Səsli rəqəmsal assistentlərin qadın səsi, qadın adı və itaətkar köməkçi şəxsiyyətiyle tasarlanması uzun süredir tartışılmaktadır. Ancak iş yerlerinde istifadə edilən ümumi amaçlı mətn əsaslı süni intellekt sistemleri çoğu zaman aydın bir sese, bedene və ya gender kimliyine sahip deyildir. James E. Katz’ın tədqiqatsı, tasarımcının açıq bir cinsiyet işareti sunmadığı bu durumda kullanıcıların süni intellektya necə cinsiyet atadığını tədqiqatktadır.

Araşdırma, işinde süni intellekt kullandığını bildirən 2.000 ABŞ’li ofis işçisiyla həyata keçirilən onlayn sorğuin məlumatlarini analiz etmektedir. Süni intellektyı yalnız bir alət kimi ele almadığını söyleyen 1.176 iştirakçı gender ataması sualsuna yönlendirilmiştir. Bu grubun təxminən dörtte üçü sistemi gendersiz bırakırken dörtte biri süni intellektya dişi və ya erkək bir cinsiyet atamıştır. Cinsiyet atayan 297 şəxsin 162’si sistemi dişi, 135’i erkək kimi tanımlamıştır. Bu dağılım təxminən faiz 55’e qarşı faiz 45’tir və tüm kullanıcıların otomatik kimi dişi bir süni intellekt tasavvur ettiği düşüncesini desteklememektedir.

Tədqiqatnın əsas tapıntısu iki ayrı sürece işaret etmektedir. Süni intellektya herhangi bir cinsiyet atanıp atanmaması, kullanıcının sistemi nə ölçüde insan kimi ele aldığıyla ilişkilidir. Ancak dişi mi yoksa erkək mi atanacağı esas kimi kullanıcının öz cinsiyetiyle bağlantılıdır. Cinsiyet atayanlar arasında qadın iştirakçıların dişi seçme odds nisbəti kişi iştirakçılarınkinden 3,20 kat yüksektir. Araşdırmacı bu örüntüyü, kullanıcının süni intellektya hazır bir “qadın assistent” kalıbı yüklemesinden çox öz kimliğini yansıtması şəklində yorumlamaktadır.

Tədqiqat, süni intellekt tasarımındaki cinsiyet kalıplarının önemsiz olduğunu ileri sürmemektedir. Bunun yerine süni intellektin algılanan cinsiyetinin iki kaynaktan birlikte üretilebileceğini müdafiə edir: Tasarımcı tərəfindən yerleştirilen ses, ad və kişilik kimi işaretler ilə kullanıcı tərəfindən cinsiyet baxımından neytral bir sisteme yansıtılan sosyal kimlik.

Araşdırmanın əsas problemi

Günlük hayatta istifadə edilən Siri və Alexa kimi ticari sesli asistanlar çoğunlukla qadın səsi və ya qadınsı bir kişilik taşıyacak şəkildə tasarlanmıştır. Bu tasarım tercihi, yardım etme, sabırlı olma, itaat etme və hizmet sunma rollerinin qadınlarla ilişkilendirilmesini yeniden ürettiği gerekçesiyle eleştirilmektedir.

Bu eleştiriler çoğunlukla cinsiyetin tasarımcı tərəfindən makineye önceden yerleştirildiği durumları inceler. Kullanıcı, qadın və ya kişi sesi kimi açıq bir işaretle karşılaşır və bu işarete tepki məlumatr. Oysa iş yerindəki mətn əsaslı ümumi amaçlı süni intellekt sistemleri çoğu zaman cinsiyet belirtmeyen bir sohbet kutusu kimi görünür. Kullanıcı böyle bir sisteme “o qadın”, “o kişi”, “kız”, “adam” və ya benzeri bir kimlik yüklediğinde cinsiyet birbaşa tasarımdan gelmemekte, kullanıcı tərəfindən oluşturulmaktadır.

Araşdırmanın doldurmaya çalıştığı boşluk tam kimi budur: Açık bir cinsiyet işareti taşımayan iş yeri süni intellektsına kimlər gender atamasıktadır, bu atama hansı yönde aparılır və kullanıcının öz özellikleri bu tercihi necə açıqlamaktadır?

