La tecnología digital y los algoritmos han revolucionado la forma en que vivimos, trabajamos y nos comunicamos. Si bien prometen eficiencia, precisión y conveniencia, estas tecnologías pueden exacerbar los prejuicios y las desigualdades sociales y crear nuevas formas de exclusión. Así, la invisibilización y la discriminación, que siempre han existido, cobran nuevas formas en la era de los algoritmos.

La falta de interés y de datos lleva a la invisibilización algorítmica, motivando que existan dos tipos de abandono algorítmico. El primero de ellos ocurre entre las personas desatendidas en el mundo, que  incluye a los millones que no tienen un teléfono inteligente ni una cuenta bancaria y que, por ende, se encuentran al margen de la economía de plataformas y, para los algoritmos, no existen. El segundo tipo de abandono algorítimico incluye a individuos o grupos que son víctimas del  fracaso del sistema algorítmico, como sucedió con SyRI (Systeem Risico Indicatie) en Países Bajos que señaló injustamente a unas 20.000 familias de origen socioeconómico bajo de cometer fraude fiscal, llevando a muchas a la ruina en 2021. El algoritmo, que fue declarado ilegal por un tribunal de La Haya meses más tarde, se aplicó en los barrios más pobres del país y bloqueó la posibilidad de muchas familias con más de una nacionalidad de percibir los beneficios sociales a los que tenían derecho por su condición socioeconómica.

Más allá del ejemplo en el sistema público neerlandés, la invisibilización y la discriminación también pueden originarse en el sector privado. Un ejemplo es el algoritmo de ofertas de trabajo de Amazon que mostró un sesgo contra las mujeres al aprender de datos históricos –es decir, datos incompletos al no incluir un universo amplio y representativo—, lo que llevó a Amazon a abandonar el proyecto. Otro ejemplo Apple Card, una tarjeta de crédito respaldada por Goldman Sachs, que también fue señalada cuando se descubrió que su algoritmo ofrecía límites de crédito más favorables a los hombres que a las mujeres.

En general, la invisibilidad y la discriminación algorítmica, en cualquier ámbito, puede derivar en un acceso desigual a los recursos y en una exacerbación de la exclusión social y económica.

Tomar decisiones basadas en algoritmos

Los datos y los algoritmos son componentes interconectados en el ámbito de la informática y el procesamiento de la información. Los datos sirven de base, pero pueden ser desestructurados, con excesiva variabilidad e incompletos. Los algoritmos son instrucciones o procedimientos diseñados para procesar y estructurar estos datos y extraer información, patrones o resultados significativos.

La calidad y relevancia de los datos impacta directamente en la efectividad de los algoritmos, ya que estos dependen de las entradas de datos para generar resultados. De ahí, el principio “basura entra basura sale”, que resume la idea de que, si entran datos de mala calidad, sesgados o inexactos en un sistema o proceso, el resultado también será de mala calidad o impreciso. Por su lado, los algoritmos bien diseñados pueden mejorar el valor de los datos al revelar relaciones ocultas o hacer predicciones.

Esta relación simbiótica subraya el papel fundamental que desempeñan tanto los datos como los algoritmos a la hora de impulsar los avances tecnológicos, permitir la toma de decisiones informadas y favorecer innovaciones.

La toma de decisiones algorítmica se refiere al proceso de utilizar conjuntos predefinidos de instrucciones o reglas para analizar datos y  emitir predicciones que ayuden a decidir. Cada vez más, se aplica a decisiones que tienen que ver con el bienestar social y la oferta de servicios y productos comerciales a través de plataformas. Es ahí donde se puede encontrar la invisibilidad o la discriminación algorítmica.

Cada vez con más frecuencia, los sistemas de bienestar utilizan datos y algoritmos para ayudar en la toma de decisiones sobre asuntos como quién debe recibir asistencia y de qué tipo o quién presenta riesgos. Estos algoritmos consideran diferentes factores como ingresos, tamaño de la familia o de la vivienda, gastos, factores de riesgo, edad, sexo o género, que pueden incluir sesgos y omisiones.

