Datavisualisoinnissa on aika ottaa enemmän sukupuolitietoa

Opiskelijana analysoin sukupuolidatan visualisointeja, jotka esittivät sukupuolidataa suurilta mediayhtiöiltä. Tässä on mitä opin.

Kuvitus Alison Booth

Datan visualisoinnista on tulossa yhä suositumpi uutismediassa päivä päivältä. Etenkin COVID-19-aikakaudella käytämme runsaasti kaavioita, karttoja ja kaavioita, ja toimittajat käyttävät nyt dataa pohjana analysoidakseen ja visualisoidakseen suurempia trendejä ja ilmiöitä, jotka vaikuttavat yhteiskuntaan maailmanlaajuisesti.

Mutta tiedot voivat joskus pettää. Ihmiset pitävät dataa objektiivisempana kuin muut tiedot, mutta tämä ei välttämättä pidä paikkaansa. Tiedot riippuvat tiedonkeruusta, kyselyjen keräämisestä, tietyistä kysymyksistä, jotka etsivät tiettyjä vastauksia. Ihmiset luottavat tietoihin, koska se yleensä nähdään konkreettisena tosiasiana – mutta kun oikeita kysymyksiä ei kysytä, harhaanjohtavien tietojen näyttäminen marginalisoi kokonaisen ihmisryhmän.

Sukupuolitietoja näyttävät visualisoinnit ovat vuosikymmenten ajan edistäneet binaarista ajattelutapaa, joka syrjäyttää ja sulkee pois ne, jotka eivät tunnista itseään miehiksi tai naisiksi. Ei-binaariset sukupuolen käsitteet hyväksytään yhä enemmän, ja ero määrätyn sukupuolen ja sukupuolen välillä on vihdoin tunnustettu yhteiskunnallisessa mittakaavassa.

Tietojemme pitäisi heijastaa tätä.

Analysoin 40 julkaisemaa artikkelia New York Times ja Wall Street Journal vuonna 2020, joka sisälsi dataanalyysejä tai visualisointeja sukupuoleen perustuvista tiedoista. Näistä vain viisi – eli 12,5 % – sisälsi termejä tai tiettyjä tietoja, jotka käsittivät ihmisiä, jotka eivät tunnistaneet itseään naiseksi tai mieheksi. Vain lisätutkimukset kertovat, mutta epäilen, että tulokset olisivat samanlaisia.

Tarinat, jotka tunnustivat ei-binaarisen identiteetin, keskittyivät tyypillisesti LGBTQ+ -yhteisöön ja olivat johdonmukaisesti profiilikeskeisiä, tyylikkäitä kappaleita, kuten tämä New York Timesin kappale joka sukeltaa sukupuolen haitoihin paljastaa puolueet (ja on lueteltu Timesin tyyli-osiossa). Data, joka keskittyi vuoden 2020 vaaleihin tai COVID-19:ään, mutta joka muodosti 43 prosenttia analysoiduista artikkeleista ja suuri osa tämän vuoden uutisista, osoitti aina sukupuolen binäärinä, kuten tämä Wall Street Journalin visualisointi joka analysoi vuoden 2020 vaalien tuloksia.

Tällainen laiminlyönti ei ole uutta. Pohjimmiltaan tiedon käyttäminen välineenä tiedon esittämiseen on virheellinen käytäntö. Tiedot ovat aina olleet puolueellisia siihen, mitä yhteiskunta on historiallisesti määritellyt normiksi: cisgender, valkoinen mies.

Se on tapahtunut naisille vuosisatojen ajan. Käännetty opinnot Saksasta, Yhdysvalloista, Australiasta ja Espanjasta peräisin olevista kieli- ja kielioppikirjoista havaittiin, että miehiä käytettiin kolme kertaa todennäköisemmin esimerkkilauseessa kuin naisia. Viihteemme kertoo meille tämän: A 2007 opiskella Yli 25 000 tv-hahmosta havaitsi, että vain 13 % ei-inhimillisistä hahmoista oli naisia ​​(ja hyvin harvat eivät olleet binaarisia). Uutismediamme näyttää meille tämän: Global Media Monitoring Project löytyy sen 2015 raportti että 'naiset muodostavat vain 24 prosenttia ihmisistä, jotka ovat kuulleet, lukeneet tai nähneet sanomalehdissä, televisiossa ja radiossa, aivan kuten he tekivät vuonna 2010.'

