Reglas que abren: Índice de condiciones para la participación política de las mujeres en las legislaturas provinciales
Nueva herramienta para seguir explicando por qué aún persisten las desigualdades en la representación política.
Nueva herramienta para seguir explicando por qué aún persisten las desigualdades en la representación política.
DataGénero, Ojo Paritario y ONU Mujeres, llevaron adelante un taller sobre violencia contra las mujeres políticas, para debatir sobre el impacto de esta problemática y trabajar en posibles soluciones conjuntas.
En abril y mayo dictaremos un curso virtual dirigido a mujeres jóvenes y adultas de Catalunya y América Latina, y organizada por la Plataforma Unitària contra les Violències de Gènere.
El pasado 11 de marzo, en el marco de la CSW69 en Nueva York, participamos en un evento paralelo donde conversamos sobre la importancia de contar con datos inclusivos para diseñar políticas que realmente representen a todas las personas.
Hacia fines de 2024, en #UNDataForum, se lanzó la iCount Coalition impulsada por el programa Equality Insights de la Agencia Internacional para el Desarrollo de la Mujer (IWDA).
Colegas de distintas organizaciones de la región nos respondieron esta pregunta durante el Foro de Gobernanza de Internet de América Latina y el Caribe (LACIGF), realizado en noviembre en Santiago de Chile.
En México se realizó la primera Encuesta Nacional sobre Diversidad Sexual y de Género.
En fechas claves como el 8 de marzo repensamos, debatimos y reflexionamos sobre la inserción en el mercado laboral de las feminidades. Cabe aclarar que en este artículo, optamos por referirnos a “feminidades” como un concepto paraguas más amplio que “mujeres” para visibilizar que existen más identidades afectadas por las estructuras desiguales del mercado laboral particularmente para las que tienen expresiones o formas feminizadas de expresarse.
Hoy en día con los avances tecnológicos actuales, confiamos en que las computadoras hagan más y más cosas cotidianas por nosotros y nosotras. Al generar más datos, los algoritmos son más precisos para predecir y decidir sobre nuestras vidas. En este artículo nos proponemos trabajar sobre el sesgo algorítmico y reflexionar sobre por qué existen los sesgos y por qué tener equipos de ciencia de datos más diversos es uno de los factores que podría ayudar a mitigarlo.
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