《被隱形的女性》：在科技界說的人類，其預設值指的是「男人」

文：卡洛琳．克里亞朵．佩雷茲

塔妮婭和伊妲的產品都讓女性更了解她們的身體。但與此同時還有許多新科技，不管可穿戴還是不可穿戴，對女性依舊一無所知。

在科技界，「人類的預設值是男人」的思維依舊不言而喻，主宰整個產業。當蘋果在2014年鑼鼓喧天的推出自家的健康監控系統，它號稱是「全方位」的健康追蹤器。它會追蹤血壓、走路步數、血液酒精濃度，甚至鉬（molybdenum，別問我，我也不懂）和銅的攝取量。但當時就有許多女性指出，蘋果忘了一個重要功能：經期追蹤。

蘋果忘記了女性使用者，然而蘋果產品的消費者中，女性至少占了50％。而且這不是他們第一回犯下同樣的錯誤。當蘋果推出人工智能語音助手Siri，有趣的是這位（女）助手會為使用者找妓女和賣威而剛的店家，卻找不到施行人工流產的醫院。要是你心臟病發，Siri能夠幫上忙，但要是你說你被強暴了，她的回覆是：「我不懂你說『我被強暴了』是什麼意思。」

要是發展團隊有足夠的女性成員，應該很容易發現這樣的失誤──重點就是，唯有沒有性別資料缺口的團隊才能發現這些缺失。

然而整個科技業都由男性主導，那些表面上自稱男女通用，事實上獨厚男性的產品多不勝數。比如對女性手腕來說太過寬大的智慧型手表，地圖程式提供「最快速」的路線，卻沒有考量到女性對「最安全」路線的需求，還有「測量你的性能力有多強」的程式被命名為「愛抽插」（iThrust）和「愛撞」（iBang）──你猜得沒錯，它們對性能力強弱與否的評斷標準，就像名稱暗示的那樣。

科技業裡忘記女性的例子實在不計其數。虛擬實境的頭戴式裝置都比一般女性頭部尺寸要大；男人穿起「觸覺外套」（haptic jacket，一件能模擬觸感的外套）十分合身，但一名女性試用者表示，「外套太寬鬆，裡面還可以再套一件冬季厚外套」；擴增實境眼鏡的鏡片分得太開，女生戴起來很難對焦，「不然就是一戴上就滑下我的臉」。

我從上電視、公開演講的經驗得知，麥克風裝置往往太大，不是仰賴腰帶固定，就是需要一個大口袋裝。因此大半的洋裝都不能穿。

而在運動科技，把男性當作人類預設值的現象似乎特別廣泛。拿最基本的來說吧，跑步機上的熱量消耗計算幾乎不適用於任何人，但要是你是男性，上面的數據對你來說比較準確，因為它是以一般男性平均體重來計算：基本上，大部分運動器材上的熱量消耗數值，都是根據相當於70公斤的男性來估算。

雖然你可以改變體重數值，但它的熱量消耗程式依舊是根據一般男性的身體構造計算。女性的體脂肪通常比男性高，肌肉組成較低，而且各種肌肉纖維的比例也與男性不同。也就是說，就算考量體重的差異，一對體重相同的男女，男性燃燒的熱量也會比女性多8％。然而，跑步機並沒有將這個差異納入公式中。

穿戴式科技問世了，但情況依舊沒有改善。一份研究分析市面上最常見的12個體能監控儀，發現它們都低估了做家務時的步數，最嚴重的低估了75％（這是歐姆龍〔Omron〕品牌產生的結果，不過在一般步行或跑步時，誤差值低於1％），而做家務時燃燒的熱量也被低估，最嚴重的低估了34％。

謂為奇聞的是Fitbit軟體，當女性進行極為常見的日常活動──推娃娃車時，居然沒有計入活動量；當然，男人也會推娃娃車，但相比之下全球75％的無薪照護工作都由女性完成，因此女性推娃娃車的機率顯然遠高於男性。另一份研究十分少見的含括了一半的女性參與者，而研究人員發現所有的運動裝置顯然都高估了卡路里燃燒量。可嘆的是，這份研究沒有按性別分析，因此我們無法得知其中是否有性別差異。

就算女性是主要的潛在顧客群，科技開發人士依舊忘記她們的存在。美國65歲以上的人口中，女性占了59％，而在獨居人口中，女性占了76％，代表女性對輔助技術（assistive technology）的潛在需求較高，比如偵測跌倒的裝置。而我們手上的資料也顯示，年老婦女不只跌倒的機率高於男性，女性因跌倒而受傷的機率也高於男性。

分析美國急診部門一個月的就醫紀錄顯示，2萬2560名因跌倒受傷的傷患中，71％是女性。女性骨折的機率是男性的2.2倍，女性必須住院治療的機率是男性的1.8倍。

儘管由此看來，女性對防跌措施的需求顯然比較高，而且還有研究指出，女性容易跌到的處所、原因和方式都與男性不同，但相關科技在發展的過程中卻完全沒有進行性別分析。有份報告整合分析了多達53篇關於跌倒偵側裝置的研究，發現只有一半提到參與者的性別，但沒有人進行任何性別分析。另一篇研究則注意到，「雖然有許多與長者跌倒相關的文獻，卻很少有與性別的風險因子相關的資料。」

2016年國際智能數據工程和自動學習研討會（International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning）指出，「老年人拒絕使用跌倒偵測裝置的主要原因之一，就在於裝置的尺寸」，並建議用行動電話作為解決方案。只是，對女性來說這並未解決不便的問題，因為連研究人士也注意到，女性通常會把手機放在手提袋中，「造成跌倒偵測演算法無法成功運作，因為它們的加速偵測器必須靠近人體軀幹才能成功預測」。