Por eso el Relator Especial sobre la extrema pobreza y los derechos humanos, Philip Alston, advertía en un informe ante la Asamblea General de Naciones Unidas que la adopción sin cautelas de estos puede llevar a un bienestar social distópico. En dicho estado de bienestar distópico, los algoritmos se utilizan para reducir presupuestos, disminuir el número de personas beneficiarias, eliminar servicios, introducir formas exigentes e intrusivas de condicionalidad, modificar comportamientos, imponer sanciones y “revertir la noción de que el Estado debe rendir cuentas”.

Invisibilidad y discriminación algorítmicas: Dos conceptos opuestos

Aunque los datos y los algoritmos tienen mucho en común, la invisibilidad y la discriminación algorítmicas son dos conceptos opuestos. La invisibilidad algorítmica se refiere a lagunas en conjuntos de datos u omisiones en los algoritmos, que resultan en desatenciones en la aplicación de beneficios o servicios. Por el contrario, la discriminación algorítmica habla de puntos críticos que resaltan comunidades específicas o características sesgadas en conjuntos de datos, generando injusticia.

Es decir, la invisibilización algorítmica ocurre cuando individuos o grupos están ausentes en los conjuntos de datos, lo que hace imposible abordar sus necesidades. Por ejemplo, integrar en la toma de decisiones social datos sobre mujeres con discapacidad puede ser vital para la inclusión. A nivel mundial, las mujeres son más vulnerables a la invisibilización algorítmica que los hombres, ya que tienen menos acceso a la tecnología digital y dejan menos trazas digitales.

Los sistemas algorítmicos opacos que incorporan estereotipos pueden aumentar la invisibilización y la discriminación al ocultar, o bien apuntar, a personas o poblaciones vulnerables. Un sistema algorítmico opaco es aquel no permite el acceso a su funcionamiento.

Por otro lado, agregar o desagregar datos sin estudiar las consecuencias cuidadosamente puede resultar en omisiones u errores. Esto ilustra el doble filo de la contabilidad; es decir, la ambivalencia de la tecnología que cuantifica y cuenta, y que puede servir para mejorar la vida de las personas, pero también para perjudicarlas.

La discriminación puede surgir cuando las decisiones algorítmicas se basan en datos históricos, que normalmente incorporan asimetrías, estereotipos e injusticias, porque en el pasado existieron más desigualdades. El efecto de “basura entra basura sale” se produce si los datos están sesgados, como suele pasar con el contenido en línea. Asimismo, las bases de datos con sesgos o incompletas pueden ser incentivos de la discriminación algorítmica. Pueden aparecer sesgos de selección cuando los datos de reconocimiento facial, por ejemplo, se basan en rasgos de hombres blancos, mientras que las usuarias son mujeres de piel oscura, o en contenido en línea generado por una minoría de agentes, lo que dificulta la generalización.

Como se ve, abordar la invisibilidad y la discriminación algorítmica es un reto de primera magnitud que solo se podrá resolver con la concienciación y la colaboración de instituciones, organizaciones de campaña, empresas, e investigación.

Contenido elaborado por Miren Gutiérrez, Doctora e investigadora en la Universidad de Deusto, experta en activismo de datos, justicia de datos, alfabetización de datos y desinformación de género.

Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor

El próximo 2 de marzo, tendrá lugar la presentación del proyecto ‘Datos abiertos y mujeres’, impulsado por el Observatorio Valenciano de Datos Abiertos y Transparencia, fruto de la colaboración entre la Conselleria de Participació, Transparencia, Cooperación y Calidad Democrática de la Generalitat y la Universidad Politécnica de València.

El evento que ha sido organizado por la profesora de la Universidad de Sevilla, Lorena R. Romero-Domínguez y la técnica audiovisual de la Universidad Politécnica de Valencia, Lucía García Robledo, con el apoyo de Antonia Ferrer Sapena, directora del Observatorio, y Eloína Coll Aliaga, directora de la Càtedra de Governança de la Ciutat de València, se llevará a cabo en el Salón de actos de Rectorado en la Universitat Politècnica de València.

