esen an un desequilib io de géne o muy ma cado en Ingenie ía In o má ica du an e los úl imos 19 años como si uación egula ), son los más homogéneos, aunque el núme o de países en cualquie a de es as clases es muy bajo y po lo an o no se puede in e i una conclusión undamen ada pa a ellos. Aunque la Figu a 4 y la Tabla 3 ya mues an que las clases de países con simili udes en el campo de la Ingenie ía In o má ica es án o madas po países que son cul u al y económicamen e muy di e en es, hemos que ido con as a lo ealizando análisis es adís icos con los da os de la Tabla 3. Es udios an e io es ambién han incluido es os indicado es en su análisis es adís ico, pe o el abajo e isado mues a es udios sepa ados pa a di e en es indicado es, mien as que nues o análisis los incluye odos en un solo p ocesamien o mul i ac o ial, con el in de ealiza un análisis más amplio y de e mina si uno o más de ellos pod ían es a in luyendo, y en ese caso, el g ado de impac o de cada uno de ellos. El análisis u iliza da os de 2000, 2005, 2010 y 2015 po que no ue posible ecopila da os pa a odas las a iables pa a odos los años en el ango de iempo aba cado po nues o abajo. Hemos es udiado la co elación de indicado es socioeconómicos en di e en es momen os a lo la go de 15 años pa a oma la como indicado cien í ico de una posible causalidad y, no hemos encon ado al co elación con una con inuidad en el iempo. En el caso de habe encon ado dicha co elación end íamos que habe TABLE III VALORES DE LOS INIDICADORES SOCIO-ECONÓMICOS DE LOS PAISES (2016) ORDENADOS SEGÚN LA CLASIFICACIÓN PRESENTADA EN ESTE TRABAJO País Clase HDI GII ER GNI Mexico A+ 74 0.344 58.9 16623 Ko ea A+ 22 0.063 76.7 35122 Sweden A+ 7 0.044 59.5 47378 G eece A+ 30 0.115 40.7 24284 I eland A 4 0.111 55.6 50475 Finland A 15 0.058 53.3 40066 Tu key A 65 0.316 49.9 23500 New Zealand A 16 0.146 65.8 33679 Aus alia B 3 0.111 61.2 43637 Po ugal B 42 0.088 52.1 26521 USA B 12 0.189 59.1 54104 Hunga y C 45 0.259 52.9 25353 I aly C 28 0.087 43.1 35299 Denma k C 10 0.040 59.4 47918 Spain C 25 0.080 46.7 34258 UK C 14 0.119 59.4 39116 Canada C 12 0.093 60.8 43433 Poland C 34 0.134 53.4 26150 Iceland C 6 0.054 75.4 45810 F ance D 23 0.100 49.9 38202 No way D 1 0.050 61.4 67340 Ge many D 4 0.065 58.0 45203 Aus ia E 20 0.077 56.8 44443 Czechia E 27 0.129 57.8 29400 Slo akia E 39 0.180 54.3 28546 Ne he lands F 10 0.043 59.9 46711 Swi ze land F 2 0.040 65.2 57636 Belgium F 16 0.047 49.1 41588 HDI = UN anking posi ion HDI (2016), GII = UN gende inequali y index (2016), ER = % employmen o popula ion a io (2016); GNI = G oss na ional income ($) (2016) TABLE IV ANÁLISIS MULTIFACTORIAL: COEFICIENTES ESTANADARIZOS PARA RATIO DE MUJERES GRADUADAS EN INFORMÁTICA Año Va iables S anda dized Coe icien S anda d e o - a io P > | | 2000 GNI -0.440 0.311 -1.416 0.170 GII 0.059 0.312 0.188 0.853 ER 0.297 0.225 1.323 0.199 2005 GNI -0.445 0.324 -1.370 0.183 GII 0.113 0.338 0.336 0.740 ER 0.187 0.237 0.786 0.439 2010 GNI -0.044 0.379 -0.116 0.909 GII -0.464 0.372 -1.249 0.225 ER 0.154 0.225 0.685 0.500 2015 GNI -0.381 0.235 -1.620 0.118 GII 0.265 0.221 1.198 0.243 ER 0.180 0.185 0.971 0.341 GNI = G oss na ional income ($), GII = UN gende inequali y index (2016), ER = % employmen o popula ion a io 7 ealizado además o o análisis más so is icado pa a pode basa es adís icamen e la elación en e un ac o socioeconómico y el po cen aje de