Ana JanušićU svojoj knjizi “Nevidljive žene: Pristranost podataka u svijetu dizajniranom za muškarce”, Caroline Criado Perez otkriva problem “podatkovne pristranosti”. Pokazuje kako postojeći sustavi i infrastruktura često zanemaruju ili nepravedno marginaliziraju žene, a sve to zbog načina na koji se prikupljaju i analiziraju podaci.
Nevidljive žene: Kako pristranost podataka oblikuje svijet koji ne prepoznaje žene
Caroline Criado Perez u svojoj knjizi Nevidljive žene: Pristranost podataka u svijetu dizajniranom za muškarce razotkriva duboko ukorijenjene rodne nejednakosti koje proizlaze iz nevidljive, ali sveprisutne pristranosti podataka. Svijet u kojem živimo temelji se na informacijama prikupljenima uglavnom od i za muškarce, dok su žene sustavno isključene, što dovodi do nesagledivih posljedica u svim sferama života. Ovaj članak istražuje ključne primjere te pristranosti.
1. Pristranost u medicinskim istraživanjima
Jedan od najozbiljnijih problema koje Criado Perez ističe jest rodna pristranost u medicinskim istraživanjima. Kliničke studije, posebno one koje se odnose na lijekove i simptome bolesti, povijesno su se provodile primarno na muškarcima. Žene su često isključene zbog hormonalnih varijacija, a to je dovelo do toga da se simptomi srčanog udara, koji kod žena izgledaju drukčije nego kod muškaraca, često prepoznaju prekasno ili uopće ne prepoznaju. Primjerice, dok muškarci tipično prijavljuju bol u prsima, žene češće imaju mučninu, umor i bol u leđima, simptome koji su često pogrešno interpretirani. Posljedica je da žene češće umiru od srčanih udara jer ih se ne liječi na vrijeme.
2. Automobili i sigurnosni standardi dizajnirani za muškarce
Testiranja sigurnosti automobila tradicionalno su se provodila koristeći “muške” lutke za crash testove, koje su modelirane prema prosječnom muškom tijelu. To znači da su automobili sigurniji za muškarce, dok žene imaju 47% veću vjerojatnost da će zadobiti ozbiljne ozljede u sudarima. Žene imaju drukčiju tjelesnu strukturu, drugačiji položaj sjedenja i veću vjerojatnost da će biti suvozači, a sve su to faktori koji povećavaju njihov rizik. Tek su nedavno uvedene lutke za testiranje koje uzimaju u obzir žensku anatomiju, ali one se i dalje rijetko koriste u standardnim procedurama.
3. Urbana infrastruktura i javni prijevoz
Gradovi su dizajnirani s pretpostavkom da će ih koristiti radno sposobni muškarci koji putuju na posao i s posla, zanemarujući pritom složenije obrasce kretanja žena. Žene češće obavljaju više kratkih putovanja, primjerice vozeći djecu u školu, obavljajući kupovinu i brinući se za starije članove obitelji. Međutim, sustavi javnog prijevoza rijetko uzimaju u obzir ovu razliku, što otežava svakodnevni život ženama. Primjerice, u mnogim gradovima nedostaje povezanost između različitih vrsta prijevoza, što znači da žene moraju provoditi više vremena i novca na kretanje.
4. Pristranost u tehnologiji i umjetnoj inteligenciji
Podaci koji pokreću umjetnu inteligenciju također odražavaju rodne pristranosti. Algoritmi za prepoznavanje lica lošije prepoznaju žene, osobito žene tamnije puti, jer su modeli trenirani uglavnom na muškim licima svjetlije puti. Isto vrijedi za glasovne asistente poput Siri i Alexe, koji su programirani da reagiraju na dublje muške glasove bolje nego na više ženske glasove. Posljedica toga je da su žene u digitalnom svijetu često nevidljive ili manje prepoznate.
5. Radno okruženje i dizajn ureda
Standardi radnog okruženja također favoriziraju muškarce. Primjerice, temperatura u uredima tradicionalno se postavlja prema metaboličkim potrebama muškaraca, što znači da se žene često smrzavaju na radnim mjestima. To nije samo pitanje ugode, hladnoća može utjecati na produktivnost i dobrobit zaposlenica. Nadalje, uredski namještaj, uključujući stolice i tipkovnice, dizajniran je prema muškim prosjecima, što može dovesti do ergonomskih problema za žene.
6. Politike i zakonodavstvo
Pravila i zakoni često se temelje na pretpostavci da su muška iskustva univerzalna. Primjerice, u mnogim državama ne postoji dovoljno rodno osjetljivih politika poput plaćenog porodiljnog dopusta, dok se istovremeno očekuje da žene nastave raditi pod istim uvjetima kao muškarci. Ovo je osobito vidljivo u područjima koja se odnose na sigurnost na radu, zaštitna oprema u industrijama poput građevine često je dizajnirana prema muškim standardima, što ženama otežava rad i povećava rizik od ozljeda.
7. Pristranost u prikupljanju i analizi podataka
Najveći problem leži u samom procesu prikupljanja podataka. Većina statistika koje se koriste u javnim politikama temelje se na “neutralnim” podacima, koji su zapravo podaci prikupljeni od muškaraca. To znači da, kada se oblikuju strategije javnog zdravstva, ekonomskih politika ili urbanističkih planova, potrebe žena se ne uzimaju u obzir. Bez rodno specifičnih podataka, stvaraju se politike koje ne odgovaraju stvarnim životima polovice populacije.
Zaključak
Knjiga Nevidljive žene nije samo popis problema, ona je poziv na djelovanje. Criado Perez pokazuje da su ove rodne nejednakosti rezultat sustavne nevidljivosti žena u podacima koji oblikuju naš svijet. Rješenje nije samo u tome da se prikuplja više podataka, već da se prepozna koliko su postojeće metode analize i donošenja odluka pristrane. Tek kada budemo svjesni tih nevidljivih prepreka, moći ćemo stvoriti pravednije društvo koje uzima u obzir iskustva svih svojih članova, a ne samo jedne polovice populacije.
