Настав час для візуалізації даних більше включати гендерну інформацію

Будучи студентом, я аналізував візуалізації гендерних даних, які відображали гендерні дані великих медіа-компаній. Ось що я дізнався.

Ілюстрація Елісон Бут

Візуалізація даних з кожним днем ​​стає все популярнішою в ЗМІ. Зокрема, в епоху COVID-19, ми використовуємо багато графіків, карт і діаграм, а зараз журналісти використовують дані як основу для аналізу та візуалізації більших тенденцій і явищ, які впливають на суспільство у світовому масштабі.

Але дані іноді можуть бути оманливими. Люди вважають дані більш об’єктивними, ніж іншу інформацію, але це не обов’язково так. Дані залежать від збору даних, від збору опитувань, від конкретних запитань, які шукають конкретні відповіді. Люди довіряють даним, тому що вони зазвичай сприймаються як конкретний факт, але коли не задають правильних питань, показ оманливих даних маргіналізує цілу групу людей.

Протягом десятиліть візуалізації, які відображають гендерні дані, пропагували бінарне мислення, яке маргіналізує та виключає тих, хто не ідентифікує себе як чоловіків чи жінок. Небінарні поняття гендеру стають все більш прийнятними, і відмінність між присвоєною статтю і гендером нарешті визнається в суспільному масштабі.

Наші дані повинні відображати це.

Я проаналізував 40 статей, опублікованих в Нью-Йорк Таймс і The Wall Street Journal у 2020 році, який включав аналіз даних або візуалізацію гендерних даних. З них лише п’ять — або 12,5% — включали терміни або конкретні дані, які враховували людей, які ідентифікують себе ні як жінки, ні як чоловіки. Тільки додаткові дослідження розкажуть, але я підозрюю, що результати будуть подібними.

Історії, які визнавали небінарні ідентичності, зазвичай були зосереджені на ЛГБТК+-спільноті та були постійно орієнтованими на профіль, стилістичними елементами, як це Стаття New York Times який занурюється в мінуси вечірок, що розкривають гендер (і перелічено в розділі Times «Стиль»). Однак дані, які зосереджувалися на виборах 2020 року або COVID-19, які становили 43% проаналізованих статей і величезну частку цьогорічних новин, завжди показували стать як двійковий, ось так. Візуалізація Wall Street Journal який аналізує результати виборів 2020 року.

Подібне упущення не є новим. По суті, використання даних як інструменту для представлення інформації є хибною практикою. Дані завжди були упереджені до того, що суспільство історично визначило як норму: цисгендер, білий чоловік.

Це відбувається з жінками протягом століть. Складено дослідження Підручники з мови та граматики з Німеччини, Сполучених Штатів, Австралії та Іспанії виявили, що чоловіки в три рази частіше вживаються в прикладі речень, ніж жінки. Наші розваги говорять нам про це: A 2007 вивчення з понад 25 000 телевізійних персонажів виявилося, що лише 13% нелюдських персонажів були жінками (і дуже, дуже мало небінарних). Наші ЗМІ показують нам це: Проект глобального моніторингу медіа знайдено в його звіт за 2015 рік що «жінки становлять лише 24% осіб, про яких чули, читали або бачили в новинах газет, телебачення та радіо, як і в 2010 році».

Історично жінки вважалися меншою статтю, і суспільство тільки зараз починає руйнувати системи гноблення, які тримали їх у покорі. Письменниця-феміністка Керолайн Кріадо Перес у передмові до своєї книги «Невидимі жінки: упередженість даних у світі, створеному для чоловіків» узагальнює гендерний розрив даних лише кількома словами: «Білість і чоловічість мовчать саме тому, що їм не потрібно бути озвученим».

Ми входимо в простір, де суспільство починає визнавати існування більш ніж двох гендерів — із спектру, який включає трансгендерних чоловіків і жінок, небінарних, гендерних квірів та інтерсексуальних осіб. І хоча в аналізі даних жінки все більше визнаються, інші статі — ні. Наші дані повинні почати відображати існування кількох статей. Інакше це ще більше витісняє і без того маргіналізовану та недостатньо представлену спільноту.

Це нелегкий подвиг. Це не станеться за ніч. Історичні системи збору інформації виключають гендери, не визначені як чоловіки/жінки, включаючи, мабуть, найвпливовішу компіляцію сучасних даних: дані перепису.

The Бюро перепису населення збирав дані про громадян практично з моменту заснування США , але все ще не включає навіть «інший» параметр для статі. Це не тільки зміцнює бінарну структуру, а й робить її важко для небінарних осіб для завершення — це також робить пошук даних, які включають небінарні особи, неймовірно складним, навіть для організацій або ЗМІ, які хочуть включити ці дані.

