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¿Qué harías ante una agresión machista? CÁMARA OCULTA

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El acertijo que puede mostrarte algo de ti mismo que quizás no sabías | BBC Mundo

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El vídeo de la ONU contra los estereotipos de género

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El vídeo de la ONU contra los estereotipos de género

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El vídeo de la ONU que quiere acabar con los estereotipos de género

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Estereotipos sexistas en la publicidad sudamericana

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Estereotipos sexistas en la publicidad sudamericana

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Solo el 14% de los universitarios que participaron en un estudio lo resolvieron

Este acertijo es un clásico que seguro que has escuchado en alguna ocasión a lo largo de tu vida y que, probablemente, te haya llegado a WhatsApp o Facebook durante las últimas horas:

Un padre y su hijo viajan en coche y tienen un accidente grave. El padre muere y al hijo se lo llevan al hospital porque necesita una compleja operación de emergencia, para la que llaman a una eminencia médica. Pero cuando entra en el quirófano dice: "No puedo operarlo, es mi hijo". ¿Cómo se explica esto?

Con motivo del Día de la Mujer, el diario digital BBC Mundo publicó un vídeo en el que proponían el acertijo a varias personas, y la mayoría no logra dar con la respuesta. El vídeo ha superado el millón y medio de reproducciones en un día, y se ha popularizado a través de WhatsApp. Este 9 de marzo también lo han compartido a través de Twitter políticos españoles como Susana Díaz o Pablo Iglesias.

Si has visto el vídeo, ya sabrás la respuesta. La "eminencia médica" que no quiere operar al niño es su madre. Y si no acertaste, perteneces a la gran mayoría: en un estudio de 2014, realizado por dos investigadoras de la Universidad de Boston, solo el 14% de los 197 universitarios a los que se les formuló el acertijo dieron con la respuesta. También se lo plantearon a 103 jóvenes de entre 7 y 17 años, y el porcentaje de aciertos fue similar.

Este amplio porcentaje de error se debe, según explica BBC Mundo, a una parcialidad inconsciente, un sesgo generado de forma automática en nuestro cerebro. El psicólogo Daniel Kahneman explica en su libro Pensar rápido, pensar despacio que nuestro cerebro cuenta con dos sistemas de pensamiento. Uno es intuitivo y muy rápido, mientras que el otro nos sirve para el razonamiento formal y las operaciones lógicas.

El sistema intuitivo y rápido es el que usamos para formar prejuicios, ya que representa las categorías como normas y ejemplos prototípicos. Según Kahneman, recordamos "una representación de uno o más miembros normales de cada una de estas categorías" y las aplicamos al resto de miembros.

Si no se te ha pasado por la cabeza que la "eminencia médica" pudiera ser una mujer, es porque tienes un prejuicio machista, formado en una sociedad machista: según un estudio del Ministerio de Sanidad del año 2011, las especialidades quirúrgicas son las que cuentan con menos mujeres. En el caso de la especialidad de cirugía cardiovascular, por ejemplo, solo un 9,1% son mujeres.

Incluso si has contestado que la "eminencia médica" es la madre del niño accidentado, tu respuesta podría estar influida por otro prejuicio. Tal y como han contestado algunos de los lectores a la publicación de Facebook de BBC Mundo, otra respuesta posible, y correcta, sería que la "eminencia médica" fuera el otro padre del niño, y se tratara de un matrimonio homosexual.

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Tu respuesta a este acertijo dice mucho de tus prejuicios

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Solo el 14% de los universitarios que participaron en un estudio lo resolvieron Este acertijo es un clásico que seguro que has escuchado en alguna ocasión a lo largo de tu vida y que, probablemente, te haya llegado a WhatsApp o Facebook durante las últimas horas: Un padre y su hijo viajan en coche y tienen un accidente grave.

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Así reaccionan los actores ante las preguntas sexistas que soportan las actrices

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Las actitudes machistas más flagrantes las tenemos claras. Aquellas que, de forma manifiesta y constante, han colocado a la mujer en una posición inferior al hombre en ámbitos sociales, económicos, jurídicos y familiares. Las que consideran que el hombre y la mujer nacen con objetivos y ambiciones diferentes en la vida.

Sin embargo, pese las reivindicaciones históricas desde los años setenta y la creciente concienciación respecto a la lacra del machismo en todos los ámbitos culturales y políticos en los últimos años, hay pequeños restos que muchos (y muchas) siguen teniendo interiorizados. Son secuelas de nuestra educación y de los productos culturales que nos han formado como personas que hacen que, aunque critiquemos y denunciemos el machismo, podamos caer en algunas de sus trampas sin darnos cuenta.

