Este timpul ca vizualizările de date să includă mai mult informațiile de gen

În calitate de student, am analizat vizualizări de date de gen care descriu date de gen de la marile companii media. Iată ce am învățat.

Ilustrație de Alison Booth

Vizualizarea datelor devine din ce în ce mai populară în mass-media de știri. În special în era COVID-19, consumăm grafice, hărți și diagrame din abundență, iar jurnaliştii folosesc acum datele ca bază pentru a analiza și a vizualiza tendințe și fenomene mai mari care au impact asupra societății la scară mondială.

Dar datele pot fi uneori înșelătoare. Oamenii văd datele ca fiind mai obiective decât alte informații, dar acest lucru nu este neapărat adevărat. Datele depind de colectarea datelor, de colectarea sondajului, de întrebări specifice care caută răspunsuri specifice. Oamenii au încredere în date, deoarece sunt percepute de obicei ca un fapt concret, dar atunci când întrebările potrivite nu sunt puse, afișarea datelor înșelătoare marginalizează un întreg grup de oameni.

Timp de zeci de ani, vizualizările care afișează date de gen au promovat o mentalitate binară, care îi marginalizează și îi exclude pe cei care nu se identifică ca fiind strict bărbați sau femei. Concepte nebinare de gen devin din ce în ce mai acceptate, iar distincția dintre sexul atribuit și genul este în sfârșit recunoscută la scară societală.

Datele noastre ar trebui să reflecte acest lucru.

Am analizat 40 de articole publicate de The New York Times și The Wall Street Journal în 2020, care a inclus analize de date sau vizualizări ale datelor bazate pe gen. Dintre aceștia, doar cinci - sau 12,5% - au inclus termeni sau date specifice care au reprezentat persoane care nu se identifică ca femei sau bărbați. Doar mai multe cercetări vor spune, dar bănuiesc că rezultatele ar fi similare.

Poveștile care recunoșteau identitățile nebinare erau de obicei concentrate pe comunitatea LGBTQ+ și erau în mod constant piese stilistice centrate pe profil, precum aceasta articol din New York Times care se scufundă în dezavantajele petrecerilor de dezvăluire a genului (și este listată în secțiunea Times’ Style). Cu toate acestea, datele care s-au concentrat pe alegerile din 2020 sau COVID-19 – care au reprezentat 43% din articolele analizate și o proporție uriașă din știrile din acest an – au arătat întotdeauna genul ca un binar, așa cum este Vizualizare Wall Street Journal care analizează rezultatele alegerilor din 2020.

Acest tip de omisiune nu este nou. În esență, utilizarea datelor ca instrument de prezentare a informațiilor este o practică greșită. Datele au fost întotdeauna părtinitoare față de ceea ce societatea a definit istoric ca normă: bărbatul cisgen, alb.

Se întâmplă femeilor de secole. Compilat studii din manualele de limbă și gramatică din Germania, Statele Unite, Australia și Spania au descoperit că bărbații erau de trei ori mai probabil să fie folosiți într-o propoziție exemplu decât o femeie. Divertismentul nostru ne spune asta: A 2007 studiu din peste 25.000 de personaje TV a constatat că doar 13% dintre personajele non-umane erau feminine (și foarte, foarte puține erau nebinare). Presa noastră de știri ne arată acest lucru: Proiectul de monitorizare a media globală găsit în sa raport 2015 că „femeile reprezintă doar 24% dintre persoanele auzite, citite sau văzute în știrile din ziare, televiziune și radio, exact așa cum au făcut-o în 2010”.

Femeile au fost văzute istoric ca sexul mic, iar societatea abia acum începe să demonteze sistemele de opresiune care le-au ținut subjugate. Scriitoarea feministă Caroline Criado Perez, în prefața cărții sale „Femei invizibile: prejudecată de date într-o lume concepută pentru bărbați”, rezumă decalajul de gen în doar câteva cuvinte: „Albul și masculinitatea tac tocmai pentru că nu au nevoie să fi vocalizat.”

Intrăm într-un spațiu în care societatea începe să recunoască existența a mai mult de două genuri – a unui spectru care include bărbați și femei transgender, persoane nonbinare, gender-queer și intersexuale. Și în timp ce femeile sunt recunoscute din ce în ce mai mult în analiza datelor, celelalte genuri nu sunt. Datele noastre trebuie să înceapă să reflecte existența mai multor genuri. În caz contrar, înlocuiește și mai mult o comunitate deja marginalizată și subreprezentată.

Aceasta nu este o ispravă ușoară. Nu se va întâmpla peste noapte. Sistemele istorice de colectare a informațiilor exclud genurile care nu sunt definite ca masculin/feminin, inclusiv cea mai influentă compilare de date moderne: datele recensământului.

The Biroul de recensământ a colectat date despre cetățeni practic de când s-au întemeiat S.U.A , dar totuși nu reușește să includă nici măcar o opțiune „altă” pentru gen. Acest lucru nu numai că întărește o structură binară și o face dificil pentru indivizi nebinari de completat - face, de asemenea, găsirea de date care includ persoane nebinare incredibil de dificilă, chiar și pentru organizațiile sau mass-media care doresc să includă acele date.

