Growing in algorithmic ruins. Contamination as queer-feminist method
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2026
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
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Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Australian Feminist Studies
Themenheft
DOI der Originalpublikation
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Zugehörige Forschungsdaten
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
1-17
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Routledge
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Zusammenfassung
In data science and artificial intelligence, “data contamination” is typically treated as a technical flaw to be removed. This paper instead approaches contamination as a way to examine how data infrastructures organise and exclude difference. Drawing on feminist science studies and queer theory, it explores how data cleaning and classification embed normative assumptions about gender and sexuality. Focusing on systems, such as DeepL and the United Nations Parallel Corpus, the paper analyses mistranslations and erasures of queer language. These are not isolated errors but reveal how algorithmic systems impose fixed categories onto ambiguous meanings. Engaging with artistic practices that foreground error and glitch, the paper argues that such “contamination” exposes the limits of computational systems. These moments act as “queer ghosts,” traces that resist capture. Contamination thus becomes a queer-feminist method for engaging AI through disruption and the persistence of what does not fit.
Schlagwörter
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
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Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
0816-4649
1465-3303
1465-3303
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Hybrid
Lizenz
Zitation
Ren, Q. (2026). Growing in algorithmic ruins. Contamination as queer-feminist method. Australian Feminist Studies, 1–17. https://doi.org/10.1080/08164649.2026.2658032