Data Feminism
ডেটা ফেমিনিজম একটি বই যা ক্যাথরিন ডি 'ইগনাজিও এবং লরেন এফ. ক্লেইন আংশিক সাহিত্য পর্যালোচনা, আংশিক কল টু অ্যাকশন হিসাবে লিখেছেন, ডেটা ফেমিনিজম ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য একটি কাঠামো সরবরাহ করে যা জানতে চায় যে নারীবাদ কীভাবে তাদের ন্যায়বিচারের দিকে কাজ করতে সহায়তা করতে পারে এবং নারীবাদীদের জন্য যারা ডেটা সায়েন্সের ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্রে তাদের প্রচেষ্টাকে কেন্দ্রীভূত করতে চায়। সাতটি অধ্যায়ের মাধ্যমে তথ্য নারীবাদ তথ্য পক্ষপাত এবং অবিচারের উদাহরণ প্রদান করে, পাশাপাশি সেগুলি নিরসনের কৌশলও প্রদান করে। এটি করার সময়, ডি 'ইগনাজিও এবং ক্লেইন তথ্য নারীবাদকে "তথ্য সম্পর্কে চিন্তা করার একটি উপায়, তাদের ব্যবহার এবং তাদের সীমা উভয়ই, যা সরাসরি অভিজ্ঞতা, কর্মের প্রতি প্রতিশ্রুতি এবং আন্তঃসম্পর্কিত নারীবাদী চিন্তাভাবনা দ্বারা অবহিত করা হয়" হিসাবে পরামর্শ দেন। অধ্যায়গুলি সাতটি পথনির্দেশক নীতি অনুসারে সংগঠিত করা হয়েছে (নীচে দেখুন): ক্ষমতা পরীক্ষা করা, শক্তিকে চ্যালেঞ্জ করা, আবেগ ও মূর্তিকে উন্নীত করা, দ্বৈত ও শ্রেণিবিন্যাস পুনর্বিবেচনা করা, বহুত্ববাদকে আলিঙ্গন করা, প্রসঙ্গ বিবেচনা করা এবং শ্রমকে দৃশ্যমান করা। তথ্য নারীবাদের সূচনা বিন্দু হল এমন কিছু যা তথ্য বিজ্ঞানে বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই অননুমোদিত হয়ে গেছেঃ বিশ্বে ক্ষমতা সমানভাবে বিতরণ করা হয় না। তথ্য বিজ্ঞান হল ক্ষমতার একটি রূপ, এবং এটি বিদ্যমান শ্রেণিবিন্যাসকে সমর্থন করতে বা বিকল্পভাবে, অবিচারগুলি আবিষ্কার ও প্রতিকারের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। বইটি তাই ধারাবাহিকভাবে জোর দেয় যে কেন তথ্য কখনও নিজের পক্ষে কথা বলে না এবং পুরুষ/মহিলা বাইনারির প্রতি চ্যালেঞ্জগুলি অন্যান্য শ্রেণিবদ্ধ (এবং অভিজ্ঞতাগতভাবে ভুল) শ্রেণিবিন্যাস ব্যবস্থাকে চ্যালেঞ্জ জানাতে সহায়তা করতে পারে। লেখকরা ব্যাখ্যা করেছেন যে, উদাহরণস্বরূপ, আবেগ সম্পর্কে আরও ভাল বোঝাপড়া কীভাবে কার্যকর ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সম্পর্কে ধারণাগুলিকে চ্যালেঞ্জ করে এবং উন্নত করে এবং কীভাবে অদৃশ্য শ্রমের ধারণা প্রযুক্তি এবং ডেটা-সম্পর্কিত কাজের পিছনে উল্লেখযোগ্য মানব প্রচেষ্টাকে প্রকাশ করে। লেখকরা তথ্য বিজ্ঞানে একটি আন্তঃসম্পর্কিত নারীবাদী কাঠামো প্রয়োগ করেন। এই কাঠামোটি ব্যবহার করে লেখকরা লিঙ্গ, জাতি, যৌনতা এবং শ্রেণীর মতো ক্ষমতার আন্তঃসম্পর্কিত কাঠামোগত শক্তিগুলি পরীক্ষা করেন। লেখকরা তাই স্পষ্টভাবে তথ্য নীতিশাস্ত্রের বিপরীতে তথ্য ন্যায়বিচারের দিকেও মনোনিবেশ করেন, যুক্তি দেন যে তথ্য নীতিশাস্ত্র এবং