Naisia ​​on historiallisesti pidetty pienempänä sukupuolena, ja yhteiskunta on vasta nyt purkamassa niitä sortojärjestelmiä, jotka ovat pitäneet heidät alisteina. Feministinen kirjailija Caroline Criado Perez tiivistää kirjansa 'Invisible Women: Data Bias in a World Designed for Men' esipuheessa sukupuolten välisen eron muutamalla sanalla: 'Valkoisuus ja miehyys ovat hiljaa juuri siksi, ettei heidän tarvitse olla äänekäs.'

Olemme astumassa tilaan, jossa yhteiskunta alkaa tunnustaa useamman kuin kahden sukupuolen olemassaolon – kirjon, joka sisältää transsukupuolisia miehiä ja naisia, ei-binaarisia, gender-queer- ja intersukupuolisia henkilöitä. Ja vaikka naiset tunnistetaan yhä enemmän data-analyysissä, muut sukupuolet eivät. Tietojemme on alettava heijastaa useiden sukupuolten olemassaoloa. Muuten se syrjäyttää entisestään jo ennestään syrjäytyneen ja aliedustetun yhteisön.

Tämä ei ole helppo suoritus. Se ei tapahdu yhdessä yössä. Historialliset tiedonkeruujärjestelmät sulkevat pois sukupuolet, joita ei ole määritelty miehiksi/naisiksi, mukaan lukien ehkä vaikutusvaltaisin nykyaikaisen tiedon kokoelma: väestönlaskentatiedot.

The Census Bureau on kerännyt tietoja kansalaisista käytännössä siitä lähtien, kun Yhdysvallat perustettiin , mutta silti ei sisälly edes 'muuta' vaihtoehtoa sukupuoleen. Tämä ei vain vahvista binaarirakennetta ja tekee siitä vaikeaa ei-binaarisille yksilöille täydentää – se tekee myös ei-binaarisia henkilöitä sisältävien tietojen löytämisestä uskomattoman vaikeaa, jopa organisaatioille tai tiedotusvälineille, jotka haluavat sisällyttää kyseiset tiedot.

Joten, miten me toimittajina, tietojen toimittajina ja suunnittelijoina pyrimme parantamaan tätä tiedonkeruujärjestelmää, etenkin kun niin monet tekijät ovat meitä vastaan?

Tässä on joitain vaiheita, joita voit harkita.

Kontekstualisoi tietosi.

Jos käyttämäsi tiedot rakentuvat miehen/naisen binaarin ympärille, se on OK. On vaikea löytää luotettavaa ei-binaarista sukupuolitietoa yhteiskunnassa, joka on historiallisesti rakentunut sukupuolen binaarin ympärille. Emme voi taianomaisesti tehdä vanhasta datasta kattavampaa. Mutta jos käytät näitä tietoja, huomaa, että se sulkee pois tietyn ihmisryhmän. Ongelman tunnistaminen painettuna on askel, joka vie meidät lähemmäksi ratkaisujen toteuttamista.

Esitä kaikki tiedot riippumatta siitä, kuinka pienet marginaalit ovat.

Joskus suunnittelijoiden voi olla vaikeaa jäsentää visualisointeja, jotka sisältävät pienempiä datasuhteita. Koska henkilöitä, jotka eivät tunnista itseään miehiksi tai naisiksi, on pienempi prosentti niistä, jotka tunnistavat itsensä, voi joskus olla vaikeaa esittää tietoja luettavalla ja visuaalisesti houkuttelevalla tavalla. Mutta meidän ei pitäisi poimia ja valita näytettävää visuaalista estetiikkaa – sisällytä kaikki tietosektorit, jotka tunnistavat eri sukupuolet, riippumatta siitä, kuinka pieni prosenttiosuus on.

Valitse rajoittamattomat visualisointityökalut tietojen näyttämiseen.

