Autora: Ana Clara Montañez*

Sí, feminismo de datos, una manera de denunciar análisis heteropatriarcales, racistas y coloniales que se enfrenta a las formas patriarcales de pensar la ciencia de datos y la ética de los mismos desde una postura interseccional. ¿Acaso aún pensabas que los datos eran neutrales?

A principios de 2020, Catherine D’Ignazio y Lauren Klein, publicaron el libro Feminismo de Datos, donde muestran su crítica sobre la recopilación, tratamiento y presentación que se hace hoy en día de los datos ante la opinión pública.

El libro parte de un hecho fundamental: los datos se han presentado como el nuevo potenciador de diversos sectores  (privado, públicos y sociedad civil) pero,  si los datos no son desglosados en categorías como sexo, género, raza, etnia, etc.,  no van a reflejar las desigualdades que estructuran las sociedades actuales. Entonces, al igual que los históricos sesgos androcéntricos en la ciencia que demuestran que la ciencia no es neutral, los datos tampoco y los problemas comienzan, incluso, antes de recolectar los datos porque muchas veces esa recopilación está  incompleta.

Por otro lado, si los datos no son  utilizados para actuar atendiendo a las necesidades y demandas de los sectores más vulnerables, se priorizan los intereses de unos pocos en detrimento de las mayorías sosteniendo, de esta manera, las desigualdades.

Ahora bien, que los datos no sean neutrales y existan ciertos sesgos de género no resulta extraño si  consideramos que quienes suelen trabajar en esta actividad son personas dominantes y privilegiadas: varones, cisgénero, heterosexuales y blancos. Esto genera que una parte muy reducida de la población se encuentre trabajando en la recopilación, el mantenimiento y la utilización de los datos y, más allá, diseñando herramientas para una mayoría que no se  encuentra en la intersección de todas esas identidades. Frente a esta situación, el feminismo de datos se propone frenar la reproducción del status quo patriarcal y, por ende, desigual.  Su valor radica, además, en que se producirán proyectos de mayor alcance y con información más completa.

Para comenzar a romper con estas lógicas patriarcales al trabajar en ciencia de datos, es necesario preguntarse: 

• ¿Sobre quién?
• ¿Para quién?
• ¿Sirviendo a qué intereses?
• ¿Con qué valores?

Catherine D’Ignazio y Lauren Klein presentan, en su libro, siete principios del feminismo de datos:

• Examinar el poder.

• Desafiar el poder.

Los dos primeros puntos refieren al análisis del poder. Esto es central porque examinarlo equivale a entender cómo funcionan estas estructuras de poder y a la idea de que el feminismo de datos debe evaluarlas para entender cómo contribuyen a perpetuar diversas injusticias sociales:  “creer en la igualdad continúa pareciendo un proyecto irrealizable. El mundo no está funcionando como debería y nosotras queremos trabajar para lograr que sea más justo ” (2020).

De esta manera, el feminismo de datos trata, entre otras cosas, sobre poder, sobre quién lo tiene y quién no. El  feminismo interseccional examina la distribución desigual de poder. Y, en el mundo contemporáneo, los datos son poder.  De esta manera, el punto de partida del feminismo de datos es algo que la ciencia de datos en general no reconoce: en el mundo, el poder no se distribuye de manera igualitaria. 

• Elevar la emoción y la corporalidad

Reivindicar las emociones como una manera de conocer y responder al mundo. Tal como sostiene Sara Ahmed (2019), las emociones implican una postura ante el mundo o una manera de aprehenderlo. A través de ellas podemos revisar las formas de socialización que nos consigna el pensamiento patriarcal y que nos llevan a considerarnos inferiores a los hombres. El feminismo es emocional y posee una estrecha relación con la indignación y el miedo pero esto no implica que las emociones que expresa no sean pensadas. Al contrario, el pensamiento feminista involucra una respuesta emocional al mundo que consiste en la compleja reorientación de nuestra relación corporal con las normas sociales.

• Repensar los binarismos y las jerarquías

Es necesario desafiar los binarismos, no existen sólo dos géneros y existen muchos otros sistemas de opresión. Por este motivo, el feminismo de datos no es sólo sobre mujeres, para lograr la igualdad es necesario contemplar a todos los géneros para trabajar por una sociedad más igualitaria.

• Adoptar el pluralismo

De la mano con el principio anterior y la interseccionalidad, las múltiples perspectivas y otorgarles prioridad a los pueblos originarios, brindarán distintas formas de aprehender y conocer.

• Considerar el contexto

Los datos no son objetivos, muestran relaciones sociales desiguales, el contexto es esencial para comprender si  los análisis realizados son precisos.

• Hacer visible el trabajo

Todo trabajo es el resultado de diversos actores, es necesario valorar todas las contribuciones. El feminismo nos habla de lógicas horizontales y formas de conocimiento orgánicas. 

Por supuesto, estos cambios son parte de procesos más amplios pero, para incentivar a gobiernos y organizaciones a implementar estos principios en sus análisis y construcción de información, la educación es clave. Incorporar los principios del feminismo de datos significa aprender otras perspectivas en pos de crear no sólo una mejor ciencia de datos sino también productos y proyectos. También significa escuchar a las comunidades para las cuales trabajamos, de lo contrario, nos estaríamos perdiendo la oportunidad de comprender sus necesidades y desarrollar los mejores caminos para ayudar y crear impactos que perduren en el tiempo.

De esta manera, si bien el potencial de los datos para exponer problemáticas, desigualdades y mejorar o ser aplicados en políticas públicas ha quedado demostrado en los últimos años, es el momento de replantearse: ¿datos para quién? Por eso, el feminismo de datos, trabaja para incluir a todas las personas en la construcción y análisis de información.  Parafraseando a Bell Hooks, al igual que los movimientos feministas, el feminismo de datos es para todo el mundo.

*Analista Innovación Pública 360

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