Gisela Vaquero: “La industria de los videojuegos se ha dado cuenta de que necesita más mujeres”

Gisela Vaquero: “La industria de los videojuegos se ha dado cuenta de que necesita más mujeres”

Gisela Vaquero es desarrolladora de videojuegos, presidenta de la asociación Women in Games (Mujeres en Videojuegos) y profesora colaboradora del Máster Universitario de Diseño y Programación de Videojuegos de la UOC. Su relación con los videojuegos empezó frente al ordenador de su casa cuando era solo una niña. Sus juegos preferidos eran los de plataformas y los puzles. Lo que nunca imaginó es que acabaría trabajando en ello. La idea surgió mientras estudiaba Comunicación Audiovisual. Quería especializarse en guión y entonces cayó en la cuenta de que en los videojuegos también se estaban escribiendo guiones muy interesantes. ¿Cuántas mujeres trabajan en la industria de los videojuegos? Gisela Vaquero (G.V): Solo un 16% del total de trabajadores somos mujeres y en los últimos cuatro años ha bajado el porcentaje. ¿Por qué ha bajado? (G.V): Hay distintos factores, como la conciliación familiar o los bajos sueldos. Muchas mujeres de 20 o 30 años han empezado a tener hijos y lo han dejado porque no es viable mantener un trabajo con unos cierres de proyecto que no resultan compatibles con una familia. Después de ellas, no han venido otras para sustituirlas, con lo que la proporción ha bajado. ¿Por qué las mujeres no quieren dedicarse a los videojuegos? (G.V): La razón principal es que no lo consideran una posibilidad y eso a pesar de que un 43% de las personas que juegan somos mujeres. Representamos casi la mitad a la hora de consumir, pero no nos planteamos trabajar en ello. Es un diferencia muy grande: un 43% de jugadoras y un 16% de trabajadoras. (G.V): Hay que trabajar mucho en ese sentido...
Ángeles Fuentes: una Wonnow en la UOC

Ángeles Fuentes: una Wonnow en la UOC

En el momento de su lanzamiento, en 2018, ya os hablamos de los Premios Wonnow. Estos Women in Science and Technology Awards de CaixaBank y Microsoft, se autodefinen como una iniciativa para avanzar en la igualdad de género y en la presencia femenina en los nichos profesionales donde es proporcionalmente escasa (y ahí está lo STEM), y para promover y poner en valor la excelencia académica y personal.  Después de hablar con ella, se entiende que el jurado de la edición 2019 de los Wonnow viera en Ángeles Fuentes Expósito no sólo esa excelencia académica sino también la de su trayectoria personal, y que la premiara, entre 440 candidatas, con una de las becas laborales retribuidas de seis meses. Esta tinerfeña de 29 años que aún no hace ni uno que se graduó en Informática en la Universidad de las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), tomó su premio y un avión, se instaló cerca de Barcelona, y ya lleva cinco meses aprovechando la beca en Silk, la filial tecnológica de CaixaBank, donde trabaja en proyectos de innovación alrededor de la IA y la gamificación. Y, mientras, para no perder comba (“Creo que no dejaré nunca de estudiar”, nos dice), en septiembre empezó el Máster Universitario en Ingeniería Informática (MUEI) de la UOC, matriculando nada menos que cinco asignaturas.  “Mi vocación era dedicarme a la docencia. Pero es verdad que siempre he sido también una persona inquieta. En parte por mi interés en los videojuegos decidí cursar un bachillerato en Bellas Artes, mientras tenía también claro que quería orientarme a proyectos sociales, sobre enfermedades o problemáticas de salud… Fue mi...
Diferencias de género en la Wikipedia en español (III)

Diferencias de género en la Wikipedia en español (III)

En una entrada anterior habíamos visto cómo obtener un fichero de texto con todas las ediciones realizadas en la Wikipedia en español, conteniendo solamente la información que nos interesa: de qué página se trata, el timestamp indicando el momento cuando se realizó la edición, qué usuario realizó la edición y el tamaño resultante de la página después de la edición. El siguiente paso que abordamos en este ejercicio consiste en reducir dicho fichero, todavía enorme, eliminando todas aquellas entradas que no nos interesan para nuestro objetivo final, el cual no es otro que analizar las posibles diferencias de género entre los editores. Esto no nos interesa desde el inicio de Wikipedia, sino desde hace, por ejemplo, 5 años (de hecho, desde el 2015 en adelante). Por lo tanto, el siguiente paso es filtrar el fichero obtenido en el ejercicio anterior para: Eliminar entradas anteriores a 01/01/2015.Eliminar entradas identificadas por una dirección IP (y no por un usuario registrado).Eliminar entradas realizadas por bots. Para ello usaremos una combinación de herramientas, básicamente awk y grep, pero antes procederemos a obtener la lista de bots de Wikipedia en español. Para ello nos aprovecharemos que todos los bots se encuentran categorizados como tales mediante una categoría específica en Wikipedia: https://es.wikipedia.org/wiki/Categoría:Wikipedia:Bots Está página de Wikipedia contiene, en el momento de realizar este ejercicio, 9 subcategorías y 472 páginas, apuntando a cada uno de los bots. Para obtener los nombres de los bots tenemos diferentes opciones: la más sencilla, si pensamos que este ejercicio solo lo vamos a ejecutar una vez, consiste en cortar y pegar los nombres de los usuarios presentes en esta página...
12 de mayo: Día Internacional de la mujer matemática