muje es g aduadas en Ingenie ía In o má ica. Los esul ados p esen ados en es a abla mues an que los alo es de P no son es adís icamen e signi ica i os y ienen una co elación débil. Es o indica que ni la combinación de es os es indicado es, ni ninguno de ellos po sepa ado, pa ecen se capaces de explica la p opo ción de muje es g aduadas en in o má ica en ninguno de los 29 países es udiados. En la Sección VII se puede encon a una discusión de allada sob e los esul ados ob enidos de es e análisis. VII. DISCUSIÓN Es a sección p esen a las espues as a nues as p egun as de in es igación (Sección 3) basadas en la in o mación ecopilada, el análisis de los da os y los análisis es adís icos. a) ¿Qué ha es ado sucediendo en los úl imos 19 años en elación con las muje es y su escaso in e és po los es udios de in o má ica? La p opo ción de muje es eg esadas Ingenie ía In o má ica en el mundo es signi ica i amen e meno que la de inales de los 90 '(Figu a 1), aunque la si uación en odos los países no es simila , como se mues a en la Figu a 3. La endencia gene al de po cen aje de muje es g aduadas en Ingenie ía In o má ica iende a disminui , an o en los países con los alo es máximos, como en los países con los mínimos. Como se e en la Figu a 3, la mayo ía de los países se encuen an en una si uación peo que en 1998. El po cen aje de países con menos del 20% de ep esen ación emenina es muy al o. O a idea de i ada de la p esen ación de es os da os es que al abo da el p oblema de la b echa de géne o, es impo an e especi ica los países y años en los que se discu e el ema, es deci , da un con ex o pa a una mayo p ecisión en la discusión. Como ejemplo, en G ecia, Tu quía y Suecia la b echa de géne o ha disminuido, y en 2016 p esen an una p opo ción azonable de muje es licenciadas en in o má ica, po lo que se ían casos in e esan es pa a un es udio de allado. Sin emba go, países como I landa o México que en 2016 p esen an la misma p opo ción de muje es i uladas que G ecia, Tu quía y Suecia ienen una ayec o ia descenden e y ambién se ía in e esan e comp ende las causas de es a pé dida de pa icipación emenina. La mayo ía de los países ep esen an una si uación gene al en la que la b echa de géne o no se es á abo dando o las es a egias implemen adas no es án siendo ú iles [34] y p obablemen e debe ían econside a su en oque del ema. Un análisis ANOVA-Tuckey ha pe mi ido p esen a una clasi icación de países que ayuda a ca ac e iza di e en es endencias en di e en es países y mues a que exis e una amplia a iedad de si uaciones an o en é minos cuali a i os como cuan i a i os. El cuad o 3 mues a que los países en si uaciones simila es son muy di e en es en é minos cul u ales y económicos. En esumen, el p omedio de muje es que se g adua on en Ingenie ía In o má ica, lo que ep esen a ía una si uación global, es más bajo en 2016 que en 1998 y la endencia pa ece se la de segui disminuyendo. b) ¿Es án odos los países en una si uación simila con espec o a la pa icipación de las muje es en las ca e as de in o má ica? A pa i de los da os analizados y los esul ados del análisis ANOVA-Tuckey, la espues a a es a p egun a es cla amen e no. Aunque la clasi icación de países p esen ada puede habe sido o ganizada de mane a di e en e, el análisis ANOVA-Tuckey ha demos ado que exis e una g an di e encia en e países como México, I alia y Bélgica. Sin emba go, la mayo ía de los países