Bewertung:
Data Feminism von Catherine D'Ignazio und Lauren Klein wird für seine aufschlussreiche Erforschung der Rolle gelobt, die Daten bei der Aufrechterhaltung gesellschaftlicher Vorurteile und Ungerechtigkeiten spielen. Die Leser loben die Zugänglichkeit, die schöne Präsentation und die Einbeziehung ethischer Überlegungen in die Datenwissenschaft. Trotz einiger Kritikpunkte an der verwendeten Sprache, insbesondere in Bezug auf die Identität, wird das Buch weitgehend als unverzichtbare Lektüre für alle, die mit Daten zu tun haben, gefeiert.
Vorteile:Das Buch ist höchst relevant und dringend und bietet umsetzbare Einblicke in die Datenpraxis. Es verbindet Tiefe und Zugänglichkeit und macht komplexe Ideen auch für Neulinge nachvollziehbar. Es ist wunderschön illustriert und gut produziert, so dass es visuell ansprechend ist. Die Leser fühlen sich durch den Inhalt gestärkt, der zum Nachdenken über Ethik in der Datenverarbeitung anregt und praktische Strategien zur Schaffung fairerer Datenpraktiken bietet. Es wird als Pflichtlektüre für verschiedene Zielgruppen gelobt, darunter Datenwissenschaftler, Journalisten und Akademiker.
Nachteile:Einige Rezensenten äußerten sich enttäuscht über die physische Qualität des Buches und wiesen auf Probleme wie ungeschnittene Seiten hin. Es gab Kritik an der Sprache der Autoren in Bezug auf Ethnie und Geschlecht, insbesondere daran, dass sie einige Leser entfremden könnten, indem sie die Probleme der Datenwissenschaft als Folge der Dominanz weißer Männer darstellen. Während einige die Terminologie als spaltend empfanden, erkannten andere die insgesamt positiven Botschaften des Buches an.
(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 stellen Catherine D'Ignazio und Lauren Klein eine neue Art des Denkens über Datenwissenschaft und Datenethik vor - eine, die von intersektionalem feministischem Denken geprägt ist.
D'Ignazio und Klein veranschaulichen den Datenfeminismus in der Praxis und zeigen, wie die Infragestellung der männlich/weiblichen Binarität 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: | 9780262547185 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Seitenzahl: | 328 |
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