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Chez Twitter, Musk aurait fait renvoyer les femmes en priorité

09 décembre 2022 à 09h32
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elon musk twitter

Elon Musk aurait, au moment où il renvoyait de larges pans des effectifs de Twitter, favorisé le départ des femmes employées dans son entreprise.

Nouveau chapitre dans le roman « Twitter sous Elon Musk ». Alors que sa reprise du réseau social s'était accompagnée de coupes franches dans les effectifs, avec le renvoi de la moitié des salariés, il semblerait que certains profils étaient plus ciblés dans cette campagne de licenciements. En effet, Reuters nous informe qu'une plainte vient d'être déposée dans laquelle le milliardaire est accusé d'avoir ciblé de manière disproportionnée les femmes.

57 % des femmes congédiées, contre 47 % des hommes

Le recours collectif intenté contre Elon Musk ce mercredi auprès de la Cour fédérale de San Francisco égrène des chiffres qui appuient cette accusation. Ainsi, sur les 3 700 et quelques personnes renvoyées, on retrouverait 57 % de femmes employées avant l'arrivée du patron de Tesla et de SpaceX à la tête de l'entreprise. Dans le même temps, « seuls » 47 % d'hommes ont été mis à la porte.

Et le chiffre devient plus important à mesure que l'on monte les échelons de la hiérarchie. Ainsi, dans la tranche des ingénieurs, ce sont 63 % des femmes qui ont perdu leur emploi. A contrario, ici les chiffres masculins restent à peu près dans la moyenne générale, puisque 48 % des hommes ont eux été licenciés.

Les femmes « avaient une cible dans le dos »

Et pour les plaignantes, il ne s'agirait en rien d'un hasard statistique. Leur avocat Shannon Liss-Riordan affirme que les femmes « avaient une cible dans le dos », peu importe leurs qualifications et leurs contributions à la firme. Cette dernière représente par ailleurs d'autres salariés de Twitter pour trois autres dossiers déposés auprès du même tribunal depuis le mois de novembre.

Trois autres employés ont aussi de leur côté, et séparément, adressé des plaintes appuyées par le Bureau national des relations de travail des États-Unis (US National Labor Relations Board). Ces plaintes affirment que ces trois personnes ont subi des représailles pour avoir demandé des améliorations dans leurs conditions de travail au sein de Twitter. Feuilleton à suivre.

Source : Reuters

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Kergariou
Bien sûr…
dredd
Je vais éviter de faire du sarcasme et poster un truc absurde pour dénoncer la cohorte qui ne va pas tarder à venir défendre son gourou vu qu’il sera forcément supprimer par la modération mais on sait tous pourquoi il l’a fait et quel est son cheminement de pensé en bon autiste sociopathe qu’il est.
octokitty
Il faudra voir quel est le taux de licenciement sur certaines fonctions, notamment les RH, les curatrices de contenus, les départements community manager et Equality, Diversity and Inclusion training.<br /> Ces fonctions sont probablement dans une large majorité, occupées par des personnes du genre féminin et apparenté. Elon Musk a sûrement coupé sec de ce côté là.
JeXxx
Mais il manque une information super importante pour comprendre ces chiffres. Combien de femmes et d’hommes en termes de pourcentage y avait-il avant ? Parce que on peut dire n’importe quoi avec les chiffres.<br /> J’ai 100 employés femmes et 50 employés hommes.<br /> Je vire 50% des deux côtés, il y aura plus de femme de viré que d’homme et pourtant le pourcentage est le même…<br /> Et si ça avait été l’inverse ? La presse en aurait parlé ?<br /> Admettons qu’il ait virés les employés par compétence et productivité de travail je ne vois pas le problème, faut arrêter avec ce genre de chiffre ou il faut une égalité parfaite entre les deux.
Kriz4liD
Beinh oui , une femme ne dormira pas facilement au bureau !
tfpsly
JeXxx:<br /> Mais il manque une information super importante pour comprendre ces chiffres. Combien de femmes et d’hommes en termes de pourcentage y avait-il avant ? Parce que on peut dire n’importe quoi avec les chiffres.<br /> C’est HS. Le sujet de l’article est que les femmes ont eu bien plus de chance de se faire virer que les hommes. Et c’est bien le cas :<br /> 57 % des femmes congédiées, contre 47 % des hommes<br />
PaowZ
Je rejoins JeXxx et serais très très prudent sur l’usage des chiffres. Des chiffres absolus plutôt que relatifs nous permettraient peut-être d’y voir plus clair. Je vois difficilement Musk virer des gens sur la simple base du genre. Lui, ce qui l’intéresse, c’est créer et produire et engranger, quelque soit l’origine du profil. S’il fallait prendre des extra-terrestres pour y parvenir, il le ferait.
MattS32
JeXxx:<br /> Je vire 50% des deux côtés, il y aura plus de femme de viré que d’homme et pourtant le pourcentage est le même…<br /> Sauf que justement lui il a viré 57% d’un côté et 47% de l’autre. Donc le taux de licenciement a bien été plus élevé chez les femmes que chez les hommes, indépendamment de la proportion d’hommes et de femmes dans l’entreprise.<br /> Par contre, le biais, c’est qu’effectivement comme le dit octokitty les licenciements n’ont pas forcément été du même ordre dans tous les secteurs, et il se peut que de secteurs où il y a habituellement une plus grande proportion de femmes aient été plus fortement réduits.<br /> Pour voir si les femmes ont été licenciées en priorité, il faudrait donc regarder pour chaque profil de poste quelle a été la proportion de femmes licenciées et la proportion d’hommes licenciées. Et là on a l’info pour les ingénieurs, et c’est pas bon du tout, avec une disparité des taux de licenciements encore plus en défaveur des femmes…
JeXxx
L’article est au conditionnel
Wen84
En fait, si vous voulez pousser vraiment la reflexion, il faut regarder les types de poste. En général, les postes techniques sont majoritairement occupés par des hommes. Dans le management/promo y a déjà plus de femmes. Perso dans une boite si je dois licencier, je coupe sur la branche la moins utile… Bref… Je suis désolé, mais en l’état si les données c’est ça, ça n’a aucun sens.
Maraut
Je n’ai pas bien compris:<br /> le titre du paragraphe : «57 % des femmes congédiée»<br /> puis dans le teste<br /> «…57 % de femmes employées avant l’arrivée du patron…»<br /> alors c’est l’un ou l’autre<br /> si le titre est bon, cela fait environ 6 sur 10 virées<br /> Si c’est le texte c’est 100% des femmes virées !<br /> Cela serai bien de se relire de temps à autre…
malak
Dans la tranche des ingénieurs, le taux monte à 63% pour les femmes… donc s’il n’y a aucune volonté derrière, c’est affirmer que les femmes sont globalement moins compétentes que les hommes. Et du coup, qu’elles méritent un salaire moindre ^^
Maraut
ou alors il a viré 57 % des des 57% de femmes présentes !<br /> pas clair cette «histoire» de chiffres
Wen84
63 % d’ingénieur chez twitter ? En général ? Ingénieur en quoi ? Navré, mais ce n’est pas un chiffre que je constate personnellement aussi bien dans les entreprises techs, que dans les université ou les écoles. De manière général, on est sur une majorité écrasante d’homme dans le dev (Alors que dans d’autres secteurs tout aussi qualitatifs c’est les femmes)
malak
Non! C’est marqué dans l’article, parmi les femmes ingénieurs, il y a eu 63% de licenciement (contre 48 pour les hommes)
Wen84
malak:<br /> ingénieurs<br /> Ouais mais ça reste flou, on ne sait pas ingénieur en quoi
Palou
Wen84:<br /> dans une boite si je dois licencier, je coupe sur la branche la moins utile…<br /> comme le balayeur ou la femme de ménage ? ce ne sont pas ces 2 types de personnes qui coulent une boite …<br /> Attention aux dérives éventuelles concernant ce sujet, les modos veillent !
