“凡有的，还要加给他，叫他有余；凡没有的，连他所有的也要夺去。”
这是来自《新约圣经·马太福音》当中的一句话。后来，这句话在1968年被美国社会学家罗伯特·莫顿（Robert K. Merton）用来形容一种在科学研究中的社会心理现象：
比起那些不知名的研究者， 声名显赫的科学家通常得到更多的声望，即使他们二者的成就是相似的。而那些籍籍无名的研究者，即使做出了成就，却依然被夺走硕果。
在学术界，政治因素的影响力绝不亚于学术成果本身 | pixabay
莫顿发现，这种不平等源于声名显赫的科学家有着“积累优势”，名气大，身居高位，广阔的交际网，就连学生或者追随者也已经有了一定位置。这些政治因素的影响力，绝不亚于学术成果本身。
这就是著名的马太效应（Matthew effect），在经济学中，它也被用来形容赢家通吃的收入不平等的局面。 然而，马太效应还有个鲜为人知的双胞胎妹妹，叫做玛蒂尔达效应（Matilda effect）。
女科学家取得的成就，经常被归功于与她们一起工作的男性科学家身上 | pixabay
玛蒂尔达效应在1826年被一位女性参政议政主义者玛蒂尔达·约瑟琳·盖奇（Matilda Joslyn Gage）首次发现，1993年，科学史学家玛格丽特·洛伊斯特（Margaret W. Rossiter）重新将其整理并做出了解释：
女科学家取得的成就，经常被归功于与她们一起工作的男性科学家身上。
在近现代社会人类科学的发展史里，遍布着女性科学家们失落的桂冠。
被隐姓埋名的女性科学家
1934年，美国医学家乔治·惠普尔（George Hoyt Whipple）因为发现了贫血的“肝脏疗法”而获得了诺贝尔奖，但他的同事，弗丽达·罗斯凯-罗宾斯（Frieda Robscheit-Robbins），一位与他共同工作了三十年的女性病理学家， 几乎是惠普尔所有学术著作的合作者，却没有得到应得的荣誉。倒是惠普尔在得奖后，主动将奖金分给了弗丽达和其他两位贡献卓越的女同事。
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弗丽达·罗斯凯-罗宾斯（Frieda Robscheit-Robbins）| scientificwomen.net
20世纪50年代，英国物理化学家与晶体学家罗莎琳·富兰克林（Rosalind Franklin）所拍摄的DNA晶体衍射图片“照片51号”以及关于此物质的相关数据，是后来解出DNA结构的关键线索。在她去世以后，她的“同事们”根据她的研究结果获得了诺贝尔奖， 却直到许多年后，人们才知道这张重要的照片实际上是富兰克林的成果。
罗莎琳·富兰克林（Rosalind Franklin）| Jenifer Glynn
1994年，德国物理学家奥托·哈恩（Otto Hahn）因发现了核裂变现象而获得诺贝尔奖，这项发现直接使得核武器和核电站成为了可能。殊不知，这项伟大的成就是他和一位女性物理学家莉泽·迈特纳（Lise Meitner）共同发现的。迈特纳虽然获得了48次提名，却依然没有得奖。
莉泽·迈特纳（Lise Meitner）| Smithsonian Institution
短短的篇幅无法穷举这些甚至在致谢里都没有名字的女科学家们，即使想要一一列举，我们也无法做到——毕竟，还有许多杰出的女性贡献者隐没在男性科学家的光芒之下，无人知晓。
还在持续的认知偏差
这也是为什么说玛蒂尔达效应是马太效应的双胞胎妹妹。正如马太效应一般，在被男性长期占优的科学领域， 人们总是习惯地让男性更强，女性更弱。说玛蒂尔达是一种效应，更不如说它是一种认知偏差（cognitive bias）。
令人遗憾的是，这个现象还在持续。来自宾夕法尼亚等大学的研究者在2012年发表的研究中表示，她们调查了1990年代和2000年代学术界大奖的提名和获得情况，发现即使在女性研究者队伍逐渐壮大的年代里，这些大奖和提名依然总是更青睐她们的男同事。
读到这里有人要说了，“女性科学家没得奖，不就是说明了她们能力不足吗？”
即使在女性研究者队伍逐渐壮大的年代里，这些大奖和提名依然更青睐她们的男同事 | pixabay
但女性在科学领域，真的能力不足吗？
要向每个人解释清楚玛蒂尔达效应是一件非常困难的事。就像很难解释清楚女性在职场的“天花板效应”一样，我们无从证明每一个无法升职的女性为何受此待遇。但其实，她们的遭遇并不能仅仅归咎于自身能力问题， 还需要考虑由于权威判断产生的偏向性。
毕竟，所谓权威本身就是父权社会的基石，是父权社会最看重的、最经常用来循环自证的东西。有些人在遭遇马太效应的时候知道控诉结构的不公，但当马太效应指向性别的时候，却被视为理所应当了。
女性从来没有技不如人
还有一些迷思是根深蒂固的，例如女科学家“并不是被抢了功劳，而是男科学家本身就是比她们更优秀”“女科学家不被看重的成就本身就无足轻重”……
要想破解这些迷思，我们必须来讨论一个老话题：男女科学家的生产力谜团（productivity puzzle）。
1984年，来自哥伦比亚大学的乔纳森·科尔（Jonathan R. Cole）和哈里特·祖克曼（Harriet Zuckerman）通过对比同领域、同大学出身的263对男女博士的生产力发现，在1969年至1970年，男博士发表的论文数量基本上是女博士的两倍。 这种男女科学家发表论文数量的差异，就被称作生产力谜团。
女性的遭遇并不能仅仅归咎于自身能力问题，还需要考虑由于权威判断产生的偏向性 | pixabay
首先，这个谜团既然会被广泛讨论， 正是因为研究者相信在学术能力上，男女研究者是没有优劣之分的。如果他们天生在能力上有差别，那这个谜团早就迎刃而解了。至于那些什么男性天生在理工科上更强的论调，早就被攻破而不值一提了。