Отже, як нам, як журналістам, редакторам даних і дизайнерам, працювати, щоб спробувати покращити цю систему збору даних, особливо коли так багато факторів проти нас?

Ось кілька кроків, які ви можете зробити.

Контекстуалізуйте свої дані.

Якщо дані, які ви використовуєте, структуровані навколо двійкового файлу чоловічий/жіночий, це нормально. Важко знайти довірені небінарні гендерні дані в суспільстві, яке історично було структуровано навколо гендерної бінарності. Ми не можемо чарівним чином зробити старі дані більш інклюзивними. Але якщо ви використовуєте ці дані, зверніть увагу на те, що вони виключають певну групу людей. Розпізнавання проблеми в друкованому вигляді – це крок, який наближає нас до реалізації рішень.

Наведіть усі дані, незалежно від того, наскільки малими є поля.

Іноді дизайнерам може бути важко структурувати візуалізації, які містять менші співвідношення даних. Оскільки особи, які не ідентифікують себе як чоловіки/жінки, становлять менший відсоток тих, хто це робить, іноді буває важко представити ці дані в розбірливий, візуально привабливий спосіб. Але ми не повинні вибирати, що відображати для візуальної естетики – включайте всі сектори даних, які розпізнають різну стать, незалежно від того, наскільки малий відсоток.

Виберіть інструменти візуалізації без обмежень, щоб відображати свої дані.

Такі інструменти, як стовпчасті або кругові діаграми, є простим вибором для візуалізації, але іноді вони можуть обмежувати відображення менших або недвійкових даних. Кілька проаналізованих мною візуалізацій даних, які показують стать як двійковий, використовували стовпчасту або кругову діаграму. У цих інструментах може бути складніше показати менші поля даних. Тож будьте креативними. Спробуйте скористатися бульбашковою діаграмою, деревоподібною картою або інструментом візуалізації, який дозволяє відображати менші поля в відповідних співвідношеннях. Подумайте про перехід до інтерактивних візуалізацій, які, крім того, що вони модні та візуально привабливі, є чудовим інструментом для відображення великої кількості даних, підтримуючи зацікавленість аудиторії, і уникайте використання кольорів, орієнтованих на гендер, для представлення ваших даних (наприклад, синій для чоловіків, рожевий для жінок). . Хоча це може бути легкою нормою за замовчуванням, це лише ще більше зміцнює бінарне мислення.

Подумайте про проведення власних опитувань, щоб зібрати більш комплексні дані.

Іноді найбільшою перешкодою у поданні інклюзивних даних є пошук інклюзивних даних. Залежно від діапазону та типу даних, які ви хочете показати, розгляньте можливість створення власних опитувань. Це Стаття Wall Street Journal , наприклад, показує двійкові дані, але включає власне опитування, яке дає можливість вибрати «інше» для статі. Тут дизайнери добре показують дані, які були їм доступні, і включення їхнього власного опитування свідчить про їхню спробу показати більш інклюзивні дані.

Зробіть свої жіночі розділи більш інклюзивними.

Зі статей, які я проаналізував, деякі були з жіночих розділів газет, зокрема Times «З її слів» розділ. Проте весь аналіз даних тут все ще представляє гендер як бінарний. Я вважав це трохи дивним і, чесно кажучи, розчаровуючим. Сучасні жіночі розділи мають бути всеохоплюючою та прогресивною колекцією думок, а не гетерогенним архівом цис-жінок. Розширте жіночі розділи, щоб більше охоплювати трансгендерних жінок, жіночих небінарних людей тощо.

Подання точних даних є основним журналістським обов’язком. Ми повинні прагнути до всеохоплюючого та традиційного підходу.

Суспільні конотації статі змінюються, і приписана стать може більше не визначати їх гендерну ідентичність. Важливо, щоб сучасна журналістика це відображала.

Якщо ми почнемо впроваджувати систему, де включати небінарні гендерні ідентичності в наші структури даних не є винятком, а нормою, це може значно змінити уявлення людей про гендер в цілому. ЗМІ є ініціатором змін; він відповідає за формулювання правильних питань, щоб отримати кращі відповіді.

Ми повинні почати включати всі ідентичності в нашу журналістику, особливо тих, які були недостатньо представлені та маргіналізовані протягом століть.

Наративи, в тому числі створені в новинах, формують наше розуміння людського стану, як і те, як ми виражаємо та розуміємо різні гендерні ідентичності. Як сучасні журналісти, ми повинні допомогти створити емпатійні, різноманітні та інклюзивні наративи — і ми можемо почати з реструктуризації гендерної розповіді.