Desde un inicio, el objetivo de este proyecto ha sido poner el foco en el rol que distintas mujeres del sector profesional desempeñan en el contexto de los datos y, en especial, de los datos abiertos. Así, mediante una serie de entrevistas, las profesionales seleccionadas comparten el transcurso de su trayectoria, explican cómo han crecido profesionalmente en el mundo de los datos y, también, cómo han abordado algunos de los proyectos más significativos de sus carreras a este respecto.

Las entrevistas, que fueron grabadas meses atrás, están disponibles para su visionado desde el canal de Youtube del Observatorio, donde podemos ver cómo cada una de las profesionales interpeladas reflexiona sobre los retos más importantes que afronta el sector, prestando especial atención a la inclusión de la perspectiva de género en los datos.

Presentación del proyecto y mesa redonda con algunas de las protagonistas

En la sesión de presentación del próximo 2 de marzo, se contará con Andrés Gomis, Director General de Transparencia, Atención a la Ciudadanía y Buen Gobierno de la Conselleria de Participación, Transparencia, Cooperación y Calidad Democrática de la Generalitat Valenciana y Elisa Valía, Tenienta Alcalde Participación, Derechos e Innovación de la Democracia. Concejala de Transparéncia y Gobierno Abierto del Ajuntament de València.

Además, también tendrá lugar una mesa de redonda sobre los datos con perspectiva de género que estará moderada por Carmen Montalbá, profesora de la Universitat de València, y en la que participarán las siguientes profesionales cuyas entrevistas forman parte del proyecto:

• Lorena R. Romero, profesora de la Universidad de Sevilla y autora del proyecto.
• Ana Tudela, Cofundadora de Datadista y miembro de la Oxford Climate Journalism Network.
• Silvia Rueda, Directora Territorial en la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital.

Junto a las ponentes anteriores que estarán presentes en la mesa redonda, el proyecto ‘Datos abiertos y mujeres’ recoge también las entrevistas de Lourdes Muñoz Santamaría, Fundadora y Directora de la Iniciativa Barcelona Open Data; Laura Castro, Diseñadora de visualización de datos en Affective Advisory; Zynnia del Villar, Directora de Investigación de Ciencias de Datos en Data-Pop Alliance; Thais Ruiz de Alda, Fundadora y CEO de Digital Fems. Tech Advisor&Consultant Digital Business; Sonia Castro-García Muñoz, Coordinadora de datos.gob.es (Red.es); Ana Tudela, Cofundadora de Datadista y Eva Méndez Rodríguez, Profesora Titular y Vicerrectora Adjunta de Política Científica de la Universidad Carlos III.

En definitiva, ‘Datos abiertos y mujeres’ es un proyecto que surge de la necesidad de incentivar un debate sobre la incorporación de la perspectiva de género a los datos, una práctica prioritaria para establecer políticas públicas que sean eficientes para combatir las desigualdades que se plantean entre hombres y mujeres.

Precisamente por esta razón, en las entrevistas, se ofrece una gran diversidad de visiones sobre el papel de los datos en los distintos campos profesionales, entre los que destacan, el periodismo de datos, el ámbito científico-tecnológico, el administrativo o las organizaciones internacionales, entre otros.

Por último, las personas interesadas en asistir presencialmente a la presentación del proyecto deberán inscribirse previamente en este formulario y, una vez confirmada su asistencia, acudir al Salón de actos de Rectorado UPV, en el edificio 3ª.

La igualdad efectiva entre hombres y mujeres es una meta común a alcanzar como sociedad. Así lo recoge la Organización de las Naciones Unidas (ONU), que contempla "Lograr la igualdad de género y empoderar a todas las mujeres y niñas" como uno de los Objetivos de Desarrollo Sostenible a alcanzar en 2030.

