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Buchvorstellung „Data Feminism“ mit Prof. Lauren F. Klein

Am Donnerstag, den 3. September um 16 Uhr, lädt die AG Diversity & Gender Equality der ComAI-Forschungsgruppe im Rahmen ihrer internen Lecture Series zu einer Buchvorstellung von „Data Feminism“ ein. Gemeinsam mit Prof. Lauren F. Klein (Emory University, USA), der Co-Autorin des Buches, möchten wir über die Rolle von Daten in Wissenschaft und Gesellschaft, ihre Entstehung und Nutzung sowie die damit verbundenen Machtstrukturen und Ungleichheiten ins Gespräch kommen.

Das im Jahr 2020 erschienene und mehrfach ausgezeichnete Buch hat maßgeblich die Diskussionen rund um Data Science, KI und Datenethik mitgeprägt. Aus einer intersektional-feministischen Perspektive zeigen die Autorinnen Catherine D’Ignazio und Lauren F. Klein, welche Machtstrukturen sich in Datenpraktiken widerspiegeln und wie Daten Ungleichheit festschreiben, Diskriminierung verstärken oder zur Überwachung beitragen können. Sie kritisieren dabei insbesondere die überwiegend weißen, männlichen und techno-heroischen Narrative in den Data Sciences und fragen: Wer produziert Daten? Für wen werden sie erhoben? Und wessen Perspektiven und Interessen werden berücksichtigt und wessen bleiben unsichtbar?

Gemeinsam möchten wir darüber sprechen, welchen Einfluss eben diese Daten auf unsere Forschung, Wissenschaft und unseren Alltag haben und wie Datenpraktiken durch intersektionale und feministische Ansätze neu gedacht werden können. Denn „Data Feminism“ versteht sich nicht zuletzt auch als „call for action“ (7 principles of data feminism).

Das Buch ist open access verfügbar.

Klappentext

Today, data science is a form of power. It has been used to expose injustice, improve health outcomes, and topple governments. But it has also been used to discriminate, police, and surveil. This potential for good, on the one hand, and harm, on the other, makes it essential to ask: Data science by whom? Data science for whom? Data science with whose interests in mind? The narratives around big data and data science are overwhelmingly white, male, and techno-heroic. In Data Feminism, Catherine D’Ignazio and Lauren Klein present a new way of thinking about data science and data ethics—one that is informed by intersectional feminist thought.
Illustrating data feminism in action, D’Ignazio and Klein show how challenges to the male/female binary can help challenge other hierarchical (and empirically wrong) classification systems. They explain how, for example, an understanding of emotion can expand our ideas about effective data visualization, and how the concept of invisible labor can expose the significant human efforts required by our automated systems. And they show why the data never, ever “speak for themselves.”
Data Feminism offers strategies for data scientists seeking to learn how feminism can help them work toward justice, and for feminists who want to focus their efforts on the growing field of data science. But Data Feminism is about much more than gender. It is about power, about who has it and who doesn’t, and about how those differentials of power can be challenged and changed.

Biografie

Lauren F. Klein ist Professorin für Data & Decision Sciences und Englisch an der Emory University in Atlanta, Georgia, in den USA. Dort leitet sie das Digital Humanities Lab und das Atlanta Interdisciplinary AI Network. In ihrer Forschung beschäftigt sie sich insbesondere mit Fragen rund um Gender, Race und soziale Gerechtigkeit und untersucht diese mithilfe von computational und critical methods.