ในปี ค.ศ.1999 ผลสำรวจความเห็นของชาวเมืองเวียนนา ประเทศออสเตรีย เกี่ยวกับการเดินทางภายในเมืองเผยให้เห็นว่า ในขณะที่ผู้ชายเดินทางไปกลับที่พักและที่ทำงานเพียงสองที่เท่านั้น เส้นทางของผู้หญิงกลับซับซ้อนยิ่งกว่า เช่น ผู้หญิงเดินทางไปทั้งรับส่งลูกที่โรงเรียน ซื้อของใช้เข้าบ้าน และเดินทางไปหาสมาชิกสูงอายุในครอบครัว ข้อมูลเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นให้นักออกแบบผังเมืองหาทางตอบโจทย์ปัญหาที่ผู้หญิงพบเจอ เช่น การหันมาสร้างไฟถนนเพื่อเพิ่มความปลอดภัย และสร้างทางสำหรับรถเข็นเพื่อให้สะดวกต่อการใช้รถเข็นเด็กหรือรถเข็นวีลแชร์[1]
หากไม่มีการเก็บข้อมูลที่เปิดโอกาสให้เห็นความไม่เท่าเทียมระหว่างเพศที่ซุกซ่อนอยู่เช่นนี้ ความลำบากที่หญิงชาวเวียนนาประสบก็คงไม่มีทางได้รับการแก้ไข
จากตัวอย่างนี้ก็พอจะทำให้เห็นภาพแล้วว่าการเก็บข้อมูล (data) ที่คำนึงถึงประเด็นเพศอย่างครอบคลุม สามารถส่งผลต่อคุณภาพชีวิตของคนบางกลุ่มได้ ดังนั้นข้อมูลจึงนับว่ามีบทบาทสำคัญในการสร้างความเป็นธรรมทางเพศ คำถามที่น่าสนใจคือข้อมูลนั้นสามารถเข้ามามีบทบาทในทิศทางใดได้บ้าง?
มิติเพศ: กุญแจสู่ข้อมูลที่ไม่ลืมเสียงของใคร
ประการหนึ่งที่เห็นได้คือ การมีข้อมูลที่คำนึงถึงมิติเรื่องเพศเสมอไม่ว่าจะมีจุดประสงค์เพื่อการวางแผนหรือตัดสินใจด้านใดก็ตามเป็นสิ่งสำคัญ แม้ปัจจุบันสถิติระดับประเทศจะมีการเก็บข้อมูลที่แบ่งตามเพศบ้าง แต่นั่นก็ยังไม่เพียงพอ ทั้งนี้เพราะหลายครั้งสถิติเหล่านี้ไม่ได้สาวไปถึงปัจจัยที่ทำให้ประสบการณ์ของแต่ละเพศแตกต่างกัน ดังนั้นแนวทางหนึ่งที่สามารถตอบสนองเรื่องนี้คือ Gender statistics ซึ่งคือการเก็บข้อมูลที่สะท้อนให้เห็นความแตกต่างในแต่ละแง่มุมของชีวิต เช่น ด้านสุขภาพ เศรษฐกิจ การศึกษา หรือการทำงาน ที่คน ๆ หนึ่งเผชิญด้วยเหตุแห่งเพศ ซึ่งอาจเป็นกรอบค่านิยมเรื่องเพศหรือบทบาททางเพศที่สังคมนั้น ๆ กำหนด
สถิติเช่นนี้จะสะท้อนว่าความไม่เท่าเทียมที่ซุกซ่อนอยู่มีที่มาจากอะไรกันแน่ ช่วยให้เห็นโครงสร้างของปัญหาที่เกิดชัดขึ้น และนำไปสู่การวางแผนแก้ไขที่ตรงจุดและครอบคลุมคนทุกกลุ่มในสังคมยิ่งขึ้น