ultrabill
tfpsly:<br /> les femmes ont eu bien plus de chance de se faire virer que les hommes<br /> C’est logique si elles sont moins nombreuses.<br /> Dans un groupe de 100 personnes t’en prends 50 au hasard. Chaque personne a, au départ, 50% de chance d’être pris.<br /> Les 100 personnes sont composées de 20 femmes et 80 hommes. Sur les 50 personnes prises au hasard ça va de 0 femmes (0%) et 50 hommes (~62%) jusqu’à 20 femmes (100%) et 30 hommes (~37%).<br /> Dans les 2 cas tu vires plus d’hommes que de femmes (50 et 30, contre 0 et 20). En revanche tu as plus de chance de virer une femme qu’un homme parce qu’elles sont moins nombreuses au départ.<br /> Donc oui, si tu ne connait pas la proportion d’hommes et de femmes au départ c’est difficile de tirer des conclusions.
Wen84
Il n’y a que des balayeurs et des devs dans une boite ? Nop, s’il vous plait evitons les moqueries vous m’avez très bien compris. C’est à ceux qui accusent d’etre précis dans leurs stats. Je vais pas développer plus pourquoi là les chiffres sont flous, voir biaisés, il suffit de relire d’autres commentaires qui me rejoignent. Il faut regarder par secteur d’activités et si le rapport homme/femme n’est effectivement pas équitable, on pourra s’interroger.
jvachez
Ingénieur ça ne veut rien dire. C’est juste un titre et rien d’autres. D’ailleurs il y a beaucoup d’entreprises qui renomment des titres en ingénieur. Ca fait bien parce que beaucoup pensent qu’être ingénieur c’est mieux à cause notamment de certaines écoles réservées aux gens très intelligents qui utilisent ce terme mais en réalité rien ne change ni le poste ni le salaire. Idem pour le terme technicien.
Karnag
Imaginons une société fictive. 50% des salariés sont dans des postes administratif et de RH (postes majoritairement feminins), et 50% d’ingénieurs (postes très largement masculins).<br /> Un nouveau patron arrive et veut diminuer la masse salariale. Il a besoin d’ingé mais moins de paperasse. Il cible donc des POSTES administratifs. Au final plus de femmes sont ciblés, pas parcequ’elles ont entre les jambes, mais vis à vis de la nouvelle politique de l’entreprise. Moi de papier, plus d’ingé.<br /> Le soucis vient de la source, peu de femme dans les STEM, alors qu’elles y excellent.
toast
Non, ça n’est pas HS :<br /> Tu as 10 femmes et 100 hommes.<br /> Tu vires 70% des femmes : 7<br /> Tu vires 50% des hommes : 50<br /> 57 virés<br /> Les femmes n’ont représenté que 12,28% des virés<br /> Les chiffres, tu leur fait dire ce que tu veux pour appuyer ton discours.<br /> Et ce raisonnement est tout aussi valable que l’autre, il ne va juste pas dans le même sens.
MattS32
Oui, mais là on constate aussi que sur les ingé, c’est 63% des femmes qui ont perdu leur poste contre 48% des hommes…<br /> La disparité ne peut donc pas se justifier complètement par la nature des postes qui ont sauté.<br /> toast:<br /> Les femmes n’ont représenté que 12,28% des virés<br /> Alors qu’elles représentaient 10% des employés. Donc il y a bien une surreprésentation des femmes dans les licenciés dans ton exemple aussi…
tfpsly
ultrabill:<br /> C’est logique si elles sont moins nombreuses.<br /> Non rien à voir; la proba d’être viré ne devrait pas dépendre du sexe, et être la même pour toutes les personnes.<br /> ultrabill:<br /> Dans un groupe de 100 personnes t’en prends 50 au hasard. Chaque personne a, au départ, 50% de chance d’être pris.<br /> Les 100 personnes sont composées de 20 femmes et 80 hommes. Sur les 50 personnes prises au hasard ça va de 0 femmes (0%) et 50 hommes (~62%) jusqu’à 20 femmes (100%) et 30 hommes (~37%).<br /> Là tu calcules les intervalles possibles; pas des probas. Comparer ces intervalles à une proba est une erreur de raisonnement mathématique.<br /> Si le sexe n’était pas un critère de selection, on devrait avoir P(V/H) = P(V/F) = P(V). Or ce n’est pas le cas, on a bien (V/F) qui est plus grand que P(V/H).<br /> toast:<br /> Tu vires 70% des femmes : 7<br /> Tu vires 50% des hommes : 50<br /> 57 virés<br /> Les femmes n’ont représenté que 12,28% des virés<br /> Oui, et ? Ce n’est pas de cela que parle l’article; si les hommes et les femmes avaient été évalués de la même façon, on aurait le même pourcentage des hommes et des femmes virés. Ce n’est pas le cas, donc on peut fortement suspecter du sexisme.<br /> MattS32:<br /> toast:<br /> Les femmes n’ont représenté que 12,28% des virés<br /> Alors qu’elles représentaient 10% des employés. Donc il y a bien une surreprésentation des femmes dans les licenciés dans ton exemple aussi…<br /> Exactement. Enfin presque : 10/110 = 9% de femmes, pas 10%, donc c’est encore pire
Feladan
Comme dit, ton commentaire est HS.<br /> En plus de l’explication de @tfpsly j’ajouterai que le titre de l’article est basé sur hypothèse de sexisme. Et c’est correctement décrit dans l’article<br /> Et pour les plaignantes, il ne s’agirait en rien d’un hasard statistique. Leur avocat Shannon Liss-Riordan affirme que les femmes « avaient une cible dans le dos »,<br /> Donc vous pouvez prendre les exemples de pourcentages que vous voulez, ou retourner la situation dans tous les sens, ce n’est pas le problème ^^. Au final, vous proposez des hypothèses alors que vous savez MOINS de chose que les personnes qui accusent et leur avocate .<br /> Du coup, nos hypothèses valent de facto moins que les leurs. Et je pense que si il s’agissait d’un simple soucis de pourcentage, elles (et l’avocate) l’auraient vu
toast
Oui, parce que tu rajoutes de l’information à l’interprétation.<br /> Mais les hommes représentent 88% des virés de la masse salariale. Si tu présentes cette information seule, les hommes sont sur-représentés.<br /> A l’opposé, on pourrait aussi découper par tranche d’âge, par département, par métier, etc. pour voir si les hommes ou les femmes sont sur-représentés dans chaque sous-groupe.<br /> Si ça se trouve, les femmes de plus de 30 ans ont mieux résisté que les hommes de plus de 30 ans. Quelle conclusion en tirer ?<br /> On n’en sortira pas de ce genre de messages.
