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Poder en números
Dejar que los datos hablen por sí mismos es un consejo común en algunos círculos científicos. Pero los datos nunca hablan por sí solos, dice Catherine D'Ignazio, SM '14. Siempre hay humanos e instituciones que hablan por los datos, y diferentes personas tienen sus propias agendas. Los datos nunca son inocentes.
Esos son los temas que D'Ignazio, profesor asistente de estudios y planificación urbana, examina en un nuevo libro con Lauren Klein, profesora asociada de la Universidad de Emory. En Feminismo de datos (MIT Press, 2020, $ 29,95), los autores utilizan la lente del feminismo interseccional para examinar cómo la ciencia de datos refleja las estructuras sociales.
El feminismo interseccional examina el poder desigual, escriben. Y en nuestro mundo contemporáneo, los datos también son poder. Debido a que el poder de los datos se ejerce injustamente, debe ser desafiado y cambiado.
D'Ignazio y Klein apuntan a una investigación dirigida por la propia Joy Buolamwini, SM '17 del MIT, quien observó que un programa de reconocimiento facial no podía verla. Descubrió que el software se basaba en un conjunto de rostros que eran 78 % masculinos y 84 % blancos; solo el 4% eran mujeres y de piel oscura, como ella.
O considere otro ejemplo, en el que Amazon probó un sistema de inteligencia artificial para evaluar a los solicitantes de empleo. Debido a que un alto porcentaje de los empleados de la empresa eran hombres, el algoritmo favoreció los nombres de hombres.
Dichos problemas se pueden abordar con un proceso más participativo o datos de capacitación más diversos, dice D'Ignazio, pero la cuestión de quién participa es el elefante en la sala de servidores. A partir de 2011, el 26 % de todos los títulos universitarios en informática en los EE. UU. fueron para mujeres, frente al 37 % en 1985. La falta de diversidad, creen D'Ignazio y Klein, ciega muchos proyectos de datos a algunas facetas de las situaciones sociales que buscan. para medir.
Libros recientes de la comunidad del MIT
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Por Robert A. Cord, Richard G. Anderson, PhD '80 y William A. Barnett '63
PALGRAVE MACMILLAN, 2019, $129
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Por William B. Rouse, SM '70, PhD '72
PRENSA DE LA UNIVERSIDAD DE OXFORD, 2019, $ 38.95
La conexión metodista de Thomas Wride y Wesley
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Harold Edgerton: viendo lo invisible
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Queremos tratar de sintonizar a las personas con este tipo de relaciones de poder, dice D'Ignazio. ¿Quién está en el equipo? ¿Quién tuvo la idea? ¿Quién se beneficia del proyecto? ¿Quién está potencialmente dañado?
D'Ignazio y Klein describen siete principios del feminismo de datos. Entre ellos: examinar y desafiar el poder, repensar los sistemas binarios y las jerarquías, abrazar el pluralismo y valorar múltiples formas de conocimiento, incluido el conocimiento de primera mano que puede contradecir los datos oficiales. Además, debemos considerar el contexto en el que se generan los datos y visibilizar el trabajo. Este último principio reconoce que incluso cuando las personas marginadas contribuyen a proyectos de datos, a menudo reciben menos crédito.
Para todas las críticas, D'Ignazio y Klein también incluyen ejemplos de conjuntos de datos que empoderan a las mujeres, como el Proyecto WomanStats, un esfuerzo académico que investiga cómo la seguridad y las actividades de los estados-nación afectan la seguridad de sus mujeres.
Para las personas que son personas de datos pero que son nuevas en el feminismo, queremos brindar una introducción muy accesible, dice D'Ignazio. Para aquellos que ya son versados en feminismo, buscan resaltar las formas en que la ciencia de datos es problemática, pero puede ponerse al servicio de la justicia.
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