ন্যায্যতা ও পক্ষপাতের উপর এর ফোকাস এমন কাঠামো তৈরি করে যা প্রভাবশালী শক্তিকে রক্ষা করে। ডেটা ফেমিনিজমের নীতিগুলি ডি 'ইগনাজিও এবং ক্লেইনের বই ডেটা ফেমিনিজম অনুসারে, ডেটা ফেমিনিজম সাতটি নীতি নিয়ে গঠিতঃ ডেটা ফেমিনিজমের নীতি #1 হল ক্ষমতা পরীক্ষা করা। বিশ্বে ক্ষমতা এবং বিশেষাধিকার কীভাবে কাজ করে তা বিশ্লেষণ করে তথ্য নারীবাদ শুরু হয়। এটি ক্ষমতার ব্যবস্থা এবং বর্ণবাদ ও যৌনতাবাদ সহ অন্যান্য বিষয়গুলির সাথে এটি কীভাবে ছেদ করে তা পরীক্ষা করে। ক্ষমতা পরীক্ষা করার অর্থ হল নিপীড়নের শক্তিগুলির নামকরণ এবং ব্যাখ্যা করা যা আমাদের দৈনন্দিন জীবনের অংশ এবং তাদের ব্যবহৃত ডেটাসেট, ডাটাবেস এবং অ্যালগরিদমগুলিতে। এগুলি আমাদের জীবনের এতটাই অংশ যে আমরা প্রায়শই এগুলিকে সেভাবে দেখি না। তথ্য নারীবাদের নীতি #2 হল ক্ষমতাকে চ্যালেঞ্জ করা। তথ্য নারীবাদ অসম ক্ষমতার কাঠামোকে চ্যালেঞ্জ জানাতে এবং ন্যায়বিচারের দিকে কাজ করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ। অসম শক্তির বিরুদ্ধে ব্যবস্থা নেওয়ার অনেক রূপ রয়েছে, কিন্তু ডি 'ইগনাজিও এবং ক্লেইন চারটি প্রাথমিক বিষয় তুলে ধরেছেনঃ (1) অনুপস্থিত তথ্য বা প্রাতিষ্ঠানিক অবহেলার মুখে পাল্টা তথ্য সংগ্রহ করা; (2) বিশ্লেষণঃ চ্যালেঞ্জিং শক্তির জন্য প্রায়শই গোষ্ঠীগুলির মধ্যে অসম ফলাফল প্রদর্শন করা প্রয়োজন, এবং অস্বচ্ছ অ্যালগরিদমগুলি নিরীক্ষণ এবং প্রতিষ্ঠানগুলিকে জবাবদিহি করার জন্য নতুন গণনামূলক পদ্ধতি তৈরি করা হচ্ছে; (3) কল্পনা করুনঃ আমরা কেবল অসম ফলাফলের দিকে মনোনিবেশ করতে পারি না, কারণ তখন আমরা কখনই অবিচারের মূল কারণের দিকে যেতে পারব না। প্রকৃতপক্ষে ক্ষমতাকে ধ্বংস করার জন্য, আমাদের শেষ পয়েন্টটিকে "ন্যায্যতা" হিসাবে নয়, বরং সহ-মুক্তি হিসাবে কল্পনা করতে হবে; (4) শিক্ষাঃ তথ্য বিজ্ঞানীদের পরিচয় গুরুত্বপূর্ণ, তাই আমরা কীভাবে জনসংখ্যার পরিবর্তন এবং পরবর্তী প্রজন্মের তথ্য নারীবাদীদের গড়ে তোলার জন্য এই ক্ষেত্রে নতুনদের নিযুক্ত এবং ক্ষমতায়িত করতে পারি? তথ্য নারীবাদের নীতি #3 হল আবেগ এবং মূর্ত রূপকে উন্নীত করা। তথ্য নারীবাদ আমাদের একাধিক ধরনের জ্ঞানকে মূল্য দিতে শেখায়, যার মধ্যে রয়েছে মানুষের কাছ থেকে পাওয়া জ্ঞান যা বিশ্বের জীবন্ত, অনুভবকারী দেহ হিসাবে আসে। এর অর্থ হল মিথ্যা দ্বৈততা স্থাপন সম্পর্কে সচেতন হওয়া, যেমন বিষয়গততাকে মূল্যায়ন করা বা আপাতদৃষ্টিতে উদ্দেশ্যমূলক তথ্য এবং দৃশ্যায়ন যা আবেগকে সক্রিয় করার বিষয়ে স্পষ্ট-আবেগকে প্রতিরোধ করার পরিবর্তে কাজে লাগানো। আরও সচেতনভাবে চাক্ষুষ দৃষ্টান্তগুলি তথ্য শিখতে, মনে রাখতে এবং যোগাযোগ করতে সহায়তা করতে পারে। এই প্রশ্নগুলি অন্বেষণ করা তথ্য নারীবাদের তৃতীয় নীতির কাছাকাছি যেতে সহায়তা