发人员甚至忘记了女性,尽管她们可能是潜在的主要客户。在美国65岁以上的老人中,女性占59%,其中76%独居,这表明女性对跌倒检测设备等辅助技术的潜在需求更大。[24]我们所掌握的数据表明,老年女性不仅比男性更容易摔倒,而且摔倒时也更容易伤到自己。[25]对美国急诊部门一个月的数据分析发现,在22560名因跌倒受伤的病人中,71%是女性。女性的骨折率是男性的2.2倍,女性的住院率是男性的1.8倍。[26]
然而,尽管可以说女性有更大的需求(还有研究表明,女性跌倒的原因、方式和地点都与男性不同),性别分析在这项技术的发展中却缺失了。一项统合分析调查了53项针对跌倒检测设备的研究,发现其中只有一半描述了参与者的性别,更不用说提供按性别分类的数据;[27]另一项研究指出:“尽管有大量关于老年人跌倒的文献,但我们对特定性别的危险因素知之甚少。”[28]
2016年智能数据工程与自动化学习国际会议的记录指出:“老年人不愿使用跌倒检测设备的一个主要原因是它们的尺寸”,并建议使用手机作为解决方案。[29]但这对女性来说并不是一个真正的解决方案,因为正如其作者自己指出的那样,女性往往会把手机放在手提包里,“在这种情况下,跌倒检测算法很可能会失败,因为算法接受的训练是通过靠近躯干的加速度传感器来检测摔倒”。
单凭承认了这一点,就足以说明论文作者非同寻常。哈佛大学伯克曼互联网与社会中心研究员惠特尼·埃琳·贝泽尔是“自我量化”社区的一员,该社区承诺“通过数字来实现自我认知”。这些数字通常是通过手机上的被动跟踪应用程序收集的,最典型的数据是每天的步数。但这一承诺能否实现,取决于你的口袋大小:“开会的时候总有男人站起来,说什么你的手机一直在你身上,”贝泽尔告诉《大西洋月刊》,[30]“所以我每次也都会站起来跟他们说:‘嘿,说到这个一直在你身上的手机——这是我的手机,而这是我的裤子。’”
设计被动式追踪应用程序,想当然地认为女装口袋足够容纳手机,这是一个长期存在的问题,但有一个简单的解决方案:在女装里加上大小合适的口袋(我怒气冲冲地在键盘上敲出了这段文字,因为我的手机刚从口袋里掉出来,砸在地板上,这已经是我第一百次摔手机了)。然而,与此同时,女性也在使用其他的解决方案,如果技术开发人员没有