حان الوقت لتصور البيانات لتكون أكثر شمولاً لمعلومات الجنس

كطالب ، قمت بتحليل تصورات البيانات الجنسانية التي تصور بيانات النوع الاجتماعي من الشركات الإعلامية الكبرى. هذا ما تعلمته.

رسم توضيحي بواسطة أليسون بوث

أصبح تصور البيانات أكثر شيوعًا يومًا بعد يوم في وسائل الإعلام الإخبارية. في حقبة COVID-19 على وجه الخصوص ، نستهلك الرسوم البيانية والخرائط والمخططات الوفيرة ، ويستخدم الصحفيون البيانات الآن كأساس لتحليل وتصور المزيد من الاتجاهات والظواهر التي تؤثر على المجتمع على نطاق عالمي.

لكن البيانات يمكن أن تكون خادعة في بعض الأحيان. ينظر الأشخاص إلى البيانات على أنها أكثر موضوعية من المعلومات الأخرى ، ولكن هذا ليس صحيحًا بالضرورة. تعتمد البيانات على جمع البيانات ، وعلى جمع الاستبيانات ، وعلى أسئلة محددة تبحث عن إجابات محددة. يثق الناس في البيانات لأنه يُنظر إليها عادةً على أنها حقيقة ملموسة - ولكن عندما لا يتم طرح الأسئلة الصحيحة ، فإن عرض البيانات المضللة يؤدي إلى تهميش مجموعة كاملة من الأشخاص.

على مدى عقود ، عززت التصورات التي تعرض بيانات النوع الاجتماعي عقلية ثنائية تهمش وتستبعد أولئك الذين لا يعتبرون ذكورًا أو إناثًا بشكل صارم. مفاهيم غير ثنائية الجنس أصبحت مقبولة أكثر فأكثر ، وتم أخيرًا الاعتراف بالتمييز بين الجنس المحدد والجنس على نطاق مجتمعي.

يجب أن تعكس بياناتنا هذا.

لقد قمت بتحليل 40 مقالة نشرتها اوقات نيويورك و صحيفة وول ستريت جورنال في عام 2020 تضمنت تحليلات البيانات أو تصورات البيانات القائمة على النوع الاجتماعي. من بين هؤلاء ، تضمنت خمسة فقط - أو 12.5٪ - مصطلحات أو بيانات محددة تمثل الأشخاص الذين لم يتم تحديدهم على أنهم إناث ولا ذكر. فقط المزيد من البحث سيخبرنا ، لكنني أظن أن النتائج ستكون مماثلة.

تركزت القصص التي اعترفت بالهويات غير الثنائية عادةً على مجتمع LGBTQ + ، وكانت تتمحور حول الملف الشخصي باستمرار ، وقطع أسلوبية ، مثل هذه قطعة نيويورك تايمز التي تتعمق في سلبيات النوع الاجتماعي تكشف عن الحفلات (وهي مدرجة في قسم ستايل تايمز). البيانات التي ركزت على انتخابات 2020 أو COVID-19 - والتي شكلت 43٪ من المقالات التي تم تحليلها ونسبة كبيرة من أخبار هذا العام - أظهرت دائمًا الجنس كثنائي ، مثل هذا تصور وول ستريت جورنال يحلل نتائج انتخابات 2020.

هذا النوع من الإغفال ليس جديدًا. في جوهره ، يعد استخدام البيانات كأداة لتقديم المعلومات ممارسة معيبة. لطالما كانت البيانات متحيزة تجاه ما عرفه المجتمع تاريخيًا على أنه القاعدة: الذكر الأبيض المتوافق مع الجنس.

كان يحدث للنساء لقرون. تجميع وانتاج دراسات وجدت كتب اللغة والقواعد المدرسية من ألمانيا والولايات المتحدة وأستراليا وإسبانيا أن الرجال أكثر عرضة بثلاث مرات لاستخدامهم في جملة كمثال مقارنة بالنساء. يخبرنا الترفيه لدينا هذا: 2007 دراسة من أكثر من 25000 شخصية تلفزيونية وجدت أن 13٪ فقط من الشخصيات غير البشرية كانت من الإناث (وعدد قليل جدًا من الشخصيات غير ثنائية). توضح لنا وسائل الإعلام الإخبارية الخاصة بنا ما يلي: تم العثور على مشروع مراقبة وسائل الإعلام العالمية في تقرير 2015 أن 'النساء يشكلن 24٪ فقط من الأشخاص الذين سمعوا أو قرأوا أو رأوا في أخبار الصحف والتلفزيون والإذاعة ، تمامًا كما فعلوا في عام 2010.'

