Dato o Data... ¿Tienen género los datos?

Tuesday, 11 July 2017

Dato o Data... ¿Tienen género los datos?

Ya conocemos el enorme potencial de aplicar herramientas de Big Data en distintos campos de nuestra vida, siendo, uno de ellos el Desarrollo Sostenible y la Acción Humanitaria. Sin embargo, las acciones y políticas que se emprendan basadas en Insights extraídos de esta información presentan un sesgo muy claro que impide que lleguen a uno de los grupos más vulnerables. Nos referimos al sesgo de género, especialmente en países donde culturalmente no se reconocen los derechos de las mujeres y las niñas.

Si no se las considera individuos con derechos, no se registran datos sobre ellas o sobre los problemas que les afectan. Por ello, la desigualdad en los datos es un nuevo factor de desigualdad contra el que hay que luchar. Afortunadamente, hay importantes iniciativas que van en esta dirección. Vamos a ver cuáles son.

Posts de Twitter, compras con tarjetas de crédito, llamadas telefónicas, datos de satélites… Todos estos datos pueden ser captados, almacenados, procesados y analizados para generar Insights que permitan a los gobiernos o a las organizaciones no gubernamentales definir políticas y estrategias que mejoren la calidad de vida de las personas.

 "Good Data helps make good decisions"
Figura 1: "Good Data helps make good decisions".

Sin embargo, muchas veces estos datos son incompletos o responden a prejuicios que nos ofrecen una visión distorsionada de la realidad. Por ejemplo, en países donde existe discriminación hacia las mujeres, no se considera necesario recopilar datos sobre aspectos tan importantes como:

  • Mortalidad materna
  • Salud de las adolescentes
  • Exclusión del sistema educativo
  • Resultados de aprendizaje
  • Propiedad de activos por parte de mujeres
  • Acceso a teléfonos móviles e Internet
  • Registro de votantes
  • etc.

El análisis de estos datos incompletos o sesgados puede llevar a conclusiones inexactas que, por ejemplo hacen que las mujeres parezcan más dependientes y menos productivas de lo que son. Otras veces, el sesgo de los datos se debe a otras causas, como ocurre con la “brecha digital”. Aunque no es un sesgo exclusivo de género, es habitual que las mujeres tengan un menor  acceso a teléfonos móviles e internet, sobre todo en zonas rurales. Por ello es fundamental trabajar con conjuntos de datos complementarios. Así, para identificar a los grupos de población que no tienen acceso a  herramientas digitales se recurrirá a herramientas tradicionales, como los sondeos clásicos sobre el terreno.

"We need the complete Data Picture"
Figura 2: "We need the complete Data Picture".


 ¿Tienen género los datos?


Pues, va a ser que sí. Si analizamos los datos estadísticos, junto con los obtenidos por las nuevas fuentes de datos desglosadas por sexo, podemos ver que:

¿Qué indican los datos desglosados por sexo o datos de género?
Figura 3: ¿Qué indican los datos desglosados
 por sexo o datos de género?

Por ello, organizaciones internacionales como la ONU y el Banco Mundial y entidades como la Fundación ONU se han puesto al frente de un movimiento global para promover más y mejores datos sobre la vida de las mujeres, con el objetivo de fundar políticas más eficaces para avanzar en la igualdad de género y en los Objetivos de Desarrollo Sostenibles (ODS) de la ONU hasta 2030.

“Medimos lo que valoramos y valoramos lo que medimos. Comprendiendo las necesidades de las mujeres, podemos trabajar juntos para asegurar que —en el espíritu de los Objetivos Desarrollo Sostenible—
no se las deja atrás”.

 

¿Qué pasos se han dado?


El I Foro Mundial de Datos ONU celebrado entre este 15 y 18 de enero en Cape Town (Sudáfrica) ha reunido por primera vez a más de 1.000 profesionales de diversos ámbitos —sectores público, privado, académico y de organizaciones sociales— en torno al uso de datos para los ODS.
Entre los participantes, Data2X es una organización no gubernamental creada por iniciativa de la Fundación ONU, con el apoyo de las Fundaciones William and Flora Hewlett y Bill & Melinda Gates. Trabaja con agencias de la ONU, gobiernos, sociedad civil, académicos y el sector privado para   mejorar la calidad, disponibilidad y uso de datos de género, y así rellenar esas lagunas de información sobre mujeres y niñas, que repercuten negativamente en la toma de decisiones y estrategias que afectan a su bienestar y calidad de vida. Su directora ejecutiva Emily Courey Pryor, afirma que los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) suponen una oportunidad sin precedentes para:

Oportunidades que brindan los ODS
Figura 4: Oportunidades que brindan los ODS.

Una de las aportaciones más interesantes de este primer foro ha sido  tener la oportunidad de debatir la cuestión de los datos de género, no sólo entre los especialistas de género, sino también entre los profesionales de la estadística y ciencia de datos.

Personas ricas y personas pobres en información


También se está produciendo, según alerta en un informe el Grupo Asesor de la ONU sobre revolución de datos, una nueva brecha social entre los que tienen datos y los que no los tienen, que divide a las personas en “ricas o pobres en información”. Las barreras que generan esta nueva exclusión son “viejas conocidas”:

  • Barreras lingüísticas,
  • Pobreza,
  • Falta de educación o de infraestructura tecnológica,
  • Aislamiento
  • Discriminación
Y, al igual que cuando hemos hablado de la “brecha digital” no afecta exclusivamente a las mujeres y niñas, este grupo es uno de los que salen peor parados dentro de los “nuevos excluidos”.

¿Qué propone Data2X?


