当偏见带来沉默时，我选择成为新声音

作者：Hosna Safiarian – e8体育 数据科学和机器学习讲师

在技术领域，偏差不仅仅是统计错误或算法缺陷。偏见是缺乏值得被听到的声音。当数据不平等时，决策也变得不平等，这种不平衡逐渐变成沉默，使社会的一半人无法塑造、创新和建设未来。

我很了解这种沉默。在我的职业生涯中，我多次经历过这种情况，但我没有接受它，而是选择成为新声音.

我的旅程开始于我十三岁的时候。我和一群女孩一起赢得了一场全国编程竞赛，当时在这样的空间里看到女孩仍然感到罕见和不寻常。

那一刻点燃了我的火焰，促使我去伊朗攻读信息技术学位。

很快，我意识到课堂和团队缺乏多样性不仅仅是表面观察，而是系统性偏见。如果不加以控制，偏见就会生根发芽：在不公平的决策中、在片面的设计中以及在无法反映整个社会的结构中。

这些经历引导我走向数据科学。不仅仅是为了分析数字，而是为了带回长期被排除在数据之外的声音。

沿着这条路：

• 我在人工智能和数据科学领域发表了超过 15 篇学术论文，
• 在女子学校志愿教授计算机科学并让知识更容易获得，
• 将 IT 技术资源翻译成波斯语，以打破语言障碍，
• 并领导了多个具有高影响力的金融科技项目，并坚信知识如果无法普及，就无法伸张正义。

在我的工作中，我利用数据的力量清楚地证明了一件事：当我们消除决策中的偏见时，我们不仅会恢复公平，还会释放创新、盈利能力和归属感。

在重新设计银行应用程序时，数据显示每项重大决策都完全基于男性用户的行为。通过引入女性用户的见解，我平衡了用户体验，并创建了一款为所有用户提供服务的产品，从而显着提高了参与度和金融交易量。

在分析招聘流程时，我发现角色和机会往往是无意识地根据性别刻板印象进行分配的，某些职位被认为是男性的，而其他职位则被认为是女性的，而不管实际技能如何。通过数据驱动的评估系统，我帮助挑战这些假设，并建立更公平的招聘和晋升途径，从而在技术团队中实现更大的多样性和创新。

在一个社会影响项目中，我使用劳动力数据表明，只需实施灵活工作时间和儿童保育支持等政策就可以显着提高女性在工作场所的保留率，这不仅有利于女性，也有利于整个经济和社会。

而这仅仅是开始。我领导的每个项目不仅仅是一项技术成就，更是朝着变化、平衡和人类进步.

今天，作为加拿大 e8体育 的数据科学讲师，我很自豪看到越来越多的人在我的教室里，女孩们坐在男孩旁边。这意味着曾经被忽视的声音现在被听到了，v植根于数据、分析、勇气和意识的声音.

我的使命很明确：为了激励、教育和支持那些不仅仅想在科技领域占有一席之地的女性，她们还想重新设计这个领域。

如果偏见是数据中的沉默，我选择成为打破它的声音。