编辑：Daisy Yuhas
男人和女人真的有多大不同？大约 30 年前，如果约会指南可以作为参考，有些人认为性格存在巨大差异，例如《男人来自火星，女人来自金星》这样的关系建议。今天，相比之下，某些社群正在反击二元性别的观念，二元性别将男人和女人视为不同的类别。（快速提醒：性别——用“男人”、“女人”和“非二元性别者”等术语描述——具有强烈的文化和社会成分。但生理性别——有时用“男性”、“女性”和“双性人”等形容词描述——指的是生物学特征的组合。）
科学家们也在更认真地审视性别、生理性别和性格。一方面，研究人员正在辩论顺性别男性和女性之间的性格差异究竟有多大。（这些人将自己描述为男人或女人，并表示这种性别认同与他们出生时被指定的生理性别一致。）答案取决于心理学家如何衡量个人的特征。
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例如，一项涉及美国超过 30 万名自认为是男性或女性的人的研究，既考察了广泛的性格特征，如外向性和宜人性，也考察了这些特征更具体的方面，如热情的沟通风格或利他行为的倾向。在这个样本中，研究人员发现男性和女性参与者在广泛的特征方面存在中等程度的差异，但在大多数情况下，在更具体的层面上差异更大。例如，总体而言，研究中的男性和女性在性格外向性（一种广泛的特征）方面相似。然而，当科学家们考察外向性的具体方面时，他们发现男性参与者平均而言比女性更频繁地寻求刺激的场合。而女性参与者表现出的活动水平高于男性。
为了测试迄今为止最全面的性格特征集，我们的项目 ClearerThinking.org 运行了一系列 15 项研究，并对超过 15,000 人进行了分析。我们的分析仅限于顺性别男性和女性：我们研究中 98% 的参与者这样定义自己，因此我们没有足够的数据来阐明非二元性别者和跨性别者的性格特征。从数据中，我们发现了 18 种特定的自我报告特征，这些特征在男性和女性之间存在差异。接下来，我们构建了一种算法，旨在根据人们在这些特征上的自我报告得分来预测他们的性别，准确率为 78%。这个准确率很高，但远非完美，揭示了从个人特征组合预测其性别的挑战。最后，我们将我们的研究问卷——人们在问卷中对“我大声笑”和“我经常担心”等陈述的同意程度进行评分——改编成在线互动评估。
为了为我们的研究创建问题，我们进行了非常广泛的撒网式搜索，查阅了大型性格项目，回顾了学术文献，并众包了想法。在确定 18 种在我们的样本中自我认同为男性和女性之间差异最大的特征之前，我们最终测试了 600 多个关于性别差异的性格问题。这些特征不仅包括心理学研究中广泛使用的广泛特征（如外向性和宜人性），还包括更具体的思维和行为模式，例如个人承担风险的频率或他们对美学的关注程度。我们还通过进行一项最终研究来复制主要发现，从而再次检查了我们的结论。最终，我们发现顺性别男性和女性在任何性格特征上都没有大的差异。但我们确实在 18 种性格特征中发现了小的和中等程度的差异。
这些差异中最大的是顺性别者思考性的程度，通过要求人们对他们对“当我遇到一个外貌有吸引力的人时，我经常有性想法”这一陈述的同意程度以及对“我不经常思考性”这一陈述的反对程度进行评分来评估。（这种“以性为中心”的特征虽然与心理学中常见的重大性格特征没有联系，但仍然符合性格特征作为思维、情感或行为模式的概念。它也与一个叫做性专注的概念有关。）我们发现性别可以解释人们以性为中心的程度约 18% 的变异。男性在这个特征上的平均得分高于女性。然而，仍然有很多女性的得分高于大多数男性。换句话说，个体男性和女性之间存在很大差异，即使在群体层面上，男性往往与女性不同。
在每个特征上，男性和女性之间都存在很大程度的重叠。然而，在尾端——即人们非常同意或非常不同意我们提出的问题的地方——出现了更大的差异。例如，极低的同情心在男性和女性中都很罕见，但少数被认为非常缺乏同情心的人更可能是男性。这一结果与反社会型人格障碍（通常涉及缺乏悔恨或同情心）在男性中比女性中更常见的发现相符。
那么，是否存在“男性的性格”和“女性的性格”呢？有趣的是，我们研究中的几乎每个人都是“更常见于男性”和“更常见于女性”特征的混合体。对于任何给定的特征，一个女性个体比男性总体平均水平更接近女性总体平均水平的概率仅为 61%。而一个男性比女性总体平均水平更接近男性平均水平的概率仅为 57%。只有约 1% 的男性和 1% 的女性几乎完全具有“更常见于男性”或“更常见于女性”的性格特征。
为了测试从性格预测性别的准确性，我们开发了一种简单的机器学习算法（一种计算机程序，用于寻找关于哪些性格特征与作为顺性别男性或顺性别女性相关的模式的数据）。我们使用过去研究参与者的结果训练了我们的算法，然后向算法展示了新参与者的性格特征，以查看它预测他们性别的效果如何。仅使用最具预测性的特征——以性为中心——该算法就可以在 69% 的时间内正确预测一个人的性别。对于某些人来说，这个结果可能令人印象深刻。但预测远非完美，因为一些女性比普通男性更以性为中心。
当我们允许算法一次性整合所有性格差异时，算法的准确率上升至 78%。这是一个很大的进步——但对于另外 22% 的人来说，该算法的预测是错误的。当我们向公众发布我们的测验时，准确率略微下降至 74%。但这仍然比普通人好得多：我们给另一组研究参与者提供了性格特征集，我们解释说这些特征属于特定个体。然后，我们要求参与者使用这些性格特征来预测其他人的性别。他们的正确率仅为 58%，几乎与抛硬币没什么区别。该测验被称为性别连续体测试，您可以在我们的网站上亲自尝试，看看该算法是否会预测您的性别。
我们认为我们的结果为性格中的性别差异的大小提供了新的启示。然而，有一些重要的注意事项。首先，我们所有的研究参与者都来自美国，考虑到文化等因素影响性格和性别，我们对将我们的结论推广到其他社群持谨慎态度。其次，我们的研究无法深入了解性格差异的原因——例如，这些差异在多大程度上可以用环境和文化来解释，而不是生物学。第三，正如我们之前提到的，我们没有足够的数据来评论跨性别者、双性人或非二元性别者。我们希望未来的研究能够探索性格、生理性别和性别辩论的这些维度和其他维度。
目前，我们的研究提醒我们，平均而言，顺性别男性和女性在他们报告性格的方式上确实存在一些小的到中等程度的差异，但几乎每个人都是更常见于男性的特征和更常见于女性的特征的混合体。如果您试图从性别来猜测某人的性格，您很可能会犯错。