ตัวอย่างโครงการหนึ่งที่แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของมิติเรื่องเพศในการพิจารณาประเด็นทางสังคม คือ ผลงาน Gender, Land and Asset Survey (GLAS) Project ซึ่งจัดทำโดย International Center for Research on Women (ICRW) โครงการนี้ได้สำรวจสิทธิ์ในทรัพย์สินของคนแอฟริกาใต้และยูกันดาโดยแยกระหว่างผู้ชายและผู้หญิง เปิดโอกาสให้ได้เห็นความซับซ้อนของความเหลื่อมล้ำทางเพศภายใต้เรื่องการถือครองทรัพย์สิน เช่น ในยูกันดา ผู้หญิงที่เป็นหัวหน้าครอบครัวมีแนวโน้มที่จะมีสิทธิ์ถือครองที่ดิน แต่ผู้หญิงในครัวเรือนที่ผู้ชายเป็นหัวหน้ามักมีสิทธิ์ในการจัดการทรัพย์สินเช่นขายหรือมอบเป็นมรดกน้อยกว่า ขณะที่ผู้หญิงในแอฟริกาใต้มักจะมีสิทธิ์ในทรัพย์สินสูงในกรณีที่หย่าร้างหรืออยู่กับคู่โดยไม่แต่งงาน เป็นต้น
ผลสำรวจนี้เป็นจุดเริ่มต้นที่นำไปสู่ข้อเสนอแนะที่ว่า หากจะส่งเสริมให้ผู้หญิงมีความมั่นคงทางเศรษฐกิจมากขึ้น ก็มีความจำเป็นต้องวางนโยบายที่สนับสนุนให้ผู้หญิงมีชื่อเป็นผู้ถือครองที่ดิน [3],[4] โครงการนี้เป็นหนึ่งในกรณีศึกษาที่ทำให้ Gender, Agriculture, & Assets Project ถอดแนวทางการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับทรัพย์สินที่นำมิติเรื่องเพศมาพิจารณาด้วย และเน้นย้ำว่าการเก็บข้อมูลเรื่องการครอบครองทรัพย์สินนั้นควรดูในระดับบุคคล ไม่ใช่ภาพรวมของครัวเรือน เพราะหากทำเช่นนั้นความไม่เท่าเทียมด้านสิทธิ์ในทรัพย์สินของแต่ละคนในครัวเรือนหนึ่ง ๆ อาจถูกมองข้าม แนวทางนี้สนับสนุนให้เกิดการตั้งคำถามที่สะท้อนให้เห็นว่าภายในครัวเรือนนั้น แท้จริงใครมีอภิสิทธิ์ในการเข้าถึง ครอบครอง หรือจัดการทรัพย์สินนั้น ๆ มากน้อยเพียงใด เช่น ใครเป็นผู้มีสิทธิ์ตัดสินใจในการจัดการทรัพย์สิน ใครเป็นผู้รับดอกผลของทรัพย์สินนั้นหากถูกนำไปขายหรือเช่า เป็นต้น จากกรณีนี้เราจะเห็นได้ว่าหากการเก็บข้อมูลไม่คำนึงถึงอัตลักษณ์ที่ทับซ้อนของแต่ละบุคคล ซึ่งรวมเรื่องเพศ แล้วนั้น เราจะไม่สามารถเข้าใจปัจจัยที่ทำให้เกิดความเหลื่อมล้ำได้อย่างครบถ้วนเลย
นอกจากนี้แล้ว กรณีการแพร่ระบาดของโควิด-19 ในขณะนี้ก็เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างที่ทำให้เราสามารถมองเห็นความสำคัญของการเก็บข้อมูลที่คำนึงถึงปัจจัยเรื่องเพศ แม้ว่าโรคระบาดนี้จะดูเหมือนส่งผลกระทบต่อผู้คนทั่วโลกอย่าง “ถ้วนหน้า” แต่แท้จริงระดับความรุนแรงและรูปแบบของผลกระทบที่แต่ละคนพบเจอนั้นมีความแตกต่างกันตามอภิสิทธิ์ทางสังคม (privilege) โดยปัจจัยด้านเพศเป็นหนึ่งในนั้น ปี 2020 UN Women’s Regional Office for Asia and the