Povir| 3 de julho de 2026
Ao mostrar que dados e tecnologias não são neutros, o feminismo de dados convida professores e estudantes a discutir poder, desigualdades e vieses da inteligência artificial
Um cálculo matemático define se uma pessoa está ou não no “peso ideal”. Um tênis vendido como feminino em vitrines de lojas esportivas. À primeira vista, nenhum desses exemplos parece ter relação com o feminismo de dados, tampouco com a educação básica. Mas eles ajudam a mostrar como decisões aparentemente técnicas carregam escolhas sobre quais corpos, experiências e modos de vida a sociedade considerada padrão.
O Índice de Massa Corporal, conhecido como IMC, costuma ser apresentado como uma fórmula simples: basta dividir o peso pela altura ao quadrado. O resultado classifica a pessoa em categorias como “abaixo do peso”, “peso normal”, “sobrepeso” ou “obesidade”. O problema é que esse cálculo tem origem em um modelo construído a partir de corpos europeus, brancos e masculinos, que depois passou a ser usado como referência universal, como mostra uma reportagem da Revista AzMina.
Algo parecido aparece em um estudo publicado na revista científica “BMJ Open Sport & Exercise Medicine” sobre tênis de corrida femininos. A pesquisa ouviu corredoras recreativas e competitivas e concluiu que muitos calçados vendidos para o público feminino ainda partem de uma lógica conhecida como “shrink it and pink it” — em tradução literal, “encolha e pinte de rosa”.
A expressão é usada de forma crítica para descrever produtos que não são realmente pensados para mulheres. Nessa lógica, a empresa parte de um produto criado com base em um padrão masculino, reduz seu tamanho, muda a cor ou a aparência para algo associado ao feminino.
Esses dois exemplos aproximam a escola do feminismo de dados e de sua pergunta central: quem as empresas e cientistas consideraram na hora de criar uma fórmula, um produto ou uma tecnologia? E quem ficou de fora?
