Data Feminism
डेटा फेमिनिज्म कैथरीन डी 'इग्नाज़ियो और लॉरेन एफ. क्लेन द्वारा आंशिक साहित्य समीक्षा, आंशिक कॉल टू एक्शन के रूप में लिखी गई एक पुस्तक है, डेटा फेमिनिज्म डेटा वैज्ञानिकों को यह जानने के लिए एक रूपरेखा प्रदान करता है कि नारीवाद उन्हें न्याय की दिशा में काम करने में कैसे मदद कर सकता है, और नारीवादियों के लिए जो डेटा विज्ञान के बढ़ते क्षेत्र पर अपने प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं। सात अध्यायों के माध्यम से डेटा नारीवाद डेटा पूर्वाग्रह और अन्याय के उदाहरण प्रदान करता है, साथ ही उन्हें दूर करने की रणनीतियाँ भी प्रदान करता है। ऐसा करने में, डी 'इग्नाज़ियो और क्लेन ने डेटा नारीवाद को "डेटा के बारे में सोचने का एक तरीका, उनके उपयोग और उनकी सीमाओं दोनों के रूप में सुझाव दिया है, जो प्रत्यक्ष अनुभव, कार्य के प्रति प्रतिबद्धता और परस्पर विरोधी नारीवादी विचार द्वारा सूचित किया जाता है।" अध्यायों को सात मार्गदर्शक सिद्धांतों के अनुसार व्यवस्थित किया गया है (नीचे देखें): शक्ति की जांच करना, शक्ति को चुनौती देना, भावना और अवतार को बढ़ाना, द्विआधारी और पदानुक्रम पर पुनर्विचार करना, बहुलवाद को अपनाना, संदर्भ पर विचार करना और श्रम को दृश्यमान बनाना। डेटा नारीवाद के लिए प्रारंभिक बिंदु कुछ ऐसा है जो डेटा विज्ञान में ज्यादातर अस्वीकृत हो गया हैः शक्ति दुनिया में समान रूप से वितरित नहीं है। डेटा विज्ञान शक्ति का एक रूप है, और इसका उपयोग मौजूदा पदानुक्रम को बनाए रखने के लिए या वैकल्पिक रूप से, अन्याय की खोज और निवारण के लिए किया जा सकता है। इसलिए पुस्तक लगातार इस बात पर जोर देती है कि क्यों डेटा कभी भी "अपने लिए नहीं बोलता", और कैसे पुरुष/महिला द्विआधारी के लिए चुनौती अन्य पदानुक्रमित (और अनुभवजन्य रूप से गलत) वर्गीकरण प्रणालियों को चुनौती देने में मदद कर सकती है। लेखक बताते हैं कि कैसे, उदाहरण के लिए, भावनाओं की बेहतर समझ प्रभावी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के बारे में विचारों को चुनौती देती है और सुधारती है, और कैसे अदृश्य श्रम की अवधारणा प्रौद्योगिकियों और डेटा से संबंधित काम के पीछे महत्वपूर्ण मानव प्रयासों को उजागर करती है। लेखक डेटा विज्ञान के लिए एक परस्पर विरोधी नारीवादी ढांचे को लागू करते हैं। इस ढांचे का उपयोग करते हुए लेखक लिंग, नस्ल, कामुकता और वर्ग जैसी शक्ति की अंतर्निहित संरचनात्मक शक्तियों की जांच करते हैं। इसलिए लेखक स्पष्ट रूप से डेटा नैतिकता के विपरीत डेटा न्याय पर भी ध्यान केंद्रित करते हैं, यह तर्क देते हुए कि डेटा नैतिकता और निष्पक्षता और पूर्वाग्रहों पर इसका ध्यान संरचनाओं का निर्माण करता है जो प्रमुख शक्तियों की रक्षा करते हैं। डेटा नारीवाद