Increases in data availability coupled with enhanced computational capacities are revolutionizing conservation. But in the excitement over the opportunities afforded by new data, there has been less discussion of the justice implications of data used in conservation, that is, how people and environments are represented through data, the conservation choices made based on data, and the distribution of benefits and harms arising from these choices. We propose a framework for understanding the justice dimensions of conservation data composed of five elements: data composition, data control, data access, data processing and use, and data consequences. For each element, we suggest a set of guiding questions that conservationists could use to think through their collection and use of data and to identify potential data injustices. The need for such a framework is illustrated by a synthesis of recent critiques of global conservation prioritization analyses. These critiques demonstrate the range of ways data could serve to produce social and ecological harms due to the choice of underlying data sets, assumptions made in the analysis, oversimplification of real-world conservation practice, and crowding out of other forms of knowledge. We conclude by arguing that there are ways to mitigate risks of conservation data injustices, through formal ethical and legal frameworks and by promoting a more inclusive and more reflexive conservation research ethos. These will help ensure that data contribute to conservation strategies that are both socially just and ecologically effective.
Justicia Informativa y Conservación de la Biodiversidad Resumen El incremento en la disponibilidad de datos acoplado con las capacidades computacionales mejoradas está revolucionando la conservación. Sin embargo, debido a la emoción generada por las oportunidades proporcionadas por los datos nuevos, ha habido menos discusiones sobre las implicaciones de justicia de los datos que se usan en la conservación, es decir, cómo las personas y los ecosistemas están representados por los datos, las opciones de conservación basadas en estos datos y la distribución de los daños y beneficios que surgen de estas opciones. Proponemos un marco de trabajo para entender las dimensiones de justicia de los datos de conservación compuestos por cinco elementos: composición de los datos, control de datos, acceso a los datos, procesamiento y uso de los datos, y consecuencias de los datos. Diseñamos un conjunto de preguntas guía para cada elemento, el cual los conservacionistas podrían usar para analizar detalladamente la recolección y uso de los datos y así identificar posibles injusticias informativas. La necesidad de tener este marco de trabajo está ilustrada por una síntesis de críticas recientes a los análisis de priorización de la conservación global. Estas críticas demuestran la gama de formas en la que podrían usarse los datos para producir daño ecológico y social debido a la elección de los conjuntos de datos subyacentes, las suposiciones hechas en el análisis, la sobresimplificación de las prácticas de conservación reales y la exclusión de otras formas de conocimiento. Existen maneras de mitigar los riesgos de injustica informativa en la conservación por medio de los marcos de trabajo éticos y legales y mediante la promoción de una ética de investigación de la conservación más incluyente y reflexiva. Todo lo anterior ayudará a asegurar que los datos contribuyan a las estrategias de conservación que son socialmente justas y ecológicamente efectivas.
数据可用性的增加与计算能力的提升正在彻底改变保护工作。但是, 在对新数据带来的机遇感到兴奋的同时, 对保护中使用数据的公正性的讨论仍欠缺, 即数据如何代表人和环境, 基于数据如何做出保护选择, 以及这些选择带来的利益和伤害如何分配等问题。我们提出了一个理解保护数据公正性的框架, 该框架由5个要素组成:数据构成、数据控制、数据访问、数据处理与使用, 以及数据的结果。我们为每个要素设计了一套指导性的问题, 保护实践者可以用这些问题来反思他们对数据的收集和使用情况, 并确定潜在的数据不公正性。最近一篇对全球保护优先分析的评论的综述说明了这一框架的必要性。这些评论表明, 由于基础数据集的选择、分析中的假设、对现实世界保护实践的过度简化以及对其他形式知识的排挤, 可能会导致数据的使用产生一系列社会及生态伤害。通过规范的伦理和法律框架, 以及通过促进更具包容性和更具反思性的保护研究精神, 我们可以减轻保护数据不公正的风险。这将有助于确保数据为社会公正和生态有效的保护战略做出贡献。【翻译: 胡怡思; 审校: 聂永刚】.
Keywords: análisis globales; big data; critical data studies; data justice; datificación; datification; ecología política; equity; estudios críticos de datos; global analyses; justicia informativa; political ecology; remote sensing; teledetección; 全球分析; 公平; 关键数据研究; 大数据; 政治生态学; 数据公正性; 数据化; 遥感.
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