La toma de decisiones inclusiva depende de producir los datos correctos

Este artículo está escrito por Silvana Fumega , directora de investigación y políticas de ILDA.

A menudo, cuando hablamos de datos, nos referimos a cómo los utilizan los algoritmos y a los estándares y marcos legales que dan forma a su producción. Pero los datos también son la base para diseñar políticas y herramientas que resuelvan problemas públicos.

En este sentido, si no usamos las categorías correctas para comprender por qué estamos recopilando datos, no recopilaremos los datos correctos . Sin él, diseñar políticas que ofrezcan soluciones a diversos grupos de personas y, aún más ampliamente, que promuevan el cambio social, es increíblemente difícil.

Esto nos da una idea clara de lo que sucede cuando descartamos a ciertas personas o grupos en nuestras elecciones de datos: también agudiza nuestro enfoque en quiénes dejamos fuera de nuestra cuenta. Muestra por qué necesitamos responsabilidad y pensar en la inclusión cuando se trata de la producción de datos.

¿Qué significa la inclusión en la producción de datos?

En primer lugar, cuando se habla de datos de género, es importante notar que las personas a menudo usan categorías binarias para describir el sexo en lugar de usar categorías de género. Esto significa que los datos desglosados ​​por sexo se recopilan y presentan en referencia a las diferencias biológicas entre hombres y mujeres. Tener este tipo de datos desglosados ​​es importante, pero hay mucho más que agregar. Por ejemplo, si el sexo genéticamente asignado a una persona no se corresponde con su identidad de género, es posible que termine dejándolo completamente fuera de los datos o utilizando categorías que no reflejen su identidad. Tampoco es una buena idea.

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Trabajo en ILDA , una organización que busca comprender y promover las políticas de datos en América Latina y utilizar los datos para promover el desarrollo inclusivo de la región. En uno de nuestros proyectos , la estandarización regional de datos sobre feminicidios , encontramos que si restringimos los datos a una categoría binaria de sexo, estamos haciendo invisibles a muchas poblaciones. Si una mujer transgénero no puede cambiar su marcador de género en sus documentos de identidad oficiales, entonces, si es víctima de un homicidio, podría ser difícil identificarla en las estadísticas oficiales sobre feminicidio. Esto, por supuesto, depende del contexto cultural del país, y algunos podrían registrar tales muertes como feminicidios transfóbicos. Pero vemos que cuando no adoptamos un enfoque feminista para la producción de datos y el uso de datos con fines políticos, corremos el riesgo de hacer invisibles a determinadas poblaciones.

Nosotros, como sociedad, debemos ser conscientes de las implicaciones de los datos que producimos y consumimos.

Las categorías binarias de sexo tienen otras consecuencias. Como discuten las académicas Catherine D'Ignazio y Lauren F. Klein en Data Feminism , cuando se trata de crear una cuenta de usuario en línea, hombres y mujeres son a menudo las únicas opciones disponibles. Obligar a las personas a tomar esta decisión tiene consecuencias. Para los aproximadamente nueve a 12 millones de personas no binarias en el mundo, la solicitud aparentemente simple de “seleccionar el género” puede ser difícil de responder. Citando a Maria Munir, la reconocida activista británica, D'Ignazio y Klein escriben: “Si se niega a registrar a personas no binarias como yo con certificados de nacimiento y nos excluye de todo, desde la creación de cuentas bancarias hasta el registro en listas de correo, lo hace no tengo derecho a dar la vuelta y decir que no somos suficientes para justificar el cambio ”.

En las estadísticas oficiales, los datos recopilados y difundidos todavía se refieren, en la mayoría de los casos, a categorías binarias de sexo. Esto deja a muchas poblaciones invisibles y subrepresentadas. El costo de las estadísticas binarizadas es ignorar las experiencias de muchas personas que no se ajustan a esas dos categorías. Si no ampliamos nuestro enfoque, seguiremos mirando el mundo de forma binaria, sin captar nunca el hecho de que las personas y sus realidades son mucho más complejas.

Los datos deben contarnos a todos

Todos los temas que hemos discutido hasta ahora son coherentes en torno a la idea de "datos para la inclusión" . El concepto detrás del trabajo que se está realizando para mejorar la producción y publicación de datos es que los datos deben contarnos a todos, no solo a unos pocos.

Más allá de los datos de género, podríamos encontrarnos con otros grupos marginados que se han hecho invisibles en las estadísticas oficiales. En ILDA, estamos trabajando con la organización de desarrollo internacional con sede en Holanda HIVOS para explorar los datos sobre la violencia contra la comunidad LGBTQ + en Centroamérica. Es evidente que, sin datos de género, orientación sexual u otras variables, es muy difícil entender qué tan grave se está volviendo el problema en esa región (o en cualquier otra, para el caso).

¿De quién es la perspectiva predeterminada en la sociedad y en nuestros datos?

En su libro, D'Ignazio y Klein llaman la atención sobre el hecho de que la perspectiva predeterminada oculta privilegios. Todos tenemos prejuicios y experimentamos su impacto en nuestra vida diaria. Pueden estar relacionados con el género, la raza, la edad y la clase, entre otros, y pueden resultar en diferentes tipos de discriminación. Sin embargo, estas posiciones de poder terminan transmitiéndose a los datos. El poder se convierte en parte de los procesos mediante los cuales se producen los datos y, en muchos casos, en los estándares que guían su producción (he argumentado, junto con Michael Cañares y Brandusescu, que el sesgo puede infiltrarse en los estándares de datos abiertos ). No darse cuenta de cómo el poder determina los datos puede hacer que algunas poblaciones sean invisibles en conjuntos de datos, algoritmos y visualizaciones, por nombrar solo algunos ejemplos.

La forma en que producimos y consumimos datos afecta la vida de las personas

Esta discusión puede parecer bastante técnica, pero tiene un impacto en todas nuestras vidas, especialmente en aquellos de nosotros que estamos más desfavorecidos. Un patrón estadístico que se aplica a la mayoría puede no serlo a un grupo minoritario. En este sentido, el sesgo afecta la vida de las personas, a la hora de tomar decisiones y cuando son objeto de los procesos de toma de decisiones de otros.

Nosotros, como sociedad, debemos ser conscientes de las implicaciones de los datos que producimos y consumimos. Afecta la información que obtenemos sobre política, nuestra comprensión de los beneficios a los que tenemos derecho y si surgen ciertas oportunidades solo porque pertenecemos a un determinado grupo demográfico. Todavía estamos aprendiendo a lidiar con los prejuicios y a mitigarlos. Queda un largo camino por recorrer, pero el primer paso es ser más conscientes de estos peligros y sus implicaciones. - Silvana Fumega

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(Crédito de la imagen: Pexels)