Dårlige kønsmæssige forholdsregler og hvordan man undgår dem

En guide af en ikke-binær psykolog.

Ah ja de fire køn.

Forskere: Dette er din regelmæssigt planlagte påmindelse om, at hvis du måler køn i en undersøgelse, bør dine muligheder ikke være "Mand" "Kvinde" og "Transgender".

Som psykolog, undersøgelsesdesigner og statistisk konsulent støder jeg på en masse dårlige kønsforhold i undersøgelser og er nødt til at arbejde med en masse af de dårlige datasæt, der følger af dem. En masse videnskabsfolk tager en masse dårligt gennemtænkte beslutninger om rollen som køn i deres studier, hvilket fører til data, der enten udelukker transkønne mennesker helt, maskerer deres tilstedeværelse i undersøgelsen eller tvinger dem til at vælge en nonsensisk mulighed, som forskningen ved ikke, hvad de skal gøre analytisk med.

Men alle disse faldgruber kan undgås. Alt hvad du skal gøre er at være lidt mere forsætlig om din brug af køn i dine studier. Overvej følgende faktorer:

Hvorfor måler du køn i din undersøgelse?

Først skal du spørge dig selv, hvad du virkelig prøver på at måle med en kønsgenstand. Ser du på, hvordan kønsidentitet er relateret til et eller andet resultat? Er du interesseret i kønspræsentation - hvordan en person klæder sig eller læses af samfundet? Er du interesseret i en persons biologi? Er du interesseret i, hvordan de blev opdraget? Er du ikke sikker på, hvilke af disse ting du interesserer dig for? Sørg for, at du har en præcis idé om, hvad dine variabler er.

Køn er en mangefacetteret variabel, der involverer samfundsmæssige roller, standarder for præsentation, forventede kommunikationsstilarter, følelser af slægtskab med medmennesker i køn-gruppemedlemmer, foretrukken stil for kjole og pleje, biologi, hormonniveauer, socialisering af børn og så meget mere. Og selv blandt cisgender (dvs. ikke-transkønne) mennesker stiller ikke alle disse ting op.

For eksempel kan en cisgender kvinde være opdrættet for at følge "kvindelige" normer for kjole og præsentation, men hun har måske ikke en livmoder på grund af kirurgi eller en medicinsk tilstand. En cisgender mand kunne have modtaget "mandlig socialisering", men kommunikerer måske på en måde, der er mere feminin. En butch cis-kvinde identificerer sig muligvis som 100% kvindelig, men kan opfattes som en mand af mennesker omkring hende på grund af den måde, hun klæder på eller bærer sig selv på.

Køn er kompliceret, også for cis-folk - så når du måler køn i en undersøgelse, er præcision nøglen. Hvis du f.eks. Laver en undersøgelse, hvor en deltagers kønsidentitet betyder noget, skal du spørge om deres identitet, ikke om deres køn. Hvis du er interesseret i noget biologisk, så spørg om deltagere har den anatomi / hormoner / osv., Som du faktisk er interesseret i. Hvis du studerer, hvordan kønsnormer påvirker en person, kan det være værd at spørge dem om, hvordan de blev opdrættet, og hvordan folk opfatter dem kønsvis.

Vær direkte og klar. Saml de data, du har brug for.

Har du brug for at måle køn overhovedet?

Når du skriver en undersøgelse, skal du også spørge dig selv, om du overhovedet har brug for at måle køn.

Vi undersøger forskere har en tendens til at tænke tankefri i demografiske mål og analysere dem på en temmelig slurvet måde. Køn, race, socioøkonomisk status, uddannelsesniveau ... disse "indlysende" foranstaltninger kastes næsten altid i en undersøgelse som en eftertanke, selvom vi ikke har nogen hypoteser vedrørende dem. Vi bruger ofte de samme demografiske genstande igen og igen og tager aldrig et øjeblik til at overveje, om vores racemæssige kategorimuligheder er begrænsende eller unøjagtige, hvis vores SES-mål er nyttig, eller hvis vores kønsresponsmuligheder passer godt.

