Viviamo nella società dell’informazione, nella quale l’accesso ai dati e alla conoscenza è diventato una delle principali risorse e, al tempo stesso, un fattore determinante di disuguaglianza.
Mai come oggi ci troviamo nella condizione di dover “scegliere il mondo che vogliamo” (Bucchi, 2006), ma questa scelta non è equilibrata tra tutti gli attori.
Siamo nell’epoca dei big data, in cui ogni nostra azione genera in modo automatico una quantità di informazioni difficilmente immaginabile, misurata in petabyte, exabyte o zettabyte. Questa immensa mole di dati rappresenta un potenziale di conoscenza straordinario, ma la sua distribuzione non è neutrale: asimmetrie nell’accesso e nell’elaborazione delle informazioni possono tradursi in nuove forme di disuguaglianza sociale.
Il divario digitale, ovvero la disparità nell’accesso e nell’uso delle tecnologie digitali, è oggi una delle forme più pervasive di disuguaglianza.
Tra le forme del divario digitale esiste anche una dimensione di genere.
Il divario digitale di genere o gender digital divide
Il divario digitale di genere è un fenomeno che investe l’alfabetizzazione digitale, le opportunità educative, la partecipazione al mercato del lavoro tecnologico e la rappresentazione delle donne nei processi di innovazione.
L’accesso a Internet corrisponde alla cittadinanza attiva
Oggi l’accesso a Internet è un presupposto essenziale per la cittadinanza attiva: dalla gestione delle pratiche burocratiche alla sanità, dal registro elettronico agli esami universitari online, dal settore bancario alla ricerca di lavoro, tutto passa attraverso strumenti digitali.
Eppure, milioni di donne nel mondo continuano a essere escluse da queste opportunità, con ripercussioni profonde sulla loro autonomia economica e sociale.
Il gender digital divide si manifesta in molteplici forme.
Secondo le Nazioni Unite, nel 2023 c’erano 259 milioni di uomini in più rispetto alle donne attivi online, e le donne avevano il 18% in meno di probabilità di possedere uno smartphone.
Questo divario non si limita all’accesso ai dispositivi, ma riflette anche una minore alfabetizzazione digitale e una limitata presenza femminile nei settori più innovativi dell’economia digitale.
In particolare, le donne continuano a essere sottorappresentate nelle carriere STEM (Scienza, Tecnologia, Ingegneria e Matematica), dove le disparità iniziano già nei percorsi accademici: solo il 28% dei laureati in ingegneria e il 22% dei lavoratori del settore dell’intelligenza artificiale sono donne.
Queste differenze hanno conseguenze dirette sul mondo del lavoro.
Nel settore tecnologico, il divario retributivo di genere (gender pay gap) è del 21% e quasi la metà delle donne che lavora in questo ambito ha subito molestie sul posto di lavoro.
Inoltre, la scarsa presenza femminile nei ruoli decisionali e nei processi di innovazione fa sì che molte tecnologie vengano sviluppate senza considerare le esigenze specifiche delle donne, perpetuando un ciclo di esclusione.
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L’intelligenza artificiale è discriminatoria
Un esempio emblematico di questa problematica è rappresentato dall’intelligenza artificiale (IA), una tecnologia che, anziché essere neutrale, ha dimostrato di amplificare i pregiudizi esistenti.
Gli algoritmi di IA vengono addestrati su enormi quantità di dati, che però riflettono un mondo, una società e una cultura, in cui le disuguaglianze di genere sono ancora radicate.
Studi condotti dall’UNESCO e da ricerche accademiche hanno evidenziato come i sistemi di IA non siano gender-neutral, bensì influenzati dai pregiudizi incorporati nei dati.
Il progetto Gender Shades e il sistema di selezione Amazon
Un caso significativo è quello del progetto “Gender Shades”, che ha rivelato come i software di riconoscimento facciale funzionino con una precisione molto minore per le donne, in particolare per le donne afroamericane.
Simili problematiche sono emerse anche nel sistema di selezione del personale di Amazon, il quale, basandosi su dati storici, ha finito per penalizzare automaticamente le candidature femminili.