Para ello, es fundamental disponer de datos de calidad que nos muestren la realidad y las situaciones de riesgo y vulnerabilidad a las que se enfrentan las mujeres. Solo así se podrán diseñar políticas efectivas más equitativas e informadas, en materias como la violencia contra la mujer o la lucha por romper los techos de cristal. Esto ha llevado a que cada vez más organismos abran datos relacionados con la desigualdad de género. Sin embargo, de acuerdo con la propia ONU, menos de la mitad de los datos necesarios para supervisar dicho objetivo están actualmente disponibles.

¿Qué datos son necesarios?

Para conocer la situación real de las mujeres y las niñas en el mundo es necesario incluir sistemáticamente un análisis de género en todas las etapas de la producción de estadísticas. Esto implica desde utilizar conceptos sensibles al género hasta ampliar las fuentes de información para poder evidenciar fenómenos que en la actualidad no se están midiendo.

Cuando se habla de datos de género no solo se hace referencia a los datos desglosados por sexo. También es necesario que los datos se basen en conceptos y definiciones que reflejen adecuadamente la diversidad de mujeres y hombres, captando todos los aspectos de sus vidas y especialmente aquellas áreas que más susceptibles de presentar desigualdades. Además, los métodos de recogida de datos deben tener en cuenta los estereotipos y los factores sociales y culturales que pueden inducir un sesgo de género en los datos.

Recursos para incorporar la perspectiva de género en los datos

Desde datos.gob.es ya hemos abordado esta cuestión en otros contenidos, aportando algunas primeras pistas sobre la creación de conjuntos de datos con perspectiva de género, pero cada vez son más los organismos que se implican en esta materia, elaborando materiales que pueden ayudar a paliar esta cuestión.

La División de Estadística de la ONU elaboró el informe “Integrating a Gender Perspective into Statistics” con el fin de proporcionar la información metodológica y analítica necesaria para mejorar la disponibilidad, la calidad y el uso de las estadísticas de género.  El informe se centra en 10 temas: educación; trabajo; pobreza; medio ambiente; seguridad alimentaria; poder y toma de decisiones; población, hogares y familias; salud; migración, desplazados y refugiados; y violencia contra la mujer. Para cada tema se detallan las cuestiones de género a abordar, los datos necesarios para ello, fuentes de datos a considerar y cuestiones conceptuales y de medición específicas. El informe también aborda de manera transversal cómo generar encuestas, realizar el análisis de los datos o generar visualizaciones adecuadas.

Las Agencias de la ONU también trabajan en esta materia desde sus diversas áreas de acción. Por ejemplo, desde Unicef también han desarrollado guías de interés como “Gender statistics and administrative data systems”, que recopila recursos como marcos conceptuales y estratégicos, herramientas prácticas y casos de uso, entre otros.

Otro ejemplo es el Banco Mundial. Este organismo cuenta con un portal de datos con perspectiva de género, donde ofrece indicadores y estadísticas sobre diversos aspectos como salud, educación, violencia o empleo. Los datos pueden descargarse en CSV o Excel, aunque también se muestran a través de narraciones y visualizaciones, que facilitan su comprensión. Además, se puede acceder a ellos a través de una API.  Este portal también incluye una sección donde se recopilan herramientas y directrices para mejorar la recogida de datos, el uso y la difusión de las estadísticas de género. Estos materiales están enfocados en sectores concretos, como el agroalimentario o el trabajo doméstico. También tiene una sección de cursos, donde podemos encontrar, entre otros, formaciones para comunicar y utilizar las estadísticas de género.

Iniciativas en España

Si nos centramos en nuestro país, también encontramos iniciativas muy interesantes. Ya hemos hablado en otras ocasiones de GenderDataLab.org, un repositorio de datos abiertos con perspectiva de género. En su web también incluyen guías sobre cómo generar y compartir estos conjuntos de datos. Si quieres saber más sobre este proyecto, te invitamos a ver esta entrevista con Thais Ruiz de Alda, fundadora y CEO de Digital Fems, una de las entidades detrás de esta iniciativa.