se encuen an en una si uación en la que la b echa de géne o es bas an e al a y iende a aumen a . Hay un ex emo ep esen ado po las clases A + y A con meno b echa de géne o, y o o, ep esen ado po las clases E y F con una b echa muy ma cada. Además, los esul ados p esen ados en la Figu a 2 mues an que a ines de la década de los 90 la dispe sión en e países e a al a (apoyando los esul ados ob enidos en el análisis ANOVA-Tuckey), disminuyó po algunos años en e 2006 y 2010 y desde en onces mues a una endencia al aumen o. Como se mencionó an e io men e, el p oblema es complejo y, al abo da las cues iones de la b echa de géne o, se deben conside a es as di e encias en e países en di e en es e apas. c) ¿Exis e una a iable o combinación de ellas que pod ía explica o p edeci la p opo ción de muje es en í ulos de in o má ica (ya sea en un país en pa icula o en una isión más gene al que pod ía aplica se azonablemen e a cualquie país)? De la discusión an e io , hemos is o que desde una pe spec i a global exis e un p oblema de b echa de géne o, pe o cuando se analiza la si uación de una mane a más especí ica, las di e encias en e países son lo su icien emen e signi ica i as como pa a hace un es ue zo en a a de en ende qué ac o es socioeconómicos pod ían es a elacionado con es as di e encias. Hemos elegido es a iables dis in as elacionadas con la economía, el empleo y la equidad de géne o pa a es udia la posible co elación en e ellas y el núme o de muje es en ca e as de in o má ica, en un análisis mul i ac o ial ya que es muy p obable que la elación pueda depende de una combinación de ac o es más bien que es a di ec amen e elacionado con uno de ellos. No se ha encon ado una co elación es adís ica cla a du an e un pe íodo de 15 años pa a ninguno de los casos. Algunas endencias pueden se in e esan es, aunque no es adís icamen e signi ica i as. Como ejemplo, los esul ados mues an una p opo ción in e sa con el Ing eso Nacional B u o, aunque el coe icien e de co elación no mues a una elación es adís ica. Además, los alo es de los coe icien es es anda izados p esen an oscilaciones de un o den de magni ud en e unos años y o os (en e -0,440 (2000) y -0,044 (2010)). En una si uación simila se encuen a la elación en e el po cen aje de empleo y la población, en es e caso la elación se ía di ec amen e p opo cional siendo las a iaciones en los alo es de los coe icien es es anda izados meno que en el caso an e io pe o aún al a (de 0,297 en 2000 a 0,154 en 2010). Finalmen e, la elación en e el índice de desigualdad de géne o (GII) y la p opo ción de muje es en las i ulaciones en in o má ica es la única a iable es udiada que no mues a 8 homogeneidad: en 2000 hab ía una elación di ec a de GII y muje es g aduadas en ES pe o el alo del coe icien e es an bajo (0.059) que no solo no es es adís icamen e ele an e, sino que ambién podemos deci que no iene ninguna in luencia. Sin emba go, en 2010 el mismo coe icien e (- 0,464) indica ía lo con a io, una elación in e sa (es e año, es e coe icien e es el más al o de los cua o). Además, en 2015 el coe icien e es posi i o ( elación di ec a) con un alo de 0,265. Como conclusión, de las es a iables es udiadas, ninguna de ellas ha demos ado se es adís icamen e signi ica i a y, po an o, se i po encialmen e de base sólida pa a una explicación socioeconómica de la baja pa icipación emenina en in o má ica. VIII. CONCLUSIONES