MattS32
toast:<br /> Oui, parce que tu rajoutes de l’information à l’interprétation.<br /> Mais les hommes représentent 88% des virés de la masse salariale. Si tu présentes cette information seule, les hommes sont sur-représentés.<br /> Oui, parce que quand tu prends le ratio H/F dans les virés, ça n’a pas de de sens de ne pas regarder le ratio H/F dans le total pour comparer et voir s’il y a un déséquilibre.<br /> Mais par contre quand tu prends le taux de licenciés parmi les femmes sur un type de poste et le taux de licenciés parmi les hommes sur le même type de poste, là y a pas besoin d’autres informations pour constater qu’il y a un certain déséquilibre en défaveur des femmes… Parce que ce taux n’est pas lié au ratio H/F dans l’entreprise. Le taux de licenciement chez les femmes ingénieur a quand même été plus de 30% supérieur à celui chez les hommes ingénieurs, c’est pas négligeable comme écart…<br /> Et en plus on est sur des nombres de licenciés élevé, aussi bien en absolu qu’en relatif par rapport à l’effectif de la boîte, donc on s’éloigne du risque d’un déséquilibre provenant seulement du hasard.
weedhopper
57 + 47 = ???
ultrabill
tfpsly:<br /> Si le sexe n’était pas un critère de selection, on devrait avoir P(V/H) = P(V/F) = P(V). Or ce n’est pas le cas, on a bien (V/F) qui est plus grand que P(V/H).<br /> Tout ce que ça démontre c’est que, pour les personnes virées, il y a eu plus d’impacte sur le vivier d’employés féminin. Et on transforme ça en « critère de sélection ».<br /> Tu connais le poids, la religion, la couleur de cheveux, la couleur de peau, le régime alimentaire, l’opinion politique, le nombre d’enfants ou la marque de soda préférée de chacun des employés virés ?<br /> Tiens si ça se trouve, le « critère de sélection » c’est la pointure : impaire = dehors parce qu’on a remarqué qu’il y a 50% de pointures paires et 50% de pointures impaires.
ultrabill
57% du vivier féminin et 47% du vivier masculin
inconnu_de_passage
Tu racontes n’importe quoi, retourne en cours de proba avant d’essayer de donner des leçons aux gens.<br /> Si tu fais un tirage au hasard dans ton groupe 20% femmes/80% hommes, tu as bien 20% de chances de choisir une femme, c’est la base des probabilités, on peut pas faire plus fondamental.<br /> Donc dire qu’il y a plus chance de virer une femme parce qu’elles sont moins nombreuses, c’est complètement faux.
ultrabill
MattS32:<br /> là y a pas besoin d’autres informations pour constater qu’il y a un certain déséquilibre en défaveur des femmes<br /> C’est la cause ou la conséquence ?
tfpsly
ultrabill:<br /> tfpsly:<br /> Si le sexe n’était pas un critère de selection, on devrait avoir P(V/H) = P(V/F) = P(V). Or ce n’est pas le cas, on a bien (V/F) qui est plus grand que P(V/H).<br /> Tout ce que ça démontre c’est que, pour les personnes virées, il y a eu plus d’impacte sur le vivier d’employés féminin. Et on transforme ça en « critère de sélection ».<br /> Hem, dans mon précédent message que tu quotes partiellement…<br /> tfpsly:<br /> Ce n’est pas le cas, donc on peut fortement suspecter du sexisme.<br /> ultrabill:<br /> Tu connais le poids, la religion, la couleur de cheveux, la couleur de peau, le régime alimentaire, l’opinion politique, le nombre d’enfants […] pointure […]<br /> Tu parles en délire là, prend ta pause café
StephaneGotcha
« la proba d’être viré ne devrait pas dépendre du sexe, et être la même pour toutes les personnes. »<br /> … pour toutes les personnes d’un même poste.
tfpsly
StephaneGotcha:<br /> … pour toutes les personnes d’un même poste.<br /> Certes, mais l’article ne parle QUE des ingénieurs - donc tout ce qui est administration, recrutement etc. ne sont pas concernés :<br /> Ainsi, dans la tranche des ingénieurs, ce sont 63 % des femmes qui ont perdu leur emploi. A contrario, ici les chiffres masculins restent à peu près dans la moyenne générale, puisque 48 % des hommes ont eux été licenciés.<br />
Aegis
« Ainsi, dans la tranche des ingénieurs, ce sont 63 % des femmes qui ont perdu leur emploi. »<br /> Ça ne colle pas. Les femmes sont sous représentées dans l’ingénieuriec et pourtant elles ont été beaucoup plus impactees.
Aegis
Il faut lire l’article. On parle de pourcentage des femmes travaillant à tweeter par rapport au pourcentage d’hommes et ce par métier. Comment veux-tu faire plus objectif ?
paulposition
Sans rentrer dans des querelles de chiffres, ne pensez-vous pas que Musk a viré plus de femmes que d’hommes simplement par sexisme, et comme il a carrément vidé Twitter, il lui faut des gens capables/décidés/obligés de rester des jours entiers a leurs postes, sans les « contraintes » d’une vie familiale qui -pour lui- signifie que la femme doit surtout/aussi s’occuper de son foyer , et donc est moins corvéable a merci.<br /> Edit: Cette opinion est donnée a titre personnel; Je me retire du fil de discussion
Aegis
La traduction est inexacte. Ce sont des engineers. Des populations techniques avec un bachelor ou un master en computer science. Ce sont des populations 90% masculines
pjc
Casser du Elon Musk pour casser du Elon Musk, c’est décidément la dernière mode au dernier goût du jour !<br /> Alors qu’il suffit de ne pas avoir de compte twitter et de ne pas acheter de Tesla pour mettre ses actes en corrélation avec ses opinions.
Aegis
Si on part sur du subjectif, je pense qu’il a viré en priorité les femmes car il les voit comme moins productives, plus à risque de partir en congés maternité ou à s’occuper des enfants. Des stéréotypes qu’il entretient en privant les fermes de travail.<br /> Mais bon là on est dans le purement subjectif. A part les nombreux cas de femmes licenciées en congés maternité.
paulposition
@Aegis C’est en effet ce que je crois;
JeXxx
Ce n’est pas HS du tout, quand on balance des chiffres il faut qu’ils soient précis. 57% ça équivaut à combien en termes de nombre réel ? Sur quel type d’emploi ? Un emploi à majorité masculine ? Féminine ? Ces emplois en termes de nombre, qu’elle est la part de salarié dedans ?<br /> On ne sait rien de tout ça donc ce n’est que du vent. Quand des chiffres sont balancé faut des sources et les plus fines possible.
Feladan
JeXxx:<br /> On ne sait rien de tout ça donc ce n’est que du vent. Quand des chiffres sont balancé faut des sources et les plus fines possible.<br /> TU ne sais rien de tout ça donc TU penses que c’est du vent.<br /> La nuance est grande. Je le répète, les femmes pensent différemment de toi, et l’avocate également. Toi, tu as un niveau d’abstraction encore plus éloigné.<br /> Quitte à choisir entre elles et toi perso, la force du vent est plus forte chez toi ^^<br /> Concernant les « sources et les plus fines », Clubic n’est en aucun cas juge et juré. C’est un relais d’information, non d’investigation. Tout est marqué au conditionnel, comme ce sont les propos des plaignantes. Je n’y vois donc aucun problème…<br /> Mais c’est quand même dingue, dans littéralement toutes les affaires de sexisme, on retrouve des personnes avec encore moins d’informations que les plaignantes, défendre corps et âme l’accusé. On dirait que vous en faites une affaire perso.<br /> Personne n’a jugé qui que ce soit ici, on relai l’info, c’est tout …
JeXxx
Mon exemple était pour montrer que l’on peut dire n’importe quoi avec des chiffres. Mais comme tu le dis par la suite tant qu’il n’y aura pas d’informations plus précise sur ces chiffres il faut les prendre à la légère et pas les prendres premiers degré comme certaines personnes le font.
