本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定反映《大众科学》的观点
到现在，您可能已经看过罗斯-马库辛等人最近发表在《美国国家科学院院刊》上的研究，题为“科学教师对男学生的微妙性别偏见”，或者伊拉娜·尤尔凯维奇对这些发现为何重要的精彩讨论。
简而言之，这项研究涉及让研究型大学的科学教师评估潜在学生候选人实验室管理员职位的申请材料。研究人员随机地在申请材料上附上姓名——一些是男性姓名，一些是女性姓名——并检查材料的评分与所附姓名之间的相关性。他们的发现是，相同的申请材料，当附上的名字是男性时，会获得更高的排名（即，判断申请人更适合这份工作），而当附上的名字是女性时则不然。此外，男性和女性教师在附上男性名字时，都对相同的申请给予了更高的评价。
在我看来，这项研究有一些伦理意义，科学家（以及其他人士）应该关注
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确信您的判断是客观的，并不能保证您的判断是客观的，并且您想要做到公正的意图可能还不够。 这项研究的结果显示了一种评分差异的模式，唯一合理的解释是申请人使用了男性名字或女性名字。教师们将他们正在做的任务视为对候选人基于先前研究经验、教师推荐信、申请人的陈述、GRE 成绩等的客观评估——他们正在从不太合格的人中筛选出合格的人——但他们并非仅仅根据申请材料中描述的实际经验和资格进行筛选。如果他们那样做了，排名就不会显示出他们所显示的性别分裂。研究中的教师无疑并非有意将性别偏见带入评估任务，但结果表明他们确实这样做了，无论他们是否有意。
如果您想建立关于世界的可靠知识，识别您的偏见是有帮助的，这样它们就不会最终被误认为是客观的发现。 正如我之前提到的，客观性是困难的。客观性最困难的事情之一是，我们如此多的偏见是无意识的——我们没有意识到我们有这些偏见。如果您没有意识到自己有偏见，就更难阻止这种偏见潜入您的知识构建中，从您构建要探索的问题的方式到您如何解释数据并从中得出结论。您了解的偏见更容易受到约束。
如果一项方法论上健全的研究发现科学教师具有某种特定的偏见，并且如果您是科学教师，您可能应该假设您也可能具有这种偏见。 如果您碰巧有良好的独立证据表明您没有表现出所讨论的特定偏见，那太好了——少了一种可能干扰您客观性的无意识偏见。但是，在缺乏这种良好的独立证据的情况下，最安全的假设是您也容易受到这种偏见的影响——即使您感觉自己没有。
如果您怀疑一项研究发现科学教师具有某种特定偏见的方法论健全性，那么您有责任找出方法论上的缺陷。 理想情况下，您还应该与研究的作者以及该领域的其他研究人员沟通，讨论您在研究方法中发现的缺陷。这就是科学界共同努力建立我们可以使用的可靠知识体系的方式。而且，一个负责任的科学家不会仅仅因为研究结论与自己对事物现状的直觉不符就拒绝研究结论。证据是科学家了解一切的方式。
如果有理由相信您具有某种特定的偏见，那么就有理由检查这种偏见可能会影响您的哪些判断，而不仅仅是实验研究的狭窄范围。 性别偏见是否会影响您最信任实验室中谁的数据？您最认真对待您所在领域的哪些研究人员？哪些理论或发现被认为是重要的，而哪些被认为是不太重要的？如果是这样，您必须对自己诚实，并认识到这种偏见可能会干扰您与现象的互动，以及您与其他科学家一起解决科学问题和构建知识的互动。如果您致力于构建可靠的知识，您需要找到方法来揭示这种偏见的运作，或抵消其影响。（此外，就这种偏见可能在科学职业生涯中工作或资助等奖励分配中发挥作用而言，对自己诚实可能意味着承认科学界并非以完美的精英体制运作。）
这些承认中的每一个看起来都很小，但我不会假装这使得它们变得容易。我相信这不会成为一个阻碍。科学家们做了很多困难的事情，致力于建立关于世界的可靠知识的人们应该准备好接受与知识构建相关的自我认知。即使当它们令人痛苦时。