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Integración de la perspectiva de género en la Ciencia y la Tecnología

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Abstract

1. ¿Por qué integrar la perspectiva de género (e interseccionalidad) en la Ciencia y la Tecnología? Beneficia a todo el mundo Ejemplos en Salud y Medicina, Arquitectura, etc. 2 ¿Cómo lo hacemos? Bloque 1: ¿Quién? Bloque 2: ¿Qué y cómo? Ejemplo en Química, etc. 3 Más ejemplos Diseño industrial Videojuegos Informática Matemáticas y Feminismo de datos (repensar jerarquías) 4 Bloque 1 (mundo académico) 5 Conclusiones
Irene Epifanio López
Dpt. Matemàtiques IF, Universitat Jaume I
epifanio@uji.es; http://www3.uji.es/~epifanio
Integración de la perspectiva de
género en la Ciencia y la Tecnología
Índice
I. ¿Por qué integrar la perspectiva de género (e
interseccionalidad)en la Ciencia yla Tecnología?
Ejemplos en Salud yMedicina, Arquitectura, etc.
II. ¿Cómo lo hacemos?
a) Bloque 1: ¿Quién?
b) Bloque 2: ¿Qué ycómo? Ejemplo en Química, etc.
III. Más ejemplos
1) Diseño industrial
2) Videojuegos
3) Informática
4) Matemáticas yFeminismo de datos
IV. Bloque 1(mundo académico)
V. Conclusiones
¿Por qué?
¿Por qué incorporar la perspectiva de género en la
Ciencia yla Tecnología?
Además de porque lo dice la ley …. Por ejemplo, la Ley
14/2011 de la Ciencia, la Tecnología yla Innovación,
instaura el género como una categoría transversal en
la investigación científica ytécnica.
https://www.boe.es/eli/es/l/2011/06/01/14/con
¿Por qué?
¿Por qué incorporar la perspectiva de género en la
Ciencia yla Tecnología?
También desde la Comisión Europea se insta asu
incorporación
https://ec.europa.eu/info/news/gendered-innovations-2-2020-nov-24_es
¿Por qué?
¿Por qué incorporar la perspectiva de género en la
Ciencia yla Tecnología?
También desde la Comisión Europea se insta asu
incorporación en misiones de investigación
https://genderaction.eu/genderaction-for-he-missions/
https://genderaction.eu/wp-content/uploads/2020/09/HE_Mission_Cancergender.pdf
¿Por qué?
¿Por qué incorporar la perspectiva de género en la Ciencia yla
Tecnología, además de porque lo dice la ley?
POR QUE INVESTIGAR MAL CUESTA VIDAS YDINERO
Ejemplo:entre 1997 y2000,se retiraron 10 medicamentos del
mercado de los EEUU debido aefectos sobre la salud que ponían en
riesgo la vida.
Ocho de estos plantearon "mayores riesgos de salud para las
mujeres que para los hombres" (US GAO, 2001).
El desarrollo de un fármaco no solo cuesta miles de millones,sino
que cuando fallaron, causaron sufrimiento ymuerte en personas.
United States General Accounting Office. (2001). Drug Safety: Most Drugs withdrawn in Recent Years had Greater
Health Risks for Women. Washington, DC: Government Publishing Office.
¿Por qué?
¿Por qué incorporar la perspectiva de género en la Ciencia y
la Tecnología, además de porque lo dice la ley?
POR QUE INVESTIGAR MAL CUESTA VIDAS YDINERO
Ejemplo:en un vehículo las personas pueden estar “fuera de
posición”.
http://genderedinnovations.stanford.edu/what-is-gendered-innovations.html
Considerar alas personas de baja
estatura (muchas mujeres, pero
también muchos hombres) como
conductores "fuera de posición"
provoca mayores lesiones en
accidentes automovilísticos.
¿Por qué?
¿Por qué incorporar la perspectiva de género en la Ciencia
yla Tecnología, además de porque lo dice la ley?
POR QUE INVESTIGAR MAL CUESTA VIDAS YDINERO
Ejemplo:En la planificación de la ciudad, no recopilar datos
sobre el trabajo de cuidado produce sistemas de transporte
ineficientes.
Caprile, M. et al (2012). Guía práctica para la inclusión de la perspectiva de género en los contenidos de la
investigación. Fundación CIREM.
¿Por qué?
El diseño de los sistemas de transporte se basa tradicionalmente en
la denominada ‘movilidad obligada’ (desplazamientos entre vivienda
y lugar de trabajo o estudio).
Sólo explica una parte de la movilidad, no tiene en cuenta
desplazamientos relacionados con actividades de cuidado, de tipo
poligonal y mayoritariamente realizados por mujeres.
Caprile, M. et al (2012). Guía práctica para la inclusión de la perspectiva de género en los contenidos de la
investigación. Fundación CIREM.
¿Por qué?
¿Por qué incorporar la perspectiva de género en la Ciencia y
la Tecnología, además de porque lo dice la ley?
POR QUE INVESTIGAR MAL CUESTA VIDAS YDINERO
https://elpais.com/tecnologia/2018/10/11/actualidad/1539278884_487716.html
Ejemplo:
Amazon construyó un sistema de
inteligencia artificial para revisar el
currículum de las personas candidatas
a un empleo.
Se basaba en los archivos de los
últimos 10 años de la compañía, que
eran datos sesgados, y conducía a la
discriminación de las mujeres en
puestos técnicos.
Más ejemplos en salud
¿Por qué incorporar la perspectiva de género en la Ciencia y
la Tecnología, además de porque lo dice la ley?
POR QUE INVESTIGAR MAL CUESTA VIDAS Y
NO SOLO A LAS MUJERES
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/osteoporosis.html#tabs-3
Hay quien piensa que un análisis de género, trata solo de
mujeres, como si género fuera un sinónimo de mujer, y
esto es un ¡¡ERROR!!
Muchas innovaciones de género que he destacado y
destacaré se centran en las mujeres y las personas con
cuerpo femenino, pero solo porque, en muchos campos,
los hombres han sido el tema de investigación
predeterminado. Pero, en realidad, las innovaciones de
género benefician a todas las personas.
Más ejemplos en salud
¿Por qué incorporar la perspectiva de género en la Ciencia y
la Tecnología, además de porque lo dice la ley?
POR QUE INVESTIGAR MAL CUESTA VIDAS Y
NO SOLO A LAS MUJERES
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/osteoporosis.html#tabs-3
Ejemplo: Investigación sobre osteoporosis en hombres
La osteoporosis se ha definido durante mucho tiempo como una enfermedad
principalmente de mujeres posmenopáusicas,una suposición que ha dado
forma asu detección, diagnóstico ytratamiento.¿Por qué es esto un
problema? Los hombres representan un tercio de las fracturas de cadera
relacionadas con la osteoporosis después de los 75 años, y cuando se
rompen la cadera, mueren con más frecuencia que las mujeres.No sabemos
por qué.
Apesar del número relativamente alto de hombres que padecen osteoporosis,
los diagnósticos básicos de la enfermedad se desarrollaron utilizando
mujeres blancas jóvenes (de 20 a29 años).
Más ejemplos en salud
POR QUE INVESTIGAR MAL CUESTA VIDAS Y
NO SOLO A LAS MUJERES
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/osteoporosis.html#tabs-3
Ejemplo: Investigación sobre osteoporosis en hombres
Gran avance en 1997 cuando se estableció una población de referencia de
hombres jóvenes para diagnosticar la osteoporosis en los hombres.Aunque
ahora tenemos poblaciones de referencia para hombres, los hombres todavía
se diagnostican utilizando la tasa de corte de diagnóstico femenino;esto aún
no se ha revisado para los hombres.
Continúa el trabajo para diagnosticar la osteoporosis en diferentes
poblaciones de mujeres yhombres.La osteoporosis es una enfermedad con
componentes tanto de sexo como de género:los huesos están formados por
la biología ytambién por la cultura, como las tasas de ejercicio, la nutrición y
el estilo de vida en general.Estas diferencias en el estilo de vida pueden
explicar las diferencias en las tasas de osteoporosis entre grupos étnicos.
Los estudios actuales están analizando cohortes de hombres de China y
Suecia, por ejemplo, para comprender este tipo de diferencias.El objetivo es
mantener huesos sanos en poblaciones diversas.
Interseccionalidad
http://genderedinnovations.stanford.edu/terms/intersectionality.html
En 1989,la experta en derecho Kimberlé
Crenshaw acuñó el término
"interseccionalidad"para describir cómo
múltiples formas de discriminación, poder y
privilegio se cruzan en la vida de las mujeres
negras, en formas que se borran cuando el
sexismo yel racismo se tratan por separado.
La "interseccionalidad"describe categorías
que se superponen ointersectan,como
género, sexo, etnia, edad, nivel
socioeconómico, orientación sexual y
ubicación geográfica, diversidad funcional, etc.
que se combinan para conformar las
identidades yexperiencias de las personas.
No debemos considerar el género de forma
aislada.
Más ejemplos en salud
¿Por qué incorporar la perspectiva de género en la Ciencia?
