DONATA COLUMBRO, QUANDO I DATI DISCRIMINANO (IL MARGINE, PP 128, EURO 10) I dati non sono neutrali e oggettivi, ma costrutti umani e sociali e solo se si è consapevoli di questo si "può impedire che siano usati per discriminare, invece che per lottare contro le disuguaglianze". Ribalta la nostra percezione di indagini e statistiche e dell'uso di algoritmi la giornalista e scrittrice Donata Columbro nel suo nuovo libro Quando i dati discriminano.
Bias e pregiudizi in grafici, statistiche e algoritmi, pubblicato dal Margine.
"La datificazione estrema, resa possibile e incentivata dall'intelligenza artificiale, può solo accelerare le dinamiche di oppressione" spiega Columbro che fra l'altro insegna data journalism al Master di giornalismo della Luiss di Roma, ogni mercoledì pubblica una newsletter su dati, algoritmi e tecnologia ed è autrice dei libri Ti spiego il dato (2021) e Dentro l'algoritmo (2022).
In questo piccolo ma prezioso libro l'autrice si chiede: Chi ha il potere di raccogliere e analizzare i dati? E chi non ce l'ha o non viene consultato? Quando si legge un articolo online o si apprezza un'infografica colorata è importante chiedersi chi trae beneficio da quella rappresentazione, e chi può esserne invece discriminato: i dati grezzi, infatti, cioè ancora non elaborati dagli esseri umani, oggettivi e neutrali, non esistono. "I dati - dice Columbro - sono influenzati dal contesto in cui sono stati prodotti. Sono il risultato di un'indagine, non la sua premessa".
"Nel tentativo di risultare obiettivi, incorruttibili e incontestabili, spesso si pensa che citare 'i dati' porti in quella direzione. Ma la strada verso l'equità non passa dalla neutralità, quanto dalla consapevolezza della posizione che occupiamo nel mondo" aggiunge.
Nelle pagine del libro Columbro invita dunque a calare i dati nel contesto storico, geografico, economico in cui ci troviamo, momento per momento. Indaga a fondo il lato inconscio dei dati: "universalizzando e standardizzando concetti come quello di 'normalità' si è infatti spesso più escluso che incluso, creando una rappresentazione del mondo che ha eliminato le anomalie.
Stabilire però chi è dentro o fuori le statistiche non è un atto neutrale, ma una scelta, e come tale andrebbe insegnata e indagata".
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