A Beginner's Guide To Sex Differences In The Brain

과학자들은 대답에 대한 자신의 마음을 만들 수없는 것 - 인간의 두뇌에서 성별 차이가 있는지를 묻는 것은 약간의 커피가 당신을 위해 좋은 여부를 묻는 것과 같다. 2013에서, 예를 들어, 뉴스 기사가 너무 극적인 뇌의 차이를 선포하는 남성과 여성 "거의 별개의 종일 수도있다."2015에서 헤드 라인은 실제로 모든 뇌에는 성별 차이 없다. 나는이 쓰기에도로서, 더 많은 조사 결과 차이 나오고있다.

그래서 어떤가? 남성과 여성의 두뇌 사이에 차이가 있습니까?

섹스의 차이점은 무엇입니까?

혼란을 정리하기 위해, 우리는 용어는 "성 차이는"정말 과학 문헌에 의미를 고려해야합니다. 개념을 설명하기 위해, 나는 개발을 도왔 웹 기반 도구를 사용했습니다, SexDifference.org일부 실제 데이터를 그릴 수 있습니다. 아래의 세 그래프는 사람들의 표본으로부터 얻은 측정치가 규모에 따라 어떻게 분포되어 있는지를 보여줍니다. 여성은 분홍색으로, 남성은 파란색으로 표현됩니다. 대부분의 사람들은 섹스의 평균에 가깝기 때문에 각 "범프"의 피크입니다. 피크의 왼쪽 또는 오른쪽에있는 사람들은 성별로 평균 이하이거나 그 이상입니다.

나는 3 가상 연구 주제 고소, 앤과 밥에 대한 개별 데이터 포인트를 추가했습니다. 진짜 사람들, 그냥 예. 데이터 포인트는 수백명의 사람들의 집합 큰 데이터에 겹쳐있다.

우리가 뇌에 들어가기 전에, 뇌 외부 익숙한 성차의 몇 가지 살펴 보자. 우리의 많은 경우 남성의 몸은 여성의 차이점 제 1의 외부 생식기의 성별 차이를 말할 것이다, 설명하는 물었다. 아래 그래프는 주어진 크기의 "생식기 결핵 유도체"(또는 음핵 성기)가 nontransgender 성인의 수를 나타낸다.


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Size of human genitalia. Data from Wallen & Lloyd, 2008. Donna Maney, CC BY-ND인간 생식기의 크기. 2008 년 Wallen & Lloyd의 데이터. Donna Maney, CC BY-ND

우리의 가설 인 Sue와 Ann을 포함한이 샘플의 모든 여성들은 특정 범위 내에 있습니다. Bob을 포함한 모든 남성은 다른 범위로 떨어집니다. 상대적으로 드문 경우를 제외하고는이 방법에 따라 인간을 정확하게성에 따라 분류 할 수 있습니다.

Sex difference in human height. Data from Sperrin et al., 2015. Donna Maney, CC BY-ND성별 차이가 인간의 높이. Sperrin et al., 2015의 자료. Donna Maney, CC BY-ND

높이의 성 차이 : 다음의 우리 모두가보고 이해할 수있는 또 다른 차이를 생각해 보자. 여기, 우리는 보라색에 묘사 된, 중복을 참조하십시오. 사람이 알고, 아주 키 또는 매우 짧은 경우를 제외하고 오직 그 사람의 신장은 우리가 훨씬 더 확실하게 남성 또는 여성으로 그 사람을 분류 할 수 없습니다. 그러나, 우리 모두가 어떤 여자가 어떤 남자보다 키가 있음을 알면서도, 우리는 아마 모두가이 성 차이를 부를 것이다.

A typical sex difference in the human brain. Data from Tunç et al., 2016. Donna Maney, CC BY-ND인간의 두뇌에서 전형적인 성별 차이. Tunç et al., 2016의 데이터. Donna Maney, CC BY-ND

이제 인간의 두뇌 내부의 일반적인 섹스의 차이를 생각해 보자. 이 그래프는에보고 된 뇌 영역의 네트워크가 상호 연결되어있는 구조 연결의 성별 차이, 또는 정도를 나타낸다 최근의 연구 (이 연구에서 평균 효과 크기가 표시됩니다). 남성과 여성을위한 값의 분포는 본질적으로 동일하다; 그들은 90 %까지 중첩된다. 슈와 밥은 매우 유사한 값을 가지며, 앤의 값은 사람의 평균보다 높다.

우리는이 두뇌의 성별 차이가 생식기 측정의 성별 차이와 상당히 다른 것을 볼 수 있습니다. 뇌 연결성 만 측정하면 사람의 성을 정확히 추측 할 확률은 51에서 100만큼 낮을 수 있습니다. 확률이 완벽하게 50이 아니기 때문에 : 50, 이것은 기술적으로 성별 차이입니다.. 이 용어는 섹스는 남자가 하나의 양식과 여성 다른을하지 않는 것이, 형질에 변화의 일부를 설명하고 있다는 것을 의미한다. 이 범위의 한쪽 끝과 다른 더 몇 사람의 몇 가지 더 여성 수 있지만, 대부분의 특성은 섹스가 관련되지 않습니다 수 있습니다.