12 de mayo: Día Internacional de la mujer matemática

(Més avall trobareu la versió en català d’aquest contingut.) Matemáticas, mujeres y matemáticas, mujeres matemáticas, o mujeres inmersas en el universo matemático. Este es el lema del 12 mayo, 132º día del año en el calendario Gregoriano y aniversario de Maryam Mirzajani, nacida en 1977 en Teherán y Medalla Fields en 2014. Maryam Mirzajani La Historia «en mayúsculas» de las matemáticas, hasta hace poco era una historia de hombres blancos y occidentales. Sin embargo, a lo largo de la historia «en minúsculas», antes y después de la Ilustración, contexto y tradición han marcado los intereses y las miradas de las mujeres sobre las cosas que pasan, sobre las cosas que nos pasan. Pendientes de caminos polvorientos por donde transportaban la leña, mosaicos y decoraciones geométricas, cenefas y bolillos, la cocina y el cuidado de las criaturas, administración doméstica y optimización han configurado el sustrato matemático de tantas y tantas mujeres que han hecho aportaciones singulares en el cálculo infinitesimal, en la geometría, en el álgebra, en las ecuaciones en derivadas parciales y en la computación. Muchas han sido las mujeres que han contribuido de manera brillante al desarrollo de las matemáticas. Las primeras de quien tenemos constancia son de la época clásica, Téano (s. VI aC, Grecia) con el número de oro y Hipatia (314-415 dC, Alejandría) con las cónicas, que más adelante permitieron explicar el movimiento de los planetas, y las ecuaciones diofánticas. En la Edad Media, las mujeres que vivían en los monasterios eran las pocas que tenían un cierto grado de libertad intelectual, tenían acceso a libros de matemáticas y, por supuesto, hicieron descubrimientos muy valiosos....

3 retos para la igualdad de género en los EIMT

(Més avall trobareu la versió en català d’aquest contingut.) En el marco del Día de la Mujer compartimos los tres retos para la igualdad de género más urgentes para los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC. 1. Implantar la perspectiva de género en la docencia y el conocimiento Los procesos de producción del conocimiento se han basado históricamente en la ausencia de la visión, los conocimientos y los intereses de las mujeres. Este sesgo da lugar a una ciencia androcéntrica, que considera las explicaciones y los modelos masculinos como referentes universales. La ciencia, como otras actividades sociales, no está libre de intereses, prejuicios, relaciones de poder, estereotipos y supuestos ocultos. El principal sesgo androcéntrico es asumir que la igualdad de género rige tanto el mundo social como el mundo científico y cultural. En la docencia, igual que en la investigación, la perspectiva de género implica revisar los sesgos androcéntricos de nuestras disciplinas y cuestionar los supuestos de género y los estereotipos de género ocultos. Esta revisión conlleva incluir el conocimiento producido por las mujeres científicas y expertas, a menudo invisibilizadas en numerosas disciplinas, así como las perspectivas críticas que desvelan conceptualizaciones androcéntricas. Por otra parte, el análisis o la comparación de datos por sexo/género, para ser considerados perspectiva de género, deberían incluir un análisis que desvelara las causas y los mecanismos sociales y culturales que sustentan las desigualdades de género. Por consiguiente, la perspectiva de género en la docencia implica la revisión de los contenidos de las asignaturas desde la óptica de las desigualdades entre hombres y mujeres. No debe fijarse únicamente en los contenidos de las asignaturas,...
Diferencias de género en la Wikipedia española (II)

Diferencias de género en la Wikipedia española (II)

Vamos a empezar a resolver el ejercicio que dejamos pendiente en una entrada anterior sobre las diferencias de género existentes en la Wikipedia en español. El objetivo es mostrar cómo manipular los dumps de Wikipedia usando diferentes instrucciones y herramientas desde la línea de comandos del sistema operativo para analizar aspectos como las desigualdades de género presentes. En nuestro caso hemos utilizado como entorno de trabajo un ordenador MacBook Pro con el sistema operativo macOS, con diferentes extensiones (herramientas) que ya iremos introduciendo cuando sean requeridas, pero debería ser posible realizar las mismas operaciones en diferentes entornos. El primer paso, sencillo de ejecutar pero costoso en tiempo, es descargar el último dump de la Wikipedia en español, y lo hacemos mediante el uso de la herramienta wget desde la línea de comandos: wget https://dumps.wikimedia.org/eswiki/latest/eswiki-latest-stub-meta-history.xml.gz En nuestro caso, en el momento de ejecutar este comando la última versión del dump hacía referencia al día 02/02/2020 y se trata de un fichero comprimido .gz de unos 7,5 GB, el cual puede tardar varios minutos en descargarse, dependiendo de la velocidad de descarga. A unos 5 MB/s esto significa casi 26 minutos, así que no se trata de un fichero que se tenga que ir moviendo de sitio continuamente. Una vez descargado el fichero, procedemos a descomprimirlo con gunzip y mucha paciencia: gunzip -d https://dumps.wikimedia.org/eswiki/latest/eswiki-latest-stub-meta-history.xml.gz Después de un buen rato, esto genera un fichero con extensión .xml que ocupa unos 50 GB, por lo que habrá que tener suficiente espacio en disco para realizar estas dos operaciones. Al descomprimir el fichero .gz completamente, éste es eliminado automáticamente. El siguiente paso es recorrer...