Teknofeminizm: dijital, eşitsizliklerin vektörü

Dijital dünyadaki eşitsizlikleri nasıl ölçebiliriz? Cevap tek bir rakamla özetlenebilir: Başkanı Corinne Dajon’a göre, kadınlar dijital mesleklerde yalnızca %26,9’u temsil ediyor. [email protected]erik. Bir gözlem biçiminde yetersiz temsil: İnternet eşitsizlikleri yoğunlaştırır. Sadece kadınları etkilemeyen eşitsizlikler. Aynı zamanda azınlıklara karşı ayrımcılık, ırkçılık, şiddet içeren eylemlerle ilgili. Peki, fiziksel dünyanın dijital&nbsp’deki yansımaları olan bu sorun ve dengesizlik yoğunlaşmasını nasıl açıklamalı? Bunun hakkında konuşmak ve bu soruyu cevaplamak için, Yüzyıl Dijital gazeteci ve kitabın yazarı Mathilde Saliou ile bir araya geldi Teknofeminizm&nbsp: dijital eşitsizlikleri nasıl kötüleştiriyor?

Dijital Kültür üzerinde mevcut spotify – Apple Podcast’leri – Deezer – Google Podcast’leri – oyuncu kadrosu.

Eşitsizlikler: fiziksel alandan dijital alana

Bu eşitsizliklere bir ilk açıklama bulmak için 1970’lere ve 1980’lere geri dönmeliyiz. O dönemde şirketler BT araçlarının önemini kavramaya başladı. Bir ihtiyaçla gelen farkındalık: alanı resmileştirmek ve yapılandırmak. ” Özel okullar, erkekleri güçlü pozisyonlara getirerek, kitlesel olarak işe alarak ve en iyi kodlayıcıların erkekler olduğu fikrini geliştirerek kapılarını açıyor. “, diye açıklıyor dijitalde uzman gazeteci Mathilde Saliou. Yine de tarihteki ilk kadın programcı, ilk bilgisayar kodunun yaratıcısı olan Kontes Ada de Lovelace’dir. Bu nedenle, BT’de kadınların yeri başından beri merkezi olmuştur.

Ancak, BT alanının demokratikleşmesi hızla gerçekleşiyor ve yeni kurallara ihtiyaç duyuluyor. Kadınlar bir kenara itilmiş gibi görünüyor ve erkekler bilgisayar dehası olmak için işi devralıyor. Mathilde Saliou’nun kitabında açıkladığı ve şu şekilde kuramlaştırdığı bir fenomen: “Engelli kadın efsanesi”&nbsp: yazılımın geliştirilmesi üzerinde çalışıyorlar ama erkekler donanım aracılığıyla ışığı alırken gölgede kalıyorlar. “Kural 30: İnternette hiç kız yok”yazarı özetler.

Yavaş yavaş, işyerinde ayrımcılığa karşı konuşmalar ortaya çıkıyor. 2020’de kadınlar farklı sorumluluk pozisyonlarında yer alıyor. Bununla birlikte, dijital mesleklerdeki çalışanların yalnızca %33’ünü temsil ediyorlar ve Mathilde Saliou, bu dengesizliği toplumun teknoloji mesleklerine ilişkin imajıyla açıklıyor. “Steve Jobs genellikle teknoloji ve pazarlamada bir dahi olarak sunulur. Ancak dahi figürüne yönelik bu çekim, tüm küçük elleri gölgede bırakıyor.Keşfe varılmasına izin verilmedi ».

Kadınların görünmez kılınması ve onlara karşı daha fazla çevrimiçi şiddet. Blogların, forumların ve ardından sosyal ağların gelişiyle bu şiddetin biçimi değişti. Bugün dijital dünyada kendilerini tehlikede hissediyorlar. Her gün çoğu isimsiz saldırılarla karşılaşıyorlar. “Kadınların interneti kullanma olasılığı erkeklere göre %20 daha az. Çevrimiçi ortamda, kadınların siber zorbalığın hedefi olma olasılığı erkeklerden yirmi yedi kat daha fazla” diyor Mathilde Saliou.

Diğer şeylerin yanı sıra, erkeksi grupların gelişmesine ve tacizin yanı sıra kadınların tarihsel olarak görünmezleştirilmesine elverişli platformlara ek olarak, algoritmalar ve bunların inşası, dijital dünyadaki eşitsizliklerin güçlendirilmesinin bir başka açıklamasıdır.

Yapay zeka ve dijital eşitsizlik: nasıl bir ilişki?

Algoritmalar ve yapay zeka gerçekten de eşitsizliğin diğer vektörleridir. Bu seferki sorun, geliştirilme biçimlerinde yatıyor. Algoritmalar, çok kesin talimatlar ve işlemler dizisidir. “Girdi olarak sağlanan öğelerden bir sonuç elde etmek için bir dizi adım”, CNIL’e göre. Bunu yapmak için kümeler halinde gruplandırılmış milyonlarca veri kullanılır. Bunlar özellikle yapay zekayı eğitmek için kullanılır. Bu nedenle, veri kümeleri baştan önyargılıysa, algoritmalar ve diğer yapay zekalar yalnızca bu önyargıları yeniden üretecektir.

Mathilde Saliou’nun kitabında açıkladığı gibi, verilerin başlangıçta insanlar tarafından toplanması ve daha sonra kullanılması, algoritmik önyargılara ve dijital dünyada fiziksel eşitsizliklerin yeniden üretilmesine yol açar. Gazeteci, sosyal yardımların dağılımına ilişkin bir örnekle bu sözlerini örneklendiriyor: “Şirketlere derecelendirme vermek için dünyanın birçok ülkesinde dolandırıcılık puanları dağıttık.sosyal yardım başvurusunda bulunan ux kişileri araştırın ve şüpheli olup olmadıklarını tespit edin. Olursa onları kontrol edeceğiz”.

Önyargıya tabi, algoritmalara dayanan bir sistem. Bu nedenle, siyah bir kadının potansiyel olarak bir erkeğe göre kontrol edilme olasılığı daha yüksek olacaktır. Yakın tarihli bir vakanın kanıtladığı gibi, çok gerçek bir ayrımcılık riski. “Makinelerin eğitimiyle ilgili sorun, bunu eski dosyalarla yapmamızdı. Sonuç olarak Hollanda’da 2019’da büyük bir skandal yaşandı çünkü ön yargılı makineler vardı, ülke dışında doğmuş hiç dolandırmamış kadınlara karşı. Ama makinenin eğitilme şekli kişinin hileli sayılmasına neden oluyor” dedi. devam ediyor yazar.

Ona göre bu fenomenle mücadele etmenin pratik bir çözümü yok, öte yandan Mathilde Saliou, dijital teknolojinin nasıl çalıştığını ve mantığını daha iyi anlamak için farkındalık yaratmayı öneriyor. “Bilgi güçtür ve ben zaten kitabımla bunu yapıyorum. Dijital alanın işleyişinin temelleri, eşitsizlikleri var eden mekanizma ve bunlarla mücadele etmeyi mümkün kılacak teknikler hakkında bilgi vermek “.

Dijital Kültür üzerinde mevcut spotify – Apple Podcast’leri – Deezer – Google Podcast’leri – oyuncu kadrosu.