Feminismo de datos

Opiniones de los lectores

Data Feminism es muy elogiado por su examen accesible, inteligente e impactante de cómo los datos, los algoritmos y la tecnología pueden perpetuar los prejuicios relacionados con el género, la raza y otras desigualdades. Los autores aportan ideas prácticas y marcos teóricos, lo que lo convierte en una lectura valiosa para estudiantes, profesionales y cualquier persona interesada en la justicia social. Aunque muchas reseñas destacan su excelencia, hay algunas críticas relativas a opciones lingüísticas específicas que pueden alienar a algunos lectores.

El libro es accesible, atractivo y está bellamente ilustrado. Combina teoría crítica con conocimientos técnicos para hacer que la ciencia de datos sea más equitativa e inclusiva. Muchos críticos señalan que es una lectura obligada para cualquier persona relacionada con la producción de datos y la ética, y ha recibido comentarios positivos tanto de estudiantes como de profesionales por su relevancia y aplicaciones prácticas.

Algunos lectores encontraron alienante el lenguaje utilizado para abordar las cuestiones de sesgo en la ciencia de datos, en particular en su encuadre de «hombre blanco» como un problema primario. Se mencionaron problemas de calidad en la producción física, con páginas que no estaban completamente cortadas. Algunos comentarios sugieren que, aunque los mensajes son contundentes, el lenguaje podría mejorarse para fomentar una mayor inclusión.

(basado en 23 opiniones de lectores)

Título original:

Data Feminism

Contenido del libro:

Una nueva forma de pensar sobre la ciencia de datos y la ética de datos que se nutre de las ideas del feminismo interseccional.

Hoy en día, la ciencia de datos es una forma de poder. Se ha utilizado para denunciar injusticias, mejorar los resultados sanitarios y derrocar gobiernos. Pero también se ha utilizado para discriminar, vigilar y controlar. Este potencial para el bien, por un lado, y para el mal, por otro, hace que sea esencial preguntarse: ¿La ciencia de los datos por quién? ¿para quién? ¿La ciencia de datos en interés de quién? Las narrativas en torno a los macrodatos y la ciencia de datos son abrumadoramente blancas, masculinas y tecnoheroicas. En Data Feminism, Catherine D'Ignazio y Lauren Klein presentan una nueva forma de pensar sobre la ciencia y la ética de los datos, basada en el pensamiento feminista interseccional.

Ilustrando el feminismo de datos en acción, D'Ignazio y Klein muestran cómo los desafíos al binario masculino/femenino pueden ayudar a cuestionar otros sistemas de clasificación jerárquicos (y empíricamente erróneos). Explican, por ejemplo, cómo la comprensión de las emociones puede ampliar nuestras ideas sobre la visualización eficaz de los datos, y cómo el concepto de trabajo invisible puede poner de manifiesto el importante esfuerzo humano que requieren nuestros sistemas automatizados. Y muestran por qué los datos nunca, nunca «hablan por sí solos».

Feminismo de datos ofrece estrategias para los científicos de datos que buscan aprender cómo el feminismo puede ayudarles a trabajar por la justicia, y para las feministas que quieren centrar sus esfuerzos en el creciente campo de la ciencia de datos. Pero el feminismo de datos va mucho más allá del género. Trata del poder, de quién lo tiene y quién no, y de cómo se pueden cuestionar y cambiar esas diferencias de poder.