• Se buscan revolucionarias para la cuarta revolución

  • Mar 28 2019
  • Length: 24 mins
  • Podcast

Se buscan revolucionarias para la cuarta revolución

  • Summary

  • En este quinto capítulo de 'Data Historias', queremos dar visibilidad a las mujeres que trabajan en esto de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Pero no sólo eso, queremos tomar conciencia de que, en en el mundo de la Cuarta Revolución Industrial, gobernado por datos y algoritmos, es fundamental no dejar fuera de su funcionamiento a la mitad de la población mundial. Por suerte, cada vez son más las iniciativas que buscan aumentar el número de mujeres que participan en el diseño de la nueva sociedad de los datos en la que vivimos. Es el caso de WIDS, una iniciativa de la Universidad de Stanford que se celebra cada año en más de 100 ciudades, entre ellas Madrid. Allí nos hemos colado para escuchar a Carmen Artigas, entre otras. Y allí también ha participado nuestra entrevista de este mes, Ana Laguna, científica de datos en BBVA Data & Analytics, quien ha aplicado técnicas de inteligencia artificial para traducir el llanto de su bebé y saber qué le pasa en cada momento. Además, en la sección Data Histerias hablamos con la lingüista Cristina Aranda sobre los sesgos detrás de los algoritmos: Para terminar, este mes nos ponemos reivindicativas y os dejamos datos sobre las asombrosas e indignantes diferencias entre hombres y mujeres con las que vivimos aún hoy en día. A continuación, los enlaces a los recursos que mencionamos en el programa de hoy: Data for social goodFormulario para donar llantos de bebé7 surprising and outrageous stats about gender inequalitySafety: Car Crashes Pose Greater Risk for WomenChild marriage around the worldFacts & Figures: Rural Women and the Millennium Development GoalsWorld Economic Forum: The Global Gender Gap Report 2018Women in data Science 2019The World Bank: Population, female (% of total)The World Bank: Women, Business and the LawOCDE PISA report 2015Cornell University reportGeena Davis Institute: Gender bias without borders
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