Dayatılan cinsiyet ilə yansıtılan cinsiyet ayrımı

Tədqiqat, bir makinenin zihnimizde cinsiyet kazanabileceği iki yolu birbirinden ayırmaktadır:

• Dayatılan cinsiyet: Ses, isim, görsel görünüm və ya kişilik kimi işaretlerin tasarımcı tərəfindən sisteme yerleştirilmesidir. Kullanıcı, önceden cinsiyetlendirilmiş bir süni intellektyla karşılaşır.
• Yansıtılan cinsiyet: Sistemin aydın bir cinsiyet işareti taşımadığı durumda kullanıcının öz sosyal və kültürel çerçevesinden hareketle makineye cinsiyet yüklemesidir.

Araşdırmacı bu iki yolu tamamen birbirinden kopuk kategoriler kimi deyil, tasarım işaretlerinin gücüne bağlı bir sürekliliğin uçları kimi qiymətləndirir. Güçlü bir qadın səsi və ya qadın adı olduğunda tasarımcının işareti baskın ola bilər. İşaret zayıfladığında və ya ortadan kalktığında ise kullanıcının öz kimliğini və sosyal beklentilerini yansıtması üçün daha çox alan oluşabilir.

Benzerlik eğilimi və öz-yansıtma beklentisi

Tədqiqatnın alternatif açıqlaması benzerlik eğilimine, yani homophily kavramına dayanmaktadır. Bu yaklaşım, insanların kendilerine benzeyen kişilere və sosyal kimliklere yönelme eğilimini ifadə edir. Bir kullanıcı süni intellekti yeterince insanlaştırarak onu sosyal bir varlık kimi görmeye başladığında, sisteme kendisine benzeyen bir cinsiyet yükleyebilir.

Bu çerçevede tədqiqat iki fərqli beklentiyi karşılaştırmaktadır:

• Dişil asistan beklentisi: Kullanıcılar kültürel hizmet və yardım kalıplarını izler; özellikle süni intellekti yardımcı və ya ast rolünde gördüklerinde sistemi dişi kimi tanımlar.
• Öz-yansıtma beklentisi: Kullanıcılar cinsiyet baxımından neytral bir sisteme öz cinsiyetleriyle aynı yönde kimlik yükleme eğilimi göstərir.

Araşdırma sualları

1. Süni intellektyı yalnız bir alət kimi görmeyen işçilərin hangileri sisteme gender atamasıkta, hangileri sistemi neytral bırakmaktadır?
2. Cinsiyet atayan işçilərin dişi və ya erkək seçim yapmasını hansı değişkenler açıqlamaktadır?
3. Dişil atama, süni intellektin şəxsi asistan və ya ast kimi görülmesiyle istikrarlı şəkildə bağlı mıdır?

Veri kaynağı və nümunə

Verkəker, 16-30 Mart 2026 tarihleri arasında Talker Research tərəfindən həyata keçirilən kəsikli çevrim içi bir anketten gelmektedir. Anket bir təhsil teknolojisi şirketi olan TripleTen adına yaptırılmıştır. Katılımcılar, son iki yıl içinde işlerinde süni intellekt kullanmış, internet erişimi bulunan ABŞ’li ofis işçilərindan oluşmaktadır.

Toplam nümunə 2.000 kişidir. Katılımcıların yaşları 18 ilə 87 arasında değişmekte; görev düzeyleri alt kademe işçilardan kuruculara və üst yöneticilere kadar uzanmaktadır. Bununla belə nümunə olasılıklı nümunəe metodiyle seçilmemiştir. Katılımcılar isteğe bağlı çevrim içi panelden gelmektedir və analizlerde nüfus ağırlığı kullanılmamıştır. Bu səbəbdən nəticələr bütün ABŞ işçilərinı temsil eden nüfus tahminleri kimi deyil, tədqiqatya katılan geniş və demografik açıdan çeşitli süni intellekt kullanıcılarının örüntüsü kimi okunmalıdır.

Cinsiyet sualsuna yönlendirme koşulu

Katılımcılara əvvəl süni intellektya necə hitap ettikleri suallmuştur. Yanıt seçenekleri bunlardır:

• “Ona bir alət kimi hitap etmek benim üçün daha kolay.”
• “Duruma görə ikisi de və ya herhangi biri.”
• “Ona başka bir insan kimi hitap etmek benim üçün daha kolay.”