Como se explicó an e io men e, los es udios sob e es e ema p esen an abajos que son globales o especí icos en un ins an e de iempo; o analizan la Ingenie ía In o má ica den o de un en oque STEM. El abajo p esen ado en es a publicación no p e ende esol e el p oblema de la b echa de géne o, sino esal a una se ie de da os y su análisis que has a aho a no se habían ealizado de es a o ma y que pueden se i a u u os in es igado es pa a p opone soluciones en una o ma más p ecisa. Podemos deci que la p opo ción de muje es que se g adúan en es udios de in o má ica es muy baja en gene al. En la mayo ía de los países es udiados hemos encon ado que es igual o in e io al 20%, y en aquellos países con una mayo p opo ción de muje es g aduadas es in e io al 40% y lo ha sido du an e los úl imos 19 años. Si bien el p oblema en sí es global, es deci , compa ido po la mayo ía de los países del mundo, las es a egias pa a soluciona es e p oblema deben adap a se a cada país, ya que hemos is o que la si uación y e olución empo al es a ía mucho de algunos g upos de países a o os. En es e sen ido, hemos p esen ado una clasi icación que pod ía se ú il en el es udio de diagnós ico an es del diseño de es a egias o polí icas de gobie no. También hemos is o que la e olución de mac o- a iables como el Ing eso Nacional B u o o el Índice de Desigualdad de Géne o en elación con la e olución de las muje es eg esadas en In o má ica no mues an una co elación que pueda se ú il pa a p edeci o analiza las causas de es a si uación. El análisis de los pun os en común y las di e encias de una clase de países que han seguido una e olución simila es más p ác ico en é minos de diseño de es a egias que un en oque ansnacional más gene al, lo que ha mo i ado la p opues a de las sie e clases p esen adas en es e a ículo. Los da os p esen ados indican que la b echa de géne o en las ca e as de in o má ica p esen a pa icula idades que jus i ican un a amien o sepa ado de es e campo an o en é minos de es udio como de polí icas. En es e sen ido, la in es igación u u a debe cen a se en g upos de países con simili udes, como los ag upados en clases en es e a ículo. . REFERENCES [1] Eu opean Comission Resea ch and Inno a ion. She Figu es Handbook. Re ie ed om h ps://ec.eu opa.eu/in o/publica ions/she- igu es-handbook- 2018_en accessed in July 2020. [2] C.A Moss-Racusin, J.F Do idio, V.L B escoll, M.J G aham and J Handelsman. Science acul y’s sub le gende biases a o male s uden s. P oceedings o he Na ional Academy o Sciences. USA. 2012. doi: 10.1073/pnas.1211286109. [3] O ganiza ion o Economics, Co-ope a ion and De elopmen (OECD). OECD.s a h ps://s a s.oecd.o g/ in July 2020. [4] T Camp. The inc edible sh inking pipeline. Communica ions o he ACM 40(10), 103-110. 1997 [5] D Gü e and T Camp. An ACM-W li e a u e e iew on women in compu ing. SIGCSE Bull. 34(2), 121-127. 2002 doi: h p://dx.doi.o g/10.1145/543812.543844. [6] Vi o es A. and Gil-Jua ez A. The ouble wi h ‘women in compu ing’: a c i ical examina ion o he deploymen o esea ch on he gende gap in compu e science. Jou nal o Gende S udies. 2016 h ps://doi.o g/10.1080/09589236.2015.1087309 [7] E.D Bunde son and M.E Ch is ensen. An analysis o e en ion p oblems o emale s uden s in uni e si y compu e science p og ams. Jou nal o Resea ch on Compu ing Educa ion 28(1), 1-18. 1995 [8] M Klawe. Inc easing Female Pa icipa ion in Compu ing: The Ha ey Mudd College S o y. Compu e , 46(3), 56-58. 