Crescendo negra: o assédio de todo dia

Ilustração feita com exclusividade por Ana Carolina Matsusaki (Nã)

 

22 anos

No caminho entre o Metrô Anhangabaú e o escritório.
Passo por um engravatado, que grita:

– Gostosa!

Mando o cara se foder. A reação dele é rápida e previsível:

– Macaca!

 

15 anos

Uniforme escolar, de pé no ônibus lotado.
Um velho chega perto, quase encostando, e diz:

– Nossa, morena, queria que minha mulher fosse que nem você.

Não soube reagir, quase vomitei.
Uma mulher levanta do seu assento pra que eu possa sentar.

 

13 anos

Oitava série. Aula de matemática. Sou a única pessoa negra na sala de aula. Sento com as pernas dobradas em cima da cadeira. Chamo o professor pra tirar uma dúvida, e antes de resolver o exercício, ele aconselha:

– Você já é mulher demais pra continuar sentando desse jeito, viu?

Algumas das minhas colegas de classe, brancas, estão sentadas exatamente da mesma forma. Nenhuma delas foi repreendida.

 

9 anos

Fazendo compras no shopping com a minha mãe. Antes de sair pra pegar o par de tênis que eu escolhi, o vendedor me olha e solta:

– Já dá pra ver que vai ter um corpão igual ao da mãe.

Ela o encara com nojo e saímos loja sem comprar nada.
 


 
Comecei a escutar comentários sobre meu corpo por volta dos 7 anos. Menina negra nunca tem “cara de criança”. Nossos corpos são hipersexualizados desde muito cedo, de uma forma extremamente agressiva e cruel.

Por um tempo acreditei que meninas negras de fato não tinham infância, que a gente crescia rápido e era isso. Achava que tinha que aprender a me portar de um determinado jeito, caso contrário, a responsabilidade pelo assédio sofrido era minha. Mas logo eu aprendi que o assédio a que eu era constantemente exposta ao andar na rua não era natural e que eu jamais me acostumaria.

Todas as mulheres estão submetidas ao machismo, mas não da mesma forma. É preciso fazer recortes. O Dossiê Violência Contra as Mulheres, da Agência Patrícia Galvão, explica que há “diferenças em formas de violência que vão atingir desproporcionalmente as mulheres ante a combinação de múltiplas formas de discriminação, baseadas em sistemas de desigualdades que se retroalimentam – sobretudo de gênero, raça, etnia, classe e orientação e identidade sexual”. 

A história escravagista desse país ajudou a construir estereótipos ainda muito presentes que desumanizam e sexualizam as mulheres negras mesmo antes de entrarmos na puberdade, e que continuam a nos atormentar ao longo da vida adulta.

O mito racista da mulher negra hipersexualizada, subalterna e animalizada, vitimiza centenas de meninas e mulheres negras diariamente. As meninas negras são as maiores vítimas de exploração sexual infantil e de adolescentes. A taxa de homicídio de mulheres negras é o dobro da taxa das mulheres brancas.

Somos brutalmente atacadas todos os dias e eu nunca vou me acostumar.
 
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Ilustração feita com exclusividade por Ana Carolina Matsusaki (Nã).

Mais de Bárbara Paes

Joy Buolamwini e o preconceito algorítmico

Joy Buolamwini é uma estudante de pós-graduação no MIT (o Massachusetts Institute of Technology, uma das instituições de ensino superior mais respeitadas dos EUA). O currículo dessa mina é surreal: antes de entrar no MIT, ela se formou em Ciências da Computação no Georgia Institute of Technology e tem mestrado em Aprendizado e Tecnologia na Universidade de Oxford.

Parte de seu trabalho como pesquisadora no MIT consiste em explorar a ligação entre tecnologia de impacto social e inclusão. Nesse sentido, a Joy lidera a Algorithmic Justice League (Liga da Justiça Algorítmica), uma iniciativa para combater os preconceitos existentes nos algoritmos que regem as tecnologias que usamos.

