Lorena Fernándezek –teknologietan aditua eta Deustuko Unibertsitateko Nortasun Digitalaren zuzendaria- Europa mailako Women in Science topaketan parte hartu zuen irailaren 25ean. Bere hitzaldian hizpide hartu zituen teknologia berrien arloko genero-zeihartasunak eta Inspira STEAM programa aurkeztu zuen.
Teknologiaren sektorean gizonak askoz gehiago dira emakumeak baino. Zer gertatzen da emakumeek teknologien garapenean parte hartzen ez dutenean?
Ikuspuntu bakarretik pentsatutako teknologia sortzen da. Lantalde anitzak behar ditugu -genero, arraza eta klase sozial desberdinak barne hartzen dituztenak- perspektiba desberdin guztiak kontuan har daitezen teknologiak diseinatzean. Adibide ezin garbiagoa da segurtasun-uhalaren diseinua. 1949an sortu zen auto-istripuen ondorioak aztertzeko lehen dummie-a, baina 1996ra arte ez zen kaleratu haurdun zeuden emakumeentzako lehen dummie-a.
Hitzaldian azaldu zenuen bezala, teknologien munduko genero zeihartasunak iritsi dira algoritmoetara eta Big Data analisira. Nola?
Ikaskuntza automatikoko algoritmoek erabiltzen dituzten tresnek patroiak detektatzen dituzte aztertutako datuetan, eta arauak formulatzen dituzte patroi horietan oinarrituta. Arau horiek sortzeko informazio-bolumen handia kontsumitu behar izaten dute, eta datu horiek zeihartasunak dituen gizarte batek sortzen ditu. Beraz, teknologiak are gehiago indartzen ditu genero-zeihartasunak.
Eman diezagukezu adibideren bat?
Asko daude. Google Translate aplikazioak tresnan bertan egiten diren itzulpenetatik ikasten du, edo bestela argitalpen digitalak prozesatuta. Itzulpen bat egiten baduzu turkieratik, kontuan izanik hizkuntza horrek ez daukala genero gramatikalik, berehala ikusten da desberdintasuna. Turkieraz ez dira gaztelaniazko “él” edo “ella” existitzen, baina ingeleseranzko itzulpenak egitean, sukaldariak neskak dira eta ingeniariak mutilak, alferrak neskak dira eta langileak mutilak, eta badira beste hainbat adibide. Hizkuntza batean generoarekin (edo beste elementu batzuekin) lotutako zeihartasun eta aurreiritziak badaude, zeihartasun eta aurreiritzi horiek teknologietaraino iritsiko dira.
Nola eragiten digu gu konturatu ere egin gabe?
Batzuetan oso modu sotilean, oso zaila da antzematea. Adibidez, aipatu dugunak eragina du lan-promozioetan. Mundu analogikoan lan aukera asko “sukaldatzen” dira espazio informaletan, non ez baita sartzen emakumerik. Gauza bera gertatzen da arlo digitalean? Badaude hori horrela dela frogatzen duten azterlanak, esaterako Carnegie Mellon Unibertsitateak eginiko Automated Experiments on Ad Privacy Settings. Azterlan horretan mila erabiltzaile faltsu sortu zituzten Googlen, %50 gizonezkoak eta %50 emakumezkoak, eta ikusi zuten gizonezkoek 1.800 aldiz ikusi zutela 200.000 dolarretik gorako soldata zuen lan-eskaintza bat; emakumeek, berriz, 300 aldiz bakarrik. Bada beste adibide bat ere. Duela gutxi jakin dugu Facebookek aukera ematen diela lan iragarleei gizonezkoengana bakarrik zuzentzeko. ProPublica agentziak deskubritu zuen azken urtean 15 enpresak (tartean Uber) sexu bakarrarentzako lan-iragarkiak egin dituztela Facebooken, estereotipoetan oinarrituta.
Genero-zeihartasuna hezkuntzan bertan ematen da, neska gutxik aukeratzen baitituzte ikasketa zientifiko-teknologikoak. Nola hautsi daitezke estereotipo horiek?
Hodi honek hainbeste itogin ditu, ezen hustu egiten baita unibertsitatera iritsi baino lehen ere. Zulo oso desberdinak ditu. Science aldizkariak argitaratutako azterlan batek dioenez, 6 urte betetzerako neskatoek uste dute mutikoak eurak baino azkarragoak direla. Aipatzekoak dira baita ere ikasketa zientifiko-teknologikoekin lotutako estereotipoak eta komunitate zientifikoaren zailtasunak jende gaztea erakarriko duen diskurtso bat sortzeko. Erreferenteak eman behar dizkiegu, baina erreferente horiek ez dute “super-emakume” izan beharrik. Jocelyn Bell astrofisikoak esan zuen bezala, Marie Curie bezalako erreferenteez gain, gizarteak eguneroko ereduak behar ditu neskatoen artean bokazio zientifikoak ernaltzeko. Zulo gehiago ere badaude, adibidez jostailuak, pelikulak, emakumeen ikusezintasuna testu-liburuetan eta komunikabideetan…
Inspira proiektua abiarazi duzue. Horrelako erreferenteak eskaini nahi dizkiezue neskatoei?
Bai. Neskatoek hezur-haragizko emakumeak ezagutu behar dituzte haiekin hitz egiteko eta mota guztietako galderak egiteko, ez bakarrik zientziari eta teknologiari buruz, baita ere egunerokotasunari buruz. Lehen aldiz erabili da taldekako mentoring teknika lehen hezkuntzako ikasleen artean STEAM ikasketak sustatzeko proiektu batean, eta saioak ikastorduetan egin dira. Neskato guztiak inspiratu nahi ditugu askatasunez erabaki dezaten zer izan nahi duten. Mae Jemison NASAko astronautak esango zukeen bezala, ez zaitzala inoiz mugatu gainerakoen irudimen mugatuak.
Nolako aldaketak sumatu dituzue parte hartzen duten neskatoen artean?
Konfiantza gehiago dute, lanbideei buruzko estereotipoak hausten dituzte –eta ez bakarrik STEAM ikasketekin lotutakoak- eta esaldi bikainen bat edo beste oparitu digute programa amaitzean, adibidez:
6.Idatzi esaldi bat INSPIRAn izandako esperientzia deskribatzeko
Ikasi dut neskok mutilek egiten dutena egin dezakegula
Telelana ezartzeko proiektuak eta 4.0 industriako teknologia bideratzaileekin...Leer más
Partekatu
Hirien jarduera datu-sortzaile handi bat da, sentsore ugariei esker, baina...Leer más
Partekatu
Legazpin egoitza duen Plasnor enpresa gipuzkoarrak merkatu berri bat aurkitu du. Orain arte,...Leer más
Partekatu
Telefónica Fundazioak Espainiako Gizarte Digitalari buruz eginiko txostenak erakusten du...Leer más
Partekatu
Drone by Drone konpainia nabigatzaile birtual bat garatzen ari da Tecnalia-rekin batera,...Leer más
PartekatuEguneroko informazioa, jarduera-sektoreka eta intereseko
hartzeko.
ETEentzako, merkatuak dibertsifikatzeko, atzerriko bekak, nazioarteko lizitazioak, itzuli beharrik gabeko dirulaguntzak esportazioak sendotzeko, ezarpenak egiteko laguntzak edo nazioartekotzeko prestakuntza espezifikoa.
Interesgarria, ezta?