के सिद्धांत डी 'इग्नाज़ियो और क्लेन की पुस्तक डेटा नारीवाद के अनुसार, डेटा नारीवाद में सात सिद्धांत शामिल हैंः डेटा नारीवाद का सिद्धांत #1 शक्ति की जांच करना है। डेटा नारीवाद की शुरुआत इस विश्लेषण से होती है कि दुनिया में शक्ति और विशेषाधिकार कैसे काम करते हैं। यह शक्ति की प्रणालियों की जांच करता है कि यह नस्लवाद और लिंगवाद सहित अन्य मुद्दों के साथ कैसे जुड़ता है। शक्ति की जाँच करने का अर्थ है दमन की ताकतों का नामकरण और व्याख्या करना जो हमारे दैनिक जीवन का हिस्सा हैं, और उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटासेट, डेटाबेस और एल्गोरिदम में। ये हमारे जीवन का इतना हिस्सा हैं कि हम अक्सर उन्हें इस तरह से नहीं देखते हैं। डेटा नारीवाद का सिद्धांत #2 शक्ति को चुनौती देना है। डेटा नारीवाद असमान शक्ति संरचनाओं को चुनौती देने और न्याय की दिशा में काम करने के लिए प्रतिबद्ध है। असमान शक्ति के खिलाफ कार्रवाई करने के कई रूप होते हैं, लेकिन डी 'इग्नाज़ियो और क्लेन चार प्रारंभिक बिंदु प्रस्तुत करते हैंः (1) गुम डेटा या संस्थागत उपेक्षा के बावजूद जवाबी डेटा का संकलन करना; (2) विश्लेषणः चुनौती देने वाली शक्ति के लिए अक्सर समूहों में असमान परिणामों को प्रदर्शित करने की आवश्यकता होती है, और अपारदर्शी एल्गोरिदम का ऑडिट करने और संस्थानों को जवाबदेह बनाने के लिए नए कम्प्यूटेशनल तरीके विकसित किए जा रहे हैं; (3) कल्पना कीजिएः हम केवल असमान परिणामों पर ध्यान केंद्रित नहीं कर सकते हैं, क्योंकि तब हम कभी भी अन्याय के मूल कारण तक नहीं पहुंचेंगे। सत्ता को सही मायने में समाप्त करने के लिए, हमें अपने अंतिम बिंदु की कल्पना "निष्पक्षता" के रूप में नहीं, बल्कि सह-मुक्ति के रूप में करनी होगी; (4) सिखाएँः डेटा वैज्ञानिकों की पहचान मायने रखती है, तो हम जनसांख्यिकी को बदलने और डेटा नारीवादियों की अगली पीढ़ी को विकसित करने के लिए इस क्षेत्र में नए लोगों को कैसे संलग्न और सशक्त बना सकते हैं? डेटा फेमिनिज्म का सिद्धांत #3 भावना और अवतार को बढ़ाना है। डेटा नारीवाद हमें ज्ञान के कई रूपों को महत्व देना सिखाता है, जिसमें वह ज्ञान भी शामिल है जो दुनिया में जीवित, महसूस करने वाले शरीर के रूप में लोगों से आता है। इसका मतलब है कि गलत द्विभाजन स्थापित करने के बारे में जागरूक होना, जैसे कि व्यक्तिपरकता का मूल्यांकन करना या प्रतीत होता है कि वस्तुनिष्ठ डेटा और विज़ुअलाइज़ेशन जो भावना को सक्रिय करने के बारे में स्पष्ट है-भावना का विरोध करने के बजाय लाभ उठाना। अधिक सचेत रूप से दृश्य प्रतिमान डेटा सीखने, याद रखने और संचार करने में मदद कर सकते हैं। इन प्रश्नों की खोज करने से डेटा नारीवाद के तीसरे सिद्धांत के करीब जाने में मदद मिलती हैः