Aclaraciones sobre la traducción al castellano de Feminismo de Datos
by Mailén García, Lucía Peyrano, and Florencia Aguilar
Published onApr 23, 2023
Aclaraciones sobre la traducción al castellano de Feminismo de Datos
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Notas sobre la traducción al español de Feminismo de Datos
Autora: Mailén García
Editado por Lucía Peyrano y Florencia Aguilar.
Libro original: Data Feminism
Autoras: Catherine D’ Ignazio y Lauren F. Klein
Año: 2020
Editorial: The MIT Press
Este documento condensa los intercambios y diálogos que tuvimos durante el proceso de traducción de Feminismo de Datos reflejando las decisiones teóricas y semánticas que se tomaron. Se estructura en dos partes. En el primer apartado, se encuentran descritas cuestiones generales sobre el estilo, los desafíos de traducir del inglés al castellano y una serie de recomendaciones conceptuales en torno a problemáticas que, desde América Latina y en castellano, interpretamos y vivenciamos diferente y por tanto, nombramos distinto. En el segundo apartado, se incluyen cuestiones específicas de interpretación de la traducción.
Se trata de una traducción colectiva y activista desde una perspectiva feminista decolonial situada en América Latina que buscó reflejar el espíritu de las autoras y ponerlo en diálogo con las discusiones que se están dando en nuestra región.
El trabajo fue liderado por DataGénero, Observatorio de Datos con Perspectiva de Género. Agradecemos especialmente a Catherine D’ Ignazio y Lauren F. Klein por la confianza en el proyecto.
Coordinación y edición: Mailén García
Traductoras: Gina Ballaben, Sofía García e Ivana Feldfeber
Colaboradoras: Helena Suárez Val, Diana Duarte Salinas, Lucía Peyrano, Florencia Aguilar, Giselle Arena, Ana Amelia Letelier y Patricia Michelle Garcia Iruegas.
Cuestiones generales
"Las palabras no son de lxs escritorxs , las palabras son de quien las desea, y en la historia del saqueo lingüístico de occidente, nos han enseñado a ceder ese deseo, a renunciar a nuestras palabras indisciplinadas, rústicas y cimarronas". 1
Sobre el uso no sexista del lenguaje
La lengua influye en las representaciones e imaginarios sobre la vida social, la construcción de prejuicios, de estereotipos y la distribución desigual de privilegios y vulnerabilidades. La lengua castellana está propensa a acuñar un uso sexista, debido a su género gramatical binario: femenino y masculino. El empleo de los masculinos genéricos ha invisibilizado a las mujeres y a la diversidad de identidades que conforman nuestras sociedades.
Las relaciones de poder quedan cristalizadas a través de un uso sexista de la lengua, no es que radican en fenómenos naturales. Por lo que resulta necesario y posible incorporar una perspectiva hacia la igualdad, que detenga las connotaciones desiguales que se le ha dado a un género gramatical sobre otro. Ejemplo: la expresión hombre público refiere a un varón que se dedica al ejercicio de la política, en contraposición a la expresión mujer pública que se ha asociado a una mujer que ejerce la prostitución (como figura en el Diccionario de la Real Academia Española).
Como sostiene Teresa Meana, filóloga española que ha promovido el uso no sexista de la lengua castellana desde los años 90 como herramienta de transformación feminista:
La lengua constituye, como mínimo, el reflejo de la realidad, de la sociedad que la utiliza. Así como la sociedad es racista, clasista, heterosexista, la lengua también lo es. Y por supuesto recoge las desigualdades derivadas de la situación de discriminación de las mujeres y refleja todo el sexismo y androcentrismo existentes. Y ya que tanto el androcentrismo como el sexismo se manifiestan en los distintos usos de la lengua . (s/f:11)
La presente traducción ha privilegiado el uso, siempre que fuera posible, de expresiones sin marcas de género en lo que respecta al género de la lengua castellana. En los casos en los que no lo fue, se optó por una denominación no binaria, utilizando el femenino (“a), el masculino (“o”) y el neutro (“e”) tal como oportunamente se acordó entre las autoras del libro y el equipo de traductoras involucrado en este proyecto.
Esta traducción sigue el criterio tomado de un uso no sexista de la lengua al optar por la palabra “varones” en lugar de “ hombres ”. Históricamente, el masculino genérico fue la herramienta usada para referirse a toda la humanidad. Es ese uso androcentrista de la lengua, donde el hombre pareciera ser la referencia y autoridad máxima, lo que queremos evitar en este texto.
