Libro metodológico
Propuesta metodológica para construir modelos de datos desde un enfoque de justicia social, inclusión y género. Versión en español.
Propuesta metodológica para construir modelos de datos desde un enfoque de justicia social, inclusión y género.
Versión en español.
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https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Propuesta metodológica para construir modelos de datos<br />
desde un enfoque de justicia social, inclusión y género.<br />
Creada por:<br />
Setiembre 2020<br />
San José, Costa Rica
Índice<br />
1. Presentación.................................................................................................................................P2<br />
2. Objetivos......................................................................................................................................P4<br />
3. Con este proceso logramos......................................................................................................P5<br />
4. Puntos de reflexión....................................................................................................................P7<br />
5. Tema: Construyendo una red de mujeres que trabaja datos ciudadanos.........................P8<br />
6. Tema: Pensando de manera crítica los datos.......................................................................P13<br />
7. Tema: Pensar críticamente sobre los datos que se producen...........................................P24<br />
8. Tema: ¿Cómo recopilamos los datos que necesitamos? Métodos...................................P29<br />
9. Tema: Diseño de investigación 101.......................................................................................P35<br />
10. Tema: Diseñando con ética..................................................................................................P39<br />
11. Tema: Prototipado.................................................................................................................P43<br />
12. Tema: Posters y presentación..............................................................................................P51<br />
1
Presentación<br />
En este documento se presenta el abordaje <strong>metodológico</strong> que se ha utilizado en el marco del proyecto de<br />
Datos y Género del Programa TIC-as, de la Cooperativa Sulá Batsú; mismo, que busca construir modelos de<br />
datos con un enfoque de justicia social, inclusión y género. Para este abordaje, se parte de 3 preguntas fundamentales:<br />
a. ¿Cuáles datos queremos? En una sociedad basada en datos, creemos en el derecho al dato de la ciudadanía,<br />
que consiste no sólo en conocer qué sucede con los datos que generamos en la vida cotidiana; sino también,<br />
decidir qué datos son necesarios para las distintas poblaciones en los diferentes contextos.<br />
b. ¿Por qué queremos estos datos? Es indispensable reflexionar colectivamente no sólo sobre los datos que<br />
queremos; si no, cuáles son las decisiones que queremos tomar con ellos y cuáles son los supuestos que se<br />
encuentran detrás de los mismos. Todo esto desde la perspectiva ciudadana.<br />
c. ¿Cómo queremos recopilarlos? Adicionalmente, se hace necesario definir cómo se quieren recopilar los<br />
datos que se quieren conocer: más allá del big data.. De tal forma que se utilicen las tecnologías digitales<br />
para recopilar los datos pero garantizando que estos sigan los principios éticos de datos que fueron presentados<br />
previamente y que favorezcan la transparencia y claridad para las personas.<br />
2
Se realizó una aplicación práctica y piloto de este abordaje <strong>metodológico</strong> en conjunto con la Red del Programa<br />
TIC-as, conformada por mujeres interesadas en el desarrollo de un sector digital con enfoque de<br />
género. Hicimos un llamado abierto a manifestaciones de interés a las integrantes de la red, de las cuales<br />
respondieron 30 mujeres jóvenes quienes se sumaron a los equipos del Centro de Investigación TASCHA de<br />
la Universidad de Washington, la Universidad de las Naciones Unidas y de la Cooperativa Sulá Batsú para desarrollar<br />
las propuestas de modelos de datos en 3 diferentes temáticas:<br />
- La vida comunitaria, enfocando en el acceso y uso de la tecnología de hombres y mujeres.<br />
- La vida universitaria, enfocando en las razones de la permanencia o deserción de las carreras de tecnología.<br />
- La vida laboral, enfocando en la calidad de vida de las personas trabajadoras en la industria digital.<br />
Con la presentación de la guía metodológica, se busca responder a las 3 preguntas presentadas previamente<br />
a partir de un proceso <strong>metodológico</strong> que va haciendo una inmersión en el tema de datos a las participantes.<br />
Muchas de ellas vienen de carreras y profesiones tecnológicas donde el tema de datos se trabaja desde la<br />
ciencia de datos, las bases de datos, el big data, entre otros; pero no desde un enfoque de datos ciudadanos<br />
que construya modelos de datos con las personas para desarrollar tecnologías digitales inclusivas.<br />
3
Objetivos<br />
Objetivo principal:<br />
- Desarrollar metodologías y herramientas tecnológicas para la construcción de<br />
modelos de datos con enfoque de inclusión y género basados en principios de justicia<br />
social.<br />
Objetivos específicos:<br />
- Profundizar en el tema de los datos, desde el punto de vista de datos y género,<br />
datos y justicia social, derecho a los datos y datos éticos.<br />
- Aprender a diseñar los datos ciudadanos para abordar con tecnología intereses<br />
comunitarios con enfoque de justicia social e inclusión.<br />
- Aprender a analizar problemas de interés de la ciudadanía a partir de la generación<br />
de modelos de datos.<br />
- Definir estrategias tecnológicas para la captura y gestión de datos que sean transparentes<br />
y construidos con la ciudadanía.<br />
4
Con este proceso logramos:<br />
Proporcionar habilidades básicas para que las participantes comprendan críticamente los datos desde una<br />
perspectiva de género y las implicaciones sociales y políticas de este tema: quién está representada o representado,<br />
quién no, razones por las cuales no se encuentre representada o representado, cuáles son las implicaciones<br />
para las comunidades a nivel político, qué tipo de datos recopilamos y cómo pueden ser utilizados<br />
o mal utilizados, entre otros.<br />
Desarrollar habilidades básicas de investigación para que las participantes puedan crear modelos de datos.<br />
En el caso de este piloto, aplicados a las tres problemáticas que ellas seleccionaron: Calidad del trabajo en<br />
la industria de TI (empleo); Permanencia en disciplinas STEM (educación) y Uso de las TIC en la comunidad<br />
(uso de las TIC).<br />
5
Enfoque <strong>metodológico</strong><br />
A través de este material se van construyendo modelos de datos con enfoque inclusivo y de género. Se<br />
parte, de que la creación de estos grupos de datos corresponden a la visión que las personas participantes<br />
tienen de una problemática que ellas viven y experimentan cotidianamente. Esta es una condición<br />
para el enfoque de justicia social con el que se aborda la construcción del dato en este proceso<br />
<strong>metodológico</strong>: partir de la experiencia vivida para construir estos modelos.<br />
La metodología ha sido trabajada en conjunto con mujeres jóvenes de diferentes partes del país que<br />
están interesadas en el tema de los datos y que pertenecen al sector digital, ya sea como estudiantes<br />
o como profesionales.<br />
Se va desarrollando un flujo de conocimiento que tienen como punto de partida la construcción de una<br />
red de mujeres por lo que se propician espacios de intercambio, de vivencia común, de ocio y de disfrute<br />
en común.<br />
Se inicia con el conocimiento que existe sobre el tema de datos y por el desaprendizaje de muchos de<br />
los supuestos que el grupo dispone a partir de la experiencia en la vid informática; por ejemplo el dato<br />
desconectado de las personas que lo proveen o que lo representan, el dato como bases de datos organizadas,<br />
el big data como la mejor representación del dato.<br />
Previamente se han establecido las temáticas de interés de las participantes para las cuáles se ha realizado<br />
una investigación previa sobre los datos existentes a nivel nacional sobre las mismas. Se hace un<br />
análisis crítico de estos datos para determinar los sesgos que se encuentran, las personas que se han<br />
incluido o excluido, las historias que cuentan estos datos ya recopilados.<br />
Se trabaja posteriormente sobre la inclusión, el género y la justicia social en el diseño de los datos. Para<br />
ello se desarrollan varios ejercicios que permiten reflexionar sobre el diseño de modelos de datos con<br />
enfoque de inclusión. Se desarrolla en conjunto una ética de datos propia del grupo.<br />
Luego se pasa a la construcción de modelos para cada una de las 3 áreas de interés partiendo los principios<br />
éticos acordados y teniendo como base el enfoque inclusivo.<br />
Una vez desarrollado el modelo de datos se proponen, por medio de prototipos en papel, herramientas<br />
tecnológicas, también con enfoque de inclusión y de ética de datos para su recopilación.<br />
6
Puntos de Reflexión<br />
Cabe señalar, que dentro del abordaje de esta metodología, podrán observar diferentes<br />
sesiones de reflexión entre las participantes; para esto, se diseña en conjunto<br />
con ellas al principio de las sesiones (primer día) una serie de preguntas que se tratarán<br />
de responder en todos las reflexiones que se realicen.<br />
Es importante, que dichas reflexiones se documenten por medio de notas en los<br />
subgrupos de análisis y en los espacios para compartir. Se variarán las metodologías<br />
