Feminismo de datos

Opiniones de los lectores

Data Feminism, de Catherine D'Ignazio y Lauren Klein, ha recibido elogios por su perspicaz análisis del papel que desempeñan los datos en la perpetuación de los prejuicios y las desigualdades sociales. Los lectores elogian su accesibilidad, la belleza de su presentación y la integración de consideraciones éticas en la ciencia de datos. A pesar de algunas críticas sobre el lenguaje utilizado, especialmente en lo que se refiere a la identidad, el libro se considera una lectura esencial para cualquiera que trabaje con datos.

El libro es muy pertinente y urgente, ya que aporta ideas prácticas sobre las prácticas de datos. Combina profundidad y accesibilidad, haciendo que las ideas complejas sean comprensibles para los principiantes. Está bellamente ilustrado y bien producido, lo que lo hace visualmente atractivo. Los lectores se sienten fortalecidos por el contenido, que fomenta la reflexión sobre la ética en los datos y ofrece estrategias prácticas para crear prácticas de datos más justas. Se considera una lectura obligada para diversos públicos, como científicos de datos, periodistas y académicos.

Algunos críticos expresaron su decepción con la calidad física del libro, señalando problemas como páginas sin cortar. Hubo críticas sobre el lenguaje de los autores en relación con la raza y el género, en concreto que puede alienar a algunos lectores al presentar los problemas de la ciencia de datos como consecuencia del dominio masculino blanco. Aunque a algunos la terminología les pareció divisiva, otros reconocieron los mensajes positivos generales del libro.

(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 demuestran por qué los datos nunca, nunca «hablan por sí solos». »

Feminismo de datos ofrece estrategias para 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.