تاريخياً ، كان يُنظر إلى النساء على أنهن أقل جنسًا ، وقد بدأ المجتمع للتو في تفكيك أنظمة الاضطهاد التي أبقتهن خاضعات للقهر. تلخص الكاتبة النسوية كارولين كريادو بيريز ، في مقدمة كتابها 'النساء غير المرئيات: تحيز البيانات في عالم مصمم للرجال' ، فجوة البيانات بين الجنسين في بضع كلمات فقط: 'البياض والذكورة صامتان على وجه التحديد لأنهم لا يحتاجون إلى أن تنطق. '

نحن ندخل حيزًا حيث يبدأ المجتمع في التعرف على وجود أكثر من جنسين - من طيف يشمل الرجال والنساء المتحولين جنسياً ، والأشخاص غير الثنائيين ، والمثليين جنسياً وثنائيي الجنس. وبينما يتم التعرف على النساء أكثر فأكثر في تحليل البيانات ، لا يتم التعرف على الأجناس الأخرى. يجب أن تبدأ بياناتنا في عكس وجود أجناس متعددة. وإلا فإنه يؤدي إلى تشريد المجتمع المهمش بالفعل والممثل تمثيلاً ناقصًا.

هذا ليس بالأمر السهل. لن يحدث ذلك بين عشية وضحاها. تستبعد النظم التاريخية لجمع المعلومات الأجناس غير المعرّفة على أنها ذكر / أنثى ، بما في ذلك ربما أكثر مجموعات البيانات الحديثة تأثيرًا: بيانات التعداد.

ال مكتب التعداد تم جمع البيانات عن المواطنين عمليا منذ تأسيس الولايات المتحدة ، ومع ذلك لا يزال يفشل في تضمين حتى خيار 'آخر' للجنس. هذا لا يعزز فقط البنية الثنائية ويجعلها صعب بالنسبة للأفراد غير الثنائيين للإكمال - يجعل أيضًا العثور على البيانات التي تتضمن أشخاصًا غير ثنائيين أمرًا صعبًا للغاية ، حتى بالنسبة للمؤسسات أو الوسائط التي ترغب في تضمين تلك البيانات.

إذن ، كيف يمكننا ، كصحفيين ومحررين ومصممين للبيانات ، العمل لمحاولة تحسين نظام جمع البيانات هذا ، لا سيما عندما تكون هناك عوامل كثيرة ضدنا؟

فيما يلي بعض الخطوات التي قد تفكر في اتخاذها.

ضع سياق لبياناتك.

إذا كانت البيانات التي تستخدمها منظمة حول ثنائي ذكر / أنثى ، فلا بأس بذلك. من الصعب العثور على بيانات جنسانية غير ثنائية موثوق بها في مجتمع تم تنظيمه تاريخيًا حول ثنائية الجنس. لا يمكننا جعل البيانات القديمة أكثر شمولاً بطريقة سحرية. ولكن إذا كنت تستخدم هذه البيانات ، فتأكد من الاعتراف بأنها تستبعد مجموعة معينة من الأشخاص. التعرف على المشكلة في الطباعة خطوة تقربنا من تنفيذ الحلول.

قدم جميع البيانات مهما كانت الهوامش صغيرة.

قد يكون من الصعب أحيانًا على المصممين هيكلة تصورات تتضمن نسبًا أصغر من البيانات. نظرًا لأن الأفراد الذين لا يُعرّفون بأنهم ذكور / إناث يشكلون نسبة مئوية صغيرة ممن يفعلون ذلك ، فقد يكون من الصعب أحيانًا تقديم تلك البيانات بطريقة مقروئية وجذابة بصريًا. لكن لا ينبغي لنا أن ننتقي ونختار ما نعرضه للجمال المرئي - قم بتضمين جميع قطاعات البيانات التي تتعرف على الأجناس المختلفة ، بغض النظر عن صغر النسبة المئوية.

اختر أدوات تصور غير مقيدة لعرض بياناتك.

