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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