La cobertura periodística de los feminicidios y la violencia por razones de género juega un papel fundamental 1) para enmarcar esta violencia como un problema social estructural y sistémico, 2) como un medio para mantener casos específicos en la agenda pública y presionar por justicia, 3) como fuente de datos para activistas que monitorean esta violencia. Sin embargo, cuando la cobertura no tiene perspectiva de género, puede causar más daño, por ejemplo, revictimizando a las mujeres y sus familias, invisibilizando las causas estructurales o contribuyendo a la negligencia estatal y a la inacción pública.
Datos Contra Feminicidio está colaborando con la Data in Society Collective (DISCOLab) de la Universidad de Brown en un proyecto que explora cómo la anotación colaborativa de noticias y las herramientas de inteligencia artificial (IA) podrían facilitar una cobertura más responsable y feminista de casos de violencia de género. Trabajando en estrecha colaboración con activistas feministas, periodistas y académicas de distintos contextos culturales, nuestro proyecto tiene tres objetivos:
- Co-desarrollar taxonomías de prácticas periodísticas dañinas y constructivas que sean sensibles a diferentes idiomas y regiones.
- Experimentar con la anotación de datos colectiva y colaborativa, en contraste con los procesos extractivos convencionales de creación de conjuntos de datos para el entrenamiento de IA.
- Idear y co-diseñar una herramienta de IA para promover la cobertura responsable de noticias sobre feminicidios.
Este proyecto es una continuación y una profundización de los métodos feministas y participativos para el co-diseño de herramientas de aprendizaje automático que venimos explorando a través de Datos Contra Feminicidio. Actualmente, estamos trabajando con 45 participantes de 25 países.
A través de un proceso de investigación participativa, leemos y anotamos artículos de noticias colectivamente, para crear un repositorio de prácticas periodísticas dañinas y constructivas en la cobertura de feminicidios en distintos contextos. Con este conjunto de datos, vamos a idear y co-diseñar posibles herramientas de IA que sirvan para apoyar una producción de noticias feminista y contextualizada, desde un asistente de escritura que señale encuadres problemáticos hasta una herramienta interactiva que habilite a lectores/as y grupos activistas a monitorear y cuestionar la cobertura periodística.