Lo que desde hace un lustro se ha denominado el micromachismo, ejemplos de discriminación débiles e imperceptibles. Esos que se ven todos los días y suceden incluso en los ambientes más progresistas.

Una lista a base de ejemplos (que van del micromachismo a, en algunos casos, al machismo a secas) que demuestran que tal vez hemos entendido el grueso de las reivindicaciones feministas, pero nos falta mucha letra pequeña que leer.

1. He creído necesario explicar algo a una mujer, sin que ella me lo pidiese, por el hecho de ser mujer.

2. No considero a una ama de casa una trabajadora más.

3. Me refiero a hombres por su apellido (Sánchez, Rivera, Iglesias) y a mujeres por su nombre (Susana, Irene, Soraya)

4. He comentado a un amigo que se quedaba al cuidado de sus hijos: "Hoy te han dejado de niñera".

5. En la cama antepongo mi placer sexual al de mi compañera y no suelo preguntar por sus preferencias y necesidades.

6. He dicho que yo "ayudo" en las tareas del hogar, asumiendo que el trabajo es de una mujer y yo estoy ayudando, no participando en igualdad.

7. Me he sentido incómodo y perdedor en alguna ocasión porque el sueldo de mi novia o mujer es más alto que el mío.

8. Asumo continuamente la heterosexualidad de las mujeres y de otros hombres.

9. En mi trabajo o entre mis amistades, solo propongo jugar al fútbol a los varones, dando por sentado que ellas no quieren jugar.

10. He pronunciado la frase: "Al final las más machistas son las mujeres".

11. Cuando el niño va al médico o de compras, lo acompaña su madre. Cuando el niño va al fútbol, lo acompaño yo.

12. He preguntado a mi sobrina si ya le gusta algún chico.

13. Considero que las labores domésticas de mi casa, cuidando de mis hijos o ayudando a mis mayores, siempre las va a hacer mejor una mujer.

14. He preguntado a alguna mujer que para cuándo los hijos cuando nunca se lo he preguntado a un hombre.

15. He pagado de forma sistemática mis cenas con mujeres presuponiendo que es lo que se espera de mí.

16. Hablando con un amigo he descrito a una mujer como "poco femenina".

17. Soy homosexual y he pronunciado la frase: "¿Cómo voy a ser machista si soy homosexual?", pensando que el machismo es únicamente un error de los hombres heterosexuales.

18. He usado la palabra "provocador" para describir el atuendo de una mujer.

19. He comentado que esas no son formas de hablar "para una señorita".

20. No me gusta salir con mujeres más altas que yo.

21. En compañía de una mujer, he ocupado el sillón del piloto porque interpreto que es lo normal o un gesto de galantería.

22. Me he negado vehementemente a aceptar palabras nuevas (estén aceptadas por la RAE, como "jueza" o "presidenta") sin pensar en que tal vez dan un sentimiento de comodidad y pertenencia a mi interlocutora.

23. Considero normal que en televisión los presentadores sean los ácidos y divertidos y ellas las guapas.

24. He hecho el comentario "Sara es una mujer fuerte" dando por hecho que considero que ser fuerte es un rasgo más masculino.

25. Tengo mellizos y nada más nacer hice socio del Atleti a mi hijo y no a mi hija.

26. Dejo a mi hijo adolescente salir hasta las 3 de la madrugada, pero a mi hija le obligo a venir antes de medianoche.

27. Nunca he hablado con mi hijo de feminismo.

28. Soy el dueño de un local público y he puesto el cambiador de bebés en el cuarto de baño de mujeres.

29. Invitado a comer en la casa de unos amigos, he felicitado a la mujer por la comida sin preguntar antes quién había cocinado.

30. Invitado a comer en la casa de unos amigos, me he dirigido al hombre para hacer preguntas sobre automóviles, dinero o deportes porque he deducido que a ellas no les interesarán esos temas.

31. He presentado a una mujer por el cargo o la posición de su marido ("esta es la mujer de...") en vez de por su nombre y profesión.

32. Soy camarero y siempre pongo la bebida alcohólica al chico y la bebida sin alcohol a la chica, sin preguntar quién ha pedido cada una.

33. Soy camarero y siempre dejo la cuenta de la mesa al chico.

34. Tengo una empresa en la que los trabajadores van uniformados y ellos llevan pantalón y ellas falda, sin opción de elegir.

