【女生都三寶?「女人不會開車」背後的數據真相與性別運作】
通勤時間的你,是不是也在咒罵著哪個「三寶」?女生開車技術真的比較差嗎?從數據告訴你,雖然女性駕駛的事故機會高,但男性肇事的傷害往往更嚴重。
#辣台妹聊性別 #週六性別輕鬆聊
國中的時候,我的國文老師曾這樣說過:不打方向燈就急轉彎的,一定是女人;雨刷跟車燈胡亂使用的,一定是老人;兩個都有,那就是老女人。女人、老人與老女人,恰好就是網民口中的「#馬路三寶」。
你可能也遇過這種朋友,在馬路上看到駕駛技術差的女性駕駛,總要抛一句「就知道是女生!」。
隨口評論的背後,都隱含女性天生缺乏駕駛能力的觀念。但是 2015 年交通部出版「從性別看交通運具使用情形」,卻揭露有 69% 的交通事故是男性所為,比率是女性的 2.16 倍,與大眾觀念相悖而引發熱議。
但是事情真的那麼單純嗎?要如何透過數據理解男女性的駕車情況?最後,又該如何看待「女性不會開車」的刻板印象呢?
▍數據會說話:女性駕駛的事故機會高,但男性肇事傷害高
交通部的報告公布後,臉書專頁「數感實驗室」馬上補充道,光是得知「交通事故的男女比」是不夠的。必須同時考量男性與女性的「有駕照比率」、「有駕照且上路比率」、「上路時間」等數據,知道公路上的男女駕駛比率,才能討論誰的肇事機會較高。
如果細究數感實驗室引用的數據報告,會發覺「每週行車天數」的數據也需要納入計算,以 2012 年為例,女性每週行車天數 4.4 天高於男性的 3.8 天。此外,因為男性與女性的行車用途(例如通勤、接送親人等)有差異,開車上路的時段也會不同,要精算出某一時間點的男女駕駛比率並不容易。
不過根據交通部 2012 年的問卷統計,女性駕駛在一年內發生交通事故(含未報案的輕微擦撞)比例為 13.3%,男性則是 10.6%。根據這個數據,雖然男性駕駛人數眾多,造成的總體肇事數量高,但若以每個人的「肇事機會」來看,女性會稍微高於男性。答案看似呼之欲出:相較於男性,女性的駕車能力較差。
但如果根據嚴重程度區分,馬上會看到故事的另一面:最嚴重的 A1 交通事故(造成 24 小時內死亡)2012 年統計中,男性肇事者是女性的 4.5 倍。
2019 年的最新統計,從未繫安全帶(91.1%)這種小奸小惡,超速(86.9%)的逞快行為,到高風險的酒駕與吸毒駕駛(92.0%),男性都毫無懸念佔了絕大多數。
總結而言,比較完整的說法是:#雖然女性駕駛的事故機會微幅高於男性,#但是男性更容易涉及高風險的違規行為,以及造成嚴重傷亡的交通事故。
保險公司也會支持這個說法,在汽車保險的費率計算上,保險公司會根據性別、年齡⋯⋯等因素進行保費調整,而女性的汽車保險費率向來低於男性,可以推斷在保險公司的統計資料中,男性駕駛更容易造成財產損失與傷亡。
▍數字背後:性別影響風險評估?
該如何解釋男性的違規行為與高傷亡率?
有心理學研究者針對歐洲九個國家,共 2681 位 18-22 歲的年輕駕駛進行統計,發現男性與女性行車時的「風險機會」的認知差異不大,亦即對於交通事故發生的機會有相同判斷,但是相較於女性,#男性比較不擔憂交通事故帶來的後果,或許可以解釋兩性在交通事故的差異。
筆者並未找到類似的台灣研究。不過,當男性駕駛說「就知道是女生!」的時候,不僅表露女性不會開車,也隱含了身為男性理當更會駕駛的認知。毫無根據的自信心,可能導致男性高估自己的駕駛技術,以及低估風險行為(如未繫安全帶、超速、酒駕等)的可能後果。
▍「誰握方向盤」有什麼經濟與性別因素?
