Data Feminism Network Podcast
Inactif (dernier épisode > 6 mois), fréquence irrégulier, 19 épisodes, durée idéale (30 min).
🎧 Dernier épisode
DFN Book Club - Race After Technology
✒ Notre avis
Un podcast universitaire qui interroge la place du genre et des données dans la production du savoir scientifique.
Pourquoi l'écouter
Le Data Feminism Network Podcast s'attaque à une question rarement posée dans le monde académique : qui produit les données, qui en est exclu, et quelles inégalités les algorithmes reproduisent ? Porté par un réseau de chercheuses, ce podcast fait le lien entre sciences des données, études de genre et critique sociale. C'est une production académique anglophone, donc réservée à un public à l'aise avec cette langue et avec un niveau de réflexion théorique soutenu. Avec 19 épisodes publiés jusqu'en mars 2023, la série est complète en l'état. Elle reste une référence utile pour comprendre comment les biais de genre traversent les outils numériques et les bases de données. Une ressource sérieuse pour qui veut aller au-delà des discours de surface sur l'IA et l'équité.
Comment c'est fait
Format académique avec des entretiens de chercheurs et des discussions thématiques en anglais. Les épisodes sont denses, construits autour d'argumentaires rigoureux. Le rythme est mesuré, adapté à une écoute attentive. La production est sobre, clairement orientée contenu plutôt que divertissement.
De quoi ça parle
Les thèmes centraux : biais algorithmiques et discriminations de genre, collecte et représentation des données, intersectionnalité dans les sciences numériques, militantisme par les données. Exemples d'épisodes : analyse des biais dans les systèmes de reconnaissance faciale, représentation des femmes dans les jeux de données scientifiques.
Pour qui
Pour les chercheurs, étudiants en sciences sociales ou en data science, et les professionnels du numérique sensibles aux questions d'équité. Nécessite une bonne maîtrise de l'anglais et un intérêt pour les approches critiques des technologies.
Par où commencer ?
Commencez par le premier épisode pour découvrir le ton et le format.
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