등이 하나의 작은 차이가 중요하다. 이 변화의 다른, 더 의미있는 소스를 가리키는 때문에 어떤 성별 차이의 발견은 과학자들과 의사에 대한 가치가있다. 남녀는 유전자, 호르몬, 환경 등의 요인에 따라 다르기 때문에, 뇌의 성별 차이는 이들의 영향에 대한 단서를 제공한다 다른 요인 두뇌에. 이러한 실마리를 추적하면 질병에 대한 감수성, 약물의 효능 및 정상적인 발달 과정까지 남성과 여성 사이뿐만 아니라 모든 사람들간에 왜 다른지 이해할 수 있습니다.

인간의 건강에 관련성에도 불구하고, 성별 차이의 과학적 가치는 거의 언론에 설명되지 않습니다. 대신, 성별 차이에 대한 clickbait 될 고정 관념을 촉진. 사냥에서부터 집 청소에 이르기까지 다양한 종류의 성 전형적인 행동을 설명하기 위해 뇌의 작은 차이가보고되었습니다. 뇌의 차이가 행동의 차이로 해석되어야한다는 직관적 인 의미를 갖지만, 인간의 뇌에서 성별 차이를 특정 기능이나 행동 결과에 직접 연결시키는 증거는 거의 없습니다. 그러므로 두뇌를 생각하기 전에 뇌 연결성이 향상되어 멀티 태스킹이나지도 읽기 기술이 향상된다고 생각하십시오.

- 그것 - 스스로에게 성별 차이의 평가를

그래프 위가 물어 특히 유익하지 이유를 설명하기위한 것입니다 예스 또는 노 같은 질문에 "남녀가 차이가 있나요?"우리는 필요 없다 더 정교한 질문: 어느 정도에 남녀가 차이가 무엇입니까? 그들은 얼마나 중복합니까?

모든 성별 차이에 대한 적절한 과학적 보고서에는 이러한 질문에 대답하는 데 필요한 모든 정보가 포함되어 있습니다. 그러나 많은 언론인들은 실제 보고서를보고 있지 않습니다. 그들은 종종 보도 자료에 의존하고 있습니다. 잘못 전하다 차이의 성격과 의미. 그 결과 헤드 라인이 잘못 될 수 있습니다. 예를 들어, 2013 연구 남성과 여성이 크게 다르다는 것을 보여주는 것으로, 성별은 86 % 이상의 평균으로 중복됩니다. 그리고 2015 연구 그게 아마 뇌에는 성별 차이가 없었다? 저자는 실제로 그런 주장을하지 않았다. 사실, 그들은 선의의 성별 차이의 긴 목록을 제공했다.

다음에 성별 차이에 대해 읽었을 때 연구 보고서에 액세스 할 수 있다면 차이점을 직접 그래프로 나타낼 수 있습니다. SexDifference.org. 각각의 섹스 (이하 "표준 편차"으로보고) 평균 (이하 "의미"으로보고) 값과 분산을 입력합니다. 이 도구는 자동으로 그래프를 그리고 중첩의 정도를 계산합니다. 그런 다음 자신에 대한 특성은 성별에 관련되는 정도를 볼 수 있습니다.

당신은 당신이 차이를 그래프로 필요로하는 값을 찾을 수없는 경우 놀라지 마세요. 저자는이를보고하지 않을 수 있습니다, 또는 실제로 남녀를 비교 않았을 수 있습니다. 예를 들어 보자는 신고 사무실 건물에서 열 편안함에 작년에. 언론은 여성이 항상 사무실에서 감기 이유를 설명, 일 펄럭였다. 과학 논문 자체에서 빠른보기는 모든 연구에는 사람이 없었다 보여줍니다! 이 문제가 중첩 조금을 계산합니다.

왜 중복 문제

남녀가 겹칠 수도 있습니다. 분명한 토론 할 필요가 없다. 그러나 과소 평가는 교육자들로 하여금 소년 소녀들을 단일 섹스 교실 그들의 다른 두뇌를 ​​수용하기 위해서, 그리고 의사들은 체중과 같은 더 중요한 요소 대신에 성을 고려해야 만합니다. 처방약. 좋은 의도하지만 그들은 분포가 더 아래처럼 보일 수 있습니다 때 위의 상단 그래프처럼 보이는 가정하기 때문에, 이러한 관행은 고정 관념에 달할.

거의 매일 새로운 연구 overinterpreted 경우, 성 고정 관념을 촉진하기 위해 사용될 수 있음을 게시됩니다. 대부분의 신경 과학자는 그 일에 관심이 없습니다. 이렇게 소수의 신경 과학자는 종종 언론과 대중의 큰 기쁨, 데이터를 overinterpret 차별적 관행 연료를 제공하고 부정적으로 전체 필드를 캐스팅. 모호한 해석에 대처하는 가장 좋은 방법은 데이터를 검토하고 우리 자신의 결론을 도출하는 것입니다. 데이터는 스스로를 이야기합니다.

저자에 관하여

manney donnaDonna Maney, Emory University 심리학 교수. 1997 년 워싱턴 대학교에서 신경 생물학 및 행동 박사 학위를 받았으며 존스 홉킨스 대학교에서 박사후 과정을 거쳤습니다.

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