除了交通事故機率,更該被注意的是超低的女性駕駛人比例,2018 年統計中僅佔總體駕駛人的 32%,連男性駕駛人的一半都不到。「如何通勤」看似是個人偏好,實際上卻反映女性的經濟處境與婚家角色。
前述的「從性別看交通運具使用情形」報告中特別提及,家中僅有 1 輛自用小客車者,其經常使用為男性者占 73.5%,為女性者占 26.5%,即家中僅有1 輛車的家庭多由男性來駕駛。該報告的解釋是,因為男性為家庭的主要收入來源,所以汽車是滿足男性外出估工作的需求。
但是同一份報告也指出,女性在通勤時,使用大眾運輸的比例也高於男性,特別是台北、基隆與新北三個地區,女性用大眾運輸通勤的比例都超過 50%,男性則都低於 30%。換言之,就算是 #有工作的女性也超乎比例地較少用個人交通工具(包含汽機車)通勤。然而,「主要收入來源者」與「值得開車上班」,這兩者似乎沒有關聯。
這些數據難以用單一原因解釋。「男主外,女主內」的性別安排可能減少女性的通勤需求,女性在職場遇到的玻璃天花板與同工不同酬,也可能減少女性購車能力。
除了經濟因素,#性別刻板印象的影響也不容忽略。試想一下,不論是在卡通、電視廣告或現實生活,全家出遊的時候該由誰握方向盤?誰坐副駕駛座呢?以蠟筆小新為例,美冴跟廣志都有駕照,但是全家出遊的時候都是由廣志開車。汽車廣告裡面,#駕駛家庭休旅車的男性展現出滿滿的財力與父愛,妻子只要負責微笑、報路跟照顧小孩。
▍總結:有沒有雞雞都可以當良好駕駛,性別刻板印象無助交通安全
面對「馬路三寶」隱含的性別歧視,我們注意到「女性」是特別被標示出來,成為解釋駕駛技術的原因。相較而言,我們遇到酒駕、超速等行為時,卻鮮少說「看吧!都是男性」,反而更傾向用個人性格、道德操守、當下情緒等方面解釋。
女性有錯的時歸咎性別,男性有錯歸咎個人,本身就是一個歧視女性的思考邏輯。
本文的重點並不在爭論男女性誰的駕駛能力較好,統計呈現的僅只是概括情況,事實上不論男性與女性,都存在技術良好、無交通事故的駕駛,也都存在技術差或高風險的駕駛。不論針對男女性,將性別作為評斷個人的標籤不僅充滿偏誤,也無助於實際提升交通安全。既然 #開車不是靠陰莖,不分性別都可以成為良好駕駛,當然也都有責任維護良好的道路安全。
最後,當大眾熱議男女性的駕駛技術,女性駕駛稀少的現象卻很少受到關注。「誰握方向盤」的遠遠不只是個人偏好與選擇,女性的移動能力較低背後,是關乎女性普遍面臨的經濟處境與家庭角色。女性更依賴大眾運輸的現象,也顯示出大眾運輸建設不只涉及環保、減碳等議題,更包含促進不同性別機會均等的可能。
▍參考資料
交通部公路總局,性別統計指標。https://reurl.cc/KjQqGg
交通部統計處(2015)。從性別看交通運具使用情形。
交通部統計處(2019)。自用小客車使用狀況調查報告。
數感實驗室(2017)。數感生活——女駕駛較不會開車?肇事率推翻刻板印象?。https://reurl.cc/R1X8pr
自由時報(2015)。女性駕駛技術真的比較差? 肇事率竟比男性高出 3.1%。https://auto.ltn.com.tw/news/2520/7
Pierluigi Cordellieri, Francesca Baralla, Fabio Ferlazzo, Roberto Sgalla, Laura Piccardi, and Anna Maria Giannini (2016). Gender Effects in Young Road Users on Road Safety Attitudes, Behaviors and Risk Perception. Frontiers in Psychology, volume 7.
作者:林紘晟
編輯:黃怡菁
圖片:金在柚
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所以啦~買彩券畢竟還是買一個希望,數學家告訴你千萬別失心瘋嚕✋
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▎註1:威力彩中頭獎的機率是1/22085448,期望值=31億×(1/22085448)≒140.3,包牌後的機率為1/2760681,期望值=31億×1/2760681≒1122.9
▎註2:故事內容詳見「幾點鐘去看牙比較不會痛?:德國最熱門科學節目為你知識充電」
▎註3:故事內容詳見「塗鴉學數學」一書。
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▩ #數感生活 | 一種試劑,不只一種錯誤率▩
這幾天有新聞報導,捷克和其他國家使用了中國製的快篩劑來檢驗新冠病毒,結果錯誤率高達80%!對此許多網友表示:
笑死,標準的中國製造😏
但我同時也看到另一群喜歡數字的網友們討論起
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🗣 80%的錯誤率,那檢測出來的陰性當陽性看,陽性就是陰性,不就是80%的正確率了嗎?
