監査調査
監査調査は、経済学、社会学、政治学、心理学などで用いられる研究の一種で、研究者の訓練を受けた従業員(「監査人」)が、差別の有無を検査する項目以外のすべての特性についてマッチングを行うものです。[ 1 ]これらの監査人は、差別の有無を検査するために、仕事、株式ポートフォリオに関する財務アドバイス、 [ 2 ]住宅、[ 3 ]クレジットカードなどのサービスを申請します。[ 4 ]
アプリケーション
監査研究は、数多くの職業やサービス、また多様な特性に関して差別の存在を検証するために行われてきた。[ 5 ]例えば、不動産業者による人種的マイノリティに対する差別、[ 6 ] LinkedIn [ 7 ]やTwitterでのプロフェッショナルネットワーキングにおける人種差別、[ 8 ] Airbnbでのリクエスト、[ 9 ]オンライン市場の価格、[ 10 ]幼児保育施設へのメール[ 11 ]、レストランの仕事に応募する女性に対する性差別を測定する研究が行われてきた。 [ 12 ]雇用関連の監査研究のほとんどは、夏季に低賃金の仕事に応募する資格過剰の大学生に焦点を当ててきた。[ 13 ]また、学術界における人種差別や性差別、 [ 14 ]労働市場の低位[ 15 ]および高位[ 16 ]における人種差別、社会的統合における差別、 [ 17 ]ルームメイト選びにおける人種的/民族的差別を測定するためにも使用されてき た。[ 18 ]
批判
監査研究は、監査人が雇用主とは見た目が異なっている場合があり、雇用主が実際には見た目に基づいて決定を下しているだけなのに、差別があるように見せかける可能性があるとして批判されてきた。[ 19 ]批判者によると、これらの研究のその他の限界としては、直接他の人とのやり取りで見つかった仕事を監査することができず、新聞で見つけた仕事しか監査できないことが挙げられる。[ 13 ]さらに、通信(履歴書やメールなど)で人種を示すシグナル(主に名前)が標準化されていないことを指摘する人もいる。[ 20 ] [ 21 ]「黒人」という名前が何であるかを誰もが理解できるわけではないため、ノイズの多いシグナルであることに加えて、名前は追加情報をシグナリングしていると批判されてきた。[ 22 ] [ 23 ]例えば、米国では、ステレオタイプ的に黒人の名前は、黒人コミュニティ内での社会経済的背景の低さに関連付けられている。[ 24 ]しかし、最近の研究では、AI生成画像[ 7 ] [ 8 ]、手の写真[ 10 ] 、または俳優の写真[ 25 ]を使用して人種を示唆しています。
こうした実験を実施する倫理性に関する批判もある。具体的には、監査研究は参加者からインフォームド・コンセントを得ていないことが指摘されている。同時に、参加者には多少の費用がかかるものの、通常は低いものであり、利益をもたらすことは稀である。このため、文献では差別に関する監査研究の倫理性を判断するための複数のガイドラインが策定されている。これには、(1) 参加者への潜在的な害、(2) 信頼できる差別測定尺度を持つことの利益、(3) 同じ状況において差別を測定するための、より害の少ない他の方法があるかどうかの考慮が含まれる。最後に、(4) 欺瞞は、実験が行われる状況の規範に著しく違反してはならない。[ 26 ]
参照
参考文献
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