פיצוי על סימן גלגל המזלות
סלבריטאים C החלפה ג

גלה תאימות על ידי סימן גלגל המזלות

הגיע הזמן שהדמיות נתונים יהיו כוללות יותר מידע מגדרי

אָנָלִיזָה

כסטודנט, ניתחתי הדמיות של נתוני מגדר שהציגו נתונים מגדריים מחברות מדיה גדולות. הנה מה שלמדתי.

איור מאת אליסון בות'

הדמיית נתונים הופכת פופולרית יותר מיום ליום במדיה החדשותית. במיוחד בעידן COVID-19, אנו צורכים בשפע גרפים, מפות ותרשימים, ועיתונאים משתמשים כעת בנתונים כבסיס לניתוח ולדמיין מגמות ותופעות גדולות יותר המשפיעות על החברה בקנה מידה עולמי.

אבל נתונים יכולים לפעמים להטעות. אנשים רואים בנתונים אובייקטיביים יותר ממידע אחר, אבל זה לא בהכרח נכון. הנתונים תלויים באיסוף נתונים, באיסוף סקרים, בשאלות ספציפיות שמחפשות תשובות ספציפיות. אנשים סומכים על נתונים כי הם נתפסים בדרך כלל כעובדה קונקרטית - אבל כאשר השאלות הנכונות לא נשאלות, הצגת נתונים מטעים דוחקת לשוליים קבוצה שלמה של אנשים.

במשך עשרות שנים, הדמיות המציגות נתונים מגדריים קידמו הלך רוח בינארי, שדוחק לשוליים ומדיר את אלה שאינם מזדהים כזכר או נקבה לחלוטין. מושגים לא בינאריים של מגדר הופכים יותר ויותר מקובלים, וההבחנה בין מין מוקצה למגדר זוכה סוף סוף להכרה בקנה מידה חברתי.

הנתונים שלנו צריכים לשקף זאת.

ניתחתי 40 מאמרים שפורסמו על ידי הניו יורק טיימס ו הוול סטריט ג'ורנל בשנת 2020 שכללו ניתוח נתונים או הדמיות של נתונים מבוססי מגדר. מתוכם, רק חמישה - או 12.5% ​​- כללו מונחים או נתונים ספציפיים שהיוו אנשים שאינם מזדהים כנקבה או כזכר. רק מחקר נוסף יגיד, אבל אני חושד שהתוצאות יהיו דומות.

סיפורים שהכירו בזהויות לא בינאריות התמקדו בדרך כלל בקהילת LGBTQ+, והיו יצירות סגנוניות ממוקדות פרופיל באופן עקבי, כמו זה קטע בניו יורק טיימס שצולל לחסרונות של מסיבות גילוי מגדר (ורשום במדור הסגנון של טיימס). עם זאת, נתונים שהתמקדו בבחירות 2020 או ב-COVID-19 - שהיוו 43% מהמאמרים שנותחו וחלק עצום מהחדשות של השנה - תמיד הראו את המגדר כבינארי, כמו זה הדמיה של וול סטריט ג'ורנל שמנתח את תוצאות הבחירות ב-2020.

מחדל מסוג זה אינו חדש. בבסיסו, שימוש בנתונים ככלי להצגת מידע הוא נוהג פגום. הנתונים תמיד היו מוטים כלפי מה שהחברה הגדירה היסטורית כנורמה: הסיסג'נדר, הזכר הלבן.

זה קורה לנשים במשך מאות שנים. מלוקט לימודים של ספרי לימוד לשון ודקדוק מגרמניה, ארצות הברית, אוסטרליה וספרד מצאו כי גברים היו בסבירות גבוהה פי שלושה להשתמש במשפט לדוגמה מאשר אישה. הבידור שלנו אומר לנו את זה: A 2007 לימוד מתוך למעלה מ-25,000 דמויות טלוויזיה מצאו שרק 13% מהדמויות הלא אנושיות היו נשים (ומעט מאוד מאוד לא בינאריות). התקשורת החדשותית שלנו מראה לנו את זה: פרויקט ניטור המדיה הגלובלי שנמצא בו דו'ח 2015 כי 'נשים מהוות רק 24% מהאנשים שנשמעו, קראו או נראו בחדשות העיתונים, הטלוויזיה והרדיו, בדיוק כפי שעשו ב-2010'.