भावना और अवतार को अपनाना। डेटा फेमिनिज्म का सिद्धांत #4 द्विआधारी और पदानुक्रम पर पुनर्विचार करना है। डेटा नारीवाद के लिए हमें उत्पीड़न को कायम रखने वाली गणना और वर्गीकरण की अन्य प्रणालियों के साथ-साथ लिंग द्विआधारी को चुनौती देने की आवश्यकता है। यह सिद्धांत वर्गीकरण प्रणालियों को समाप्त करने के लिए नहीं, बल्कि श्रेणियों पर पुनर्विचार करने के लिए तर्क देता हैः क्या वे पर्याप्त हैं? उन्हें बनाने का मकसद क्या था? उन लोगों का क्या होता है जो स्थापित प्रणालियों में फिट नहीं होते हैं? डेटा फेमिनिज्म पूछता है कि क्या श्रेणियाँ, या यहाँ तक कि वर्गीकरण की प्रणाली भी अपर्याप्त है। इतनी सारी वर्गीकरण प्रणालियों की सतह के नीचे छिपे हुए झूठे द्विआधारी और निहित पदानुक्रम हैं, जैसे कि पुरुषों और महिलाओं के बीच कृत्रिम भेद, कारण और भावना, प्रकृति और संस्कृति, और शरीर और दुनिया। डेटा फेमिनिज्म का तर्क है कि हम इन अंतरों पर सवाल उठाते हैं कि वे क्यों आए हैं और वे किन मूल्यों को प्रतिबिंबित करते हैं। डेटा फेमिनिज्म का सिद्धांत #5 बहुलवाद को अपनाना है। "डेटा नारीवाद इस बात पर जोर देता है कि सबसे पूर्ण ज्ञान कई दृष्टिकोणों को संश्लेषित करने से आता है, जिसमें स्थानीय, स्वदेशी और जानने के अनुभवात्मक तरीकों को प्राथमिकता दी जाती है।" इसका मतलब है कि डेटा नारीवाद ज्ञान उत्पादन के पारंपरिक एकाधिकार को चुनौती देता है, जैसे। पुरुष-नेतृत्व वाले पश्चिमी विज्ञान में, और शोधकर्ताओं को अधिक हाशिए के स्रोतों को देखने के लिए प्रोत्साहित करता है, जिनमें केवल मौखिक साक्षात्कार के माध्यम से उपलब्ध स्रोत भी शामिल हैं। एल्गोरिदम-संचालित डिजिटल क्षेत्र में सुनी जाने वाली आवाज़ों पर भी विशेष ध्यान देने की आवश्यकता है। अली अलखातिब (2020) का हवाला देते हुए, डी 'इग्नाज़ियो और क्लेन का कहना है कि "डिजिटल संपर्क अनुरेखण गरीबों, बच्चों और असंख्य अन्य अनगिनत समूहों को बाहर कर देगा।" डेटा फेमिनिज्म का सिद्धांत #6 संदर्भ पर विचार करना है। "डेटा नारीवाद इस बात पर जोर देता है कि डेटा तटस्थ या उद्देश्यपूर्ण नहीं है। वे असमान सामाजिक संबंधों के उत्पाद हैं, और यह संदर्भ सटीक, नैतिक विश्लेषण करने के लिए आवश्यक है। इस बात पर जोर देते हुए कि डेटा कभी भी तटस्थ नहीं होता है, लेकिन कुछ सामाजिक-सांस्कृतिक संदर्भों में एकत्र किया जाता है और संभावित पक्षपाती चश्मे के माध्यम से विश्लेषण किया जाता है, डी 'इग्नाज़ियो और क्लेन बताते हैं कि हमें आंकड़ों को हल्के में नहीं लेना चाहिए, बल्कि हमेशा उनके पीछे की कहानियों को देखने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, इसमें कोविड-19 डेटा का एक महत्वपूर्ण मूल्यांकन शामिल है जो अशिक्षित, राजनीतिक रूप से अपरिपक्व