35. Intentando ser amable, he llamado "guapa" a una mujer a la que no conozco de nada.

36. He dicho "no me lo habías pedido" cuando una mujer me ha recordado que no he hecho mi parte de las tareas de hogar.

37. Me he callado ante el comentario machista de un amigo.

38. He juzgado a una mujer por su forma de educar a sus hijos cuando no lo hago con un hombre.

39. Me refiero al conjunto de ciudadanos que buscan la igualdad como "las feministas", en femenino, asumiendo que es una lucha únicamente reservada a las mujeres.

40. He preguntado a una mujer cómo conjuga su vida profesional y su vida familiar, algo que jamás he preguntado a un hombre.

41. He comprado ropa de color rosa o muñecas a una niña sin consultar con sus padres (o con la propia niña) qué regalo deseaba.

42. Trabajo en un centro público destinado a mujeres y he puesto únicamente revistas de moda y sociedad en la sala de espera.

43. En una conversación sobre políticos, me parece normal hacer comentarios sobre el aspecto de ellas cuando no lo hago sobre el de ellos.

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"Hoy te han dejado de niñera": 43 micromachismos que cometemos a diario

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Las actitudes machistas más flagrantes las tenemos claras. Aquellas que, de forma manifiesta y constante, han colocado a la mujer en una posición inferior al hombre en ámbitos sociales, económicos, jurídicos y familiares. Las que consideran que el hombre y la mujer nacen con objetivos y ambiciones diferentes en la vida.

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No, no solo te ha pasado a ti. También a Leticia Dolera, actriz y directora; Inés Arrimadas, presidenta del grupo de Ciudadanos en el Parlamento de Cataluña; Eva Amaral, cantante y compositora; Elena Valenciano, eurodiputada del PSOE; Carmen G. de la Cueva, escritora y directora de la revista 'La Tribu'; Cristina Cifuentes, presidenta de la Comunidad de Madrid; Lucía Mbomío, reportera de televisión; Teresa Rodríguez, coordinadora de Podemos en Andalucía; Amaya Valdemoro, exjugadora de baloncesto; María Blasco, investigadora y directora del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas; Rosa María Calaf, periodista; y Alba Galocha, modelo y actriz. Porque todas las mujeres, aunque ocupen una posición de poder o prestigio, sufren el machismo cotidiano.

Este vídeo ha sido posible gracias al trabajo de Ana Requena Aguilar, Sofía Pérez Mendoza, Alejandro Navarro, David Conde, Paula González y Olga Granado, con la ayuda de toda la redacción de eldiario.es.

Micromachismos, este blog, cumple tres años. En este tiempo hemos publicado decenas de historias sobre el machismo cotidiano con el que conviven las mujeres cada día. También hemos denunciado publicidad y contenidos informativos sexistas, y hemos abierto debates con empresas y administraciones.

Hemos conseguido cosas. El Ministerio de Asuntos Exteriores cambió en sus recomendaciones la expresión "hombres de negocios" por "personas en viaje de negocios". Una marca de ropa se comprometió a eliminar de sus etiquetas un mensaje para que las madres lavaran las prendas. Ikea ha cambiado su cartel del cambiador de bebés para que sea neutro en todas sus tiendas en España. Pero, sobre todo, hemos ayudado a romper el silencio sobre el machismo cotidiano y reivindicar la experiencia de las mujeres.

Aquí seguiremos, vigilando la falta de representación de las mujeres, los estereotipos, los roles de género, el acoso en las calles o el menosprecio y la condescendencia en el trabajo o en las relaciones afectivas.

Puedes seguir todas las noticias relacionadas con la igualdad y el feminismo en el Foco de Igualdad de eldiario.es.

Comparte tu historia o tu denuncia en micromachismos@eldiario.es o menciona nuestra cuenta @Micromachismos en Twitter.

Y si quieres acompañarnos en este empeño, hazte socio/a de eldiario.es.

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Leticia Dolera, Inés Arrimadas, Eva Amaral, Cristina Cifuentes, Teresa Rodríguez, Elena Valenciano, Alba Galocha o Rosa María Calaf también han sufrido el machismo cotidiano¿Te han juzgado por tu aspecto en lugar de por lo que decías?¿Te han preguntado que dónde estaba tu jefe cuando la jefa eres tú?¿Te han cuestionado por no querer tener hijos?¿Te ha hecho tu novio sentirte culpable simplemente por mostrarte como eres?

