Stanford University Press
Digital Literary Redlining
Über dieses Buch
Though canon concerns seem to be a relic of 1990s academia, we are, once again, at a historical moment when there is resistance to teaching texts by writers of color and texts that deal with race, ethnicity and gender. At the same time, algorithmic bias scholars are locating systemic bias encoded into systems from policing software to housing software. Bringing these divergent areas together, Amy E. Earhart examines how technological and institutional infrastructures construct and deconstruct race, ethnicity and gender identities.
Focusing on two central infrastructures, the database, a commonly used technological infrastructure in the digital humanities, and the anthology, a scholarly and pedagogical infrastructure, Earhart considers how such seemingly naturalized infrastructures impact the representation and modeling of identity. The book draws upon the building and use of DALA, a collection of almost 100 years of generalist American and African American literature anthologies, constructed to investigate questions of identity and representation in literary anthologies and, by extension, the larger literary canon. The resulting examination, and its rigorous discussion of how identities are created and recreated within Black literary histories, has important implications for contemporary cultural and political debates about canon formation, literary scholarship, and the bias embedded in technological infrastructures.
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Fachgebiete
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Frontmatter
i -
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CONTENTS
vii -
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Acknowledgments
ix -
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One The Canon Wars Are Not Dead
1 -
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Two Can a Computer Be Racist?
20 -
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Three Coding the Canon
45 -
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Four Are the Results Useful?
82 -
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Five Conclusion
110 -
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Appendix 1: Further Digital Resources
133 -
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Appendix 2: Anthologies Included in The Database of African American and Predominantly White American Literature Anthologies (DALA)
135 -
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Notes
167 -
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Bibliography
179 -
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Index
197
