「女性エンジニア」発言についての私的見解 - 科学と非科学の迷宮
2018年4月21日に開催されたイベントの一セッションについての書き起こしについて発生した一連の論争について、私の思ったことをまとめます。 まず始めに、セッション発表者に対し攻撃的なツイートを行ってしまったことに対し、謝罪します。私のツイートによって多くの人が声を上げることとなり、それによって発表者の方の反論の機会を奪ってしまいました。 謝罪の証として、以下の事柄について約束します。 本件について直接言及していて、かつ発表者に対して攻撃的な内容となっている全てのツイートの削除、及び発表者の方からの指定したツイート削除申請の受諾 発表者の方のいかなる反論に対しても、その意見の場を守るための支援 本記事は、上記を踏まえた上で、何が起きたのか、何が問題なのか、なぜ私がここまで問題視しているのか、問題を防ぐためにはどうすればいいのか、について記述していきます。 何があったのか 2018年4月21日
Latest topics > 女性エンジニア少ない問題を解決する話、の何が問題なのか - outsider reflex
Latest topics > 女性エンジニア少ない問題を解決する話、の何が問題なのか 宣伝。日経LinuxにてLinuxの基礎？を紹介する漫画「シス管系女子」を連載させていただいています。 以下の特設サイトにて、単行本まんがでわかるLinux シス管系女子の試し読みが可能！ « 私達はここまで来た Main 差別性・ハラスメント性は「どこかの極悪人」だけの物じゃなく皆が持つ物なんだよという話 » 女性エンジニア少ない問題を解決する話、の何が問題なのか - Jun 22, 2018 自分の観測範囲で「女性エンジニア少ない問題」を解決するために、機械学習で男性エンジニアを女性に変換する - ログミーTech（テック）という記事が話題になっていたので見たら「ｱﾁｬｰ……」としか言いようがなかった。 概要を説明すると、技術職の男性の発表で「職場に女性がいないとやる気が出ない」「女性エンジニア増や
Y社のエンジニア炎上について思ったこと -「女性エンジニア少ない問題
はじめに 「女性エンジニア少ない問題」を解決するために、機械学習で男性エンジニアを女性に変換する これの記事が炎上しているっぽいことがTwitterのTLを見てたらわかったのだが、実際に記事を読んでみても、なぜ炎上しているのかが理解できなかった。こんな事を言うと、「これを読んでなぜ炎上するのかわからないやつはネットやめたほうが良い」とか言われるわけだ。「女性軽視だ」、「性差別主義者」、「エンジニアやめろ」、「発表者を懲戒解雇しろ」的な声が異様に多く言い過ぎ案件だと思ったのだが、具体的に、論理的になぜ駄目だったのかを説明しているアカウントは驚くほど少ない（ と思ったら、これを書いている間に書いてくれた人がいた 。最後のほうでこの記事について言及する）。マジで誰か解説してほしかったのだが、FF外から失礼してリプを送っても、フォロワー数の差で今度は自分が炎上する未来が見えたのでやめておいた。 そ
男性エンジニア、と言うか理系男性（主語でかい）の認識が謎過ぎる
件のヤフーの騒動と、それに対するブコメの反応（だけじゃないけど）を見て思うんだけど。 まだ、彼らが「理系は男だらけの男尊女卑社会でここに入って来た女は男の愛玩物として扱われるのは当たり前。嫌なら女は理系に来るな」って認識なら分かるんだけど。 彼ら、よく「IT系は女性差別が少ないリベラルな業界です」って主張してるよね。 女性も男性と同じように技術者として尊重されます、と。 ただ女を集めたいから適当に言いふらしてるんじゃなくて、どうやら本気でそう思ってるっぽい。 自分らの業界は、その辺の「文系」の会社よりよっぽど働きやすいと。 現実はアレなのに。 大学の時点でも、工学部の女性に対するセクハラは凄まじいとか聞くし。 で、そういう世界だからこそ女性が理系に行きたがらないし、親層も娘を工学部に入れるのを躊躇するのに 「こんなに女性が働きやすい業界なのに女性が入って来ない理由が分からない」 「それは、
女性エンジニアが少ないとやる気が出ない問題で批判「懲戒解雇されてほしい、エンジニアやめろ」一方、過敏に反応しすぎの声も
リンク ログミーTech（テック） 「女性エンジニア少ない問題」を解決するために、機械学習で男性エンジニアを女性に変換する 2018年4月21日、株式会社サイバーエージェントが主催するイベント「Battle Conference U30」が開催されました。30歳以下のエンジニアによる30歳以下のエンジニアのための技術カンファレンスである本イベントには、さまざまな領域で活躍する若手が登壇。企業の枠を超えて、自身の技術・事業・キャリアに関する知見を発表しました。「機械学習ブームの裏側に」に登壇したのは、ヤフー株式会社データプラットフォーム本部の池上哲矢氏。「女性エンジニアが少ない」という問題に対して、機械学習を用いて解決を試みた、 384 users 527
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