POR QUE INVESTIGAR MAL CUESTA VIDAS
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/knee.html
https://genderedinnovationsquicktakes.wordpress.com/2021/01/12/knees-for-women-or-how-not-to-do-gendered-
innovations/
Ejemplo: Problema de exagerar las diferencias sexuales
En la década de 1990,se comenzaron aproducir rodillas "específicas de
género" ylas comercializaron directamente para las mujeres.¿Esto conduce
auna mejor calidad de la atención médica?
Hay una falta de evidencia clínica de que las prótesis específicas para mujeres
mejoren los resultados de la artroplastia total de rodilla de las mujeres.
Podría resultar en una dependencia excesiva del sexo como variable, al elegir
un implante de rodilla, cuando en realidad la altura es un mejor predictor de la
morfología que el sexo.Además, debido aque la morfología de la rodilla
difiere dentro de un sexo, la rodilla “femenina” puede ser un ajuste
inadecuado para algunas mujeres yun buen ajuste para algunos hombres.
Analizar cómo el sexo se cruza con otras variables clave (como la altura, la
etnia yla composición corporal) representa una innovación de género
El diseño “para mujeres” puede ser solo una estrategia de marketing para
vendernos cosas que no necesitamos.
Otro ejemplo de qué no es una
innovación de género
Bolígrafos para mujeres:no solo no soluciona un problema
real, sino que también perpetúa los estereotipos de género.
Más productos sexistas: https://blogs.publico.es/strambotic/2018/07/productos-sexistas-mas/
Un monólogo para digerirlo…
Ellen Degeneres ylos bolis BIC para mujeres.
https://youtu.be/YnomkjAJixk
Más ejemplos en salud
POR QUE INVESTIGAR MAL CUESTA VIDAS
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/heart.html#tabs-3
Ejemplo: Investigación en enfermedades cardíacas
La enfermedad cardíaca principal causa de muerte en todo el mundo durante
últimas décadas, pero durante muchos años, la medicina centró sus
esfuerzos en los hombres.El Multiple Risk Factor Intervention Trial (MRFIT),
estudio histórico alargo plazo de factores de riesgo de enfermedad coronaria
incluyó a12.866 hombres y 0 mujeres.
En http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/heart.html aparecen
7innovaciones de género relacionadas con enfermedades cardíacas.
Algunas tienen que ver simplemente con reconocimiento de enfermedades
cardíacas en las mujeres.Las mujeres que sufren ataques cardíacos a
menudo acuden aurgencias con náuseas ymareos, síntomas que se solían
pasar por alto oconfundir, por considerar dolor en el pecho como signo
máximo de problemas cardíacos.
Más ejemplos en salud
POR QUE INVESTIGAR MAL CUESTA VIDAS
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/heart.html#tabs-3
Ejemplo: Investigación en enfermedades cardíacas
Se han desarrollado nuevas herramientas de diagnóstico.Los angiogramas,
considerados durante mucho tiempo el estándar de oro, amenudo no detectan
afecciones graves en las mujeres.Estos desarrollos también benefician alos
hombres que no muestran los signos ysíntomas "típicos".
Se está comenzando ainvestigar las enfermedades cardíacas en personas trans
que se someten aterapias hormonales,que pueden aumentar el riesgo
cardiovascular.
Otras investigaciones están empezando aseparar los efectos del sexo yel
género en personas cis.Estudios recientes mostraron que las mujeres ylos
hombres que obtuvieron puntuaciones altas en las medidas asociadas con los
roles de género femeninos, como las horas dedicadas alas tareas domésticas,
tenían un peor pronóstico después de un ataque cardíaco.
Más ejemplos en salud
POR QUE INVESTIGAR MAL CUESTA VIDAS
https://static0planetadelibroscom.cdnstatics.com/libros_contenido_extra/43/42120_LA_MUJER_INVISIBLE.pdf
Muchos ejemplos en
Galardonado con Premio de la Royal Society al mejor libro de ciencia del año
Más ejemplos en salud
POR QUE INVESTIGAR MAL CUESTA VIDAS
https://static0planetadelibroscom.cdnstatics.com/libros_contenido_extra/43/42120_LA_MUJER_INVISIBLE.pdf
Muchos ejemplos en
Galardonado con Premio de la Royal Society al mejor libro de ciencia del año
Cap. 10: sobre no incorporar mujeres en
ensayos clínicos, en libros de texto de
anatomía, falta seguimiento de salud de las
embarazadas en pandemias como SARS,
considerar mayoritariamente en exclusiva
ensayos con animales solo de sexo masculino,
ni siquiera en enfermedades de prevalencia
femenina, o células masculinas, etc.
Cap. 11: sobre no tener en cuenta pautas de
socialización (mujeres sin poder de decisión
para uso de condón y evitar VIH), que no se las
cree, denegar investigaciones que no se
consideran prioritarias (relacionadas con
parto), etc.
Más ejemplos en salud
POR QUE INVESTIGAR MAL CUESTA VIDAS
https://www.tagusbooks.com/leer?isbn=9788412259438&li=1&idsource=3001
Más ejemplos en
https://metode.es/revistas-metode/llibres-revistes-revistes/mujeres-invisibles-para-la-medicina-de-carme-valls-llobet.html
Más ejemplos en salud
POR QUE INVESTIGAR MAL CUESTA VIDAS
Más ejemplos en charla Sesgos e innovación de género
en la investigación y atención sanitariade Mª Teresa
Ruiz Cantero (2019)
https://www.svideo.uji.es/peli.php?codi=2873&lg=
Más ejemplos en salud
https://www.eldiario.es/opinion/mascarilla_129_6513296.html
https://www.rtve.es/noticias/20210128/alemania-no-recomienda-vacuna-astrazeneca-mayores-65-anos-falta-datos/2070261.shtml
Diseño de mascarillas (para
personas adultas) androcéntricos
que no ajusta bien amuchas
mujeres,con el riesgo que conlleva
un mal ajuste.
Consecuencia de no tomar
muestras representativas,por
ejemplo, de todos los grupos de
edad,como en el caso de las
vacunas para COVID19.
Razones
¿Por qué incorporar la perspectiva de género en la
Ciencia yla Tecnología?
http://genderedinnovations.stanford.edu/what-is-gendered-innovations.html
Agrega valor ala investigación yla
ingeniería garantizando la excelencia y la calidad en los
resultados ymejorando la sostenibilidad.
Agrega valor ala sociedad al hacer que la
investigación responda mejor alas necesidades sociales.
Agrega valor alos negocios desarrollando nuevas
ideas, patentes ytecnología.
Razones
¿Por qué incorporar la perspectiva de género en la
Ciencia yla Tecnología?
http://genderedinnovations.stanford.edu/what-is-gendered-innovations.html
Las innovaciones de género estimulan la ciencia y la
tecnología con responsabilidad de género, mejorando así la
calidad de vida tanto para mujeres como para hombres en
todo el mundo.
¿Cómo lo hacemos?
¿Cómo incorporar la perspectiva de género en la
Ciencia yla Tecnología?
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
BLOQUE 1: QUIÉN
Fomentar la igualdad de participación de hombres ymujeres
en los equipos científicos ytecnológicos atodos los niveles.
BLOQUE 2: QUÉ YCÓMO
La ciencia y la tecnología debe abordar las necesidades de
las mujeres, así como las de los hombres.
¿Cómo lo hacemos?
¿Cómo incorporar la perspectiva de género en la
Ciencia yla Tecnología?
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
https://euskadi.isf.es/wp-content/uploads/sites/31/2015/07/enfoque_genero.pdf
BLOQUE 1: QUIÉN
Fomentar la igualdad de participación de hombres ymujeres
en los equipos científicos ytecnológicos atodos los niveles.
BLOQUE 2: QUÉ YCÓMO
La ciencia y la tecnología debe abordar las necesidades de
las mujeres, así como las de los hombres.
¿Cómo lo hacemos?
¿Cómo incorporar la perspectiva de género en la
Ciencia yla Tecnología?
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
https://euskadi.isf.es/wp-content/uploads/sites/31/2015/07/enfoque_genero.pdf
BLOQUE 1: QUIÉN
Fomentar la igualdad de participación de hombres ymujeres
en los equipos científicos ytecnológicos atodos los niveles.
BLOQUE 2: QUÉ YCÓMO
La ciencia y la tecnología debe abordar las necesidades de
las mujeres, así como las de los hombres.
BRECHA
BLOQUE 1: QUIÉN
Hay brecha de género en STEM (Ciencias, tecnología, Ingeniería
yMatemáticas), en selección de carreras (24%mujeres en
ingeniería y12%en TIC), ybrecha salarial posterior:
https://www.europapress.es/sociedad/noticia-radiografia-universitarios-espanoles-graficos-20170912191902.html
https://cincodias.elpais.com/cincodias/2018/12/03/fortunas/1543862664_321798.html
¿Cómo lo hacemos?
¿Cómo incorporar la perspectiva de género en la
Ciencia yla Tecnología?
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
https://euskadi.isf.es/wp-content/uploads/sites/31/2015/07/enfoque_genero.pdf
BLOQUE 1: QUIÉN
Fomentar la igualdad de participación de hombres ymujeres
en los equipos científicos ytecnológicos atodos los niveles.