Pacific (ROAP) ได้เผยผลสำรวจเบื้องต้นจาก 4 ภูมิภาคในเอเชีย ได้แก่ บังกลาเทศ กัมพูชา มัลดีฟส์ ปากีสถาน ฟิลิปปินส์ และไทย ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเพศเป็นปัจจัยหนึ่งที่ทำให้ผลกระทบจากโควิด-19 ของแต่ละคนนั้นแตกต่างกัน หนึ่งในข้อมูลที่น่าสนใจจากผลสำรวจคือ ผู้หญิงได้รับผลกระทบด้านอารมณ์มากกว่าผู้ชายในช่วงการแพร่ระบาด เนื่องจากต้องแบกรับภาระงานที่ไม่ได้มีค่าตอบแทนมากยิ่งขึ้น ทั้งการดูแลบ้าน รวมทั้งเด็กและผู้สูงอายุในบ้าน อันเป็นผลจากบทบาททางเพศที่สังคมคาดหวังให้เพศหญิงเป็นคนดูแลเรื่องในบ้าน[5] จากงานชิ้นนี้จึงจะเห็นได้ว่าการเก็บข้อมูลที่มุ่งศึกษาความแตกต่างของประสบการณ์ที่คน ๆ หนึ่งพบเจอด้วยเหตุแห่งเพศช่วยทำให้มองเห็นปัญหาที่ทับซ้อนมากขึ้น เป็นอีกครั้งที่ย้ำให้เห็นว่าการเก็บข้อมูลจำเป็นสำหรับการแก้ปัญหาโดยไม่มองข้ามปัญหาของใคร ข้อมูลนี้ทำให้เห็นว่าหากจะทำให้นโยบายที่ออกมาในช่วงโควิด-19 สามารถแก้ปัญหาของผู้หญิงได้อย่างครอบคลุมนั้น ก็จำเป็นต้องไปให้ไกลกว่าเพียงแค่มาตรการป้องกันการระบาดของโรคเพียงอย่างเดียว เช่นในกรณีนี้ การทำให้ช่องทางขอความช่วยเหลือด้านสุขภาพจิตสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นก็เป็นสิ่งที่สำคัญ
โอกาสต่อยอดสำหรับสังคมไทย: ไปให้ไกลกว่ากว่ามิติเดียว
ทั้งนี้เมื่อกลับมามองยังประเทศไทยแล้ว เราจะเห็นได้ว่าข้อมูลและสถิติมักถูกเก็บตามประเด็นต่าง ๆ แยกกันอย่างชัดเจน เช่น สถิติเรื่องการศึกษา หรือเรื่องความยากจน ก็ไม่ได้นำมิติเรื่องเพศเข้ามาพิจารณาด้วย ดังนั้นจึงมองว่าน่าจะเป็นประโยชน์ไม่น้อยหากมีการสนับสนุนให้เก็บข้อมูลที่นำมิติต่าง ๆ ของบุคคลมาวิเคราะห์ร่วมกัน เพื่อที่จะได้เห็นรากปัญหาที่มีที่มาจากเพศในปัญหาอื่น ๆ ซึ่งอาจไม่ได้รับการพูดถึงนัก
อย่างไรก็ตามจะเห็นได้ว่าในหลายโครงการ ก็ยังเป็นการแบ่งเป็นเพศชายและหญิง ซึ่งอาจไม่ครอบคลุมความแตกต่างที่เกิดจากความหลากหลายทางเพศ เช่น ผู้มีเพศสภาพไม่ตรงกับเพศกำเนิด (Transgender) ก็มีประสบการณ์ต่างจากผู้ที่มีเพศสภาพตรงกับเพศกำเนิด (Cisgender) ซึ่งมีอภิสิทธิ์ทางสังคมมากกว่า ดังนั้นจึงน่าจะเป็นผลดีมากยิ่งขึ้นไปอีก หากการเก็บและผลิตข้อมูลในไทยจะนำแนวคิดเรื่องอัตลักษณ์และอำนาจทับซ้อน (Intersectionality) เข้ามาเป็นหัวใจสำคัญ แนวคิดนี้เสนอว่าประสบการณ์และความไม่เท่าเทียมที่แต่ละคนพบเจอนั้นมีความแตกต่างกันออกไปตามอัตลักษณ์ทางสังคมที่ทับซ้อนกันของบุคคลนั้น ๆ เช่น เพศ ชนชั้น อายุ ชาติพันธุ์ ศาสนา เป็นต้น ยิ่งบุคคลนั้นมีอัตลักษณ์ที่มีอภิสิทธิ์ทางสังคมน้อยหรืออยู่ในสถานะเป็นรองในสังคมนั้น ๆ ทับซ้อนกัน ก็ยิ่งเผชิญปัญหาที่มีในหลายมิติที่ซับซ้อน[6] เพราะฉะนั้น การมุ่งคำนึงถึงทุกมิติของคนหนึ่ง ๆ เช่นนี้ จะช่วยให้ได้ข้อมูลที่ทำให้เห็นโครงสร้างที่ทับซ้อนและความเชื่อมโยงกันของปัญหาในประเด็นต่าง ๆ ได้อย่างชัดเจนมากขึ้น และเป็นพื้นฐานไปสู่การวางแนวทางแก้ปัญหาที่คำนึงถึงคนทุกกลุ่มได้อย่างแท้จริงยิ่งขึ้น
Big Data: ประตูสู่การเก็บข้อมูลแบบใหม่
ทั้งนี้แม้จะมีความคำนึงถึงมิติเพศแล้ว แต่ในบางครั้งข้อมูลที่มีอยู่อาจไม่สามารถสะท้อนปัญหาได้อย่างเพียงพอ เพราะไม่สามารถวัดสถานการณ์ที่เกิดขึ้นจริงได้ ด้วยเหตุนี้ Big Data จึงเป็นอีกตัวช่วยหนึ่งที่อาจเข้ามาแก้ไขปัญหา
Big Data นั้นมีลักษณะเด่นคือ เป็นข้อมูลที่มีปริมาณมาก มีที่มาจากหลากหลายแหล่งและอยู่ในหลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นตัวอักษร รูปภาพ เสียง หรือวีดิโอ และสุดท้ายคือมีการสร้างขึ้นใหม่อย่างรวดเร็ว รวมทั้งมีแนวโน้มที่จะให้ข้อมูลที่ค่อนข้างเป็นปัจจุบัน ดังนั้น เมื่อนำ Big Data มาใช้งานร่วมกับนวัตกรรมอย่างเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ต่าง ๆ ซึ่งอำนวยความสะดวกในการเก็บ กรอง และวิเคราะห์ข้อมูล เราก็จะสามารถเก็บข้อมูลได้ในขอบเขตที่กว้างขึ้น เข้าถึงข้อมูลที่เกิดขึ้นใหม่และมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา เช่น ความเชื่อหรือทัศนคติของสังคมในประเด็นต่าง ๆ ได้มากยิ่งขึ้น นอกจากนี้แล้ว ยังทำให้เห็นความเชื่อมโยงของข้อมูลต่าง ๆ ได้ง่ายขึ้น ติดตามข้อมูลได้ตลอดเวลา และที่สำคัญคือ ทำให้สามารถเห็นข้อมูลที่สัมพันธ์กับความเหลื่อมล้ำทางเพศซึ่งอาจเป็นประเด็นที่ไม่เคยได้รับการมองเห็นมาก่อน[7] คุณสมบัติเหล่านี้จะช่วยทำให้เก็บข้อมูลในระดับเจาะลึกได้ในเวลาที่รวดเร็วกว่าวิธีการเก็บแบบดั้งเดิม อย่างเช่นแบบสำรวจหรือการสัมภาษณ์