2013 doi: 10.1109/MC.2013.4. [9] S Che yan, V. C Plau , P.G Da ies and C.M S eele. Ambien belonging: how s e eo ypical cues impac gende pa icipa ion in Compu e Science. Jou nal o Pe sonali y and Social Psychology, 97, 1045–1060. 2009. doi:10.1037/a0016239 [10] J Maye -Smi h, E. Ped e ib and J Wood owa. Closing o he gende gap in echnology en iched science educa ion: a case s udy, Compu e s & Educa ion 35(1), 51-63. 2000. doi: 10.1016/S0360-1315(00)00018-X. [11] M Cole. Con ex ual Fac o s in Educa ion: Imp o ing Science and Ma hema iin o má ica Educa ion o Mino i ies and Women. P epa ed o Commi ee on Resea ch in Ma hema ics, Science, and Technology Educa ion; Commission on Beha io al and Social Sciences and Educa ion and Na ional Resea ch Council. Ed.; G i in. A ailable om Cen e Documen Se ice, Wisconsin Cen e o Educa ion Resea ch. 1987. [12] M.E Lockheed. Women, gi ls, and compu e s: A i s look a he e idence. Sex Roles 13(3), 115-122. 1985 doi: 10.1007/BF00287904. [13] A. Yeaman. Se en my hs o compu e ism. Tech T ends 37 (2) , 22-26. 1992. [14] C. Eney, E. Lazowska, H. Ma in and S. Reges (2013). B oadening pa icipa ion: The why and he how. Compu e 46(3) 48-51. doi: 10.1109/MC.2013.83. [15] C. Ashc a and S. Bli he. Women in ech: he ac s. Na ional Cen e o Women and Technology. Re ie ed om h ps://www.ncwi .o g/ esou ces/women- ech- ac s-2016- upda e in July 2020. [16] A. Da a, M. Tschan z and A. Da a. Au oma ed Expe imen s on Ad P i acy Se ings. P oceedings on P i acy Enhancing Technologies 2015(1), 92-112. 2015 doi: 10.1515/pope s- 2015-0007. [17] A. Ga cía-Holgado e al., "Gende equali y in STEM p og ams: a p oposal o analyze he si ua ion o a uni e si y abou he gende gap," 2020 IEEE Global Enginee ing Educa ion Con e ence (EDUCON), 2020, pp. 1824-1830, doi: h ps://doi.o g/10.1109/EDUCON45650.2020.9125326 [18] L. J Sax, K. J Lehman, J.A Jacobs, M.A Kanny, G Lim, L. N Monje-Paulson and H. B Zimme man. Ana omy o an Endu ing Gende Gap: The E olu ion o Women’s Pa icipa ion in Compu e Science. The Jou nal o Highe Educa ion 88(2), 258-293. 2017 doi: 10.1080/00221546.2016.1257306. [19] G S oe and D. C Gea y. The gende -equali y pa adox in science, echnology, enginee ing, and ma hema iin o má ica educa ion. Psychological sciences, 29(4), 581-593. 2018 [20] Ashc a C., McLain B. and Ege E., Women in ech: The ac s, NCWIT's Wo k o ce Alliance. 2016 h ps://www.ncwi .o g/si es/de aul / iles/ esou ces/womenin e ch_ ac s_ ull epo _05132016.pd (Accessed No embe 2020) [21] W.A Wul . Di e si y in Enginee ing. The B idge 28(4). 1998 [22] C McNea . You’ll Ha e o P y My Tiny Sma phone F om My Cold Dead Ve y Small Hands. In The Ringe - Tech a h ps://www. he inge .com/ ech/2018/4/25/17282336/small- 9 iphone-size-apple-samsung-galaxy-jelly-mobile in July 2019. [23] Z Tu ekci. I ’s a man’s phone. In Technology and Socie y: h ps://medium.com/ echnology-and-socie y/i s-a-mans- phone-a26c6bee1b69 in July 2019. [24] UNESCO EQUALS Skills Coali ion. I'd blush i I could: closing gende di ides in digi al skills h ough educa ion. 145 pages. h ps://unesdoc.unesco.o g/a k:/48223/p 0000367416.page=1 in July 2020. [25] J Dus in. Amazon sc aps sec e AI ec ui ing ool ha showed bias agains women. Reu e s. h ps://www. eu e s.com/a icle/us-amazon-com-jobs- au oma ion-insigh /amazon-sc aps-sec e -ai- ec ui ing- ool- ha -showed-bias-agains -women-idUSKCN1MK08G in July 2020. [26] C Aylin, J. J B yson and A Na ayanan. Seman iin o má ica de i ed au oma ically om language co po a con ain human- like biases. Science 356(6334), 183-186. 