Bewertung:
Data Feminism wird hoch gelobt für seine zugängliche, intelligente und aussagekräftige Untersuchung, wie Daten, Algorithmen und Technologie Vorurteile in Bezug auf Geschlecht, Ethnie und andere Ungleichheiten aufrechterhalten können. Die Autoren bieten umsetzbare Einsichten und theoretische Rahmenbedingungen, die das Buch zu einer wertvollen Lektüre für Studierende, Fachleute und alle, die sich für soziale Gerechtigkeit interessieren, machen. Während in vielen Rezensionen die hervorragende Qualität des Buches hervorgehoben wird, gibt es auch einige Kritikpunkte hinsichtlich bestimmter sprachlicher Entscheidungen, die einige Leser abschrecken könnten.
Vorteile:Das Buch ist zugänglich, fesselnd und wunderschön illustriert. Es verbindet kritische Theorie mit technischen Einsichten, um die Datenwissenschaft gerechter und inklusiver zu machen. Viele Rezensenten merken an, dass das Buch ein Muss für jeden ist, der sich mit Datenproduktion und -ethik beschäftigt, und es hat sowohl von Studenten als auch von Fachleuten positives Feedback für seine Relevanz und praktischen Anwendungen erhalten.
Nachteile:Einige Leser empfanden die Sprache, die verwendet wird, um Fragen der Voreingenommenheit in der Datenwissenschaft anzusprechen, als befremdlich, vor allem, weil das Thema „weißer Mann“ als Hauptproblem dargestellt wird. Es wurden Probleme mit der physischen Produktionsqualität erwähnt, da die Seiten nicht vollständig geschnitten waren. In einigen Rezensionen wird darauf hingewiesen, dass die Botschaften zwar überzeugend sind, die Sprache jedoch verbessert werden könnte, um eine größere Inklusivität zu fördern.
(basierend auf 23 Leserbewertungen)
Data Feminism
Eine neue Art, über Datenwissenschaft und Datenethik nachzudenken, die von den Ideen des intersektionellen Feminismus geprägt ist.
Heute ist die Datenwissenschaft eine Form der Macht. Sie wurde eingesetzt, um Ungerechtigkeiten aufzudecken, die Gesundheitsversorgung zu verbessern und Regierungen zu stürzen. Aber sie wurde auch schon zur Diskriminierung, Polizeiarbeit und Überwachung eingesetzt. Dieses Potenzial zum Guten einerseits und zum Schlechten andererseits macht es unumgänglich zu fragen: Datenwissenschaft von wem? Datenwissenschaft für wen? Datenwissenschaft mit wessen Interessen im Hinterkopf? Die Erzählungen über Big Data und Datenwissenschaft sind überwiegend weiß, männlich und technoide. In Data Feminism präsentieren Catherine D'Ignazio und Lauren Klein eine neue Art, über Datenwissenschaft und Datenethik nachzudenken - eine, die von intersektionalem feministischem Denken geprägt ist.
D'Ignazio und Klein veranschaulichen den Datenfeminismus in der Praxis und zeigen, wie die Infragestellung der Binarität männlich/weiblich dazu beitragen kann, andere hierarchische (und empirisch falsche) Klassifizierungssysteme in Frage zu stellen. Sie erklären, wie zum Beispiel ein Verständnis von Emotionen unsere Vorstellungen von effektiver Datenvisualisierung erweitern kann und wie das Konzept der unsichtbaren Arbeit die erheblichen menschlichen Anstrengungen aufzeigen kann, die unsere automatisierten Systeme erfordern. Und sie zeigen, warum die Daten niemals „für sich selbst sprechen“.
Data Feminism bietet Strategien für Datenwissenschaftlerinnen, die lernen wollen, wie Feminismus ihnen helfen kann, sich für Gerechtigkeit einzusetzen, und für Feministinnen, die ihre Bemühungen auf das wachsende Feld der Datenwissenschaft konzentrieren wollen. Aber bei Data Feminism geht es um viel mehr als um das Geschlecht. Es geht um Macht, darum, wer sie hat und wer nicht, und darum, wie diese Machtunterschiede in Frage gestellt und verändert werden können.
| ISBN: | 9780262044004 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 328 |
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