Design racista? como pensar produtos e experiências inclusivas
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Slides utilizados no encontro de março de 2018 do Conecta UFPE Recife. Apresentado por Gabriel Barreto e Jessica Kianne. Tecnologias podem ser racistas? Produtos podem ser racistas? Design pode ser racista? Produtos que excluem pessoas aparecem com bastante frequência no mercado. É o caso da Mi Band 2 da Xiaomi e da primeira versão do Kinect da microsoft, que não funcionavam bem quando se trata da pele negra. Algo semelhante também acontece com algumas tecnologias que tomam decisões com enviesamento racial e outras que causam situações constrangedoras para seus usuários. O sistema de ads do google, por exemplo, mostrava mais ads para checagem de ficha criminal quando nomes tradicionalmente negros eram pesquisados. O objetivo desta conversa é entender porque essas situações acontecem e debater sobre o que precisamos fazer e pensar durante as fases do design de um produto para que este seja mais inclusivo. Gabriel Barreto é Olindense, tem 27 anos, ama tecnologia, entusiasta de Metodologias ágeis, apaixonado por desenvolvimento de software e bastante interessado em UX. Formado em Ciência da Computação (UFPE). Jessica Kianne é Feminista, Designer formada pelo IFPB e quadrinista nas horas vagas. Jessica tem 27 anos e acredita no Design Social como um potencial agente transformador do mundo.
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- 5. – Ovetta Sampson Produtos tecnológicos são desenvolvidos por humanos. E não importa quão boas sejam nossas intenções, ainda podemos permitir que as qualidades humanas mais indesejáveis possam entrar em nossa vida tecnológica.
- 6. - Kodak - Shirley Cards - 2010, Xbox Kinect - 2016 Google Photos, reconhecendo pessoas como gorilas - Nikon S630 e pessoas asiáticas - #TayTweets - Desbloqueio por reconhecimento facial Iphone X Tecnologia pode ser Racista?
- 7. - Compas - programa usado nos tribunais dos EUA para avaliar o risco de um réu; - Reconhecimento Facial - Google Photos, Flickr, HP; - Algoritmos que selecionam currículos, davam preferência a nomes associados a origem européia do que a nomes com origem africana; - O app Beauty.ai não seleciona peles escuras quando está escolhendo os rostos mais bonitos; - Buscando por cabelos com "aspecto profissional" e cabelos com aspecto não profissional; Algoritmos preconceituosos
- 8. HP Media "Smart" Computer >>> https://www.youtube.com/watch?v=t4DT3tQqgRM
- 9. Dispenser de sabão "Inteligente" >>> https://www.youtube.com/watch?v=hChdEp0fbeU
- 10. - A população negra no seu total representa 54% da população brasileira; - Em 2013, o CNPQ começa a ter o campo Raça e Cor; - Ciências Sem Fronteiras: No ano de 2015, os percentuais relativos aos bolsistas negros totalizaram 4,8%, e os pardos 20,8%. (brancos 57,7%); - Mulheres negras que realizam pesquisas voltadas para ciências exatas são pouco mais de 5.000, ou 5,5%; - No Brasil, segundo um levantamento do Grupo de Gênero da Escola Politécnica da USP (Poligen), em 120 anos a USP não formou nem dez mulheres negras. Pessoas Negras nas Universidades
- 11. Iniciativa na Tecnologia em prol da população negra
- 12. >>> http://afroguerrilha.com/2017/10/13/onde-estao-os-designers-negros-no-brasil-2/ Onde estão os designers negros do Brasil?
- 13. Onde estão os designers negros do Brasil? Qual sua ID de Gênero?
- 14. Onde estão os designers negros do Brasil? Você teve professores negros na universidade?
- 15. Onde estão os designers negros do Brasil? Durante a graduação você conheceu teóricos e Designers negros?
- 16. Onde estão os designers negros do Brasil? Quem são os Designers e teóricos atuantes na área?