করেঃ আবেগ এবং মূর্ত রূপকে আলিঙ্গন করুন। তথ্য নারীবাদের নীতি #4 হল বাইনারি এবং শ্রেণিবিন্যাস পুনর্বিবেচনা করা। তথ্য নারীবাদের জন্য আমাদের লিঙ্গ দ্বৈতকে চ্যালেঞ্জ জানাতে হবে, পাশাপাশি অন্যান্য গণনা এবং শ্রেণিবিন্যাসের ব্যবস্থা যা নিপীড়নকে স্থায়ী করে। এই নীতিটি শ্রেণীবিভাগ ব্যবস্থা বাতিল করার পক্ষে নয়, বরং বিভাগগুলি পুনর্বিবেচনার পক্ষে যুক্তি দেয়ঃ সেগুলি কি যথেষ্ট? তাদের সৃষ্টির উদ্দেশ্য কী ছিল? যারা প্রতিষ্ঠিত ব্যবস্থার সঙ্গে খাপ খায় না, তাদের কী হবে? তথ্য নারীবাদ জিজ্ঞাসা করে যে বিভাগগুলি, বা এমনকি শ্রেণিবিন্যাসের ব্যবস্থা নিজেই অপর্যাপ্ত কিনা। এতগুলি শ্রেণিবিন্যাস ব্যবস্থার পৃষ্ঠের নিচে লুকিয়ে থাকা মিথ্যা বাইনারি এবং অন্তর্নিহিত শ্রেণিবিন্যাস, যেমন পুরুষ ও মহিলাদের মধ্যে কৃত্রিম পার্থক্য, যুক্তি ও আবেগ, প্রকৃতি ও সংস্কৃতি এবং শরীর ও বিশ্ব। ডেটা ফেমিনিজম আমাদের পার্থক্য, কেন তারা এসেছে এবং তারা কোন মূল্যবোধগুলি প্রতিফলিত করে তা নিয়ে প্রশ্ন তোলার পক্ষে যুক্তি দেয়। তথ্য নারীবাদের নীতি #5 হল বহুত্ববাদকে আলিঙ্গন করা। "তথ্য নারীবাদ জোর দিয়ে বলে যে সর্বাধিক সম্পূর্ণ জ্ঞান আসে একাধিক দৃষ্টিভঙ্গির সংশ্লেষণ থেকে, স্থানীয়, আদিবাসী এবং অভিজ্ঞতার উপায়গুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া হয়।" এর অর্থ হল তথ্য নারীবাদ জ্ঞান উৎপাদনের ঐতিহ্যগত একচেটিয়া অধিকারকে চ্যালেঞ্জ করে, যেমন। পুরুষ-নেতৃত্বাধীন পাশ্চাত্য বিজ্ঞানে, এবং গবেষকদের আরও প্রান্তিক উৎসগুলি সন্ধান করতে উৎসাহিত করে, যার মধ্যে কেবল মৌখিক সাক্ষাৎকারের মাধ্যমে উপলব্ধ। অ্যালগরিদম-চালিত ডিজিটাল ক্ষেত্রে যে কণ্ঠস্বরগুলি শোনা যায় সেগুলির দিকেও বিশেষ মনোযোগ দেওয়া দরকার। আলী আলখাতিব (2020)-এর উদ্ধৃতি দিয়ে ডি 'ইগনাজিও এবং ক্লেইন বলেছেন যে "ডিজিটাল যোগাযোগের সন্ধান দরিদ্র, শিশু এবং অগণিত অন্যান্য অগণিত গোষ্ঠীকে বাদ দেবে"। তথ্য নারীবাদের নীতি #6 হল প্রসঙ্গ বিবেচনা করা। "তথ্য নারীবাদ দাবি করে যে তথ্য নিরপেক্ষ বা উদ্দেশ্যমূলক নয়। এগুলি অসম সামাজিক সম্পর্কের ফসল এবং সঠিক, নৈতিক বিশ্লেষণ পরিচালনার জন্য এই প্রসঙ্গটি অপরিহার্য। তথ্য কখনই নিরপেক্ষ নয় বলে জোর দিয়ে নির্দিষ্ট কিছু সামাজিক-সাংস্কৃতিক প্রেক্ষাপটে সংগ্রহ করা হয় এবং সম্ভাব্য পক্ষপাতদুষ্ট লেন্সের মাধ্যমে বিশ্লেষণ করা হয়, ডি 'ইগনাজিও এবং ক্লেইন উল্লেখ করেছেন যে আমাদের অবশ্যই পরিসংখ্যানকে হালকাভাবে নেওয়া উচিত নয়, তবে সর্বদা তাদের পিছনের গল্পগুলি দেখতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, এর মধ্যে রয়েছে কোভিড-19 তথ্যের একটি সমালোচনামূলক মূল্যায়ন যা অশিক্ষিত, রাজনৈতিকভাবে অপরিণত অভিবাসী সম্প্রদায় বা বর্ণের