נשים נתפסו באופן היסטורי כמין פחות, והחברה רק עכשיו מתחילה לפרק את מערכות הדיכוי שהשאירו אותן כפופות. הסופרת הפמיניסטית קרוליין קריאדו פרז, בהקדמה של ספרה 'נשים בלתי נראות: הטיית נתונים בעולם המיועד לגברים', מסכמת את הפער בין המינים בכמה מילים: 'הלבן והגבריות שותקות בדיוק בגלל שהן לא צריכות לעשות זאת. להיות קולני.'

אנחנו נכנסים למרחב שבו החברה מתחילה להכיר בקיומם של יותר משני מגדרים - של ספקטרום הכולל גברים ונשים טרנסג'נדרים, אנשים לא-בינאריים, מגדריים-קוויריים ואינטרסקסיים. ובעוד נשים זוכות להכרה יותר ויותר בניתוח נתונים, מגדרים אחרים לא. הנתונים שלנו צריכים להתחיל לשקף את קיומם של מספר מגדרים. אחרת, היא עוקרת עוד יותר קהילה שכבר נדחקה לשוליים ומיוצגת לא מעט.

זה לא הישג קל. זה לא יקרה בן לילה. מערכות היסטוריות של איסוף מידע אינן כוללות מגדרים שאינם מוגדרים כזכר/נקבה, כולל אולי האוסף המשפיע ביותר של נתונים מודרניים: נתוני מפקד האוכלוסין.

ה לשכת מפקד האוכלוסין אוספת נתונים על אזרחים למעשה מאז הקמת ארה'ב , אך עדיין לא מצליח לכלול אפילו אפשרות 'אחרת' למגדר. זה לא רק מחזק מבנה בינארי והופך אותו קשה לאנשים לא בינאריים להשלמת - זה גם מקשה מאוד על מציאת נתונים הכוללים אנשים לא בינאריים, אפילו עבור ארגונים או מדיה שרוצים לכלול את הנתונים האלה.

אז איך אנחנו, כעיתונאים, עורכי נתונים ומעצבים, עובדים כדי לנסות לשפר את מערכת איסוף הנתונים הזו, במיוחד כאשר כל כך הרבה גורמים נגדנו?

הנה כמה צעדים שאתה יכול לשקול לנקוט.

עשה הקשר לנתונים שלך.

אם הנתונים שבהם אתה משתמש בנויים סביב בינארי זכר/נקבה, זה בסדר. קשה למצוא נתונים מגדריים לא בינאריים מהימנים בחברה שנבנתה היסטורית סביב הבינארי המגדרי. אנחנו לא יכולים להפוך נתונים ישנים ליותר כוללים. אבל אם אתה משתמש בנתונים האלה, הקפד להכיר בכך שהם לא כוללים קבוצה מסוימת של אנשים. זיהוי הבעיה בדפוס הוא צעד שמקרב אותנו ליישום פתרונות.

הצג את כל הנתונים, לא משנה כמה השוליים קטנים.

לפעמים זה יכול להיות קשה למעצבים לבנות הדמיות שכוללות יחסי נתונים קטנים יותר. מכיוון שאנשים שאינם מזדהים כזכר/נקבה מהווים אחוז קטן יותר מאלה שכן, לפעמים זה יכול להיות קשה להציג את הנתונים האלה בצורה קריא ומושך מבחינה ויזואלית. אבל אל לנו לבחור מה להציג עבור אסתטיקה חזותית - לכלול את כל מגזרי הנתונים המזהים מגדרים שונים, ללא קשר לאחוז הקטן.

בחר בכלי הדמיה לא מגבילים כדי להציג את הנתונים שלך.