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El blog Micromachismos cumple cuatro años. Cientos de mujeres han compartido desde entonces sus historias de machismo cotidiano: en la calle, en bares, con sus parejas, en sus trabajos, en la consulta del ginecólogo, en sus grupos de amigos... El machismo está en todas partes. El año pasado quisimos mostrarlo con el vídeo #Amítambién en el que mujeres relevantes de la política, la cultura, el deporte o la ciencia contaban sus propias experiencias. Este año queremos dar otro paso y hablar de la otra parte: los hombres.

El cómico Joaquín Reyes; el director de cine Nacho Vigalondo; el coordinador federal de Izquierda Unida, Alberto Garzón; el guitarrista de Vetusta Morla, Guille Galván; el portavoz del PP en el Parlamento Vasco, Borja Sémper; el jugador del Estudiantes Sitapha Savané; el portavoz del PSOE en la Asamblea de Madrid, Ángel Gabilondo; el secretario general de CCOO, Unai Sordo, y el juez Fernando Grande-Marlaska reflexionan y hacen autocrítica sobre su machismo y sus estrategias para intentar cambiarlo.

Porque creemos que para combatir el machismo los hombres tienen que cambiar, detectar comportamientos y romper las complicidades que tantas veces suceden y tan sutilmente se reproducen.

Este vídeo ha sido posible gracias al trabajo de mucha gente. Alejandro Navarro, David Conde, Paula González y Marcos Servera en la parte de vídeo. Y a las aportaciones de Sofía Pérez Mendoza, Marta Borraz, Andrés Gil, Juanlu Sánchez, e Irene Castro, entre otras.

En estos cuatro años hemos puesto nuestro granito de arena para romper el silencio sobre el machismo tan normalizado con el que las mujeres convivimos todos los días. Porque que algo sea frecuente o normal no significa que esté bien o que las cosas no puedan -y deban- ser de otra manera. Hemos publicado decenas de testimonios, hemos denunciado publicidad y contenidos sexistas y hemos abierto debates con empresas y administraciones.

Si quieres compartir tu historia o tu denuncia de machismo cotidiano escríbenos a micromachismos@eldiario.es o menciona nuestra cuenta @Micromachismos en Twitter.

El año pasado, doce mujeres relevantes de la política, la cultura, el deporte o la ciencia contaron sus experiencias de machismo cotidiano en el vídeo #AmíTambién: Leticia Dolera, Elena Valenciano, Teresa Rodríguez, Eva Amaral, Amaya Valdemoro o Rosa María Calaf hablaban en primera persona de lo que han vivido a lo largo de su vida.

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VÍDEO | #TúTambién puedes hacer algo para acabar con el machismo

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Joaquín Reyes, Nacho Vigalondo, Alberto Garzón, Guille Galván, Borja Sémper, Sitapha Savané, Ángel Gabilondo, Unai Sordo y Fernando Grande-Marlaska reflexionan y hacen autocrítica sobre el machismo¿Interrumpes más a las mujeres en tus reuniones?¿Has juzgado a una mujer por las fotos que sube a las redes sociales o por la forma en la que viste?¿Presumes de hacer mucho pero no sabes como se llama la profesora de tus hijos?¿Has criticado a otro hombre por mostrar sus emociones?

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Estereotipos de género a través de nuestra forma de hablar

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Estereotipos de género a través de nuestra forma de hablar

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Os propongo sumaros a este reto de aula. Investiguemos, reflexionemos y hablemos de los estereotipos de género a través de nuestra fo...

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La figura de la mujer en la publicidad II

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Uploaded by Sonia Lazcano Diez on 2015-05-04.

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La figura de la mujer en la publicidad I

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La figura de la mujer en la publicidad I

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Universidad de Sevilla. Publicidad y Relaciones Públicas. Análisis de la publicidad sexista en España, partiendo del vídeo de Isabel Coixet.

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De dónde venimos: los anuncios sexistas II

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Publicidad española memorable Nº 57: Soberano, es cosa de hombres (1965)

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Este anuncio forma parte de la selección "50 spots en 50 años", realizada con motivo del 50º aniversario de la Asociación Española de Anunciantes (AEA) y en la que ha colaborado lahistoriadelapublicidad.com y su Centro de Documentación Publicitaria.