মানুষের বিরুদ্ধে স্টেরিওটাইপগুলি নিশ্চিত করে বলে মনে হয়। পক্ষপাতিত্ব পুনরায় প্রয়োগ করার জন্য তথ্য ব্যবহার করার পরিবর্তে, তথ্য নারীবাদ আরও গভীরভাবে শিকড়যুক্ত বৈষম্যকে চ্যালেঞ্জ জানায় যা বিচ্ছিন্নতা, স্বাস্থ্যসেবা অ্যাক্সেসের অভাব বা প্রথম স্থানে সরকারী নীতির প্রতি আস্থার অভাবের দিকে পরিচালিত করে। জোয়া ক্রিয়ার-পেরি (2018), ডি 'ইগনাজিও এবং ক্লেইন দ্বারা উদ্ধৃত লেখকদের মধ্যে একজন, জোর দিয়েছেনঃ "জাতি কোনও ঝুঁকির কারণ নয়। বর্ণবাদ হল"। তথ্য নারীবাদের নীতি #7 হল শ্রমকে দৃশ্যমান করা। বিশ্বের অন্যান্য কাজের মতো ডেটা সায়েন্সের কাজও অনেক হাতের কাজ। তথ্য নারীবাদ এই শ্রমকে দৃশ্যমান করে তোলে যাতে এটি স্বীকৃত এবং মূল্যবান হতে পারে। "এই নীতিটি এই সত্যের দিকে দৃষ্টি আকর্ষণ করে যে, সম্প্রতি অবধি, একাডেমিক কাজ প্রায় একচেটিয়াভাবে অধ্যাপক এবং গবেষণা গোষ্ঠীর নেতাদের মতো উচ্চতর র্যাঙ্কিং গবেষকদের কৃতিত্ব দেওয়া হত, যেখানে অস্থায়ী চুক্তি, পিএইচডি প্রার্থী, শিক্ষার্থী বা অ-একাডেমিক কর্মীদের দ্বারা প্রদত্ত অনেক অবদান অলক্ষিত ছিল। তথ্য নারীবাদ তাই আমাদের বিজ্ঞানের ফলাফলে লুকানো কাজ উন্মোচন করতে এবং যারা তথ্য, পরিষ্কার তথ্য বা পর্দার আড়ালে মডেলের তথ্য সংগ্রহ করে তাদের শ্রমের পুনর্মূল্যায়ন করতে প্ররোচিত করে। ইতিহাসে আরও পিছনে গিয়ে, এর মধ্যে বিজ্ঞানীদের স্ত্রী এবং পরিবারের অন্যান্য মহিলা সদস্যের অবদানও অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যারা গবেষণা প্রকল্পগুলিতে আইনত অংশগ্রহণ করতে পারেনি। 2020 সালে ডেটা ফেমিনিজম প্রকাশের পরে অভ্যর্থনা ডি 'ইগনাজিও এবং ক্লেইনের দৃষ্টিভঙ্গি তাদের চিন্তাশীল এবং পুঙ্খানুপুঙ্খ বৃত্তির জন্য একাডেমিক পর্যালোচনায় সমালোচকদের প্রশংসা পেয়েছে। লেখকরা তাদের গ্রন্থপঞ্জির পৃষ্ঠাগুলিতে তাদের আন্তঃসম্পর্কিত নারীবাদকে (বিশেষত বইয়ের সপ্তম নীতি, 'শ্রমকে দৃশ্যমান করুন') তাদের উৎসগুলির একটি সমস্যা-নেতৃত্বাধীন ভাঙ্গন সরবরাহ করার পাশাপাশি তাদের উন্মুক্ত সম্প্রদায় পর্যালোচনা প্রক্রিয়ার জন্যও প্রশংসা পেয়েছেন। তথ্য নারীবাদ কীভাবে ব্যবহার করা হয় তার একটি উদাহরণ হল 2021 সালে ইউরোপের পরিকল্পনাবিদ এবং পণ্ডিতদের একটি সমষ্টি দ্বারা শহরের কম প্রতিনিধিত্বকারী সম্প্রদায়ের জীবন্ত অভিজ্ঞতার ম্যাপিংয়ের উচ্চাকাঙ্ক্ষা নিয়ে শুরু করা আরবান বিলং প্রকল্প। তথ্য নারীবাদের মধ্যে ভাঁজ করে, এই গবেষণা পরীক্ষাগুলি, অন্যান্য বিষয়ের মধ্যে, মানচিত্র এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করে যা শ্রেণিবিন্যাসকে ভেঙে দেয়, বাইনারিগুলিকে চ্যালেঞ্জ করে এবং ক্ষমতার গতিশীলতা প্রকাশ করে। তথ্যসূত্র নারীবাদী আন্দোলন ও মতাদর্শ নারীবাদী তত্ত্ব নারীবাদী বই