'Tại sao điều này lại đúng?' Nó đơn giản, nhưng hãy cùng đi qua và sau đó nói về các ví dụ thực tế để hiểu. Hãy bắt đầu bằng cách xem xét một trường học nhận những người có {điểm thi, điểm số, kết quả kiểm tra tính cách, bất cứ điều gì} vượt qua 1.2 độ lệch chuẩn. Dân số được cấu thành từ ba nhóm khác nhau, và những nhóm này có cùng phương sai trong đặc điểm mà họ được nhận, nhưng họ có các giá trị trung bình khác nhau. Kết quả là, số lượng khác nhau vượt qua ngưỡng. Hãy chú ý điều gì xảy ra với các giá trị trung bình của các thành viên được chọn trong mỗi nhóm này: Vượt qua ngưỡng, các giá trị trung bình rất giống nhau. Các thành viên của nhóm có điểm thấp nhất hoạt động rất giống với các thành viên của nhóm có điểm cao nhất, trung bình. Điều đó thật tốt! Điều đó có nghĩa là quy trình lựa chọn đã làm cho việc phân biệt dựa trên tư cách thành viên nhóm trở nên ít hợp lý hơn so với nếu không có quy trình. Tại sao? Bởi vì nó đã làm cho các khoảng cách nhỏ hơn, và do đó, đến mức mà điều này được chọn có ý nghĩa trong tương lai, các nhóm không còn khác biệt rõ ràng nên một người hợp lý sẽ ít có lợi hơn khi quan tâm đến việc ai đó đến từ nhóm nào. Bây giờ, hãy xem xét tình huống mà nhóm có hiệu suất thấp nhất phải đối mặt với một ngưỡng thấp hơn nhiều, chẳng hạn, +0.2 SD thay vì +1.2 SD so với giá trị trung bình tổng thể. Điều này tương tự như hành động khẳng định trong thế giới thực: các nhóm có hiệu suất thấp được nhận với các tiêu chuẩn thấp hơn, chỉ vì nhóm mà họ thuộc về. Có điều gì đó đáng chú ý không? Bây giờ có một khoảng cách gần như 1 SD giữa các thành viên được chọn của các nhóm có hiệu suất cao hơn và các thành viên được chọn của nhóm có hiệu suất thấp hơn. Điều đó có thể rất lớn. Điều đó có nghĩa là các thành viên của nhóm có hiệu suất thấp hơn mà vượt qua lựa chọn ngưỡng có trình độ thấp hơn nhiều, trung bình, về điều mà đang được đo lường. Trong các bối cảnh giáo dục, điều này thường dựa trên một thước đo khả năng. Vì vậy, ví dụ, nếu các thành viên được chọn của nhóm có hiệu suất thấp hơn trở thành bác sĩ, họ sẽ có khả năng bị kỷ luật vì hành vi sai trái cao hơn khoảng 25%. Lặp lại điều này nhiều lần trong dân số và qua các năm, và đó là rất nhiều bệnh nhân bị phơi bày trước hành vi sai trái! Nếu dân số biết rằng nhóm có hiệu suất thấp hơn được ưu ái trong quá trình lựa chọn, và rằng sự ưu ái đó quan trọng như nó diễn ra trong đời thực, thì hoàn toàn hợp lý khi ưa thích điều trị từ một thành viên của nhóm có hiệu suất cao hơn. Trong vài năm qua, chúng ta đã được chứng kiến vô số ví dụ về các trường đại học hạ thấp ngưỡng cho các thành viên của nhóm có hiệu suất thấp hơn. Ví dụ, trong vụ SFFA kiện Harvard, chúng ta thấy rằng người da đen được tăng cường đáng kể cơ hội được nhận ở bất kỳ mức điểm nào, so với người da trắng và người châu Á. Kết quả của sự phân biệt này và tỷ lệ tốt nghiệp cao của họ, bằng cấp Harvard điển hình được cấp cho một sinh viên da đen có liên quan đến khả năng thấp hơn nhiều so với bằng cấp điển hình được cấp cho một sinh viên da trắng. Nói cách khác, sinh viên Harvard da đen có mức độ khả năng thấp hơn nhiều so với sinh viên da trắng. Đưa điều này vào thị trường lao động, không có gì ngạc nhiên khi những người như Thẩm phán Clarence Thomas ghét hành động khẳng định đến vậy: bởi vì những người hợp lý sẽ nhận thấy rằng nó làm giảm giá trị bằng cấp của họ! Điều này đã được tái hiện ở bất kỳ đâu chúng ta có thể thu thập dữ liệu. Ví dụ, trong vụ hack NYU, chúng ta thấy rằng, nếu không có sự phân biệt chủng tộc, và nếu trường đại học thay vào đó đã đi xuống danh sách sinh viên và nhận theo điểm thi, từ cao xuống thấp, chủng tộc sẽ không dự đoán được việc nhận vào, và những người được nhận sẽ có điểm SAT cực kỳ tương tự (nếu tất cả mọi người chọn vào NYU, tất nhiên; ngay cả với điều này, tuy nhiên, chủng tộc không nên dự đoán việc nhận vào nếu việc lựa chọn là công bằng). Đây là một thực tế đáng tiếc. Phân biệt đối xử là xấu, và chúng ta nên muốn ít hơn về nó. Thật không may, hành động khẳng định - một hình thức phân biệt chủng tộc - làm cho việc phân biệt chủng tộc trở nên hợp lý hơn cho công chúng rộng rãi. Để tìm hiểu thêm, hãy xem bài viết mới nhất của tôi: