Breve saggio molto interessante e non difficile nonostante si parli di dati statistici seguo la newsletter dell autrice ed ero curiosa di leggere qualcosa di pi sistematico. Spiega come i dati siano un costrutto dipendono da cosa si decide di osservare Vengono influenzati dal contesto in cui sono stati PRODOTTI e da cosa si scelto di includere in una categoria Questa scelta influenza la rappresentazione di un fenomeno ad es i dati sulla povert sono calcolati a livello di famiglia non di singolo individuo escludendo la possibilit di vedere l eventuale violenza economica. Alla fine presente la bibliografia 128 mi e piaciuto parte 2 e parte 3 trattano il data gap con focus su italia interessante mentre parte 1 sostiene la soggettivita dei dati e perch invece colleghiamo i dati una verit unica universale e non confutabile che porta alla visione del dato come influenzato da precisamente situato in un contesto socioculturale 128

Quando i dati discriminano. Bias e pregiudizi in grafici, statistiche e algoritmi By Donata Columbro

9791259821300

Italian

128

Paperback

Al giorno d oggi quando si vuole dare l idea di essere obiettivi perch ci si prefigge di essere incontestabili pu scappare di bocca un espressione diventata d uso comune Lo dicono i dati Ma siamo certi che quei dati cos allettanti che confermano il nostro giudizio non nascondano un pregiudizio Quando leggiamo un articolo online o apprezziamo un infografica colorata bisognerebbe chiedersi prima di tutto chi trae beneficio dalla raccolta dall analisi e dalla rappresentazione di quel dato e chi pu esserne invece discriminato Donata Columbro suggerisce come universalizzando e standardizzando concetti come quello di normalit si sia in passato pi escluso che incluso creando una rappresentazione del mondo che ha eliminato le anomalie Stabilire per chi dentro o fuori le statistiche non un atto neutrale ma una scelta e come tale andrebbe insegnata e indagata Solo una persona consapevole che i dati sono costrutti umani e sociali pu impedire che siano usati per discriminare invece che per lottare contro le disuguaglianze Quando i dati discriminano Bias e pregiudizi in grafici statistiche e algoritmi.