El empleo sexista de la lengua hace que se evidencie una desigualdad lingüística que podemos incluso etiquetar como violencia simbólica , según el sociólogo francés Pierre Bourdieu. Para el autor, la violencia simbólica no se ejerce directamente ni es física, pero se evidencia en los esquemas asimétricos de poder: en este caso la lengua. “Lo que no se nombra no existe”, diría Steiner, y es aquí donde nos posicionamos .
La decisión de optar por la inclusión de la “e” como expresión no binaria surgió de un consenso al que se arribó con las autoras con el propósito de reflejar el activismo presente en la lengua. Conforme se avanzó en el proceso de traducción, se hizo notorio que muchas consignas políticas se debilitaban al buscar expresiones neutras. No es lo mismo decir “personas que trabajan en ciencia” que “científicas, científicos y científiques”. De allí, la decisión de incluir también la opción de género neutro.
Sobre las traducciones y la inteligencia artificial
La inteligencia artificial tan asociada a los trabajos con y sobre datos aparece como una opción mistificada siempre dispuesta a solucionar problemas a gran escala, con más velocidad que las personas y “sin errores”. En consonancia con la propuesta de Feminismo de Datos , este documento se hace eco de las alertas sobre confiar en traductores disponibles en línea como una forma de llevar a cabo trabajos de estas características. Si bien reconocemos el potencial de estas herramientas, especialmente en lo que respecta a facilitar el acceso a textos que de otra forma no sería posible tener en castellano, alertamos sobre los sesgos de género que estas reproducen, dado que están aún muy lejos de favorecer un uso no sexista de la lengua.
Es por ello que la mirada de personas traductoras expertas e interesadas en las temáticas son esenciales e irremplazables para realizar este tipo de trabajo.
Durante el trabajo y como forma de constatar que aquello que narra el libro, continúa ocurriendo y nos impacta en la vida, especialmente de las mujeres, las personas LGBTI+ y las identidades racializadas, pasamos por dos traductores automáticos algunas partes del libro para ver los resultados a modo de experimento. Irónicamente nos encontramos que “the researcher Timnit Gebru” fue traducido como “el investigador Timnit Gebru”, invisibilizando el género de la investigadora etíope-norteamericana que trabaja por la diversidad en tecnología y es cofundadora de Black in AI2 y del instituto DAIR dedicado a la investigación interdisciplinar por una Inteligencia Artificial descentralizada. También notamos que “man” era sistemáticamente traducido como “hombre” y que el pronombre hoy utilizado en inglés para indicador género neutro “they” (que también refiere a la tercera persona del plural neutra, dado que en inglés no se distingue entre varón y mujer este pronombre) es traducido como “ellos”, el pronombre de la tercera persona del plural masculina en castellano, sin dar la posibilidad de una expresión neutra y forzando al masculino a una identidad de género que no lo es.
El proceso de traducción no es neutral ni literal, cada palabra tiene un sentido y, como señala Meana, la lengua “recoge las desigualdades derivadas de la situación de discriminación de las mujeres y refleja todo el sexismo y androcentrismo existentes ” (s/f:11).
Por eso si se conjugan traducciones basadas en desarrollos de IA que fueron diseñadas por varones de las élites, heterosexuales, blancos, sanos y cisgénero del Norte Global que ni si quiera advierten el “riesgo del privilegio” con un castellano reproductor del sexismo, el resultado es “el investigador Timnit Gebru”. El ejemplo es tan ilustrativo que habla por sí mismo, la traducción hecha con IA invisibiliza aquello por lo que la Dra. Gebru viene trabajando hace tiempo. Justamente, son este tipo de resultados los que el feminismo de datos viene a señalar y a transformar. Sobre estas problemáticas habla el libro. Es por esto que cabe aclarar que l a traducción realizada fue, lejos de automática, artesanal y colectiva.
Traducir con una perspectiva feminista decolonial
La siguiente cuestión que queremos poner en consideración es el lugar de enunciación de quienes trabajamos en el proceso de traducción. Como mujeres latinoamericanas, activistas feministas y especialistas en datos, traducimos desde un enfoque feminista interseccional y con una perspectiva decolonial. ¿Qué significa esto? Significa que tradujimos desde esta posición epistémica buscando ser consecuentes con las palabras utilizadas.