BLOQUE 2: QUÉ YCÓMO
La ciencia y la tecnología debe abordar las necesidades de
las mujeres, así como las de los hombres.
¿Cómo lo hacemos?
¿Cómo incorporar la perspectiva de género en la
Ciencia yla Tecnología?
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
https://euskadi.isf.es/wp-content/uploads/sites/31/2015/07/enfoque_genero.pdf
BLOQUE 1: QUIÉN
Fomentar la igualdad de participación de hombres ymujeres
en los equipos científicos ytecnológicos atodos los niveles.
BLOQUE 2: QUÉ YCÓMO
La ciencia y la tecnología debe abordar las necesidades de
las mujeres, así como las de los hombres.
Ejemplo en un TFG (Química)
En el análisis teórico sobre la reacción de Fenton (se
aplica en el tratamiento de aguas residuales) ylos
reactivos, se tuvo en cuenta las consecuencias
ambientales del contaminante que procura eliminar.
No se hizo un estudio sobre las consecuencias sociales
de las industrias que crean este contaminante,
sobre las posibles patologías que desencadena la
reacción para eliminarlo, o
sobre el uso del agua,componente mayoritario con
el que se lava este contaminante para devolverlo a
ríos yacuíferos.
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
https://euskadi.isf.es/wp-content/uploads/sites/31/2015/07/enfoque_genero.pdf
Ejemplo en un TFG (Química)
Posibles preguntas que podrían haberse hecho para tener en cuenta
el carácter social al que afecta este estudio técnico (y en concreto
con respecto a las relaciones de género) son:
1. ¿Cómo afecta este contaminante a la sociedad? ¿Afecta
igual ahombres ymujeres patológicamente, en su producción
oen el uso de los productos creados en este proceso
industrial?
http://www.ciencia.gob.es/stfls/MICINN/Investigacion/FICHEROS/El_genero_en_la_investigacion.pdf
https://euskadi.isf.es/wp-content/uploads/sites/31/2015/07/enfoque_genero.pdf
Ejemplo en un TFG (Química)
Posibles preguntas que podrían haberse hecho para tener en cuenta el
carácter social al que afecta este estudio técnico (y en concreto con respecto
alas relaciones de género) son:
1. ¿Cómo afecta este contaminante ala sociedad? ¿Afecta igual ahombres y
mujeres patológicamente, en su producción oen el uso de los productos
creados en este proceso industrial?
2. ¿Qué industrias crean este contaminante? ¿Quiénes son
mayoritariamente sus dirigentes? ¿Cómo están constituidas sus
plantillas? ¿Qué implicaciones tiene esto para la sociedad?
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
https://euskadi.isf.es/wp-content/uploads/sites/31/2015/07/enfoque_genero.pdf
Ejemplo en un TFG (Química)
Posibles preguntas que podrían haberse hecho para tener en cuenta el
carácter social al que afecta este estudio técnico (y en concreto con respecto
alas relaciones de género) son:
1. ¿Cómo afecta este contaminante ala sociedad? ¿Afecta igual ahombres y
mujeres patológicamente, en su producción oen el uso de los productos
creados en este proceso industrial?
2. ¿Qué industrias crean este contaminante? ¿Quiénes son mayoritariamente
sus dirigentes? ¿Cómo están constituidas sus plantillas? ¿Qué implicaciones
tiene esto para la sociedad?
3. ¿Son estas industrias iguales en su estructura, plantilla, o
proceso industrial en el hemisferio Norte yen el hemisferio
Sur? ¿Qué diferencias hay? ¿Cómo afecta este contaminante
distintivamente en ambos casos?
hhttps://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
https://euskadi.isf.es/wp-content/uploads/sites/31/2015/07/enfoque_genero.pdf
Ejemplo en un TFG (Química)
Posibles preguntas que podrían haberse hecho para tener en cuenta el
carácter social al que afecta este estudio técnico (y en concreto con respecto
alas relaciones de género) son:
1. ¿Cómo afecta este contaminante ala sociedad? ¿Afecta igual ahombres y
mujeres patológicamente, en su producción oen el uso de los productos
creados en este proceso industrial?
2. ¿Qué industrias crean este contaminante? ¿Quiénes son mayoritariamente
sus dirigentes? ¿Cómo están constituidas sus plantillas? ¿Qué implicaciones
tiene esto para la sociedad?
3. ¿Son estas industrias iguales en su estructura, plantilla, oproceso
industrial en el hemisferio Norte yen el hemisferio Sur? ¿Qué diferencias
hay? ¿Cómo afecta este contaminante distintivamente en ambos casos?
4. Con respecto al consumo de agua para diluir el
contaminante antes de ser evacuado, ¿cómo afecta a la
sociedad este consumo? ¿Quién ejerce el poder sobre este
recurso? ¿Cómo se distribuye su procuración, gestión, yuso?
¿y en industrias del hemisferio Sur?
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
https://euskadi.isf.es/wp-content/uploads/sites/31/2015/07/enfoque_genero.pdf
Lista de control (checklist)
¿La investigación es sensible al género?
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
BLOQUE 1: QUIÉN
Lista de control (checklist)
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
https://es.wikipedia.org/wiki/Efecto_Jennifer_y_John
BLOQUE 1: QUIÉN
Selección y contratación: Alos hombres y a las mujeres no se les evalúa sobre
la misma base, así como tampoco a sus respectivos logros (efecto Jennifer y John).
Efecto Jennifer y John
https://www.pnas.org/content/109/41/16474
https://www.youtube.com/watch?v=JaYzdz9X3n4
https://es.wikipedia.org/wiki/Efecto_Jennifer_y_John
El mismo currículo firmado por un hombre (John) parecía alas personas
seleccionadoras (tanto profesores como profesoras) más competente y
recibía mejor evaluación que uno idéntico perteneciente a una mujer
(Jennifer). De hecho, estaban dispuestos a pagarle más a John.
Lista de control (checklist)
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
https://es.wikipedia.org/wiki/Efecto_Jennifer_y_John
Selección y contratación: Alos hombres y a las mujeres no se les
evalúa sobre la misma base,así como tampoco asus respectivos logros
(efecto Jennifer yJohn). Para evitar los prejuicios de género es
importante:
Garantizar que los procesos de selección sean abiertos eimparciales:
utilizar comités de selección mixtos,
formar alos miembros del comité sobre los prejuicios de género,
anunciar los puestos vacantes de un modo más amplio,
animar explícitamente alas mujeres asolicitar los puestos
vacantes,
tener en cuenta los modelos de carrera atípicos, etc.
Utilizar criterios de selección explícitos, precisos ytransparentes:
establecer parámetros que sean relevantes para la búsqueda del
conocimiento científico,
utilizar indicadores de rendimiento apropiados que se ajusten ala
productividad en el ciclo de vida tanto de hombres como de
mujeres.
Lista de control (checklist)
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
https://es.wikipedia.org/wiki/Efecto_Jennifer_y_John
BLOQUE 1: QUIÉN
Condiciones y cultura de trabajo: se necesita una cultura de trabajo que
fomente la igualdad de condiciones en el trabajo (salario, oportunidades de
formación, oportunidades de promoción),
que sea consciente de las diferentes posibilidades en términos de movilidad
geográfica y que tenga en cuenta los compromisos privados o las diferencias
en las estructuras de carrera. Esto también es importante, por ejemplo,
cuando se programan y se organizan reuniones o actividades que requieren
movilidad.
Lista de control (checklist)
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
BLOQUE 1: QUIÉN
Medidas de monitorización y gestión:
Para incrementar la igualdad, es importante reconocer que efectivamente
existen los prejuicios y la discriminación e investigar qué es lo que falla.
La reducción de los prejuicios de género requiere la participación de todos los
miembros del proceso, tanto hombres como mujeres, a todos los niveles.
Las acciones pueden incluir: establecer índices de participación, implementar
sistemas de monitorización, instalar mecanismos de recogida de opiniones y
designar una persona que posea formación en la igualdad de género.
Lista de control (checklist)
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
BLOQUE 1: QUIÉN
Lista de control (checklist)
¿La investigación es sensible al género?
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
BLOQUE 2: QUÉ YCÓMO
Es necesario analizar la relevancia sobre el género
en el contenido del proyecto yrealizar una evaluación
del estado de los conocimientos aeste respecto.
Lista de control (checklist)
http://genderedinnovations.stanford.edu/methods/engineering_checklist.html
BLOQUE 2: QUÉ YCÓMO (FASE DE IDEAS)
Ejemplos.Las personas consumidoras potenciales de tecnología tienen
características diferentes:¿Qué papel, si lo hay, tiene el sexo yel género
con respecto ala tecnología en desarrollo?
Determinando la relevancia del sexo:
¿Hay diferencias anatómicas y
fisiológicas básicas entre mujeres y
hombres que deberían considerarse
(por ejemplo, en altura, fuerza, rango de
movimiento, etc.)
¿Existen otras diferencias anatómicas y
fisiológicas entre mujeres yhombres
que deberían considerarse (en visión,
audición, tono de voz, sentido del tacto,
olfato ygusto, tensión muscular,
percepción de temperatura, etc.)?
