Czas, aby wizualizacje danych w większym stopniu uwzględniały informacje o płci

Jako studentka analizowałam wizualizacje danych dotyczących płci, które przedstawiały dane dotyczące płci z głównych firm medialnych. Oto czego się nauczyłem.

Ilustracja autorstwa Alison Booth

Wizualizacja danych staje się z dnia na dzień coraz bardziej popularna w mediach informacyjnych. Szczególnie w erze COVID-19 konsumujemy mnóstwo wykresów, map i wykresów, a dziennikarze wykorzystują teraz dane jako podstawę do analizy i wizualizacji większych trendów i zjawisk, które mają wpływ na społeczeństwo w skali światowej.

Ale dane mogą czasami wprowadzać w błąd. Ludzie postrzegają dane jako bardziej obiektywne niż inne informacje, ale niekoniecznie jest to prawdą. Dane zależą od zbierania danych, zbierania ankiet, konkretnych pytań, które szukają konkretnych odpowiedzi. Ludzie ufają danym, ponieważ są one zazwyczaj postrzegane jako konkretny fakt — ale gdy nie są zadawane właściwe pytania, wyświetlanie wprowadzających w błąd danych marginalizuje całą grupę ludzi.

Przez dziesięciolecia wizualizacje przedstawiające dane dotyczące płci promowały binarny sposób myślenia, który marginalizuje i wyklucza tych, którzy nie identyfikują się jako ściśle męscy lub kobiecy. Niebinarne koncepcje płci stają się coraz bardziej akceptowane, a rozróżnienie między przypisaną płcią a płcią jest wreszcie rozpoznawane w skali społecznej.

Nasze dane powinny to odzwierciedlać.

Przeanalizowałem 40 artykułów opublikowanych przez New York Times oraz Dziennik Wall Street w 2020 r., które obejmowały analizy danych lub wizualizacje danych dotyczących płci. Spośród nich tylko pięć — lub 12,5% — zawierało terminy lub szczegółowe dane, które dotyczyły osób, które nie identyfikują się ani jako kobiety, ani jako mężczyźni. Tylko dalsze badania pokażą, ale podejrzewam, że wyniki byłyby podobne.

Historie, które potwierdzały niebinarne tożsamości, były zazwyczaj skoncentrowane na społeczności LGBTQ+ i były konsekwentnie skoncentrowanymi na profilu, stylistycznymi utworami, takimi jak ta Kawałek New York Times który zagłębia się w wady płci ujawniającej imprezy (i jest wymieniony w sekcji „Times’ Style”). Jednak dane, które skupiały się na wyborach 2020 lub COVID-19 – które stanowiły 43% przeanalizowanych artykułów i ogromny odsetek tegorocznych wiadomości – zawsze pokazywały płeć jako binarną, jak ta Wizualizacja Wall Street Journal który analizuje wyniki wyborów w 2020 roku.

Ten rodzaj pominięcia nie jest nowy. Zasadniczo wykorzystywanie danych jako narzędzia do prezentowania informacji jest błędną praktyką. Dane zawsze były ukierunkowane na to, co społeczeństwo historycznie określało jako normę: cisgender, biały mężczyzna.

Przydarza się to kobietom od wieków. Skompilowany studia podręczników do języka i gramatyki z Niemiec, Stanów Zjednoczonych, Australii i Hiszpanii wykazało, że mężczyźni byli trzykrotnie częściej używani w przykładowym zdaniu niż kobiety. Nasza rozrywka mówi nam to: A 2007 badanie spośród ponad 25 000 postaci telewizyjnych okazało się, że tylko 13% nieludzkich postaci to kobiety (i bardzo, bardzo niewiele postaci niebinarnych). Nasze media informacyjne pokazują nam to: Globalny projekt monitorowania mediów znaleziony w jego Raport 2015 że „kobiety stanowią tylko 24% osób, które słyszały, czytały lub widziały w wiadomościach prasowych, telewizyjnych i radiowych, dokładnie tak samo jak w 2010 roku”.

W przeszłości kobiety były postrzegane jako mniejszość płci, a społeczeństwo dopiero teraz zaczyna demontować systemy ucisku, które je ujarzmiały. Feministyczna pisarka Caroline Criado Perez w przedmowie do swojej książki „Niewidzialne kobiety: stronniczość w danych w świecie zaprojektowanym dla mężczyzn” podsumowuje lukę w danych między płciami w zaledwie kilku słowach: „Biel i męskość milczą właśnie dlatego, że nie muszą być wokalizowanym.”

Wkraczamy w przestrzeń, w której społeczeństwo zaczyna dostrzegać istnienie więcej niż dwóch płci — spektrum obejmującego transpłciowych mężczyzn i kobiety, osoby niebinarne, queerowe i interpłciowe. I chociaż kobiety są coraz częściej rozpoznawane w analizie danych, inne płcie nie. Nasze dane muszą zacząć odzwierciedlać istnienie wielu płci. W przeciwnym razie wypiera i tak już zmarginalizowaną i niedoreprezentowaną społeczność.

To nie jest łatwe zadanie. To się nie stanie z dnia na dzień. Historyczne systemy gromadzenia informacji wykluczają płeć niezdefiniowaną jako mężczyzna/kobieta, w tym być może najbardziej wpływowa kompilacja współczesnych danych: dane ze spisu ludności.

ten Biuro Spisu Ludności zbiera dane o obywatelach praktycznie od momentu powstania USA , ale nadal nie zawiera nawet „innej” opcji płci. To nie tylko wzmacnia strukturę binarną i sprawia, że trudne dla osób niebinarnych do ukończenia — sprawia to również, że znalezienie danych zawierających osoby niebinarne jest niezwykle trudne, nawet dla organizacji lub mediów, które chcą uwzględnić te dane.