ที่ผ่านมา โครงการจำนวนไม่น้อยทั่วโลกได้แสดงให้เห็นถึงประโยชน์จาก Big Data และเทคโนโลยีเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ยกตัวอย่างเช่น หนึ่งในผลงานจาก UN Global Pulse ซึ่งมีขอบเขตคือประเทศอินโดนีเซีย ได้เก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องการเลือกปฏิบัติต่อผู้หญิงในอินโดนีเซียจากการสำรวจข้อความบนทวิตเตอร์ที่ตั้งค่าเป็นสาธารณะด้วยวิธีการการกรองคำสำคัญ (Keyword) ซึ่งทำให้สามารถสะท้อนประสบการณ์ที่ผู้หญิงพบเจอในที่ทำงานซึ่งมักเป็นเรื่องที่ไม่ค่อยมีการรายงานออกมา โดยประเด็นที่ค้นพบนั้นครอบคลุมตั้งแต่เรื่องการได้รับการอนุญาตให้ทำงาน ความเหมาะสมของงาน ภาระหน้าที่ของผู้หญิงที่ต้องออกไปทำงาน และการเลือกปฏิบัติในคุณสมบัติผู้สมัครงาน[8]
ในขณะเดียวกัน ผลงาน จาก Data2X องค์กรที่ร่วมมือกับหลายภาคส่วนรวมทั้ง UN เพื่อมุ่งพัฒนาข้อมูลเพื่อช่วยสร้างความเป็นธรรมทางเพศนั้น ก็เป็นอีกตัวอย่างหนึ่ง โครงการนี้ผนวกการวิเคราะห์ความรู้สึก (sentiment analysis) เข้ากับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ทำให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจ ตีความ และวิเคราะห์ภาษามนุษย์ได้ เพื่อจำแนกเนื้อหาและความคิดเห็นบนยูทูปและทวิตเตอร์ออกมาว่าสะท้อนทัศนคติไปในทิศทางใด[9] โครงการนี้ทำให้ทัศนคติเกี่ยวกับความรุนแรงทางเพศต่อผู้หญิงที่อยู่ในสังคมผู้ที่พูดภาษาอาหรับซึ่งเป็นสิ่งที่วัดได้ยาก มีหนทางเข้าถึงและสะท้อนออกมาให้รับรู้ได้
ต่อยอด Big data ในไทย: โอกาสและข้อควรคำนึง
จากโครงการเหล่านี้ จะเห็นได้ว่า Big Data นี้อาจเป็นประโยชน์กับสังคมไทย เนื่องจากบางครั้งสถิติอย่างเดียวก็ไม่อาจสะท้อนความจริง ตัวอย่างเช่น ในเดือนมีนาคมปีพ.ศ. 2563 ซึ่งเป็นช่วงการแพร่ระบาดโรคโควิด-19 นั้น สถิติการรายงานเหตุความรุนแรงทางเพศผ่านสายด่วนศูนย์ช่วยเหลือสังคม 1300 มีทั้งสิ้น 103 สาย ซึ่งน้อยลงกว่าปีพ.ศ. 2562 ที่มี 155 สาย แต่ในความเป็นจริงข้อมูลนี้ไม่สามารถนำมาสรุปได้ว่าเหตุความรุนแรงทางเพศเกิดขึ้นน้อยลงแล้ว ในทางตรงกันข้าม นี่อาจจะยิ่งสะท้อนปัญหาที่ว่าผู้ถูกกระทำไม่สามารถออกมาแจ้งเหตุได้ในสถานการณ์ล็อกดาวน์เช่นนี้เสียด้วยซ้ำ[10] ในขณะเดียวกัน ก็ยังมีข้อมูลที่อาจไม่ถูกพูดถึงอย่างเป็นทางการ แต่อาจมีในสื่อดิจิทัล เช่น ความรุนแรงที่มองไม่เห็นบนร่างกายหรือมีหลักฐาน อย่าง ความรุนแรงที่เกิดขึ้นทางจิตใจหรือจากการควบคุมทางการเงิน และการล่วงละเมิดทางเพศด้วยสายตาหรือคำพูด นอกจากนี้ข้อมูลในไทยยังมักเป็นการเก็บแบบครั้งคราว เช่น รายปี หรือตามงานวิจัยแต่ละครั้ง ดังนั้น Big Data จะช่วยเข้ามาเพิ่มความเป็นปัจจุบันของข้อมูลและทำให้มองเห็นความเปลี่ยนแปลงของสังคมได้ง่ายยิ่งขึ้น
อย่างไรก็ตาม Big Data ยังคงมีช่องโหว่อยู่ ดังนั้นหากสังคมไทยจะนำมาใช้เพื่อประโยชน์ด้านความเป็นธรรมทางเพศ ก็อาจต้องคำนึงถึงประเด็นหลัก ๆ สองข้อดังนี้ ข้อแรกคือความเป็นธรรมของข้อมูล เนื่องจาก Big Data เองก็ยังมีความเป็นไปได้ที่จะไม่ครอบคลุมข้อมูลจากคนทุกกลุ่ม ซึ่งอาจส่งผลให้ข้อสรุปหรือแนวทางแก้ปัญหาที่ออกมาไม่ตอบสนองต่อปัญหาของคนบางกลุ่ม เพราะฉะนั้น ผู้เก็บข้อมูลต้องตั้งคำถามอยู่เสมอว่า ยังมีคนกลุ่มใดที่ไม่ได้รับการครอบคลุมในข้อมูลนั้น ๆ บ้างหรือไม่ และความไม่ครอบคลุมนี้จะส่งผลอย่างไรต่อการวางแผนนโยบายต่าง ๆ บ้าง เพื่อมุ่งรวบรวมข้อมูลให้เป็นตัวแทนของคนทุกกลุ่มได้มากที่สุด และอีกข้อหนึ่งที่สำคัญ คือความยินยอมและความปลอดภัยของผู้ให้ข้อมูล เนื่องจากข้อมูลที่เก็บมาอาจไม่สามารถยืนยันความยินยอมจากบุคคลผู้เป็นเจ้าของข้อมูลอย่างเป็นทางการได้ และเจ้าของข้อมูลเองก็อาจจะไม่รู้ถึงข้อสรุปหรือผลที่ตามมาจากการนำข้อมูลนั้น ๆ ไปวิเคราะห์และใช้งานต่อ ดังนั้นแล้ว ผู้ที่จะนำข้อมูลมาใช้จึงต้องปกป้องผลประโยชน์ของเจ้าของข้อมูลเป็นสำคัญ รวมทั้งให้ข้อมูลเกี่ยวกับทั้งผลประโยชน์และความเสี่ยงที่อาจตามมาจากการใช้ข้อมูลด้วย นอกจากนี้ข้อมูลยังมีโอกาสที่จะระบุตัวตนเจ้าของข้อมูลได้ และมีความเสี่ยงที่จะรั่วไหล ดังนั้นผู้ใช้จึงต้องคำนึงถึงและหาทางปกป้องความปลอดภัยและเป็นส่วนตัวของผู้เป็นแหล่งข้อมูลให้ดี ทั้งนี้การนำเสนอข้อมูลโดยการรวมข้อมูลจากชุดข้อมูลต่าง ๆ ให้เป็นข้อมูลเดียว หรือ Data aggregation นั้นเป็นแนวทางหนึ่งที่จะช่วยป้องกันการสืบหาตัวผู้เป็นแหล่งข้อมูลย่อย ๆ แต่ละคนได้[11]
บทสรุป: เพราะ data คือบันไดขั้นแรก
ท้ายที่สุด ไม่ว่าจะเป็นความเข้าใจของสังคม นโยบายและโครงการที่ตอบโจทย์ หรือนวัตกรรมและการออกแบบที่เป็นประโยชน์ก็ล้วนมีพื้นฐานมาจากข้อมูลที่ได้รับทั้งสิ้น ดังนั้นข้อมูลจึงเปรียบเป็นดั่งบันไดขั้นแรกของการสร้างความเท่าเทียมทางเพศที่ขาดไม่ได้ ทั้งนี้การคำนึงถึงประเด็นเพศรวมถึงอัตลักษณ์ที่ทับซ้อนในการเก็บข้อมูลอย่างที่กล่าวไปนั้น จะเป็นเหมือนกุญแจที่ช่วยปลดล็อคให้ข้อมูลกลายเป็นสิ่งที่สามารถสะท้อนเรื่องราวและปัญหาออกมาได้อย่างครอบคลุม ในขณะที่คลังข้อมูลที่กว้างขวาง หลากหลาย สะท้อนความเป็นไปของสังคม และประมวลผลได้ทันที อย่าง Big Data จะเป็นดั่งประตูที่เปิดโอกาสให้ข้อมูลที่มองเห็นได้ยากมีช่องทางมองเห็นได้มากขึ้น นำมาใช้งานเพื่อวางนโยบายหรือโครงการเพื่อความเป็นธรรมทางเพศต่อไปได้ง่ายขึ้น
