提問人類的大腦有沒有性別上的不同，就像問咖啡是不是有益健康——科學家們似乎還沒有得出確定的答案。例如，2013年，有報道聲稱男人和女人的大腦區別之大，“導致他們簡直就是兩個物種”。接著在2015年，頭條報道又聲明事實上大腦“根本就不存在性別差異"。
所以哪個才是答案呢？男人和女人的大腦有區別——嗎？
為了解除這個困惑，我們需要思考，在學術語境下，“性別差異”究竟指什么。為了闡釋這個概念，我使用了之前協助開發的基于網頁的工具來對一些真實數據繪制散點圖。下面三張圖展示了樣本人群的測量數據分布。粉色代表女性，藍色代表男性。大部分人集中于其性別的平均值，也就是那些”塊“的峰值。峰值左右兩側的樣本分別表示其低于或高于性別平均值。
我增加了三個假設研究對象的個人數據，蘇，安和鮑勃。他們并非真人，只是用來舉例。他們的數據點被疊加在幾百人的數據集上。
在討論大腦之前，先來看看其他的一些性別差異。大部分人，描述男人和女人身體的區別時，首先會提到外部生殖器的不同。下圖展示了擁有給定尺寸生殖器官（陰蒂或陰莖）的非變性人數量。
樣本中的所有女性，包括假設的蘇和安，其生殖器尺寸在一定范圍內。所有的男性，包括鮑勃，其生殖器尺寸在一個不同的范圍內。基于這個測量，人類幾乎全部可以被精確地區分性別。
接下來，讓我們考慮另外一個我們都可以看到并理解的性別區別：身高。我們可以看到紫色重疊的部分。除非特別高或者特別矮的人，只知道人的身高無法將其確定地劃分為男性或女性。然而，即使我們都知道，有些女性要高于男性，我們依然可以把這個指標稱為性別差異。
現在讓我們來考慮人類大腦中的一個典型的性別差異。這張圖根據一項最近的研究繪成，表述了在結構性連接上的性別差異，也就是大腦各區域組成的網絡的連接程度。男人和女人的測量值的分布基本是一樣的，有90%的重疊。蘇和鮑勃的數據幾乎一樣，安的數據比男性平均值要高。
由此可以看出，大腦的性別差異與生殖器官的性別差異非常不同。依據大腦的結構性連接數據來正確判斷一個人的性別的概率低達51%。由于這個概率并非50%，所以嚴格來說，性別差異是存在的。這句話的意思是，性別可以解釋這個特征的一部分，而并非非男即女。在范圍的一端，可能女性多一些，另一端男性多一些。但是對于中間的大部分來說，這個特征并非完全關乎性別。
這樣的微小的差異是很重要的。任何關于性別差異的研究發現對于科學家和醫生來說都是有價值的。因為它可能引出其他更有意義的差異，例如基因，荷爾蒙，環境等。大腦表現出來的的性別差異提供了關于這些差異如何作用于大腦的線索。這些線索能夠幫助我們理解，為什么人體對于感染疾病、藥品生效，甚至正常的發育過程會產生差異，而不僅僅是男人區別于女人。
除了與人類健康的相關性，新聞媒體很少會提到性別差異。實際上，性別差異已經成為制造刻板印象的噱頭。大腦的微小差異被用來解釋大量的基于性別的典型行為，從打獵到清掃房子。盡管人們直觀地感覺到大腦的不同一定會導致行為的不同，然而并沒有證據表明人類大腦的性別差異與一些特定的功能或行為有直接聯系。所以當你認為更強的大腦連接意味著更強的多任務處理或者閱讀地圖的能力時，需要慎重考慮。
上面的圖闡釋了，為什么提問“到底有沒有性別差異”這樣一個只能用“是”或“否”來回答的問題，并不能提供具體有效的信息。我們需要思考更精確的問題：性別在多大程度上存在差異，重合的部分又占了多大比例呢？
任何關于性別差異的嚴謹的科學報告都包含了回答這些問題的所有信息。然而很多記者并不閱讀這些報告，他們經常依賴于新聞報道，而這些報道經常歪曲差異的本質和意義。因此，頭條新聞也可能是錯誤的。例如，在2013年那篇聲稱男人和女人有根本性差異的報道中，性別之間平均超過86%的部分是重疊的。2015年那篇展示大腦并無性別差異的文章呢？那些作者實際上根本就沒那么說。事實上，他們只是提供了一個羅列了真正的性別差異的清單。
下次你碰到關于性別差異的問題，如果你能拿到一個研究報告，你可以通過sexdifference.org來自己分析差異。輸入每個性別的平均值和方差，這個工具會自動繪制一個圖形，計算重疊程度。這樣你自己就可以發現，這個特征在多大程度上與性別有關。
如果你找不到分析差異的值，不要驚訝。這些作者可能沒有在報告中提供，或者它們實際上并沒有在性別中間進行比較。以去年那篇關于辦公樓內溫度舒適程度的報告為例，媒體為此激動了很久，紛紛解釋為什么女性職員總覺得辦公室很冷。瀏覽一下這個論文就會發現，研究中根本就沒有涉及男性！這種情況下計算重疊程度就有困難了。
性別之間的重疊部分看起來十分明顯，并不需要解釋。然而，對它的忽視導致教育者們將男孩和女孩分到單一性別的教室以關照他們的大腦差異，也導致醫生根據性別來開藥方，而非更相關的因素，如體重。即使是出于好意，這些行為其實等同于刻板印象。因為他們以為相關指標的分布看起來更像上面第一個圖，即使它們的分布也許更像最下面那一個。
幾乎每天都有新的相關研究被發表，這些研究一旦被過度詮釋，就有可能增強關于性別的刻板印象。絕大部分神經學家不愿意這樣做。然而那些這樣做了的神經學家，往往更受到媒體和公眾的歡迎。他們為性別歧視行為提供了動力，并將整個研究領域置于消極的境地。想要應對各種不夠嚴謹的闡釋，最好的方法就是檢驗數據來得出自己的結論。
而數據，會為自己代言。
