自有记录以来，巨大
数据缺口占据
人类历史大部分。从“作为狩猎者人类”（MantheHunter）理论开始，编年史家几乎没有为女性在人类演化中扮演角色留下什
空间，无论是文化还是生物学意义上演化。相反，男性生活被用来代表全体人类生活。而在谈及另
半人类生活时，通常只剩沉默。
这种沉默无处不在，遍布
们整个文化：电影、新闻、文学、科学、城市规划、经济学。们向自己讲述那些关于过去、现在和未来故事，全都扭曲，被打上女性“缺席”标记。这就是性别数据缺口。
性别数据缺口不仅仅关乎沉默。这些沉默、这些缺口，皆有其后果。它们每天都在影响女性生活。这种影响可以相对较小。例如，女性在办公室里瑟瑟发抖，因为空调温度是按男性体温标准设定；或者伸手够货架顶端十分费劲，因为货架是按男性身高标准设计。让人恼火吗？当然。是不是不公平？毫无疑问。
但这些事还不会危及生命。除非你出车祸，而汽车安全措施在设计时又恰巧没有考虑到女性身材；或是你心脏病未能确诊，因为症状被视为“非典型”。对这些女性来说，生活在个以男性数据为基础世界里，后果可能是致命。
论及性别数据缺口，最重要观点之是它通常不带恶意，甚至并非有意。事实恰恰相反：性别数据缺口完全是种存在数千年思考方式产物，因此也可说源于不思考。双重不思考：男人不言而喻，女人不被提及。因为当们说到人类，总来说，们指是男人。
这不是什新发现。西蒙娜·德·波伏瓦在1949年写下著名论断：“人类是男性，男人不是从女人本身，而是从相对男人而言来界定女人，女人不被看作个自主存在。（……）男人是主体，是绝对，而女人是他者。”[1]要说什是新，那就是女性继续作为“他者”存在环境，而这环境即们所处世界越来越依赖和受制于数据。尤其是大数据。反过来，大数据又在大计算机里接受大算法筛选，以便筛出大真理。但当你大数据被巨大沉默所破坏，你得到真相就只是半真半假。而且通常对于女性来说，它们根本就不是真。正如计算机科学家自己说：“垃圾进，垃圾出。”
这种新环境令消除性别数据缺口需求更加迫切。辅助医学诊断、筛选简历甚至面试潜在求职者人工智能已经很常见。但是训练人工智能数据集充满数据缺口——而且由于算法通常被当作私有软件且受到保护，们甚至不能检查这些缺口是否被考虑在内。不过，从现有证据来看，显然是没有。
对这本《看不见女性》来说，数字、技术、算法都至关重要。但它们只讲述故事半。数据只是信息另种说法，而信息有很多来源。没错，统计是种信息，但人类经验也是信息。所以认为，当们设计个为所有人服务世界时，们需要女性在场。如果那些对们所有人产生影响决定，都是出自身体健全白人男性（九成来自美国），那也会形成数据缺口——就像在医学研究中不收集女性身体信息会形成
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