Data Feminism
ડેટા ફેમિનિઝમ એ કેથરીન ડી 'ઇગ્નાઝિયો અને લોરેન એફ. ક્લેઈન દ્વારા ભાગ સાહિત્ય સમીક્ષા તરીકે લખાયેલું પુસ્તક છે, ભાગ કૉલ ટુ એક્શન, ડેટા ફેમિનિઝમ ડેટા વૈજ્ઞાનિકો માટે એક માળખું પ્રદાન કરે છે જે જાણવા માંગે છે કે નારીવાદ તેમને ન્યાય તરફ કામ કરવામાં કેવી રીતે મદદ કરી શકે છે, અને નારીવાદીઓ માટે કે જેઓ ડેટા સાયન્સના વધતા જતા ક્ષેત્ર પર તેમના પ્રયત્નો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માંગે છે. સાત પ્રકરણો દ્વારા ડેટા ફેમિનિઝમ ડેટા પૂર્વગ્રહ અને અન્યાયના ઉદાહરણો તેમજ તેમના નિવારણ માટેની વ્યૂહરચનાઓ પ્રદાન કરે છે. આમ કરવામાં, ડી 'ઇગ્નાઝિયો અને ક્લેઇન માહિતી નારીવાદને "માહિતી વિશે વિચારવાની એક રીત, તેમના ઉપયોગો અને તેમની મર્યાદાઓ બંને, જે સીધા અનુભવ દ્વારા, ક્રિયા પ્રત્યેની પ્રતિબદ્ધતા દ્વારા અને આંતરછેદ નારીવાદી વિચાર દ્વારા જાણ કરવામાં આવે છે" તરીકે સૂચવે છે. આ પ્રકરણો સાત માર્ગદર્શક સિદ્ધાંતો અનુસાર ગોઠવવામાં આવ્યા છે (નીચે જુઓ): શક્તિનું પરીક્ષણ કરો, શક્તિને પડકાર આપો, લાગણી અને મૂર્ત સ્વરૂપને ઉન્નત કરો, દ્વૈતી અને પદાનુક્રમ પર પુનર્વિચાર કરો, બહુમતીવાદને સ્વીકારો, સંદર્ભને ધ્યાનમાં લો અને શ્રમને દૃશ્યમાન બનાવો. ડેટા ફેમિનિઝમ માટેનો પ્રારંભિક બિંદુ એવી વસ્તુ છે જે ડેટા સાયન્સમાં મોટે ભાગે અસ્વીકૃત થઈ ગઈ છેઃ શક્તિ વિશ્વમાં સમાન રીતે વહેંચાયેલી નથી. ડેટા સાયન્સ એ શક્તિનું એક સ્વરૂપ છે, અને તેનો ઉપયોગ હાલની પદાનુક્રમને જાળવી રાખવા માટે અથવા વૈકલ્પિક રીતે, અન્યાય શોધવા અને તેનું નિવારણ કરવા માટે થઈ શકે છે. તેથી આ પુસ્તક સતત ભાર મૂકે છે કે શા માટે માહિતી ક્યારેય "પોતાને માટે બોલતી નથી", અને કેવી રીતે પુરુષ/સ્ત્રી દ્વિસંગી પડકારો અન્ય અધિક્રમિક (અને પ્રયોગમૂલક રીતે ખોટી) વર્ગીકરણ પ્રણાલીઓને પડકારવામાં મદદ કરી શકે છે. લેખકો સમજાવે છે કે, ઉદાહરણ તરીકે, લાગણીઓની વધુ સારી સમજણ કેવી રીતે પડકારરૂપ બને છે અને અસરકારક ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન વિશેના વિચારોમાં સુધારો કરે છે, અને કેવી રીતે અદ્રશ્ય શ્રમની વિભાવના તકનીકીઓ અને ડેટા-સંબંધિત કાર્ય પાછળના