A Universidade Estadual de Campinas implementou a disciplina de pós-graduação Feminismo de Dados para capacitar profissionais a identificar e mitigar preconceitos em sistemas de inteligência artificial. A iniciativa, liderada pela professora Sandra Ávila no Instituto de Computação, surge como resposta a falhas algorítmicas que podem impactar diretamente a saúde e a vida de grupos minorizados.
O ponto de partida para a criação do curso foi a observação de problemas em ferramentas de diagnóstico de câncer de pele. Durante a colaboração em um projeto de pesquisa, a docente percebeu que os bancos de dados utilizados para treinar os modelos de inteligência artificial careciam de imagens de peles negras. Essa ausência de representatividade resultava em diagnósticos menos precisos para essa população, elevando as taxas de mortalidade.
Essa constatação levou a professora a aprofundar seus estudos sobre ética tecnológica, especialmente durante o período da pandemia. A leitura da obra Data Feminism e a análise de debates sobre a área reforçaram a percepção de que ajustes pontuais em disciplinas existentes não eram suficientes. Foi necessária a estruturação de um conteúdo programático específico para abordar a relação entre dados e poder.
O conceito central da disciplina baseia-se na premissa de que os dados são instrumentos de poder. O feminismo de dados analisa quem detém esse controle e como a coleta de informações pode perpetuar desigualdades. Embora o nome sugira um foco exclusivo no gênero, a abordagem abrange a diversidade de grupos marginalizados, incluindo pessoas negras, indígenas, periféricas e indivíduos com deficiência.
A disciplina, iniciada no segundo semestre de 2025, rompe com o formato tradicional de ensino técnico. As aulas são organizadas em rodas de discussão para fomentar o diálogo crítico entre os estudantes. A avaliação foge do modelo de provas convencionais, concentrando-se na participação ativa e no desenvolvimento de projetos práticos ao longo do semestre.
Essa metodologia multidisciplinar atraiu alunos de diversas áreas, além da computação, como engenharia de alimentos e letras. A professora relata que a disciplina preenche uma lacuna necessária, permitindo que os estudantes desenvolvam a capacidade de enxergar problemas estruturais que costumam ser invisibilizados em cursos de aprendizado de máquina, que é o processo de treinar algoritmos para reconhecer padrões.
O conteúdo programático é estruturado em sete princípios fundamentais. O curso ensina a examinar e desafiar as estruturas de poder, elevar a importância da emoção e da corporalidade, além de repensar binarismos e hierarquias. Também são abordados o pluralismo, a análise do contexto e a visibilidade do trabalho técnico.
Na prática, os estudantes aplicam esses conceitos em projetos de análise de dados reais. Um dos trabalhos desenvolvidos investigou a distribuição de cargos por raça e gênero dentro da própria Unicamp. Outra pesquisa analisou os investimentos destinados a projetos de pesquisa na instituição sob a ótica da equidade.
Além do ambiente acadêmico, a disciplina promoveu estudos sobre a cidade de Campinas. Grupos de alunos analisaram a distribuição de empregos formais por sexo e raça no município. Outra frente de trabalho focou na coleta e análise de dados referentes a pessoas com deficiência na região.
O objetivo final da disciplina é evitar que profissionais de tecnologia ignorem as distorções algorítmicas. A professora busca criar uma consciência crítica onde os alunos não consigam mais ignorar a existência desses problemas. O impacto emocional de evidenciar tantas falhas estruturais é visto como parte do processo de aprendizagem.
A iniciativa reforça a tese de que a correção de modelos de inteligência artificial não deve ocorrer apenas após a detecção de erros. A ética e a inclusão devem ser integradas desde a concepção do projeto e a seleção dos dados. Somente assim será possível desenvolver sistemas que não reproduzam preconceitos sociais.
Ao formar pesquisadores conscientes dessas dinâmicas, a Unicamp contribui para a criação de tecnologias mais justas. A disciplina de Feminismo de Dados serve como um modelo de como a academia pode intervir na construção de soluções tecnológicas que respeitem a diversidade humana e evitem danos a populações vulneráveis.
