Door Corina Koolen
Toen ik de afgelopen week promoveerde, stond mijn onderzoek beschreven in de grote kranten. De Volkskrant, NRC, nrc.next en Het Parool besteedden er aandacht aan. Dat waren mooie stukken; ik vind het uiteraard belangrijk dat mijn onderzoek benaderbaar is en dat het iets toevoegt aan het publieke debat.
Aan de andere kant is er nu één ding dat blijft wringen. Waarvan ik vrees dat het een indruk wekt die ik niet wil achterlaten. Dus vandaar dat ik dat even wil rechtzetten. Het lijkt misschien alsof ik met mijn computationele methodes bewijs dat er geen verschillen zijn tussen de werken van vrouwelijke en mannelijke literaire auteurs. Dat ligt in de werkelijkheid wat genuanceerder. Omdat ik niet verwacht dat iedereen nu daadwerkelijk mijn proefschrift gaat lezen – het is nogal een dik boek – zal ik hier even samenvatten wat heb gevonden.
De computer en genderverschillen
Uit het onderzoek dat ik met mijn collega Andreas van Cranenburgh deed, komen twee belangrijke punten naar voren. Eén. Als je de computer laat raden, op basis van de 401 bestsellers die wij onderzochten in The Riddle of Literary Quality, of de auteur van een roman een vrouw of een man is, dan lukt dat best aardig. In die lijst zitten ongeveer evenveel vrouwelijke als mannelijke auteurs en bevat literaire fictie, spannende boeken en romantiek. Maar als je dezelfde computer daarna 50 genomineerden voor de Libris Literatuur Prijs en AKO Literatuurprijs laat raden, dan zie je dat dat een stuk minder goed lukt. Met andere woorden: veel ‘genderverschillen’ in fictie worden meer door genre veroorzaakt dan door het gender van de auteur. Dat betekent niet dat er geen verschillen te vinden zijn tussen de vrouwelijke en mannelijke auteurs in die 50 romans.
Verschil én grote overlap
Dat brengt me bij punt 2. We onderzochten de verschillen die de computer vond voor de vrouwelijke en mannelijke auteurs, en zagen het volgende. Ja, je vindt wel wat verschillen. Maar: die worden mede veroorzaakt door outliers, dus enkele romans die veel meer gebruik maken van een bepaald onderwerp of stijl dan de andere romans. We lieten de computer (min of meer) onderwerpen identificeren in de romans. Dan zie je dat een onderwerp met militaire woorden sterker voorkomt bij mannelijke auteurs dan bij vrouwelijke auteurs. En een onderwerp dat te maken heeft met gezinsleven meer bij vrouwelijke auteurs.
Maar als je dan gaat kijken hoe elk van de romans scoort op die onderwerpen (zie figuur hieronder), dan zie je het volgende: er zijn een paar romans door mannelijke auteurs die dat militaire onderwerp veel gebruiken. Er zijn een paar romans door vrouwelijke auteurs (en 1 mannelijke auteur) die dat gezinsleven onderwerp veel gebruiken. De rest van de romans is een grote brei die je niet uit elkaar kunt trekken. En de meeste romans door mannelijke auteurs (23 van de 26) gebruiken het gezinslevenonderwerp méér dan het militaire onderwerp. De gemiddeldes over de groepen worden dus voor een belangrijk deel uit elkaar getrokken door een paar extreme scores.
Plot van twee onderwerpen die de computer identificeerde in ons corpus. Er zijn uitschieters die met gender correleren, maar ook een grote overlap.
Mijn conclusie: doordat we graag de verschillen benadrukken, en niet naar de overlap kijken, wekken we de indruk dat het gat tussen vrouwelijke en mannelijke auteurs groter is dan die daadwerkelijk is. En gaan we van alles ophangen aan die verschillen, waardoor we in stereotypen dreigen te gaan denken. Maar dat betekent dus niet dat verschillen volledig ontbreken.
Lezen met minder vooroordelen
Dat is wat mij betreft ook helemaal niet wenselijk of nodig – ik beargumenteer juist dat de vrouwelijke auteur met minder vooroordelen gelezen zou moeten worden, dat onderwerpen die men graag als ‘vrouwelijk’ bestempelt niet als minder literair gezien zouden moeten worden, omdat ze minder gemakkelijk exclusief aan dat vrouwelijke gender gekoppeld kunnen worden dan je zou denken. Dat we niet in de gaten hebben hoezeer we gender meenemen in het lezen en beoordelen van romans door vrouwen én mannen. Misschien is dit voor sommigen lood om oud ijzer, maar voor mij als wetenschapper is het een belangrijke nuance, dus wilde ik dat graag even preciezer neerschrijven.
Dit stuk stond in iets andere vorm eerder op Corina Koolens eigen website.
Dit had voorkomen kunnen worden. Outliers verhogen de variantie en verlagen het veronderstelde effect van H1. Leerboek statistiek.
Deze opmerking neem ik terug. De meting is van een heel andere orde.
Na enige toelichting via de links gelezen te hebben vind ik het toch jammer dat dit Utrechtse onderzoek niet is begonnen met eens kijken wat er te halen valt uit dat leuke boek met de titel “Je weet niet wat je leest”, stukje literatuur of stukje lectuur?
Maar… maar… maar… waarom noemen jullie haar consequent Corine, in plaats van Corina? En waarom zit er onder de link naar ‘haar eigen website’ gewoon jullie eigen artikel verstopt? Waarom moet ik nieuwsgierig als ik ben naar die site zelfs met LinkedIn en Google niet verder komen omdat er ook een Corine bestaat die schrijft? Grappig genoeg wordt in alle artikelen waarnaar jullie linken de naam wel correct gespeld, las niemand die?
Wie streng is valt zich een buil over het zinnetje ‘Lezen met minder vooroordelen’. Het lijkt ook bijna wel of dat een van de drijfveren is van de onderzoekster en haar collega. Psychologen kruipen nu langzaam uit de kuil ‘Hier, kersenplukken!’ waar men jarenlang in was gevallen. Voorzichtig aan, literatuuronderzoekers!
Mijn collega’s van het nrc hadden er een raar soort opiniestuk van gemaakt: vrouwelijke auteurs worden ten onrechte minder gunstig beoordeeld. Kan heel goed zijn dat dat zo is, het zou me niks verbazen, maar het proefschrift bewijst dat toch niet? Om dat te bewijzen zou je de literaire waarde moeten kunnen meten, maar dat kan niet, of je zou literaire waarde op een heel ongebruikelijke manier moeten definieren, of vergis ik me nu, zie ik iets over het hoofd?