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http://hdl.handle.net/2445/184186
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Martínez Merino, Manuel Jesús | - |
dc.contributor.author | Lesnichevsky Boronat, Mariel | - |
dc.date.accessioned | 2022-03-17T09:37:47Z | - |
dc.date.available | 2022-03-17T09:37:47Z | - |
dc.date.issued | 2021-06 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2445/184186 | - |
dc.description | Treball Final de Màster en Humanitats Digitals. Facultat d'Informació i Mitjans Audiovisuals. Universitat de Barcelona, Curs: 2020-2021, Tutor: Manuel Jesús Martínez Merino. | ca |
dc.description | III Premi al millor Treball Final de Màster amb perspectiva de gènere de la Universitat de Barcelona - Rosalind Franklin - Curs: 2020-2021. Primer premi (ex aequo). | - |
dc.description.abstract | Gracias a la producción de datos a gran escala, múltiples e impensados aspectos de nuestra vida se hacen visibles o permanecen ocultos. Además, los datos tienen implicancia en el desarrollo de las sociedades y en el control de estas. Aún cuando abundan las perspectivas críticas a la producción del conocimiento científico, por sus pretensiones de neutralidad, objetividad y ausencia de contextualización de los datos, buena parte del desarrollo científico aún asume estas características. La ciencia de datos y el big data reproducen estas premisas y las amplifican, debido a la producción y manipulación de datos y sus múltiples usos y efectos, que se expanden más allá de la producción científica, en ámbitos productivos, empresariales, estatales. La perspectiva feminista -plural, transversal e interseccional- aporta nuevas categorías de análisis para entender cómo operan los procesos de exclusión y desigualdad hacia las identidades femeninas, identificando causas e implicancias en distintos aspectos cotidianos. Los aportes construidos desde el feminismo de datos relevados y sistematizados en este trabajo arrojan luz para identificar efectos negativos en el desarrollo actual de la ciencia de datos: los sesgos en la producción de los datos, la brecha de datos de género y la exclusión de las mujeres y diversidades como fuentes, productoras y receptoras del conocimiento. Abonan en el desarrollo de una ciencia de datos con efectos positivos sobre la inclusión en clave de género, con propuestas conceptuales, metodológicas y aplicativas. | ca |
dc.format.extent | 67 p. | - |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language.iso | spa | ca |
dc.rights | cc by-nc-nd (c) Lesnichevsky Boronat, Mariel, 2021 | - |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ | * |
dc.source | Premi Rosalind Franklin al millor Treball Final de Màster amb perspectiva de gènere | - |
dc.subject.classification | Feminisme | - |
dc.subject.classification | Dades de recerca | - |
dc.subject.classification | Big data | - |
dc.subject.classification | Treballs de fi de màster | - |
dc.title | Aportes feministas al futuro de la ciencia de datos | ca |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | ca |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | ca |
Appears in Collections: | Premi Rosalind Franklin al millor Treball Final de Màster amb perspectiva de gènere |
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