Анализ гендерного неравенства в мире
Описание
Проблема гендерного неравенства существовала в мире на протяжении многих веков и продолжает оставаться актуальной в современном обществе.
В своём анализе я использовала датасет Gender Inequality Index (GII), представленный на платформе Kaggle (1). Датасет посвящён индексу гендерного неравенства. Индекс учитывает три показателя — репродуктивное здоровье, права и возможности, место на рынке труда. Чем ниже значение индекса, тем выше уровень гендерного равенства в стране. Датасет содержит информацию по 10 показателям, влияющим на формирование GII в 194 странах мира.
Типы графиков: [1] Столбчатая диаграмма [2] Диаграмма размаха [3] Диаграмма рассеяния с линией регрессии [4] Круговая диаграмма [5] Столбчатая диаграмма [6] Сгруппированная гистограмма
Этапы работы
Стилистика
В качестве стилистики я выбрала сдержанные сине-сиреневые оттенки, а также шрифт Space Grotesk, чтобы отразить серьёзность анализируемой проблемы.
Импорт библиотек
Для начала работы я импортировала все необходимые библиотеки и модули.
Добавление шрифтов
Затем загрузила шрифты в директорию проекта и задала им названия ’prop1′ и ’prop2′.
Объединение двух датасетов
Для анализа мне необходимо было разделить страны на континенты, но в выбранном мной csv файле нет этого разделения, поэтому с помощью ChatGPT я создала второй датасет с таким же списком стран и соответствующими им континентами, а потом объединила их в один DataFrame, после чего приступила к построению графиков.
[1] Топ-50 стран по гендерному равенству
Эта столбчатая диаграмма помогает наглядно увидеть 50 стран с самым высоким уровнем гендерного равенства в мире. Чем ниже значение индекса гендерного неравенства (ось Y), тем выше уровень равенства в стране.
[2] Распределение индекса гендерного неравенства по континентам
Диаграмма размаха позволяет увидеть ключевые характеристики распределения данных и оценить медиану, разброс данных и обнаружить выбросы.
Построенный график позволяет наглядно увидеть, что самое низкое значение индекса гендерного неравенства принадлежит одной из стран Европы. Интересно отметить, насколько большой разброс значений GII в Азии — от одного из самых низких до самого высокого в мире.
[3] Соотношение уровня подростковых беременностей со средним между мужчинами и женщинами уровнем среднего образования
Эта диаграмма рассеяния с линией регрессии позволяет отследить соотношение уровня подростковых беременностей со средним между мужчинами и женщинами уровнем среднего образования. Благодаря линии регрессии легко выявить обратно пропорциональную зависимость: чем выше в стране процент людей, получивших среднее образование, тем ниже процент подростковых беременностей.
[4] Процентное соотношение доли занимаемых женщинами мест в парламенте по континентам
Построенная мной круговая диаграмма наглядно демонстрирует процентное соотношение доли женщин, занимающих ключевые позиции в парламенте, в зависимости от континента. Так, наибольшее представительство женщин во властных структурах наблюдается в Австралии. На втором месте — Европа. Наименьшее количество женщин, занимающих руководящие должности, приходится на страны Океании.
[5] Средний индекс гендерного неравенства (GII) по континентам
Диаграмму средних значений индекса гендерного неравенства на разных континентах я решила построить, чтобы сравнить с предыдущей [4]. Мне стало любопытно, как представительство женщин в структурах власти соотносится с индексом гендерного неравенства.
Интересно, что по вхождению женщин в парламент Азия находится на предпоследнем месте, сумев обойти лишь Океанию. Однако по средним значениям индекса гендерного неравенства азиатские страны оказались на третьем месте, обогнав Африку и Северную и Южную Америку. В остальном заметна прямая зависимость между представительством женщин в структурах власти и индексом гендерного неравенства.
[6] Гендерный разрыв на рынке труда
Эта сгруппированная гистограмма отражает соотношение работающих мужчин и женщин, а континенты выстроены по возрастанию гендерного разрыва.
Самая большая разница между процентом мужчин и женщин, участвующих в рабочей силе, отмечается в Азии, в одной из стран которой (как мы уже знаем из диаграммы размаха [2]) самый высокий индекс гендерного неравенства. А вот самый маленький разрыв — в Австралии, где (как известно из круговой диаграммы [4]) наблюдается наибольший процент представительства женщин в парламенте.
Выводы
Анализ выбранного датасета помог мне выявить интересные зависимости показателей, используемых для вычисления индекса гендерного неравенства, в странах мира.
Статистика позволяет понять, что в странах третьего мира процветает гендерное неравенство, в то время как в развитых странах ситуация представляется более благоприятной.
Гендерное неравенство остаётся серьёзной проблемой, требующей внимания и активных действий. Обществу предстоит ещё проделать значительный путь для достижения полного гендерного равенства (а возможно ли это?). Это важно не только для обеспечения прав и свобод женщин и девочек, но и для создания более справедливого и гармоничного общества в целом. Решение этой проблемы требует совместных усилий правительств, международных организаций, общества и каждого отдельного человека, осознающего важность равенства полов.
Описание применения генеративной модели
В процессе работы я несколько раз обращалась к помощи ChatGPT. Он помог мне составить датасет стран и соответствующих им континентов, задать цвета круговой диаграмме [2] в заданном мной диапазоне, а также привести легенду сгруппированной гистограммы [6] к желаемому виду.
Список источников
1. Gender Inequality Index // Kaggle URL: https://www.kaggle.com/datasets/gianinamariapetrascu/gender-inequality-index (дата обращения: 20.03.2025).