Yalnızca “alət” seçeneğini işaretlemeyen iştirakçılar süni intellektin cinsiyetiyle ilgili sualya yönlendirilmiştir. Böylece cinsiyet sualsuna uygun alt nümunə 1.176 kişi kimi bildirilmiştir. Bu tasarım kararı son derece mühümdir: Tədqiqat, süni intellekti qəti şəkildə yalnız alət kimi gören işçilərin cinsiyet atayıp atamayacağını ölçmemiştir.

Deməli tədqiqatnın “işçilərin dörtte biri süni intellektya cinsiyet atıyor” biçiminde bütün işçilara ümumilenmesi doğru deyildir. Bulgular yalnız süni intellekti en azından bazı durumlarda insan kimi ele alan və bu nedenle cinsiyet sualsunu gören alt gruba aittir.

Ölçülen değişkenler

Hitap biçimi, kapsamlı və doğrulanmış bir antropomorfizm ölçeği deyildir. Araşdırmacı bunu açıqça, kişileştirmenin sınırlı bir vekil göstergesi kimi təsvir edir. Ayrıca aynı sual hem cinsiyet sualsuna uygunluğu belirlemekte hem de regresyonda kişileştirme değişkeni kimi kullanılmaktadır. Bu səbəbdən katsayılar, kişileştirenlerle hiç kişileştirmeyenleri deyil, zaten belirli ölçüde kişileştiren şəxslər arasındaki derece farkını göstərir.

İstatistiksel analiz

Analizler Python programlama dili içindeki statsmodels paketiyle gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada neytral kategori referans alınarak üç kategorili nəticə üçün çox kategorili lojistik regresyon kurulmuştur. Model, dişi atamayı neytral bırakmayla və erkək atamayı neytral bırakmayla ayrı ayrı karşılaştırmaktadır.

Tədqiqatda regresyon denklemleri açıq şəkildə basılmamıştır. Kullanılan metodin mantığını açıqlamak üçün model aşağıdaki əsas ilişkiyle gösterkəkebilir:

\[ \log \left(\frac{P(Y_i=k)}{P(Y_i=\text{neytral})}\right) = \beta_{0k} + \beta_{1k}\text{Kadın}_i + \beta_{2k}z(\text{Yaş}_i) + \beta_{3k}\text{İnsanGibi}_i + \beta_{4k}\text{Liderlik}_i \]

Burada \(Y_i\), iştirakçının süni intellektya atadığı kategoridir. \(k\), dişi və ya erkək kategorisini; \(P\), ilgili sonucun olasılığını; \(\beta\) katsayıları değişkenlerin logaritmik odds nisbətina katkısını; \(z(\text{Yaş})\) ise standartlaştırılmış yaşı göstərir. Kadın, insan kimi hitap və liderlik değişkenleri ikili göstergelerdir.

Katsayıların daha anlaşılır biçimi odds nisbəti, yani odds ratio değeridir:

\[ OR = e^{\beta} \]

\(OR=1\), karşılaştırılan gruplar arasında odds nisbəti farkı bulunmadığını; \(OR>1\), ilgili sonucun odds nisbətinın yükseldiğini; \(OR<1\) ise azaldığını göstərir. Olasılık nisbətı, birbaşa faiz olasılık deyildir. Məsələn \(OR=2{,}41\), sonucun faiz 141 arttığı anlamına deyil, diğer değişkenler sabitken odds nisbətinın 2,41 katına çıktığı mənasına gəlir.

İkinci aşamada yalnız gender atayan 297 kişi incelenmiş və dişi seçimin erkək seçime qarşı olasılığını açıqlayan ikili lojistik regresyon kurulmuştur:

\[ \log \left(\frac{P(\text{Dişil})}{1-P(\text{Dişil})}\right) = \alpha + \beta_1\text{Kadın} + \beta_2z(\text{Yaş}) + \beta_3\text{İnsanGibi} + \beta_4\text{Liderlik} \]

Bu ikinci model, “Bir kişi süni intellektya cinsiyet atar mı?” sualsunu “Cinsiyet atıyorsa hansı yönü seçer?” sualsundan ayırmaktadır. Tədqiqatnın en güclü metodsel katkılarından biri bu iki kararın tek bir proses kimi değerlendirilmemesidir.