ultrabill
J’ai pas la prétention de faire des probas, j’en ai pas le niveau, je raisonne juste de façon logique. Mais je vais simplifier et tu vas m’expliquer au lieu de me m’invectiver, ok ?<br /> T’as 10 personnes : 2 femmes, 8 hommes. Tu dois virer 5 personnes ce qui donne ces possibilités :<br /> 5 hommes (100% des virés), 0 femme (0% des virés) =&gt; ~62% des hommes, 0% des femmes<br /> 4 hommes (75% des virés), 1 femme (25% des virés) =&gt; 50% des hommes, 50% des femmes<br /> 3 hommes (60% des virés), 2 femmes (40% des virés) =&gt; ~37% des hommes, 100% des femmes<br /> Je n’exprime pas les choses de manière mathématique, m’enfin on vois que t’as plus de chance de décimer la population de femmes que celle des hommes, non ?<br /> Si on considère que virer 50% du personnel féminin et 50% du personnel masculin est équitable, est-ce équitable de virer plus d’hommes (75%) que de femmes (25%) ?<br /> Encore une fois, tu m’attribue des prétention que je n’ai pas, explique donc.
JeXxx
tfpsly:<br /> Non rien à voir; la proba d’être viré ne devrait pas dépendre du sexe, et être la même pour toutes les personnes.<br /> Qui a dit que c’était par rapport au sexe hors mi les plaignantes qui n’ont pour l’instant aucune preuve concrète ? Pour l’instant ça reste des paroles en l’air tant que ça n’a pas été prouvé.<br /> Là tu juges sans aucune preuve concrètes, tu te bases que sur des dires et la justice heureusement ce n’est pas comme ça.
ultrabill
Pardon hein, j’essaie de comprendre. Si le critère de sélection n’est pas le sexe alors on a forcément 50% du personnel féminin et 50% du personnel masculin qui sautent ?
MattS32
ultrabill:<br /> Je n’exprime pas les choses de manière mathématique, m’enfin on vois que t’as plus de chance de décimer la population de femmes que celle des hommes, non ?<br /> Oui, mais parce que tu pars d’un petit échantillon. Plus l’échantillon est petit, plus les aberrations statistiques sont probables.<br /> Sur un gros échantillon (et là, c’est le cas, on parle de 3700 personnes) les aberrations statistiques deviennent de moins en moins probables, et donc, quand elles se produisent, y a plus de chances que ça soit dû à un facteur extérieur qu’à un simple hasard.
tfpsly
JeXxx:<br /> Ce n’est pas HS du tout, quand on balance des chiffres il faut qu’ils soient précis. 57% ça équivaut à combien en termes de nombre réel ?<br /> On s’en fout, ce n’est pas du tout le sujet. Le sujet est la différence de proba de se faire virer selon que l’on soit un homme ou une femme; pas la taille initiale de ces populations.<br /> Donc, si tu es toujours HS.
ultrabill
Même à 3700 personnes le résultat est le même. Avec 20% de personnel féminin tu as plus de chance de le décimer.
MattS32
ultrabill:<br /> Pardon hein, j’essaie de comprendre. Si le critère de sélection n’est pas le sexe alors on a forcément 50% du personnel féminin et 50% du personnel masculin qui sautent ?<br /> Si le critère de sélection n’est pas le sexe, plus l’échantillon est grand plus le ratio H/F dans les licenciés doit tendre vers le ratio H/F moyen dans les profils licenciés et plus le taux de licenciés chez les femmes doit tendre vers le taux de licenciés chez les hommes.
JeXxx
Des chiffres basés sur quoi ? On ne sait pas, l’article ne va pas plus loin même la source et c’est le problème de la presse aujourd’hui, on veut aller au plus vite possible pour générer du clic sans prendre le temps d’étudier le sujet.<br /> Quand on accuse quelqu’un faut apporter des peuvent et pour l’instant il n’y en a aucune. Prendre un avocat et dire ils ont viré XX% sans dire sur quoi les plaignants se bases en détails oui c’est du vent.
gemini7
Allez, encore un gros défaut à ajouter à une liste déjà trop longue de stupidités, donc il est misogyne. Bravo Mr. Musk, vous descendez encore dans mon estime, plus bas que le bas, de plus 100, vous en êtes à moins vingt. Le soi-disant génie que j’admirais, est passé au stade de gros c… Que je déteste à présent, eh oui !
tfpsly
ultrabill:<br /> Je n’exprime pas les choses de manière mathématique, m’enfin on vois que t’as plus de chance de décimer la population de femmes que celle des hommes, non ?<br /> Non. Parce que tu ne prends pas en compte le nombre de variante différentes de chacun de tes cas, ce qui fausse ton comptage.
JeXxx
Des probas basé sur des pourcentages sans détails.
MattS32
ultrabill:<br /> Même à 3700 personnes le résultat est le même. Avec 20% de personnel féminin tu as plus de chance de le décimer.<br /> Plus de chances, oui. Mais elles sont quand même ridiculement faibles…<br /> Dans ton exemple avec 100 employés dont 20% de femme, la probabilité en virant au hasard 20 personnes de virer les 20 femmes et aucun homme est de 2x10^-19. Moins d’une chance sur un milliard de milliard… (il y a 100!/(20!*80!) façon de tirer 20 employés parmi les 100, soit environ 2 milliard de milliards, et une seule de ces combinaisons correspond aux 20 femmes).<br /> Si on vire 50 personnes, la probabilité d’avoir les 20 femmes dedans est de 8.8x10^-6, soit de l’ordre de 1 chance sur 100 000 (100!/(50!*50!) combinaisons de 50 personnes parmi les 100, dont 80!/(30!*50!) combinaisons contenant 30 hommes).<br /> Et plus l’échantillon est grand, plus les probabilités de ces valeurs extrêmes tendent vers 0, tandis qu’à l’inverse les probabilités d’avoir des ratio H/F licenciés et H/F total proches sont grandes.<br /> Alors oui, dans cet exemple, c’est beaucoup plus probable de virer toutes les femmes par hasard que de virer tous les hommes par hasard (impossible, de fait, puisque le nombre de licenciés est inférieur au nombre d’hommes). Mais ça reste extrêmement improbable. Si ça arrive, ça ne peut quasiment pas être le fruit du hasard…
Wen84
Je sais pas ce que vous foutez tous de votre vie pour écrire tout ces pavés franchement…<br /> Tout ça me semble de la spéculation. On est dans le flou. Si y a un vrai scandale, ça finira par se savoir. Le truc c’est qu’en ce moment, on sort des dizaines de truc sur twitter… curieusement sur des sujets qu’on trouve aussi dans d’autres boites, mais qui passe totalement sous silence (Les gens qui passent leur vie en entreprise par exemple). De là à dire que certains cherchent des pous spécifiquement à twitter et pas ailleurs ^^
Feladan
JeXxx:<br /> Quand on accuse<br /> Sauf que Clubic n’a accusé personne.<br /> Ce sont les femmes américaines qui accusent. Et ni toi, ni Clubic, ni moi, ne savons réellement les preuves qu’elles avancent. Ce qui est logique d’ailleurs, même si certaines personnes pensent qu’il faudrait dévoiler toutes les preuves sur internet pour que tous les médias du monde les relais … Vous avez vraiment un problème avec ce concept je trouve.<br /> Je réitère, faut arrêter d’être sur la défensive non stop, quand il s’agit d’accusations de sexisme. Il y a bien plus de chance qu’il y ai d’autres preuves ou indices plutôt que l’inverse.<br /> On dirait tu es accusé personnellement là … Laisse tranquille la justice faire et regarde . Si tu suis l’affaire, tu auras au fil du temps les informations que tu recherches
TNZ
Que de digressions !<br /> Au final, il reste combien d’hommes et combien de femmes chez twitter après tous ces licenciements ? Combien y en avait il avant ?<br /> Tant qu’on a pas ces données, on peut faire dire tout et n’importe quoi à des pourcentages.