Pylväskaaviot tai ympyräkaaviot ovat helppoja visualisointivaihtoehtoja, mutta ne voivat joskus rajoittaa pienempien tai ei-binääristen tietojen näyttämistä. Useissa analysoimissani datavisualisoinneissa, jotka osoittivat sukupuolen binäärinä, käytettiin pinottua pylväsdiagrammia tai ympyräkaaviota. Pienempien datamarginaalien näyttäminen näissä työkaluissa voi olla vaikeampaa. Ole siis luova. Kokeile käyttää kuplakaaviota tai puukarttaa tai visualisointityökalua, joka mahdollistaa pienempien marginaalien näyttämisen asianmukaisissa suhteissa. Harkitse siirtymistä kohti interaktiivisia visualisointeja, jotka ovat trendikkäiden ja visuaalisesti houkuttelevien lisäksi loistava työkalu suurten tietomäärien näyttämiseen pitäen samalla yleisön kiinnostuneena. Älä myöskään käytä sukupuolivärejä tietojen esittämiseen (esim. sininen miehille, pinkki naisille). . Vaikka se voi olla helppo normi oletuksena, se vain vahvistaa entisestään binaarista ajattelutapaa.

Harkitse omien kyselyjen tekemistä saadaksesi kattavampia tietoja.

Joskus suurin este osallistavan datan esittämisessä on kattavan datan löytäminen. Harkitse omien kyselyjen tekemistä riippuen näytettävän datan valikoimasta ja tyypistä. Tämä Wall Street Journalin artikkeli esimerkiksi näyttää binääridataa, mutta sisältää oman kyselyn, joka antaa mahdollisuuden valita 'muu' sukupuoleksi. Suunnittelijat tekevät hyvää työtä näyttääkseen heille saatavilla olevat tiedot, ja heidän oman kyselynsä mukaan ottaminen viittaa siihen, että he pyrkivät näyttämään kattavampia tietoja.

Tee naisten osastostasi osallistavampi.

Analysoimistani artikkeleista useat olivat peräisin lehtien naisten osastoilta, erityisesti Timesilta. 'Hänen sanoin' -osio. Kaikki täällä tehdyt data-analyysit esittivät kuitenkin sukupuolen binäärinä. Minusta tämä oli hieman yllättävää ja suoraan sanottuna pettymys. Nykyaikaisten naisten osastojen on tarkoitus olla kattava ja edistyksellinen ajatuskokoelma, ei heterogeeninen cis-naisten arkisto. Laajenna naisten osiot sisältämään enemmän transsukupuolisia naisia, naisellisia ei-binaarisia ihmisiä jne.

Tarkkojen tietojen esittäminen on journalistinen perusvastuu. Meidän pitäisi pyrkiä kaikenkattavaan vs. perinteiseen lähestymistapaan.

Sukupuolen yhteiskunnalliset konnotaatiot ovat muuttumassa, eikä henkilön määrätty sukupuoli välttämättä enää määrittele hänen sukupuoli-identiteettiään. On tärkeää, että nykyaikainen journalismi heijastelee tätä.

Jos alamme toteuttaa järjestelmää, jossa ei ole poikkeus vaan normi sisällyttää ei-binaariset sukupuoli-identiteetit tietorakenteihimme, se voi muuttaa huomattavasti ihmisten ajattelua sukupuolesta kokonaisuutena. Media on muutoksen käynnistäjä; se vastaa oikeiden kysymysten muotoilusta saadakseen parempia vastauksia.

Meidän on alettava sisällyttää journalismiin kaikki identiteetit, erityisesti ne, jotka ovat olleet aliedustettuina ja syrjäytyneitä vuosisatojen ajan.

Narratiivit – mukaan lukien uutisissa luodut – muokkaavat ymmärrystämme ihmisen tilasta, kuten tapamme ilmaista ja ymmärtää erilaisia ​​sukupuoli-identiteettejä. Nykyaikana toimittajina meidän on autettava luomaan tarinoita, jotka ovat empaattisia, monipuolisia ja osallistavia – ja voimme aloittaa sukupuolinarratiivin uudelleenjärjestelyllä.