Importancia de medidas antropométricas de personas
pilotos en el diseño de las cabinas de aviones
Lista de control (checklist)
http://genderedinnovations.stanford.edu/methods/engineering_checklist.html
BLOQUE 2: QUÉ YCÓMO (FASE DE IDEAS)
Ejemplos.Determinando la relevancia del género:
¿Cuáles son las posibles áreas de aplicación de la tecnología (por ejemplo, vida
profesional, actividades de ocio, hogar, etc.)? ¿Estos contextos sugieren
diferentes patrones de uso por diferentes grupos de consumidores potenciales
(por ejemplo, mujeres yhombres)?
¿Podrían diferentes grupos de consumidores potenciales (por ejemplo, mujeres y
hombres) tener diferentes expectativas con respecto ala interfaz? ¿Podrían tener
diferentes expectativas con respecto al diseño exterior? ¿O con respecto alas
características yfunciones? ¿Ciertas características de innovaciones anteriores
refuerzan las desigualdades de género existentes, las normas de género o
los estereotipos?
¿Existe el riesgo de excluir aciertos grupos (por ejemplo, hombres omujeres) a
través del diseño de la tecnología?
¿Es más rentable adaptar la tecnología agrupos específicos (por ejemplo,
mujeres yhombres) en las primeras etapas de desarrollo opodría adaptarse de
forma económica en el post-desarrollo?
¿Existe el riesgo de estereotipos uofender apersonas consumidoras potenciales
através del diseño exterior (por ejemplo, imponer modelos aseguir, avatares,
diferentes formas de sexismo, etc.)?
Lista de control (checklist)
https://www.eldiario.es/micromachismos/Casio-calculadoras-mujeres-experiencia-entorno_6_863773621.html
¿Existe el riesgo de estereotipos uofender apersonas consumidoras potenciales
através del diseño exterior (por ejemplo, imponer modelos aseguir, avatares,
diferentes formas de sexismo, etc.)?
Lista de control (checklist)
https://www.eldiario.es/micromachismos/Casio-calculadoras-mujeres-experiencia-entorno_6_863773621.html
¿Existe el riesgo de estereotipos uofender apersonas consumidoras potenciales
através del diseño exterior (por ejemplo, imponer modelos aseguir, avatares,
diferentes formas de sexismo, etc.)?
¿OS SUENA
DE ALGO?
Lista de control (checklist)
https://www.eldiario.es/micromachismos/Casio-calculadoras-mujeres-experiencia-entorno_6_863773621.html
¿Existe el riesgo de estereotipos uofender apersonas consumidoras potenciales
através del diseño exterior (por ejemplo, imponer modelos aseguir, avatares,
diferentes formas de sexismo, etc.)?
¿OS SUENA
DE ALGO?
Lista de control (checklist)
https://www.eldiario.es/micromachismos/Casio-calculadoras-mujeres-experiencia-entorno_6_863773621.html
¿Existe el riesgo de estereotipos uofender apersonas consumidoras potenciales
através del diseño exterior (por ejemplo, imponer modelos aseguir, avatares,
diferentes formas de sexismo, etc.)?
7 MESES
DESPUÉS …
Lista de control (checklist)
https://elpais.com/tecnologia/2019/09/11/actualidad/1568220723_181564.html
¿Existe el riesgo de estereotipos uofender apersonas consumidoras potenciales
através del diseño exterior (por ejemplo, imponer modelos aseguir, avatares,
diferentes formas de sexismo, etc.)?
Lista de control (checklist)
https://www.lavanguardia.com/cribeo/fast-news/20190925/47636422461/mattel-munecas-genero-neutro-
inclusivo.html
¿Existe el riesgo de estereotipos uofender apersonas consumidoras potenciales
através del diseño exterior (por ejemplo, imponer modelos aseguir, avatares,
diferentes formas de sexismo, etc.)?
"Los cursos de matemáticas son difíciles"
Lista de control (checklist)
¿La investigación es sensible al género?
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
BLOQUE 2: QUÉ YCÓMO
Cualquier metodología científicamente sólida debería
realizar una distinción entre sexos ytener en cuenta las
situaciones de hombres ymujeres por igual.Los grupos
"ciudadanos", "pacientes", "consumidores", "víctimas" o
"niños“, etc.son demasiado generales como categorías.
Lista de control (checklist)
¿La investigación es sensible al género?
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
BLOQUE 2: QUÉ YCÓMO
La recopilación y análisis de datos debe ser sensible al
género (también en cuanto al número de muestras), los
cuestionarios deben utilizar un lenguaje no sexista; así
como permitir detectar las diferentes realidades de los
hombres y de las mujeres, así como, si fuera el caso,
animales machos y hembras.
Lista de control (checklist)
http://genderedinnovations.stanford.edu/methods/engineering_checklist.html
BLOQUE 2: FASE DE PROPUESTAS E INVESTIGACIÓN
Ejemplos.Determinar las herramientas requeridas:
¿Es posible y/o necesario establecer un laboratorio de usabilidad orealizar
pruebas ergonómicas? ¿Qué herramientas adicionales podría utilizar para el
monitoreo (cuestionarios, talleres, etc.)?
¿Se ha asegurado la diversidad dentro de los grupos de prueba (en términos de
edad, sexo, identidad de género, altura, etc.)?
¿Se informa asus clientes sobre la adaptación de género en sus tecnologías?
HEMOS ENTREVISTADO A
CIENTOS DE USUARIOS Y
HEMOS APLICADO TODAS
SUS SUGERENCIAS EN
NUEVAS FUNCIONALIDADES
PERO CADA USUARIO
ENTREVISTADO ERA UN
COMPLETO IDIOTA YSUS
ABSURDAS SUGERENCIAS
ARRUINARON EL
PRODUCTO.
IGUAL TENDRÍAMOS QUE
HABER ENTREVISTADO A
USUARIOS QUE NO
FUERAN DE ESTE
EDIFICIO.
Lista de control (checklist)
¿La investigación es sensible al género?
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
BLOQUE 2: QUÉ YCÓMO
En las publicaciones u otras formas de difusión de los
resultados deben incluirse los resultados por género.
Además, de emplear un lenguaje no sexista.
BLOQUE 2: QUÉ Y CÓMO
General methods
https://genderedinnovations.stanford.edu/
BLOQUE 2: QUÉ Y CÓMO
Specific methods
https://genderedinnovations.stanford.edu/
BLOQUE 2: QUÉ Y CÓMO
Check lists
https://genderedinnovations.stanford.edu/
BLOQUE 2: QUÉ Y CÓMO
Ejemplos en diversas áreas de la Ciencia yla Ingeniería
https://genderedinnovations.stanford.edu/ (CASE STUDIES)
BLOQUE 2: QUÉ Y CÓMO
Ejemplos en diversas áreas de la Ciencia yla Ingeniería
https://genderedinnovations.stanford.edu/ (CASE STUDIES)
BLOQUE 2: QUÉ Y CÓMO
Ejemplos en diversas áreas de la Ciencia yla Ingeniería
https://genderedinnovations.stanford.edu/ (CASE STUDIES)
BLOQUE 2: QUÉ Y CÓMO
Por ejemplo,
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/mubiop.html (Virus del papiloma humano)
BLOQUE 2: QUÉ Y CÓMO
Ejemplos en diversas áreas de la Ciencia yla Ingeniería
https://genderedinnovations.stanford.edu/ (CASE STUDIES)
BLOQUE 2: QUÉ Y CÓMO
Ejemplos en diversas áreas de la Ciencia yla Ingeniería
https://genderedinnovations.stanford.edu/ (CASE STUDIES)
BLOQUE 2: QUÉ Y CÓMO
Lista de correo con actualizaciones
http://genderedinnovations.stanford.edu/contact-us.html
BLOQUE 2: QUÉ Y CÓMO
Ejemplos en diversas áreas
https://www.ciencia.gob.es/dam/jcr:206ea046-a688-4df5-ac5c-1ec3c927a667/El_genero_en_la_investigacion.pdf
BLOQUE 2: QUÉ Y CÓMO
Ejemplos en diversas áreas en docencia einvestigación:
https://www.vives.org/coleccio/guies-per-a-una-docencia-universitaria-amb-perspectiva-de-genere/
En breve se publicarán más ámbitos (3ª fase):Biologia,
Enginyeria Multimèdia,Enginyeria de Telecomunicacions,Nutrició Humana i
Dietètica, i Docència en línia amb perspectiva de gènere
BLOQUE 2: QUÉ Y CÓMO
Todos los ámbitos en:Marco general para la INCORPORACIÓN
DE LA PERSPECTIVA DE GÉNERO EN LA DOCENCIA
UNIVERSITARIA
http://www.aqu.cat/doc/doc_25276332_1.pdf
Más ejemplos
I. Diseño industrial
II. Videojuegos
III. Informática
IV. Matemáticas y
Feminismo de
datos
Diseño industrial: maniquís de prueba
de choque inclusivos
https://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/crash.html
Diseño de automóviles,el cuerpo masculino de tamaño mediano
(175 cm;75,5 kg) se ha tomado como norma:los automóviles son
más seguros para estos hombres.
Las personas adultas (sin entrar en campo infantil) que no se
ajustan aesta norma:mujeres, personas obesas olas personas
mayores sufren un mayor riesgo de lesiones y muerte.
