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Data is not neutral. Dati, genere e potere: smascherare i bias nell'era della Data Science
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Data is not neutral. Dati, genere e potere: smascherare i bias nell'era della Data Science - Sofia D'Alessandro,Paola Ripa - copertina
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Data is not neutral. Dati, genere e potere: smascherare i bias nell'era della Data Science

Descrizione


Se i dati decidono, chi decide i dati? La tecnologia non è imparziale. E nemmeno i dati. I numeri sembrano neutri. Ma raccontano sempre una storia. Viviamo circondati dai dati. Li consideriamo oggettivi, imparziali, neutrali. Ma è davvero così? Dagli algoritmi che filtrano le informazioni ai sistemi di intelligenza artificiale che prendono decisioni emerge una verità scomoda: i dati possono amplificare bias e ingiustizie, spesso senza che ce ne accorgiamo. Capire i dati non è soltanto una questione tecnica. È una questione di consapevolezza, equità e futuro! Un'esplorazione critica e articolata del rapporto tra dati, potere e disuguaglianze di genere mette in discussione una delle narrazioni più diffuse della contemporaneità: quella che descrive iBig Data e la Data Science come strumenti oggettivi, neutrali e universalmente validi. Attraverso l'analisi dei dati di genere e dei principali indicatori internazionali, come il Global Gender Gap Report e il Gender Equality Index, emerge con chiarezza il ruolo centrale dei dati, che non costituiscono mai una rappresentazione neutrale della realtà, ma sono il risultato di processi di selezione, classificazione e interpretazione profondamente influenzati dai contesti culturali, politici ed economici. Al centro della riflessione si colloca, in particolare, la prospettiva del Data Feminism che, intrecciandosi con il femminismo intersezionale, offre strumenti teorici e pratici per ripensare radicalmente il modo in cui i dati vengono prodotti, analizzati e utilizzati: interrogarsi su chi li raccoglie, con quali finalità e con quali conseguenze significa affrontare direttamente le relazioni di potere della nostra società. La matrice del dominio dei dati e le pratiche di data collection e data analytics aiutano a comprendere queste dinamiche. Il ruolo crescente delle decisioni data-driven evidenzia i rischi di un affidamento acritico agli algoritmi e la necessità di sviluppare approcci più consapevoli e responsabili al fine di promuovere l'uguaglianza di genere attraverso strumenti misurabili e condivisi. Perché i dati non raccontano solo la realtà. La costruiscono!
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Dettagli

2026
10 novembre 2026
Libro universitario
192 p., Brossura
9788835194040

Conosci l'autore

Sofia D'Alessandro

Sofia D’Alessandro è responsabile della gestione delle licenze afferenti ai dati degli indici e delle borse in un importante gruppo bancario nel quale in precedenza ha guidato le strutture decentrate di Cost Management della Divisione Corporate e della Banca d’affari. Cura per alcune università italiane gli interventi accademici dedicati ai flussi finanziari ed è relatrice in seminari e convegni di settore. Dal 2024 al 2026 è stata inserita nella lista delle Unstoppable Women di StartupItalia. Nel 2022 e nel 2025 è stata premiata da DAMA Italy per l’attività divulgativa sui dati finanziari. Ha pubblicato No Data, No Deal (Mondadori 2021) e per i nostri Tipi Sustainable Data Gap (2023).

Paola Ripa

Paola Ripa, avvocata cassazionista, svolge la sua attività professionale, dedicandosi alla tutela dei diritti delle persone e delle famiglie, con un approccio integrato che abbraccia sia il diritto civile sia quello penale. Ha sviluppato una forte competenza come esperta di diversità, inclusione e parità di genere. Si occupa di progetti di D&I per associazioni ed aziende in materia di parità e certificazione di genere. Nel 2017 ha ricevuto il Premio Internazionale Livatino, importante riconoscimento per il suo costante impegno sociale. Di recente ha pubblicato: Le famiglie nuove: comprendere e affermare il proprio diritto ad amare in un mondo che fatica a riconoscere i nuovi nuclei familiari (Davide Falletta Editore, 2026).

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