[Đánh giá] Data Feminism (Catherine D'Ignazio) Tóm tắt.

[Đánh giá] Data Feminism  (Catherine D'Ignazio) Tóm tắt.
9Natree Vietnam
[Đánh giá] Data Feminism (Catherine D'Ignazio) Tóm tắt.

Jul 28 2026 | 00:09:12

/
Episode July 28, 2026 00:09:12

Show Notes

Data Feminism (Catherine D'Ignazio)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/026254718X?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Feminism-Catherine-D%26%23039%3BIgnazio.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-feminism/id1641639338?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Feminism+Catherine+D+039+Ignazio+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Data-Feminism-Catherine-D%27Ignazio.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Data-Feminism-Catherine-D%27Ignazio.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Data-Feminism-Catherine-D%27Ignazio.html

- Đọc thêm: https://vietnam.9natree.com/read/026254718X/

#Dữliệuvàquyềnlực #Nữquyềnliênngành #Khoảngtrốngdữliệu #Trựcquanhóacótráchnhiệm #Trithứctậpthể #DataFeminism

Data Feminism là sách nghiên cứu và phê bình về dữ liệu, do Catherine D Ignazio và Lauren Klein đồng tác giả, xuất bản bởi MIT Press. Cuốn sách đặt câu hỏi tưởng như đơn giản nhưng có ảnh hưởng lớn, ai có quyền thu thập dữ liệu, ai được đại diện trong dữ liệu, ai diễn giải chúng, và ai phải chịu hậu quả từ các quyết định dựa trên dữ liệu. Thay vì xem dữ liệu là bằng chứng trung tính, tác giả tiếp cận nó như một dạng quyền lực, luôn gắn với các thiết chế, nguồn lực và bất bình đẳng xã hội. Khung tư duy của sách dựa trên nữ quyền liên ngành, nghĩa là không tách riêng giới tính khỏi chủng tộc, giai cấp, năng lực, địa vị công dân và các trục chênh lệch khác. Data Feminism vừa giải thích lịch sử, chính trị của việc tạo lập tri thức bằng số liệu, vừa hướng đến thực hành, đặc biệt trong khoa học dữ liệu và trực quan hóa. Mục đích không phải phủ nhận giá trị của dữ liệu, mà là yêu cầu dùng dữ liệu có trách nhiệm, minh bạch và công bằng hơn.

Other Episodes