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De dónde venimos: los anuncios sexistas I

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REGRESO AL FUTURO PUBLICIDAD SOBERANO ES COSA DE HOMBRES

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Si está en la cocina, es una mujer: cómo los algoritmos refuerzan los prejuicios

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Si está en la cocina, es una mujer: cómo los algoritmos refuerzan los prejuicios

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Los bancos de imágenes provocan un sesgo sexista en las máquinas. Trondheim byarkiv

Un hombre calvo, de unos sesenta años, mueve con sus espátulas de madera unos trozos de carne dentro de una sartén. Lleva gafas de pasta, vaqueros y está frente a los fogones de su pequeña cocina, decorada en tonos claros. Al ver esta imagen, la inteligencia artificial lo tiene claro y gracias a su sofisticado aprendizaje etiqueta lo que ve: cocina, espátula, fogones, mujer. Si está en una cocina, entre fogones, debe ser una mujer. Un equipo de la Universidad de Virginia acaba de publicar un estudio en el que señala una vez más lo que muchos especialistas vienen denunciando: la inteligencia artificial no solo no evita el error humano derivado de sus prejuicios, sino que puede empeorar la discriminación y está reforzando muchos estereotipos.

En su trabajo, estos científicos pusieron la lupa en las imágenes de dos gigantescos bancos de imágenes, de los que se usan habitualmente para entrenar a las máquinas. Y, sobre todo, en lo que aprendían de ellas. Inicialmente, los hombres protagonizaban un 33% de las fotos que contenían personas cocinando. Tras entrenar a la máquina con estos datos, el modelo mostró su flaqueza: dedujo que el 84% de la muestra eran mujeres. "Se sabe que las tecnologías basadas en big data a veces empeoran inadvertidamente la discriminación debido a sesgos implícitos en los datos", advierten los autores. "Mostramos que partiendo de un corpus sesgado de género", añaden, los modelos predictivos "amplifican el sesgo".

Las máquinas se hacen más sexistas, racistas o clasistas porque identifican la tendencia subyacente y apuestan por ella para atinar. Ya es bien conocido el caso de Tay, el robot inteligente que Microsoft diseñó para que se integrara en la conversación de Twitter aprendiendo de los demás usuarios: tuvo que retirarlo en menos de 24 horas porque empezó a hacer apología nazi, a acosar a otros tuiteros y a defender el muro de Trump. A estas alturas, los ejemplos de algoritmos que exacerban prejuicios o discriminaciones son innumerables y ponen en entredicho la gran promesa de estos sistemas: retirar de la ecuación el error humano. Los algoritmos nos condenan a repetir el pasado del que queríamos escapar al replicar los prejuicios que nos definían.

Google comenzó a etiquetar a personas negras como gorilas y Google Maps ubicaba la "casa del negro" en la Casa Blanca de la era Obama. Las fotos de los usuarios negros de Flickr se clasificaron como "chimpancés". La inteligente Siri de Apple, que tiene respuesta para todo, no sabe qué decir cuando la dueña del móvil le dice que ha sido violada. El software de Nikon advierte al fotógrafo de que alguien ha parpadeado cuando el retratado tiene rasgos asiáticos. Las webcam de HP no son capaces de identificar y seguir los rostros más morenos, pero sí los de blancos. El primer certamen de belleza juzgado por un ordenador colocó a una única persona de piel oscura entre los 44 vencedores. En EE UU, Amazon deja fuera de sus mejores promociones a los barrios de mayoría afroamericana (más pobres). Facebook permite a los anunciantes que excluyan de su target comercial a minorías étnicas y, en cambio, que incluyan a personas que se identifican explícitamente como antisemitas o a jóvenes que sus algoritmos han identificado como vulnerables y depresivos.

"Prometiendo eficiencia e imparcialidad, distorsionan la educación superior, aumentan la deuda, estimulan el encarcelamiento masivo, golpean a los pobres en casi todas las coyunturas y socavan la democracia", denuncia Cathy O'Neil, especialista en datos y autora del revelador libro Armas de destrucción matemática ( Capitán Swing), en el que desmenuza todos los desastres algorítmicos a partir de su formación como doctora en Matemáticas en Harvard y su experiencia laboral como data scientist en el mundo financiero. "Ir a la universidad, pedir prestado dinero, ser condenado a prisión o encontrar y mantener un trabajo. Todos estos campos de la vida están cada vez más controlados por modelos secretos que proporcionan castigos arbitrarios", alerta.

