![[Ulasan] Data Feminism (Catherine D'Ignazio) Ringkasan.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2543419/c1a-085k3-6z0or3n6b3zm-kfobc8.jpg)
Show Notes
Data Feminism (Catherine D'Ignazio)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/026254718X?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Feminism-Catherine-D%26%23039%3BIgnazio.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-feminism/id1641639338?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Feminism+Catherine+D+039+Ignazio+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Data-Feminism-Catherine-D%27Ignazio.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Data-Feminism-Catherine-D%27Ignazio.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Data-Feminism-Catherine-D%27Ignazio.html
- Baca selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/026254718X/
#feminismeinterseksional #kekuasaandata #ketiadaandata #visualisasidatakontekstual #kerjadatayangtakterlihat #DataFeminism
Data Feminism adalah buku nonfiksi tentang etika data, visualisasi, dan ketimpangan sosial, ditulis oleh Catherine D Ignazio dan Lauren Klein. Buku ini berangkat dari gagasan sederhana tetapi konsekuensial, yaitu data tidak pernah sepenuhnya netral. Data dibuat, dikumpulkan, dibersihkan, dianalisis, dan ditampilkan oleh institusi serta orang yang memiliki sudut pandang, sumber daya, dan kekuasaan yang berbeda. Karena itu, kesalahan dalam data bukan hanya soal teknis, melainkan juga dapat menentukan kelompok mana yang terlihat, dipercaya, dilayani, atau justru diabaikan. Dengan memakai feminisme interseksional sebagai kerangka, penulis mengajak pembaca menilai hubungan antara data dan kekuasaan secara lebih kritis. Fokusnya bukan sekadar menambah perempuan ke dalam dunia data, melainkan mengubah kebiasaan yang membuat ketidakadilan menjadi tampak wajar. Buku ini memadukan sejarah, kritik terhadap praktik data, dan prinsip kerja yang dapat dipakai untuk membuat riset serta komunikasi data yang lebih bertanggung jawab.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/026254718X?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Feminism-Catherine-D%26%23039%3BIgnazio.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-feminism/id1641639338?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Feminism+Catherine+D+039+Ignazio+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Data-Feminism-Catherine-D%27Ignazio.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Data-Feminism-Catherine-D%27Ignazio.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Data-Feminism-Catherine-D%27Ignazio.html
- Baca selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/026254718X/
#feminismeinterseksional #kekuasaandata #ketiadaandata #visualisasidatakontekstual #kerjadatayangtakterlihat #DataFeminism
Data Feminism adalah buku nonfiksi tentang etika data, visualisasi, dan ketimpangan sosial, ditulis oleh Catherine D Ignazio dan Lauren Klein. Buku ini berangkat dari gagasan sederhana tetapi konsekuensial, yaitu data tidak pernah sepenuhnya netral. Data dibuat, dikumpulkan, dibersihkan, dianalisis, dan ditampilkan oleh institusi serta orang yang memiliki sudut pandang, sumber daya, dan kekuasaan yang berbeda. Karena itu, kesalahan dalam data bukan hanya soal teknis, melainkan juga dapat menentukan kelompok mana yang terlihat, dipercaya, dilayani, atau justru diabaikan. Dengan memakai feminisme interseksional sebagai kerangka, penulis mengajak pembaca menilai hubungan antara data dan kekuasaan secara lebih kritis. Fokusnya bukan sekadar menambah perempuan ke dalam dunia data, melainkan mengubah kebiasaan yang membuat ketidakadilan menjadi tampak wajar. Buku ini memadukan sejarah, kritik terhadap praktik data, dan prinsip kerja yang dapat dipakai untuk membuat riset serta komunikasi data yang lebih bertanggung jawab.