ultrabill
On est d’accord pour dire que moins un groupe est représenté, moins il est probable de taper dedans. Quand ça arrive, l’impacte sur le groupe est d’autant plus fort que le groupe est faiblement peuplé.<br /> Là on connait l’impacte sur les 2 groupes : 57% parmi les femmes, 47% parmi les hommes. Sans connaître la proportion de femmes et d’hommes sur l’ensemble du groupe c’est dur de tirer une conclusion.<br /> Autrement dit s’il y a 60, 40 ou 20% de femmes, à quel moment le résultat devient suspect ?
ld9474
Bonjour, oui si on prend la totalité. Mais certaines données sont parcellaires: Ingénieurs donc moins de 3700 assurément (et 3700 c’est pas beaucoup en fait pour avoir un bon lissage). Ensuite Ingénieur ca veut tout dire et rien dire. C’est quoi? Des devs? des managers? Des responsables de service etc. etc. Bref je trouve que les chiffres donnés ne permettent pas de conclure mais par ca donne envie d’en savoir plus indubitablement
inconnu_de_passage
Ton raisonnement « logique » est faux parce qu’il ne prends pas en compte les probabilités justement.<br /> Pour montrer à quel point ce mode de pensée est absurde, tu peux prendre les jeux d’argent comme le loto par exemple.<br /> Selon ton raisonnement « logique », les options sont juste :<br /> Perdre 1€, parce que le numéro joué était perdant<br /> Gagner 1 million d’euros<br /> Donc ça veut dire 1 chances sur 2 de gagner le gros lot ?<br /> Le bon raisonnement pour comprendre comment ça se passe consiste à décomposer la situation en plusieurs « épreuves » (c’est le mot utilisé en proba pour désigner chaque tirage au sort) pour mieux visualiser.<br /> 1ère épreuve : on choisit le 1er employé à virer parmi 8H/2F. Ça fait 20% de chances que ce soit une femme.<br /> 2ème épreuve : on choisit le 2ème employé à virer parmi ce qui reste, c’est à dire 7H/2F ou 8H/1F, en fonction du résultat de la 1ère épreuve. En pourcentage, c’est respectivement 22% ou 11% de chances de virer une femme.<br /> Du coup, en combinant les 2 épreuves, ça donne (avec des arrondis bien bourrins parce que j’ai que ma calculette de base du téléphone) :<br /> H puis H : 80% x 77.8% = 62.2%<br /> H puis F : 80% x 22.2% = 17.8%<br /> F puis H : 20% x 88.9% = 17.8%<br /> F puis F : 20% x 11.1% = 2.2%<br /> Soit :<br /> 62% de chances de virer 0 femmes<br /> 36% de charges de virer 1 femme<br /> 2% de chances de virer 2 femmes<br /> Le faible pourcentage de femmes n’augmente pas leur chances d’être virées, bien au contraire.
W_wy
Entièrement d’accord !<br /> Mais avant de conclure il me semble que beaucoup ici essayent de comprendre et je les en remercie !
tfpsly
inconnu_de_passage:<br /> Selon ton raisonnement « logique », les options sont juste :<br /> Perdre 1€, parce que le numéro joué était perdant<br /> Gagner 1 million d’euros<br /> Donc ça veut dire 1 chances sur 2 de gagner le gros lot ?<br /> C’est exactement son erreur de raisonnement; belle explication
Martin_Penwald
Note : il n’y a aucune preuve qu’il est autiste. J’ai un peu parcouru des commentaires de personnes qui se disent autistes et de spécialistes du sujet, et son comportement a très peu en commun avec celui de quelqu’un ayant le syndrome d’Asperger.<br /> Par contre, il a celui d’un gros cannard, au point de s’inventer un trouble autistique pour justifier son comportement de cannard.
ultrabill
inconnu_de_passage:<br /> Le faible pourcentage de femmes n’augmente pas leur chances d’être virées, bien au contraire.<br /> J’étais sûr de ne pas avoir écris ça mais si, t’as raison. J’ai mal exprimé ce que je pensais, désolé.<br /> Une société A composée à 80% de femmes, une société B composée à 20% de femmes. Chez A et B tu vires la moitié du personnel. Dans la société A la proportion de « femmes virées parmi les femmes » sera plus faible que la proportion de « femmes virée parmi les femmes » que dans la société B. En gros, ça a moins de chances d’arriver, mais quand ça arrive ça fait plus mal; c’est dans ce sens que je voulais dire que moins t’as de femmes plus t’as de chances de faire monter leur taux de licenciements. Ce qui est reproché à Twitter c’est d’avoir viré plus de femmes parmi les femmes que d’hommes parmi les hommes, sans connaître la proportion homme/femmes c’est difficile de tirer une conclusion. Non ?<br /> Edit, après j’arrête : sur les 3700 personnes, s’il y a 1850 hommes et 1850 femmes ce n’est pas sexiste. Si la proportion d’employées est moindre, la proportion de « femmes virées parmi les femmes » sera forcément plus élevé. Donc voilà, on a juste la conséquence mais pas les données de départ.
Korgen
Il aurait viré 57% d’hommes personne n’aurait crié au sexisme, c’est ça que vous appelez égalité ? Hypocrisie quand tu nous tiens.
tfpsly
ultrabill:<br /> Dans la société A la proportion de « femmes virées parmi les femmes » sera plus faible que la proportion de « femmes virée parmi les femmes » que dans la société B. En gros, ça a moins de chances d’arriver, mais quand ça arrive ça fait plus mal;<br /> Mouais OK : la possibilité de virer toutes les femmes en virant 20 personnes dans le cas A n’existe pas, alors que dans le cas B elle devient possible mais avec une probabilité ultra-faible.<br /> ultrabill:<br /> c’est dans ce sens que je voulais dire que moins t’as de femmes plus t’as de chances de faire monter leur taux de licenciements. Ce qui est reproché à Twitter c’est d’avoir viré plus de femmes parmi les femmes que d’hommes parmi les hommes, sans connaître la proportion homme/femmes c’est difficile de tirer une conclusion. Non ?<br /> Non. Tu es encore en train de redire « Le faible pourcentage de femmes augmente leur chances d’être virées. ».<br /> S’il n’y a pas de sexisme, le taux devraient très similaire entre les deux populations H et F (pas forcément identique, mais suffisamment proche). P(Viré / H) = P(V / F) = P(Viré), parce que les deux axes (viré ou pas ; homme/femme) devraient être orthogonaux/sans lien.<br /> Ici l’écart est très suspect.
dredd
En tous cas il dit être persuadé qu’on vit dans une simulation. Si c’est pas la meilleure excuse pour laisser s’exprimer sans retenue ses traits de sociopathe ça. Evidemment que t’en a plus rien à foutre de l’autre quand de toute façon rien n’est réel, tout est une simultaion que nous ne contrôlons pas. Tu peux alors penser « objectivement » (aka comme un sociopathe, c’est à dire quelqu’un qui se tape des conventions qui régissent les groupes sociaux, des sentiments et de l’intérêt des autres).
