Data Feminism
ڈیٹا فیمینزم ایک کتاب ہے جسے کیتھرین ڈی اگنازیو اور لارین ایف کلین نے جزوی ادبی جائزے، پارٹ کال ٹو ایکشن کے طور پر لکھا ہے، ڈیٹا فیمینزم ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے ایک فریم ورک فراہم کرتا ہے جو یہ سیکھنا چاہتے ہیں کہ حقوق نسواں انصاف کی طرف کام کرنے میں ان کی کس طرح مدد کر سکتا ہے، اور حقوق نسواں کے لیے جو ڈیٹا سائنس کے بڑھتے ہوئے میدان پر اپنی کوششوں کو مرکوز کرنا چاہتے ہیں۔ سات ابواب کے ذریعے ڈیٹا فیمینزم اعداد و شمار کے تعصبات اور ناانصافیوں کے ساتھ ساتھ ان کے ازالے کی حکمت عملی کی مثالیں فراہم کرتا ہے۔ ایسا کرتے ہوئے، ڈی اگنازیو اور کلین ڈیٹا فیمینزم کو "اعداد و شمار کے بارے میں سوچنے کا ایک طریقہ، ان کے استعمال اور ان کی حدود دونوں کے طور پر تجویز کرتے ہیں، جو براہ راست تجربے، عمل سے وابستگی، اور باہمی حقوق نسواں کی سوچ سے آگاہ ہوتا ہے۔" ابواب سات رہنما اصولوں کے مطابق ترتیب دیے گئے ہیں (نیچے دیکھیں): طاقت کا جائزہ لیں، طاقت کو چیلنج کریں، جذبات اور مجسمے کو بلند کریں، بائنری اور درجہ بندی پر دوبارہ غور کریں، تکثیریت کو اپنائیں، سیاق و سباق پر غور کریں، اور محنت کو ظاہر کریں۔ ڈیٹا فیمینزم کا نقطہ آغاز ایک ایسی چیز ہے جو ڈیٹا سائنس میں زیادہ تر غیر تسلیم شدہ رہی ہے: طاقت دنیا میں یکساں طور پر تقسیم نہیں کی جاتی ہے۔ ڈیٹا سائنس طاقت کی ایک شکل ہے، اور اسے موجودہ درجہ بندی کو برقرار رکھنے یا متبادل طور پر، ناانصافیوں کو دریافت کرنے اور ان کے ازالے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس لیے کتاب مستقل طور پر اس بات پر زور دیتی ہے کہ ڈیٹا کبھی بھی "اپنے لیے کیوں نہیں بولتا"، اور مرد/عورت بائنری کو درپیش چیلنجز دوسرے درجہ بندی (اور تجرباتی طور پر غلط) درجہ بندی کے نظام کو چیلنج کرنے میں کس طرح مدد کر سکتے ہیں۔ مصنفین وضاحت کرتے ہیں کہ کس طرح، مثال کے طور پر، جذبات کی بہتر تفہیم مؤثر ڈیٹا ویژوئلائزیشن کے بارے میں خیالات کو چیلنج کرتی ہے اور بہتر بناتی ہے، اور کس طرح پوشیدہ محنت کا تصور ٹیکنالوجیز اور ڈیٹا سے متعلق کام کے پیچھے اہم انسانی کوششوں کو بے نقاب کرتا ہے۔ مصنفین ڈیٹا سائنس پر ایک باہمی حقوق نسواں کے فریم ورک کا اطلاق کرتے ہیں۔ اس فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے مصنفین طاقت کی باہم جڑی ہوئی ساختی قوتوں جیسے جنس، نسل، جنسیت اور طبقے کا جائزہ لیتے ہیں۔ اس لیے مصنفین واضح طور پر ڈیٹا اخلاقیات کے برخلاف ڈیٹا انصاف پر بھی توجہ مرکوز کرتے ہیں، یہ دلیل دیتے ہوئے کہ ڈیٹا اخلاقیات اور انصاف پسندی اور تعصبات پر اس کی توجہ ایسے ڈھانچے تشکیل دیتی ہے جو غالب طاقتوں کی حفاظت کرتے ہیں۔ ڈیٹا فیمینزم کے اصول ڈی اگنازیو اور کلین کی کتاب ڈیٹا فیمینزم کے مطابق، ڈیٹا فیمینزم سات اصولوں پر مشتمل ہے: ڈیٹا فیمینزم کا اصول #1 طاقت کا جائزہ لینا ہے۔ ڈیٹا فیمینزم کا آغاز اس تجزیہ سے ہوتا ہے کہ دنیا میں طاقت اور استحقاق کیسے کام کرتے ہیں۔ یہ طاقت کے نظام کا جائزہ لیتا ہے اور یہ نسل پرستی اور جنس پرستی سمیت دیگر مسائل کے ساتھ کس طرح جوڑتا ہے۔ طاقت کا جائزہ لینے کا مطلب ہے جبر کی قوتوں کا نام رکھنا اور ان کی وضاحت کرنا جو ہماری روزمرہ کی زندگیوں کا حصہ ہیں، اور ان کے استعمال کردہ ڈیٹا سیٹس، ڈیٹا بیس اور الگورتھم میں۔ یہ ہماری زندگیوں کا اتنا حصہ ہیں کہ ہم اکثر انہیں اس طرح بھی نہیں دیکھتے۔ ڈیٹا فیمینزم کا اصول #2 پاور کو چیلنج کرنا ہے۔ ڈیٹا فیمینزم غیر مساوی طاقت کے ڈھانچے کو چیلنج کرنے اور انصاف کی طرف کام کرنے کا عہد کرتا ہے۔ غیر مساوی طاقت کے خلاف کارروائی کرنا بہت سی شکلیں اختیار کرتا ہے، لیکن ڈی اگنازیو اور کلین چار ابتدائی نکات پیش کرتے ہیں: (1) گمشدہ ڈیٹا یا ادارہ جاتی غفلت کے پیش نظر جوابی ڈیٹا مرتب کرنا ؛ (2) تجزیہ: چیلنج کرنے والی طاقت کے لیے اکثر گروپوں میں غیر مساوی نتائج کا مظاہرہ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، اور غیر واضح الگورتھم کا آڈٹ کرنے اور اداروں کو جوابدہ ٹھہرانے کے لیے نئے کمپیوٹیشنل طریقے تیار کیے جا رہے ہیں۔ (3) تصور کریں: ہم صرف غیر مساوی نتائج پر توجہ مرکوز نہیں کر سکتے، کیونکہ تب ہم کبھی بھی نا انصاف کی جڑ تک نہیں پہنچ پائیں گے۔ طاقت کو صحیح معنوں میں ختم کرنے کے لیے، ہمیں اپنے اختتامی نقطہ کو "انصاف پسندی" کے طور پر نہیں، بلکہ مشترکہ آزادی کے طور پر تصور کرنا ہوگا۔ (4) سکھائیں: ڈیٹا سائنسدانوں کی شناخت اہم ہے، تو ہم ڈیموگرافکس کو تبدیل کرنے اور ڈیٹا حقوق نسواں کی اگلی نسل کو فروغ دینے کے لیے میدان میں نئے آنے والوں کو کیسے شامل اور بااختیار بنا سکتے ہیں؟ ڈیٹا فیمینزم کا اصول #3 جذبات اور مجسمے کو بڑھانا ہے۔ ڈیٹا فیمینزم ہمیں علم کی متعدد شکلوں کی قدر کرنا سکھاتا ہے، بشمول وہ علم جو لوگوں سے دنیا میں زندہ، احساس جسم کے طور پر آتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ غلط ڈائکوٹومیز قائم کرنے کے بارے میں آگاہ ہونا، جیسے کہ سبجیکٹیویٹی کی قدر کرنا یا بظاہر معروضی ڈیٹا اور تصورات جو جذبات کو متحرک کرنے کے بارے میں واضح ہیں-جذبات کی مزاحمت کرنے کے بجائے فائدہ اٹھانا۔ زیادہ شعوری طور پر بصری نمونے ڈیٹا کو سیکھنے، یاد رکھنے اور بات چیت کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ ان سوالات کو تلاش کرنے سے ڈیٹا فیمینزم کے تیسرے اصول کے قریب جانے میں مدد ملتی ہے: جذبات اور مجسمے کو گلے لگائیں۔ ڈیٹا فیمینزم کا اصول #4 بائنری اور درجہ بندی پر دوبارہ غور کرنا ہے۔ ڈیٹا فیمینزم ہمیں صنفی بائنری کو چیلنج کرنے کا مطالبہ کرتا ہے، گنتی اور درجہ بندی کے دوسرے نظاموں کے ساتھ جو جبر کو برقرار رکھتے ہیں۔ یہ اصول درجہ بندی کے نظام کو ختم کرنے کے لیے نہیں، بلکہ زمروں پر دوبارہ غور کرنے کے لیے استدلال کرتا ہے: کیا وہ کافی ہیں؟ انہیں بنانے کا مقصد کیا تھا؟ ان لوگوں کا کیا ہوتا ہے جو قائم شدہ نظاموں میں فٹ نہیں ہوتے ہیں؟ ڈیٹا فیمینزم پوچھتا ہے کہ کیا زمرہ جات، یا یہاں تک کہ خود درجہ بندی کا نظام بھی ناکافی ہے۔ درجہ بندی کے بہت سے نظاموں کی سطح کے نیچے چھپے ہوئے جھوٹے بائنری اور مضمر درجہ بندی ہیں، جیسے مردوں اور عورتوں کے درمیان مصنوعی امتیازات، عقل اور جذبات، فطرت اور ثقافت، اور جسم اور دنیا۔ ڈیٹا فیمینزم فرق، وہ کیوں آئے ہیں اور وہ کن اقدار کی عکاسی کرتے ہیں، اس پر سوال اٹھانے کے لیے بحث کرتا ہے۔ ڈیٹا فیمینزم کا اصول #5 تکثیریت کو اپنانا ہے۔ "ڈیٹا فیمینزم اس بات پر اصرار کرتا ہے کہ سب سے مکمل علم متعدد نقطہ نظر کی ترکیب سے آتا ہے، جس میں جاننے کے مقامی، مقامی اور تجرباتی طریقوں کو ترجیح دی جاتی ہے۔" اس کا مطلب یہ ہے کہ ڈیٹا فیمینزم علم کی پیداوار کی روایتی اجارہ داری کو چیلنج کرتا ہے، مثال کے طور پر۔ مردوں کی زیر قیادت مغربی سائنس میں، اور محققین کو مزید پسماندہ ذرائع کو دیکھنے کی ترغیب دیتا ہے، بشمول وہ جو صرف زبانی انٹرویو کے ذریعے دستیاب ہیں۔ الگورتھم سے چلنے والے ڈیجیٹل دائرے میں سنی جانے والی آوازوں پر بھی خصوصی توجہ دینے کی ضرورت ہے۔ علی الختب (2020) کا حوالہ دیتے ہوئے، ڈی اگنازیو اور کلین کا کہنا ہے کہ "ڈیجیٹل کانٹیکٹ ٹریسنگ غریبوں، بچوں اور بے شمار دیگر بے شمار گروہوں کو خارج کر دے گی"۔ ڈیٹا فیمینزم کا اصول #6 سیاق و سباق پر غور کرنا ہے۔ "ڈیٹا فیمینزم اس بات پر زور دیتا ہے کہ ڈیٹا غیر جانبدار یا معروضی نہیں ہے۔ وہ غیر مساوی سماجی تعلقات کی پیداوار ہیں، اور یہ سیاق و سباق درست، اخلاقی تجزیہ کرنے کے لیے ضروری ہے۔ " اس بات پر زور دیتے ہوئے کہ ڈیٹا کبھی غیر جانبدار نہیں ہوتا بلکہ بعض سماجی و ثقافتی سیاق و سباق میں جمع کیا جاتا ہے اور ممکنہ طور پر متعصبانہ عینک کے ذریعے تجزیہ کیا جاتا ہے، ڈی اگنازو اور کلین بتاتے ہیں کہ ہمیں اعدادوشمار کو معمولی نہیں سمجھنا چاہیے بلکہ ہمیشہ ان کے پیچھے کی کہانیوں کو دیکھنے کی ضرورت ہے۔ مثال کے طور پر، اس میں کووڈ-19 کے اعداد و شمار کا ایک تنقیدی جائزہ شامل ہے جو غیر تعلیم یافتہ، سیاسی طور پر نامکمل تارکین وطن برادریوں یا رنگین لوگوں کے خلاف دقیانوسی تصورات کی تصدیق کرتا ہے۔ تعصبات کو دوبارہ نافذ کرنے کے لیے ڈیٹا کا استعمال کرنے کے بجائے، ڈیٹا فیمینزم زیادہ گہری جڑیں رکھنے والے امتیازی سلوک کو چیلنج کرتا ہے جو علیحدگی، صحت کی دیکھ بھال تک رسائی کی کمی، یا پہلی جگہ میں حکومتی پالیسی پر اعتماد کی کمی کا باعث بنتا ہے۔ D 'Ignazio اور Klein کے حوالے سے مصنفین میں سے ایک Joia Crear-Perry (2018) نے زور دیا ہے: "نسل خطرہ کا عنصر نہیں ہے۔ نسل پرستی ہے"۔ ڈیٹا فیمینزم کا اصول #7 محنت کو قابل دید بنانا ہے۔ ڈیٹا سائنس کا کام، دنیا کے تمام کاموں کی طرح، بہت سے ہاتھوں کا کام ہے۔ ڈیٹا فیمینزم اس محنت کو ظاہر کرتا ہے تاکہ اسے پہچانا جا سکے اور اس کی قدر کی جا سکے۔ "یہ اصول اس حقیقت کی طرف توجہ مبذول کراتا ہے کہ، حال ہی میں، تعلیمی کام کا سہرا تقریبا خصوصی طور پر اعلی درجے کے محققین جیسے پروفیسرز اور تحقیقی گروپ کے رہنماؤں کو دیا جاتا تھا جبکہ عارضی معاہدوں، پی ایچ ڈی امیدواروں، طلباء یا غیر تعلیمی عملے کی طرف سے کی گئی بہت سی شراکتوں پر کسی کا دھیان نہیں گیا۔ اس لیے ڈیٹا فیمینزم ہمیں پوشیدہ کام کو بے نقاب کرنے کی ترغیب دیتا ہے جو سائنس آؤٹ پٹ میں جاتا ہے اور ان لوگوں کی محنت کا دوبارہ جائزہ لیتا ہے جو ڈیٹا، صاف ڈیٹا، یا پردے کے پیچھے ماڈل ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں۔ تاریخ میں مزید پیچھے جاتے ہوئے، اس میں سائنسدانوں کی بیویوں اور خاندان کی دیگر خواتین افراد کی شراکت بھی شامل ہو سکتی ہے جو قانونی طور پر تحقیقی منصوبوں میں حصہ نہیں لے سکتیں تھیں۔ 2020 میں ڈیٹا فیمینزم کی اشاعت کے بعد ڈی اگنازیو اور کلین کے نقطہ نظر کو ان کی سوچ سمجھ کر اور مکمل اسکالرشپ کے لیے تعلیمی جائزوں میں تنقیدی پذیرائی ملی۔ مصنفین کو ان کے باہمی حقوق نسواں (خاص طور پر کتاب کا ساتواں اصول، 'محنت کو قابل دید بنائیں') کو ان کی کتابچہ نگاری کے صفحات میں ان کے ذرائع کی مسئلہ پر مبنی خرابی فراہم کرنے کے ساتھ ساتھ ان کے کھلے معاشرتی جائزے کے عمل کے لیے بھی سراہا گیا ہے۔ ڈیٹا فیمینزم کو کس طرح استعمال کیا جاتا ہے اس کی ایک مثال اربن بلونگنگ پروجیکٹ ہے جو 2021 میں یورپ میں منصوبہ سازوں اور اسکالرز کے ایک اجتماعی ذریعہ شروع کیا گیا تھا جس میں شہر میں کم نمائندگی والی برادریوں کے زندہ تجربات کی نقشہ سازی کی خواہش تھی۔ ڈیٹا فیمینزم میں جوڑتے ہوئے، یہ تحقیقی تجربات، دوسری چیزوں کے علاوہ، نقشے اور تصورات بنانے کے ساتھ جو درجہ بندی کو توڑتے ہیں، بائنری کو چیلنج کرتے ہیں اور طاقت کی حرکیات کو بے نقاب کرتے ہیں۔ حوالہ جات فیمینسٹ تحریکیں اور نظریات فیمینسٹ تھیوری فیمینسٹ کتابیں