Ethical Considerations of Including Personal Demographic Information in Open Knowledge Platforms
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, galleries, libraries, archives, and museums (GLAMs) have sought to leverage open knowledge platforms such as Wikidata to highlight or provide more visibility for traditionally marginalized groups and their work, collections, or contributions. Efforts like Art + Feminism, local edit-a-thons, and, more recently, GLAM institution-led projects have promoted open knowledge initiatives to a broader audience of participants. One such open knowledge project, the Program for Cooperative Cataloging (PCC) Wikidata Pilot, has brought together over seventy GLAM organizations to contribute linked open data for individuals associated with their institutions, collections, or archives. However, these projects have brought up ethical concerns around including potentially sensitive personal demographic information, such as gender identity, sexual orientation, race, and ethnicity, in entries in an open knowledge base about living persons. GLAM institutions are thus in a position of balancing open access with ethical cataloging, which should include adhering to the personal preferences of the individuals whose data is being shared. People working in libraries and archives have been increasingly focusing their energies on issues of diversity, equity, and inclusion in their descriptive practices, including remediating legacy data and addressing biased language. Moving this work into a more public sphere and scaling up in volume creates potential risks to the individuals being described. While adding demographic information on living people to open knowledge bases has the potential to enhance, highlight, and celebrate diversity, it could also potentially be used to the detriment of the subjects through surveillance and targeting activities. In this article we seek to investigate the changing role of metadata and open knowledge in addressing, or not addressing, issues of under- and misrepresentation, especially as they pertain to gender identity as described in the sex or gender property in Wikidata. We report findings from a survey investigating how organizations participating in open knowledge projects are addressing ethical concerns around including personal demographic information as part of their projects, including what, if any, policies they have implemented and what implications these activities may have for the living people being described.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».