再者，检验一个研究者的学术能力有两个重要的标准，一个是发表的论文数，另一个是论文的被引用数。如果女研究者的学术能力比男研究者低，那么这也会反映在她们文章的被引用数上。然而，大量研究证明， 男女研究者在文章的被引用数上没有差别，甚至在有些研究中，女研究者的被引用数超过了男研究者。
造成生产力谜团的可能原因之一是，在进入学术研究的前十年，女研究者的论文发表数量确实不如男研究者。但在十年以后，二者在数量上的差别就消失了。
男女研究者在文章的被引用数上没有差别 | pixabay
这种现象非常好理解。祖克曼在她2001年发表的论文里提出了生产力谜团的一个解释——个人选择，随后，大量的研究都验证了个人选择对学术生产力的影响。例如，女研究者总是因养育小孩而中断研究，也比男性更晚地进入研究领域等等。
好消息是，生产力谜团所描述的现象正在消失。在一项发表于2012年的研究中，来自荷兰的研究者们考察了荷兰年轻一代研究者（平均年龄33岁）和老一代研究者（平均年龄51岁）的生产力差距。他们发现， 在年轻一代研究者中，生产力差距已经不复存在，其中女研究者甚至在综合得分上超过了男性研究者。
总而言之，玛蒂尔达效应并不是女性学者为自己“技不如人”而硬找的说辞。女性从来就没有技不如人，她们面对的是系统性的不公。“玛蒂尔达效应”意味着，许多老论文里，只是在脚注、致谢里出现的女性，甚至压根没有出现的女性，她们做出的实际贡献可能并不少于作者栏里的某个男性。 而因为此前的女性贡献未能得到相应的认可，后来的女性就遇到了更多“女性不行”的质疑和阻挠。
在年轻一代研究者中，生产力差距已经不复存在 | pixabay
今天是妇女节。通常在这一天，我们都在用自己微薄的力量，去褒奖那些为人类进步作出巨大努力的女性。但这也令我们思考，我们为什么非得特地拿出一天来做这件事？如果女性获得的褒奖已经配得上她们的成就，这一天存在的意义又在哪里？
我们庆祝妇女节，是为了有一天不再需要妇女节，为了有一天，妇女对科学的贡献能得到客观评价而不是系统性的低估，更为了有一天所有人都能够平等地坐在一起，共同向前推进人类智慧和认知的边界。
参考文献
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[2]Cole, J. R., & Zuckerman, H. (1984). The productivity puzzle. Advances in Motivation and Achievement. Women in Science. JAI Press, Greenwich, CT.
[3]Heidler, R., & Hallonsten, O. (2015). Qualifying the performance evaluation of Big Science beyond productivity, impact and costs. Scientometrics, 104(1), 295-312.
[4]Rossiter, M. W. (1993). The Matthew Matilda effect in science. Social studies of science, 23(2), 325-341.
[5]Lincoln, A. E., Pincus, S., Koster, J. B., & Leboy, P. S. (2012). The Matilda Effect in science: Awards and prizes in the US, 1990s and 2000s. Social studies of science, 42(2), 307-320.
[6]Knobloch-Westerwick, S., Glynn, C. J., & Huge, M. (2013). The Matilda effect in science communication: an experiment on gender bias in publication quality perceptions and collaboration interest. Science communication, 35(5), 603-625.
[7]Dion, M. L., Sumner, J. L., & Mitchell, S. M. (2018). Gendered citation patterns across political science and social science methodology fields. Political Analysis, 26(3), 312-327.
[8]Kretschmer, H., & Kretschmer, T. (2013). Gender bias and explanation models for the phenomenon of women’s discriminations in research careers. Scientometrics, 97(1), 25-36.
[9]Zuckerman, H. (2001). The careers of men and women scientists: Gender differences in career attainments (pp. 69-78).
[10]Rossiter, M. W. (1993). The Matthew Matilda effect in science. Social studies of science, 23(2), 325-341.
作者：阿蓝
编辑：八云
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妇女节快乐
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