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データの静かな側面：行方不明のストーリー| Elif Keserによる| 2025年7月

データサイエンスは、データを分析する技術です。私たちの周りで何が起こっているのかを理解する必要があります。アプリケーションでクリックされているので、交通事故が強化される都市の広範なストレッチをカバーしています。しかし、データは「1つ;。ほとんどの場合、「見られない」ことを明らかにしているだけではありません。これを考えるとき、私はいつも質問を考えています：私たちは本当にすべてを見ることができますか？Catherine D'Ignazio（MIT）とLauren Klein（Emory University）は、この質問に明確な答えを出します。データは社会的権力関係で生み出されるため、「中立プロジェクトでは、「中立」プロジェクトでは、「データフェミニズム」と呼ばれる7つの基本原則を提案しました。これらの原則は、電力構造の調べ、二重の質問、感情をもたらす、データとの具体化された体験をもたらす、視聴者の労働力と複数の声を認識するなどの呼びかけが含まれています。resspibledata.io）。私がこれらの原則を最初に読んだとき、私は考えました：私たちがデータと呼ぶものが政治的であることは驚くことではありません。なぜなら、私たちが測定するものとデータを収集する人は、それ自体がすでに選択肢であるからです。2018年に実施された研究による実験分析（ARXIV）とアルゴリズムウォッチは、Google翻訳が性別のステレオタイプを生成することを示しました。 「彼は看護師です」の翻訳は、しばしば「彼女は看護師です」として変換され、「彼はエンジニアです」として「彼はエンジニアです。私がこれを見たとき、私は必然的に自問しました：アルゴリズムでさえステレオタイプの役割を再現した場合、これらの偏見をどのように取り除くのでしょうか？2018年以降、Googleはこれらの問題の解決策をもたらすための措置を講じました。彼は「性別固有の翻訳」オプションを追加しました。ただし、MIT Press Publicationsによると、偏見は一部の言語で95％継続しています。言い換えれば、アルゴリズムは、供給されるデータの不平等を再現できます。キャロライン・クリアド・ペレスのベストセラーの本 目に見えない女性、データセットがしばしば男性の参照であるという事実に注意を喚起します。心臓発作の症状は女性では異なりますが、男性の体によると医療プロトコルの執筆は、女性が正しく診断することを困難にします。ここで私が考えているのは、これがこれだったことです。欠落データは統計的な問題だけでなく、直接寿命にかかる可能性のある問題です。KTH（Institute of Royal Technology）の学生が作成したポスタープロジェクトなどの研究は、データ収集プロセスをより包括的にするための具体的な提案を提供しています。さまざまなコミュニティの声は、フィールドワークで聞くべきです、透明性と倫理的原則を観察する必要があります、データサイエンスは、学際的な努力と社会的感受性と組み合わせる必要があります。データサイエンスは技術分野のように見えますが、実際には深い社会的責任が含まれていることに気付きました。データは、何が起こっているのかを説明するだけではありません。また、「誰が言われないか..データを操作する場合、その中にないもの、行方不明、沈黙を考慮する必要があることも示されています。データサイエンスは、私たちが望むなら、より公正な未来のためのツールになる可能性があります。 #データの静かな側面行方不明のストーリー #Elif #Keserによる #2025年7月