Mujeres y Big data

En un post anterior, hablamos de la importancia que está adquiriendo la recopilación, análisis y gestión de datos masivos, Big data, para las empresas e instituciones públicas y cuáles podrían ser las inmediatas implicaciones éticas, muchas de ellas nuevas, que emergen con estas actividades ligadas a los datos.

Considerados parte de la denominada Gestión de la Información y con ello de la Business Intelligence, los Big data son fundamentales para la conformación de la sociedad 3.0, que representa eso que llamamos Internet of Things (IoT). Tamara Dull ha escrito un post muy didáctico e interesante, por las disyuntivas que plantea, sobre cómo se relacionan ambos conceptos.

Siguiendo algunas cuentas de Twitter es (casi) inevitable pensar que los Big data están generando un auténtico tsunami de oportunidades y retos. En primer lugar, porque se prevé que para el año 2020 existan un total de 1,4 millones de empleos de nueva creación en lo que se ya se denomina académicamente “ciencias de los datos”.

Algunas universidades, entre las que se encuentra la Universidad Loyola Andalucía, están incorporando a sus planes curriculares bien estudios de posgrado y/o máster con objeto de atender esta inminente demanda de profesionales.

Brecha de género

Pero, además, y de esto es de lo que queremos hablar en este post, porque semejante masa crítica es algo más que una oportunidad, puede ser de hecho el asalto definitivo, para conseguir cerrar la brecha de género, que aún hoy se da en las profesiones relacionadas con las STEM (Science, technology, engineering, and math).

Que esta brecha existe lo evidencian dos sencillas parejas de datos: aunque las mujeres representan el 55% de la fuerza de trabajo, apenas un 25% de los puestos en estas áreas son ocupados por mujeres; del mismo modo, aunque las mujeres representan un 58% sobre el total de graduados anuales, sólo un 18% de éstas eligen grados STEM.

Un análisis más detallado en cifras se puede encontrar aquí, donde Zuleyka Ceballos critica y desmonta el trabajo (fallido) en el que se intentó demostrar que esta brecha era un mito ya superado.

Las compañías de Silicon Valley son quizá las que mejor han sabido ver que incorporar la “diversidad de género”, algo que implica algo más que la perspectiva puramente femenina, a sus equipos directivos supone una ventaja competitiva relacionada con la creatividad y la innovación.

Esta afirmación puede resultar algo ligera pero atiende a las conclusiones de Cornelia Lévy-Brencheton y Shannon Cutt tras entrevistar a quince mujeres profesionales STEM con carreras de éxito en diferentes empresas, muchas de ellas propias, relacionadas con la gestión de datos.

Mujeres en Big Data

Women in Data fue publicado por O´Reilly en 2015, y llegué a él gracias a la profesora de la UOC, María Elena Rodríguez. El hilo conductor del relato coral que supone la experiencia de estas quince profesionales podría ser su firme compromiso con contribuir a estrechar esta brecha de género en los próximos años. Veamos algunas de sus sugerencias.

empresarias big data
Fuente: Women in Data by Shannon Cut at Linkedin

La aportación de Carme Artigas, presidenta y con-fundadora de Synergic partners, es su determinación a la hora de capitalizar toda su experiencia previa, primero en la academia, después en la empresa privada, después en una ONG en África, y vuelta a la empresa privada, ahora ya en su propia compañía: “Emprender y poner en funcionamiento tu propia empresa es lo más. Veo cada vez más y más mujeres que eligen este camino como un camino de evolución en vez de bregar en empresas donde nunca encontrarán un equilibrio adecuado”.

Francine Bennett, co-fundadora y CEO en Mastodon C, suma una formación en matemáticas y filosofía, conectadas por un puente: la lógica, a una experiencia internacional que fue de UK a Japón, pasando por USA, donde trabajó durante tres años para Google, para incorporarse después a una organización caritativa que actúa en un barrio de Londres, Off Centre. Mastodon C, su empresa, está centrada en mejorar los sistemas de control ambiental inteligente en edificios.

Michele Chambers, presidenta de RapidMiner, mantiene que ser científica de datos supone una combinación de habilidades en matemáticas, computación y negocio, todo ello aporta una flexibilidad que muchas mujeres demandan para su propia carrera profesional.

Su tip para las mujeres en el mundo de los datos es que demanden con seguridad aquello que precisan, ya sea un incremento de sueldo, una jornada más reducida o un buen ambiente de trabajo. Y algo más: “nunca utilices un lenguaje despreciativo hacia ti misma, después de todo, si tú no crees en ti misma, ¿quién lo hará?” Una flecha y dos blancos.

Camille Fournier, de Rent the Runway, comenta divertida que la ciencia de los datos tiene únicamente dos problemas realmente duros: la invalidación del caché y qué ropa llevar los viernes. Aunque reconoce que el ambiente en lo que denomina la “industria de los datos” es realmente hostil para las mujeres, confía que la misma falta de madurez y desarrollo le permita no reproducir las estructuras de dominación masculina habituales. Su propuesta pasa por animar a asumir el papel de mentoras a las profesionales establecidas que ayuden a desarrollar la carrera de aquellas que están comenzando.

Carla Gentry, Kelly Hoei, Cindi Howson, Angie Ma, Neha Narkhede, Claudia Perlich, Kira Radinsky, Majken Sander, Gwen Shapira, Laurie Skelly, Kathleen Ting, Renetta Garrison Tull, Hanna Wallach, Alice Zheng o Margit Zwemer forman parte de ese universo femenino que hace gravitar a los datos, poniendo en cuestión su “neutralidad”. Nos vemos en Women in Data Science 2017.

Autor

Rosa Colmenarejo

Aprendo cada día, de mis estudiantes, de mis hij@s, de mis amig@s y compañer@s… Enseño en el área de Humanidades y Filosofía: Ética social y profesional, Epistemología, Philosophy & Persons…. Investigo en las implicaciones éticas de la Internet of Things en la promoción de Capacidades (Capability approach): Big Data, Machine learning… Leo novelas, cuentos, guiones, poesía… Curioseo y exploro ciudades, el time-line de Twitter, la sierra de Guadarrama… Juego al tenis ¿el orden de los factores altera el producto?

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