Når vi først har fået disse demografiske data, uanset om de er rodet, føler vi os ofte tvunget til at bruge dem. Så vi kaster dem i analyser for at afprøve deres potentielle indvirkning, eller for at se, om brugen af ​​dem som kontrolvariabler hjælper med at afdække effekter, som vi ellers ikke kan identificere. Denne "kaste spaghetti mod væggen og se om noget af det klæber" -tilgang til dataanalyse øger oddsen for falske positiver. I bedste fald efterlader det os resultater, vi ikke planlægger at se efter, og som vi ikke kan forklare. Det er nytteløst og sjusket. Det er en tvivlsom forskningspraksis.

Nogle eksempler på

Forskere kan undgå alt dette ved bevidst at tænke over demografi i undersøgelsesdesignperioden. Spørg dig selv, om du har brug for at registrere data om race, SES og køn. Overvej hvorfor du har brug for disse data, og hvordan du bruger dem. Hvis køn ikke er relateret til nogen af ​​dine hypoteser, og det ikke er nødvendigt som kontrol, må du ikke måle det.

Hvordan måler du mand eller kvindelig identitet?

Bemærk, hvordan denne foranstaltning er i konflikt med køn og køn og giver ingen ikke-binære muligheder.

Lad os nu sige, at du har bestemt, at A) du har en god grund til at måle køn, og B) du er interesseret i kønsidentitet, ikke en persons biologiske køn / hvad en person blev tildelt ved fødslen. Og lad os sige yderligere C) du ønsker at være inkluderende for transpersoner.

Jeg håber C er en given. Hvis du laver forskning på mænd og kvinder, især psykologisk forskning, skal du ligeglade med transmænds og transkvinders psykologi lige så meget som cis-mænd og -kvinder.

(Desværre er det ofte ikke givet, at forskere ønsker at inkludere transpersoner i deres studier. Nogle forskere glemmer, at vi findes. Andre forestiller os, at vi er en så lille eller mærkelig gruppe, at vi ikke kan give meget værdi for deres studier. Men, bevidstheden om og interessen for transpersoner er steget over tid. Så lad os antage, at du er en god forsker, der ønsker at få repræsentative data og måle køn godt.)

Nu kan du vælge at markere dine binære kønsindstillinger på et par forskellige måder: Mand og kvinde, Kvinde og mand ...

Jeg tror, ​​Woman and Man er det bedre sæt muligheder, fordi det ikke indebærer biologi, som ord som "mandlig" og "kvindelig" undertiden gør.

Uanset hvad, skal du sørge for, at spørgeskemaet spørger om kønsidentitet, hvis det, du er bekymret for, er identitet - "Hvad er dit køn?" Eller "Hvad er din kønsidentitet?" Er både enkle og forståelige for de fleste. Spørg ikke om sex / biologi, medmindre du er interesseret i det specifikt.

Og hvis du laver psykologisk / uddannelsesmæssig / forbruger / osv. Undersøgelse ... er du sandsynligvis ligeglad med biologisk sex. Hvis du ikke studerer dine deltagers kønsorganer, reproduktionsorganer, kromosomer eller ungdomsudvikling, behøver du sandsynligvis ikke at kende deres køn. Deres køn er næsten helt sikkert det, du interesserer dig for.

Ikke-binære og trans-inkluderende muligheder (og hvordan man ikke mislykkes dem)

Lyt ikke til Psykologi i dag. Dette er en dårlig kønsmåling.

Så du har besluttet, at måling af køn er en værdifuld ting for dig at gøre, og du har skrevet et spørgeskema, der gør det klart køn er det, du er interesseret i. Og da du er en flittig og velinformeret forsker, du vil sikre dig, at dine kønsmuligheder inkluderer transpersoner og ikke-binære mennesker (folk, der ikke er mænd eller kvinder). Hvad laver du?

Det er her en masse velmenende men dårligt informerede undersøgelsesforfattere skruer sammen på en grundlæggende måde. Mange forskere lister “Transgender” som deres tredje kønsmulighed.

Dette giver ingen mening. “Transgender” er ikke et køn. Alt, hvad en "transgender" -mærke fortæller dig, er, at en persons kønstildeling ved fødslen ikke stemmer overens med deres identitet.

