数据科学与数学界的社会公正
摘要：社会正义数据科学（DS4SJ）是支持被压迫和边缘化人群解放的数据科学工作。这项工作本质上处于技术学术和行动主义实践的交叉点上。我们讨论DS4SJ在广泛的数学界所做的努力。我们首先定义术语，并提供一系列进行关键数据科学工作的指导原则，提供这些原则在实践中的示例。然后，我们强调了DS4SJ在实践数学家的学术和教学中所扮演的角色。我们特别关注早期职业数学家参与DS4SJ的参与，通过四个个人维尼特的全副武装说明了这一点。虽然DS4SJ的主要目标是为边缘社区产生影响，但我们也认为参与DS4SJ工作可以使整个数学生态系统受益，包括研究人员、教师、学生、部门、研究所和专业社团。最后，我们反思这些各方如何支持社会正义数据科学的持续努力。
作者：Quindel Jones, Andr''es R. Vindas Mel''endez, Ariana Mendible, Manuchehr Aminian, Heather Z. Brooks, Nathan Alexander, Carrie Diaz Eaton, and Philip Chodrow
论文ID：2303.09282
分类：History and Overview
分类简称：math.HO
提交时间：2023-03-17