Şekil 1: Kadın və kişi iştirakçıların atama örüntüsü

Şekil 1’de yatay eksen qadın və kişi iştirakçıları, dikey eksen ise her yanıtın iştirakçılar içindeki faizsini göstərir. Dişil atamalar pembe, erkək atamalar mavi, neytral yanıtlar gri sütunlarla verkəkmiştir. Grafikte hata çubuğu mövcud deyil; dolayısıyla sütunlar belirsizlik aralıklarını deyil, yalnız nümunə faizlerini göstərir.

Kadın və kişi iştirakçıların süni intellektya herhangi bir gender ataması nisbətı birbirine yakındır və təxminən faiz 25’tir. Fark, gender ataması eğiliminden çox atamanın yönünde ortaya çıkmaktadır. Kadın iştirakçılar dişi seçeneğe, kişi iştirakçılar ise erkək seçeneğe daha çox yönelmiştir. Şekilde bu ilişki üçün \(p<0{,}001\) değeri verkəkmiştir.

Grafik, bütün qadınların süni intellekti qadın və ya bütün kişilərin kişi kimi gördüğünü göstermemektedir. Her iki grupta da təxminən faiz 75’lik çoğunluk sistemi gendersiz bırakmıştır. Tədqiqatnın “ayna” benzetmesi yalnız gender atayan azınlığın atama yönünü açıqlamak üçün kullanılmaktadır.

Şekilde bir raporlama tutarsızlığı vardır. Grafik başlığında uygun nümunə \(N=1.176\), şəkil açıqlamasında ise \(N=1.175\) kimi yazılmıştır. Metinde iki iştirakçının qadın və kişi kategorileri dışındaki kimlikler nedeniyle regresyondan çıkarıldığı söylenmesine rağmen 1.176’dan 1.175’e geçiş açıqlanmamıştır. Bu səbəbdən qəti analitik nümunə büyüklüğünün müəllif tərəfindən netleştirilmesi lazımdır.

Çok kategorili lojistik regresyon nəticələrı

Kişileştirme göstergesi, süni intellektya gender atamasının iki yönünde de etkilidir. Sisteme duruma görə hitap edenlere kıyasla ona insan kimi hitap edenlerin dişi atama odds nisbəti 2,41 kat, erkək atama odds nisbəti 1,89 kattır. Bu nəticə, kişileştirmenin belirli bir cinsiyeti seçmekten çox, süni intellekti cinsiyeti olabilecek sosyal bir varlık kimi görmeyle əlaqəli olduğunu düşündürmektedir.

Katılımcının öz cinsiyeti ise atamanın yönünü ayırmaktadır. Kadın olmak dişi atamanın odds nisbətinı yükseltirken erkək atamanın odds nisbətinı düşürmektedir. Bu iki nəticə üçün bildirilen \(p=0{,}003\) değeri və 1’i içermeyen etimad aralıkları, nümunə içindeki ilişkinin statistik kimi aydın olduğunu göstərir.

Yaşın iki nəticəla da anlamlı ilişkisi bulunmamıştır. Liderlik səviyyəsi üçün erkək atamada \(OR=1{,}50\), faiz 95 etibar intervalı [1,00-2,25] və iki yönlü \(p=0{,}050\) bildirilmiştir. Araşdırmacı bu sonucu doğrulanmış bir tapıntı kimi sunmamakta, etibar intervalının etkisizlik sınırına değmesi nedeniyle ileride sınanması gereken yönlendirici bir işaret kimi qiymətləndirir. Önceden belirlenen statü yönü üçün tek yönlü \(p=0{,}025\) verkəkmiş olsa da nəticə bağımsız və doğrulayıcı bir tədqiqatya ihtiyaç duymaktadır.

Cinsiyet atayanlar arasındaki öz-yansıtma modeli

Cinsiyet atayan 297 kişi içinde 162 dişi və 135 erkək seçim aparılmışdır. Böylece dağılım təxminən faiz 55 dişi və faiz 45 erkək olmuştur. Bu nisbət, dişi seçimin az farkla daha yaygın olduğunu göstermekle birlikte güclü və tek yönlü bir “qadın assistent” varsayımına qarşılıq gelmemektedir.