Og hvis du er interesseret i en persons kønsidentitet ... skal du bare spørge om den identitet.

En trans mand er en mand. Hans kønsidentitet er mand. En trans kvinde er en kvinde. Hendes køn er kvindelig. Hvis du overleverede en trans mand og en trans kvinde Psychology Today's forfærdelige kønspost, ville ingen af ​​dem vælge "transkøn" som deres køn.

Dette er en mangelfuld analogi, men antag, at du spurgte deltagerne, "Hvad er din religiøse tilknytning?", Og dine muligheder var:

A. Protestant
B. katolsk
C. muslim
D. jødisk
E. Jeg konverterede til min religion

At opliste “Jeg konverterede til min religion” som en religiøs identitetsindstilling er som at anføre “Transgender” som et kønsvalg. I denne sammenhæng er "Transgender" et svar på et spørgsmål, der ikke er stillet.

Det er dårligt undersøgelsesdesign. Det giver ingen mening for respondenterne eller til analyseformål. Det gør det umuligt for dig at sammenligne mænd og kvinder på en måde, der inkluderer transfolks, og at sammenligne cis-folk fra transfolks. Når nogen vælger "mand" ved hjælp af foranstaltningen, har du ingen måde at vide, om de er transkøn eller cisgender, og hvis nogen vælger "transkøn", har du ingen måde at fortælle, om de er en trans kvinde, trans mand, eller ikke-binær person. det er et rod.

Så hvad gør du i stedet for at anføre "transkøn" som en kønsindstilling?

Godt. Lad os spørge igen: Hvad prøver du at opnå?

Forsøger du at inkludere ikke-binære mennesker?

Føj derefter ikke-binære indstillinger på listen. Ting som:
Nonbinary
genderqueer
Genderfluid
Nogle køn, der ikke er nævnt her: ______

Bemærk, at den sidste mulighed på denne liste giver folk mulighed for at identificere sig selv, men ikke markerer dem som en "anden", der er overset. ”Jeg ønsker at identificere mig selv: _____” er også en god måde at sætte det på.

Du bør også overveje at gøre dit kønsmåling til en tjekliste i stedet for en valgfri alternativknap. Mange transpersoner har komplicerede identiteter, og mere end en etiket kan muligvis anvendes. For eksempel er jeg ikke-binær, men jeg føler mig bestemt også tættere på at være en mand end en kvinde. Så når jeg får chancen for at vælge flere indstillinger, vælger jeg ofte både nonbinary og hann. Andre transpersoner har identiteter, der svinger eller er mangefacetterede - når vi er i stand til at kontrollere flere muligheder, kan vi ære enhver del af, hvem vi er.

Hvordan spørger du om transstatus?

Denne foranstaltning af Bauer et al (2017) er potentielt nyttig ... men jeg vil stadig anbefale at måle identitet og transstatus som separate spørgsmål.

I nogle undersøgelser kan det være en relevant variabel, om en person er trans eller cis. Det kan være nødvendigt at sammenligne trans- og cis-mennesker som helhed, du skal muligvis identificere, hvordan transkvinders oplevelse afviger fra cis-kvindernes for eksempel. Hvis dette er tilfældet, skal du måle både kønsidentitet og transstatus.

Jeg anbefaler kraftigt, at du gør det ved hjælp af separate spørgsmål. Det giver dig mulighed for at have rene, lette at analysere data om både køn og trans-status uden at forveksle de to. Det giver dig også mulighed for at bekræfte, at transkvinder er kvinder, og transmænd er mænd, snarere end at antyde, at begge grupper er en mindre / falsk version af deres identitet.

Til dette formål anbefaler jeg en to-spørgsmålssekvens som følgende:

  1. Hvad er din kønsidentitet?
    [Liste over fornuftige indstillinger]
  2. Er du transkønnet eller ikke-binært?
    [Ja eller nej]

Eller noget i den stil.

