提問人類的大腦有沒有性別上的不同，就像問咖啡是不是有益健康——科學(xué)家們似乎還沒有得出確定的答案。例如，2013年，有報道聲稱男人和女人的大腦區(qū)別之大，“導(dǎo)致他們簡直就是兩個物種”。接著在2015年，頭條報道又聲明事實(shí)上大腦“根本就不存在性別差異"。
所以哪個才是答案呢？男人和女人的大腦有區(qū)別——嗎？
為了解除這個困惑，我們需要思考，在學(xué)術(shù)語境下，“性別差異”究竟指什么。為了闡釋這個概念，我使用了之前協(xié)助開發(fā)的基于網(wǎng)頁的工具來對一些真實(shí)數(shù)據(jù)繪制散點(diǎn)圖。下面三張圖展示了樣本人群的測量數(shù)據(jù)分布。粉色代表女性，藍(lán)色代表男性。大部分人集中于其性別的平均值，也就是那些”塊“的峰值。峰值左右兩側(cè)的樣本分別表示其低于或高于性別平均值。
我增加了三個假設(shè)研究對象的個人數(shù)據(jù)，蘇，安和鮑勃。他們并非真人，只是用來舉例。他們的數(shù)據(jù)點(diǎn)被疊加在幾百人的數(shù)據(jù)集上。
在討論大腦之前，先來看看其他的一些性別差異。大部分人，描述男人和女人身體的區(qū)別時，首先會提到外部生殖器的不同。下圖展示了擁有給定尺寸生殖器官（陰蒂或陰莖）的非變性人數(shù)量。
樣本中的所有女性，包括假設(shè)的蘇和安，其生殖器尺寸在一定范圍內(nèi)。所有的男性，包括鮑勃，其生殖器尺寸在一個不同的范圍內(nèi)?；谶@個測量，人類幾乎全部可以被精確地區(qū)分性別。
接下來，讓我們考慮另外一個我們都可以看到并理解的性別區(qū)別：身高。我們可以看到紫色重疊的部分。除非特別高或者特別矮的人，只知道人的身高無法將其確定地劃分為男性或女性。然而，即使我們都知道，有些女性要高于男性，我們依然可以把這個指標(biāo)稱為性別差異。
現(xiàn)在讓我們來考慮人類大腦中的一個典型的性別差異。這張圖根據(jù)一項(xiàng)最近的研究繪成，表述了在結(jié)構(gòu)性連接上的性別差異，也就是大腦各區(qū)域組成的網(wǎng)絡(luò)的連接程度。男人和女人的測量值的分布基本是一樣的，有90%的重疊。蘇和鮑勃的數(shù)據(jù)幾乎一樣，安的數(shù)據(jù)比男性平均值要高。
由此可以看出，大腦的性別差異與生殖器官的性別差異非常不同。依據(jù)大腦的結(jié)構(gòu)性連接數(shù)據(jù)來正確判斷一個人的性別的概率低達(dá)51%。由于這個概率并非50%，所以嚴(yán)格來說，性別差異是存在的。這句話的意思是，性別可以解釋這個特征的一部分，而并非非男即女。在范圍的一端，可能女性多一些，另一端男性多一些。但是對于中間的大部分來說，這個特征并非完全關(guān)乎性別。
這樣的微小的差異是很重要的。任何關(guān)于性別差異的研究發(fā)現(xiàn)對于科學(xué)家和醫(yī)生來說都是有價值的。因?yàn)樗赡芤銎渌幸饬x的差異，例如基因，荷爾蒙，環(huán)境等。大腦表現(xiàn)出來的的性別差異提供了關(guān)于這些差異如何作用于大腦的線索。這些線索能夠幫助我們理解，為什么人體對于感染疾病、藥品生效，甚至正常的發(fā)育過程會產(chǎn)生差異，而不僅僅是男人區(qū)別于女人。
除了與人類健康的相關(guān)性，新聞媒體很少會提到性別差異。實(shí)際上，性別差異已經(jīng)成為制造刻板印象的噱頭。大腦的微小差異被用來解釋大量的基于性別的典型行為，從打獵到清掃房子。盡管人們直觀地感覺到大腦的不同一定會導(dǎo)致行為的不同，然而并沒有證據(jù)表明人類大腦的性別差異與一些特定的功能或行為有直接聯(lián)系。所以當(dāng)你認(rèn)為更強(qiáng)的大腦連接意味著更強(qiáng)的多任務(wù)處理或者閱讀地圖的能力時，需要慎重考慮。
上面的圖闡釋了，為什么提問“到底有沒有性別差異”這樣一個只能用“是”或“否”來回答的問題，并不能提供具體有效的信息。我們需要思考更精確的問題：性別在多大程度上存在差異，重合的部分又占了多大比例呢？
任何關(guān)于性別差異的嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)報告都包含了回答這些問題的所有信息。然而很多記者并不閱讀這些報告，他們經(jīng)常依賴于新聞報道，而這些報道經(jīng)常歪曲差異的本質(zhì)和意義。因此，頭條新聞也可能是錯誤的。例如，在2013年那篇聲稱男人和女人有根本性差異的報道中，性別之間平均超過86%的部分是重疊的。2015年那篇展示大腦并無性別差異的文章呢？那些作者實(shí)際上根本就沒那么說。事實(shí)上，他們只是提供了一個羅列了真正的性別差異的清單。
下次你碰到關(guān)于性別差異的問題，如果你能拿到一個研究報告，你可以通過sexdifference.org來自己分析差異。輸入每個性別的平均值和方差，這個工具會自動繪制一個圖形，計算重疊程度。這樣你自己就可以發(fā)現(xiàn)，這個特征在多大程度上與性別有關(guān)。
如果你找不到分析差異的值，不要驚訝。這些作者可能沒有在報告中提供，或者它們實(shí)際上并沒有在性別中間進(jìn)行比較。以去年那篇關(guān)于辦公樓內(nèi)溫度舒適程度的報告為例，媒體為此激動了很久，紛紛解釋為什么女性職員總覺得辦公室很冷。瀏覽一下這個論文就會發(fā)現(xiàn)，研究中根本就沒有涉及男性！這種情況下計算重疊程度就有困難了。
性別之間的重疊部分看起來十分明顯，并不需要解釋。然而，對它的忽視導(dǎo)致教育者們將男孩和女孩分到單一性別的教室以關(guān)照他們的大腦差異，也導(dǎo)致醫(yī)生根據(jù)性別來開藥方，而非更相關(guān)的因素，如體重。即使是出于好意，這些行為其實(shí)等同于刻板印象。因?yàn)樗麄円詾橄嚓P(guān)指標(biāo)的分布看起來更像上面第一個圖，即使它們的分布也許更像最下面那一個。
幾乎每天都有新的相關(guān)研究被發(fā)表，這些研究一旦被過度詮釋，就有可能增強(qiáng)關(guān)于性別的刻板印象。絕大部分神經(jīng)學(xué)家不愿意這樣做。然而那些這樣做了的神經(jīng)學(xué)家，往往更受到媒體和公眾的歡迎。他們?yōu)樾詣e歧視行為提供了動力，并將整個研究領(lǐng)域置于消極的境地。想要應(yīng)對各種不夠嚴(yán)謹(jǐn)?shù)年U釋，最好的方法就是檢驗(yàn)數(shù)據(jù)來得出自己的結(jié)論。
而數(shù)據(jù)，會為自己代言。
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