Además, cada vez más organismos están poniendo en práctica mecanismos para publicar conjuntos de datos con perspectiva de género. El Gobierno de Canarias ha creado la herramienta web "Canarias con perspectiva" con el fin de aunar distintas fuentes estadísticas y ofrecer un cuadro de mando con datos desagregados por sexo, que se actualizan de forma continua. Otro proyecto a destacar es la web "Mujeres y Hombres en Canarias", fruto de una operación estadística diseñada por el Instituto Canario de Estadística (ISTAC) en colaboración con el Instituto Canario de Igualdad. En ella se recopila información proveniente de distintas operaciones estadísticas y se analiza desde una perspectiva de género.

Desde la Generalitat de Catalunya también han incluido esta cuestión en su Plan de Gobierno. En el informe "Prioritisation of open data relating to gender inequality for the Government of Catalonia" recopilan bibliografía y experiencias locales e internacionales que pueden servir de inspiración tanto para la publicación como para el uso de este tipo de conjuntos de datos. El informe también propone una serie de indicadores a tener en cuenta y detalla algunos datasets cuya apertura es necesaria.

Estos son solo algunos ejemplos que muestran el compromiso de asociaciones civiles y organismos públicos por esta materia. Un campo en el que hay que seguir trabajando para contar con los datos necesarios para poder evaluar la situación real de la mujer en el mundo y diseñar así soluciones políticas que permitan un mundo más justo para todos.

Hoy en día los datos mueven el mundo. Condicionan las políticas públicas, el comportamiento de los algoritmos y la toma de decisiones de múltiples empresas. Por ello es importante contar con cifras que representen correctamente la realidad, es decir, que tengan en cuenta todas las variables, incluidas las de género.

Thais Ruiz de Alda es fundadora y CEO de Digital Fems, una entidad que diseña proyectos para aumentar la presencia de mujeres en entornos tecnológicos. Además de tareas de consultoría y diseño de políticas de igualdad, Digital Fems lleva a cabo proyectos basados en ciencia de datos con perspectiva de género. En esta entrevista, Thais nos habla sobre la situación actual y los retos que se encuentran en este campo.

Entrevista completa:

1. ¿Por qué es importante contar con datos con perspectiva de género?

Los datos con perspectiva de género son una herramienta para poder medir aspectos varios, de manera diferenciada entre hombres y mujeres, entre sexos diferentes.

También sirven para medir la realidad en clave identidad de género, en el caso de que se disponga de información al respecto. Por último, hay materias, ámbitos de tratamiento de datos, donde es fundamental incluir perspectivas interseccionales, como el género o el origen. Por ejemplo, cuando se recogen datos acerca del uso de servicios sanitarios visibilizamos afectaciones diferenciadas según si los pacientes son de sexo diferente, o por ejemplo en el uso del transporte público, es importante identificar el sexo de quien usa el servicio, para diseñar un servicio de acuerdo con las necesidades de las personas pasajeras: espacio para dar pecho, espacio para ir con niños, seguridad y evitación de acoso sexual u otro tipo de agresiones. El problema que tenemos hoy todavía es la carencia o inexistencia de este tipo de datos. El famoso gender data gap o la brecha de género en los datos. Por eso muchas organizaciones dicen que sin datos con perspectiva de género, la igualdad no es posible. Without GenderData, equality is not.

2. ¿Cuál es el estado actual de este tipo de datos? Indica que existe una brecha de género en los datos…

