Em 2011, as autoridades da cidade sueca de Karlskoga decidiram remover a neve das calçadas e das rotas de transporte público antes de limpar as ruas.
Isso fez com que as mulheres, cujos padrões de movimento tendem a ser mais complicados que os dos homens, porque elas apanham as crianças na escola e fazem as compras, além de trabalhar, sofressem menos acidentes.
Antes de 2011, o número de pedestres que sofriam ferimentos no inverno era três vezes maior que o de motoristas, e mais de dois terços das pessoas feridas eram mulheres. O custo estimado de todas essas quedas, em um único inverno, foi de US$ 4 milhões.
A mudança de prioridade não prejudicou as pessoas que vão de carro ao trabalho --é mais fácil dirigir um carro que empurrar um carrinho de bebê em sete centímetros de neve-- e terminou economizando dinheiro para as autoridades locais.
Esse é um dos exemplos citados por Caroline Criado Perez, jornalista e ativista britânica, em "Invisible Women: Exposing Data Bias in a World Designed for Men" [mulheres invisíveis: expondo as distorções de dados em um mundo projetado para os homens], a fim de demonstrar os benefícios de incluir dados referentes a mulheres no planejamento de políticas públicas.
Mas o que o livro dela mais expõe são as consequências de excluí-las.
Embora algumas disparidades de dados associadas a gêneros sejam bem conhecidas, outras são inesperadas e quase chocantes.
As mulheres fazem três quartos do trabalho não pago, não importa a proporção da renda do domicílio que elas gerem; faxineiras e cuidadoras podem erguer mais peso em um turno de trabalho do que um operário de construção ou mineiro; a poluição gerada por fornos e fogões é o maior fator ambiental de risco para a mortalidade da mulher.
O livro cobre muitos exemplos de como os dados são distorcidos em desfavor das mulheres --do design industrial aos sistemas de saúde, passando pela resposta a desastres.
Como aponta Criado Perez, a maioria desses exemplos, se não todos, não surgiu porque os homens excluíram deliberadamente dados sobre mulheres, mas simplesmente porque eles não pensaram a respeito.
Tratar o homem como "ser humano padrão" significa não só que as mulheres sejam tratadas de maneira injusta, mas sim que elas estão morrendo desnecessariamente.
A falta de dados diferenciados por sexo nos resultados de exames clínicos, por exemplo, afeta a capacidade de dar conselhos médicos sensatos às mulheres.
O limiar de corrente elétrica que justifica a instalação de um marcapasso, nos Estados Unidos, é correto para os homens, mas deveria ser mais baixo para as mulheres.
O mais preocupante talvez seja o argumento de Criado Perez de que a disparidade de dados entre os gêneros está se agravando. A introdução dos sistemas big data, ela afirma, "pode intensificar e acelerar discriminações já existentes".
O exame algorítmico de currículos é uma área especialmente problemática. Ela menciona o exemplo da Gild, uma plataforma para contratação de pessoal de tecnologia que usa algoritmos para analisar a presença online de candidatos e identificar os melhores programadores.
De acordo com a Gild, frequentar um determinado site de mangás japonês é "forte fator de predição quanto a talento de programação" --a despeito do fato de que mulheres muitas vezes dispõem de menos tempo de lazer do que os homens e de elas não gostarem de sites de mangás.
O mesmo se aplica aos algoritmos usados na tecnologia de reconhecimento de voz.
Os sistemas de navegação via satélite nos carros reconhecem vozes masculinas com mais facilidade do que vozes femininas. O software de reconhecimento de voz do Google tem probabili- dade 70% maior de reconhecer fala masculina do que fala feminina.
Perez prova convincentemente que dados aparentemente objetivos podem na verdade ser muito distorcidos em favor dos homens e que gastos públicos, saúde, educação, locais de trabalho e a sociedade em geral se tornam piores como resultado.
Tradução de Paulo Migliacci
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