Diseño industrial: maniquís de prueba
de choque inclusivos
https://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/crash.html
Las personas conductoras de edad avanzada tienen altas tasas de
mortalidad por vehículo conducido por kilómetro.
Las personas conductoras obesas también corren el riesgo de muerte y
lesiones graves.
La probabilidad de que una mujer conductora sujeta al cinturón sufra
lesiones graves fue un 47%más alta que la de un conductor masculino
sujeto al cinturón involucrado en un choque comparable, al controlar el peso
yla masa corporal.
Al considerar la interacción combinada de estos factores, las mujeres de
edad avanzada y los hombres obesos sufren mayores lesiones en choques
de igual gravedad que los hombres "estándar".
Diseño industrial: maniquís de prueba
de choque inclusivos
https://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/crash.html
Además, los cinturones de seguridad convencionales no se ajustan
adecuadamente alas mujeres embarazadas, y los accidentes
automovilísticos son la principal causa de muerte fetal relacionada con
el trauma materno.Incluso un choque relativamente menor a56 km/h
puede causar daños.
Con más de 13 millones de mujeres embarazadas en la Unión Europea
ylos Estados Unidos cada año,esta es una preocupación importante
de seguridad.
Diseño industrial: maniquís de prueba
de choque inclusivos
https://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/crash.html
Desde el principio,los automóviles y los
dispositivos de seguridad deben diseñarse
para poblaciones amplias,incluida la
diversidad de edad, peso corporal yaltura,
tolerancia alesiones y respuesta mecánica al
impacto para ambos sexos.
Diseño industrial: maniquís de prueba
de choque inclusivos
https://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/crash.html
Además, se debe considerar el uso de
modelos por ordenador de mujeres
embarazadas para investigar los impactos del
choque en los fetos.
Diseño industrial: maniquís de prueba
de choque inclusivos
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/THOMO.htm
Modelar el pecho puede ser también importante. El pecho
puede dañarse en accidentes, lo que puede ser
significativo, especialmente para las mujeres que están
amamantando.
Además, el pecho amenudo determina cómo se coloca el
cinturón de seguridad, y puede ser importante en la forma
en que las costillas absorben el choque.
Diseño industrial: maniquís de prueba
de choque inclusivos
https://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/crash.htm
Los gobiernos pueden exigir pruebas de seguridad del
vehículo utilizando simulaciones omaniquís de pruebas de
choque que representen las características anatómicas de la
mujer yel hombre promedio, del embarazo, de los cuerpos
obesos yaltos, ylos cuerpos de personas ancianas.
El cinturón de seguridad tradicional de 3puntos se puede
rediseñar para acomodar el embarazo.Esto mejoraría la
seguridad pública ysería una gran innovación.
Proyecto E.V.A (Equal Vehicles for All) de Volvo
https://motor.elpais.com/actualidad/volvo-considera-que-la-seguridad-de-los-coches-es-sexista/
https://www.volvocars.com/intl/why-volvo/human-innovation/future-of-driving/safety/cars-safe-for-all
Más ejemplos en Diseño de productos
SANDRA ALEMANY, del Instituto de Biomecánica de Valencia Diseño de productos y servicios con perspectiva de género”
http://www.svideo.uji.es/peli.php?codi=3113&lg desde minuto 37
Más ejemplos en Arquitectura
MARÍA JOSÉ RUÁ, del la Universitat Jaume I, “Urbanismo y Arquitectura con perspectiva de género”
http://www.svideo.uji.es/peli.php?codi=3113&lg desde inicio al minuto 37
Vídeo juegos
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/games.html
https://www.xataka.com/otros/tres-decadas-vaciando-las-clases-de-informatica-de-mujeres
Últimos 50 años: la mayoría de inventores, programadores y
jugadores de videojuegos han sido hombres.
El estereotipo de los videojuegos como masculino persiste,pese
aque las mujeres se han convertido en jugadoras activas.
El aumento de niñas en los juegos no ha llevado a una mayor
representación de las mujeres en la informática.
La proporción de mujeres en informática ha disminuido en países
occidentales:las mujeres pasaron del 36%de personas tituladas
en 1986 al 21%en 2006 en EEUU.En UE, del 25%en 1998,al
18%en 2009.En España:del 30%en 1985 al 12%en 2016.
.
Lectura recomendada
https://elpais.com/tecnologia/2019/09/11/actualidad/1568211819_635943.html
En los años
60: el
hardware
era lo
“sexy”.
Programar
era como
preparar la
cena y
saber coser
era bueno.
A mediados de los
80: el software
empezó a ser más
importante, y se
nombraron
directivos
(hombres). “Cuando
un sector está cada
vez mejor pagado y
es prominente, los
hombres que lo
habían despreciado
se apresuran a
entrar”. Los
ordenadores
personales se
regalaban a niños,
no niñas. Aparece
estereotipo de friki.
Vídeo juegos
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/games.html
https://www.xataka.com/otros/tres-decadas-vaciando-las-clases-de-informatica-de-mujeres
Últimos 50 años: la mayoría de inventores, programadores y
jugadores de videojuegos han sido hombres.
El estereotipo de los videojuegos como masculino persiste,pese
aque las mujeres se han convertido en jugadoras activas.
El aumento de niñas en los juegos no ha llevado a una mayor
representación de las mujeres en la informática.
La proporción de mujeres en informática ha disminuido en países
occidentales:las mujeres pasaron del 36%de personas tituladas
en 1986 al 21%en 2006 en EEUU.En UE, del 25%en 1998,al
18%en 2009.En España:del 30%en 1985 al 12%en 2016.
Pero, en Malasia,la informática
está dominada por las mujeres,
ya que se considera que un
trabajo en espacios cerrados
como el desarrollo de software es
más conveniente para ellas.
Innovaciones de género en vídeo juegos: los
juegos como catalizadores para cambiar las
normas de género
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/games.html
Los juegos influyen en el comportamiento social,pero también
pueden catalizar el cambio social.
Los videojuegos permiten alas personas jugadoras experimentar
de maneras que podrían ser difíciles o imposibles en el mundo
real:cuando se les da la opción, el 54%de los hombres yel
68%de las mujeres participan en el “intercambio de género”.
Además del sexo yel género, los jugadores pueden
experimentar con otros factores,como la raza, la edad, la altura,
etc.
Desafiar los estereotipos
tradicionales,no solo revertirlos
(al hacer “mujeres guerreras”,
como Lara Croft) tiene el
potencial de ayudar arehacer
identidades ycomportamientos
de género en el mundo real.
Innovaciones de género en vídeo juegos: diseño
de juegos flexibles "de género mixto"
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/games.html
Se comercializan juegos para niñas através de varias
estrategias:
1) Desarrollan juegos para "todos". Estos, por defecto, amenudo están
diseñados para niños (a menudo diseñan inconscientemente para niños), que
representan el mercado principal para los juegos.Esta estrategia, alienta alas
niñas adesarrollar las habilidades necesarias para jugar juegos orientados a
los hombres.Con este enfoque ni los juegos ni las sociedades cambian.
2) Diseñan juegos específicamente para niñas:puede promover los
estereotipos tradicionales.Los juegos "azules" satisfarían los intereses
percibidos de los niños, incluyendo el combate ylos deportes. A menudo
violentos, estos juegos presentan pocos personajes femeninos, y
probablemente altamente sexualizados ovictimizados.Los juegos "rosados",
por el contrario, son "femeninos", típicamente presentan temas de moda y
princesas.
Innovaciones de género en vídeo juegos: diseño
de juegos flexibles "de género mixto"
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/games.html
Con la excepción de Barbie Fashion Designer,los videojuegos diseñados
específicamente para niñas no han tenido gran éxito comercial.
3) Diseñar juegos con normas de género dinámicas,no prescriptivas o
estereotipadas:juegos que sean "mixtos de género", atractivos tanto para
niñas como para niños.Una forma de superar los estereotipos es recopilar
datos empíricos sobre quién juega videojuegos yqué juegos juegan.
Guitar Hero, era igualmente
popular entre niñas y niños.
Existe una gran superposición
en los juegos a que juegan las
niñas y los niños, por ejemplo,
de "carreras", "ritmo y música",
"simulación" y "mundos
virtuales“.
Innovaciones de género en vídeo juegos: diseño
de juegos flexibles "de género mixto"
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/games.html
Ala hora de diseñar es importante tener en cuenta que no todas
las niñas/mujeres oniños/hombres son iguales, y analizar la
heterogeneidad grupal puede capturar mejor la diversidad de
intereses ygustos en poblaciones amplias.Es importante tener
en cuenta que los factores que se cruzan con el sexo yel género,
como la edad, el nivel educativo ola ubicación geográfica (urbana
versus rural), pueden ser más importantes aconsiderar en el
diseño del juego que las diferencias de género.
