Le féminisme des données (Strong Ideas)

Une nouvelle façon de penser la science des données et l'éthique des données, éclairée par les 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 pour discriminer, surveiller et contrôler. Ce potentiel de bien, d'une part, et de mal, d'autre part, rend essentiel de se poser la question : La science des données par qui ? La science des données pour qui ? La science des données avec les intérêts de qui à l'esprit ? Les récits autour du big data et de la science des données sont 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 — une approche éclairée par la pensée féministe intersectionnelle.

Illustrant le féminisme des données en action, D'Ignazio et Klein montrent comment les remises en question du binaire homme/femme peuvent aider à contester d'autres systèmes de classification hiérarchiques (et empiriquement erronés). Elles expliquent comment, par exemple, une compréhension de l'émotion peut élargir nos idées sur la visualisation efficace des données, et comment le concept de travail invisible peut exposer les efforts humains significatifs requis par nos systèmes automatisés. Et elles montrent pourquoi les données ne « parlent » jamais, jamais « d'elles-mêmes ».

Data Feminism offre des stratégies aux scientifiques des données qui cherchent à apprendre comment le féminisme peut les aider à œuvrer pour la justice, et aux féministes qui veulent concentrer leurs efforts sur le domaine croissant de la science des données. Mais Data Feminism est bien plus qu'une question de genre. Il s'agit de pouvoir, de qui l'a et qui ne l'a pas, et de la façon dont ces différences de pouvoir peuvent être remises en question et modifiées.