O Ministério Público de Minas Gerais (MPMG), por meio do Centro de Estudos e Aperfeiçoamento Funcional (Ceaf), realizou na tarde de hoje, 22 de abril, a palestra Mulheres na Ciência, proferida pela mestranda em Ensino de Ciências Ambientais da Universidade de São Paulo (USP), Kananda Eller. A abertura do evento foi feita pela diretora do Ceaf, Élida de Freitas Rezende, e pelo responsável pela Coordenadoria de Combate ao Racismo e Todas as Formas de Discriminação (CCRAD), Allender Barreto. 

Graduada em Química pela Universidade Federal da Bahia (UFBA), Kananda é uma influente divulgadora científica, reconhecida por seu trabalho de promoção da representatividade de pessoas negras e indígenas nas ciências, por meio de palestras e rodas de conversa em eventos acadêmicos e culturais de destaque, como a Semana de Química da Unicamp, em 2022, e o SESI Lab, em Brasília, em 2024. 

Durante o evento, Kananda falou sobre sua trajetória acadêmica, discutiu a pouca ou nenhuma participação de mulheres em cargos de direção nas instituições que lidam com ciência. Ela também mostrou um gráfico com números de bolsas de pesquisa (PQ-1A) vigentes em 2023. De acordo com esse estudo, 58,2% das bolsas foram concedidas a homens brancos, 29,8% a mulheres brancas, 0,7% para homens pretos e 0,0% para mulheres pretas. 

Ela discutiu uma pesquisa de 2018 do CNPq que apontou percentual abaixo de 3% de mulheres pretas e pardas doutoras professoras de programas de pós-graduação. Esse levantamento mostrou também que apenas 7% das bolsas de produtividade são destinadas a mulheres negras.  

Em outra parte, Kalandra falou sobre um modelo de ciência e de tecnologia criado com base apenas nas características de quem tem pele branca, desconsiderando a diversidade racial. Como exemplo, ele citou métodos de detecção de câncer de pele, baseados em inteligência artificial, que não conseguiam identificar a doença na pele negra.  

Segundo Kananda, essa disparidade leva algumas pessoas a falarem de racismo algoritmo, discussão sobre os dados que alimentam os robôs. “Essas informações são colocadas por pessoas para que os robôs possam identificarem câncer de pele através de imagens. E se nesse banco de dados só tem informações sobre pessoas brancas, o robô não vai conseguir identificar o câncer de pele em pessoas pretas”.