FUNDAMENTOS Y APLICACIONES DE LA ANALÍTICA DE LAS HUMANIDADES ¿Qué es la ciencia de datos feminista? Hoy voy a explorar la pregunta que pueden ver en la diapositiva sobre ¿Qué es la Ciencia de Datos feminista? y quiero empezar reconociendo que gran parte del marco teórico proviene del libro "Data Feminism", de esta charla, del que soy coautora con Catherine D'Ignazio, a quien pueden ver también aquí en la diapositiva, y si tienen curiosidad sobre el libro, está disponible en acceso público a través del link en la parte inferior de la diapositiva, datafeminism.io Así que lo que haré hoy es resumir brevemente el marco teórico del libro y luego pasar a una serie de ejemplos recientes de mi trabajo de humanidades digitales que intenta poner este marco en acción. Para empezar, la premisa que motiva nuestro libro es que, en el mundo actual, los datos son una forma de poder, por lo que los sistemas basados en datos se han usado de forma desafortunada para decidir, por ejemplo, a qué personas acusadas de un delito enviar a casa bajo fianza mientras esperan el juicio y, alternativamente, a qué personas mantener en la cárcel, desencadenando así consecuencias en cascada que casi invariablemente repercute en el resto de sus vidas, Es la auditoría hecha por ProPublica sobre el algoritmo del riesgo de fuga antes del juicio que tuvo mucha notoriedad hace un par de años, Otro ejemplo es el trabajo de Virginia Eubanks, ha demostrado cómo los sistemas basados en datos se han usado para señalar padres sospechosos de abuso infantil, a menudo de forma injusta y con consecuencias devastadoras. Más cerca de nosotros, en el ámbito académico, hubo un reciente escándalo sobre algoritmo que se uso para predecir las calificaciones de los A-level en el Reino Unido, ya que los exámenes se cancelaron debido a la pandemia. Hay algoritmos de empleo discriminatorios, algoritmos de currículums. Podría seguir, pero el tema es el siguiente: los datos son muy poderosos, pero ese poder se ejerce actualmente de forma desigual y, más concretamente, lo ejercen pequeños grupos bien dotados de recursos situadas en el hemisferio norte, con un liderazgo formado en su mayoría por hombres blancos de élite. Así que el feminismo interseccional, por cuestiones de tiempo voy a omitir una introducción más larga en feminismo interseccional, aunque les dirigiría al libro si quieren leer más sobre esto. Y lo que diré aquí es que el feminismo interseccional en su núcleo se ocupa de las estructuras de poder. Así que podrían pensar en conceptos como los colectivos del río Kampahi, sistemas entrelazados de opresión, la idea de Kimberly Crenshaw de la interseccionalidad, la formulación de Patricia Hill Collins de la matriz de dominación. Cada uno de estos académicos nos dan un marco para estructurar las críticas del poder Así que con el fin de explicar o identificar la razón por la cual ciertos grupos experimentan opresión, por un lado, o privilegio por el otro. Así que, el argumento básico que hacemos en el libro es que el feminismo interseccional cuando se aplica a la ciencia de datos e incluyo las humanidades digitales como un subconjunto de la ciencia de datos. Podemos hablar de eso más tarde. El feminismo interseccional puede ayudar a ese desequilibrio de poder que actualmente necesita ser desafiado, reequilibrado, y cambiado. Así que utilizamos las enseñanzas del feminismo interseccional junto con otras ideas del activismo feminista y el pensamiento crítico para llegar a estos siete principios para hacer una ciencia de datos más ética y equitativa Y los puedes leer aquí. Pero en general, nuestro objetivo era hacer operativo el feminismo para la ciencia de datos y proporcionar un conjunto de principios para personas que trabajan con datos, o las que quieren trabajar con datos o las que se niegan a trabajar con datos por motivos ideológicos. En el libro tenemos un capítulo dedicado a cada uno de los principios. donde hablamos de la teoría feminista que fundamenta ese principio, y luego ilustrar cómo se puede o ya se ha aplicado a la ciencia de datos a través de ejemplos. Pero en el resto de mi charla como mencioné, voy a presentar una serie de ejemplos de mi propio proyecto como una forma de mostrar lo que la ciencia de datos feminista puede parecer Y específicamente mas el trabajo de humanidades cuantitativas que hago puede acoplar los 7 principios. Y antes de continuar quiero subrayar el punto que se aplica a cualquier ciencia de datos feminista Y es posible acoplar estos pricipios al mismo tiempo que las preguntas de investigación activa en un campo particular. En otras palabras, no hay que elegir entre hacer ciencia de datos feminista o hacer ciencia de datos rigurosa.