2017 doi: 10.1126/science.aal4230. [27] OECD, "Educa ion Da abase: ISCED-97, G adua es by ield o educa ion (Edi ion 2014)", OECD Educa ion S a is iin o má ica (da abase), h ps://doi.o g/10.1787/e404 a1-en (accessed on No embe 2020). [28] OECD, "Educa ion Da abase: G adua es by ield", OECD Educa ion S a is iin o má ica (da abase), h ps://doi.o g/10.1787/70 3e843-en (accessed on No embe 2020). [29] Food and ag icul u e o ganiza ion (FAO) o he Uni ed Na ions. Coun y codes/names lis . in h p://www. ao.o g/coun yp o iles/iso3lis /en/ in July 2020. [30] UN GII, Uni ed Na ions De elopmen P og amme: Human de elopmen epo s. Da a on Gende Inequali y index. h p://hd .undp.o g/en/con en /gende -inequali y-index-gii (accessed No embe 2020). [31] OECD GNI, G oss na ional income (indica o ). h ps://doi.o g/10.1787/8a36773a-en (Accessed on No embe 2020) [32] OECD ER, Employmen a e (indica o ). h ps://doi.o g/10.1787/1de68a9b-en (Accessed on No embe 2020) [33] UN HDI, Uni ed Na ions De elopmen P og am: Human de elopmen epo s. Da a on Human de elopmen index. h p://hd .undp.o g/en/con en /human-de elopmen -index-hdi (accessed No embe 2019). [34] Ga cía-Holgado A., Ve dugo-Cas o S., Sánchez-Gómez M.C. and Ga cia-Peñal o F.J. T ends in s udies de eloped in Eu ope ocused on gende gap in STEM. P oceedings o XX In e na ional Con e ence on Human Compu e In e ac ion 2019 h p://dx.doi.o g/10.1145/3335595.3335607 [35] Alex Duncan, e al. 2020. En ollmen Mo i a ions in an Online G adua e INFORMÁTICA P og am: T ends & Gende - and Age-Based Di e ences. In P oceedings o he 51s ACM Technical Symposium on Compu e Science Educa ion (SIGCSE '20). ACM, New Yo k, USA, 1241–1247. h ps://doi.o g/10.1145/3328778.3366848 [36] Soylu Yalcinkaya N, Adams G. A “Cul u al Psychological Model o C oss-Na ional Va ia ion in Gende Gaps in STEM Pa icipa ion”. Pe sonali y and Social Psychology Re iew. 2020;24(4):345-370. h ps://doi.o g/10.1177/1088868320947005 Sa a Roman Na a o es p o eso a con a ada doc o a en el Dp o. de A qui ec u a de Compu ado es y Au omá ica de la Uni e sidad Complu ense de Mad id (UCM). Ob u o su doc o ado en 2009 en la UCM con una esis di igida po D. Mozos, H. Mecha y J. Sep ién a pa i de un abajo de in es igación elacionado con ha dwa e econ igu able.En 2010 ob u o una plaza de p o eso a con a ada doc o a en el Dp o. A qui ec u a de Compu ado es y Au omá ica de la Uni e sidad Complu ense de Mad id (UCM). Su a ea docen e se ha desa ollado en g an medida en el ámbi o del impac o social de las TIC y como consecuencia de ello, su in es igación en los úl imos años se ha cen ado en aspec os é icos y sociales de las TIC, incluyendo o mación y publicaciones elacionadas con la b echa de gene o en ése ámbi o. Ma cos Sánchez-Élez Ma ín es p o eso con ado doc o en el depa amen o de A qui ec u a de Compu ado es y au omá ica de la Uni e sidad Complu ense de Mad id. Ob u o su doc o ado en 2007. Sus á eas de in e és en la ac ualidad es án cen adas en el diseño é ico y la cibe segu idad. Es coau o de más de 50 a ículos en e is as y con e encias. Pa icipa ac i amen e en dis in os p oyec os de inno ación educa i a así como docen e en cu sos de o mación del p o eso ado uni e si a io.