เมื่อนำสองสิ่งนี้มาผนวกกัน ก็จะช่วยพัฒนาข้อมูลหรือ data ที่เป็นเหมือนบันไดขั้นแรกนั้นให้สามารถส่งเสริมความเป็นธรรมทางเพศได้อย่างแท้จริงมากขึ้น เพราะสุดท้าย ความเท่าเทียมคงไม่มีทางเกิดขึ้นได้หากบันไดขั้นแรกอย่างข้อมูลยังคงผุพัง หากยังมีเสียงของใครต้องถูกกลืนหายและถูกระบบอันเพิกเฉยทำให้ข้อมูลนั้น “เหมือนไม่มีอยู่จริง”
อ้างอิง
[1]
Why aren’t we designing cities that work for women, not just men?
https://www.theguardian.com/global-development-professionals-network/2016/oct/13/why-arent-we-designing-cities-that-work-for-women-not-just-men
[2],[7],[8],[11]
Gender Equality and Big Data
https://www.unwomen.org/en/digital-library/publications/2018/1/gender-equality-and-big-data
[3]
A Toolkit on Collecting Gender & Assets Data in Qualitative & Quantitative Program Evaluations
https://www.fsnnetwork.org/sites/default/files/gaap_toolkit_feb_14.pdf
[4]
Gender Differences in Asset Rights in KwaZulu-Natal, South Africa
https://www.icrw.org/wp-content/uploads/2016/10/Gender-Land-Asset-Survey-South-Africa.pdf
[5]
Surveys show that COVID-19 has gendered effects in Asia and the Pacific
https://data.unwomen.org/resources/surveys-show-covid-19-has-gendered-effects-asia-and-pacific
[6]
Feminista Knowledge: ทำความรู้จักกับแนวคิดอัตลักษณ์และอำนาจทับซ้อนในมุมมองแบบเฟมินิสม์
http://www.feminista.in.th/post/feminista-knowledge-intersectionality
[9]
Mining the Web for Insights on Violence Against Women
https://data2x.org/wp-content/uploads/2019/10/MiningWebViolenceAgainstWomen.pdf
[10]
ระวังความรุนแรงในโรคระบาด เมื่อ“บ้าน”อาจไม่ใช่ที่ปลอดภัยสำหรับทุกคน
https://tdri.or.th/2020/04/domestic-violence-victims-during-covid19/
สุณิชา จุลอักษร
คณะอักษรศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ช่องทางการติดต่อ Sunichaj110@gmail.com
บรรณาธิการโดย ดาราณี ทองสิริ
