論文の概要: Towards decolonising computational sciences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14258v1
- Date: Tue, 29 Sep 2020 18:48:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-30 16:11:23.272273
- Title: Towards decolonising computational sciences
- Title（参考訳）: 計算科学のデコロン化に向けて
- Authors: Abeba Birhane, Olivia Guest
- Abstract要約: この闘争は2つの基本的なステップを必要としていると考えています。
フィールドの歴史と遺産に 不満を抱くことは 過去の過ちを 避ける鍵を握る
私たちは、これらの分野が、彼らの停滞したセクシスト、人種差別主義者の過去から離れて行くことを望んでいます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This article sets out our perspective on how to begin the journey of
decolonising computational fields, such as data and cognitive sciences. We see
this struggle as requiring two basic steps: a) realisation that the present-day
system has inherited, and still enacts, hostile, conservative, and oppressive
behaviours and principles towards women of colour (WoC); and b) rejection of
the idea that centering individual people is a solution to system-level
problems. The longer we ignore these two steps, the more "our" academic system
maintains its toxic structure, excludes, and harms Black women and other
minoritised groups. This also keeps the door open to discredited pseudoscience,
like eugenics and physiognomy. We propose that grappling with our fields'
histories and heritage holds the key to avoiding mistakes of the past. For
example, initiatives such as "diversity boards" can still be harmful because
they superficially appear reformatory but nonetheless center whiteness and
maintain the status quo. Building on the shoulders of many WoC's work, who have
been paving the way, we hope to advance the dialogue required to build both a
grass-roots and a top-down re-imagining of computational sciences -- including
but not limited to psychology, neuroscience, cognitive science, computer
science, data science, statistics, machine learning, and artificial
intelligence. We aspire for these fields to progress away from their stagnant,
sexist, and racist shared past into carving and maintaining an ecosystem where
both a diverse demographics of researchers and scientific ideas that critically
challenge the status quo are welcomed.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,データや認知科学といった計算分野のデコロン化の道程について述べる。
この闘いには2つの基本的なステップが必要です
a) 現在の制度が継承し、なおも、女性色(WoC)に対する、敵対的、保守的、抑圧的な行動及び原則を継承し、継続することの実現
b) 個人中心がシステムレベルの問題に対する解決策であるという考えを拒絶すること。
この2つのステップを無視するほど、より「我々の」学術システムは有害な構造を維持し、排除し、黒人女性や他のマイノリティ集団を傷つける。
これはまた、優生学や生理学など、信用できない疑似科学への扉を開いている。
我々は,過去の過ちを避けるための鍵をフィールドの歴史と遺産に託すことを提案する。
例えば、「多様性ボード」のようなイニシアチブは、表面的には改革的に見えるが、それでも中心的な白さを持ち、現状を維持するため、依然として有害である。
私たちは、科学、神経科学、認知科学、コンピュータサイエンス、データサイエンス、統計学、機械学習、人工知能など、科学の分野に限らず、草の根と最上位のイメージの両方を構築するために必要な対話を進めたいと考えています。
私たちは、これらの分野が停滞し、性差別的で人種差別主義者が共有した過去から離れて、多様な研究者の集団と、現状に批判的に挑戦する科学的アイデアの両方が歓迎されるエコシステムの彫刻と維持に進むことを望んでいる。
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