デジタルフェミニズム論文

本論文は、AIシステムにおけるジェンダーバイアスと、テクノロジー分野で女性をエンパワーするためのデジタル・リテラシーの可能性との相互作用を調査している。2010年から2024年の研究を統合し、AIにおいてジェンダーバイアスがいかに現れるか、そしてデジタル・リテラシー・イニシアチブの有効性を検証している。

Klein と D’Ignazio がデータ・フェミニズムを AI 研究に適用し、入居審査、フェミニストのデータ実践、不可視化された労働から権力・同意・環境負荷を問う。

2018年のFAccT会議に発表された画期的な研究。深色肌の女性に対する商業顔認識システムの深刻な偏見を明らかにし、誤認識率は34.7%に達する一方、浅色肌の男性はわずか0.8%だった。

D’Ignazio と Klein はフェミニスト認識論を可視化設計の問いへと結びつけ、分類・表現・参加・文脈・労働が誰の知を可視化するかを考察する。

Safiya Umoja Noble は、検索における黒人女性の表象を、デジタル基盤を支える資源採掘・労働・廃棄と結びつけ、ブラック・フェミニズムからインターネット研究を問い直す。

この影響力のあるエッセイは、機械と有機体のハイブリッドであるサイボーグというメタファーを通じて、フェミニスト理論を再構築している。ハラウェイは人間と非人間、自然と文化の間の伝統的な境界を批判し、親和性、アイロニー、技術的身体性に根ざしたポストジェンダー、ポスト本質主義的フェミニスト政治を提唱している。