數字女性主義論文

本文調查了人工智能系統中性別偏見與數字素養在科技領域賦權女性潛力之間的相互作用。通過綜合2010-2024年的研究，探討性別偏見如何在AI中體現及數字素養倡議的有效性。

Klein 與 D'Ignazio 將資料女性主義帶入 AI 研究，從租客篩查、女性殺戮資料協作與標註勞動，追問技術權力、同意及環境代價。

2018年發表於FAccT會議的開創性研究，揭示了商業面部識別系統中對深色皮膚女性的嚴重偏見，錯誤率高達34.7%，而淺色皮膚男性僅為0.8%。

D’Ignazio 與 Klein 將女性主義認識論轉化為資料視覺化設計問題：分類、視覺形式、參與、情境與勞動如何決定誰能成為知識主體。

Safiya Umoja Noble 將搜尋中的黑人女性再現，連結到數位基礎設施背後的資源開採、勞動與廢棄物，說明黑人女性主義如何改寫網路研究。

這篇具有影響力的論文通過賽博格的隱喻 - - 機器與有機體的混合體 - - 重新構想女性主義理論。哈拉維批評人類與非人類、自然與文化之間的傳統界限，提出一種植根於親和性、反諷和技術具身的後性別、後本質主義女性主義政治。