નોંધપાત્ર માનવ પ્રયત્નોને ઉજાગર કરે છે. લેખકો માહિતી વિજ્ઞાનમાં આંતરછેદ નારીવાદી માળખું લાગુ કરે છે. આ માળખાનો ઉપયોગ કરીને લેખકો લિંગ, જાતિ, જાતીયતા અને વર્ગ જેવી સત્તાની એકબીજા સાથે જોડાયેલી માળખાકીય શક્તિઓનું પરીક્ષણ કરે છે. તેથી લેખકો સ્પષ્ટ રીતે ડેટા નીતિશાસ્ત્રના વિરોધમાં ડેટા ન્યાય પર પણ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, એવી દલીલ કરે છે કે ડેટા નીતિશાસ્ત્ર અને નિષ્પક્ષતા અને પૂર્વગ્રહ પર તેનું ધ્યાન એવા માળખા બનાવે છે જે પ્રબળ સત્તાઓનું રક્ષણ કરે છે. ડેટા ફેમિનિઝમના સિદ્ધાંતો ડી 'ઇગ્નાઝિયો અને ક્લેઇનના પુસ્તક ડેટા ફેમિનિઝમ અનુસાર, ડેટા ફેમિનિઝમમાં સાત સિદ્ધાંતોનો સમાવેશ થાય છેઃ ડેટા ફેમિનિઝમનું સિદ્ધાંત #1 શક્તિની તપાસ કરવાનું છે. ડેટા નારીવાદની શરૂઆત વિશ્વમાં શક્તિ અને વિશેષાધિકાર કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તેનું વિશ્લેષણ કરીને થાય છે. તે સત્તાની પ્રણાલીઓ અને તે જાતિવાદ અને જાતિવાદ સહિતના અન્ય મુદ્દાઓ સાથે કેવી રીતે આંતરછેદ કરે છે તેની તપાસ કરે છે. સત્તાની તપાસ કરવાનો અર્થ એ છે કે દમનની શક્તિઓનું નામ આપવું અને સમજાવવું કે જે આપણા રોજિંદા જીવનનો ભાગ છે, અને તેઓ જે ડેટાસેટ્સ, ડેટાબેઝ અને અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરે છે તેમાં. આ આપણા જીવનનો એટલો ભાગ છે કે આપણે ઘણીવાર તેને આ રીતે જોતા પણ નથી. ડેટા નારીવાદનો સિદ્ધાંત #2 સત્તાને પડકારવાનો છે. ડેટા નારીવાદ અસમાન સત્તા માળખાને પડકારવા અને ન્યાય તરફ કામ કરવા માટે પ્રતિબદ્ધ છે. અસમાન સત્તા સામે પગલાં લેવાના ઘણા સ્વરૂપો હોય છે, પરંતુ ડી 'ઇગ્નાઝિયો અને ક્લેઇન ચાર પ્રારંભિક મુદ્દાઓ રજૂ કરે છેઃ (1) ગુમ થયેલ માહિતી અથવા સંસ્થાકીય ઉપેક્ષાને ધ્યાનમાં રાખીને પ્રતિકૂળ માહિતીનું સંકલન કરવું; (2) વિશ્લેષણઃ પડકારજનક શક્તિ માટે ઘણીવાર જૂથોમાં અસમાન પરિણામો દર્શાવવાની જરૂર પડે છે, અને અપારદર્શક અલ્ગોરિધમ્સનું ઓડિટ કરવા અને સંસ્થાઓને જવાબદાર ઠેરવવા માટે નવી કોમ્પ્યુટેશનલ પદ્ધતિઓ વિકસાવવામાં આવી રહી છે; (3) કલ્પના કરો કે આપણે ફક્ત અસમાન પરિણામો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકતા નથી, કારણ કે પછી આપણે ક્યારેય અન્યાયના મૂળ કારણ સુધી પહોંચી શકીશું નહીં. સત્તાને ખરેખર નાબૂદ કરવા માટે, આપણે આપણા અંતિમ મુદ્દાને "નિષ્પક્ષતા" તરીકે નહીં, પરંતુ સહ-મુક્તિ તરીકે કલ્પના કરવી પડશે; (4) શીખવોઃ માહિતી વૈજ્ઞાનિકોની ઓળખ મહત્વની છે, તો પછી આપણે વસ્તીવિષયકને બદલવા અને માહિતી નારીવાદીઓની આગામી પેઢીને વિકસાવવા માટે આ ક્ષેત્રમાં નવા આવનારાઓને કેવી રીતે જોડી અને સશક્ત બનાવી શકીએ? માહિતી નારીવાદનો સિદ્ધાંત #3 લાગણી અને મૂર્ત સ્વરૂપને વધારવાનો છે. માહિતી નારીવાદ આપણને જ્ઞાનના બહુવિધ સ્વરૂપોને મહત્વ આપવાનું શીખવે છે, જેમાં વિશ્વમાં જીવંત, લાગણીશીલ શરીર તરીકે લોકો પાસેથી આવતા જ્ઞાનનો સમાવેશ થાય છે. આનો અર્થ એ છે કે ખોટી દ્વિભાજન સ્થાપિત કરવા માટે જાગૃત રહેવું, જેમ કે વ્યક્તિલક્ષીને મૂલ્યાંકન કરવું અથવા દેખીતી રીતે ઉદ્દેશ્ય માહિતી અને વિઝ્યુલાઇઝેશન જે લાગણીને સક્રિય કરવા વિશે સ્પષ્ટ છે-લાગણીનો પ્રતિકાર કરવાને બદલે લાભ લેવો. વધુ સભાનપણે દ્રશ્ય દાખલાઓ માહિતી શીખવા, યાદ રાખવા અને વાતચીત કરવામાં મદદ કરી શકે છે. આ પ્રશ્નોના અન્વેષણથી માહિતી નારીવાદના ત્રીજા સિદ્ધાંતની નજીક પહોંચવામાં મદદ મળે છેઃ લાગણી અને મૂર્ત સ્વરૂપને સ્વીકારવું. ડેટા ફેમિનિઝમનો સિદ્ધાંત #4 દ્વિસંગી અને પદાનુક્રમ પર ફરીથી વિચાર કરવાનો છે. ડેટા નારીવાદ માટે આપણે દમનને ટકાવી રાખતી ગણતરી અને વર્ગીકરણની અન્ય પ્રણાલીઓ સાથે લિંગ દ્વિસંગીને પડકારવાની જરૂર છે. આ સિદ્ધાંત વર્ગીકરણ પ્રણાલીઓને દૂર કરવા માટે નહીં, પરંતુ શ્રેણીઓ પર પુનર્વિચાર કરવા માટે દલીલ કરે છેઃ શું તે પર્યાપ્ત છે? તેમને બનાવવામાં તેમનો હેતુ શું હતો? જેઓ સ્થાપિત પ્રણાલીઓમાં બંધબેસતા નથી તેમનું શું થાય છે? ડેટા ફેમિનિઝમ પૂછે છે કે શું વર્ગો, અથવા વર્ગીકરણની પદ્ધતિ પણ અપૂરતી છે. ઘણી વર્ગીકરણ પ્રણાલીઓની સપાટીની નીચે છૂપાયેલા ખોટા દ્વિસંગી અને ગર્ભિત પદાનુક્રમો છે, જેમ કે પુરુષો અને સ્ત્રીઓ વચ્ચેના કૃત્રિમ ભેદ, કારણ અને લાગણી, પ્રકૃતિ અને સંસ્કૃતિ, અને શરીર અને વિશ્વ. ડેટા ફેમિનિઝમ આપણા તફાવતો, તેઓ શા માટે આવ્યા છે અને તેઓ કયા મૂલ્યોને પ્રતિબિંબિત કરે છે તેના પર સવાલ ઉઠાવવા માટે દલીલ કરે છે. માહિતી નારીવાદનો સિદ્ધાંત #5 બહુવચનવાદને સ્વીકારવાનો છે. "માહિતી નારીવાદ ભારપૂર્વક જણાવે છે કે સૌથી સંપૂર્ણ જ્ઞાન બહુવિધ પરિપ્રેક્ષ્યોના સંશ્લેષણમાંથી આવે છે, જેમાં સ્થાનિક, સ્વદેશી અને જાણવાની પ્રાયોગિક રીતોને પ્રાથમિકતા આપવામાં આવે છે". આનો અર્થ એ છે કે માહિતી નારીવાદ જ્ઞાન ઉત્પાદનના પરંપરાગત એકાધિકારને પડકારે છે, દા. ત. પુરુષ-આગેવાની હેઠળના પશ્ચિમી વિજ્ઞાનમાં, અને સંશોધકોને વધુ હાંસિયામાં ધકેલાયેલા સ્રોતોની તપાસ કરવા માટે પ્રોત્સાહિત કરે છે, જેમાં માત્ર મૌખિક મુલાકાત દ્વારા ઉપલબ્ધ સ્રોતોનો સમાવેશ થાય છે. એલ્ગોરિધમ સંચાલિત ડિજિટલ ક્ષેત્રમાં સાંભળવામાં આવતા અવાજો પર પણ વિશેષ ધ્યાન આપવાની જરૂર છે. અલી અલખાતિબ (2020) ને ટાંકીને, ડી 'ઇગ્નાઝિયો અને ક્લેઇન જણાવે છે કે "ડિજિટલ સંપર્ક ટ્રેસિંગ ગરીબો, બાળકો અને અસંખ્ય અન્ય બિનગણતરી જૂથોને બાકાત રાખશે". ડેટા નારીવાદનો સિદ્ધાંત #6 સંદર્ભને ધ્યાનમાં લેવાનો છે. "માહિતી નારીવાદ ભારપૂર્વક જણાવે છે કે માહિતી તટસ્થ અથવા ઉદ્દેશ્યપૂર્ણ નથી. તેઓ અસમાન સામાજિક સંબંધોની પેદાશો છે, અને આ સંદર્ભ સચોટ, નૈતિક વિશ્લેષણ કરવા માટે જરૂરી છે. માહિતી ક્યારેય તટસ્થ હોતી નથી પરંતુ ચોક્કસ સામાજિક-સાંસ્કૃતિક સંદર્ભોમાં એકત્રિત કરવામાં આવે છે અને સંભવિત પક્ષપાતી લેન્સ દ્વારા વિશ્લેષણ કરવામાં આવે છે તેના પર ભાર મૂકતા, ડી 'ઇગ્નાઝિયો અને ક્લેઇન નિર્દેશ કરે છે કે આપણે આંકડાઓને હળવાશથી ન લેવા જોઈએ પરંતુ હંમેશા તેમની પાછળની વાર્તાઓને જોવાની જરૂર છે. દાખલા તરીકે, આમાં કોવિડ-19 ડેટાનું નિર્ણાયક મૂલ્યાંકન સામેલ છે, જે અશિક્ષિત, રાજકીય રીતે અપરિપક્વ ઇમિગ્રન્ટ સમુદાયો અથવા અશ્વેત લોકો સામે રૂઢિચુસ્ત વલણની પુષ્ટિ કરે છે. પૂર્વગ્રહને ફરીથી લાગુ કરવા માટે ડેટાનો ઉપયોગ કરવાને બદલે, ડેટા નારીવાદ વધુ ઊંડાણપૂર્વકના ભેદભાવને પડકારે છે જે અલગતા, આરોગ્યસંભાળની પહોંચનો અભાવ અથવા પ્રથમ સ્થાને સરકારી નીતિમાં વિશ્વાસનો અભાવ તરફ દોરી જાય છે. ડી 'ઇગ્નાઝિયો અને ક્લેઈન દ્વારા ટાંકવામાં આવેલા લેખકોમાંના એક, જોઈયા ક્રીર-પેરી (2018) એ ભારપૂર્વક કહ્યું છેઃ "જાતિ એ જોખમનું પરિબળ નથી. જાતિવાદ છે". માહિતી નારીવાદનો સિદ્ધાંત #7 શ્રમને દૃશ્યમાન બનાવવાનો છે. ડેટા સાયન્સનું કાર્ય, વિશ્વના તમામ કાર્યોની જેમ, ઘણા હાથનું કાર્ય છે. ડેટા ફેમિનિઝમ આ શ્રમને દૃશ્યમાન બનાવે છે જેથી તેને ઓળખી શકાય અને મૂલ્યવાન બનાવી શકાય. "આ સિદ્ધાંત એ હકીકત તરફ ધ્યાન દોરે છે કે, તાજેતરમાં જ, શૈક્ષણિક કાર્યને લગભગ સંપૂર્ણપણે ઉચ્ચ ક્રમાંકિત સંશોધકો જેમ કે પ્રોફેસરો અને સંશોધન જૂથના નેતાઓને શ્રેય આપવામાં આવતો હતો, જ્યારે કામચલાઉ કરાર, પીએચડી ઉમેદવાર, વિદ્યાર્થીઓ અથવા બિન-શૈક્ષણિક કર્મચારીઓ દ્વારા કરવામાં આવેલા ઘણા યોગદાનનું ધ્યાન ગયું ન હતું. તેથી માહિતી નારીવાદ આપણને છુપાયેલા કાર્યને ઉઘાડું કરવા માટે ઉશ્કેરે છે જે વિજ્ઞાન આઉટપુટમાં જાય છે અને જેઓ માહિતી, સ્વચ્છ માહિતી અથવા પડદા પાછળની મોડેલ માહિતી એકત્રિત કરે છે તેમના શ્રમનું ફરીથી મૂલ્યાંકન કરે છે. ઇતિહાસમાં વધુ પાછળ જતાં, આમાં વૈજ્ઞાનિકોની પત્નીઓ અને પરિવારના અન્ય મહિલા સભ્યોનું યોગદાન પણ શામેલ હોઈ શકે છે જેઓ સંશોધન પ્રોજેક્ટ્સમાં કાયદેસર રીતે ભાગ લઈ શક્યા ન હતા. 2020 માં ડેટા ફેમિનિઝમના પ્રકાશન પછી ડી 'ઇગ્નાઝિયો અને ક્લેઇનના અભિગમને તેમની વિચારશીલ અને સંપૂર્ણ શિષ્યવૃત્તિ માટે શૈક્ષણિક સમીક્ષાઓમાં વિવેચકોની પ્રશંસા મળી. લેખકોને તેમના ગ્રંથસૂચિના પૃષ્ઠોમાં તેમના આંતરછેદ નારીવાદ (ખાસ કરીને પુસ્તકનો સાતમો સિદ્ધાંત, 'શ્રમને દૃશ્યમાન બનાવો') ને તેમના સ્રોતોના સમસ્યા-સંચાલિત વિરામ પ્રદાન કરીને, તેમજ તેમની ખુલ્લી સમુદાય સમીક્ષા પ્રક્રિયા માટે પણ પ્રશંસા મળી છે. ડેટા નારીવાદનો ઉપયોગ કેવી રીતે થાય છે તેનું એક ઉદાહરણ એ છે કે યુરોપમાં આયોજકો અને વિદ્વાનોના સમૂહ દ્વારા 2021 માં શરૂ કરાયેલ અર્બન બિલોંગિંગ પ્રોજેક્ટ છે, જે શહેરમાં ઓછા પ્રતિનિધિત્વ ધરાવતા સમુદાયોના જીવંત અનુભવોનું મેપિંગ કરવાની મહત્વાકાંક્ષા ધરાવે છે. માહિતી નારીવાદમાં ફોલ્ડિંગ, આ સંશોધન પ્રયોગો, અન્ય વસ્તુઓની સાથે, નકશા અને વિઝ્યુલાઇઝેશન બનાવવા સાથે, જે પદાનુક્રમને તોડે છે, દ્વૈતીઓને પડકાર આપે છે અને શક્તિની ગતિશીલતાને ખુલ્લી પાડે છે. સંદર્ભો નારીવાદી ચળવળો અને વિચારધારાઓ નારીવાદી સિદ્ધાંત નારીવાદી પુસ્તકો