أدوات مثل الرسوم البيانية الشريطية أو المخططات الدائرية هي خيارات مرئية سهلة ، لكنها قد تكون مقيدة في بعض الأحيان في عرض البيانات الأصغر أو غير الثنائية. استخدمت العديد من تصورات البيانات التي قمت بتحليلها والتي أظهرت الجنس كثنائي رسم بياني شريطي مكدس أو مخطط دائري. قد يكون من الصعب إظهار هوامش أصغر للبيانات في هذه الأدوات. لذا كن مبدعا. حاول استخدام مخطط فقاعي أو خريطة متفرعة أو أداة تصور تسمح بعرض هوامش أصغر بنسب مناسبة. ضع في اعتبارك الانتقال إلى تصورات تفاعلية ، والتي تعد ، إلى جانب كونها عصرية وجذابة بصريًا ، أداة رائعة لعرض كميات وفيرة من البيانات مع إبقاء الجمهور مهتمًا والابتعاد عن استخدام الألوان الجنسانية لتقديم بياناتك (مثل الأزرق للرجال والوردي للنساء) . على الرغم من أنه يمكن أن يكون معيارًا سهلًا للتخلف عن السداد ، إلا أنه يعزز فقط العقلية الثنائية.

ضع في اعتبارك إجراء الاستبيانات الخاصة بك لجمع المزيد من البيانات الشاملة.

في بعض الأحيان ، تكون أكبر عقبة في تقديم البيانات الشاملة هي العثور على بيانات شاملة. اعتمادًا على نطاق ونوع البيانات التي تريد عرضها ، فكر في إجراء استطلاعات الرأي الخاصة بك. هذه مقالة وول ستريت جورنال ، على سبيل المثال ، يعرض بيانات ثنائية ، لكنه يتضمن استطلاعًا خاصًا به يعطي خيار تحديد 'آخر' للجنس. يقوم المصممون هنا بعمل جيد في إظهار البيانات التي كانت متاحة لهم ، ويشير تضمين الاستطلاع الخاص بهم إلى محاولتهم إظهار بيانات أكثر شمولاً.

اجعل أقسام النساء أكثر شمولاً.

من بين المقالات التي قمت بتحليلها ، جاء العديد منها من أقسام النساء في الصحف ، ولا سيما 'التايمز' 'بكلماتها' الجزء. جميع تحليلات البيانات هنا ، على الرغم من ذلك ، لا تزال تقدم الجنس على أنه ثنائي. لقد وجدت هذا مفاجئًا بعض الشيء ، ومخيب للآمال بصراحة. يُقصد بأقسام المرأة العصرية أن تكون مجموعة فكرية شاملة وتقدمية ، وليست أرشيفًا متغايرًا لنساء رابطة الدول المستقلة. قم بتوسيع أقسام النساء الخاصة بك لتشمل النساء المتحولات جنسيًا والنساء غير الثنائيات ، وما إلى ذلك.

يعتبر تقديم بيانات دقيقة مسؤولية صحفية أساسية. يجب أن نسعى جاهدين من أجل نهج شامل مقابل نهج تقليدي.

تتغير الدلالات المجتمعية للنوع ، ولم يعد الجنس المخصص للفرد يحدد هويته الجنسية. من المهم أن تعكس الصحافة الحديثة ذلك.

إذا بدأنا في تنفيذ نظام ليس فيه استثناء بل هو القاعدة لتضمين الهويات الجنسية غير الثنائية في هياكل البيانات لدينا ، فقد يغير بشكل كبير عقليات الناس حول الجنس ككل. الإعلام محرض على التغيير. إنه مسؤول عن صياغة الأسئلة الصحيحة من أجل الحصول على إجابات أفضل.

نحن بحاجة إلى البدء في تضمين جميع الهويات في صحافتنا ، وخاصة أولئك الذين تم تمثيلهم ناقصًا وتهميشهم لعدة قرون.

تشكل الروايات - بما في ذلك تلك التي تم إنشاؤها في الأخبار - فهمنا للحالة الإنسانية ، مثل الطريقة التي نعبر بها عن الهويات الجنسية المختلفة ونفهمها. بصفتنا صحفيين معاصرين ، يجب أن نساعد في صياغة روايات متعاطفة ومتنوعة وشاملة - ويمكننا أن نبدأ بإعادة هيكلة سرد النوع الاجتماعي.