Feminizm danych

Opinie czytelników

Feminizm danych autorstwa Catherine D'Ignazio i Lauren Klein jest chwalony za wnikliwą analizę roli, jaką dane odgrywają w utrwalaniu społecznych uprzedzeń i nierówności. Czytelnicy chwalą jej przystępność, piękną prezentację i integrację kwestii etycznych w nauce o danych. Pomimo pewnych krytycznych uwag dotyczących używanego języka, szczególnie w odniesieniu do tożsamości, książka jest w dużej mierze uznawana za niezbędną lekturę dla każdego, kto zajmuje się danymi.

Książka jest bardzo istotna i pilna, zapewniając praktyczny wgląd w praktyki związane z danymi. Łączy w sobie głębię i przystępność, dzięki czemu złożone idee są zrozumiałe dla nowicjuszy. Jest pięknie ilustrowana i dobrze wyprodukowana, dzięki czemu jest atrakcyjna wizualnie. Czytelnicy czują się wzmocnieni treścią, która zachęca do refleksji nad etyką w danych i oferuje praktyczne strategie tworzenia bardziej sprawiedliwych praktyk w zakresie danych. Jest chwalona jako lektura obowiązkowa dla różnych odbiorców, w tym naukowców zajmujących się danymi, dziennikarzy i pracowników akademickich.

Niektórzy recenzenci wyrazili rozczarowanie fizyczną jakością książki, zwracając uwagę na takie kwestie, jak nierozcięte strony. Krytykowano również język autorów w odniesieniu do rasy i płci, w szczególności to, że może on zrazić niektórych czytelników, przedstawiając problemy nauki o danych jako konsekwencję dominacji białych mężczyzn. Podczas gdy niektórzy uznali terminologię za dzielącą, inni nadal uznawali ogólne pozytywne przesłanie książki.

(na podstawie 23 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Data Feminism

Zawartość książki:

Nowy sposób myślenia o nauce o danych i etyce danych, oparty na ideach feminizmu intersekcjonalnego.

Nauka o danych jest dziś formą władzy. Została wykorzystana do ujawnienia niesprawiedliwości, poprawy wyników zdrowotnych i obalenia rządów. Ale była również wykorzystywana do dyskryminacji, policji i inwigilacji. Ten potencjał dobra, z jednej strony, i krzywdy, z drugiej, sprawia, że ważne jest, aby zapytać: Nauka o danych przez kogo? Nauka o danych dla kogo? Nauka o danych z myślą o czyich interesach? Narracje wokół dużych zbiorów danych i nauki o danych są w przeważającej mierze białe, męskie i techno-bohaterskie. W książce Data Feminism Catherine D'Ignazio i Lauren Klein przedstawiają nowy sposób myślenia o nauce o danych i etyce danych - taki, który jest oparty na intersekcjonalnej myśli feministycznej.

Ilustrując feminizm danych w działaniu, D'Ignazio i Klein pokazują, w jaki sposób wyzwania związane z binarnym podziałem na mężczyzn i kobiety mogą pomóc w zakwestionowaniu innych hierarchicznych (i empirycznie błędnych) systemów klasyfikacji. Wyjaśniają, w jaki sposób, na przykład, zrozumienie emocji może poszerzyć nasze pomysły na skuteczną wizualizację danych i jak koncepcja niewidzialnej pracy może ujawnić znaczny wysiłek ludzki wymagany przez nasze zautomatyzowane systemy. Pokazują też, dlaczego dane nigdy nie „mówią same za siebie”. ”

Data Feminism oferuje strategie dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą dowiedzieć się, w jaki sposób feminizm może pomóc im w dążeniu do sprawiedliwości, oraz dla feministek, które chcą skoncentrować swoje wysiłki na rozwijającej się dziedzinie nauki o danych. Ale feminizm danych dotyczy znacznie więcej niż tylko płci. Chodzi o władzę, o to, kto ją ma, a kto nie, oraz o to, w jaki sposób te różnice władzy mogą być kwestionowane i zmieniane.