谁在决定我们的数字生活？

它提出七项实践原则，把权力分析、交叉性、情境知识和共同设计放进数据工作本身，而不是把偏见当作事后修补的问题。《数据女性主义》不是一本教人如何给算法补上“性别视角”的技术手册，而是一部关于知识生产权的政治方法论。

Safiya Umoja Noble 以黑人女孩在商业搜索中的污名化为入口，揭示广告市场、平台垄断与知识分类如何共同制造算法压迫。《压迫算法》的起点是一项看似简单的操作：在 Google 中搜索“Black girls”。

Ruha Benjamin 以“新吉姆代码”分析种族等级如何被写进技术设计、隐藏在默认设置中，并借监控或善意的技术修正继续运作。

Virginia Eubanks 调查福利、无家可归者住房和儿童保护系统，揭示自动化如何把紧缩政策伪装成中立效率，并将贫困者置于持续监控之下。

Sarah T. Roberts 以跨国访谈揭开商业内容审核：平台表面的自动化与安全，依赖被保密、量化和外包的人类判断劳动。社交平台常把自己描述成自动运行的技术系统，仿佛有害内容只是算法尚未识别完全的残留。《屏幕后面》从根本上推翻这幅图景。

Mar Hicks 重写英国计算史：女性长期承担关键计算劳动，却被制度降格为低薪岗位；当计算业走向高地位，原有技术人才又被排除在职业晋升之外。

Sasha Costanza-Chock 从跨性别机场安检与残障正义等经验出发，主张由受影响社群领导设计，把利益、所有权与问责置于专家善意之上。

Kate Crawford 沿矿物、能源、隐形劳动、训练数据、分类与国家监控绘制 AI 的物质地图，揭示所谓智能背后的抽取和权力集中。《人工智能地图集》拒绝从算法或“机器能否思考”开始讨论 AI。Kate Crawford 把视线拉到更大的地理尺度：矿山、物流、数据中心、仓库、众包平台、训练数据集、警察机构与军事系统。

Legacy Russell 将故障视为拒绝性别与种族化身体分类的方式，并借数字艺术追问：技术能开启何种可能，又会如何重新捕获身体。

在注意力被商品化、效率成为唯一价值标准的时代，这本书是一份找回自我主导权的深刻哲学指南。珍妮·奥德尔探讨了“无所事事”如何成为一种激进的抗争行为，帮助我们与本地环境、社区以及真实的自我重新建立深层联系。

Kantayya 跟随 Buolamwini 的研究，将面孔分类、女性专家与公共问责联系起来，追问谁有权决定技术如何看见人。

五位马尼拉审核员的工作，揭示平台如何把判断、情绪伤害与风险外包，也让保护、表达和公共问责之间的冲突显形。

二十世纪六十年代，三位非裔美国女性数学家在NASA的太空竞赛中发挥了关键作用。她们不仅要面对严峻的人种歧视，还要克服性别偏见，最终凭借卓越的才华和坚韧的毅力，为美国的航天事业做出了不可磨灭的贡献。

Joy Buolamwini 从人脸识别系统未能识别自己的经历出发，解释“编码凝视”如何把数据与设计中的偏差带入算法，并追问谁有权定义技术标准。

马尔代夫科技管理者 Aishath Adnan 回忆为何创立 Women in Tech Maldives，并将女性科技人才的可见度与岛屿网络、教育和照护政策联系起来。

Melina Masnatta 从童年礼物与科技教育谈起，分析性别如何提前塑造谁被鼓励进入技术领域，以及学校和职场能怎样改变这种路径。

澳大利亚女性主义时事节目，以社区广播连接性别、劳动与公共政策；推荐单集讨论 Spotify 的文化权力和人工智能监管。