Esta postura y este abordaje se puede ver por ejemplo en la forma en la que se tradujo el concepto “people of color” como “identidades racializadas”3. En América Latina, su uso se está extendiendo poco a poco entre las organizaciones de base que buscan resaltar el impacto de los procesos coloniales en la construcción del concepto de raza y las opresiones conexas. El término busca enfatizar que la raza es una construcción social impuesta por los grupos dominantes sobre los grupos oprimidos. El término racializado permite hacer énfasis en la raza como una acción que se ejerce sobre un grupo de personas, un acto sobre uno o varios grupos raciales. Es importante resaltar que cada país o región tiene regímenes raciales diferentes; por ende, las personas racializadas en un lugar del mundo no son necesariamente las mismas que en otro lugar del mundo, ya que las personas que detentan el poder hegemónico varían.
Desde la antropología y los estudios poscoloniales, se ha desarrollado el concepto de “cuerpos racializados”. Restrepo sostiene que “la racialización se puede considerar como una particular marcación constitutiva de los cuerpos” (2010:18). En “Descifrando nuestro cuerpos racializados”, Ochoa Muñoz describe el proceso de racialización, sus implicancias y consecuencias, así como la sexuación diferenciada entre estos cuerpos racializados. Allí argumenta que la racialización supone la construcción de cuerpos históricamente inferiorizados que surgen a partir de la configuración de “mecanismos y dispositivos de marcación social distintivos del ethos moderno” (2014:3). Es decir, se trata de pensar al cuerpo como un territorio y desde allí entender los mecanismos de dominación y opresión que se ejercen sobre él y las subjetividades de las personas.
Traducir “people of color” como identidades racializadas es una forma de evidenciar que existen opresiones basadas en el concepto de raza que se extienden más allá del color de la piel. A la vez que es una categoría propia del Sur Global que ya se encuentra racializado por el proceso de colonización que ha sufrido. También es un término frecuentemente utilizado por feministas poscoloniales y descoloniales como Karina Bidaseca y Karina Ochoa Muñoz.
DataGénero es una organización que se propone construir un futuro de datos sustentable e inclusivo desde y para América Latina y en ese proceso, nos encontramos construyendo en múltiples fronteras4. En la frontera entre los datos y las teorías de género, en la de activismo y academia, en la de sociedad civil y el Estado, en la de leer al Norte y escribir desde el Sur. Este trabajo es resultado de ello.
Espiñosa Muiñoso en “De por qué es necesario un feminismo descolonial: diferenciación, dominación co-constitutiva de la modernidad occidental y el fin de la política de identidad” sostiene que el cuarto pilar del feminismo descolonial son
las contribuciones de algunas de las teorías feministas occidentales que, en su apuesta de revisión crítica de la teoría feminista, aportan metodologías y categorías de análisis a las que acudimos las feministas descoloniales, generalmente después de someterlas a revisión. A pesar de lo problemáticas que suelen ser estas apropiaciones, e stas llegan a ser útiles en la revisión crítica del feminismo y, al mezclarse u operar dentro de un marco analítico como el del feminismo descolonial interesado en la crítica al eurocentrismo y al racismo epistémico, pueden llegar a funcionar de manera distinta, armando una especie de etapa intermedia en la tarea de descolonizar el feminismo (2012:152).
Esta traducción es una apuesta por comenzar un camino similar en lo que respecta al feminismo de datos. Se trata de contar con un libro del Norte Global, escrito desde Estados Unidos, en nuestro idioma para revisarlo, apropiarnos de él y discutirlo en nuestros términos. Y eso es lo que hemos querido reflejar en este documento anexo. Todavía no hemos logrado publicar libros similares en nuestros idiomas5. Esperamos que estos capítulos de Feminismo de Datos, contribuyan a potenciar debates desde el activismo y la academia que redunden en libros desde y para América Latina sobre feminismo de datos.
Las desigualdades que estructuran al mundo se reflejan también en las agendas de datos y los modos en los que son tematizadas en el Norte y el Sur. Así mientras el Norte Global hay cada vez más libros que alertan sobre los problemas causados por los sesgos raciales y de género publicados por prestigiosas editoriales y disponibles de manera libre en internet, en el Sur Global hay notas de medium y documentos informales que circulan las activistas para alertar sobre la temática.
