¿En qué consiste?
1. Examinar el poder
Analizamos quién produce, controla y decide sobre los datos literarios: editoriales, algoritmos, instituciones.
2. Desafiar estructuras
Activamente reconfiguramos esas estructuras, cuestionando sesgos y normativas dominantes.
3. Elevar emoción y vivencia
Reconocemos que los datos no son fríos: reflejan cuerpos, memorias y afectos, especialmente de voces silenciadas.
4. Replantear binarismos y jerarquías
Rompemos las clasificaciones literarias rígidas, incorporando géneros diversos y formas emergentes.
5. Abrazar el pluralismo
Damos visibilidad y peso a saberes locales, comunitarios y femeninos, no solo a las cifras oficiales.
6. Considerar el contexto
Sabemos que los datos no llegan en abstracto: han sido producidos en ubicaciones y entornos específicos.
7. Visibilizar el trabajo
Reconocemos el esfuerzo (a menudo invisible) detrás de la preparación, selección, curación y análisis de los datos.
Extensión para IA y sostenibilidad
Aplicamos estos principios también en nuestro uso de IA: auditamos sesgos, exigimos consentimiento informado y garantizamos inclusión. Incluimos una mirada ecofeminista que entrelaza justicia social y ambiental, midiendo el impacto ecológico de nuestras herramientas algorítmicas.