En un mundo donde la ciencia de datos juega un papel fundamental en la toma de decisiones del siglo XXI, se está desvelando un fenómeno revolucionario: el feminismo de datos. Este enfoque no solo busca visibilizar las desigualdades de género en la recopilación, análisis y uso de datos, sino también transformar la manera en que se manejan estos recursos informáticos.

"Descubre cómo el feminismo de datos está transformando la ciencia de datos y la sociedad"

¿Qué es el feminismo de datos?

El feminismo de datos es un enfoque crítico que busca visibilizar y corregir las desigualdades de género en la recopilación, análisis y uso de datos. Emergió en 2015 gracias a la convergencia entre Catherine D’Ignazio y Lauren F. Klein. Su primer trabajo conjunto fue un artículo titulado "Feminist Data Visualization", inspirado en discusiones sobre ética en visualización de datos.Este enfoque no se limita a la visualización de datos, sino que aplica los principios del pensamiento y activismo feminista a la ciencia de datos. Busca la equidad de género y examina las raíces estructurales de la desigualdad.

Reconociendo las brechas: el punto de partida

El programa Feminismo en Acción para la Transformación Estructural (FAST), el programa Fortaleciendo la Política Migratoria Orientada al Desarrollo (MEG) y la Cooperación Alemana para el Desarrollo de la GIZ crearon un espacio para diseñar y construir una Escuela de Aprendizaje Feminista, en el que uno de los ejes temáticos fue la información y los datos.Erika Julieta Rodríguez, asesora temática FAST de la Agencia GIZ, destacó que los datos documentan la historia de la humanidad, pero hay vacíos significativos en torno a las mujeres y las poblaciones diversas. El feminismo de datos no solo reconoce estas ausencias, sino que pregunta por su origen y cómo contrarrestarlas.Los datos no son solo números; representan personas, historias y contextos. El enfoque del data feminism desafía el binarismo y las jerarquías tradicionales, reconociendo la diversidad y la complejidad de las experiencias humanas.Además, el feminismo de datos visibiliza el trabajo detrás de la producción de información y plantea preguntas críticas sobre el exceso de datos y su reutilización estratégica.

Datos en evolución: Del tradicionalismo al enfoque inclusivo

Natalia Mejía Pardo, de The Data Tank, compartió cómo la revolución digital ha transformado la recopilación y análisis de datos. Con dispositivos inteligentes y sensores, podemos capturar información en tiempo real, pero esto plantea retos éticos y asimetrías.Las empresas tecnológicas del norte global dominan la recopilación y uso de datos, mientras que los estados y organizaciones del sur global enfrentan barreras. El feminismo de datos propone un enfoque interseccional que prioriza la equidad en la representación y el análisis.Un ejemplo es el "contraditos", un esfuerzo por recopilar información desde las comunidades para cuestionar las narrativas oficiales. La iniciativa "Datos contra el feminicidio" analiza cómo organizaciones feministas documentan la violencia de género y desarrolla herramientas digitales para facilitar su inclusión en bases de datos.

Inteligencia Artificial para todos

El proyecto FairForward, impulsado por GIZ en varios países africanos y asiáticos, tiene como objetivo abrir las puertas de la Inteligencia Artificial a comunidades tradicionalmente excluidas, especialmente mujeres y grupos minorizados.Promueve el acceso equitativo a datos de entrenamiento e infraestructuras tecnológicas locales. Ofrece bootcamps intensivos de IA y ciencia de datos para grupos diversos, sin requerir conocimientos previos en programación.También apoya a los gobiernos aliados en la creación de marcos éticos para la IA, promoviendo una inteligencia artificial transparente y responsable.

Hacia un futuro justo e inclusivo

En un mundo donde los datos son centrales en las decisiones, el feminismo de datos nos invita a cuestionar las bases de la producción de información. Los datos no son neutrales y debemos trabajar hacia prácticas que reflejen la diversidad y desafíen las desigualdades.Este enfoque nos permite construir un futuro más inclusivo y posiciona a la ciencia de datos como una herramienta de transformación social. Los datos deben contar historias completas, representando a todos.La clave es integrar la perspectiva de género en todos los niveles del ciclo de datos y fomentar la colaboración entre sectores.