Femminismo dei dati

Recensioni dei lettori

Data Feminism di Catherine D'Ignazio e Lauren Klein è apprezzato per la sua perspicace esplorazione del ruolo che i dati svolgono nel perpetuare i pregiudizi e le disuguaglianze della società. I lettori ne lodano l'accessibilità, la bella presentazione e l'integrazione di considerazioni etiche nell'ambito della scienza dei dati. Nonostante alcune critiche sul linguaggio utilizzato, in particolare per quanto riguarda l'identità, il libro è stato ampiamente celebrato come lettura essenziale per chiunque abbia a che fare con i dati.

Il libro è estremamente pertinente e urgente, in quanto fornisce spunti di riflessione sulle pratiche dei dati. Combina profondità e accessibilità, rendendo comprensibili idee complesse anche ai non addetti ai lavori. È splendidamente illustrato e ben prodotto, il che lo rende visivamente accattivante. I lettori si sentono responsabilizzati dal contenuto, che incoraggia la riflessione sull'etica dei dati e offre strategie pratiche per creare pratiche di dati più eque. Il libro è considerato una lettura obbligata per diversi tipi di pubblico, tra cui scienziati dei dati, giornalisti e accademici.

Alcuni recensori hanno espresso disappunto per la qualità fisica del libro, notando problemi come pagine non tagliate. Sono state espresse critiche sul linguaggio degli autori in merito a razza e genere, in particolare sul fatto che potrebbe alienare alcuni lettori dipingendo i problemi della scienza dei dati come una conseguenza del dominio maschile bianco. Mentre alcuni hanno trovato la terminologia divisiva, altri hanno comunque riconosciuto i messaggi complessivamente positivi del libro.

(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, che si basa sul pensiero femminista intersezionale.

Illustrando il femminismo dei dati in azione, D'Ignazio e Klein mostrano come le sfide al binomio maschio/femmina possano 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 cercano di capire come il femminismo possa 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.