FUNDAMENTOS Y APLICACIONES DE LA ANALÍTICA DE LAS HUMANIDADES
¿Qué es la ciencia de datos feminista?
Hoy voy a explorar la pregunta
que pueden ver en la diapositiva
sobre
¿Qué es la Ciencia de Datos feminista?
y quiero empezar reconociendo
que gran parte del marco teórico
proviene del libro "Data Feminism",
de esta charla,
del que soy coautora
con Catherine D'Ignazio,
a quien pueden ver también aquí en la diapositiva,
y si tienen curiosidad sobre el libro,
está disponible en acceso público a través
del link en la parte inferior de la diapositiva,
datafeminism.io
Así que lo que haré hoy
es resumir brevemente
el marco teórico del libro
y luego pasar a una serie
de ejemplos recientes
de mi trabajo de humanidades digitales
que intenta poner este marco en acción.
Para empezar,
la premisa que motiva nuestro libro
es que, en el mundo actual,
los datos son una forma de poder,
por lo que los sistemas basados en datos
se han usado de forma
desafortunada para decidir,
por ejemplo,
a qué personas acusadas de un delito
enviar a casa bajo fianza
mientras esperan el juicio
y, alternativamente,
a qué personas mantener en la cárcel,
desencadenando así
consecuencias en cascada
que casi invariablemente
repercute en el resto de sus vidas,
Es la auditoría hecha por ProPublica
sobre el algoritmo
del riesgo de fuga antes del juicio
que tuvo mucha notoriedad
hace un par de años,
Otro ejemplo
es el trabajo de Virginia Eubanks,
ha demostrado
cómo los sistemas basados en datos
se han usado para señalar
padres sospechosos
de abuso infantil,
a menudo de forma injusta
y con consecuencias devastadoras.
Más cerca de nosotros,
en el ámbito académico,
hubo un reciente escándalo
sobre algoritmo que se uso
para predecir las calificaciones
de los A-level
en el Reino Unido,
ya que los exámenes se cancelaron
debido a la pandemia.
Hay algoritmos de empleo discriminatorios,
algoritmos de currículums.
Podría seguir,
pero el tema es el siguiente:
los datos son muy poderosos,
pero ese poder se ejerce actualmente
de forma desigual y,
más concretamente,
lo ejercen pequeños grupos
bien dotados de recursos
situadas en el hemisferio norte,
con un liderazgo formado en su mayoría
por hombres blancos de élite.
Así que el feminismo interseccional,
por cuestiones de tiempo
voy a omitir
una introducción más larga
en feminismo interseccional,
aunque les dirigiría al libro
si quieren leer más sobre esto.
Y lo que diré aquí
es que el feminismo interseccional
en su núcleo
se ocupa de las estructuras de poder.
Así que podrían pensar
en conceptos como
los colectivos del río Kampahi,
sistemas entrelazados de opresión,
la idea de Kimberly Crenshaw
de la interseccionalidad,
la formulación de Patricia Hill Collins
de la matriz de dominación.
Cada uno de estos académicos
nos dan un marco para estructurar
las críticas del poder
Así que con el fin
de explicar o identificar
la razón por la cual
ciertos grupos experimentan opresión,
por un lado,
o privilegio por el otro.
Así que,
el argumento básico
que hacemos en el libro
es que el feminismo interseccional
cuando se aplica a la ciencia de datos
e incluyo
las humanidades digitales
como un subconjunto
de la ciencia de datos.
Podemos hablar
de eso más tarde.
El feminismo interseccional
puede ayudar
a ese desequilibrio
de poder
que actualmente necesita
ser desafiado,
reequilibrado,
y cambiado.
Así que utilizamos
las enseñanzas
del feminismo interseccional
junto con otras ideas
del activismo feminista
y el pensamiento crítico
para llegar a estos
siete principios
para hacer una ciencia de datos
más ética y equitativa
Y los puedes leer aquí.
Pero en general,
nuestro objetivo
era hacer operativo el feminismo
para la ciencia de datos
y proporcionar
un conjunto de principios
para personas
que trabajan con datos,
o las que quieren trabajar con datos
o las que se niegan a trabajar con datos
por motivos ideológicos.
En el libro
tenemos un capítulo dedicado
a cada uno de los principios.
donde hablamos
de la teoría feminista
que fundamenta ese principio,
y luego ilustrar
cómo se puede
o ya
se ha aplicado
a la ciencia de datos
a través de ejemplos.
Pero en el resto
de mi charla
como mencioné,
voy a presentar
una serie de ejemplos
de mi propio proyecto
como una forma
de mostrar
lo que
la ciencia de datos feminista
puede parecer
Y
específicamente mas
el trabajo
de humanidades cuantitativas
que hago
puede acoplar
los 7 principios.
Y antes
de continuar
quiero subrayar
el punto
que se aplica
a cualquier
ciencia de datos feminista
Y es
posible acoplar
estos pricipios
al mismo tiempo
que las
preguntas de investigación activa
en un campo particular.
En otras palabras,
no hay
que elegir
entre hacer
ciencia de datos feminista
o
hacer ciencia de datos rigurosa.