作者： Gina Rippon 來源：newsweek.com
很多人都在尋找證據，試圖證明男人和女人在學習、說話、解決問題和看地圖等事情上的思考方式都不同，而他們常常認為，這些問題的答案就藏在大腦掃描之中。我們很容易理解其中的原因。不論你是要提倡男女分校，還是要試圖論證軍隊裡的男女應該分開訓練，只要進行一次大腦掃描，你就會發現，男性和女性的大腦掃描圖裡，被標註為亮色的部分有很大不同——而這就潛在地支持了你的觀點。
在關於男性和女性大腦的持續論戰中，神經科學的力量早已被充分利用。不論是市場營銷者們、政治家們還是各種利益團體，這些對兩性區別作出假設的人們，都對參考「最前沿的神經科學」充滿了熱情，並不斷用其結論支持自己的觀點。
大腦的區別是兩性存在不同或不平衡的根本原因——這樣的觀點已經存在了很久。早在18世紀，科學家們發現，女性的大腦平均比男性的大腦輕五盎司左右——而這一發現立刻就被解讀為女性的大腦比男性的大腦低等。從那時候開始，女性的大腦就一直被拿來稱重、度量，被人們拿來支持自己的結論。而一種叫作「生物決定論」的觀點又進一步鞏固了這種想法——生物學上的不同反映出自然規律，而這種自然規律和社會的幹預無關。
不幸的是，這種情況今天還在發生。「神經學上的性別歧視」即是聲稱男性和女性的大腦有所不同，並以此解釋女性「不如」男性、或不適合擔任特定角色的原因。通過檢測大腦特定區域內和性別有關的大腦活動——例如同情心、學習語言的能力、空間處理能力等——這些研究者們樂於看到這種神經學上的性別歧視愈演愈烈。這些「歧視」包括，男性更富有邏輯，女性更擅長語言或撫養孩子等等。
性別的差異只在一定範圍內存在大腦成像技術同時也為大腦活動提供了越來越詳細的分析，讓研究者們能接觸到巨大的資料庫。人們同時發現，事實上，大腦的結構可以被不同的經歷所改變，那些與性別有關的部分也是如此。這個發現說明了「生物決定論」是存在問題的。人們在比較大腦的特徵時除了考慮性別，也需要考慮其他的變量，例如教育、經濟狀況、社會地位等等。
女人來自金星，男人來自火星——這個一直以來被人們所接受的觀點需要被重新思考。心理學家們也開始證明，很多我們認為專屬於男性或女性的心理特質事實上只在一定範圍內存在。一項最近的研究對幾項被認為是男性/女性的行為特徵進行了回顧，研究顯示，它們並不分布在兩個各自存在、不重疊的類別裡。甚至連男性被認為較為出色的空間認知技巧——這一被人廣為認知的優勢——也被發現隨著時間的流逝越變越小，甚至有消失的趨勢。而在某一些文化中，情況甚至是相反的。
研究的結論還不止於此。將大腦分為「男性的」和「女性的」，這種做法被發現是有缺陷的。一項最近發表的研究顯示，每個大腦事實上都是很多不同的圖案組成的馬賽克拼圖，其中一些圖案更常在男性的大腦裡找到，而另一些更常在女性的大腦裡找到。但沒有一種圖案能被形容為專屬於男性或女性的。
但是那種關於性別神經學的陳詞濫調並沒有就此消失。每一個人都喜歡兩性的大腦天生不同的故事，尤其是一個可以通過大腦掃描圖來說明的故事。書、廣告、報紙文章和社交媒體都抓住這樣的故事不放——即使這些故事一經發布就會受到質疑。
這種平民主義的神經科學通常是基於一套有缺陷的模型，描述大腦成像技術所能做到的事。它傾向於把大腦成像技術描述成一種「實況紀錄片」，能對大腦的結構和功能提供實時的呈現。但事實上，大腦地圖是一連串圖像處理和複雜的數據處理的終端產品，是為強調區別而特別設計的。它們沒辦法告訴我們，某一個大腦在某一種特定的情況下會做什麼。
對付「神經學垃圾」我們大可以責怪媒體和營銷行業把這種打著神經科學幌子的性別歧視帶給了大眾，但這種「神經學垃圾」往往在神經影像領域內部持續存在著。研究者們在設計實驗及選擇實驗對象時總是疏於把其他各種各樣的變量考慮在內。諸如「基本的」或者「深刻的」這樣的術語總是出現在各種研究性別差異的論文摘要裡，即使你仔細看一眼數據表就會發現，數據能夠支持的影響微乎其微，結果也並不顯著。
女性更富有創造力，而男性更擅長邏輯思考——這也是一個常見的誤解。還有一些研究者們拿來一些過時的典型性別差異來做文章。舉個例子，他們假設男性的空間認知能力優於女性，或女性的語言能力強於男性，而這些結論並未在研究時的大腦掃描階段被驗證過。這種做法的科學性值得質疑，除此之外，他們還對這種「神經學垃圾」做出了回饋，並且繼續提倡這種信仰——雖然「真相」讓人感到不爽，但男性和女性差異不可改變。
我們對這種打著神經學旗號的性別歧視提出挑戰，並譴責了這種做法，但這並不是為了否認兩性之間存在差別。舉個例子，關於精神健康的研究發現，男性和女性在抑鬱、注意力缺陷多動症及孤獨症的發病率上有很重要的區別。而承認這種區別可能是尋找適當療法的關鍵。
但是，我們現在已經知道，把大腦分為「男性的」和「女性的」的做法是有缺陷的，而那些以性別為基準的心理學上的差別也是不合乎標準的，我們應該停止以生物學上的區別來對大腦進行二元分類的做法。也許要挑戰這種存在已久的觀點並不容易，但我們可以讓科學家、媒體和公眾先意識到這個問題。
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