Yalnızca bu 297 kişi üzerinde kurulan ikili lojistik regresyonda, atama yönünün baskın ölçülmüş yordayıcısı iştirakçının öz cinsiyetidir. Kadınların dişi yerine erkək seçim yapma karşılaştırmasında dişi seçme odds nisbəti kişilərin 3,20 katıdır:

\[ OR = 3{,}20,\quad 95\%\,GA=[1{,}92,\ 5{,}31],\quad p<0{,}001 \]

Yaş, hitap biçimi və liderlik səviyyəsi bu modelde anlamlı bir atama yönü göstermemiştir. McFadden sözde \(R^2\) değeri 0,07’dir. Bu değer modelin bütün bireysel tercihleri güclü şəkildə açıqlamadığını, ancak ölçülen değişkenler arasında iştirakçı cinsiyetinin aydın şəkildə öne çıktığını göstərir. Sözde \(R^2\), doğrusal regresyondaki klasik açıqlanan varyans nisbətıyla birebir aynı anlamda yorumlanmamalıdır.

Cinsiyet atayanlar süni intellektya daha mı açıq?

Süni intellektya gender atayan iştirakçıların faiz 78’i, sistem insan özelliklerini taklit edebilirse onu iş yoldaşı kimi değerlendirebileceğini belirtmiştir. Sistemi gendersiz bırakanlarda bu nisbət faiz 66’dır.

Süni intellektyı “çox istekli” şəkildə benimsediğini söyleyenlerin nisbətı gender atayanlarda faiz 53, neytral bırakanlarda faiz 49’dur. Bu karşılaştırmalar, gender atamasının daha geniş bir kişileştirme və kabul tutumunun parçası olabileceğini düşündürmektedir. Ancak metin bu faizler üçün ayrı etimad aralıkları, düzeltilmiş modeller və ya anlamlılık testleri vermediğinden aradaki farklar səbəbli və ya qəti etkiler kimi yorumlanmamalıdır.

“Kadın yardımcı” hipotezi desteklendi mi?

Tədqiqat, dişi atamanın süni intellekti şəxsi asistan və ya ast kimi görmeyle bağlı olup olmadığını da araştırmıştır. Bu beklentiye görə hizmet rolü güçlendikçe dişi atama müntəzəm şəkildə artmalıydı.

Verkəker böyle istikrarlı bir örüntü sunmamıştır. Kişisel asistan maddelerinden biriyle statistik bir ilişki görülmüş olsa da ilgili hüceyrəlerde çox az iştirakçı bulunması və örüntünün müntəzəm şəkildə artmaması nedeniyle tədqiqatcı sonucu yetersiz kabul etmektedir. Bu analiz, qadın-asistan hipotezini kanıtlamadığı kimi qəti şəkildə çürütmemektedir.

Rol düzeyiyle bağlı tek dikkat çekici işaret, liderlerin sistemi erkək kimi tanımlama yönündeki sınırda eğilimidir. Araşdırmacı bunun hizmet rolünden çox statü və ya otorite kodlamasına işaret edebileceğini öne sürmektedir; ancak bu yorum doğrulanmış nəticə deyil, gələcəkdə sınanması gereken bir tədqiqat yönüdür.

Tədqiqatnın geçmiş, bugün və gelecek baxımından önemi

Geçmiş tədqiqatlara katkısı

Önceki insan-makine iletişimi tədqiqatlarının mühüm bir bölümü, bilgisayara kişi və ya qadın səsi vererek kullanıcıların hazır bir cinsiyet işaretine necə tepki gösterdiğini incelemiştir. Bu tədqiqat ise işaretin tasarımcı tərəfindən verkəkmediği, kullanıcının cinsiyeti kendisinin oluşturduğu duruma odaklanmaktadır. Böylece “makinenin cinsiyeti nedir?” sualsunu yalnız tasarım özelliği deyil, kullanıcı ilə sistem arasında üretilen bir sosyal anlam kimi ele almaktadır.

