Quando i dati discriminano. Bias e pregiudizi in grafici, statistiche e algoritmi
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Al giorno d'oggi, quando si vuole dare l'idea di essere obiettivi, perché ci si prefigge di essere incontestabili, può scappare di bocca un'espressione diventata d'uso comune: 'Lo dicono i dati'. Ma siamo certi che quei dati così 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 può esserne invece discriminato? Donata Columbro suggerisce come, universalizzand...
Al giorno d'oggi, quando si vuole dare l'idea di essere obiettivi, perché ci si prefigge di essere incontestabili, può scappare di bocca un'espressione diventata d'uso comune: 'Lo dicono i dati'. Ma siamo certi che quei dati così 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 può esserne invece discriminato? Donata Columbro suggerisce come, universalizzando e standardizzando concetti come quello di 'normalità', si sia in passato 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. Solo una persona consapevole che i dati sono costrutti umani e sociali può impedire che siano usati per discriminare, invece che per lottare contro le disuguaglianze. Das Urheberrecht an bibliographischen und produktbeschreibenden Daten und an den bereitgestellten Bildern liegt bei Informazioni Editoriali, I.E. S.r.l., oder beim Herausgeber oder demjenigen, der die Genehmigung erteilt hat. Alle Rechte vorbehalten.
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