en cada punto de reflexión para que no resulten tediosas.<br />
7
Tema:<br />
Construyendo una red de mujeres<br />
que trabaja datos ciudadanos<br />
Cuando las mujeres queremos proponer otras formas de hacer las cosas que nos incluyan a<br />
nosotras y a otras poblaciones que generalmente se invisibilizan, así como cuando buscamos<br />
posicionar nuestras visiones y propuestas lo hacemos en conjunto apoyándonos mutuamente<br />
y trabajando en red porque debemos enfrentarnos y resistir a una forma de hacer las cosas que<br />
nos ha mantenido excluidas.<br />
Esto no es diferente en el campo de la producción tecnológica que se diseña desde referentes<br />
hegemónicos. Por este motivo, cuando queremos proponer nuevas formas de hacer las cosas,<br />
como en este caso, modelos de datos ciudadanos que van más allá del big data y con un enfoque<br />
inclusivo y de género, debemos construir complicidades. Por eso es importante a través del<br />
proceso que desarrollamos irnos conociendo, generando empatía y cariño, creando puntos en<br />
común y reduciendo la competencia entre nosotras que es hacia lo que nos ha impulsado el<br />
mundo en que vivimos.<br />
78
Ejercicio 1: Constuyendo nuestra Red<br />
Todas las participantes se colocan en un círculo, toman un hablador de mesa y escriben su nombre y el<br />
perfil profesional que esperan tener en 5 años.<br />
- Cada una se presenta y explica dónde quiere estar en 5 años. Además comenta los retos que considera<br />
deberá enfrentar para llegar aquí.<br />
- Cada una de las participantes cuenta su experiencia personal con el tema de datos: en los estudios, el<br />
trabajo o algún otro acercamiento al tema.<br />
9
Ejercicio 2: ¿Qué sabemos y que no<br />
sabemos de datos?<br />
El propósito de este ejercicio es evidenciar los<br />
supuestos que hemos construido sobre los datos<br />
y comenzar a reflexionar sobre los fenómenos que<br />
están siendo determinados por datos y la forma en<br />
que se estos se están manejando en la sociedad<br />
digital.<br />
Utilizaremos afirmaciones y, mediante una herramienta<br />
digital de respuestas en tiempo real, le solicitaremos a<br />
las participantes que indiquen si consideran la<br />
afirmación falsa o verdadera.<br />
Este ejercicio también puede realizarse de manera<br />
desconectada utilizando el ejercicio del libro<br />
<strong>metodológico</strong><br />
El dato de Género representa solo a las mujeres.<br />
SI<br />
NO<br />
El porcentaje de mujeres que desertan de las carreras de<br />
STEM es mayor que el de los hombres.<br />
SI<br />
NO<br />
Las mujeres se van de las carreras TI porque quieren tener<br />
bebés y familia.<br />
SI<br />
Marque con X la respuesta correcta<br />
NO<br />
Se le están dando las mismas responsabilidades a hombres<br />
y mujeres en la industria TI.<br />
SI<br />
NO<br />
En Costa Rica las mujeres usan más el Internet que los<br />
hombres.<br />
SI<br />
NO<br />
10
Es muy importante recalcar, que en este ejercicio no hay respuestas<br />
buenas ni respuestas malas, que se debe responder de acuerdo a lo<br />
que cada participante cree que es la realidad de acuerdo a su vivencia<br />
y experiencia.<br />
Luego de responder estas preguntas de manera individual, generamos<br />
una discusión entre todas las participantes mediante la técnica<br />
de intercambio de conocimientos de “la pecera”.<br />
La segunda parte del ejercicio, tiene como propósito reflexionar no<br />
sobre las respuestas dadas, sino sobre la metodología empleada por<br />
las personas facilitadoras para la recolección de estos datos.<br />
Para detonar la conversación y el intercambio proponemos realizar<br />
las siguientes preguntas:<br />
- ¿Hay algo sesgado en las preguntas que se diseñaron?<br />
- ¿A quién representan los resultados y a quién no?<br />
- ¿Hay particularidades con el app que se escogió para capturar los<br />
datos?<br />
- ¿Solicitamos consentimiento?<br />
- ¿Explicamos lo que vamos a hacer con los datos recolectados?<br />
A partir de estas preguntas disparadoras se genera pensamiento a<br />
profundidad.<br />
11
Puntos de Reflexión<br />
Preguntas activadoras para la discusión:<br />
Cómo estamos entendiendo “los datos”.<br />
- ¿Cuáles son las implicaciones de quién está representada o representado y quién<br />
no está en los datos de género que están disponibles actualmente?<br />
- ¿Cómo puede el diseño de los métodos de recopilación de datos afectar a quién se<br />
incluye, cuándo y cómo?<br />
- ¿Cómo puede afectar el diseño de la tecnología para la recopilación de datos a<br />
quién se incluye, cuándo y cómo?<br />
12
Tema:<br />
Pensando de manera crítica<br />
los datos<br />
Los propósitos de este ejercicio son:<br />
Provocar en las participantes preguntas sobre los métodos de recopilación de datos y sus sesgos.<br />
Mejorar la comprensión básica de los procesos de investigación y una visión general de por qué los<br />
datos nunca son neutrales en las indagaciones y comprender las implicaciones que esto tiene.<br />
