211service.com
Kā tehnoloģiju daudzveidības izaicinājumu risināšana var veicināt inovācijas
Datorzinātniece Nikija Vašingtona lielu daļu sava laika pavada, runājot ar baltajiem un Āzijas vīriešiem par to, kā viņu identitāte ietekmē viņu darbu.
2021. gada 27. oktobris
Pieklājības foto
Nikiju Vašingtonu varētu sajaukt ar sociālo zinātnieci. Vašingtona jau sen ir apgalvojusi, ka tādiem datorzinātniekiem kā viņa vajadzētu labāk saprast, kā viņu pašu identitāte ietekmē viņu darbu. Viņa pievienojās Djūka universitātei 2020. gada jūnijā un uzsāka revolucionāru kursu, kurā tiek analizēts, kā rase, dzimums un klase ietekmē tehnoloģiju attīstību.
Mēs runājām par skaitļošanas problēmām saistībā ar daudzveidību, vienlīdzību un iekļaušanu (DEI) un par to, kā viņa atrada savu ceļu šajā jomā. Šī intervija skaidrības labad ir saīsināta un viegli rediģēta.
Šis stāsts bija daļa no mūsu 2021. gada novembra numura
- Skatiet pārējo izdevuma daļu
- Abonēt
J: Djūka datorzinātņu nodaļas studenti pārsvarā ir baltie vai aziāti. Kas lika jums izlemt savā kursā apspriest rasi, dzimumu un klasi?
A: Labi apzinoties tehnoloģiju daudzveidības trūkumu, es vienmēr strādāju pie tā, lai vairāk melnādaino un brūno studentu agrīni sāktu nodarboties ar skaitļošanu. Pēc kāda laika es sapratu, ka tam vairs nav jēgas, jo viņi nepaliks, ja piedzīvos rasismu. Mums ir jāmaina domāšana par darbaspēku, kurā pārsvarā ir baltie, aziāti un vīrieši, un jāliek viņiem saprast, ka jaunas perspektīvas rada vairāk inovāciju.
J: Jūs sakāt, ka datorzinātnei ir vajadzīga lielāka sociālo zinātņu deva. Kāpēc?
A: Tehnoloģiju problēmas nesākas ar tehnoloģijām; tie sākas ar vidi, kurā cilvēki mācās un strādā. Dažas disciplīnas, piemēram, veselības aprūpe, māca kultūras kompetenci, jo tās strādā ar klientiem un pacientiem ar dažādu pieredzi un identitāti. Kāpēc mēs to nedarām skaitļošanas jomā, ja mūsu izstrādātā tehnoloģija ietekmē vienus un tos pašus cilvēkus vienlīdz kaitīgi?
J: Kāpēc dažādības centieni nav bijuši veiksmīgāki?
Saistīts stāsts
Kā mūsu dati kodē sistemātisku rasismu Tehnologiem ir jāuzņemas atbildība par toksiskajām ideoloģijām, kuras atspoguļo mūsu datu kopas un algoritmi.A: Jo viņi koncentrējas uz skaita un pārstāvības palielināšanu. Bet, ja jums ir vairāk minoritāšu cilvēku, ko tad? Ja neesat mainījis vidi, jūs tos pazaudēsit tikpat ātri, kā tos iegūsit.
No koledžas līdz rūpniecībai visi centieni ir vērsti uz to cilvēku deficītu, kuriem ir visvairāk marginalizēta vai mazākumtautību identitāte. Tie nav problēma; jautājums ir par visiem, kas viņus marginalizē.
J: Ko var darīt pie varas esošie?
A: Cilvēkiem, kas atrodas varas pozīcijās, ir jāatzīst, ka viņi par šīm lietām nav vislabāk zinoši. Tātad, pirmkārt un galvenokārt, klausieties melnādainās sievietes! Melnās sievietes mums tik daudzos līmeņos ir stāstījušas par problēmām. Otrkārt, ļaujiet sev justies tik neērti, cik vien iespējams, un sēdēt ar šo diskomfortu, kas nozīmē nemācīšanos un vietas atļaušanu.
J: Kā māte, kas bija datorzinātniece, ietekmēja jūsu karjeras lēmumus?
A: Kad mamma 1973. gadā absolvēja koledžu, viņa tika atstumta, ignorēta un viņai nācās saskarties ar problemātiskiem vadītājiem. Viņai bija arī neliela draugu grupa, kas absolvēja Melnās koledžas un tajā pašā laikā sāka strādāt IBM. Tātad, kad cilvēki runā par to, cik svarīga ir reprezentācija, man tas patiešām patika. Man bija normāli redzēt programmētājus, inženierus un vadītājus, kas līdzinājās man.