Hur tackling av teknikens mångfaldsutmaningar kan stimulera innovation

Datavetaren Nicki Washington ägnar mycket av sin tid åt att prata med vita och asiatiska män om hur deras identiteter påverkar deras arbete.





  • Melba Newsome arkivsida
27 oktober 2021 Nikki Washington

Artighet Foto

Nicki Washington kan misstas för en samhällsvetare. Washington har länge hävdat att datavetare som hon bättre borde förstå hur deras egna identiteter påverkar deras arbete. Hon började på Duke University i juni 2020 och lanserade en banbrytande kurs som analyserar hur ras, kön och klass påverkar hur teknologier utvecklas.

Vi pratade om datorernas utmaningar kring mångfald, rättvisa och inkludering (DEI) och hur hon hittade sin väg inom området. Denna intervju har förtätats och lätt redigerats för tydlighetens skull.



Datorfrågan

Den här historien var en del av vårt novembernummer 2021

  • Se resten av frågan
  • Prenumerera

F: Studenterna på Dukes datavetenskapliga avdelning är överväldigande vita eller asiatiska män. Vad fick dig att besluta dig för att diskutera ras, kön och klass i din kurs?

S: Eftersom jag var väl medveten om bristen på mångfald inom teknik, arbetade jag alltid för att få fler svarta och bruna studenter att börja använda datorer tidigt. Efter ett tag insåg jag att det inte längre var vettigt, eftersom de inte kommer att stanna om de upplever rasism. Vi måste ändra tankesättet hos en arbetsstyrka som är överväldigande vit, asiatisk och manlig och få dem att inse att nya perspektiv leder till mer innovation.



F: Du säger att datavetenskap behöver en starkare dos samhällsvetenskap. Varför?

S: Problemen inom tekniken börjar inte med tekniken; de börjar med miljön där människor lär sig och arbetar. Vissa discipliner, som hälso- och sjukvård, lär ut kulturell kompetens eftersom de arbetar med klienter och patienter från en rad olika bakgrunder och identiteter. Varför gör vi inte detta inom datorer när tekniken vi utvecklar påverkar samma människor på ett sätt som är lika skadligt?

F: Varför har inte mångfaldsinsatser varit mer framgångsrika?



Relaterad berättelse

Hur vår data kodar för systematisk rasism Teknologer måste ta ansvar för de giftiga ideologier som våra datamängder och algoritmer speglar.

S: Eftersom de är fokuserade på att öka antalet och representationen. Men när du väl har fler minoritiserade människor, vad då? Om du inte har bytt miljö kommer du att förlora dem så fort du får dem.

Från college till bransch har alla ansträngningar fokuserats på underskottet hos människor med de mest marginaliserade eller minoritetsidentiteter. De är inte frågan; problemet är alla som marginaliserar dem.

F: Vad kan makthavarna göra?



S: Människor i maktpositioner måste inse att de inte är de mest kunniga om dessa saker. Så, först och främst, lyssna på svarta kvinnor! Svarta kvinnor har berättat för oss på så många nivåer vad problemen är. För det andra, tillåt dig själv att vara så obekväm som möjligt och sitta med det obehaget, vilket innebär att du lär dig och ger utrymme.

F: Hur påverkade det dina karriärbeslut att ha en mamma som var datavetare?

S: När mamma tog examen 1973 blev hon marginaliserad, ignorerad och fick ta itu med problematiska chefer. Hon hade också en liten grupp vänner som tog examen från Black Colleges och började på IBM samtidigt. Så när folk pratar om hur representation spelar roll, gjorde det verkligen det för mig. Det var normalt för mig att se programmerare, ingenjörer och chefer som såg ut som jag.

Dölj