Referencias de las charlas y Talleres
Mirta Espindola , Emilia Corbetta
La propuesta es abierta al público en general, haciendo especial énfasis en las medidas de seguridad para la comunicación de organizaciones sociales y activistas. El taller propone: a) abrir el debate sobre la seguridad y privacidad de los datos en la comunicación interna y externa de organizaciones sociales, y b) ofrecer herramientas libres para implementar canales de comunicación de manera segura.
Con estos objetivos, abordaremos tres tipos de herramientas: a) Navegadores web; b) Salas de chat y clientes de mensajería; c) Redes sociales.
Nivel requerido de lxs asistentes: básico
Propuesta de la mesa de género de FACTTIC, Federación Argentina de Cooperativas de Trabajo en Tecnología, Innovación y Conocimiento.
El cooperativismo hackea el patriarcado, porque podemos plantear estrategias y miradas sobre el lugar de mujeres, lesbianas, travestis, trans, bisexuales y no binaries en el sector tecnológico.
Expondremos la experiencia de intercambios de la Mesa de Géneros de FACTTIC, Federación que nuclea cooperativas tecnológicas planteando un espacio de intercambios y encuentros para les cooperativistas que las conformamos.
Las cooperativas de tecnología podemos, incluyendo dentro de nuestra agenda de trabajo, ser parte de los cambios en pos de la ampliación de derechos. Así, tomando decisiones y acciones concretas podemos reforzar la participación de jóvenes, mujeres, lesbianas, travestis, trans, bisexuales y no binaries en espacios de economía social, autogestión y tecnología.
Si nos guían los principios fundamentales de igualdad, democracia, sostenibilidad y cohesión social podemos hackear el heterocispatriarcado, generando equidad, promoviendo la inclusión y construyendo el movimiento cooperativista y feminista que queremos.
Objetivos:
• Fomentar el cooperativismo con perspectiva de géneros
• Compartir la experiencia de articulación entre nuestros espacios de géneros a fin de construir herramientas concretas y fortalecernos al interior de nuestras cooperativas.
• Fomentar la conformación de espacios de mujeres, lesbianas,
travestis, trans, bisexuales y no binaries.
Público: Abierto a todas las personas, sin restricciones de conocimiento.
Primeros acercamientos a una reconstrucción histórica de las bases de la computación. Las chicas también queremos fundamentos.
Gabina Luz Bianchi
Desde las últimas décadas del siglo XIX hasta el estallido de la Segunda Guerra Mundial tuvo lugar la etapa más intensa de la búsqueda de los fundamentos de la matemática. Muchos de sus resultados son los que hoy todavía estudiamos como las bases de la computación. Como ocurre en otros pasajes de la historia, la mayor parte de los personajes principales fueron hombres e incluso, según mis primeras investigaciones, gran parte de la bibliografía sobre estos temas sigue siendo escrita por hombres. El ánimo principal de esta charla es hacer un recorrido por los principales conceptos lógicos/matemáticos de la época, rescatando anécdotas de la historia y subrayando los aportes de las mujeres que formaron parte.
Sobre les asistentes: todes invitades
Impacto del desbalance de género en la detección de patologías en imágenes médicas mediante redes neuronales profundas
Victoria Peterson
Introducción. En la actualidad, los algoritmos basados en inteligencia artificial (IA) para la clasificación de imágenes se encuentran presentes en nuestra vida cotidiana. Redes sociales, teléfonos móviles e incluso los equipos de captura de imágenes médicas ya incluyen este tipo de tecnologías para identificación de rostros o asistencia al diagnóstico de enfermedades, existiendo una gran cantidad de implementaciones ofrecidas como soluciones de software libre. Recientemente se ha mostrado que dichos algoritmos pueden presentar un sesgo en su proceso de aprendizaje cuando las bases de datos utilizadas para su entrenamiento no son cuidadosamente diseñadas. El aprendizaje con datos desbalanceados (donde determinadas poblaciones se encuentran sub-representadas) suele resultar en un proceso de clasificación sesgado, con alta tasa de error de clasificación en grupos minoritarios. En particular, en este trabajo nos centraremos en el análisis del desbalance de género en bases de datos públicas de imágenes médicas, utilizando un algoritmo de IA para detección automática de enfermedades es entrenado mayoritariamente con imágenes de pacientes de género masculino, pero evaluado en pacientes del género femenino.
Métodos. Se utilizó un total de 69.204 imágenes de una base datos pública de radiografías torácicas con diagnósticos de 14 patologías (neumonía, cardiomegalia, neumotórax, entre otras), con su correspondiente información demográfica. Se utilizaron redes neuronales convolucionales públicas y de código abierto, entrenadas para distinguir entre pacientes sanos y patológicos. Se entrenó el modelo con una cantidad fija de pacientes (27.681), utilizando desbalances extremos de género para evidenciar el peor escenario posible. El objetivo es evaluar el rendimiento en dichos casos, para comprender el potencial impacto que conlleva el entrenamiento de algoritmos de IA usando bases de datos desbalanceadas. Nótese que aquí utilizamos una base de datos pública acotada, construída por el National Institute of Health (NIH) de los Estados Unidos, en la cual el género reportado por los participantes ha sido restringido al binarismo masculino/femenino.