No TEDTalk abaixo a Joy fala sobre como passou a se interessar por esse tema:

 
Lá no MIT, ela tem a oportunidade de trabalhar vários projetos bizarros, incluindo o Espelho de Desejar, um projeto que ela criou para poder projetar máscaras digitais fantásticas para o seu reflexo. Para construir o sistema do espelho, ela usou um software genérico de reconhecimento facial, mas logo descobriu que era difícil testá-lo a menos que ela usasse uma máscara branca. Ou seja, o software de reconhecimento facial não estava preparado para reconhecer pessoas negras, só pessoas brancas. Segundo a Joy, isso é bem problemático: “o preconceito algorítmico, como o preconceito humano, resulta da injustiça. Porém, os algoritmos, tal como os vírus, podem espalhar preconceitos numa grande escala num ritmo rápido. O preconceito em algoritmos também pode levar a experiências de exclusão e a práticas discriminatórias.” 

Esse tipo de desvio na tecnologia é criado da seguinte forma: cientistas criam um grupo de formação com exemplos de rostos. As pessoas que participam do estudo vão determinando o que é um rosto e não é.  Contudo, se os grupos de formação não forem diversificados, qualquer rosto que se desvie da norma estabelecida será difícil de detectar. E foi isso que aconteceu com a Joy: as máquinas não foram ensinadas a ler rostos negros, só tinham visto exemplos de rostos brancos. 

O ponto é que o preconceito algorítmico pode ser bem escroto e discriminatório, como explica Joy: “Nos meus exemplos com os robôs sociais que foi como eu descobri a exclusão com o preconceito algorítmico. Mas o preconceito algorítmico também pode levar a práticas discriminatórias. Nos Estados Unidos da América, os departamentos da polícia começam a usar o software de reconhecimento facial no seu arsenal de luta contra o crime. A Faculdade de Direito de Georgetown publicou um relatório mostrando que um em dois adultos, nos EUA — ou seja, 117 milhões de pessoas — têm os rostos em redes de reconhecimento facial. Os departamentos da polícia podem procurar nessas redes não regulamentadas, usando algoritmos que não foram auditados quanto ao seu rigor”.

A boa notícia é que esse cenário pode mudar com a criação de grupos de pesquisa mais diversos. “Há a oportunidade de criar grupos de formação com um espetro completo que reflitam um retrato mais rico da humanidade“, diz Joy. O documentário da Joy, o Coded Gaze: Unmasking Algorithmic Bias (algo como “o olhar codificado: desmascarando o preconceito algorítmico”) foi lançado no Museu de Belas Artes de Boston. O documentário mostra como a falta de diversidade na tecnologia levou à construção de algoritmos falhos e preconceituosos.

No começo deste ano, a Joy foi ganhadora do prêmio Search for Hidden Figures. Nesse link aqui ela fala um pouco mais sobre isso e no vídeo abaixo dá pra aprender um pouco sobre a trajetória dela:

Em uma entrevista para a BBC, a Joy conta que espera que a situação comece a melhorar, conforme as pessoas tomem consciência dos potenciais problemas decorrentes do preconceito algorítmico. “Qualquer tecnologia que criamos reflete tanto nossas aspirações quanto nossas limitações”, diz Joy, “se formos limitados na hora de pensar inclusão, isso vai ser refletido e incorporadona tecnologia que criamos”.

Segue a Joy no Twitter pra acompanhar os projetos dela!

 

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Dossiê Violência Contra as Mulheres, da Agência Patrícia Galvão, explica que há “diferenças em formas de violência que vão atingir desproporcionalmente as mulheres ante a combinação de múltiplas formas de discriminação, baseadas em sistemas de desigualdades que se retroalimentam – sobretudo de gênero, raça, etnia, classe e orientação e identidade sexual”. 

A história escravagista desse país ajudou a construir estereótipos ainda muito presentes que desumanizam e sexualizam as mulheres negras mesmo antes de entrarmos na puberdade, e que continuam a nos atormentar ao longo da vida adulta.

O mito racista da mulher negra hipersexualizada, subalterna e animalizada, vitimiza centenas de meninas e mulheres negras diariamente. As meninas negras são as maiores vítimas de exploração sexual infantil e de adolescentes. A taxa de homicídio de mulheres negras é o dobro da taxa das mulheres brancas.

Somos brutalmente atacadas todos os dias e eu nunca vou me acostumar.
 

Ilustração feita com exclusividade por Ana Carolina Matsusaki (Nã).

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