Itt az ideje, hogy az adatvizualizációk jobban magukban foglalják a nemekre vonatkozó információkat

Diákként elemeztem a nemi adatok vizualizációit, amelyek a nagy médiavállalatok nemi adatait ábrázolták. Íme, amit tanultam.

Illusztráció: Alison Booth

Az adatvizualizáció napról napra egyre népszerűbb a médiában. Különösen a COVID-19-korszakban használunk rengeteg grafikont, térképet és diagramot, és az újságírók ma már adatok alapján elemezhetik és vizualizálhatják a társadalmat világméretű hatást gyakorló nagyobb trendeket és jelenségeket.

Az adatok azonban néha megtévesztőek lehetnek. Az emberek az adatokat objektívebbnek tekintik, mint a többi információt, de ez nem feltétlenül igaz. Az adatok az adatgyűjtéstől, a felmérés gyűjtésétől, a konkrét válaszokat kereső konkrét kérdésektől függenek. Az emberek megbíznak az adatokban, mert azokat jellemzően konkrét tényként érzékelik – de ha nem teszik fel a megfelelő kérdéseket, a félrevezető adatok megjelenítése egy egész embercsoportot marginalizál.

A nemekre vonatkozó adatokat megjelenítő vizualizációk évtizedek óta elősegítették a bináris gondolkodásmódot, amely marginalizálja és kizárja azokat, akik nem azonosítják magukat szigorúan férfinak vagy nőnek. A nem nem bináris fogalmai Egyre elfogadottabbá válnak, és a nem és a nem közötti különbséget végre társadalmi szinten is felismerik.

Adatainknak ezt tükrözniük kell.

által kiadott 40 cikket elemeztem A New York Times és A Wall Street Journal 2020-ban adatelemzéseket vagy a nemi alapú adatok megjelenítését tartalmazta. Ezek közül csak ötben – vagyis 12,5%-ban – szerepeltek olyan kifejezések vagy konkrét adatok, amelyek olyan személyekre vonatkoztak, akik nem nőnek vagy férfinak vallják magukat. Csak több kutatás fogja megmondani, de gyanítom, hogy az eredmények hasonlóak lesznek.

A nem bináris identitást elismerő történetek jellemzően az LMBTQ+ közösségre összpontosítottak, és következetesen profilközpontú, stílusos darabok voltak, mint ez New York Times darab amely a nemek közötti különbségek hátrányaiba merül fel (és szerepel a Times Style szakaszában). A 2020-as választásokra vagy a COVID-19-re fókuszáló adatok azonban – amelyek az elemzett cikkek 43%-át és az idei hírek jelentős részét tették ki – mindig a nemet binárisként mutatták, mint ez A Wall Street Journal vizualizációja amely a 2020-as választás eredményeit elemzi.

Ez a fajta kihagyás nem új keletű. Alapvetően hibás gyakorlat az adatok felhasználása az információk bemutatására. Az adatok mindig is elfogultak ahhoz képest, amit a társadalom történelmileg normaként határoz meg: a cisznemű, fehér férfi.

Évszázadok óta ez történik a nőkkel. Összeállított tanulmányok Németországból, az Egyesült Államokból, Ausztráliából és Spanyolországból származó nyelvi és nyelvtani tankönyvekből kiderült, hogy a férfiakat háromszor nagyobb valószínűséggel használják példamondatban, mint egy nőt. Szórakozásunk ezt mondja: A 2007 tanulmány A több mint 25 000 tévés szereplőből kiderült, hogy a nem emberi karaktereknek csak 13%-a volt nő (és nagyon-nagyon kevés nem bináris). Hírmédiánk ezt mutatja nekünk: A Global Media Monitoring Project megtalálta a 2015-ös jelentés „A nők mindössze 24%-át teszik ki azoknak, akiket hallottak, olvastak vagy láttak az újságban, televízióban és rádióban, pontosan úgy, mint 2010-ben.”

Történelmileg a nőket kisebbik nemnek tekintették, és a társadalom csak most kezdi lebontani azokat az elnyomó rendszereket, amelyek leigázva tartották őket. Caroline Criado Perez feminista író „Láthatatlan nők: Adatelfogultság a férfiaknak tervezett világban” című könyvének előszavában néhány szóban összefoglalja a nemek közötti különbségeket: „A fehérség és a férfiasság éppen azért hallgat, mert nem kell hangoskodni.”

Olyan térbe lépünk, ahol a társadalom kezdi felismerni több mint két nem létezését – egy olyan spektrumot, amely magában foglalja a transznemű férfiakat és nőket, a nem bináris, gender-queer és interszexuális személyeket. És bár a nőket egyre inkább felismerik az adatelemzés során, más nemeket nem. Adatainknak több nem létezését kell tükrözniük. Ellenkező esetben tovább szorítja ki az amúgy is marginalizált és alulreprezentált közösséget.

Ez nem könnyű mutatvány. Nem egyik napról a másikra fog megtörténni. Az információgyűjtés történeti rendszerei kizárják a nem férfi/nőként definiált nemeket, beleértve a modern adatok talán legbefolyásosabb összeállítását: a népszámlálási adatokat.

Az Népszámlálási Iroda adatokat gyűjtött a polgárokról gyakorlatilag az Egyesült Államok megalapítása óta , de még mindig nem tartalmaz még egy „egyéb” lehetőséget sem a nemhez. Ez nem csak megerősíti a bináris struktúrát, hanem azzá is nehéz a nem bináris egyének számára befejezni – ez egyben hihetetlenül megnehezíti a nem bináris személyeket tartalmazó adatok megtalálását még azon szervezetek vagy médiák számára is, amelyek be kívánják foglalni ezeket az adatokat.

