Демократизация гендерной агенды в области данных
Программа развития Организации Объединенных Наций только что опубликовала некоторые обновленные новости о гендерных данных: Индекс гендерных социальных норм / Gender Social Norms Index , который показал, что за десятилетие предубеждения против женщин не уменьшились. Это грустно, но не удивительно. Однако использование гендерных данных напомнило мне о некоторых пробелах, которые я вижу в наших обсуждениях гендерных данных в повседневной жизни.
Пересечения между гендером и данными многочисленны, в основном потому что данные являются таким фундаментальным компонентом власти. И связь между алгоритмическими предубеждениями и гендерным неравенством уже хорошо описана влиятельными мыслительницами, такими как Тимнит Гебру, Джой Боламвини и Кэролайн Криадо Перес.
Первое решение, которое предлагают многие, — это призыв к большему сбору данных, разделенных по полу и гендеру (гендерные данные относятся к информации, которая классифицируется по гендерному признаку). Разделяя информацию на основе пола и гендера, мы можем начать понимать и подчеркивать гендерные различия и неравенства — и мы можем создавать отчеты, подобные тому, который был составлен выше программой развития ООН. Конечно, это начальная точка. Разделение данных позволяет сделать женщин более «видимыми». Это освещает реальный опыт женщин в политических дискуссиях, которые часто не замечают наши истории. Когда OpenUp разделила данные о безработице среди молодежи на муниципальном уровне, это помогло рассказать историю не только о том, как молодые женщины пострадали от безработицы, но и о том, как работа, которой женщины занимаются дома каждый день, остается незамеченной и недооцененной сборщиками и аналитиками данных.
Но что, если мы пойдем дальше разбора собранных данных и начнем влиять на то, какие данные вообще собираются? Что, если сообщества женщин будут определять саму агенду по данным? Данные могут делать видимым, но что именно женщины хотят сделать видимым? В другой моей работе я обсуждала понятие «полезной видимости» — это идея о том, что отдельные люди и сообщества, благодаря своей способности формировать агенду данных снизу вверх, могут лучше контролировать, насколько они видны миру — и таким образом могут пытаться создать «уровень» видимости только в той степени, которая необходима для получения полезных результатов для себя и своих сообществ.
Это не просто теоретическая идея, она может быть реализована на практике. Например, когда OpenUp работала с сообществами, организовывая семинары по их агенде и потребностям в данных, эти сообщества затем собирали эти данные для своих собственных целей в области защиты прав. Работая с Коалицией по правосудию Витценберг, участники нашего обучения по данным и цифровой грамотности определили основные и медицинские услуги среди ключевых проблем, с которыми сталкивается сообщество и которые они хотели бы решить с использованием данных. Затем они создали опрос, который стал основой сбора данных, проведенного самим сообществом. Эти данные затем использовались для лоббирования интересов сообщества в Департаменте здравоохранения Западного Кейпа. Это означает, что сам процесс сбора данных был непосредственно связан с доверием, учитывая от кого они собираются, кем и для чего.
Я предлагаю, в эпоху, одержимую большими данными, быть может, некоторые из самых радикальных подходов к данным могут проявляться в их наиболее локализованной форме: данные от сообщества, для сообщества. Данные от женщин, для женщин. Это важное различие обеспечивает субъектность тех, для кого используются данные, и создает ощущение демократии данных, которое помогает обеспечить возможности и результаты для всех.
Это важно для разговора о гендерном равенстве и данных в долгосрочной перспективе. Экстрактивизм данных доминирует в цифровом пространстве. Как так прекрасно заметила Наоми Кляйн в своем последнем шедевре об иллюзиях Искусственного Интеллекта:
«Потому что мы обучали машины. Все мы. Но мы никогда не давали нашего согласия. Они питались коллективным человеческим гением, вдохновением и откровениями (наряду с нашими более низменными чертами). Эти модели — это машины для огораживания и присвоения, пожирающие и приватизирующие нашу индивидуальную жизнь, а также наше коллективное интеллектуальное и художественное наследие. И их целью никогда не было решение проблемы климатического изменения или ответственное поведение наших правительств или облегчение нашей повседневной жизни. Это всегда было выгодно за счет массового обнищания, которое, при капитализме, является ярким и логическим следствием замены человеческих функций ботами».
Однако все еще есть много, много темных пятен данных. На самом деле — большая часть нашего региона остается темным континентом в плане представления данных и знаний. Возможно, первые акты сопротивления экстрактивизму могут быть встроены в гендерную практику создания и сбора данных?
В течение следующих нескольких лет OpenUp будет изучать ряд проектов для тестирования этих идей.
Авторка:
Gabriella Razzano
Источник:
https://openup.org.za/blog/data-from-women-for-womenS