Martin_Penwald
Est-ce qu’il l’a fait ?
keyplus
esperons qu il a gardé les femmes de ménages sinon bonjour la poussiere
MattS32
ultrabill:<br /> Edit, après j’arrête : sur les 3700 personnes, s’il y a 1850 hommes et 1850 femmes ce n’est pas sexiste<br /> Dans ce cas, ça dépend de la proportion d’hommes et de femmes dans l’ensemble de l’entreprise… Un ratio H/F de 50/50 dans les licenciés, ça n’est pas sexiste seulement si ce ratio H/F est aussi de 50/50 dans l’ensemble des employés (en pondérant sur les postes si certains postes subissent une plus grande proportions de licenciement que d’autres).<br /> 50/50 dans les licenciements si à la base il y a quelque chose entre 45/55 et 55/45, c’est normal. Si par contre à la base y avait du 80/20 ou du 20/80, 50/50 dans les licenciés ça peut laisser supposer que le sexe a été un facteur prépondérant dans le choix des licenciés.
thurim
On peut en débattre des heures, tout ce que je vois, c’est que l’article ne fournis clairement pas assez d’information pour pouvoir se faire une avis (qu’il soit en bien ou en mal) concernant cette news.<br /> On a pas la répartition par poste des sexes, pas la séniorité en fonction des sexes, aucune info sur la distinction entre les licenciements et les départs « volontaires » (notamment ceux qui n’ont pas voulu de la culture hardcore, ce que je trouve compréhensible à titre perso).<br /> Bref, on a juste un bout de chiffon, et on cherche à savoir si le costume est bien ajusté au modèle.
ultrabill
Bingo. Vu qu’on ne connait pas proportion homme/femme à la base…
MattS32
Oui, mais ça c’est un problème dans ton exemple, où tu parles de la proportion hommes/femmes dans les licenciés…<br /> Les chiffres de l’article parlent de la proportion de licenciés parmi les femmes et de licenciés parmi les hommes. Et là pour voir que les taux sont statistiquement anormaux, il n’y a pas besoin d’avoir la proportion homme/femme à la base…<br /> Des chiffres statistiquement normaux sur les proportions de licenciés parmi les femmes et parmi les hommes, ce sont des chiffres quasi égaux pour un même profil.<br /> Là on voit que ça diverge sur l’ensemble (ce qui peut se justifier par des différences de ratio H/F selon les profils de postes et un plus fort taux de licenciements sur les profils où le ratio H/F est plus élevé), mais en plus que sur un profil plus précis ça diverge encore plus (et ça, c’est bien plus difficile à justifier…).
tfpsly
thurim:<br /> tout ce que je vois, c’est que l’article ne fournis clairement pas assez d’information pour pouvoir se faire une avis<br /> Si, à condition de comprendre le fonctionnement des statistiques.
Wen84
'mais en plus que sur un profil plus précis ça diverge encore plus (et ça, c’est bien plus difficile à justifier…)." =&gt; Ben non parce que justement, ce n’est pas spécialement précis, mais bon à force d’écrire des pavés, on peut justifier n’importe quoi :s<br /> Après moi y a une chose dont je suis presque certain, au delà du sexe : Elon Musk a du faire virer en priorité des gens qui étaient des « opposants » à sa vision.
taist
risque = mauvais et chance = bon, donc elle ont plus de risque de se faire virer !
TotO
Vous interprétez. Il a raison de penser nombre et non pourcentage.
inconnu_de_passage
Ok, donc en fait tu as pas compris les chiffres donnés dans l’article, du coup, je reformule ça.<br /> Il y a donc 5 nombres donnés sur la 1ère vague de licenciements lancée par Musk peu de temps après sa prise de contrôle :<br /> Total d’environ 3700 personnes licenciées (Clubic à écrit « 3700 et quelques » alors que la source dit « environ »).<br /> 57% des femmes employées par Twitter ont étés virées.<br /> 47% des hommes employés par Twitter ont étés virés.<br /> Dans le groupe de femmes qui avaient des « engineering roles »* , c’est 63% des femmes qui ont étés virées.<br /> Dans le groupe des hommes qui avaient le même poste, c’est 48% des hommes qui ont étés virés.<br /> * : Honnêtement, je sais pas comment traduire ça, mais je suppose que ça regroupe tous les rôles « techniques » de développeur, d’admin système etc, et que ça exclus toutes les fonctions un peu annexes genre RH, marketing et management.<br /> Avec une petite résolution d’équations à 2 inconnues sur les 3 premiers nombres, on peut en déduire quelques détails de plus :<br /> Population totale : 7400 employés avant la vague de licenciements<br /> 5180 hommes avant, 2745 après (47% de licenciements)<br /> 2220 femmes avant, 955 après (57% de licenciements)<br /> Avant la vague, il y avait 30% de femmes dans l’effectif.<br /> Après la vague, il y a 25.8% de femmes restantes dans l’effectif.<br /> La vague de licenciements contient 34.2% de femmes, soit un excédent de 14% par rapport à la répartition H/F d’avant le licenciement.<br /> Là on parle pas de faire 3 lancers de pièces et de noter nombre le piles qui sortent de suite. En proba, plus il y a d’épreuves, et plus les résultats se centrent sur la moyenne attendue. Avec 3700 épreuves (licenciements), c’est hautement improbable d’en arriver à une aberration statistique de 57% de femmes licenciées au lieu du 50% attendu.<br /> Pour le groupe restreint des « rôles d’ingéniérie », je peux pas trouver les mêmes détails, parce qu’on ne sait pas combien de personnes sont dans ce groupe, mais le principe reste le même, le chiffre donné dans l’article se suffit à lui-même pour montrer que c’est une aberration, et elle est encore pire, vu que c’est 26% d’écart par rapport aux 50% attendus.<br /> Après, malgré tout ça, ces chiffres ne prouvent pas directement qu’il y avait réellement une intention sexiste dans la vague de licenciement, ça montre juste que le résultat est biaisé en défaveur des femmes.<br /> Les licenciements étaient probablement basés sur un critère ou une agrégation de critères. Avec tous les critères imaginables en entreprise chez les Américains, je pense que c’est assez facile de prendre (intentionnellement ou non) quelques critères qui ont l’air neutres au premier abord, mais qui jouent en fait en défaveur des femmes. Par exemple l’utilisation de jours d’absence pour garder des enfants malade ou le fait de travailler au temps partiel.
tfpsly
TotO:<br /> Vous interprétez. Il a raison de penser nombre et non pourcentage.<br /> Non
TotO
C’est pas votre truc les math…<br /> Il a viré 2435 hommes (47%) et 1265 femmes (57%).<br /> Donc deux fois plus d’hommes que de femmes ont perdu leurs emplois.
tfpsly
TotO:<br /> Donc deux fois plus d’hommes que de femmes ont perdu leurs emplois.<br /> Phrase qui ne veut rien dire si on ne compare pas au ratio de population H/F initiaux. Erreur qui est absente si on regarde directement les ratios… comme présentés dans l’article.