Como dice O'Neil, los prejuicios de los algoritmos pueden ser mucho más peligrosos y trascendentales. Lo comprobó hace unos meses la redacción de ProPublica, al descubrir que un programa que se usa en la Justicia de EE UU para pronosticar la reincidencia de los presos era notablemente racista. Los acusados negros eran el doble de propensos a ser mal etiquetados como probables reincidentes (y tratados más duramente por el sistema penal), mientras que los acusados blancos que sí reincidieron fueron etiquetados como de bajo riesgo con el doble de probabilidad que los negros. Los ciudadanos, y por supuesto los convictos, ignoran que su futuro lo está decidiendo un programa informático viciado que va a ser tan racista como el juez más racista. Fría, sosegada y concienzudamente racista.

Una investigación de la Universidad Carnegie Mellon descubrió que las mujeres tienen menos posibilidades de recibir anuncios de trabajos bien pagados en Google. Los programas que se usan en los departamentos de contratación de algunas empresas han mostrado inclinación por nombres usados por blancos y rechazan los de negros. Las autoridades policiales de varias ciudades usan programas que les ayudan a pronosticar los lugares en los que es más probable que haya delincuencia; de este modo, acuden más a estas zonas, detienen de nuevo a más gente allí y refuerzan el ciclo negativo. Y los seguros son más caros y severos para residentes en barrios pobres de mayoría negra. "El resultado es que criminalizamos la pobreza, creyendo que nuestras herramientas no son solo científicas sino justas", resume esta especialista.

Como señala O'Neil en su libro, en algunos casos, los problemas del algoritmo se deben a un problema en la selección de los datos. En otros, se debe al prejuicio subyacente en la sociedad, que el software simplemente hace suyo para acertar. Pero el mayor problema es el modelo económico: "Cuando se están construyendo sistemas estadísticos para encontrar clientes o manipular a deudores desesperados, los ingresos crecientes parecen mostrar que están en el camino correcto. El software está haciendo su trabajo. El problema es que los beneficios terminan sirviendo como un sustituto de la verdad". O'Neil denuncia que esto es una "confusión peligrosa" que surge "una y otra vez". Facebook deja que su algoritmo seleccione y venda anuncios a "gente que odia a los judíos" y "adolescentes vulnerables" porque se hace rico con ello; si les pagan, no pueden estar equivocados.

Un regulador frente a la opacidad

Son problemas descubiertos por periodistas, investigadores e instituciones. O cuando se hacen manifiestos y obligan a la empresa a corregirlos, pero ¿qué pasa con todos los procesos que ya están mecanizados y desconocemos cómo nos afectan? ¿Cómo sabrá una mujer que se la privó de ver un anuncio de trabajo? ¿Cómo podría una comunidad pobre saber que está siendo acosada policialmente por un software? ¿Cómo se defiende un delincuente de una minoría étnica que ignora que un algoritmo le señala? Facebook y Google, por ejemplo, son perfectamente conscientes de este problema y hasta nos explican cómo sucede, pero son absolutamente opacos y no permiten a nadie vigilar de un modo eficiente estos sesgos, critica O'Neil. Hay muchos más programas de este tipo aplicándose en el sistema judicial estadounidense, pero sus sesgos se desconocen, porque cada empresa mantiene sus algoritmos secretos, como la fórmula de la Coca-Cola.

Si el algoritmo se ha convertido en ley, debe ser transparente, accesible, discutible y enmendable, como la ley misma. Es lo que exigen cada vez más especialistas y organismos, como la Liga para la Justicia Algorítmica o Inteligencia artificial ahora, que aseguran que el problema de las máquinas inteligentes son sus prejuicios sociales rampantes y no que vayan a provocar un apocalipsis al estilo Terminator. Y que, por tanto, hace falta crear reguladores públicos que revisen sus sistemas. Es una crisis que no va a hacer sino crecer: hace unos días escandalizaba un polémico algoritmo que pretendía identificar a los gais por su cara; en EE UU, por ejemplo, ya la mitad de la población tiene su rostro registrado en bases de datos policiales de reconocimiento facial. Y los gigantes de la red ya conocen hasta nuestra orientación sexual incluso sin ser usuarios de sus servicios. "No podemos contar con el libre mercado para corregir estos errores", zanja O'Neil.

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Si está en la cocina, es una mujer: cómo los algoritmos refuerzan los prejuicios

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Un hombre calvo, de unos sesenta años, mueve con sus espátulas de madera unos trozos de carne dentro de una sartén. Lleva gafas de pasta, vaqueros y está frente a los fogones de su pequeña cocina, decorada en tonos claros.

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Experiencia para romper los estereotipos de género en los colegios

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Experiencia para romper los estereotipos de género en los colegios

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Romper estereotipos de género en los colegios