Automating Inequality

Analizând bazele de date și studiile de caz furnizate de Virginia Eubanks, descoperim o perspectivă critică asupra modului în care digitalizarea serviciilor publice afectează drepturile fundamentale. Automating Inequality nu este doar o analiză teoretică, ci o investigație sistematică a impactului pe care mineritul de date și algoritmii de politici publice îl au asupra claselor defavorizate. Apreciem rigoarea cu care autoarea demonstrează că, deși trăim sub un regim general al datelor, sistemele cele mai invazive și punitive sunt direcționate către cei săraci. Structura volumului este organizată progresiv, începând cu o notă istorică în capitolul „From Poorhouse to Database”, care ancorează tehnologia actuală în practicile de disciplinare a sărăciei din trecut. Capitolele centrale analizează eșecurile tehnocratice concrete: de la sistemul din Indiana, care interpretează erorile umane drept „lipsă de cooperare”, până la algoritmul Allegheny din Pittsburgh, care încearcă să prezică abuzul asupra copiilor pe baza unor profile statistice riscante. Alternativă la Weapons of Math Destruction de Cathy O'Neil pentru cursurile de sociologie sau politici publice, lucrarea de față aduce avantajul unei cercetări de teren aprofundate, oferind chipuri umane cifrelor reci. Spre deosebire de Data Justice de Lina Dencik, care explorează dimensiunile globale ale datificării, Eubanks se concentrează pe mecanismele interne ale statului american, oferind o critică tăioasă la adresa „poorhouse-ului digital”. Textul este echilibrat, evitând jargonul excesiv în favoarea unei narațiuni care evidențiază cum automatizarea deciziilor poate slăbi democrația și valorile echității sociale.