Data Feminism (Paperback)
Langue : anglais
Edité par MIT Press Ltd, 2023
Série : Livre 4 sur 10 - Strong Ideas
- Livre broché
- Neuf
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Paperback. A new way of thinking about data science and data ethics that is informed by the ideas of intersectional feminism.Cutting edge strategies for thinking about data science and data ethics through an intersectional feminist lens."Without ever finger-wagging, Data Feminism reveals inequities and offers a way out of a broken system in which the numbers are allowed to lie."-WIREDToday, data science is a form of power. It has been used to expose injustice, improve health outcomes, and topple governments. But it has also been used to discriminate, police, and surveil. This potential for good, on the one hand, and harm, on the other, makes it essential to ask: Data science by whom? Data science for whom? Data science with whose interests in mind? The narratives around big data and data science are overwhelmingly white, male, and techno-heroic.In Data Feminism, Catherine D'Ignazio and Lauren Klein present a new way of thinking about data science and data ethics-one that is informed by intersectional feminist thought. Illustrating data feminism in action, D'Ignazio and Klein show how challenges to the male/female binary can help challenge other hierarchical (and empirically wrong) classification systems. They explain how, for example, an understanding of emotion can expand our ideas about effective data visualization, and how the concept of invisible labor can expose the significant human efforts required by our automated systems. And they show why the data never, ever "speak for themselves."Data Feminism offers strategies for data scientists seeking to learn how feminism can help them work toward justice, and for feminists who want to focus their efforts on the growing field of data science. But Data Feminism is about much more than gender. It is about power, about who has it and who doesn't, and about how those differentials of power can be challenged and changed. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9780262547185
- Titre
- Data Feminism (Paperback)
- Auteur
- Catherine D'Ignazio
- Éditeur
- MIT Press Ltd
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 026254718X
- ISBN à 13 chiffres
- 9780262547185
- Série
- Livre 4 sur 10: Strong Ideas
Today, data science is a form of power. It has been used to expose injustice, improve health outcomes, and topple governments. But it has also been used to discriminate, police, and surveil. This potential for good, on the one hand, and harm, on the other, makes it essential to ask: Data science by whom? Data science for whom? Data science with whose interests in mind? The narratives around big data and data science are overwhelmingly white, male, and techno-heroic. In Data Feminism, Catherine D'Ignazio and Lauren Klein present a new way of thinking about data science and data ethics—one that is informed by intersectional feminist thought.
Illustrating data feminism in action, D'Ignazio and Klein show how challenges to the male/female binary can help challenge other hierarchical (and empirically wrong) classification systems. They explain how, for example, an understanding of emotion can expand our ideas about effective data visualization, and how the concept of invisible labor can expose the significant human efforts required by our automated systems. And they show why the data never, ever “speak for themselves.”
Data Feminism offers strategies for data scientists seeking to learn how feminism can help them work toward justice, and for feminists who want to focus their efforts on the growing field of data science. But Data Feminism is about much more than gender. It is about power, about who has it and who doesn't, and about how those differentials of power can be challenged and changed.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Lauren F. Klein is Associate Professor of English and Quantitative Theory and Methods at Emory University.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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