Feminismo de datos

Data Feminism es un libro de 2020 escrito por las profesoras estadounidenses Catherine D'Ignazio y Lauren F. Klein . En parte revisión bibliográfica y en parte llamado a la acción, Data Feminism proporciona un marco para los científicos de datos que buscan aprender cómo el feminismo puede ayudarlos a trabajar por la justicia y para las feministas que desean enfocar sus esfuerzos en el creciente campo de la ciencia de datos . A través de siete capítulos, Data Feminism ofrece ejemplos de sesgos e injusticias en los datos, así como estrategias para corregirlos. Al hacerlo, D'Ignazio y Klein sugieren que el feminismo de datos es "una forma de pensar sobre los datos, tanto sus usos como sus límites, que se basa en la experiencia directa, en un compromiso con la acción y en el pensamiento feminista interseccional ". ^{[ 1 ]}

Los autores argumentan que la idea clave del feminismo de datos ha pasado en gran medida desapercibida en la ciencia de datos: que el poder no se distribuye equitativamente en el mundo. La ciencia de datos es una forma de poder y puede utilizarse para mantener las jerarquías existentes o, alternativamente, para descubrir y corregir injusticias. El libro enfatiza constantemente que los datos nunca “hablan por sí mismos” y examina cómo los desafíos a la dicotomía hombre/mujer pueden ayudar a desafiar otros sistemas de clasificación jerárquicos (y empíricamente erróneos). Los autores explican cómo, por ejemplo, una mejor comprensión de las emociones desafía y mejora las ideas sobre la visualización efectiva de datos y cómo el concepto de trabajo invisible expone el importante esfuerzo humano detrás de las tecnologías y el trabajo relacionado con los datos. ^{[ 1 ]}

Los autores aplican un marco feminista interseccional a la ciencia de datos. Utilizando este marco, examinan las fuerzas estructurales de poder interrelacionadas, como el sexo, la raza, la sexualidad y la clase. Los autores también se centran explícitamente en la justicia de datos, en contraposición a la ética de datos , argumentando que la ética de datos y su enfoque en la equidad y los sesgos crean estructuras que protegen a los poderes dominantes. ^{[ 2 ]}

El libro Data Feminism se puede leer gratuitamente en línea en https://data-feminism.mitpress.mit.edu/ .

Los capítulos están organizados según siete principios rectores (véase más abajo): ^{[ 1 ]}

1. Examinar el poder
2. Desafío de poder
3. Elevar la emoción y la corporalidad
4. Replantear las dicotomías y las jerarquías
5. Abraza el pluralismo
6. Considerar el contexto
7. Hacer visible el trabajo

Después de la publicación de Data Feminism en 2020, el enfoque de D'Ignazio y Klein recibió elogios de la crítica en revisiones académicas por su escritura y erudición, ^{[ 3 ] [ 2 ]} con Daniene Byrne señalando en la revista IEEE Technology and Society cómo el texto "combina hábilmente dos áreas académicas distintas de especialización, la erudición feminista y la ciencia de datos". ^{[ 4 ]} Las autoras también han recibido elogios por encarnar su feminismo interseccional (en particular el séptimo principio del libro, "hacer visible el trabajo") en las páginas de su bibliografía al proporcionar un desglose de sus fuentes basado en problemas, ^{[ 5 ]} así como por su proceso de revisión abierta de la comunidad.

El feminismo de datos también se ha citado como inspiración y marco para la tecnología cívica y las iniciativas de datos feministas, como el proyecto Urban Belonging, iniciado en 2021 por un colectivo de planificadores y académicos con la ambición de mapear las experiencias vividas por comunidades subrepresentadas en la Europa urbana. Integrada en el feminismo de datos, esta investigación experimenta, entre otras cosas, con la creación de mapas y visualizaciones que rompen jerarquías, desafían las dicotomías y exponen las dinámicas de poder. ^{[ 6 ]}