Esta es ante todo una traducción activista. Hace ya un año que desde DataGénero empezamos un proyecto colectivo de traducciones porque veíamos la necesidad de disponibilizar estos libros en castellano, de “usarlos” para potenciar nuestras discusiones y debates, especialmente en los ámbitos académicos que son tan reacios a las formas activistas de construcción del conocimiento. Nos acercamos a Catherine D’Ignazio con un mensaje en “spanglish” por Twitter y le propusimos traducir Feminismo de Datos . En el verano de 2022 tradujimos unos primeros capítulos y luego Catherine y Lauren consiguieron los permisos editoriales para hacer la traducción completa que hoy está disponible. Este es un trabajo activista de colaboración entre las autoras y nosotras, una forma feminista de circular los libros, las ideas y de potenciar luchas que son globales aunque por supuesto, adquieren dimensiones muy diversas de acuerdo al territorio y a las características de los lugares en donde se dan.
Cuestiones específicas
Asimismo, hemos llegado a otros acuerdos más técnicos que están relacionados con especificidades de la traducción que detallamos a continuación:
Los títulos de artículos, libros y otras referencias fueron traducidos al castellano con el fin de ayudar a quienes lean los capítulos a situar mejor la información de consulta, independientemente de si existen traducciones al castellano o no. De esta manera, priorizamos que todas las personas hispanohablantes puedan conocer los títulos de esas referencias.
Black women fue traducido como “mujeres Negras”. En esta oportunidad se optó por dejar la mayúscula para reivindicar al colectivo, una práctica frecuente en inglés y no tanto en nuestra lengua.
Blackness: comunidad negra.
People of colour fue traducido como identidades racializadas.
EE. UU. es la sigla utilizada para referirse a Estados Unidos.
Los nombres de los medios USA Today, Glamour, New York Times, CNN, The Economist, ProPublica, Bloomberg y BusinessWeek se mantuvieron en inglés porque así se los conoce también en castellano. El mismo criterio se utilizó con la organización Human Rights Watch. También se siguió para los proyectos conocidos como AI Now e IT for Change.
Diversity in Faces (DiF) fue traducido como “Diversidad en Rostros” y Algorithmic Justice League como “ Liga de Justicia Algorítmica”.
Privilege hazard fue traducida como “riesgo del privilegio''.
El concepto de who questions fue traducido como la “ preguntas por el quién”.
Maternal harm se lo tradujo como “violencia obstétrica” dado que en castellano no existe un término más inclusivo para describir el fenómeno que no se circunscribe exclusivamente al ejercicio de la violencia por parte del personal de salud.
Native american e Indigenous se tradujeron como “pueblos originarios”.
El término genderqueer se tradujo como “persona de género fluido ”.
El término “queer ” se mantuvo en inglés para referirse a las académicas queer porque en castellano se las denomina de la misma forma. Es importante señalar que si se menciona a personas del Sur Global se puede referir como “cuir” (con c)6.
En cambio cuando se refería a “queer people” se tradujo como las comunidades LGBTIQ + (lesbianas, gays, bisexuales, trans, travestis, intersex y queer).
El término “nerd” se mantuvo en inglés porque se utiliza con frecuencia en castellano, incluso existe la acepción “nerdo/a” en el diccionario de la Real Academia Española como una españolización del término “nerd”.
Ability fue traducido por capacistismo. El capacitismo es una forma de discriminación o prejuicio social contra las personas con discapacidad.
Minoritized groups fue traducido como “grupos minorizados”. Este es un concepto utilizado en el libro para describir grupos de personas que se posicionan en oposición a un grupo social más poderoso. Mientras que el término minoría describe un grupo social compuesto por menos personas, minorizado indica que un grupo social está activamente devaluado y oprimido por un grupo dominante, que tiene más poder económico, social y político. Por ejemplo, respecto al género, los varones constituyen el grupo dominante, mientras que los demás géneros constituyen grupos minorizados.
Con respecto al término big data se utilizó un doble criterio: cuando se refería a proceso técnicos se tradujo como macrodatos . Por ejemplo: “las preguntas sobre macrodatos frente a microdatos o datos cuantitativos frente a datos cualitativos se enmarcan con demasiada frecuencia como falsos binarios”. Y cuando el concepto se refería a la construcción teórica que hay sobre ellos se lo dejó en inglés, entendiendo que es un anglicismo que suele no traducirse.
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