Jak więc my, jako dziennikarze, redaktorzy danych i projektanci, pracujemy nad ulepszeniem tego systemu gromadzenia danych, zwłaszcza gdy tak wiele czynników jest przeciwko nam?

Oto kilka kroków, które możesz rozważyć.

Kontekstualizuj swoje dane.

Jeśli dane, których używasz, są ustrukturyzowane wokół pliku binarnego męskiego/żeńskiego, to jest w porządku. Trudno jest znaleźć zaufane niebinarne dane dotyczące płci w społeczeństwie, które historycznie opierało się na systemie binarnym płci. Nie możemy magicznie sprawić, by stare dane były bardziej inkluzywne. Ale jeśli korzystasz z tych danych, zwróć uwagę, że wyklucza to określoną grupę osób. Rozpoznanie problemu w druku to krok, który przybliża nas do wdrożenia rozwiązań.

Przedstaw wszystkie dane, bez względu na to, jak małe są marże.

Czasami projektantom może być trudno ustrukturyzować wizualizacje zawierające mniejsze proporcje danych. Ponieważ osoby, które nie identyfikują się jako mężczyzna/kobieta, stanowią mniejszy procent tych, którzy to robią, czasami może być trudno przedstawić te dane w czytelny, atrakcyjny wizualnie sposób. Ale nie powinniśmy wybierać, co wyświetlać dla estetyki wizualnej — uwzględnij wszystkie sektory danych, które rozpoznają różne płcie, niezależnie od tego, jak mały procent.

Wybierz nieograniczające narzędzia do wizualizacji, aby pokazać swoje dane.

Narzędzia takie jak wykresy słupkowe lub wykresy kołowe to łatwy wybór wizualizacji, ale czasami mogą one ograniczać wyświetlanie mniejszych lub niebinarnych danych. Kilka z analizowanych przeze mnie wizualizacji danych, które przedstawiały płeć jako binarną, wykorzystywało skumulowany wykres słupkowy lub wykres kołowy. W tych narzędziach pokazanie mniejszych marginesów danych może być trudniejsze. Więc bądź kreatywny. Spróbuj użyć wykresu bąbelkowego, mapy drzewa lub narzędzia do wizualizacji, które umożliwia wyświetlanie mniejszych marginesów w odpowiednich proporcjach. Rozważ przejście w kierunku interaktywnych wizualizacji, które oprócz tego, że są modne i atrakcyjne wizualnie, są doskonałym narzędziem do wyświetlania dużej ilości danych przy jednoczesnym utrzymaniu zainteresowania odbiorców. I trzymaj się z daleka od używania kolorów z podziałem na płeć do prezentowania danych (np. niebieski dla mężczyzn, różowy dla kobiet) . Chociaż może to być łatwa do przyjęcia norma, to tylko jeszcze bardziej wzmacnia binarny sposób myślenia.

Zastanów się nad stworzeniem własnych ankiet, aby zebrać bardziej wszechstronne dane.

Czasami największą przeszkodą w prezentowaniu danych inkluzywnych jest znalezienie danych inkluzywnych. W zależności od zakresu i rodzaju danych, które chcesz pokazać, rozważ wykonanie własnych ankiet. Ten Artykuł z Wall Street Journal , na przykład pokazuje dane binarne, ale zawiera własną ankietę, która daje opcję wyboru „inne” dla płci. Projektanci wykonują dobrą robotę, pokazując dane, które były dla nich dostępne, a włączenie ich własnej ankiety sugeruje, że próbują pokazać bardziej inkluzywne dane.

Spraw, aby sekcje dla kobiet były bardziej inkluzywne.

Z analizowanych przeze mnie artykułów kilka pochodziło z kobiecych działów gazet, w szczególności z „Timesa”. „W jej słowach” Sekcja. Jednak wszystkie analizy danych tutaj nadal przedstawiały płeć jako binarną. Wydało mi się to nieco zaskakujące i szczerze rozczarowujące. Współczesne sekcje kobiece mają być inkluzywnym i postępowym zbiorem myśli, a nie heterogenicznym archiwum kobiet cis. Rozwiń sekcje poświęcone kobietom, aby bardziej uwzględniać kobiety transpłciowe, kobiety niebinarne itp.

Przedstawianie dokładnych danych to podstawowy obowiązek dziennikarski. Powinniśmy dążyć do podejścia wszechogarniającego, a nie tradycyjnego.

Zmieniają się społeczne konotacje płci, a przypisana płeć nie może już określać tożsamości płciowej. Ważne jest, aby współczesne dziennikarstwo to odzwierciedlało.

Jeśli zaczniemy wdrażać system, w którym uwzględnianie niebinarnych tożsamości płciowych w naszych strukturach danych nie jest wyjątkiem, ale normą, może to znacząco zmienić nastawienie ludzi na płeć jako całość. Media są inicjatorem zmian; odpowiada za sformułowanie właściwych pytań w celu uzyskania lepszych odpowiedzi.

Musimy zacząć włączać do naszego dziennikarstwa wszystkie tożsamości, zwłaszcza te, które przez wieki były niedostatecznie reprezentowane i marginalizowane.

Narracje — w tym te tworzone w wiadomościach — kształtują nasze rozumienie kondycji ludzkiej, podobnie jak sposób wyrażania i rozumienia różnych tożsamości płciowych. Jako współcześni dziennikarze musimy pomóc w tworzeniu narracji, które są empatyczne, różnorodne i integracyjne – i możemy zacząć od przebudowy narracji płci.