4 research outputs found
Technological elites, the meritocracy, and postracial myths in Silicon Valley
Entre as modernas elites tecnolĂłgicas digitais, os mitos da meritocracia e da façanha intelectual sĂŁo usados como marcadores de raça e gĂȘnero por uma supremacia branca masculina que consolida recursos de forma desproporcional em relação a pessoas nĂŁo brancas, principalmente negros, latinos e indĂgenas. Os investimentos em mitos meritocrĂĄticos suprimem os questionamentos de racismo e discriminação, mesmo quando os produtos das elites digitais sĂŁo infundidos com marcadores de raça, classe e gĂȘnero. As lutas histĂłricas por inclusĂŁo social, polĂtica e econĂŽmica de negros, mulheres e outras classes desprotegidas tĂȘm implicado no reconhecimento da exclusĂŁo sistĂȘmica, do trabalho forçado e da privação de direitos estruturais, alĂ©m de compromissos com polĂticas pĂșblicas dos EUA, como as açÔes afirmativas, que foram igualmente fundamentais para reformas polĂticas voltadas para participação e oportunidades econĂŽmicas. A ascensĂŁo da tecnocracia digital tem sido, em muitos aspectos, antitĂ©tica a esses esforços no sentido de reconhecer raça e gĂȘnero como fatores cruciais para inclusĂŁo e oportunidades tecnocrĂĄticas. Este artigo explora algumas das formas pelas quais os discursos das elites tecnocrĂĄticas do Vale do SilĂcio reforçam os investimentos no pĂłs racialismo como um pretexto para a re-consolidação do capital em oposição Ă s polĂticas pĂșblicas que prometem acabar com prĂĄticas discriminatĂłrias no mundo do trabalho. Por meio de uma anĂĄlise cuidadosa do surgimento de empresas de tecnologias digitais e de uma discussĂŁo sobre como as elites tecnolĂłgicas trabalham para mascarar tudo, como inscriçÔes algorĂtmicas e genĂ©ticas de raça incorporadas em seus produtos, mostramos como as elites digitais omitem a sua responsabilidade por suas reinscriçÔes pĂłs raciais de (in)visibilidades raciais. A partir do uso de anĂĄlise histĂłrica e crĂtica do discurso, o artigo revela como os mitos de uma meritocracia digital baseados em um âdaltonismo racialâ tecnocrĂĄtico emergem como chave para a manutenção de exclusĂ”es de gĂȘnero e raça.Palavras-chave: Tecnologia. Raça. GĂȘnero.Among modern digital technology elites, myths of meritocracy and intellectual prowess are used as racial and gender markers of white male supremacy that disproportionately consolidate resources away from people of color, particularly African Americans, Latino/as and Native Americans. Investments in meritocratic myths suppress interrogations of racism and discrimination even as the products of digital elites are infused with racial, class, and gender markers. Longstanding struggles for social, political, and economic inclusion for African Americans, women, and other legally protected classes have been predicated upon the recognition of systemic exclusion, forced labor, and structural disenfranchisement, and commitments to US public policies like affirmative action have, likewise, been fundamental to political reforms geared to economic opportunity and participation. The rise of the digital technocracy has, in many ways, been antithetical to these sustained efforts to recognize race and gender as salient factors structuring technocratic opportunity and inclusion. This paper explores some of the ways in which discourses of Silicon Valley technocratic elites bolster investments in post-racialism as a pretext for re-consolidations of capital, in opposition to public policy commitments to end discriminatory labor practices. Through a careful analysis of the rise of digital technology companies, and a discussion of how technology elites work to mask everything from algorithmic to genetic inscriptions of race embedded in their products, we show how digital elites elide responsibility for their post-racial re-inscriptions of racial visibilities (and invisibilities). Using historical and critical discourse analysis, the paper reveals how myths of a digital meritocracy premised on a technocratic colorblindness emerge key to perpetuating gender and racial exclusions.Keywords: Technology. Race. Gender