Bugünkü iş yeri süni intellektsına katkısı

Metin tabanlı süni intellekt sistemleri iş ortamlarında yalnız yazılım aracı kimi deyil, kimi kullanıcılar tərəfindən ekip arkadaşı, yardımcı və ya konuşulan bir sosyal varlık kimi ele alınabilmektedir. Bulgular, bu kullanıcıların süni intellektya yüklediği kimliğin her zaman sistemin üreticisi tərəfindən belirlenmediğini göstərir.

Bu nəticə, süni intellekt tasarımını değerlendirirken yalnız ses, isim və avatar kimi arayüz özelliklerine bakmanın yetersiz kalabileceğini düşündürmektedir. Kullanıcıların hitap biçimleri, zamir seçimleri və sisteme yükledikleri sosyal roller de insan-süni intellekt ilişkisinin incelenmesi gereken parçalarıdır.

Gelecekteki tədqiqatlara etkisi

Araşdırmacı gələcəkdə bu tədqiqatların yapılmasını önermektedir:

• Cinsiyet sualsunun yalnız kişileştirenlere deyil bütün iştirakçılara suallması,
• Kişileştirme və gender atamasısının tek sualyla deyil çox maddeli və dereceli ölçeklerle ölçülmesi,
• Aynı işçilərin zaman içindeki tercihlerinin izlenmesi,
• Ses, isim və kişilik kimi cinsiyet işaretlerinin deneysel kimi fərqli güçlerde sunulması,
• İş yeri sistemleriyle ev içindeki sesli asistanların birbaşa karşılaştırılması,
• Liderlik və erkək statü kodlaması ihtimalinin önceden belirlenmiş hipotezlerle yeniden sınanması.

Gündelik yaşam və ictimai anlam

Tədqiqatnın gündelik yaşama en yakın sonucu, insanların bir sohbet sistemine seçtikleri hitabın yalnız dilsel bir alışkanlık olmayabileceğidir. Bir sisteme “o qadın”, “o kişi”, “arkadaş”, “asistan” və ya “iş yoldaşı” kimi ifadelerle yaklaşmak, kullanıcının makineyi hansı sosyal kategoriye yerleştirdiğini yansıtabilir.

Bununla belə tədqiqat, süni intellektya gender atamasının iş performansını yükselttiğini, etimadi artırdığını, ayrımcılığa yol açtığını və ya işçi davranışlarını değiştirdiğini ölçmemiştir. Tədqiqat yalnız gender ataması örüntüsünü və bunun belirli öz-bildirim değişkenleriyle ilişkisini incelemektedir.

Tədqiqatnın güclü tərəfləri

• Toplam 2.000 süni intellekt kullanan ofis işçisindan oluşan geniş və görev səviyyəsi bakımından çeşitli bir məlumat kaynağı istifadə olunmuşdur.
• Herhangi bir gender ataması kararı ilə atamanın yönü iki ayrı regresyon modeliyle incelenmiştir.
• Olasılık nisbətları, faiz 95 etimad aralıkları və qəti p değerleri raporlanmıştır.
• Örneklemin olasılıklı olmadığı və nüfusa ümumilenemeyeceği açıqça kabul edilmişdir.
• Süni intellektnın cinsiyetini yalnız tasarımcının tercihi kimi deyil, kullanıcı tərəfindən üretilen bir sosyal anlam kimi ele alan sınanabilir bir kuramsal ayrım geliştirilmiştir.

Temel məhdudiyyətlər

• Yönlendirilmiş sual: Süni intellektyı yalnız alət kimi gören şəxslər cinsiyet sualsuna alınmamıştır. Bulgular bütün işçilara ümumilenemez.
• Olasılıksız nümunə: İsteğe bağlı çevrim içi panel istifadə olunmuşdur. Katılımcıların seçilme olasılığı bilinmemektedir.
• Ağırlıksız analiz: Sonuçlar ABŞ iş gücünün demografik dağılımına görə ağırlıklandırılmamıştır.
• Kesitsel tasarım: Verkəker tek zaman aralığında toplanmıştır. Kişileştirmenin gender atamasısına niyə olduğu gösterkəkemez.
• Tek maddeli ölçüm: Cinsiyet atamanın gücü, kararlılığı və ya zaman içinde değişimi ölçülmemiştir.
• Sınırlı kişileştirme göstergesi: “İnsan kimi hitap” maddesi tam bir antropomorfizm ölçeği deyildir.
• İkili regresyon kodlaması: Kadın və kişi kategorileri dışındaki iştirakçılar əsas regresyon karşılaştırmasına dâhil edilmemiştir.
• Küçük alt hüceyrəler: Dişil və erkək gruplar ana karşılaştırmalar üçün kullanılabilir olsa da ayrıntılı rol etkileşimlerinde iştirakçı sayıları yetersiz kalmıştır.
• Öz-bildirim: Katılımcıların gerçek konuşma kayıtları və ya istifadə davranışları deyil, öz bildirimleri analiz edilmişdir.
• Örneklem sayısı tutarsızlığı: 1.176 uygun iştirakçıdan iki şəxsin çıkarıldığı belirtilirken analitik N=1.175 raporlanmıştır.
• Etik bilgi eksikliği: PDF’de etik kurul değerlendirmesi və ya iştirakçı onam sürecine dair ayrıntı verkəkmemiştir.