Mujeres en FIFA 16
https://www.eldiario.es/juegoreviews/noticias/fifa-16-fubol-femenino_0_392661595.html
https://www.eldiario.es/juegoreviews/noticias/Mujeres-futbolistas-compartiran-caratula-Messi-FIFA-16_0_411559046.html
https://www.eldiario.es/tecnologia/caracteristicas-futbolistas-videojuego-FIFA-refuerzan_0_909209879.html
Iniciativas relevantes en vídeo juegos
http://www.mineco.gob.es/portal/site/mineco/menuitem.d27e450d6789dd5c6a5af299026041a0/?vgnextoid=76d479989
5960610VgnVCM1000001d04140aRCRD
Libro Blanco de las mujeres en el
ámbito tecnológico (2019)
(Ministerio):estado de la cuestión,
iniciativas, recomendaciones.
Incluye el estado de la cuestión de
jugadoras con situaciones de
sexismo, acoso yciberacoso:
Marina Amores, entrevista de
Sandra Sabatés en “Mujer tenía
que ser”: https://goo.gl/9tTgUQ
Anita Sarkeesian at TEDxWomen
2012 (Subs en Español):
https://youtu.be/KtuqgwB0xlA
Recomendaciones Libro Blanco
http://www.mineco.gob.es/portal/site/mineco/menuitem.d27e450d6789dd5c6a5af299026041a0/?vgnextoid=76d479989
5960610VgnVCM1000001d04140aRCRD
Libro Blanco de las mujeres en el ámbito tecnológico (2019)
(Ministerio):estado de la cuestión, iniciativas, recomendaciones:
Roles y estereotipos de género en futuro
profesorado de primaria y secundaria
https://upcommons.upc.edu/handle/2117/134157
La mayoría de los ylas
participantes señalaron
que las chicas son
mejores para estudiar y
dedicarse ala
educación, con los
idiomas ycon las
carreras humanísticas y
de ciencias sociales.
Asimismo, mencionaron
que los chicos son
mejores en
matemáticas, ciencia,
tecnología einformática.
Roles y estereotipos de género en la elección de
estudios superiores
ESTEREO Roles y estereotipos de género en la elección de estudios superiores http://www.gender-ict.net/estereo/
https://mujeresconciencia.com/2017/06/23/estereo-roles-y-estereotipos-de-genero-en-la-eleccion-de-estudios-superiores/
Roles y estereotipos de género en la elección de
estudios superiores
ESTEREO Roles y estereotipos de género en la elección de estudios superiores http://www.gender-ict.net/estereo/
https://mujeresconciencia.com/2017/06/23/estereo-roles-y-estereotipos-de-genero-en-la-eleccion-de-estudios-superiores/
Recomendaciones Libro Blanco
http://www.mineco.gob.es/portal/site/mineco/menuitem.d27e450d6789dd5c6a5af299026041a0/?vgnextoid=76d479989
5960610VgnVCM1000001d04140aRCRD
Libro Blanco de las mujeres en el ámbito tecnológico (2019)
(Ministerio):estado de la cuestión, iniciativas, recomendaciones:
Importancia del sexo/género en
informática
https://www.youtube.com/watch?v=Kpp_2rFRdm0
Una compañía de tecnología
planea diseñar una aplicación
para detectar los primeros
signos de enfermedad
cardíaca.Reconocer que los
hombres ylas mujeres tienen
diferentes patrones de
enfermedad cardíaca puede
MEJORAR la usabilidad y
sobre todo, SALVAR más vidas.
Importancia del género en
informática
https://www.wsj.com/articles/pinterests-problem-getting-men-to-commit-1421944331
https://www.youtube.com/watch?v=Kpp_2rFRdm0
Pinterest es mayoritariamente visitado
por mujeres.
Están tratando de que
sea más “neutroal
género, para no perder
la mitad de la
población, haciendo
que sus resultados de
búsqueda sean más
neutrales al género.
Importancia del género en
informática
https://www.theguardian.com/technology/2015/jul/08/women-less-likely-ads-high-paid-jobs-google-study
https://www.andrew.cmu.edu/user/danupam/dtd-pets15.pdf
Google Search: Es cinco
veces más probable que
se ofrezca a los hombres
anuncios para ejecutivos
bien remunerados.
Hay que tener en cuenta
cuándo un algoritmo debe
considerar información de
género.
En situaciones como la asignación de anuncios de trabajo,podría ser
deseable que el algoritmo ignorara explícitamente el género de la persona,
así como características como peso, que puede correlacionarse con el
género,por no está directamente relacionado con el desempeño laboral.
Importancia del sexo/género en
informática
https://www.theverge.com/2014/9/25/6844021/apple-promised-an-expansive-health-app-so-why-cant-i-track
https://techcrunch.com/2015/06/09/apple-stops-ignoring-womens-health-with-ios-9-healthkit-update-now-featuring-
period-tracking/
En 2014: el “completo
HealthKit de Apple,
monitorizaba muchas
métricas relacionadas
con la salud, hasta la
ingesta de sodio, pero no
incluía la menstruación.
Importancia del género en
informática
https://www.eldiario.es/tecnologia/Hola-app-menstruacion-vendiendo_0_940706659.html
A pesar de que las leyes
de privacidad exigen a
las empresas que se
aseguren de que la
información referida a
datos médicos o sobre
la vida sexual de las
personas cuentan con
una protección
reforzada, el estudio de
Privacy International ha
detectado que ese
precepto se pasa por
alto en todas las
menstruapps que
comparten datos con
terceros.
Importancia del género en
informática
https://www.eldiario.es/tecnologia/Apple-reescribio-Siri-esquiva-feminismo_0_939306660.html
Apple reescribió el
código de Siri para que
nunca dijera la palabra
"feminismo", incluso
aunque fuera preguntada
directamente sobre ello.
Importancia del género en
informática
https://www.eldiario.es/tecnologia/UNESCO-advierte-machismo-asistentes-virtuales_0_902909998.html
Informe de la UNESCO
"Me sonrojaría si
pudiera“, que es la
respuesta que da Siri
(asistente de Apple)
cuando un usuario dice
"Eres una puta“.
Importancia del género en
informática
https://www.eldiario.es/tecnologia/inteligencia-artificial-famosas-preocupante-parece_0_717778503.html
https://www.vice.com/en_us/article/gydydm/gal-gadot-fake-ai-porn
https://www.eldiario.es/tecnologia/deepfakes-Internet-pornografia-consentida_0_950505308.html
Importancia del género en
informática
https://www.eldiario.es/zonacritica/apoya-Twitter-misoginos-mujeres-publica_6_901219898.html
Un usuario de Twitter fue
denunciado por una amenaza de
violación contra la diputada
laborista Jess Phillips y no fue
sancionado inmediatamente.
(Aunque después su cuenta fue
suspendida). Lo que hizo Twitter
fue responder con su discurso
habitual: "Algunos tuits pueden
parecer violentos si son leídos de
manera aislada, pero quizá no lo
sean si se contemplan en el
contexto de una conversación
más larga". Pues tengamos una
conversación más larga. La
incapacidad a la hora de actuar se
traduce en una escalada de las
amenazas de muerte y de
violación hacia mujeres en
internet.
Importancia del género en
informática
https://www.eldiario.es/cultura/libros/busca-secreta-Tinder-obsesion-Pandora-match_0_916908962.html
Algoritmo de lógica patriarcal:
Si eres una mujer hetero y
soltera de más de veintiún
(¡¡21!!) años, ocupas la posición
más precaria del mercado.
Lleva al match a hombres que
de alguna forma son
dominantes sobre las mujeres:
ya sea en términos de dinero,
de estudios o de edad.
El algoritmo también favorece
el encuentro entre hombres
mayores y mujeres más
jóvenes.Una medida del
gender-role tradicionalism.
Importancia del género en
informática
https://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/nlp.html
Los sistemas de traducción
automática, como Google
Translate o Systran, suelen usar
los pronombres masculinos
como, por ejemplo, "él".
Las personas usamos el contexto
para determinar el género. Los
sistemas actuales de traducción
automática, sin embargo, son
incapaces de usar oraciones
anteriores o siguientes. Usan
frecuencia.
Importancia del género en
informática (robótica)
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/genderingsocialrobots.html
https://culturacolectiva.com/tecnologia/sexismo-tecnologico-los-robots-femeninos
Tecnología machista que premia
la soberanía de robots hombres
que desarrollan tareas
importantes como aprender
comportamientos humanos o
ser capaces de realizar tareas
complicadas.
Sin embargo, en muchas
ocasiones, los modelos
femeninos tienen tareas mucho
menos importantes como
recepcionista, trabajadora
doméstica y hasta juguete
sexual.
Importancia del género en
informática (robótica)
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/genderingsocialrobots.html
https://culturacolectiva.com/tecnologia/sexismo-tecnologico-los-robots-femeninos
https://www.bbc.com/mundo/noticias-41096736 https://www.genderlessvoice.com/
Se puede hacer bien y
superar los roles
tradicionales de género.
También se crean robots sin
género. Como el robot NAO
que ayuda a niños y niñas
con autismo.
También se ha desarrollado una voz
sin género: Q.
(https://www.genderlessvoice.com/ )
Importancia del género en informática
(análisis de imagen)
https://www.cmc.edu/news/every-picture-tells-a-story
Una de las imágenes test más
usadas en image processing es
la imagen de Lena, recortada de
la revista Playboy.
Profesoras Needel y Ward usaron
la imagen del modelo Fabio para
llamar la atención sobre el
sexismo inherente al uso de la
imagen de Lena.
