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Auditando Data Feminism, por Isabel Carter

DataGénero (Coordinación: Mailén García. Traductoras: Sofía García. Revisión: Helena Suárez Val y Mailén García. Con la ayuda de Diana Duarte Salinas, Ana Amelia Letelier, y Patricia Maria Garcia Iruegas)

Published onApr 23, 2023
Auditando Data Feminism, por Isabel Carter

Con el fin de seguir siendo responsable de la declaración de valores de este libro, las autoras me encargaron realizar una auditoría de todas las personas, proyectos y organizaciones a las que se hace referencia en Data Feminism. La cuantificación de estas referencias proporcionó información importante sobre qué perspectivas se estaban incluyendo en el trabajo y en qué medida. Al mismo tiempo, este proceso presentó preguntas difíciles de responder sobre identificación y clasificación. Por lo tanto, esta declaración de métodos servirá para explicar cómo abordamos esas preguntas y cuáles fueron nuestras respuestas.

Primero, tuvimos que decidir qué constituiría una “referencia” que debía registrarse en la auditoría. Cada persona mencionada por su nombre se contó como una sola referencia, al igual que cada proyecto (es decir, el mapa de ruta de envíos de Kiln). La mayoría de las corporaciones fueron excluidas de la auditoría a menos que jugaran un papel activo en un ejemplo y fueran mencionadas más de una vez. Por ejemplo, Target se incluye porque su estrategia de marketing dirigida al embarazo se usa como un ejemplo importante en el capítulo 1. Por otro lado, Instagram no se incluye a pesar de que se menciona varias veces en el ejemplo de Serena Williams porque, en ese caso, la red social es simplemente el sitio donde Williams y sus fanáticos intercambiaron historias sobre sus experiencias de parto.

Cada categorización requería entonces su propia investigación. Para las personas, intentamos verificar su raza, género, país de origen (que se incorporó a nuestra distinción Sur Global/Norte Global) e indigeneidad. Las categorizaciones adicionales incluyeron si las referencias eran o no de la academia y si representaban un ejemplo de buenas prácticas de datos o "lo que no se debe hacer". Las referencias se registraron como "comunales" si estaban impulsadas por la comunidad (por ejemplo, datos para Black Lives), y una categoría separada registró si la referencia proporcionó un "ejemplo no visual" de trabajo de datos o no. Cada registro se clasificó además por importancia. Una referencia constituía una importancia “pasajera”; de dos a cuatro referencias, “más de una vez”; y más allá de eso, "central".

Aunque categorías como "importancia" y "ejemplo no visual" fueron fáciles de asignar, otras como raza y género no lo fueron. Intentamos confirmar estas categorizaciones a través de la investigación en línea, pero sin la autoidentificación de las personas a las que se hace referencia, estas categorías obviamente están sujetas a más investigaciones. Cabe señalar que solo las personas se contaron por raza o género a menos que un ejemplo dependiera de una afirmación racial o de género. Por ejemplo, se habla de General Motors en relación con su trato discriminatorio a Emma DeGraffenreid, que se convirtió en el ímpetu para el estudio de la jurista Kimberlé Crenshaw sobre la “interseccionalidad”. La contratación discriminatoria por motivos de raza y género es el motivo de la inclusión de General Motors en el libro; por lo tanto, la empresa aparece como "blanca" y "hombre" en la auditoría. Además, si luego de una investigación adicional se descubrió que una organización tenía una junta o un personal totalmente blanco, como Clarksons Research UK, se clasificó como "blanco".

Los futuros intentos de replicar esta auditoría deberían tomar en serio la dificultad de establecer claramente estas categorías de identidad sin consultar formalmente con aquellos a quienes se hace referencia y, por lo tanto, clasificarse. Algunas clasificaciones, como el género, pueden no ser posibles de definir, ya que las personas pueden optar por no revelar públicamente su identidad de género como persona trans o no binarias para evitar la discriminación o simplemente porque lo consideran información privada. Además, nos gustaría reconocer que categorizar las referencias por sus identidades sociales y afiliaciones estructurales no garantiza inherentemente un discurso representativo. Sin embargo, consideramos que este es un esfuerzo importante para seguir siendo responsables con los valores que dieron origen a todo este proyecto, que incluyen el pensamiento interseccional y anti jerárquico. El reconocimiento de una multiplicidad de puntos de vista y el compromiso de reconocer nuestras propias posiciones y limitaciones.

Isabel Carter es una reportera multimedia que recibió su maestría en periodismo en Emerson College en 2019.

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