A questo proposito e' possibile citare il recente caso di Splunk, societa' specializzata nelle soluzioni dedicate alla gestione dei Big Data, che ha deciso di sostituire due termini storici dell’Informatica come “master” e “slave” con i meno ambigui “indexer clustering” e “licensing functionality”.
Non si tratterebbe comunque di una decisione unilaterale da parte della dirigenza e del marketing, ma del prodotto di una consultazione a cui avrebbero partecipato anche i partner e l’utenza del gruppo.
Il commento a riguardo del CEO Sendur Sellakumar sottolinea l’importanza di questo passaggio per la storia (e l’immagine) aziendale di Splunk:
Noi possiamo e dobbiamo trovare dei termini migliori che permettano di rimuovere inconsapevoli BIAS dal nostro lavoro. Il fatto che queste parole siano state parte del vernacolo dell’industria per tanto tempo non le rende meno offensive.Sellakumar, che nel suo intervento cita espressamente il riferimento al “Black lives matter“, afferma nello stesso post che sarebbe in corso un confronto per rimuovere i termini “whitelist” e “blacklist” con delle alternative che possano essere considerate piu' appropriate.
Nello stesso modo gli sviluppatori del linguaggio Go avrebbero discusso l’opportunità di rimpiazzare “blacklist” con “blocklist”, mentre per OpenSSL “whitespace” dovrebbe diventare un più neutro “blanks”.
Nel contempo anche Google sarebbe al lavoro per allontanare da uffici e documentazione tutti i termini che potrebbero prestarsi a controversie.
Nel caso specifico la compagnia di Mountain View avrebbe deciso di contrastare il cosiddetto “linguaggio abilistico” (ableist language), dove per “abilismo” si intende quel comportamento che porta a discriminare le persone diversamente abili o che parte dal presupposto che tutte le persone dispongano delle medesime abilita'.
Tra i termini e le definizioni che Big G avrebbe deciso di rimuovere vi sarebbero ad esempio “sanity check“, da sostituire con “final check for completeness and clarity”, mentre “crazy outliers” dovrebbe diventare “baffling outliers”.
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