Resultados y conclusiones.
Se observó que el rendimiento de los modelos disminuye drásticamente al entrenar sólo con pacientes de un género y probar en otro. Los resultados experimentales brindan evidencia sobre la importancia de contar con bases de datos diversas al desarrollar modelos de IA predictivos que aprenden a partir de un conjunto de datos. Limitaciones del estudio: la base de datos pública utilizada clasifica los pacientes en género femenino y masculino. Esto limita el estudio a una concepción binaria del mismo. Trabajos futuros: se espera desarrollar soluciones algorítmicas que permitan independizar el rendimiento de los modelos del género de los pacientes. El objetivo último es construir herramientas basadas en IA para la asistencia al diagnóstico médico que sean robustas y universales.
Temática: Desbalance de género. Inteligencia Artificial. Redes Neuronales Profundas.
Nivel requerido/sugerido de les asistentes: Básico.
Taller de R: Tratamiento de datos de la EPH con perspectiva de género
Liza Dosso, Mariel Lovatto, Andrea Bergesio, Cecilia Román.
Se trata de un taller de nivel intermedio del uso del lenguaje de programación estadístico R. El objetivo es aprender a utilizar el lenguaje como herramienta para análisis de datos y visualización. Se utilizarán los datos liberados por el INDEC en la Encuesta Permanete de Hogares para determinar el impacto e influencia del género en distintas problematicas e inntereses sociales (salud, escolaridad, ingreso económico,etc.). Se realizará un taller de 2 partes. La primera constará en el análisis de los sets de datos y la segunda en visualización de resultados y alcance de conclusiones.
Marcela Basch
Los movimientos de cultura libre consideran al conocimiento y la cultura como bienes comunes. Promueven el conocimiento abierto y accesible como herramienta para la emancipación, la autonomía y -en última instancia- la democratización de todos los ámbitos.
Pero, ¿es suficiente abrir el conocimiento para producir cambios en estructuras de poder? Los movimientos de género muestran que de decir que un saber es “libre” a que pueda ser apropiado en una nueva producción hay mucho trecho (y privilegios históricos que deconstruir).
La perspectiva de género revitaliza a los movimientos de cultura libre y bienes comunes con críticas enfocadas al cambio social real. A su vez, la cultura libre y abierta pone al servicio de los movimientos por la igualdad de derechos con un abanico de herramientas, extendiendo sus objetivos a la distribución del poder y la democracia misma. Un breve tour en torno a esta polinización cruzada, que trae cuestionamientos y aprendizajes para todes, con yapa de herramientas libres para ampliación de derechos.
Constanza Veron
Wikipedia es la enciclopedia y proyecto de conocimiento libre más grande jamás construido de manera colaborativa. Cuenta con casi 300 idiomas y es utilizada diariamente por millones de personas como método de consulta sobre todo tipo de información. Pero, ¿todos/as saben que pueden participar?¿sabemos cómo se construye? ¿quiénes están detrás de cada artículo? ¿qué tan confiable es el proyecto? o ¿cómo se puede ser parte de una comunidad que día a día colabora para que todo el conocimiento del mundo sea libre y accesible para todos y todas de manera libre y gratuita?
La participación en la enciclopedia del público más amplio posible es la única garantía para el sostenimiento de su ideal de compilar todo el conocimiento del mundo de manera diversa y plural, en el cual todas las voces estén representadas. Para cumplir este ideal, Wikipedia se enfrenta a hoy a un gran obstáculo y es que de todas las biografías en Wikipedia en español, solo el 22% son de mujeres, y solo 1 de cada 10 editores son mujeres. Este número nos plantea una doble tarea: la de escribir sobre todas esas mujeres que aún no están representadas en la enciclopedia; y la de revisar y reescribir con perspectiva de género aquellas biografías que ya existen. Wikipedia en perspectiva de género se propone no sólo mejorar y crear biografías de mujeres, sino que también sean mujeres quienes escriben sobre mujeres, empoderando a nuevas usuarias a habitar el mundo virtual de la enciclopedia, acompañándolas en sus primeras ediciones.
Malena Libman
Presentación del grupo GeochicasOSM el cual busca darle mas visibilidad a los temas de género en la comunidad de mapeo. Además se realizará un taller de mapeo colaborativo, donde se dará a conocer la herramienta OSM ID, que permite la edición online del mapa OpenStreetMap.
Cooperativa Cambá
A partir de una propuesta lúdica y creativa se interactúa con Led’s, motores, servos y otros componentes tecnológicos, se busca trabajar con la imaginación individual y colectiva, reconocer materiales de trabajo para activar los sentidos y vincularnos con las herramientas desde la prueba y el error.
A partir de los 10 años