Femminismo dei dati

Recensioni dei lettori

Data Feminism è molto apprezzato per il suo esame accessibile, intelligente e potente di come i dati, gli algoritmi e la tecnologia possano perpetuare pregiudizi legati al genere, alla razza e ad altre disuguaglianze. Le autrici forniscono spunti pratici e quadri teorici che ne fanno una lettura preziosa per studenti, professionisti e chiunque sia interessato alla giustizia sociale. Sebbene molte recensioni ne sottolineino l'eccellenza, vi sono alcune critiche riguardanti specifiche scelte linguistiche che potrebbero allontanare alcuni lettori.

Il libro è accessibile, coinvolgente e splendidamente illustrato. Combina teoria critica e approfondimenti tecnici per rendere la scienza dei dati più equa e inclusiva. Molti recensori hanno sottolineato che si tratta di una lettura obbligata per chiunque sia coinvolto nella produzione di dati e nell'etica, e ha ricevuto un feedback positivo sia dagli studenti che dai professionisti per la sua rilevanza e le sue applicazioni pratiche.

Alcuni lettori hanno trovato alienante il linguaggio utilizzato per affrontare i problemi di pregiudizio nella scienza dei dati, in particolare per quanto riguarda l'inquadramento del “maschio bianco” come problema principale. Sono stati segnalati problemi di qualità della produzione fisica, con pagine non completamente tagliate. Alcune recensioni suggeriscono che, sebbene i messaggi siano forti, il linguaggio potrebbe essere migliorato per favorire una maggiore inclusività.

(basato su 23 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Data Feminism

Contenuto del libro:

Un nuovo modo di pensare alla scienza dei dati e all'etica dei dati che si ispira alle idee del femminismo intersezionale.

Oggi la scienza dei dati è una forma di potere. È stata usata per denunciare le ingiustizie, migliorare i risultati sanitari e rovesciare i governi. Ma è stata anche usata per discriminare, sorvegliare e proteggere. Questo potenziale di bene, da un lato, e di male, dall'altro, rende essenziale chiedersi: La scienza dei dati per chi? La scienza dei dati per chi? La scienza dei dati con gli interessi di chi? Le narrazioni sui big data e sulla scienza dei dati sono prevalentemente bianche, maschili e tecno-eroiche. In Data Feminism, Catherine D'Ignazio e Lauren Klein presentano un nuovo modo di pensare alla scienza dei dati e all'etica dei dati, informato dal pensiero femminista intersezionale.

Illustrando il femminismo dei dati in azione, D'Ignazio e Klein mostrano come la sfida al binomio maschio/femmina possa contribuire a mettere in discussione altri sistemi di classificazione gerarchici (ed empiricamente errati). Spiegano come, ad esempio, la comprensione delle emozioni possa ampliare le nostre idee sulla visualizzazione efficace dei dati e come il concetto di lavoro invisibile possa mettere in luce i notevoli sforzi umani richiesti dai nostri sistemi automatizzati. E mostrano perché i dati non “parlano mai da soli”.

Data Feminism offre strategie per gli scienziati dei dati che vogliono imparare come il femminismo può aiutarli a lavorare per la giustizia, e per le femministe che vogliono concentrare i loro sforzi sul campo in crescita della scienza dei dati. Ma il femminismo dei dati va ben oltre il genere. Si tratta di potere, di chi ce l'ha e di chi non ce l'ha, e di come questi differenziali di potere possano essere messi in discussione e cambiati.