Existe una brecha de género en los datos tremenda. En general, y desde que empezó la era de los gobiernos abiertos, allá por 2007, han sido las administraciones públicas las que empezaron abriendo los datos. Ello tiene lógica, dado que han sido las administraciones las generadoras de estadísticas oficiales y propietarias y guardianas de algunos datos que los ciudadanos creamos a través del uso de servicios públicos. Según las Naciones Unidas, en diciembre de 2020, sólo teníamos el 39% de los datos con perspectiva de género que necesitamos para supervisar los ODS. Así que, desde el lado de los poderes públicos, hace falta todavía recorrer camino. Creo que la perspectiva de futuro para este tipo de datos es positivamente buena, ya que vamos por buen camino, avanzando en la creación de este tipo de datos. Aquí es donde podemos decir que, en paralelo, hay organizaciones de la sociedad civil que están también trabajando en la generación de datos con perspectiva de género. Muchas organizaciones de mujeres se han dado cuenta de la necesidad de crear y recolectar estos datos para paliar esa brecha. Es más, ahora mismo, organizaciones de la sociedad civil, son las que deben impulsar y presionar para mostrar el valor de esta tipología de datos y pugnar por que los poderes públicos los generen. Ahora nos falta que otros stakeholders como empresas o entornos académicos prioricen esta necesidad y generen datos con perspectiva de género para conocer cuestiones que afectan de manera diferenciada a hombres y mujeres. El tema daría para una tesis doctoral… pero en resumen, el primer escollo que hay que resolver es producir datos con esta perspectiva, que ha sido ignorada, y una vez que dispongamos de estos datos, seremos capaces de leer la realidad, de medirla y de extraer conclusiones que nos permitirán tomar decisiones con mucha más precisión.

Según las Naciones Unidas, en diciembre de 2020, sólo teníamos el 39% de los datos con perspectiva de género que necesitamos para supervisar los ODS

3. Desde Digital Fems habéis puesto en marcha, junto con otras organizaciones, GenderDataLab.org, un repositorio de datos abierto con perspectiva de género. ¿Qué tipo de información puede encontrar un usuario allí? ¿Cuáles son los retos con los que os habéis encontrado a la hora de recolectar y hacer públicos este tipo de datos?

Genderdatalab es un espacio de experimentación y de publicación de datasets con perspectiva de género de reciente creación, donde las personas visitantes pueden optar por:

• Aprender, mediante los artículos, recomendaciones, guías o best practices e información recabada sobre la disciplina de datos con perspectiva de género. Es un espacio de uso común porque tras registrarse, las personas usuarias pueden crear datasets y publicarlos, con licencias abiertas para dar a conocer sus informes estudios, etc
• Registrarse y publicar datasets; es un espacio de uso común porque tras registrarse, las personas usuarias pueden crear datasets y publicarlos, con licencias abiertas para dar a conocer sus informes estudios, etc.
• Descargarse o usar la API de los datasets, o simplemente visitar los datasets y visualizarlos…

A pesar de nuestra “juventud” hemos tenido experiencias diversas: hemos convencido a organizaciones para que publiquen sus datos, que contenían la perspectiva de género, en formato abierto y han tenido ciertos miedos al pensar que la información en abierto es susceptible de ser manipulada. Por lo tanto, hemos evangelizado acerca de lo que es open data a comunidades no “digitalizadas”. Por otro lado, hemos visto como, al contrario, organizaciones que querían publicar informes inclusivos con el género, se abrían a hacerlo, y nos pedían ayuda y apoyo en la ejecución. También hemos detectado algunos miedos en el uso de la plataforma, es decir, resistencias a publicar datasets por “miedo” a que no estén bien diseñados, etc. y por eso ahora vamos a publicar mini cursos de formación para familiarizar a las personas usuarias con las funcionalidades de la plataforma, así como con los contenidos y animar a los miembros de la plataforma, que tiene unos cuantos cientos de personas registradas ya.

4. Una de las áreas donde los datos también nos pueden ayudar es en la lucha contra la violencia machista. Este es el ámbito de trabajo de su proyecto DatosContraelRuido.org, donde utilizan técnicas Big Data para analizar miles de archivos de datos sobre la materia. ¿Cómo han desarrollado el proyecto y cuál ha sido su impacto?

El proyecto DatosContraElRuido.org, ha sido el primer proyecto que lanzamos desde Digital Fems en clave de activismo de gender data. El proyecto lo desarrollamos para que, a través de aplicar nuestra metodología, se pudieran entender conceptos jurídicos complejos en unas visualizaciones de datos, procesados y analizados bajo una perspectiva de género. Con ello se busca explicar la presencia de las violencias machistas en el territorio español, o la tipología de violencias que se ejercen con los datos que el Ministerio de Justicia y el Consejo General del Poder Judicial publican. Con todos estas miles de líneas de información, hemos sido capaces de crear un relato comprensible para las personas de a pie, y diseñar campañas de comunicación que permitan comprender la dimensión de las violencias machistas.

