論文の概要: Narratives and Counternarratives on Data Sharing in Africa
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01168v1
- Date: Mon, 1 Mar 2021 18:07:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-09 14:24:49.709579
- Title: Narratives and Counternarratives on Data Sharing in Africa
- Title（参考訳）: アフリカにおけるデータ共有の物語と対策
- Authors: Rediet Abebe, Kehinde Aruleba, Abeba Birhane, Sara Kingsley, George
Obaido, Sekou L. Remy, Swathi Sadagopan
- Abstract要約: データ共有は、アフリカにおける貧困、不平等、デリバティブ効果を緩和するための研究と政策設計を支援することができる。
データ共有は、アフリカにおける貧困、不平等、デリバティブ効果を緩和するために研究と政策設計を支援することができると多くの人が主張している。
これらの視点は、しばしば、大陸における教育、訓練、技術資源の欠如に焦点を絞った、赤字の物語をしばしば採用している。
これらの物語はアフリカのデータ共有環境の複雑さを邪魔し、歪めていると我々は主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.334357692599945
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As machine learning and data science applications grow ever more prevalent,
there is an increased focus on data sharing and open data initiatives,
particularly in the context of the African continent. Many argue that data
sharing can support research and policy design to alleviate poverty,
inequality, and derivative effects in Africa. Despite the fact that the
datasets in question are often extracted from African communities,
conversations around the challenges of accessing and sharing African data are
too often driven by nonAfrican stakeholders. These perspectives frequently
employ a deficit narratives, often focusing on lack of education, training, and
technological resources in the continent as the leading causes of friction in
the data ecosystem. We argue that these narratives obfuscate and distort the
full complexity of the African data sharing landscape. In particular, we use
storytelling via fictional personas built from a series of interviews with
African data experts to complicate dominant narratives and to provide
counternarratives. Coupling these personas with research on data practices
within the continent, we identify recurring barriers to data sharing as well as
inequities in the distribution of data sharing benefits. In particular, we
discuss issues arising from power imbalances resulting from the legacies of
colonialism, ethno-centrism, and slavery, disinvestment in building trust, lack
of acknowledgement of historical and present-day extractive practices, and
Western-centric policies that are ill-suited to the African context. After
outlining these problems, we discuss avenues for addressing them when sharing
data generated in the continent.
- Abstract（参考訳）: 機械学習とデータサイエンスのアプリケーションがますます普及するにつれ、特にアフリカ大陸の文脈では、データ共有とオープンデータイニシアチブに焦点が当てられるようになっている。
多くの人は、データ共有はアフリカの貧困、不平等、デリバティブ効果を軽減するための研究と政策設計を支援することができると主張している。
問題のデータセットはアフリカのコミュニティから抽出されることが多いが、アフリカのデータにアクセスし共有することの難しさに関する議論は、非アフリカ人の利害関係者によって引き起こされることが多い。
これらの視点は、しばしば、データエコシステムにおける摩擦の主因として、大陸における教育、訓練、技術資源の欠如に重点を置いている。
これらの物語はアフリカのデータ共有環境の複雑さを邪魔し歪めていると我々は主張する。
特に、アフリカのデータ専門家との一連のインタビューから構築された架空の人物によるストーリーテリングを用いて、支配的な物語を複雑にし、反ナラティブを提供する。
これらのペルソナを大陸内のデータプラクティスの研究と組み合わせることで、データ共有のメリットの分散における不適切なだけでなく、データ共有に対する繰り返し発生する障壁を特定します。
特に、植民地主義、民族中心主義、奴隷制の正当性から生じる権力不均衡、信頼構築への不信感、歴史的・現代の抽出慣行の認識の欠如、アフリカの文脈に不適な西洋中心の政策について議論する。
これらの問題を概説した後、大陸で生成されたデータを共有する際に対処するための道筋について論じる。
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