Proporcionar a las participantes herramientas de pensamiento crítico para pensar sobre métodos y<br />
tecnología de recolección de datos desde una perspectiva de justicia social.<br />
13
Ejercicio 3: Análisis de los datos disponibles y<br />
las visiones desde las que se construyen.<br />
Este ejercicio permite que las participantes conozcan los datos existentes sobre los fenómenos que<br />
les interesan y los analicen a partir de sesgos, intereses y agendas de quienes los han producido..<br />
A manera de plenaria, procurando la participación de expertas, se hace un proceso de profundización<br />
en los temas de la generación de datos con perspectiva de género y de justicia social; esta discusión,<br />
debe basarse en tres aspectos: la persona generadora 1 de conocimiento está siempre condicionada por<br />
su contexto, conocimientos y saberes<br />
.<br />
La persona generadora de conocimiento, que reconoce la subjetividad en los procesos investigativos,<br />
así como su carga de valores está en disposición de poner en cuestionamiento su propio proceso a<br />
partir de la interacción en colectividad, como lo estamos realizando en esta metodología.<br />
Una vez explicado y comprendido esto, se expone el estado actual de los datos oficiales. En este caso,<br />
los referidos a género, ciencia y tecnología en el área de empleo, educación y uso comunitario, que<br />
fueron los temas seleccionados.<br />
Se realizaría lo mismo para cualquiera que sean las áreas en las que se decida priorizar el trabajo para<br />
la construcción de datos con perspectiva de género y justicia social.<br />
1 Se debe realizar una investigación previa del estado de los datos con enfoque de género disponibles en el país, tanto en instituciones públicas<br />
como en instituciones u organizaciones privadas.<br />
14
Ejercicio 4: Exclusión de los modelos de datos<br />
por territorio geográfico<br />
Con este ejercicio, se busca evidenciar el concepto<br />
de inclusión-exclusión para que sea luego utilizado<br />
en el diseño de datos. Se pretende resaltar la diversidad<br />
de las poblaciones en el territorio, quienes están<br />
incluidas y excluidas por las mismas participantes,<br />
quienes se conocen más o menos, con quienes se<br />
tiene mayor o menor cercanía.<br />
Colorea Todos los territorios<br />
Utilizando el mapa que se dispone en el libro <strong>metodológico</strong>,<br />
se solicita a las participantes colorear de<br />
manera diferente las áreas según las características de<br />
su población. Por ejemplo, territorio indígena, territorio<br />
costero, territorio migrante.<br />
Para este ejercicio utilizamos como referencia el mapa<br />
de Costa Rica.<br />
El objetivo de este ejercicio es que logremos identificar<br />
las diferentes poblaciones en el territorio y ubicarlas<br />
espacialmente, entendiendo las limitaciones y<br />
carencias de cada espacio y discutiendo acerca de los<br />
otros territorios que no se ven ahí representados; y<br />
así, de esta manera poder hablar de todos los territorios,<br />
y por otro lado entender que ciertas investigaciones<br />
con determinadas herramientas sólo podrán<br />
ejecutarse en cierto territorios, para no caer en sesgos<br />
de generalización.<br />
1<br />
A. Territorios Indígenas<br />
B. Territorios Fronterizos<br />
C.Territorios Costeros<br />
D.Territorios Urbanos<br />
E. Territorios Urbano Marginales<br />
F. Territorios Afro<br />
G. Otros territorios:<br />
15
Ejemplo<br />
16
Ejercicio 5: Exclusión de los modelos de<br />
datos por condición socioeconómica<br />
Con este ejercicio se busca comprender con profundidad<br />
la situación de las brechas digitales producidas<br />
por las condiciones socioeconómicas de<br />
las poblaciones; además de comprender, que solamente<br />
con acciones conscientes se logra integrar<br />
en los modelos de datos a todas las poblaciones<br />
con distintos accesos a dispositivos, aplicaciones y<br />
conectividad digital.<br />
+<br />
Poder adquisitivo VS Acceso a...<br />
Utilizando el libro <strong>metodológico</strong>, se realiza un análisis<br />
de la situación socioeconómica de los diferentes sectores<br />
de la población frente al acceso a los diferentes<br />
tipos de tecnología que hay en el mercado; a saber:<br />
tipos de celulares, datos, hogares inteligentes.<br />
El ejercicio se realiza de manera individual y luego en<br />
sub-grupos se discuten los resultados; acá, motivamos<br />
la discusión grupal con el fin de reflexionar<br />
acerca de la posibilidad de las personas a tener<br />
acceso a las tecnologías y cómo esos factores<br />
pueden generar sesgos a la hora de investigar, dependiendo<br />
de la tecnología escogida.<br />
PODER ADQUISITIVO<br />
-<br />
ACCESO A...<br />
17
Ejercicio 6: Me pongo en los zapatos de<br />
quienes me van a dar los datos<br />
El objetivo de este ejercicio es ahondar en las<br />