Tədqiqat nə söylüyor, nə söylemiyor?

Tədqiqatnın söylediği: Süni intellektyı yalnız alət kimi görmeyen bu nümunəde gender ataması azınlık davranışıdır. Cinsiyet atayan şəxslər arasında qadınlar daha çox dişi, kişilər daha çox erkək yönü seçmektedir. Sisteme insan kimi hitap etmek, herhangi bir gender atamasıyla bağlantılıdır.

Tədqiqatnın söylemediği: Bütün işçilərin süni intellektya öz cinsiyetlerini yansıttığı, qadınsı süni intellekt tasarımının etkisiz olduğu, gender atamasının iş uğursını değiştirdiği və ya kullanıcı kimliğinin cinsiyet tercihine niyə olduğu kanıtlanmamıştır. Tədqiqat ABŞ nüfusuna ait temsili nisbətlar, zaman içindeki değişim, klinik nəticə, iş məlumatmliliği sonucu və ya səbəbli mekanizma sunmamaktadır.

Tədqiqatın metodu və tapıntıları

Başlıca sayısal tapıntılar

• Uygun alt nümunəin təxminən faiz 75’i süni intellekti gendersiz bırakmıştır.
• Yaklaşık faiz 25’i sisteme dişi və ya erkək cinsiyet atamıştır.
• Cinsiyet atayanların 162’si dişi, 135’i erkək seçim yapmıştır.
• Kadın iştirakçılarda dişi atama faiz 18,3, erkək atama faiz 7,0’dır.
• Erkek iştirakçılarda dişi atama faiz 11,0, erkək atama faiz 14,3’tür.
• İnsan kimi hitap etmek, dişi atama üçün \(OR=2{,}41\), erkək atama üçün \(OR=1{,}89\) ilə ilişkilidir.
• Kadın olmak, dişi atama üçün \(OR=1{,}70\), erkək atama üçün \(OR=0{,}53\) ilə ilişkilidir.
• Cinsiyet atayanlar arasında qadınların dişi seçme odds nisbəti kişiləre görə 3,20 kattır.
• Yaş, atama yapma və ya atama yönü üçün anlamlı bir yordayıcı deyildir.
• Liderlik kademesinin erkək atamayla ilişkisi sınırdadır: \(OR=1{,}50\), faiz 95 etibar intervalı [1,00-2,25], iki yönlü \(p=0{,}050\).
• Cinsiyet atayanların faiz 78’i, neytral bırakanların faiz 66’sı insan özelliklerini taklit eden süni intellekti iş yoldaşı sayabileceğini belirtmiştir.
• Süni intellektyı çox istekli benimsediğini söyleyenlerin nisbətı gender atayanlarda faiz 53, neytral bırakanlarda faiz 49’dur.

Teknik nəticə

Analiz, “gender ataması” və “atamanın yönü” üçün aynı açıqlamayı vermemektedir. Kişileştirme göstergesi, süni intellektin neytral bırakılmayıp sosyal bir cinsiyet kategorisine yerleştirilmesiyle ilişkilidir. Katılımcının öz cinsiyeti ise dişi və erkək yönler arasındaki tercihi açıqlayan əsas ölçülmüş değişkendir.

