Rağmen kadınlar giderek erkeklerden daha fazla Yıllar içinde üniversite kayıtlarında, kadınlar veri bilimi uzmanlarının yalnızca bir kısmını oluşturmaya devam etti. Soru şu: Üniversite diploması alan kadınların toplam sayısı artarken, veri bilimi alanındaki çeşitliliğin genişlemesini engelleyen nedir?
Bu kalıcı boşluğu gidermek için, veri bilimini besleyen kariyer alanlarındaki kadınlar, kadınları bu alanda çalışmaktan alıkoyan koşulları değiştirmek için çalışıyor ve aynı zamanda toplumu tarihsel olarak sesleri dışlayan bir alanın zararlı sonuçlarını düşünmeye çağırıyor. kadınların.
Devam eden bu tartışmalara önemli bir katkıda bulunan Dr. Cecilia Aragon, alanın kusurlarını aktif olarak inceleyerek ve disiplinler arası metodolojilerin faydalarını göz önünde bulundurarak, çeşitli veri bilimcilerini çekme ve destekleme olasılığı daha yüksek olarak, veri bilimi alanındaki çeşitliliği genişletmeye çalışmıştır. Örneğin, bilgisayarlarda algoritmik önyargıyı doğrulaması, alanı önemli ölçüde değiştirdi.
Aragon ödüllü bir yazar, hava gösterisi pilotu ve profesördür – 100 yıllık tarihinde Washington Üniversitesi Mühendislik Fakültesi’nde tam profesör rütbesini kazanan ilk Latin. Aragon, veri bilimindeki varsayımlarla mücadele etmenin yanı sıra alandaki çeşitlilik eksikliğiyle mücadele etmek için insan merkezli bir yaklaşıma öncelik verilmesi gerektiğini kanıtladı. Son yayını, İnsan Merkezli Veri Bilimi: Giriş, tüm alanlardan bilim insanlarını veri biliminde disiplinler arası yaklaşımlar talep etmeye ve insan bakış açılarının merkezde olmasını sağlamaya çağırır. Aragon, STEM’de çeşitliliği savunarak ve akademideki zararlı hiyerarşileri ve ikili dosyaları ortadan kaldırarak veri bilimindeki kadın sayısını artırmayı amaçlıyor.
Aragon’un cesur zihniyeti, öğrenci olarak takip ettiği farklı akademik disiplinleri bölen zararlı hiyerarşilerle yüzleşmesiyle güçlendi. Bu hiyerarşiler, birçok kadının akademik kariyerleri boyunca yaptığı seçimleri etkiler ve çeşitlilik eksikliğinin yanı sıra çok çeşitli zararlı, cinsiyetçi varsayımlarla pekiştirilir.
Aragon artık kendisini bir veri bilimcisi olarak görse de, üniversiteye gittiğinde “veri bilimi” ve hatta “bilgisayar bilimi” bölümü yoktu. Ancak, matematik alanında lisans eğitimini sürdürürken, akıl hocalarından bilgisayar biliminin takip edilemeyecek kadar riskli olduğu konusunda tavsiyeler ve alanın bir ‘moda’ olabileceği konusunda rehberlik aldı.
Aragon, diğerlerinin baskısına rağmen sahada kaldı. Bilgisayar biliminin değerinin devam edeceğine inanıyordu ve ona olan ilgisi, onu bilgisayardan ayırmaya çalışan varsayımlara ve disiplin hiyerarşilerine direnmesine izin verdi. Bu azim, akademideki yaklaşımını karakterize etti ve bilgisayar biliminden Aragon’un veri bilimindeki mevcut araştırmalarının gelişimine geçiş yaptı. Veri biliminde ve zorlu varsayımlarda yenilik yapmaya devam etmesine olanak tanır.
Bugün, aldığı tavsiyelerin mevcut öğrenciler için geçerli olmaya devam ettiğini, onları yeteneklerinden şüphe etmeye zorladığını ve veri bilimlerine farklı seslerin dahil edilmesini engellediğini fark ediyor.
Aragon’un veri bilimi ve akademideki mevcut hiyerarşilere ve eşitsizliğe meydan okumasının bir yolu, “yumuşak” ve “sert” bilim arasındaki ikilinin kullanımına karşı çıkmaktır. Bu ikiliği detaylandırması istendiğinde, “Her şeyden önce, bunun yanlış olduğunu düşünüyorum” dedi.
Kadınlar akademide bu ikilemle düzenli olarak karşılaşırlar ve STEM’deki alanların aksine liberal sanatlar sürdürmeye teşvik edilmeleri daha olasıdır. Aragon sorgulamamız gerektiğini söylüyor hiç bir ikili dosyaya aşırı basitleştirilmiş bilgi. ‘Sert’e karşı ‘yumuşak’ söz konusu olduğunda, bilimin bir süreklilik olduğuna ve tüm ikili dosyalar söz konusu olduğunda, bunların “var olmayan bir hiyerarşi dayattığına” inanıyor.
Bu hiyerarşileri ele almak için Aragon, araştırmasında bağlamsal sorgulama ve etnografi gibi sosyal teknikleri ve uygulamaları birleştirmede değer buldu. Veri bilimi ve diğer disiplinler arasındaki işbirliğinin, keşfi teşvik etme ve birbiriyle işbirliği yapan tüm alanların simbiyotik inovasyonunu kolaylaştırma gücüne sahip olduğuna inanıyor.
Aragon, araştırmasında yenilikçi, disiplinler arası yöntemlerin kullanılmasını önermenin yanı sıra, akademideki zararlı hiyerarşilerle mücadele etmek için öğrencileriyle mentorluğun ve işbirliğinin öneminin farkındadır. Aragon için, öğrencilerle çalışmanın yaratıcılığını koruduğuna ve sahada ona meydan okuduğuna inanıyor. Öte yandan, öğrencilerle çalışmak, öğrencilerine onları heyecanlandıran akademik kariyerleri sürdürmeleri ve eğitimleri söz konusu olduğunda kendi kararlarını vermeleri için mentorluk yapmasına olanak tanır.
Aragon’un disiplinler arası yöntemleri, farklı akademik geçmişlere sahip farklı öğrencilerin aktif katılımı ve algısal araştırma soruları, tümü veri bilimcilerinin geleneksel beklentilerine meydan okumakta ve veri biliminin yanlış varsayımlarını sorgulamaktadır. İnsanlar, keşiften küratörlüğe kadar veri biliminin önemli bir parçasıdır. Aragon, insanların sahip olduğu etkiyi, döngüde olmamız gerektiğine inanmak için somut bir neden ve sahada temsili çeşitlilik çağrısı yapmak için bir neden olarak görüyor. Bu ikili dosyalara meydan okumazsak, kadınları veri biliminde kariyer yapmayı düşünmekten caydırmaya devam edecekler. Aragon’un veri bilimine katkıları bize değişimi davet etmemizi, birbirimize meydan okumamızı, yeni bakış açıları düşünmemizi ve gerçekten tutkulu olduğumuz şeyin peşinden gitmemizi hatırlatıyor.
Bir sonraki:
Kaynak : https://msmagazine.com/2022/07/21/cecilia-aragon-women-data-science/