Un altro esempio di bias di genere nell’IA riguarda gli assistenti vocali, che spesso riproducono stereotipi sessisti, utilizzando voci femminili per rappresentare ruoli di servizio e obbedienza, mentre quelle maschili sono usate per sistemi più autorevoli, come i software di navigazione o di consulenza finanziaria.
Lo Shadow Banning
Un altro fenomeno emblematico è quello dello Shadow Banning, il processo per cui alcuni contenuti social vengono oscurati senza che l’utente ne sia consapevole.
Un’indagine del quotidiano britannico The Guardian ha rivelato che le immagini di donne, anche in contesti medici o educativi, vengono bannate molto più frequentemente di quelle maschili.
Un esperimento ha dimostrato che una foto di due donne in intimo veniva considerata “audace” con una percentuale del 96%, mentre la stessa immagine con due uomini raggiungeva solo il 14%.
Quando un uomo indossava un reggiseno, l’algoritmo lo classificava con un punteggio di audacia superiore al 90%, dimostrando come i bias algoritmici amplifichino pregiudizi di genere preesistenti.
Le dinamiche di potere e i bias culturali già presenti nella realtà fisica si riflettono anche negli ambienti digitali, influenzando il modo in cui le donne possono accedere, partecipare e beneficiare delle opportunità offerte dal progresso tecnologico
La prevalenza maschile nei settori ICT (Information and Communication Technology)
La prevalenza maschile nei settori dell’ICT (Information and Communication Technology) e dell’intelligenza artificiale è uno dei principali fattori che perpetuano questo squilibrio.
Secondo il Gender Equality Index (GEI) dello European Institute for Gender Equality, solo il 21% delle donne in Italia intraprende studi nelle ICT, mentre nel settore lavorativo gli specialisti maschi rappresentano ben l’85%.
Questa sottorappresentazione femminile ha un impatto diretto sulle tecnologie che vengono sviluppate, sui dati utilizzati per addestrare gli algoritmi e sulle decisioni prese all’interno delle grandi aziende tecnologiche.
Il board of directors di Google è composto per l’82% da uomini bianchi, mentre il consiglio di amministrazione di Facebook è costituito per il 78% da uomini e per l’89% da uomini bianchi.
Persino il Metaverse Standards Forum, l’organizzazione che promuove l’interoperabilità del metaverso, conta solo tre donne su sedici membri del consiglio direttivo.
Ancora, il 40% delle donne abbandona il proprio lavoro nell’IT entro dieci anni, contro il 17% degli uomini (Criado Perez, 2020).
Questo non accade per mancanza di interesse o capacità, ma a causa di ambienti lavorativi strutturati sulle esigenze maschili, della mancanza di riconoscimento professionale e della persistenza di atteggiamenti discriminatori e ostili.
Il Gender Digital Divide nelle comunità vulnerabili
Il divario digitale di genere è ancora più marcato nelle comunità vulnerabili.
Le donne con basso reddito, bassa istruzione, residenti in aree rurali o con disabilità sono le più penalizzate.
L’Italia, per esempio, si trova al ventiquattresimo posto in Europa per uguaglianza di genere nell’uso delle tecnologie digitali (dati DESI, Unione Europea).
Solo il 28% delle donne italiane possiede competenze digitali di base, contro il 45% degli uomini. Questo significa che le donne hanno minori possibilità di accedere a opportunità lavorative, di utilizzare strumenti di e-government e di partecipare pienamente alla vita economica e sociale.
Non possono essere quindi cittadine attive.
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Come affrontare il divario digitale di genere
Affrontare il Gender Digital Divide richiede azioni concrete su più fronti. Secondo la vicesegretaria generale dell’ONU, Sima Bahous, la sfida non è semplicemente istruire più donne o distribuire smartphone, ma cambiare le istituzioni e sradicare gli stereotipi di genere dannosi che limitano le opportunità delle donne nel mondo digitale.
Colmare il divario digitale di genere
L’accesso alla tecnologia dovrebbe essere garantito a tutte le persone, indipendentemente dal genere, dal reddito o dalla posizione geografica.
I governi dovrebbero investire in infrastrutture digitali accessibili e servizi online inclusivi, per evitare che le donne e le ragazze siano escluse dall’innovazione tecnologica.
