Reimagining Open Data during Disaster Response: Applying a Feminist Lens to Three Open Data Projects in Post-Earthquake Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Open Data has become a prominent ideal in humanitarian information work and is increasingly promoted for crisis situations to increase effectiveness, accountability, and empower citizens. However, like all socio-technical systems, open data platforms for disasters make implicit and explicit assumptions about data, data users, disasters, and the context of use. In this paper, we turn to feminist theory to examine three open data projects rolled out in the aftermath of the 2015 earthquake in Nepal. We used the seven principles of Data Feminism introduced by D'Ignazio and Klein to design an evaluative framework for the three projects. We use this framework to highlight and link the socio-political nature of both disasters and open data platforms. In our results, we highlight significant gaps in how these projects made labor (in)visible, engaged with affective aspects of disaster, addressed context, and challenged power. We argue that these gaps are reflective of dominant practices in open data for disasters and serve as opportunities for designers and crisis informatics researchers to reimagine the potential of such projects. We propose four ways of doing so based on feminist principles and values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,043 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».