características y condiciones de las personas que<br />
van a participar en los modelos de datos que se<br />
van a construir para generar las condiciones<br />
tecnológicas para la inclusión.<br />
Se deja la opción abierta para profundizar en las<br />
condiciones de las personas que se deben generar<br />
para tomar la inclusión en la construcción de los<br />
modelos de datos.<br />
7 18
Ejercicio 6<br />
Con cada ejercicio que se avanza en la profundización y la interrelación entre territorio-tecnologías-personas para la construcción<br />
de modelos de datos inclusivos.<br />
Me pongo en los zapatos de quienes me van a dar los datos:<br />
A.<br />
DISCAPACIDAD B.<br />
C.<br />
A.<br />
CULTURAS B.<br />
C.<br />
A.<br />
Me pongo en los zapatos de quienes me van a dar los datos:<br />
CONDICIÓN<br />
SOCIO-<br />
ECONÓMICA<br />
EDAD<br />
A.<br />
B.<br />
C.<br />
A.<br />
B.<br />
C.<br />
A.<br />
GÉNERO<br />
PROCEDENCIA<br />
GEOGRÁFICA<br />
SITUACIÓN DE<br />
MIGRACIÓN<br />
B.<br />
C.<br />
A.<br />
B.<br />
C.<br />
A.<br />
B.<br />
C.<br />
B.<br />
C.<br />
A.<br />
B.<br />
C.<br />
A.<br />
B.<br />
C.<br />
19
Ejercicio 7: Construyendo realidades<br />
Este ejercicio busca que, a partir de lo<br />
aprendido, se puedan crear perfiles de personas<br />
con enfoque de inclusión para<br />
quienes se van a realizar modelos de datos.<br />
Hago perfiles de personas con enfoque de inclusión.<br />
Ejemplo:<br />
Una persona con una discapacidad motora, mujer, adulta mayor,<br />
Afrocaribeña, que vive en zona rural que utiliza teléfono móvil.<br />
Describe o dibuja 4 personas con enfoque de inclusión para<br />
recopilación de datos.<br />
Se pone un ejemplo para que las participantes<br />
puedan partir de este:<br />
“Una mujer estudiante de Ingeniería del<br />
Software, madre soltera que habita en zona<br />
rural”.<br />
¿Qué retos tiene para el desarrollo de la tecnología el tener un<br />
enfoque que incluya a todas las personas de todos los territorios?<br />
Piénsalo en grupos de 4 personas.<br />
7 20
Ejercicio 8: Datos con enfoque de género<br />
Un día en la universidad, pretende reconstruir<br />
un día en la vida de una mujer universitaria<br />
estudiante de carreras tecnológicas, enfrentando<br />
cada área de su vida a los estereotipos que<br />
enfrenta. Por ejemplo, respecto a compañeros y<br />
compañeras de clase, respecto a sus profesores<br />
y profesoras, respecto al proceso de aprendizaje<br />
como tal y así en todos los aspectos posibles.<br />
Datos con enfoque de género: Un día en la universidad.<br />
Respecto a los compañeros de clase:<br />
Las mujeres enfrentan más obstáculos<br />
Los compañeros limitan su potencial<br />
Los compañeros subestiman sus<br />
habilidades<br />
Respecto a mi misma:<br />
Sentimiento de inferioridad<br />
Mi tiempo y el de ellos es<br />
diferente<br />
Respecto a las familias:<br />
Ignorancia y falta de<br />
apoyo<br />
Respecto a los profesores<br />
de ambos sexos:<br />
Ambiente sexista<br />
Diferencia en el trato<br />
Devaluación de la<br />
contribución de la mujer<br />
Respecto a las compañeras de clase:<br />
Estrategias de supervivencia<br />
Competencia por demostrar su valor<br />
Falta de oportunidades para<br />
construir sororidad<br />
Respecto a las universidades:<br />
Falta de apoyo y compañía<br />
Una sola visión que puede no<br />
interesar a las mujeres<br />
Procesos iguales para<br />
personas diferentes<br />
Respecto al proceso de<br />
aprendizaje:<br />
Devaluación de la<br />
contribución de la mujer<br />
Las historias de éxito pertenecen solo<br />
a hombres<br />
Procesos de aprendizaje discriminatorios<br />
y competitivos<br />
A. Hay una diferencia en la vida académica de las personas que<br />
estudian carreras de tecnología de acuerdo a su condición.<br />
B. Ejemplos de datos que deberíamos tener para poder incluir a<br />
todas las personas.<br />
C. Toma uno de los aspectos identificados e imagínate qué datos<br />
permitirían incluir la perspectiva de género. Construye unos 4<br />
ejemplos en grupo con otras compañeras.<br />
21
Ejercicio 8<br />
Nos dividimos en subgrupos de 3-5 personas. Cada subgrupo escoge un tema de su interés (puede<br />
ser cualquiera).<br />
En un papelógrafo hacen una lluvia de ideas de datos que sean importantes para las visiones, necesidades,<br />
propuestas de las mujeres desde la experiencia de las integrantes del grupo.<br />
Posteriormente, se presentan los papelógrafos haciendo un museo y se presentan grupo por grupo,<br />
Se responden las preguntas que aparecen a continuación.<br />
Cada grupo escoge una representante para presentar la<br />
propuesta indicando:<br />
¿Cuál aspecto escogieron?<br />
¿Cuáles datos elaboraron?<br />
¿Por qué se escogieron estos datos?<br />
¿Cómo se entienden estos datos de acuerdo a la condición<br />
de género?<br />
Ponemos las propuestas todas juntas.<br />
Género: identidad que escogen las personas<br />
