Féminisme des données

Avis des lecteurs

Résumé:

Data Feminism est très apprécié pour son examen accessible, intelligent et puissant de la façon dont les données, les algorithmes et la technologie peuvent perpétuer les préjugés liés au genre, à la race et à d'autres inégalités. Les auteures proposent des perspectives concrètes et des cadres théoriques, ce qui en fait une lecture précieuse pour les étudiants, les professionnels et toute personne intéressée par la justice sociale. Si de nombreuses critiques soulignent l'excellence de l'ouvrage, certaines critiques portent sur des choix linguistiques spécifiques qui pourraient aliéner certains lecteurs.

Avantages:

Le livre est accessible, engageant et magnifiquement illustré. Il combine une théorie critique avec des idées techniques pour rendre la science des données plus équitable et plus inclusive. De nombreux critiques soulignent qu'il s'agit d'une lecture indispensable pour toute personne impliquée dans la production de données et l'éthique, et il a reçu des commentaires positifs de la part d'étudiants et de professionnels pour sa pertinence et ses applications pratiques.

Inconvénients:

Certains lecteurs ont trouvé que le langage utilisé pour aborder les questions de partialité dans la science des données était aliénant, en particulier dans sa formulation de « l'homme blanc » comme problème principal. Il a été fait mention de problèmes de qualité de la production physique, les pages n'étant pas entièrement coupées. Quelques commentaires suggèrent que, bien que les messages soient forts, le langage pourrait être amélioré pour favoriser une plus grande inclusion.

(basé sur 23 avis de lecteurs)

Titre original :

Data Feminism

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, D'Ignazio et Klein montrent comment la remise en question du binaire homme/femme peut aider 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, elles 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 travailler pour la justice, et pour les féministes qui veulent concentrer leurs efforts sur le domaine en pleine expansion 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 : 9780262044004
• Auteur : Catherine D'Ignazio
• Éditeur : Mit Pr
• Reliure : Relié
• Année de publication : 2020
• Nombre de pages : 328