Dette eksempel af Sarai Rosenberg er fremragende:

Sarais kønsmåling er fantastisk. Mandlige, kvindelige og ikke-binære identiteter er inkluderet og navngivet nøjagtigt, respondenterne har muligheden for at undgå spørgsmålet fuldstændigt, og personer med identiteter, der ikke er opført, kan let identificere sig uden at blive mærket som en "anden". Trans-status måles også som en separat variabel, så den ugyldige kønsidentitet ugyldigt. Mennesker, der ikke ønsker at offentliggøre deres trans-status, kan fravælge spørgsmålet. (Sarai anbefaler også at forklare dine deltagere, hvorfor du spørger om deres transstatus).

Hvis jeg stødte på Sarai's foranstaltning i en undersøgelse eller en kundes datasæt, ville jeg være meget glad. Hvis en kollega var på udkig efter et eksempel på et nyttigt, altomfattende mål for køn og transstatus, ville jeg med glæde pege dem Sarai's måde. Jeg synes dog stadig, at der er en lille smule plads til forbedringer.

Her er en kønsmåling, som jeg ville betragte som temmelig tæt på ideel:

Et kønsmål af forfatteren.

Som jeg nævnte ovenfor foretrækker jeg et tjeklisteformat frem for en enkeltvalgsliste med indstillinger, som denne vare giver. Jeg synes også, det er nyttigt at inkludere en række forskellige ikke-binære kønsindstillinger, fordi vi virkelig er en ganske forskelligartet gruppe. Nogle mennesker identificerer sig som at de ikke har noget køn (agender-mennesker), nogle mennesker har et køn, der svinger mellem flere kategorier (kønsfluid) og så videre. Nogle mennesker foretrækker etiketten genderqueer i stedet for ikke-binære. Denne foranstaltning forudser nogle af de mest almindelige ikke-binære indstillinger, så folk ikke behøver at indtaste dem.

Bemærk også, at denne foranstaltning prioriterer ikke-binære indstillinger. De er anført før de binære indstillinger for "mand" og "kvinde", hvilket er noget, jeg aldrig ser ved mainstream-undersøgelsesforanstaltninger. Dette hjælper med at få os til at se ud som mindre eftertanke. Som i Sarai's mål, er den åbne mulighed ikke mærket som en "anden", så den udelukker ikke personer med en alternativ identitet som underlige. Mandlige og kvindelige indstillinger er angivet, men "transkøn" er det ikke, hvilket bekræfter trans kvinder og mænd. Der er en mulighed for overhovedet ikke at svare på spørgsmålet, hvilket er nyttigt for at afhøre og skabe mennesker.

Ialt:

"Transgender" er ikke i sig selv et køn. Det er en deskriptor af en persons forhold til deres køn, nærmere bestemt det faktum, at deres identitet ikke stemmer overens med den identitet, som samfundet støtter dem.

Hvis du laver forskning, der kræver måling af køn eller undersøger trans-emner, behøver du at vide det. Kønsterminologi kan til tider være forvirrende, men dette er sådan grundlæggende information, at ingen, der laver akademisk forskning på emnet, har nogen undskyldning for ikke at få det.

Yderligere, hvis du laver psykologisk forskning, er det vigtigt, at du opnår en grundlæggende forståelse af, hvad trans betyder, og at du designer dine instrumenter på en måde, der er trans inkluderende. Transpersoner findes. Vi har altid eksisteret. Men mest forskning, også forskning, der eksplicit er fokuseret på køn, ignorerer os. Vi kan ikke forstås, ses som legitime eller betjenes af videnskab, hvis vi ikke genkendes nøjagtigt. Når vi ikke får former og foranstaltninger, der tillader os at nøjagtigt identificere os selv, kan vi ikke deltage i videnskaben, og vi kan heller ikke drage fordel af det.

Forskere, del dine #badgendermeasures med mig via Twitter eller i kommentarerne til dette indlæg. Dårlig måling af køn er et udbredt problem, og det har en masse ringvirkninger. Jeg har skrevet om dette og talt med kolleger om det i årevis, og ikke desto mindre støder jeg fortsat med dårligt skrevet undersøgelsesemner. Vi kan gøre det bedre. Det første trin er en bred bevidsthed om, at dette er et problem.