- 17. Onde estão os designers negros do Brasil? Designer negros e mercado
- 18. >>> http://blogueirasnegras.org/2016/08/25/negras-na-tecnologia/ E as mulheres negras na tecnologia?
- 20. Como mudamos o cenário ou não repetimos o erro do passado?
- 21. Medidas Preventivas mathwashing.com - Exija transparencia algoritmica; - Compare o uso de algoritmos com a aplicação das leis; - Pense criticamente.
- 22. - Tenha times diversos - - Inclusão/diversidade deve ser prioridade quando pensando em teste de usabilidade, testes funcionais, treinamento, etc - Entender que diversidade está intrinsecamente ligada com inovação. Medidas Preventivas – Ovetta Sampson
- 23. - Certificar-se de que as pessoas diversas também estão atingindo os níveis superiores de uma empresa e se sentindo empoderadas para falar. - A indústria precisa de "pessoas que entendem as pessoas". Valorizar pessoas de origens não técnicas. Cientistas da computação são "apenas uma peça do que é necessário para construir tecnologia. Medidas Preventivas – Sara Wachter-Boettcher
- 24. Vieses do Inconsciente Em entrevistas com o usuário.
- 25. É a tendência de avaliar melhor aqueles que se parecem conosco. Viés da afinidade
- 26. É caracterizado pela disposição para procurar informações que confirmem nossas hipóteses iniciais. Viés confirmatório
- 27. É a tendência de seguir o comportamento do grupo para não desviar do padrão vigente. Viés • fx de grupo
- 29. E pra você?
- 30. Referências http://www.sitre.cefetmg.br/arquivos/Anais/GT-16/sitreGT16p509_-_AFRO-BRASILEIROS_NAS_CIxNCIAS_E_TECN OLOGIA.pdf https://www.cartacapital.com.br/sociedade/presenca-negra-nas-empresas-ainda-e-desafio https://lpeqi.quimica.ufg.br/p/21015-dossie-tematico-por-uma-producao-de-ciencia-negra-experiencias-nos-cur riculos-de-quimica-fisica-matematica-biologia-e-tecnologias http://agoraequesaoelas.blogfolha.uol.com.br/2017/03/27/pretalab-genero-e-raca-na-tecnologia/ https://www.linkedin.com/pulse/can-technology-racist-ovetta-sampson/ http://www.mathwashing.com/ Video: HP Computers are racist: https://www.youtube.com/watch?v=t4DT3tQqgRM Video: Dispenser de sabão: https://www.youtube.com/watch?v=hChdEp0fbeU
- 31. Referências https://www.geledes.org.br/negros-na-ciencia-e-na-tecnologia/ http://www.revistacapitolina.com.br/ciencia-e-racismo/ https://www.geledes.org.br/presenca-de-executivos-negros-nas-empresas-brasileiras-deveria-ser-8-vezes- maior/?platform=hootsuite http://vaidape.com.br/2017/03/coisa-de-preto/ http://www.cnpq.br/documents/10157/1f95db49-f382-4e22-9df7-933608de9e8d https://brasil.elpais.com/brasil/2017/09/19/ciencia/1505818015_847097.html Data for Black Lives: http://d4bl.org/ http://afropython.org/ https://brasil.elpais.com/brasil/2017/02/24/ciencia/1487948035_323512.html
- 32. Referências https://www.geledes.org.br/negros-na-ciencia-e-na-tecnologia/ http://pretalab.com/ https://www.geledes.org.br/tag/infopreta/ http://criola.org.br/rede-nacional-de-ciberativistas-em-defesa-das-mulheres-negras/ ALGORITHMIC JUSTICE LEAGUE: https://www.ajlunited.org/ https://www.theatlantic.com/technology/archive/2016/04/the-underlying-bias-of-facial-recognition-systems /476991/ https://apublica.org/2016/06/software-que-avalia-reus-americanos-cria-injusticas-na-vida-real/ https://dataprivacylab.org/projects/onlineads/1071-1.pdf