Așadar, cum lucrăm noi, ca jurnaliști, editori de date și designeri, pentru a încerca să îmbunătățim acest sistem de colectare a datelor, mai ales când atât de mulți factori sunt împotriva noastră?

Iată câțiva pași pe care ați putea să luați în considerare.

Contextualizează-ți datele.

Dacă datele pe care le utilizați sunt structurate în jurul unui binar masculin/feminin, este în regulă. Este dificil să găsești date de gen nebinare de încredere într-o societate care a fost structurată istoric în jurul binarului de gen. Nu putem în mod magic să facem datele vechi mai incluzive. Dar dacă utilizați aceste date, faceți un punct pentru a recunoaște că exclud un anumit grup de persoane. Recunoașterea problemei în tipărire este un pas care ne aduce mai aproape de implementarea soluțiilor.

Prezentați toate datele, indiferent cât de mici ar fi marjele.

Uneori poate fi dificil pentru designeri să structureze vizualizări care includ rapoarte mai mici de date. Deoarece persoanele care nu se identifică ca bărbați/femei reprezintă un procent mai mic dintre cei care se identifică, uneori poate fi dificil să prezinți acele date într-un mod lizibil și atrăgător din punct de vedere vizual. Dar nu ar trebui să alegem ce să afișăm pentru estetica vizuală - includem toate sectoarele de date care recunosc diferite genuri, indiferent de cât de mic este un procent.

Alegeți instrumente de vizualizare nerestrictive pentru a vă afișa datele.

Instrumente precum graficele cu bare sau diagramele circulare sunt opțiuni de vizualizare ușoare, dar uneori pot fi restrictive în afișarea datelor care sunt mai mici sau nebinare. Câteva dintre vizualizările de date pe care le-am analizat și care au arătat genul ca binar au folosit un grafic cu bare stivuite sau o diagramă circulară. Poate fi mai dificil să afișați marje mai mici de date în aceste instrumente. Deci, fii creativ. Încercați să utilizați o diagramă cu bule sau o hartă arborescentă sau un instrument de vizualizare care permite ca marjele mai mici să fie afișate în rapoarte adecvate. Luați în considerare trecerea către vizualizări interactive care, pe lângă faptul că sunt la modă și atrăgătoare din punct de vedere vizual, sunt un instrument excelent pentru afișarea unor cantități mari de date, menținând în același timp publicul interesat și nu folosiți culorile de gen pentru a vă prezenta datele (adică albastru pentru bărbați, roz pentru femei) . Deși poate fi o normă ușor de utilizat implicit, nu face decât să întărească și mai mult o mentalitate binară.

Luați în considerare realizarea propriilor sondaje pentru a aduna date mai cuprinzătoare.

Uneori, cel mai mare obstacol în prezentarea datelor incluzive este găsirea de date inclusive. În funcție de gama și tipul de date pe care doriți să le afișați, luați în considerare realizarea propriilor anchete. Acest articol din Wall Street Journal , de exemplu, arată date binare, dar include un sondaj propriu care oferă opțiunea de a selecta „altul” pentru sex. Designerii de aici fac o treabă bună de a arăta datele care le erau disponibile, iar includerea propriului sondaj sugerează încercarea lor de a afișa date mai incluzive.

Faceți secțiunile pentru femei mai incluzive.

Dintre articolele pe care le-am analizat, mai multe provin din secțiunile pentru femei ale ziarelor, în special din Times. „În cuvintele ei” secțiune. Toate analizele de date de aici, totuși, au prezentat încă genul ca un binar. Mi s-a părut un pic surprinzător și, sincer, dezamăgitor. Secțiunile moderne pentru femei sunt menite să fie o colecție incluzivă și progresivă de gândire, nu o arhivă eterogenă cis-femei. Extindeți-vă secțiunile pentru femei pentru a include mai mult femeile transgender, persoanele feminine nebinare etc.

Prezentarea datelor exacte este o responsabilitate jurnalistică de bază. Ar trebui să depunem eforturi pentru o abordare atotcuprinzătoare versus cea tradițională.

Conotațiile societale ale genului se schimbă, iar sexul atribuit cuiva nu mai definește identitatea de gen. Este important ca jurnalismul modern să reflecte acest lucru.

Dacă începem să implementăm un sistem în care nu este excepția, ci norma includerea identităților de gen nebinare în structurile noastre de date, ar putea modifica considerabil mentalitatea oamenilor despre gen în ansamblu. Mass-media este un instigator la schimbare; este responsabil pentru formularea întrebărilor potrivite pentru a obține răspunsuri mai bune.

Trebuie să începem să includem toate identitățile în jurnalismul nostru, în special pe cele care au fost subreprezentate și marginalizate de secole.

Narațiunile – inclusiv cele create în știri – ne modelează înțelegerea condiției umane, precum modul în care ne exprimăm și înțelegem diferitele identități de gen. În calitate de jurnaliști moderni, trebuie să contribuim la elaborarea narațiunilor care sunt empatice, diverse și incluzive - și putem începe prin a restructura narațiunea de gen.