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我自己第一反應也是這麼想的,把中國快篩劑當成股海冥燈或反指標來使用就好了,0或1的決定,錯誤率最糟糕就是50%,不會再更高了。但又想了想,才發現不能這樣用。因為不同情境有著微妙但決定性的差異。
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💡該測出來的沒測到≠沒事的被測成有事
關鍵在於「#誤判健康者生病」跟「#沒檢查出患者」不能一併而論。前者我們稱為 #假警報 (false alarm),後者稱為 #失誤(miss)。
打過世紀帝國的人可以想像,你以為有敵軍來襲趕快敲鐘,結果小白馬只是在外面晃兩圈就走,村民白收了,這就是假警報。你以為建築物堵得很好卻漏了一個洞,回家一看村民都仆街,這就是失誤。
假警報與失誤各自對應有不同的錯誤率
■ 假警報機率:有多少健康的人被誤判生病
■ 失誤機率:多少患者沒被檢查出來
我們以表格的數字為例子,總共100位健康者,其中10位檢測後呈陽性反應,假警報機率是10%;總共10位患者,其中2位呈陰性反應,失誤機率是20%。
假警報機率過高👉
導致確診人數比實際高,會過度消耗醫療資源。
失誤機率高👉
則導致社會中有許多潛在患者,提高傳染危機。
不管何者都有負面影響,不過是截然不同的影響,所以不盡然篩檢越多人越好,因為篩檢完後,還得面臨篩檢結果的不確定性考驗。
以篩檢人數最多的南韓為例,他們的死亡率只有1.4%,對此有各種解釋原因,像是南韓只有約兩成的高齡感染者,大量檢測能早期發現控制之類的。但也有一派的說法是,
死亡率=死亡患者人數/確診人數
南韓篩檢了這麼多人,就算假警報機率低,兩個數字相乘起來,還是會造成確診人數被高估。分母增加,死亡率就下降了。相關討論可以參考最狂物理系粉絲頁 東海大學應用物理系 。
附帶一提,某些報導中提到的「#靈敏度(sensitivity)」與「#特異度(specificity)」分別指的是「#多少真正生病的人被篩檢出來」以及「#多少健康的人通過篩檢」,稍微想一下就會知道他們其實是:
靈敏度 = 1-失誤率
特異度 = 1-假警報率
-
💡不同錯誤率的物理意義
換個角度,還有不同的錯誤率定義。好比說,同樣是表格的數據,檢驗人員今天快篩出18位陽性患者,再進一步用更精密的檢測後,發現只有8位真的生病。這個狀況可以用
準確率(precision)=8/18=44%
來表示。換句話說,根據不同的分子和分母,各種錯誤率會有不同的數值和物理意義,我們很難光憑「錯誤率高達80%」這句話,就知道是
1) 檢測出陽性的人,有80%是健康的(準確率偏低)
2) 健康的人,有80%會呈陽性反應(假警報機率偏高)
3) 生病的人,有80%檢測不出來(失誤機率偏高)
-
還有更多不同的可能在此略表不提。這幾種狀況都很難用股海冥燈的方法去逆向操作,只能得到兩個結論:
1️⃣ 錯誤率太高的快篩試劑真的不好用
2️⃣ 檢測永遠有不確定性,所以不是盡量檢測越多人就越好。
關於這點,陳建仁副總統在臉書上介紹了另一個指標「檢驗陽性率」,之後有機會我們也會再來跟大家科普一下(雖然大仁哥已經科普的很完整了)。
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📖 本篇文章感謝
北科大 賴冠廷 (Kuan-ting Lai) 教授、比利時IMEC 柯統輝博士諮詢討論
📖 延伸閱讀 Chiou Mu-tien 老師、 王宏恩 (Austin Wang) 老師都有針對這個議題撰寫很棒的文章,連結我們放在留言處,想了解更多相關知識的朋友也不要錯過。
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