अप्रवासी समुदायों या अश्वेत लोगों के खिलाफ रूढ़िवादिता की पुष्टि करता है। पूर्वाग्रहों को फिर से लागू करने के लिए डेटा का उपयोग करने के बजाय, डेटा नारीवाद अधिक गहराई से निहित भेदभाव को चुनौती देता है जो अलगाव, स्वास्थ्य सेवा की पहुंच की कमी, या सरकारी नीति में विश्वास की कमी का कारण बनता है। डी 'इग्नाज़ियो और क्लेन द्वारा उद्धृत लेखकों में से एक, जोया क्रीयर-पेरी (2018) ने इस बात पर जोर दिया हैः "नस्ल एक जोखिम कारक नहीं है। नस्लवाद है।" डेटा फेमिनिज्म का सिद्धांत #7 श्रम को दृश्यमान बनाना है। डेटा विज्ञान का काम, दुनिया के सभी कार्यों की तरह, कई हाथों का काम है। डेटा नारीवाद इस श्रम को दृश्यमान बनाता है ताकि इसे पहचाना और मूल्यवान बनाया जा सके। "यह सिद्धांत इस तथ्य की ओर ध्यान आकर्षित करता है कि, हाल ही में, शैक्षणिक कार्य को लगभग विशेष रूप से उच्च श्रेणी के शोधकर्ताओं जैसे प्रोफेसरों और अनुसंधान समूह के नेताओं को श्रेय दिया जाता था, जबकि अस्थायी अनुबंधों, पीएचडी उम्मीदवारों, छात्रों या गैर-शैक्षणिक कर्मचारियों द्वारा किए गए कई योगदानों पर किसी का ध्यान नहीं गया। इसलिए डेटा नारीवाद हमें छिपे हुए काम को उजागर करने के लिए प्रेरित करता है जो विज्ञान आउटपुट में जाता है और उन लोगों के श्रम का पुनर्मूल्यांकन करता है जो डेटा, स्वच्छ डेटा या पर्दे के पीछे मॉडल डेटा एकत्र करते हैं। इतिहास में आगे जाकर, इसमें वैज्ञानिकों की पत्नियों और परिवार की अन्य महिला सदस्यों का योगदान भी शामिल हो सकता है जो अनुसंधान परियोजनाओं में कानूनी रूप से भाग नहीं ले सकती थीं। 2020 में डेटा फेमिनिज्म के प्रकाशन के बाद डी 'इग्नाज़ियो और क्लेन के दृष्टिकोण को उनकी विचारशील और संपूर्ण छात्रवृत्ति के लिए अकादमिक समीक्षाओं में आलोचनात्मक प्रशंसा मिली। लेखकों ने अपनी ग्रंथ सूची के पृष्ठों में अपने स्रोतों के साथ-साथ अपनी खुली सामुदायिक समीक्षा प्रक्रिया के लिए एक समस्या-आधारित विभाजन प्रदान करके अपने प्रतिच्छेदन नारीवाद (विशेष रूप से पुस्तक के सातवें सिद्धांत, 'श्रम को दृश्यमान बनाएं') को मूर्त रूप देने के लिए भी प्रशंसा प्राप्त की है। डेटा नारीवाद का उपयोग कैसे किया जाता है, इसका एक उदाहरण 2021 में यूरोप में योजनाकारों और विद्वानों के एक समूह द्वारा शहर में कम प्रतिनिधित्व वाले समुदायों के जीवित अनुभवों का मानचित्रण करने की महत्वाकांक्षा के साथ शुरू की गई शहरी संबंधित परियोजना है। डेटा नारीवाद में मोड़ते हुए, यह शोध प्रयोग, अन्य चीजों के अलावा, मानचित्र और दृश्य बनाने के साथ, जो पदानुक्रम को तोड़ते हैं, द्विआधारी को चुनौती देते हैं और शक्ति गतिशीलता को उजागर करते हैं। संदर्भ नारीवादी आंदोलन और विचारधाराएँ नारीवादी सिद्धांत नारीवादी पुस्तकें