Appuntamento presso il Laboratorio aperto di Ferrara, e in diretta streaming, per riflettere sugli squilibri di genere che caratterizzano i processi di raccolta, analisi e valorizzazione dei dati digitali.

dati non potranno mai dirsi realmente open, nel senso di aperti e inclusivi, fino a quando verranno raccolti e analizzati senza un’adeguata considerazione delle ottiche di genere. A questo assunto di fondamentale importanza, quasi sempre ignorato a scapito di un’acritica esaltazione del concetto di big data, sarà dedicato “Data Stories: i dati raccontano la vita delle donne?”, primo appuntamento del ciclo di incontri Women in Tech, organizzato dalla Regione Emilia-Romagna, nell’ambito delle attività dell’Agenda Digitale Data Valley Bene Comune, e con la collaborazione della Rete regionale dei Laboratori aperti, per fare il punto sulle varie manifestazioni dei divari digitali di genere.

L’evento si terrà giovedì 18 novembre, dalle 17.30 alle 19.00, presso il Laboratorio aperto di Ferrara, nell’Ex Teatro Verdi. Dopo i saluti istituzionali di Micol Guerrini, Assessore alle Politiche Giovanili, Cooperazione Internazionale e Servizi Informatici del Comune di Ferrara, sarà Barbara Leda Kenny, Senior Gender Expert presso la Fondazione Giacomo Brodolini, a moderare il dialogo sul tema tra Ivana Bartoletti, fondatrice del Women Leading in AI Network ed esperta internazionale di policy ed etica dei big data e dell’intelligenza artificiale, e Paola Salomoni, Assessore all’Agenda Digitale della Regione Emilia-Romagna.

Al centro della discussione, il concetto di dati di genere, orizzonte al quale bisogna aspirare per far sì che le donne possano fruire di uguali diritti e opportunità dai sempre più diffusi e rilevanti processi di generazione, raccolta, analisi e riuso dei dati per le più svariate finalità, tra cui la progettazione dei servizi e le scelte in materia di  destinazione della spesa pubblica.

Le parole chiave che orienteranno il confronto saranno l’invisibilità del vissuto femminile, fenomeno all’origine di meccanismi di produzione e valorizzazione dei dati a partire dalla considerazione delle sole esigenze maschili, e lo scollamento tra mondo reale e intelligenza artificiale, causato dalla tendenza degli algoritmi di machine learning ad amplificare e automatizzare questi squilibri, perché di norma alimentati con dati parziali e incompleti, prevalentemente “a misura d’uomo”, e per lo stesso modo in cui vengono concepiti e sviluppati, da un settore professionale nel quale la presenza femminile è fortemente minoritaria.

Dal punto di vista propositivo e delle soluzioni, le relatrici si confronteranno sulla necessità di tendere a una maggiore equità degli algoritmi, definendo meccanismi di valutazione e certificazione che permettano di rendere le loro logiche di funzionamento più trasparenti e comprensibili, e quella altrettanto fondamentale di ripensare l’intera “filiera dei dati” mettendo al centro i principi e gli strumenti della valutazione di impatto di genere, affinché si possa disporre di criteri oggettivi per verificare se e quanto le politiche pubbliche e le altre iniziative che si basano sulla loro valorizzazione abbiano reali effetti positivi dal punto di vista delle pari opportunità e dell’affermazione dei diritti delle donne.

L’evento potrà essere seguito sia in presenza, previa iscrizione online, sia in diretta live sul sito www.digitale.regione.emilia-romagna.it e sui canali Facebook e YouTube di ADER, Agenda Digitale dell’Emilia-Romagna.

In vista del suo svolgimento, chiunque interessato potrà formulare spunti e domande da sottoporre all’attenzione delle relatrici scrivendo all’indirizzo segreteria@absolutgroup.it.

Al termine dell’incontro, i partecipanti all’evento in presenza potranno assistere alle proiezioni immersive di Galaxy Network – VR Exhibition Autunno 2021, la prima edizione del Festival Internazionale del Cortometraggio in Realtà Virtuale, in svolgimento dal 17 al 21 novembre presso il  Laboratorio aperto di Ferrara e in contemporanea a Milano, Berlino, Mosca, Barcellona, Istanbul e Parigi.

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