Cada vez que publicamos una actualización de los datos, conseguimos un impacto mediático relativamente importante, que nos ha permitido ser invitadas a muchos foros, sobre todo de entornos de violencia machista para explicar, tres cuestiones:

1. Crear tecnología o soluciones tecnológicas con perspectiva de género, ayuda a ampliar el campo de visión de los problemas. Nos hacen falta más mujeres tecnólogas que puedan abordar aspectos sociales
2. Los datos con perspectiva de género, o GenderData, es una disciplina de la ciencia de datos que no sólo compete al ámbito de la recolección de datos, sino que también se aplica en la manera de estructurar los datos y de procesarlos para su análisis. 
3. Todos los datos se pueden descargar en GenderDataLab.org para que cualquier persona pueda a su vez tratar esos datos y ampliar el ámbito de análisis.

El impacto social que perseguimos es clarificar la gran presencia de las violencias machistas, basándonos en datos oficiales, innegables…. y generar conciencia social acerca de ello. Para nosotras, DatosContraElRuido.org es una herramienta abierta y consultable por la sociedad para conocer la realidad de un tipo de violencia, de la que es necesario hablar claro y alto. Si la droga, los accidentes de tráfico y la seguridad pública son ámbitos de interés público, la violencia que algunos hombres ejercen sobre las mujeres también lo es. El 70% de las denuncias son archivadas…

DatosContraelRuido permite entender conceptos jurídicos complejos en unas visualizaciones de datos, procesados y analizados bajo una perspectiva de género. Con ello se busca explicar la presencia de las violencias machistas en el territorio español, o la tipología de violencias que se ejercen con los datos que el Ministerio de Justicia y el Consejo General del Poder Judicial publican.

5. En su opinión, ¿cuáles deberían ser las acciones estratégicas para generar datos con perspectiva de género desde el ámbito institucional?

Vivimos en sociedades data driven o basada en datos, y vamos a más… entonces, tendría todo el sentido del mundo tener en cuenta las diferentes herramientas, metodologías y procesos que ayuden a generar los datos de mejor calidad posible. Ahi está clarísimo que nos hace falta un plan de acciones para hacer posible esto.

Lo primero de todo es ofrecer formación a las personas, departamentos y equipos responsables de mantener datasets o con potencial de crear datasets dentro de la Administración pública. Es necesario invertir en capacitar a las personas que gestionan la generación de datos. En realidad, es una “pata” de lo que se entiende por digitalizar o transformar digitalmente a la Administración Pública.

Lo segundo es potenciar la creación de esta tipología de datos a través de instrumentos administrativos. Por ejemplo, la Comisión Europea anunció en 2020 que los beneficiarios de sus becas de investigación tendrían que incorporar análisis de sexo y género en el diseño de sus estudios, seguramente debido a la experiencia de la COVID-19 y las vacunas.

Lo tercero es generar acciones de concienciación acerca de esta nueva disciplina, y los beneficios que implicaría, pero esto sin las otras acciones no sirve de nada. Y lo más importante, sin presupuestos para incentivar cambios o poner en marcha elementos de innovación, no hacemos nada…

Lo primero de todo es ofrecer formación a las personas, departamentos y equipos responsables de mantener datasets o con potencial de crear datasets dentro de la Administración pública.

6. Aunque es un sector en constante crecimiento, las mujeres todavía son minoría en los entornos laborales ligados al ámbito tecnológico. ¿Cuáles son las razones detrás de esta situación? ¿Qué medidas habría que tomar para cambiarla?

Es complejo porque esta realidad se da en todo el planeta, países y territorios. Uno de los motivos más fuertes, es que existe una fuerte presencia de estereotipos de género acerca de lo “tecnológico”. Hay muchísimos estudios que muestran cómo incluso desde edades tempranas, las niñas y los niños asocian tecnología a habilidades masculinas. Seamos conscientes de que en la cuna de la cultura tech, Sillicon Valley, existe un término que se usa constantemente para definir rasgos de culturas corporativas: Brogrammer, fusión entre brother y programmer.