inconnu_de_passage
JeXxx:<br /> Combien de femmes et d’hommes en termes de pourcentage y avait-il avant ? Parce que on peut dire n’importe quoi avec les chiffres.<br /> Ça se calcule assez facilement en fait, il y a tout ce qu’il faut pour retrouver les nombres qui t’intéressent.<br /> Je tag aussi @PaowZ @TNZ qui posaient plus ou moins la même question.<br /> Données de base :<br /> Environ 3700 personnes licenciées<br /> La moitié de l’effectif a été licencié<br /> 57% des femmes employées par Twitter ont étés virées.<br /> 47% des hommes employés par Twitter ont étés virés.<br /> Résolution d’une équation à 2 inconnues en considérant que « la moitié » ça vaut exactement 50% des salariés :<br /> 7400 salariés avant la vague de licenciements<br /> 5180 hommes avant la vague de licenciements<br /> 2220 femmes avant la vague de licenciements<br /> Et à partir de là, on peut compléter facilement le tout :<br /> 7400 salariés avant, 3700 licenciements (50%), 3700 après<br /> 5180 hommes avant, 2435 licenciements (47%), 2745 hommes après<br /> 2220 femmes avant, 1265 licenciements (57%), 955 femmes après<br /> Répartition H/F : 30% de femmes avant, 34.2% parmi les licenciées, il reste 25.8% de femmes après. Si les licenciements n’étaient biaisés en défaveur des femmes, ce serait le même chiffre avant/pendant/après, donc ça montre bien que ça touche plus sévèrement les femmes.<br /> thurim:<br /> aucune info sur la distinction entre les licenciements et les départs « volontaires » (notamment ceux qui n’ont pas voulu de la culture hardcore, ce que je trouve compréhensible à titre perso).<br /> Les nombres données correspondent à la vague de licenciements qui visait à se débarrasser de 50% des employés.<br /> Ça n’inclue donc pas les départs volontaires, qui peuvent être :<br /> ceux qui ont posé leur démission d’entrée de jeu parce qu’ils n’avaient pas confiance en Musk avant même qu’il commence à agir<br /> ceux qui ont posé leur démission en solidarité avec les 50% de personnes virés lors de la vague de licenciement évoquée ici<br /> ceux qui ont refusé les nouvelles conditions de travail hardcore un peu plus tard<br /> Ça n’aurait aucun sens de porter plainte pour licenciement abusif quand il s’agit de départs volontaires.<br /> Pour les conditions hardcores, c’est pas vraiment un licenciement ou une démission, mais c’est un refus de signer un avenant de contrat. Dans ce cas les personnes concernées pourraient essayer de porter plainte pour dire que le nouveau contrat est illégal, mais pas pour un licenciement abusif.<br /> Maraut:<br /> Je n’ai pas bien compris:<br /> le titre du paragraphe : «57 % des femmes congédiée»<br /> puis dans le teste<br /> «…57 % de femmes employées avant l’arrivée du patron…»<br /> Si, la phrase est claire.<br /> Il y avait environ 2220 femmes employées chez Twitter avant que Musk n’en prenne le contrôle.<br /> Puis, il a lancé une vague de licenciement pour se débarrasser de la moitié de la masse salariale, et en résultat 1265 femmes ont étés virées, soit 57% des femmes employées avant l’arrivée de Musk.
TotO
Tu ne comprends pas, c’est différent…
tfpsly
Non la différence est que je comprends le sujet de l’article pour ne pas répondre HS.
ultrabill
Merci pour ces détails.<br /> Et surtout un grand merci pour ta conclusion sur les critères de sélection.
Pronimo
Les Femmes d’abord comme on dis!
Alexandre_H1
Il a gardé les ingénieurs en priorité je pense, des gens qui produisent de la valeur, en général ces postes sont majoritairement masculins.<br /> Il n’est donc pas étonnant que plus de femmes se soient faites virer. Faut arrêter de chercher du scandale de partout. Si les femmes étaient majoritaires dans les équipes de devs il y aurait eu plus d’hommes virés.
MattS32
Alexandre_H1:<br /> Il a gardé les ingénieurs en priorité je pense, des gens qui produisent de la valeur, en général ces postes sont majoritairement masculins.<br /> Il n’est donc pas étonnant que plus de femmes se soient faites virer.<br /> Sauf que comme le précise l’article, chez les ingénieurs les chiffres de licenciements sont encore plus déséquilibrés en défaveur des femmes…
tfpsly
Alexandre_H1:<br /> Il a gardé les ingénieurs en priorité je pense, des gens qui produisent de la valeur, en général ces postes sont majoritairement masculins.<br /> Il n’est donc pas étonnant que plus de femmes se soient faites virer.<br /> Si tu avais lu l’article, tu aurais vu qu’il n’est que à propos des ingénieurs. Donc, réponse HS.
inconnu_de_passage
Plus j’y repense, et plus je me dis que dans le fond, Musk s’en tape probablement complétement de ce que les gens ont entre les jambes (ou dans leur tête pour ceux qui sont en situation de dysphorie de genre).<br /> Lui, tout ce qui l’intéresse, c’est d’avoir des gens corvéable à merci, qui sont très productifs et qui lui vouent une admiration sans faille.<br /> Et du coup un ou plusieurs critères utilisés pour séparer le bon grain de l’ivraie ont surement tapé sur un point que la culture/société associe davantage aux femmes.<br /> Mais après, le fait que ce soit intentionnel ou non ne change rien au résultat qui est bel est bien biaisé en défaveur des femmes, donc il vas devoir expliquer ça devant la justice et réussir à convaincre que le biais est justifié par des critères bien objectifs et indiscutables. Et à mon avis, c’est pas gagné d’avance, et ça vas surement se régler à l’amiable en dehors des tribunaux.
Palou
inconnu_de_passage:<br /> et plus je me dis que dans le fond, Musk s’en tape probablement complétement …<br /> Musk ne va pas sur Clubic à vrai dire, il s’en tape « aussi » de ce que pensent les français à son sujet
TNZ
Mouais, mais tu déroules ta démo avec des hypothèses non confirmées.<br /> Pour discuter sainement, il faut les chiffres brutes (tous) et surtout ne pas faire d’hypothèses (de répartition par exemple).
inconnu_de_passage
C’est quoi les hypothèses non confirmées ?<br /> Environ 3700 licenciements ? 50% de gens virés ? Les pourcentages d’hommes/femmes affectés ?<br /> Toutes ces données de départ sont des chiffres certes arrondis, mais bien réels.<br /> Les chiffres que j’en déroule après, c’est une conséquence mathématique directe, ça n’a rien d’hypothétique.<br /> Le but de mon calcul c’est de montrer que les chiffres que tu cherches pour mieux te représenter le problème sont facilement retrouvables, ils ne sont juste pas fournis dans la source pour faire un texte plus court parce qu’ils sont redondants et que de toute façon les seuls chiffres importants pour montrer le biais c’est le pourcentage de personne affectées par genre (47% d’hommes touchés vs 57% de femmes touchées).<br /> C’est un peu comme si tu décris un carré : tu dis juste que c’est un carré de 2cm de côté, ça sert à rien de donner la taille de chacun des 4 côtés. Ou pour un triangle rectangle, tu donnes juste 2 longueurs et le théorème de Pythagore permet de retrouver facilement la 3ème.<br /> Si le truc qui te gènes c’est les arrondis, tu peux assez facilement refaire les mêmes calculs avec des fourchettes de valeurs, genre « environ 3700 » ça veut dire « entre 3650 et 3750 », mais ça vas pas changer grand chose au résultat final.
dredd
Non mais c’est absolument ça hein. C’est un sociopathe au sens stricte. Il ne vois pas ça en terme de sexe contre sexe (ce n’est pas sale) mais de resources, de rapport risques/cûts/gains etc. Et à ce jeux, dans une boite comme Twitter, les femmes partent perdantes. C’est pour ça d’ailleurs qu’il y a dufférentes lois et règles qui permettent aux femmes d’allier leur condition de femmes (je rappel au reste de l’humanité qu’on ne sait toujours pas faire des enfant entre hommes, juste au cas où) et un vie professionnelle.<br /> Bref, comme je l’ai écrit plus haut dans mes posts, ses critères sont « objectifs » dans sa tête. Sauf que la société n’est pas régies que par des règles « objective » de rentabilité et d’efficacité, sinon on ferrait de l’engrais avec la moitié des enfants.