כלים כמו תרשימי עמודות או תרשימי עוגה הם אפשרויות קלות להדמיה, אבל לפעמים הם יכולים להיות מגבילים בהצגת נתונים קטנים יותר או לא בינאריים. כמה מהדמיות הנתונים שניתחתי שהראו מגדר כקובץ בינארי השתמשו בגרף עמודות מוערם או בתרשים עוגה. יכול להיות קשה יותר להציג שוליים קטנים יותר של נתונים בכלים אלה. אז תהיו יצירתיים. נסה להשתמש בתרשים בועות או במפת עץ או בכלי הדמיה המאפשר להציג שוליים קטנים יותר ביחסים נאותים. שקול להתקדם לעבר הדמיות אינטראקטיביות אשר, לצד היותם טרנדיות ומושכות מבחינה ויזואלית, הן כלי נהדר להצגת כמויות גדוש של נתונים תוך שמירה על עניין של הקהל והתרחק משימוש בצבעים מגדריים להצגת הנתונים שלך (כלומר כחול לגברים, ורוד לנשים) . למרות שזו יכולה להיות נורמה קלה לברירת מחדל, היא רק מחזקת עוד יותר חשיבה בינארית.

שקול לעשות סקרים משלך כדי לאסוף נתונים כוללים יותר.

לפעמים המכשול הגדול ביותר בהצגת נתונים כוללניים הוא מציאת נתונים כוללים. בהתאם לטווח ולסוג הנתונים שברצונך להציג, שקול לבצע סקרים משלך. זֶה מאמר בוול סטריט ג'ורנל , למשל, מציג נתונים בינאריים, אך כולל סקר משלו שנותן אפשרות לבחור 'אחר' למגדר. המעצבים כאן עושים עבודה טובה בהצגת הנתונים שהיו זמינים להם, והכללת הסקר שלהם מעידה על ניסיונם להציג נתונים כוללים יותר.

הפוך את מדור הנשים שלך לכלול יותר.

מבין המאמרים שניתחתי, כמה מהם הגיעו ממדורי נשים בעיתונים, במיוחד של הטיימס 'במילים שלה' סָעִיף. עם זאת, כל ניתוח הנתונים כאן עדיין הציגו את המגדר כבינארי. מצאתי את זה קצת מפתיע, ולמען האמת מאכזב. מדורי נשים מודרניים נועדו להיות אוסף מחשבתי כולל ומתקדם, לא ארכיון cis-נשים הטרוגני. הרחב את קטעי הנשים שלך כדי שיהיו יותר כוללים נשים טרנסג'נדריות, אנשים לא בינאריים נשיים וכו'.

הצגת נתונים מדויקים היא אחריות עיתונאית בסיסית. עלינו לשאוף לגישה כוללת לעומת מסורתית.

הקונוטציות החברתיות של מגדר משתנות, והמין המוקצה לאדם עלול לא להגדיר עוד את הזהות המגדרית שלו. חשוב שהעיתונות המודרנית תשקף זאת.

אם נתחיל ליישם מערכת שבה זה לא היוצא מן הכלל אלא הנורמה לכלול זהויות מגדריות לא בינאריות בתוך מבני הנתונים שלנו, זה יכול לשנות במידה ניכרת את הלך הרוח של אנשים לגבי המגדר בכללותו. התקשורת היא מחוללת שינוי; היא אחראית למסגר את השאלות הנכונות כדי לקבל תשובות טובות יותר.

אנחנו צריכים להתחיל לכלול את כל הזהויות בעיתונאות שלנו, במיוחד אלה שהיו מיוצגים בחסר ונדחקים לשוליים במשך מאות שנים.

נרטיבים - כולל אלה שנוצרו בחדשות - מעצבים את הבנתנו את המצב האנושי, כמו האופן שבו אנו מבטאים ומבינים זהויות מגדריות שונות. כעיתונאים מודרניים, עלינו לעזור ליצור נרטיבים אמפתיים, מגוונים ומכילים - ונוכל להתחיל בארגון מחדש של הנרטיב המגדרי.