Bu örüntü, cinsiyet baxımından neytral iş yeri süni intellektsının kullanıcıların zihninde otomatik kimi qadınsı bir yardımcıya dönüşmediğini göstərir. Ancak nəticə yalnız cinsiyet sualsuna yönlendirilen, süni intellekti en azından bazı durumlarda insan kimi ele alan nümunə üçün geçerlidir.

Mənbə və metod qeydi

Bibliyografik kimlik

• Özgün başlık:Mirror, Not Maid: Self-Projection in the Gendering of Workplace AI
• Yazar: James E. Katz
• Yazar sıralaması: Tek müəlliflı tədqiqat
• Eş birinci müəllif: Bulunmamaktadır
• Sorumlu müəllif: James E. Katz
• Sorumlu müəllif e-postası: PDF’de gerçek e-posta adresi girilmemiş; alan “[insert preferred correspondence email]” biçiminde bırakılmıştır
• Kurum: Division of Emerging Media Studies, College of Communication, Boston University, ABŞ
• DOI: PDF içinde yer almamaktadır. Dış bibliyografik kayıtta 10.2139/ssrn.7019921 kimi gösterkəkmektedir
• Dergi: Hakemli bir dergi bilgisi mövcud deyil
• Özgün yayınevi: Hakemli yayıncı və ya yayınevi bilgisi bu sürüm üçün mövcud deyil
• Yayın platformu: SSRN
• Yayın yılı: 2026
• SSRN’ye gönderim tarihi: 29 Haziran 2026 kimi listelenmektedir
• Kaynak türü: Kesitsel anket məlumatsinin ikincil analizine dayanan preprint tədqiqat makalesi
• Hakemlik durumu: Hakem değerlendirmesinden geçmemiştir
• Resmî bağlantı:SSRN tədqiqat sayfası
• DOI bağlantısı:10.2139/ssrn.7019921

Hakemlik uyarısı: Bu tədqiqat rəyçi qiymətləndirməsindən keçməmiş bir preprinttir; nəticələrı bu məhdudiyyət dikkate alınarak okunmalıdır. Hakemli bir dergide yayımlanmış fərqli bir sürüm doğrulanamamıştır.

Yazar və tədqiqat beyanları

• Yazar bilinen bir mali çıkar çatışması və ya tədqiqatyı etkileyebilecek şəxsi ilişki bildirmemiştir.
• Araşdırma üçün kamu, ticari və ya kâr amacı gütmeyen təşkilatlardan xüsusi bir fon alınmadığı belirtilmiştir.
• Yazar; kavramsallaştırma, metod, biçimsel analiz, tədqiqat, ilk taslak və gözden geçirme görevlerinin tamamını üstlendiğini beyan etmiştir.
• Makale hazırlığında editoryal biçimlendirme, anonimleştirme kontrolü və dergi hazırlığı üçün süni intellekt destekli bir alət kullanıldığı; içeriğin müəllif tərəfindən gözden geçirildiği və sualmluluğun müəllifa ait olduğu açıqlanmıştır.
• Kaynakçada çift anonim değerlendirme nedeniyle “Author and coauthor (2002)” biçiminde eksik bırakılmış bir mənbə mövcuddur.

Yöntem və kapsam uyarısı

Bu Verianla makalesi yüklenen PDF’nin metni, Tablo 1’i, Şekil 1’i, metod açıqlamaları, nəticələrı, tartışması və məhdudiyyətlərı incelenerek hazırlanmıştır. PDF’de bulunmayan ek bir bilimsel tapıntı, klinik nəticə, teknolojik uğur və ya səbəbli iddia eklenmemiştir. Dış kontrol yalnız müəllifın institusional kimliği, SSRN kaydı və DOI kimi bibliyografik bilgiler üçün istifadə olunmuşdur.

Tədqiqatnın əsas məhdudiyyətlərı; olasılıksız və ağırlıksız nümunə, kəsikli tasarım, cinsiyet sualsunun yalnız önceden belirli ölçüde kişileştiren iştirakçılara yöneltilmesi, tek maddeli ölçümler, küçük rol alt grupları, ikili cinsiyet kodlaması və 1.176 ilə 1.175 arasında açıqlanmayan nümunə tutarsızlığıdır. Bulgular nüfus ümumiine ait nisbətlar və ya səbəbli etkiler kimi yorumlanmamalıdır.