TNZ
inconnu_de_passage:<br /> en considérant que la vague de licenciement à touché exactement 50% des salariés<br /> Le problème est là. Tu émets une hypothèse … donc ce n’est pas la réalité. Si tu arrives à obtenir le pourcentage home/femme AVANT, là on aura de meilleures bases pour causer. Tant qu’il y a de l’hypothétique, on est à côté de la question.
tfpsly
TNZ:<br /> Le problème est là. Tu émets une hypothèse …<br /> Il a repris les chiffres (très arrondis) donnés par les journalistes, ce n’est pas son hypothèse.<br /> Si tu suis son calcul, ces taux de personnes virés et de rapport H/F ne changent pas la sur-représentation des femmes dans les personnes virés.<br />
TNZ
Lors d’une démonstration, en introduisant une information non factuelle (il considère que…) , tu peux ajuster les résultats et leur faire dire ce que tu veux.<br /> En tant que lecteur, je m’arrête dès que l’information non factuelle apparaît. Toutes affirmations qui viennent ensuite dépendent de cette information non factuelle et sont donc potentiellement inexactes.<br /> PaowZ et moi même avons demandé des chiffres exacts.
inconnu_de_passage
Mea culpa. J’ai vu tellement d’articles passer sur le fait que Elon Musk virait « la moitié » de l’effectif que j’ai oublié de le re-préciser dans les données de base.<br /> L’hypothèse dans la phrase que tu cites, ce n’est pas le fait qu’il ait viré la moitié des gens, l’hypothèse c’est de dire que la moitié vaut exactement 50% plutôt qu’un arrondi un peu grossier d’une valeur réelle comme 48.5% ou 53.9%, parce que ça simplifie grandement les calculs.<br /> Si tu t’arrêtes là dessus, tu aurais du t’arréter avant sur le « environ 3700 » que j’ai repris en tant que 3700 tout pile dans mon calcul, parce que c’est exactement le même genre d’approximation. Et encore le 50% à de bonne chances d’être bien net, parce que quitte à virer la moitié des gens autant le faire bien, alors qu’un effectif à 4 chiffres il y a assez peu de chances que ça se finisse en 00.<br /> Mais encore une fois, ça ne change rien au résultat, tu peux refaire les calcul avec n’importe quelle valeur approximative, tu arriveras toujours au même résultat : les femmes ont étés proportionnellement plus impactées que les hommes par la vague de licenciement, c’est indiqué clairement par le 47% vs 57% qui est donné dans l’article.<br /> Après, on peut re-faire le calcul en prenant des inconnues au lieu de choisir 3700 employés virés et 50% de licenciements, et à la fin un coup de force brute en testant toutes les valeurs dans une plage réaliste pour voir ce que ça donne.<br /> Pour le nombre d’employés virés, en partant de « environ 3700 », ça fait une plage de 3650 à 3750, sinon ça aurait été à la place « environ 3600 » ou « environ 3800 ».<br /> Pour le pourcentage d’employés virés, en guise de moitié j’ai initialement testé entre 40% et 60% (dans certains cas l’équation est insoluble et donne des nombres négatifs d’employés).<br /> Dans tous les cas, la répartition H/F voit le nombre de femmes baisser après la vague de licenciement, ce qui reste parfaitement cohérent, puisque les femmes ont étés plus virées que les hommes.<br /> EDIT : Formules de calcul à mettre dans un tableur pour reproduire mon calcul.<br /> Avec la ligne 1 qui contient les pourcentages exacts de licenciements pour faire « la moitié », et la colonne A qui contient les nombres exacts de personnes licenciées.<br /> La formule est pour la cellule B2, à répliquer dans toutes les autres cellules qui vont bien.<br /> 1er onglet : nombre de femmes avant licenciement : 10*(B$1-0.47)*$A2/B$1<br /> 2ème onglet : nombre d’hommes avant licenciement : $A2/B$1-'Sheet1'!B2<br /> 3ème onglet : nombre de femmes après licenciement : 'Sheet1'!B2*(1-0.57)<br /> 4ème onglet : nombre d’hommes après licenciement : 'Sheet2'!B2*(1-0.47)<br /> 5ème onglet : pourcentage de femmes parmi les employés avant les licenciements : 'Sheet1'!B2/('Sheet1'!B2+'Sheet2'!B2)<br /> 6ème onglet : pourcentage de femmes parmi les employés après les licenciements : 'Sheet3'!B2/('Sheet3'!B2+'Sheet4'!B2)<br /> 7ème onglet : baisse du pourcentage de femme suite aux licenciements : 'Sheet6'!B2-'Sheet5'!B2
EricARF
Pour un homme qui soutient le parti républicain américain sur la seule base de ses réductions d’impôts, ça ne m’étonne pas. Depuis un certain temps, ses frasques deviennent de plus en plus visibles.
paulposition
@tous: Merci de revenir au sujet; Ces démonstrations mathématiques sur les probabilités et les pourcentages sont certes intéressantes, mais s’éloignent quand même un peu du post, et ces « querelles de chiffres » peuvent finir par lasser les lecteurs. <br /> Merci pour votre compréhension
inconnu_de_passage
C’est quoi le sujet au juste ?<br /> L’article présente une accusation de discrimination lors d’une vague de licenciement.<br /> Ça aurait annoncé vaguement sans aucun chiffre, les misogynes habituels seraient venu protester que l’accusation est du flan qui repose sur rien.<br /> Mais il y a des chiffres qui montrent bien qu’il y a un biais.<br /> Donc à la place, c’est l’argument « oui mais les chiffres c’est n’importe quoi, on leur fait dire ce qu’on veut » qui ressort, en prétextant qu’il manque certaines données pour mieux comprendre la situation.<br /> Avec 2-3 calculs, on trouve facilement les données manquantes réclamés par ces messieurs, et on voit bien qu’on en retombe sur l’accusation d’origine : les licenciement étaient bel et bien biaisés en défaveur des femmes.<br /> Du coup, je vois pas en quoi ça s’éloigne du sujet ?<br /> Je peux comprendre l’aspect lassant pour les lecteurs (même si je doute que les moins motivés seraient allés au bout des 105 commentaires de toute façon), mais ce n’est pas moins lassant que les autres qui débitent des âneries et des fausses vérités pour essayer de convaincre que le sexisme n’existe pas. Je me serais d’ailleurs jamais embêté à faire ces calculs s’il n’y avait pas l’argumentaire d’en face : j’avais bien compris l’article à la 1ère lecture, c’était pas la peine d’aller de faire des calculs pour retrouver les données redondantes.
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