資料正義

Kate Crawford 沿礦物、能源、隱形勞動、訓練資料、分類與國家監控繪製 AI 的物質地圖，揭示所謂智慧背後的抽取和權力集中。《人工智慧地圖集》拒絕從演算法或「機器能否思考」開始討論 AI。Kate Crawford 把視線拉到更大的地理尺度：礦場、物流、資料中心、倉庫、群眾外包平台、訓練資料集、警察與軍事系統。

Max Liboiron 以海洋塑膠研究追問科學方法如何承認原住民土地關係，並讓研究對採樣、傷害與地方義務負責。

這本文集把計算技術放回殖民史、性別化勞動、企業權力與物質基礎設施中，並追問雲端依賴何種勞動，以及學會程式設計是否足以改變科技業的不平等。

它提出七項實踐原則，把權力分析、交叉性、情境知識和共同設計放進資料工作本身，而不是把偏見當作事後修補的問題。《資料女性主義》不是一本教人如何替演算法補上「性別觀點」的技術手冊，而是一部關於知識生產權的政治方法論。

Sasha Costanza-Chock 從跨性別機場安檢與障礙正義等經驗出發，主張由受影響社群領導設計，把利益、所有權與問責置於專家善意之上。

Ruha Benjamin 以「新吉姆代碼」分析種族階序如何寫入技術設計、藏在預設值中，並藉監控或善意的技術修正持續運作。

Kantayya 跟隨 Buolamwini 的研究，連結臉部分類、女性專家與公共問責，追問誰有權決定技術如何看見人。

Joy Buolamwini 從人臉辨識系統未能辨認自己的經驗出發，說明「編碼凝視」如何把資料與設計中的偏差帶入演算法，並追問誰有權定義技術標準。