Data Feminism (Feminismo de Datos en español) es un libro de 2020 escrito por las académicas estadounidenses Catherine D'Ignazio y Lauren F. Klein. A medio camino entre el ensayo teórico y el llamado a la acción, Data Feminism propone un marco para comprender cómo el feminismo puede guiar su trabajo hacia la justicia social y para orientar los esfuerzos en el creciente ámbito de la ciencia de datos. A lo largo de siete capítulos, las autoras exponen ejemplos concretos de sesgos e injusticias en los datos, junto con estrategias para enfrentarlos. En su propuesta, el feminismo de datos se entiende como “una forma de pensar los datos —sus usos y sus límites— desde la experiencia directa, el compromiso con la acción y el pensamiento feminista interseccional ».
Las autoras sostienen que un aspecto fundamental del feminismo de datos ha pasado casi inadvertido en la ciencia de datos: el poder no se distribuye de forma equitativa en la sociedad. La ciencia de datos es, en sí misma, una herramienta de poder que puede perpetuar las jerarquías existentes o, en cambio, servir para visibilizar y corregir injusticias.
En el libro se insiste en una idea clave: los datos nunca «hablan por sí solos». Desde esta perspectiva, cuestionar categorías aparentemente neutras como la dicotomía hombre/mujer permite desafiar otros sistemas de clasificación jerárquicos y frecuentemente erróneos en términos empíricos.
Las autoras también muestran cómo integrar una comprensión más profunda de las emociones puede transformar los enfoques tradicionales de visualización de datos, y cómo el concepto de trabajo invisible revela el enorme esfuerzo humano que sostiene tanto las tecnologías como las prácticas asociadas a los datos.
Las autoras proponen un marco feminista interseccional aplicado a la ciencia de datos. A través de él, analizan cómo interactúan diversas estructuras de poder, como el sexo, la raza, la sexualidad o la clase social, y cuestionan su influencia en la producción y uso de los datos. Además, ponen el foco en la justicia de datos, el lugar de limitarse a la ética de los datos. Argumentan que este último enfoque, centrado en la equidad y los sesgos, puede terminar reforzando las mismas estructuras de poder que pretende regular, al ofrecer soluciones técnicas que no transforman el sistema en su raíz.
Capítulos Los capítulos se estructuran en torno a site principios fundamentales:
Examinar el poder Desafío al poder Elevar la emoción y la encarnación Repensar las dualidades y las jerarquías Abrazar el pluralismo Considere el contexto Hacer visible el trabajo
Recepción Desde su publicación en 2020, Data Feminism ha recibido elogios en reseñas académicas por la calidad de su escritura y su sólida base teórica. En una reseña para la revista IEEE Technology and Society, Daniene Byrne destacó cómo el libro “combina con maestría dos ámbitos académicos distintos: los estudios feministas y la ciencia de datos”. Además, las autoras han sido reconocidas por aplicar coherentemente su enfoque feminista interseccional, especialmente en relación con el séptimo principio, “visibilizar el trabajo”, en la estructura del libro. Esto incluye un análisis crítico de su bibliografía basado en la identificación de problemas, así como un proceso de revisión abierto a la comunidad que pone en práctica sus propios valores de transparencia y colaboración.
El enfoque del feminismo de datos también ha servido de inspiración para proyectos de tecnología cívica y producción de datos desde una perspectiva feminista. Uno de ellos es Urban Belonging, iniciado en 2021 por un colectivo de urbanistas e investigadores con el objetivo de mapear las experiencias de comunidades subrepresentadas en ciudades europeas. Basado en los principios de Data Feminism, este proyecto explora nuevas formas de cartografía y visualización que rompen jerarquías tradicionales, cuestionan dicotomías establecidas y revelan las dinámicas de poder que moldean el espacio urbano.
Referencias
Enlaces externos
Categoría:Teoría feminista