Avis des lecteurs
Résumé:Data Feminism de Catherine D'Ignazio et Lauren Klein est salué pour son exploration perspicace du rôle que jouent les données dans la perpétuation des préjugés et des inégalités au sein de la société. Les lecteurs saluent son accessibilité, sa belle présentation et l'intégration de considérations éthiques dans la science des données. Malgré quelques critiques concernant le langage utilisé, en particulier en ce qui concerne l'identité, le livre est largement considéré comme une lecture essentielle pour toute personne impliquée dans les données.
Avantages:Ce livre est très pertinent et urgent, car il fournit des informations exploitables sur les pratiques en matière de données. Il allie profondeur et accessibilité, rendant des idées complexes compréhensibles pour les novices. Il est magnifiquement illustré et bien produit, ce qui le rend visuellement attrayant. Les lecteurs se sentent responsabilisés par le contenu, qui encourage la réflexion sur l'éthique des données et propose des stratégies pratiques pour créer des pratiques plus équitables en matière de données. Il est considéré comme un ouvrage incontournable pour différents publics, notamment les scientifiques des données, les journalistes et les universitaires.
Inconvénients:Certains évaluateurs ont exprimé leur déception quant à la qualité physique du livre, notant des problèmes tels que des pages non coupées. Certains ont critiqué le langage utilisé par les auteurs en matière de race et de genre, en particulier le fait qu'il puisse aliéner certains lecteurs en présentant les problèmes de la science des données comme une conséquence de la domination de l'homme blanc. Si certains ont trouvé que la terminologie était source de division, d'autres ont reconnu les messages globalement positifs du livre.
(basé sur 23 avis de lecteurs)
Contenu du livre :
Une nouvelle façon de penser la science des données et l'éthique des données qui s'inspire des idées du féminisme intersectionnel.
Aujourd'hui, la science des données est une forme de pouvoir. Elle a été utilisée pour dénoncer l'injustice, améliorer les résultats en matière de santé et renverser des gouvernements. Mais elle a également été utilisée à des fins de discrimination, de police et de surveillance. Ce potentiel de bien, d'une part, et de mal, d'autre part, fait qu'il est essentiel de se poser la question : La science des données par qui ? La science des données pour qui ? La science des données dans l'intérêt de qui ? Les récits autour des big data et de la science des données sont très majoritairement blancs, masculins et techno-héroïques. Dans Data Feminism, Catherine D'Ignazio et Lauren Klein présentent une nouvelle façon de penser la science des données et l'éthique des données, qui s'inspire de la pensée féministe intersectionnelle.
Illustrant le féminisme des données en action, Catherine D'Ignazio et Lauren Klein montrent comment la remise en question du binaire homme/femme peut contribuer à remettre en question d'autres systèmes de classification hiérarchiques (et empiriquement erronés). Elles expliquent comment, par exemple, la compréhension des émotions peut élargir nos idées sur la visualisation efficace des données, et comment le concept de travail invisible peut mettre en évidence les efforts humains considérables requis par nos systèmes automatisés. Enfin, ils montrent pourquoi les données ne parlent jamais d'elles-mêmes. »
Data Feminism propose des stratégies pour les scientifiques des données qui cherchent à savoir comment le féminisme peut les aider à œuvrer pour la justice, et pour les féministes qui souhaitent concentrer leurs efforts sur le domaine en plein essor de la science des données. Mais le féminisme des données ne se limite pas au genre. Il s'agit du pouvoir, de qui le détient et de qui ne le détient pas, et de la manière dont ces différences de pouvoir peuvent être remises en question et modifiées.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780262547185 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2023 |
| Nombre de pages : | 328 |
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