Diferencias de género en la investigación económica. Un enfoque de aprendizaje automático

Diferencias de género en la investigación económica. Un enfoque de aprendizaje automático

Fecha: mayo 2023

J. Ignacio Conde-Ruiz, Juan-José Ganuza, Manu García y Luis A. Puch

Brecha de género, Aprendizaje automático, Estimación de temas latentes, Revistas de gran impacto en economía

Análisis financiero y big data

Utilizando técnicas de aprendizaje automático no supervisado y una nueva base de datos compuesta por los resúmenes de todos los artículos publicados en revistas Top5 (T5) de economía para el periodo (2002-2019), se demuestra que existen diferencias horizontales persistentes y significativas en la forma en que hombres y mujeres abordan la investigación en economía. Utilizando el modelo temático estructural (STM) se estiman los temas de investigación de los artículos, y se asignan los artículos (y los autores) a dichos temas. La distribución resultante de temas de investigación por sexo demuestra que hay diferencias horizontales significativas de género en la elección de temas de investigación. Estos resultados son importantes por varias razones: i) las publicaciones de T5 son clave para la carrera investigadora y también para determinar la trayectoria de la investigación económica; ii) los resultados son robustos en el sentido de que se generan automáticamente con un modelo probabilístico sin ninguna asignación arbitraria de los trabajos a categorías o campos de investigación preestablecidos; iii) por último, los recientes resultados teóricos de Conde-Ruiz y Ganuza (2017); Conde-Ruiz et al. (2022) y Siniscalchi y Veronesi (2020) muestran que las diferencias “horizontales” de género en la elección del tema de investigación pueden conducir a una brecha de género permanente.

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