“No sé si la imagen de Fabio
despegará, pero creo que lo que
hará es ... quedarse en la mente
de las personas. Y cuando
piensan en usar la imagen de
Lena, pueden pensar en usar al
menos una imagen neutral”.
Innovaciones de género en
informática
https://theconversation.com/como-la-tecnologia-digital-puede-ayudar-a-los-pequenos-agricultores-de-africa-121338
https://www.eldiario.es/sociedad/tecnologia-digital-pequenos-agricultores-Africa_0_938606261.html
Las mujeres son la
mayoría en la
pequeña
agricultura en
África.
La digitalización
podría cambiar
radicalmente el
sector de la
agricultura
africana.
Innovaciones de género en informática
(en violencia de género)
https://www.eldiario.es/sociedad/adolescentes-madrilenas-finalistas-WhenWhere-proporcionar_0_933706881.html
La aplicación detecta las
anomalías que se
puedan producir en el
camino
Innovaciones de género en informática
(en violencia de género)
https://www.levante-emv.com/comunitat-valenciana/2019/09/29/crean-aplicacion-movil-detecta-alerta/1927132.html
Una aplicación móvil
permitirá analizar las
conversaciones entre
una víctima de maltrato
y su pareja o expareja,
y si detecta situaciones
de tensión o un
vocabulario violento
mandará una alerta a la
Policía o al juzgado
para que conozcan qué
mujer está siendo
acosada y dónde está
ubicada.
Importancia del género en
informática
https://makingnoiseandhearingthings.com/2016/07/12/googles-speech-recognition-has-a-gender-bias/
http://techland.time.com/2011/06/01/its-not-you-its-it-voice-recognition-doesnt-recognize-women/
Los subtítulos automáticos
de YouTube funcionaron
consistentemente mejor en
las voces masculinas que
en las femeninas.
Es lo que pasa si entrenas
con datos mayoritariamente
procedentes de hombres.
Los fabricantes de
automóviles "reconocen
que las mujeres tienen más
dificultades para utilizar la
tecnología de
reconocimiento de voz que
los hombres" porque los
sistemas tienen dificultades
para descifrar lo que
realmente se dijo.
Importancia del género en
informática
https://makingnoiseandhearingthings.com/2016/07/12/googles-speech-recognition-has-a-gender-bias/
http://techland.time.com/2011/06/01/its-not-you-its-it-voice-recognition-doesnt-recognize-women/
Pero, aún se puede empeorar:
Según el vicepresidente de
tecnología de voz para el
proveedor de automóviles ATX
Group, Tom Schalk, “muchos
problemas con las voces de las
mujeres podrían solucionarse si las
mujeres conductores estuvieran
dispuestas a realizar un
entrenamiento prolongado ... Se
podría enseñar a las mujeres a
hablar más alto y dirigir sus voces
hacia el micrófono”, pero eso no
solo parece poco práctico sino
también bastante insultante para la
usuaria.
ES LO QUE PASA SI ENTRENAS
CON DATOS MAYORITARIAMENTE
PROCEDENTES DE HOMBRES.
Importancia del sexo/género en
informática
https://www.eldiario.es/tecnologia/sociedad-beneficios-facebook-opto-dinero_1_8364241.html
https://www.eldiario.es/tecnologia/facebook-instagram-afecta-salud-mental-adolescentes-minimiza-publico_1_8302276.html
Importancia del género en informática (machine
learning) y estadística (statistical learning)
https://www.nature.com/articles/d41586-018-05707-8/
http://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/machinelearning.html
Una importante fuente del sesgo en los resultados de los
algoritmos de aprendizaje es debida al sesgo en los datos de
entrenamiento.
La mayoría de las tareas de aprendizaje automático se entrenan en
grandes conjuntos de datos anotados. Con frecuencia, algunos
grupos están sobrerrepresentados y otros están subrepresentados.
Ejemplo: Identificación del cáncer de piel a partir de fotografías.
Entrenamiento con imágenes donde menos del 5% son de personas
de piel oscura. ¿Qué resultados pueden esperarse en poblaciones
no blancas?
Importancia del género en informática (machine
learning) y estadística (statistical learning)
https://www.ft.com/content/d2a1ab08-f63e-11e7-a4c9-bbdefa4f210b
https://www.technologyreview.com/f/608700/ai-learns-sexism-just-by-studying-photographs/
https://elpais.com/elpais/2017/09/19/ciencia/1505818015_847097.html
Ejemplo:algoritmo asociaba alas
mujeres con imágenes de la cocina,
basándose en un conjunto de fotos
donde las personas en la cocina
tenían más probabilidades de ser
mujeres.Amedida que revisó más de
100.000 imágenes etiquetadas de
Internet, su asociación sesgada se
hizo más fuerte, amplificando en lugar
de simplemente replicando el sesgo.
Importancia del género en informática (machine
learning) y estadística (statistical learning)
https://mujeresconciencia.com/2018/12/01/armas-de-destruccion-matematica/
https://mujeresconciencia.com/2017/09/03/la-era-de-la-fe-ciega-en-los-datos-masivos-ha-de-terminar/
Las decisiones que afectan a nuestras
vidas no están hechas por humanos, sino
por modelos matemáticos, por algoritmos.
En teoría, esto debería conducir a mayor
equidad:se nos juzga con las mismas
reglas, sin sesgo. Pero en realidad, ocurre
lo contrario. Los modelos que se utilizan
en la actualidad son opacos, no regulados
eincontestables, incluso cuando están
equivocados. Esto deriva en un refuerzo
de la discriminación:Quién obtiene un
préstamo o quién será invitado a una
entrevista de trabajo, no siempre son
justos porque se basan en prácticas
pasadas yen definiciones subjetivas de
éxito.
Los algoritmos no son neutros,se han de
tener en cuenta cuestiones éticas.
Importancia del sexo en estadística:
Diseño de experimentos
https://www.nature.com/articles/s41586-019-1657-6
Fundamental considerar el
factor sexo en los
experimentos, para poder
detectar efectos significativos.
Importancia del sexo en estadística:
Diseño de experimentos
https://www.nature.com/articles/s41586-019-1657-6
Fundamental considerar también:
a) Interacción del sexo de participantes en investigación. En
investigación animal, cuestionable realizar estudios de hembras y
machos por separado.Ej: nemátodo, Caenorhabditis elegan,la
presencia de machos acelera el envejecimiento de sexo opuesto
(hermafroditas).
b) Sexo de la persona investigadora también puede influir en
participantes de la investigación,en ciencias sociales, pero
también investigación animal. Ej: ratones no muestran dolor si el
experimentador es hombre, a diferencia de si es mujer o habitación
vacía.
Importancia del sexo y género en
estadística: encuestas
http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0213-91112006000200013
http://www.radstats.org.uk/
Análisis de la perspectiva de nero en algunas estadı́sticas españolas y
propuestas de mejora
(http://www.inmujer.gob.es/observatorios/observIgualdad/estudiosInformes/docs/016-analisis.pdf )
a) Evitar sesgos de género en el cuestionario.Ej:Sesgos de género en el
lenguaje de los cuestionarios de la Encuesta Nacional de Salud 2003.
b) ¿Las estadísticas oficiales reflejan fines gubernamentales yno sociales?
Metodologías estadísticas aplicadas a
problemas no neutros al género
https://www.vives.org/coleccio/guies-per-a-una-docencia-universitaria-amb-perspectiva-de-genere/ (Matemàtiques)
Trabajos donde se desarrollan nuevas metodologías estadísticas para resolver
problemas que no son neutros al género:
ALBARRÁN, Irene, ALONSO, Pablo and GRANÉ, Aurea (2015). Profile
identification via weighted related metric scaling: An application to dependent
Spanish children. Journal of the Royal Statistical Society Series A-Statistics in
Society, 178: 1-26. Encontraron perfiles de dependencia para niños y niñas
españolas de entre 3 y 6 años.
GRANÉ, Aurea and ROMERA, Rosario (2018). On visualizing mixed-type data:
A joint metric approach to profile construction and outlier detection.
Sociological Methods and Research, 47 (2): 207-239. Encontraron perfiles de
personas que estaban bajo riesgo de exclusión social al comienzo de la crisis
económica de 2008.
BERRINGTON, Ann , HU, Yongjian , SMITH, Peter W. and STURGIS, Patrick
(2008). A graphical chain model for reciprocal relationships between women's
gender role attitudes and labour force participation. Journal of the Royal
Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 171: 89-108.
Métodos de matemática aplicadas en
problemas no neutros al género
https://www.vives.org/coleccio/guies-per-a-una-docencia-universitaria-amb-perspectiva-de-genere/ (Matemàtiques)
DELGADILLO-ALEMAN, Sandra, et al. (2019). A Mathematical Model for
Intimate Partner Violence. Mathematical and ComputationalApplications,
24(1): 29.
LEAL-ENRIÍQUEZ, E. (2018). Mathematical modeling of intimate partner
violence: Simulations of loss of control scenarios, Journal of Computational
and Applied Mathematics, 330:1052-1062.
