Molti di noi studiano la storia senza rendersi conto di una grande verità: tutto quel che conosciamo dell'umanità sino a oggi è solo la metà di quel che è effettivamente accaduto. Spesso infatti le storie degli uomini sono state poste a rappresentazione della vita umana in toto, tralasciando completamente il punto di vista femminile. Questo fenomeno si chiama bias maschile ed è alla base del gender data gap, il divario di dati di genere, cioè la carenza di dati sull’esperienza, il punto di vista e le necessità femminili. Concetti come questi sono ancora più importanti in un’epoca come la nostra, dove big data e intelligenze artificiali sono sempre più cruciali e regolano ogni aspetto della nostra vita.
I big data che vengono forniti alle intelligenze artificiali o inseriti nei computer, infatti, possono essere inquinati da bias di genere e spesso non possiamo neppure saperlo, dato che si tratta di intelligenze artificiali private e quindi non sottoposte al controllo dei governi o della gente comune. Se nella maggior parte dei casi questi bias portano alle donne a quel tanto di scomodità in più che li rende pure ingiustizie - per esempio uno scaffale troppo alto o la temperatura in ufficio troppo bassa perché basata su dati maschili - in altri le loro vite sono messe in pericolo, per esempio quando non viene diagnosticato per tempo un infarto perché i sintomi sono considerati anomali, ma non lo sono per le donne.
Il fatto è che gli uomini tendono a plasmare il mondo a loro immagine, e non possiedono un corpo femminile, non sono soggetti all'onere di assistenza e lavoro non retribuito e non sono vittime di violenza deliberata nello stesso modo delle donne, per cui tendono a non vedere questi problemi. Non è un soprassedere voluto o malevolo, ma più semplicemente un'assenza di attenzione che porta a problemi sempre più grandi per chi, come donna, vive in un mondo sempre più diseguale e ingiusto. Questo diventa ancora più grave quando la categoria femminile si mescola con una qualsiasi altra minoranza: se i dati sono pochi e ignorati per il sesso femminile, sono praticamente inesistenti quando si tratta di donne di colore o disabili, per esempio.