Data2X considera que es fundamental disponer de más y mejores datos desagregados por género, edad y otros atributos para poder lograr la plena inclusión y monitorizar sus avances. No olvidemos que el principio fundamental de la Agenda 2030 para el desarrollo sostenible de Naciones Unidas es “No dejar a nadie atrás”. Por ello, los objetivos de la agenda están descritos por indicadores muy comprometidos en expandir los esfuerzos de monitorización a nivel global de aquellos grupos previamente excluidos o infrarrepresentados, como son las mujeres y las niñas.


Figura 5: Objetivos para el Desarrollo Sostenible (ODS).

Como herramienta básica de actuación, Data2X ha analizado estos objetivos y ha identificado las áreas en las que la carencia de datos de género o su baja calidad suponían un mayor obstáculo para su consecución (Gender Data Gaps).  En concreto, las áreas de:

  • Salud
  • Educación
  • Oportunidades económicas
  • Participación política
  • Seguridad

En la Figura 5 podemos ver cuáles son estas "lagunas de información"  (pulsando el enlace que aparece en la leyenda se puede ver la imagen ampliada).

Sobre éstas áreas, y, en colaboración con Open Data Watch, Data2X ha definido 16 indicadores que se pueden empezar a medir de forma inmediata en la mayoría de países y con un bajo coste. Sus definiciones han sido acordadas por los distintos países teniendo en cuenta la disponibilidad de instrumentos/procedimientos para su medida, asegurándose de que estén libres de sesgos de género y siguiendo las recomendaciones de las principales agencias humanitarias y estadísticas.

La Figura 6 representa un ejemplo de estos indicadores para los objetivos relacionados con el fin de la pobreza y el hambre y con el de vivir en una sociedad más justa y pacífica. El listado con los 16  indicadores se puede consultar en la página web de Data2X.


Figura 7: Objetivos relacionados con el fin de la pobreza y el hambre.

Sumados a los datos complementarios ya existentes para medir el progreso de los ODS, estos indicadores van a permitir la promoción y puesta en práctica de políticas más inclusivas, a la vez que ofrecen a los ciudadanos información que les permite supervisar la actuación de sus gobernantes.

Llamamiento a la acción


Para avanzar en la inclusión de las mujeres en todos las esferas de la vida económica y social, Data2X hace cuatro llamamientos a la acción.

  
Llamamiento a la acción por parte de DataX2
Figura 8: Llamamiento a la acción por parte de DataX2.

Primeros resultados


Data2X no se ha conformado con analizar dónde están las principales carencias de datos sobre mujeres y indicadores que ayuden a rellenar esas lagunas de información, y hacer un llamamiento a la acción. También se ha puesto manos a la obre y ha desarrollado proyectos pioneros que aplican las tecnologías de Big Data a esta labor de “rellenar estos huecos” y definir políticas que ayuden a mitigar la desigualdad de género global.
En cada uno de los proyectos, se trabaja sobre una fuente de datos diferente:

  • Procedentes de redes sociales,
  • De telefonía móvil y movimientos en tarjetas de crédito
  • Recogidos por un satélite.

En uno de los proyectos, en colaboración con la Universidad Georgia Tech, se puede ver cómo los datos procedentes de redes sociales actúan como un preciso barómetro de salud mental, permitiendo medir niveles de ansiedad y depresión que afectan de forma significativa a la calidad de vida de las adolescentes.

En un segundo proyecto, en este caso en colaboración con el MIT, se trabaja sobre los datos registrados sobre teléfonos móviles y movimientos en tarjetas de crédito. Estos datos ofrecen información sobre prioridades de gasto, estatus social, hábitos de consumo y movilidad. Al igual que en el estudio anterior basado en redes sociales, surgen desafíos relacionados con el respecto a la privacidad, y se hace necesario contrastar estos datos con otros tipos de información complementarios que pongan de relieve posibles sesgos relacionados con la capacidad económica, competencia digital u otras dificultades de acceso al entorno digital.

En el tercer ejemplo, se utilizan imágenes por satélite no sólo para cartografiar accidentes naturales, sino también para medir la desigualdad de género. Este proyecto, en colaboración con la Fundación Flowmider correlaciona variables geoespaciales (como la distancia a una carretera) con otros indicadores de bienestar (como nivel educativo) que permiten extraer patrones que reflejan fenómenos sociales y relacionados con la salud que muchas veces estaban enmascarados por promedios a nivel local o de país.

La Figura 8 representa, precisamente un ejemplo de la correlación entre factores geográficos y el indicador relacionado con la baja estatura ("stunting rate") en niñas menores de 5 años, respecto a de los niños en esa misma franja de edad en Nigeria.


Imagen 8: Diferencia en el Indicador de baja estatura de niños respecto a las niñas
Imagen 9: Diferencia en el Indicador de baja estatura de niños respecto a las niñas.
  
Podemos ver los casos concretos con mayor detalle en su informe Big Data and the Well-Being of Women and Girls.

Challenge


Para aunar fuerzas en esta dirección, Data2X ha convocado a Big Data for Gender Challenge. Este tipo de convocatoria es habitual en el mundo del Big Data. Al ser de carácter abierto, investigadores de distintos orígenes, formaciones, y experiencias aportan una gran diversidad de enfoques y estrategias que resultan muy enriquecedoras.
 En este desafío los objetivos de los participantes son:

  • Usar una combinación de fuentes de datos convencionales y digitales para poder realizar investigaciones sobre determinados aspectos de la vida de las personas desde una perspectiva de género

O bien:

  • Enviar propuestas para la creación de herramientas que permitan monitorizar de forma viable el bienestar de mujeres y niñas a lo largo del tiempo

Si quieres aportar tu granito de arena para contribuir a la igualdad de género a través de la igualdad de datos… ¡participa!

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