Investire nell’educazione digitale e nelle STEM
Non basta fornire alle donne competenze digitali di base: è necessario incentivare la loro partecipazione nei settori tecnologici, scientifici e ingegneristici. Le ragazze devono essere incoraggiate fin dalla scuola a intraprendere percorsi di studio STEM, superando stereotipi che le tengono lontane da questi ambiti.
Garantire opportunità di carriera e leadership femminile nel settore tecnologico
Le aziende tecnologiche devono impegnarsi per eliminare la disparità salariale e favorire una maggiore rappresentanza femminile nei ruoli decisionali. Creare ambienti di lavoro liberi da ostilità e molestie è un passo fondamentale per attrarre e trattenere talenti femminili.
Rendere la tecnologia più equa e trasparente
Gli algoritmi e i sistemi di intelligenza artificiale devono essere progettati in modo responsabile e inclusivo, evitando che pregiudizi consci o inconsci si traducano in discriminazioni sistematiche. La trasparenza nei processi decisionali algoritmici è essenziale per prevenire effetti discriminatori.
Contrastare la violenza di genere online
Gli spazi digitali devono essere sicuri per tutte le persone. Il crescente fenomeno della misoginia online, degli abusi e della disinformazione mirata contro le donne deve essere affrontato con politiche di regolamentazione, educazione digitale e strumenti di protezione adeguati.
Promuovere la cittadinanza digitale paritaria ed equa
Gli uomini e i ragazzi devono essere coinvolti in un cambiamento culturale che promuova un comportamento online rispettoso e responsabile. La parità di genere deve diventare una pietra miliare della cittadinanza digitale, per costruire un futuro in cui le donne possano partecipare pienamente alla trasformazione tecnologica.
Come ha sottolineato il segretario generale dell’ONU, “la misoginia è incorporata nelle Silicon Valley di questo mondo”.
La tecnologia non è neutrale: se non progettata in modo equo e paritario, rischia di aggravare le disuguaglianze esistenti.
Intersezionalità e mancanza di dati di genere
Il divario digitale di genere non esiste in modo isolato, ma è parte di un sistema più ampio di discriminazioni intersezionali.
Il termine intersezionalità, coniato nel 1989 dalla giurista Kimberlé Crenshaw, descrive come diverse forme di oppressione (genere, etnia, status socioeconomico, disabilità, età, ecc.) si sovrappongano, creando esperienze di discriminazione uniche.
L’intersezionalità è strettamente legata alla carenza di dati di genere nel mondo digitale.
Nei Paesi a basso reddito, solo il 20% della popolazione ha accesso a Internet, e le donne sono ancora più escluse.
Secondo l’UNICEF, nelle regioni meno sviluppate le ragazze hanno il 35% di probabilità in meno rispetto ai coetanei maschi di possedere competenze digitali di base.
Anche nei contesti più avanzati, il problema si presenta sotto un’altra forma: la mancanza di dati disaggregati per genere.
Secondo l’attivista Caroline Criado Perez, questa assenza è il risultato di una cultura in cui si assume il maschile come standard universale. L’uso del maschile sovraesteso nel linguaggio contribuisce a questa invisibilizzazione: storicamente, persino i graffiti preistorici raffiguranti scene di caccia sono stati attribuiti agli uomini, fino a quando analisi più accurate non hanno dimostrato che erano stati realizzati da artiste donne.
Il divario digitale di genere è una questione strutturale, alimentata da pregiudizi culturali, sociali e tecnologici. Superarlo significa promuovere l’accesso equo alle tecnologie, incentivare le donne a intraprendere carriere STEM, garantire ambienti di lavoro paritari e rendere gli algoritmi più trasparenti.
Il digitale e l’intelligenza artificiale possono essere strumenti di emancipazione solo se progettati in modo equo, tenendo conto della diversità delle esperienze umane.
Fonti:
– Rossana Morriello, 2024, Women in the Metaverse and the Gender Data Gap
– Katia Fiorenza, 2024, Il divario di genere nei sistemi algoritmici: le sfide globali dell’Artificial Intelligence Act
– Caroline Criado Perez, 2020, Invisibili
Giornalista, Blogger e Digital Manager. Specializzata nello studio delle relazioni tra i giovani e la società contemporanea, scrive anche di parità di genere e di educazione ai media digitali
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