(hombre, mujer, trans, no binario, etc)<br />
7 22
Puntos de Reflexión<br />
Una vez terminado este tema, vamos a utilizar este espacio en el cual se va a<br />
reflexionar acerca del conocimiento que tenían las participantes previo a iniciar al<br />
campamento sobre:<br />
a. Datos.<br />
b. Modelos de datos.<br />
c. Captura de datos.<br />
d. Sesgos de datos.<br />
e. Los modelos de datos para imponer una sola forma de pensar.<br />
¿Qué ha cambiado en nuestra forma de pensar y construir datos?<br />
¿Que se ha reforzado de lo que pensábamos?<br />
23
Tema:<br />
Pensar críticamente<br />
sobre los datos que se producen<br />
24
El trabajo de esta sección busca comprender: ¿Qué historias se pueden contar con los datos que<br />
existen para las 3 áreas que se escogieron para trabajar (uso comunitario de tecnologías digitales,<br />
calidad de vida en el empleo TIC, ´permanencia o deserción de las carreras tecnológicas)?<br />
Se busca fortalecer en las participantes:<br />
- Desarrollar usos potenciales de los datos de género y tecnología que se producen en Costa<br />
Rica.<br />
- Desarrollar la práctica de analizar críticamente una base de datos que ya existe.<br />
Reflexionar críticamente sobre quién está incluida o incluido, quién está excluida o excluido y<br />
cómo esto afecta la toma de decisiones.<br />
- Proporcionar elementos para que los equipos puedan crear su propio modelo de datos: ¿Qué<br />
datos, de quién, cómo y por qué?<br />
Posteriormente, se forman por interés los equipos para cada uno de los temas: acceso y uso<br />
comunitario, permanencia y deserción en carreras universitarias, calidad de vida en la industria<br />
digital; los 3 con enfoque de género.<br />
Es importante recordar, que estas tres temáticas surgieron de grupos focales que se realizaron<br />
con las participantes y multiactores. No fueron áreas de selección de las investigadoras principales,<br />
sino que se construyeron en conjunto con todas las participantes/investigadoras, con el<br />
fin de que la investigación responda a intereses reales de las mujeres que están vinculadas con<br />
las tecnologías digitales.<br />
.<br />
25
Ejercicio 9: Revisión del landscape<br />
Se busca analizar críticamente los datos existentes,<br />
cuestionarlos, estudiar las inclusiones y exclusiones y<br />
valorar las consecuencias.<br />
Previamente se ha realizado un estudio sobre los<br />
datos que existen en las temáticas que se van a<br />
trabajar.<br />
Se exponen los datos disponibles para el país en<br />
las tres áreas priorizadas, se presentan sus características,<br />
qué tan fácil es para la ciudadanía acceder<br />
a los datos, cada cuánto se actualiza, quien<br />
lo actualiza, con qué mecanismos se actualiza.<br />
Nos planteamos reflexionar sobre:<br />
1. ¿Qué dato tenemos?<br />
2. ¿Qué sabemos con ese dato? y ¿Qué no sabemos?<br />
3. ¿Qué queremos saber y no podemos?<br />
Estado del Arte de los Datos de Género, Ciencia y Tecnología<br />
Compartimos las tablas de los datos existentes que hemos<br />
analizado:<br />
1. En Acceso y Uso de la Tecnología<br />
2. En Educación en Ciencia y Tecnología<br />
3. En Empleo en campos tecnológicos<br />
Análisis en subgrupos por temáticas.<br />
¿Qué nos dicen estos datos y qué no nos dicen?<br />
¿Quién está representado en esos datos? ¿Quién no está<br />
representado?<br />
¿Cuáles serían las consecuencias de estar o no representado?<br />
26 7
Punto de Reflexión<br />
Preguntas activadoras para discusión:<br />
- Obtener una idea de cómo el grupo entiende los datos.<br />
- ¿Cuáles son las implicaciones de quién está representado y quién no está en los<br />
datos de género que están disponibles actualmente?<br />
- ¿Cómo puede el diseño de los métodos de recolección de datos afectar a quién se<br />
incluye, cuándo y cómo?<br />
- ¿Cómo puede afectar el diseño de la tecnología para la recopilación de datos a<br />
quién se incluye, cuándo y cómo?<br />
27
Ejercicio 10: Trabajemos nuestros datos<br />
Este proceso permite desarrollar los datos que se<br />
quiere tener, diseñándolos con enfoque de género<br />
y de inclusión.<br />
En cada subgrupo se revisan los datos de<br />
manera más detallada en cada una de las<br />
áreas de trabajo, se discute a profundidad<br />
quienes no están representadas o representados<br />
en este dato, el método que fue<br />
utilizado para la captura de este dato.<br />
Se utiliza como guía el libro <strong>metodológico</strong>.<br />
Análisis de los casos que se van a trabajar<br />
Leer el caso<br />
Agregar otros elementos para analizar la situación que se<br />
presenta en el caso a partir de nuestra propia experiencia<br />
Rotar en los casos<br />
Word Café<br />
Agrupamiento para el trabajo en subgrupos para la construcción<br />
de datos inclusivos (6 por grupo)<br />
7 28
Tema:<br />
¿Cómo recopilamos los<br />
datos que necesitamos?<br />
Métodos<br />
29
El trabajo de esta sección busca:<br />
- Empezar a diseñar la metodología de recolección de datos.<br />
- Comprender, ¿Cómo van a proporcionar respuestas para el problema que queremos resolver?<br />
- Saber desde un enfoque inclusivo, ¿Qué tipo de datos necesitamos recopilar?<br />
identificar, ¿Qué preguntas debemos hacer?<br />
- Estar conscientes ¿De quién estamos recopilando los datos? Identificar quién puede ser potencialmente<br />
excluida o excluido.<br />
- Definir ¿Dónde vamos a encontrar a las personas de quienes estamos recopilando los datos?.<br />
- Valorar ¿Cómo estamos recopilando los datos? ¿Qué herramienta se van a utilizar: encuesta, entrevista,<br />
etc y por qué medios: teléfono, móvil, IA, otros?<br />
- Analizar ¿Qué consideramos para seleccionar estos métodos?<br />
- Conocer ¿Qué recursos se necesitan para recolectarlos? Financiera, técnica, social, otras.<br />
7 30
Ejercicio 11: Construyamos nuestros<br />
datos<br />
Con este ejercicio, se busca desarrollar<br />
modelos de datos inclusivos y con enfoque<br />
de género que partan de la visión particular<br />
de las mujeres participantes en el<br />
ejercicio.<br />
Con una herramienta de construcción colectiva<br />
(en nuestro caso utilizamos el Ketso), se van<br />
definiendo niveles (tronco-ramas-hojas) de profundización<br />
del modelo de datos a partir de 3<br />
interrogantes que se trabajan todas con un enfoque<br />
inclusivo, de género y desde la vivencia y<br />
subjetividad de las mujeres participantes.<br />
1. ¿Cuáles son las preguntas más relevantes que<br />
queremos contestar sobre la problemática?<br />
2. ¿Cómo podemos desglosar/desagregar estas<br />
preguntas?<br />
3. ¿Qué otros datos ocupamos para conocer<br />
mejor estos elementos desagregados?<br />
4. ¿Quiénes me pueden dar estos datos?<br />
5. ¿Estoy representando a todas las personas que<br />
tienen algo que decir sobre este dato?<br />
31
Ejercicio 11:<br />
Utilizamos el libro <strong>metodológico</strong> para<br />
profundizar<br />
.<br />
Ketso<br />
Primer nivel: ¿Cuáles son las preguntas más relevantes que<br />
querés contestar sobre esta problemática?<br />
Segundo nivel: ¿Con qué elementos podemos desglosar<br />
estas preguntas?<br />
Tercer nivel: ¿Qué datos ya existen para conocer mejor los<br />
elementos que identificamos previamente? ¿Qué otros datos<br />
ocupamos para conocer mejor estos elementos?<br />
(ver tablita resultante)<br />
7 32
Ejercicio 11:<br />
En el libro <strong>metodológico</strong>, se llena el espacio de<br />
generación de datos de manera tal que en las tres<br />
primeras filas de cuadros se coloquen los datos<br />
que se pretenden recolectar y en la última línea<br />
de cuadros (que son más pequeños) se colocan<br />
las características de las personas que me dan el<br />
dato, esto para identificar posibles sesgos por<br />
acceso.<br />
Características de la población que me da el dato<br />
Características de la población que me da el dato<br />
33
Punto de Reflexión<br />
Vamos a reflexionar acerca de...<br />
- ¿Cómo estoy entendiendo qué es dato?<br />
- ¿Por qué es importante tener un enfoque de género y justicia social en la<br />
metodología de construcción del dato?<br />
- ¿Por qué es importante tener un enfoque de justicia social e inclusión en el diseño<br />
de la tecnología que captura el dato?<br />
- ¿Cómo la forma en que se diseña el dato afecta la inclusión?<br />
Otras cosas que estamos aprendiendo …<br />
7 34
Tema:<br />
Diseño de investigación 101<br />
35
Objetivos:<br />
- Ofrecer a las participantes una comprensión básica de los pasos para diseñar metodologías<br />
de investigación y datos.<br />
- Proporcionarles experiencia práctica en investigación de campo.<br />
7 36
Ejercicio 12: ¿Qué he aprendido hasta<br />
ahora?<br />
Recapitulación del trabajo realizado el fin de<br />
semana anterior en la primera sesión del<br />
primer campamento.<br />
Recuento de las participantes presentes,<br />
recordatorio del trabajo realizado en subgrupos.<br />
- ¿Qué hemos aprendido hasta aquí?<br />
37
Ejercicio 13: Construir con principios<br />
De manera conjunta, todas las participantes establecen los principios que se deberán respetar en<br />
adelante para la captura de los datos, contemplando la tecnología que se va a utilizar. Definiendo así,<br />
el marco ético dentro del cual deben construirse y capturarse los datos.<br />
7 38
Tema:<br />
Diseñando con ética<br />
Características de la población que me da el dato<br />
39
Objetivos:<br />
- Finalizar el diseño de datos que deben ser recolectados en cada uno de los temas<br />
escogidos.<br />
- Establecer principios éticos para la creación de la tecnología a desarrollar.<br />
- Avanzar en el análisis de la tecnología a utilizar.<br />
740
Ejercicio 14: ¿Cómo va la investigación<br />
de los datos?<br />
Con base en el desarrollo anterior del ketso, (herramienta<br />
de construcción colaborativa) se hace una<br />
nueva revisión para ver qué cambios requieren las preguntas<br />
