La práctica del feminismo de datos: Conversaciones con Catherine DʼIgnazio, Lauren Klein y Maya Livio
Authors:   Massachusetts Institute of Technology, Departamento de Estudios Urbanos y Planificación, D'Ignazio Catherine , Klein Lauren ,   Emory University, Departamentos de Inglés y de Teoría y Métodos Cuantitativos, Livio Maya ,   University of Colorado Boulder, Facultad de Medios, Comunicación e Información, Niederer Sabine ,   Amsterdam University of Applied Sciences, Visual Methodologies Collective, Colombo Gabriele ,   Università Iuav di Venezia | Politecnico di Milano
Published: September 2021

Muchos de los artículos y las propuestas más-que-textuales que se presentaron para este número especial incluían tecnologías de visión artificial y otras prácticas mediadas por datos e inteligencia artificial (IA). Con el propósito de ofrecer una perspectiva crítica sobre la investigación (de diseño) basada en datos, decidimos explorar el campo emergente del feminismo de datos a través de en­trevistas en línea con tres académicas y profesionales que aplican la teoría y la práctica feminista interseccional al trabajo basado en datos: Catherine DʼIgnazio, Lauren Klein y Maya Livio. Con Catherine DʼIgnazio y Lauren Klein, autoras del libro Data Feminism (2020), abordamos la idea del feminismo de datos como una manera de pensar (y actuar) sobre los datos y la ciencia de datos, la que se caracteriza por estar informada por el pensamiento feminista interseccional. Desde la necesidad de examinar y desafiar las estructuras de poder en el proceso de recopilación de da­tos hasta la necesidad de abrazar el pluralismo más allá del pensamiento binario y las jerarquías, DʼIgnazio y Klein esbozan un programa de investigación que aclara por qué y cómo la ciencia de datos necesita el feminismo interseccional. Con ellas discutimos cómo el arte y las prácticas de diseño (especulativo) pueden hacer visibles los desequilibrios de poder. También discutimos las limitaciones y ventajas de las prácticas participativas de datos y la responsabilidad que recae sobre quienes recolectan datos cuando usar datos para hacer visible un tema puede causar más daño que beneficios a los afectados. Discutimos cómo, a veces, es necesario rechazar las reglas básicas de la visualización de datos para alcanzar objetivos políticos más elevados que las simples necesidades analíticas. Concluimos esta conversación con una invitación a abrazar la complejidad al momento de aplicar los principios feministas al trabajo con datos, siendo conscientes de nuestros puntos de vista y limitaciones personales. Con Maya Livio, investigadora y curadora de la Universidad de Colorado Boulder, hablamos de la manera en que un enfoque feminista interseccional de la ciencia de datos puede tener en cuenta también a los seres más-que-humanos. Conversamos sobre su trabajo con interfaces animales, en el que explora cómo los puntos de contacto entre los mundos humano y más-que-humano están im­pregnados de tecnología. A continuación, Maya Livio nos lleva a sus experiencias en los labora­torios feministas, para explicarnos que el primer paso para incorporar una práctica feminista es hacer un balance o inventario y codificar el trabajo que se está realizando, cultivando asimismo la atención hacia los métodos y las prácticas (a menudo tácitos o no escritos). También discutimos cómo ella y sus colegas desarrollaron un marco para operacionalizar el “arte de notar” como una contribución metodológica. Por último, nos referimos a su enfoque personal de investigación, ca­racterizado por una mezcla de prácticas multidisciplinares experimentales, que van desde la es­critura hasta la curatoría, pasando por el diseño y la creación artística.