Tehát hogyan dolgozunk mi, újságírók, adatszerkesztők és tervezők az adatgyűjtési rendszer javításán, különösen akkor, ha oly sok tényező ellenünk van?

Íme néhány lépés, amelyet megfontolhat.

Kontextualizálja adatait.

Ha a használt adatok egy férfi/nő bináris köré épülnek fel, az rendben van. Nehéz megbízható, nem bináris nemi adatokat találni egy olyan társadalomban, amely történelmileg a gender bináris köré épült. Nem tehetjük varázsütésre a régi adatokat befogadóbbá. De ha ezeket az adatokat használja, ügyeljen arra, hogy ismerje el, hogy kizár egy adott embercsoportot. A probléma nyomtatásban történő felismerése egy olyan lépés, amely közelebb visz a megoldások megvalósításához.

Mutassa be az összes adatot, függetlenül attól, hogy milyen kicsi a margó.

Néha a tervezők számára nehézséget okozhat a kisebb adatarányt tartalmazó vizualizációk felépítése. Mivel azok a személyek, akik nem azonosítják magukat férfinak/nőnek, kisebb százalékot tesznek ki azoknak, akik ezt teszik, néha nehéz lehet ezeket az adatokat olvashatóan, tetszetős módon bemutatni. De nem szabad megválogatnunk, hogy mit jelenítsünk meg a vizuális esztétikai szempontok miatt – minden olyan adatszektort figyelembe kell venni, amely a különböző nemeket felismeri, függetlenül attól, hogy milyen kicsi a százalékuk.

Válasszon nem korlátozó vizualizációs eszközöket az adatok megjelenítéséhez.

Az olyan eszközök, mint az oszlopdiagramok vagy a kördiagramok, könnyen megjeleníthetők, de néha korlátozhatják a kisebb vagy nem bináris adatok megjelenítését. Az általam elemzett adatvizualizációk közül több, amelyek a nemet binárisan mutatták be, halmozott oszlopdiagramot vagy kördiagramot használtak. Ezekben az eszközökben nehezebb lehet kisebb adatmargót megjeleníteni. Szóval légy kreatív. Próbáljon meg egy buborékdiagramot vagy egy fatérképet vagy egy olyan vizualizációs eszközt, amely lehetővé teszi a kisebb margók megfelelő arányú megjelenítését. Fontolja meg az interaktív vizualizációk felé való elmozdulást, amelyek amellett, hogy divatosak és tetszetősek, nagyszerű eszközt jelentenek nagy mennyiségű adat megjelenítésére, miközben felkeltik a közönség érdeklődését, és tartózkodjanak attól, hogy a nemek szerinti színeket az adatok megjelenítéséhez használjon (pl. kéket a férfiaknak, rózsaszínt a nőknek). . Bár könnyen alapértelmezés lehet, ez csak tovább erősíti a bináris gondolkodásmódot.

Fontolja meg saját felmérések készítését, hogy átfogóbb adatokat gyűjtsön.

Néha a befogadó adatok bemutatásának legnagyobb akadálya a befogadó adatok megtalálása. A megjeleníteni kívánt adatok körétől és típusától függően fontolja meg saját felmérések készítését. Ez A Wall Street Journal cikke például bináris adatokat mutat, de tartalmaz egy saját szavazást, amely lehetőséget ad az „egyéb” kiválasztására a nemhez. Az itteni tervezők jó munkát végeznek a rendelkezésükre álló adatok bemutatásával, és saját közvélemény-kutatásuk bevonása arra utal, hogy igyekeznek átfogóbb adatokat mutatni.

Tedd befogadóbbá női részlegedet.

Az általam elemzett cikkek közül több az újságok női rovataiból származott, különösen a Times. „Az ő szavaival” szakasz. Az itt végzett összes adatelemzés azonban továbbra is binárisként mutatta be a nemet. Ezt kissé meglepőnek és őszintén kiábrándítónak találtam. A modern női szekciók a gondolatok befogadó és progresszív gyűjteménye, nem pedig egy heterogén cisz-nők archívum. Bővítse női rovatait, hogy több transznemű nőket, nőies, nem bináris embereket stb.

A pontos adatok bemutatása alapvető újságírói felelősség. Mindenre kiterjedő kontra hagyományos megközelítésre kell törekednünk.

A nemek társadalmi konnotációi megváltoznak, és előfordulhat, hogy az ember nem határozza meg többé a nemi identitást. Fontos, hogy a modern újságírás ezt tükrözze.

Ha elkezdünk egy olyan rendszert megvalósítani, amelyben nem kivétel, hanem norma, hogy nem bináris nemi identitásokat is beépítsünk adatstruktúráinkba, az jelentősen megváltoztathatja az emberek gondolkodásmódját a nemekkel kapcsolatosan. A média a változás előidézője; felelős a megfelelő kérdések megfogalmazásáért, hogy jobb válaszokat kapjon.

El kell kezdenünk minden identitást bevonni újságírásunkba, különösen azokat, akik évszázadok óta alulreprezentáltak és marginalizáltak.

A narratívák – beleértve a hírekben megjelenteket is – alakítják az emberi állapotról alkotott felfogásunkat, például a különböző nemi identitások kifejezésének és megértésének módját. Modern újságíróként hozzá kell járulnunk, hogy empatikus, sokrétű és befogadó narratívákat alkossunk – és kezdhetjük a nemi narratíva átstrukturálásával.