generadoras y los datos que hasta ahora<br />
hemos pensado en recolectar (si se requiere realizar<br />
cambios).<br />
Acá, es importante anotar la necesidad de revisar el<br />
material una segunda vez; ya que, realizar una nueva<br />
revisión luego de dejar pasar algún tiempo, nos permite<br />
volverlo a ver con mirada fresca.<br />
41
Punto de Reflexión<br />
Preguntas detonadoras para discusión:<br />
- Obtenga una idea de cómo el grupo entiende los datos.<br />
- ¿Cuáles son las implicaciones de quién está representada o representado y quién<br />
no está en los datos de género que están disponibles actualmente?<br />
- ¿Cómo puede el diseño de los métodos de recopilación de datos afectar a quién se<br />
incluye, cuándo y cómo?<br />
- ¿Cómo puede afectar el diseño de la tecnología para la recopilación de datos a<br />
quién se incluye, cuándo y cómo?<br />
7 42
Tema:<br />
Prototipado<br />
43
Objetivo:<br />
- Desarrollar un prototipo en papel de cada una de las tres propuestas tecnológicas<br />
para capturar los datos de género y STEAM en las áreas especificadas en el estudio.<br />
744
Ejercicio 15: Prototipando nuestra<br />
tecnología<br />
Una vez diseñados los datos que vamos a utilizar,<br />
se entra de lleno en pensar la tecnología<br />
que será creada para ayudarnos a captar<br />
dichos datos; esto, tomando siempre en<br />
cuenta las siguientes interrogantes:<br />
- ¿Quién?<br />
- ¿Dónde?<br />
- ¿Cómo?<br />
- ¿Porqué?<br />
Cuyas respuestas y discusión deberán estar<br />
permeadas a este nivel del campamento, por<br />
aspectos de justicia social y enfoque de<br />
género.<br />
45
Punto de Reflexión<br />
Preguntas detonadoras para discusión:<br />
- Obtenga una idea de cómo el grupo entiende los datos.<br />
- ¿Cuáles son las implicaciones de quién está representada o representado y quién<br />
no está en los datos de género que están disponibles actualmente?<br />
- ¿Cómo puede el diseño de los métodos de recopilación de datos afectar a quién se<br />
incluye, cuándo y cómo?<br />
- ¿Cómo puede afectar el diseño de la tecnología para la recopilación de datos a<br />
quién se incluye, cuándo y cómo?<br />
746
Ejercicio 16: Prototipado en papel<br />
Manteniendo el trabajo en subgrupos, se procede a llevar a cabo una lluvia de ideas para identificar<br />
los requerimientos necesarios, para crear la tecnología necesaria que se va a desarrollar en cada<br />
uno de los subgrupos.<br />
En este ejercicio, se permite que surjan los liderazgos dentro de los grupos de trabajo y ellas<br />
mismas determinen el proceso a seguir.<br />
47
Ejercicio 17: Preparando la presentación<br />
Se plasma en un papelógrafo el prototipo tecnológico, la población a la que va dirigida, las características<br />
de la tecnología y todos aquellos detalles relevantes para la exposición.<br />
Mientras esto sucede, expertas visitan los grupos y hacen preguntas sobre dicha tecnología, con el fin<br />
de considerar aspectos que se hayan dejado de lado y resulten relevantes.<br />
748
Punto de Reflexión<br />
Preguntas detonadoras para discusión:<br />
- Obtenga una idea de cómo el grupo entiende los datos.<br />
- ¿Cuáles son las implicaciones de quién está representada o representado y quién<br />
no está en los datos de género que están disponibles actualmente?<br />
- ¿Cómo puede el diseño de los métodos de recopilación de datos afectar a quién se<br />
incluye, cuándo y cómo?<br />
- ¿Cómo puede afectar el diseño de la tecnología para la recopilación de datos a<br />
quién se incluye, cuándo y cómo?<br />
Características de la población que me da el dato<br />
49
Tema:<br />
Posters y presentación<br />
7 50
Objetivos:<br />
- El equipo comparte los primeros tres elementos que se incluirán en el póster final<br />
al final del segundo fin de semana de entrenamiento.<br />
- Problema de investigación por área.<br />
- Lo que se sabe y no se sabe.<br />
- Aspecto en el que nos estamos centrando para este proyecto.<br />
- ¿Cómo estamos construyendo datos que puedan ayudarnos a proporcionar algunas<br />
respuestas?<br />
- Justificación: ¿Por qué seleccionamos los métodos / tecnologías propuestos con<br />
una evaluación crítica sobre la representación y las limitaciones?<br />
Características de la población que me da el dato<br />
51
Ejercicio 18: Creando nuestro póster<br />
Con base en la plantilla para poster (anexo 3) se<br />
prepara para luego hacer una ronda de presentación<br />
general.<br />
En este espacio las presentaciones se documentan<br />
vía vídeo, al igual que las impresiones de las<br />
participantes.<br />
52
Ejercicio 20: Nuestra experiencia<br />
En este último ejercicio, se hace un recuento general de la experiencia que tuvimos en los dos campamentos,<br />
y en conjunto se establecen los pasos a seguir, luego de concluir el ejercicio de la investigación<br />
acción-participativa.<br />
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