CLIFTON, Sara M. Et al. (2019). Mathematical model of gender bias and
homophily in professional hierarchies. Chaos: An Interdisciplinary Journal of
Nonlinear Science 29:2023135.
DE LA POZA, Elena, JÓDAR, Lucas and BARREDA, Sonia (2016). Mathematical
Modeling of Hidden Intimate Partner Violence in Spain: A Quantitative and
Qualitative Approach, Abstract and Applied Analysis, vol. 2016, Article ID
8372493.
Métodos de investigación operativa en
problemas no neutros al género
https://www.vives.org/coleccio/guies-per-a-una-docencia-universitaria-amb-perspectiva-de-genere/ (Matemàtiques)
MWITI, Fredah and GOULDING, Christina (2018). Strategies for community
improvement to tackle poverty and gender issues: An ethnography of
community based organizations (Chamas) and women's interventions in the
Nairobi slums, European Journal of Operational Research, 268(3):875-886.
AL-YAKOOB, Salem M. and SHERALI, Hanif D. (2007). A mixed-integer
programming approach to a class timetabling problem: A case study with
gender policies and traffic considerations. European Journal of Operational
Research, 180 (3):1028-1044.
AMADO, Carla A.F, SANTOS, rgio P. and SÃO JOSÉ, JoséM.S. (2018).
Measuring and decomposing the gender pay gap: A new frontier approach.
European Journal of Operational Research, 271 (1): 357-373.
ALTAY, Nezih and GREEN, Walter G. (2006). OR/MS research in disaster
operations management. European Journal of Operational Research, 175 (1):
475-493.
Matemáticas puras aplicadas a
problemas no neutros al género
https://www.vives.org/coleccio/guies-per-a-una-docencia-universitaria-amb-perspectiva-de-genere/ (Matemàtiques)
GEOMETRÍA: GUAL-ARNAU, Ximo, HEROLD-GARCÍA, Silena, SIMÓ, Amelia
(2015). Geometric analysis of planar shapes with applications to cell
deformations. Image Analysis & Stereology, 34 (3): 171-182. Se emplea un
análisis geométrico en el análisis de células falciformes, una enfermedad que
afecta mayoritariamente a personas de raza negra y puede causar problemas
en el embarazo.
ÁLGEBRA: PAUL, Manoranjan, HAQUE, Shah M.E. and CHAKRABORTY,
Subrata (2013). Human detection in surveillance videos and its applications-a
review. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. 2013 (1): 176. Los
grupos tienen aplicaciones en la comprensión de la imagen, por ejemplo, en el
flujo óptico, que puede utilizarse en la detección de caídas en videos de
vigilancia en las casas de personas mayores, cuestión que tampoco es neutra
al género por la mayor longevidad de las mujeres.
ANÁLISIS MATEMÁTICO: RAMSAY, Jim O. and SILVERMAN, Bernard W. (2005).
Functional Data Analysis. Springer. Análisis de datos funcionales. El análisis
temporal de datos de melanoma, que tampoco es neutro al género, en este
caso, parece que los hombres tienen menor supervivencia que las mujeres.
Feminismo de datos
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/
Libro disponible
gratuitamente on-line
¿Qué es el feminismo de datos?
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/frfa9szd/release/6#gxir15psfy
Ejemplos de feminismo de datos: ciencia
de datos “extensa”
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/frfa9szd/release/6#n4jw1z4v6m
https://www.propublica.org/article/how-we-collected-nearly-5-000-stories-of-maternal-harm
https://www.stephaniedinkins.com/ntoo.html
Los 7 principios del feminismo de datos
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/frfa9szd/release/6#e5s6oqhfqy
http://datafeminism.io/wp-content/uploads/2020/12/DF_POSTER_SPANISH.pdf
¿Qué hace feminista a un proyecto de
ciencia de datos?
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/frfa9szd/release/6#sr7d04vdkv
Principio 1
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/vi8obxh7/release/4
Podemos hacer preguntas sobre
“quién” en ciencia de datos:
¿Quién hace el trabajo (y
quién es “expulsado”)?
¿A quién beneficia (y quién es
olvidado o perjudicado)?
¿Qué prioridades se
convierten en productos y
cuáles se pasan por alto?
Principio 1
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/vi8obxh7/release/4
Principio 1
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/vi8obxh7/release/4
Principio 1
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/vi8obxh7/release/4
https://www.eldiario.es/desalambre/desglosar-datos-origen-etnico-racial-debate_1_6051834.html
https://www.eldiario.es/desalambre/igualdad-plantea-recopilar-datos-etnico-raciales-estadisticas-oficiales-necesitamos-informacion-luchar-racismo_1_7352011.html
Principio 1
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/vi8obxh7/release/4
Principio 2
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/ei7cogfn/release/4
Principio 2
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/ei7cogfn/release/4
Principio 2
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/ei7cogfn/release/4
Principio 3
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/5evfe9yd/release/5
Principio 3. Ejemplo: Años robados
https://guns.periscopic.com/
Principio 3
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/5evfe9yd/release/5
Principio 3
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/5evfe9yd/release/5
https://www.youtube.com/watch?v=pYabAX0n6oc
Principio 4
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/h1w0nbqp/release/3
Principio 4
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/h1w0nbqp/release/3
Principio 4
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/h1w0nbqp/release/3
https://jods.mitpress.mit.edu/pub/costanza-chock/release/4por Sasha Costanza-Chock
Principio 5
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/2wu7aft8/release/3
Principio 5
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/2wu7aft8/release/3
Principio 5
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/2wu7aft8/release/3
Principio 5
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/2wu7aft8/release/3
https://ejatlas.org/
https://www.eldiario.es/desalambre/declaran-culpable-ejecutivo-hidroelectrica-crimen-berta-caceres_1_8106909.html
Principio 6
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/czq9dfs5/release/3
Principio 6
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/czq9dfs5/release/3
Principio 6
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/czq9dfs5/release/3
La siguiente
transparencia tiene
que ver con
agresiones
sexuales. Si
prefieres saltártela,
consulta el texto
bajo el vídeo, para
saber cuánto
tiempo debes
adelantar el vídeo.
Principio 6
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/czq9dfs5/release/3
Principio 6
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/czq9dfs5/release/3
Principio 6
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/czq9dfs5/release/3
Principio 7
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/0vgzaln4/release/3
Principio 7
https://data-feminism.mitpress.mit.edu/pub/0vgzaln4/release/3
Principio 7
https://www.eldiario.es/tecnologia/bunker-secreto-facebook-maneja-censura_1_1684164.html
https://www.eldiario.es/internacional/theguardian/trabajan-moderadores-facebook-psicologico-necesario_1_3377141.html
https://www.eldiario.es/tecnologia/facebook-moderadores-contenidos-eeuu-psicologicos_1_5957271.html
Feminismo de datos + BLOQUE 1
https://www.mdpi.com/2227-7102/11/7/317/pdf
https://www.uji.es/com/investigacio/arxiu/noticies/2021/7/carrega-treball-professorat-universitari/
Lista de control (checklist)
http://www.ciencia.gob.es/stfls/MICINN/Investigacion/FICHEROS/El_genero_en_la_investigacion.pdf
BLOQUE 1: QUIÉN
Igualdad de oportunidades en mundo
académico. Supervisión de estudiantado
https://theconversation.com/ten-types-of-phd-supervisor-relationships-which-is-yours-52967
https://www.sciencemag.org/careers/2018/10/when-you-re-only-woman-challenges-female-phd-students-male-
dominated-cohorts
Diez tipos de relación en supervisión (Susanna
Chamberlain, 2016): La ideal sería la llamada 'Colleague
in training' donde la persona directora guía al alumno o
alumna con respeto y es sensible al proceso. El resto de
relaciones deben evitarse, en especial aquellas que
puedan ser debidas a situaciones sexistas o que
suponen un menosprecio hacia el estudiantado.
Si campo muy masculinizado, puede darse la situación
de que una estudiante sea la única mujer en un grupo, y
esto puede resultar duro si se siente como un outsider.
Fundamental fomentar el sentimiento de
pertenencia al grupo.
Además, por una cuestión de autoconfianza,
parece que las estudiantes se sienten
desorientadas más rápidamente por las
dificultades, y que entonces, la figura de una
persona tutora o directora es más importante.https://youtu.be/B6uuIHpFkuo
Igualdad de oportunidades en mundo
académico. Supervisión de estudiantado
http://www.festatool.eu/tools/
FESTA: Herramienta para hacer una supervisión sensible al género. Se hacen
recomendaciones en todas las fases, incluyendo también situaciones por las
que se han derivado, como por ejemplo, hostilidad hacia las mujeres
estudiantes en congresos a través de las preguntas realizadas.
Igualdad de oportunidades: Sesgos y
barreras
http://genderedinnovations.stanford.edu/institutions/bias.html
Igualdad de oportunidades: Sesgos y
barreras
http://genderedinnovations.stanford.edu/institutions/solutions.html
Igualdad de oportunidades: Sesgos y
barreras
https://womensleadership.stanford.edu/tools
Igualdad de oportunidades: Sesgos y
barreras
https://genderbiasbingo.com/quiz/#.Xcb5fTMzZPY
Conclusión (formal)
Conclusión (informal)
http://www3.uji.es/~epifanio
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