Los estereotipos operan invisiblemente, y son una de las causas de que no haya mujeres universitarias en estudios específicos en campos relacionados con las ingenierías, y por lo tanto su entrada a entornos profesionales también resulta tener tasas muy bajas. Se habla de que las mujeres representan aproximadamente el 30% del total de empleados del sector tech, en un sector cuyo crecimiento es del 10% anual, vs el 0,4%, que es el ritmo de crecimiento de la tasa de empleo en la zona euro. Así que la tasa de reclutamiento de mujeres tecnólogas es baja porque hay pocas, pero es que además esta tasa sigue bajando a medida que van desarrollándose las carreras profesionales y la retención del talento femenino es una asignatura pendiente en el sector tech.

La solución a esto es compleja, porque implica que por un lado deben activarse políticas públicas que generen acciones que potencien mayor presencia femenina. Por ejemplo el Ayuntamiento de Barcelona ha sido pionero en regular y poner criterio y medios para darle la vuelta a la tendencia del sector (la medida de gobierno se llama BcnFemTech). Por otro lado, también y sobre todo deben activarse políticas corporativas entre las empresas que forman parte del sector a través de la creación de medidas que incentiven la entrada de más mujeres, y la retención de este talento, que además revierte directamente en los beneficios de la empresa: el software, cuantas más personas diversas lo diseñen, mejor y más efectivo será, tal y como dice la Fundación Bill y Melinda Gates.

La tasa de reclutamiento de mujeres tecnólogas es baja porque hay pocas, pero es que además esta tasa sigue bajando a medida que van desarrollándose las carreras profesionales y la retención del talento femenino es una asignatura pendiente en el sector tech.

7. ¿Puede adelantarnos cuáles son las próximas líneas de trabajo de Digital Fems en materia de datos abiertos?

Pues seguimos trabajando con datos de algunas organizaciones con las que colaboramos, por ejemplo con CIMA, donde hacemos un seguimiento de sus informes acerca de la presencia de la mujer en el cine, y monitorizamos la evolución del número de mujeres que trabajan en la industria, dirigen pelis o las guionizan, y de paso calculamos la brecha de género. También vamos a publicar en abierto dos trabajos que hemos hecho este año: una encuesta a empresas con sede en Cataluña acerca de roles y tareas de las mujeres en entornos tecnológicos, y un informe y dataset acerca de mujeres en entornos tech en España. Estamos muy contentas porque estos dos informes van a aportar luz en la realidad de las mujeres tecnólogas en España. Para el último trimestre de 2022 seguramente estaremos trabajando en un proyecto de datos y música también, a través de EllesMusic: el sector de la música, trabaja con metadatos no estandarizados, y el género debería de incorporarse como un elemento de metadata.

Hoy 8 de marzo es el día que conmemoramos la lucha de las mujeres por lograr su plena participación en la sociedad, además de dar visibilidad a la desigualdad actual de género y reivindicar la acción global por una igualdad efectiva de derechos en todos los ámbitos.

Sin embargo, los datos parecen indicar que todavía nos queda camino por recorrer en este aspecto. El 70% de los 1.300 millones de personas que viven en condiciones de pobreza son mujeres. Las mujeres predominan en la producción mundial de alimentos (hasta el 80% en algunas zonas), pero poseen menos del 10% de la tierra. El 80% de las personas desplazadas por desastres y cambios relacionados con el clima en todo el mundo son mujeres y niñas. Y la situación para las mujeres no ha hecho más que empeorar debido a la pandemia, haciendo que la estimación del tiempo necesario para cerrar la brecha de género actual crezca ahora hasta más de 135 años.

La importancia de los datos en la lucha por la igualdad

Es por tanto un hecho que las mujeres se han quedado retrasadas en muchos de los indicadores de desarrollo sostenible, una desigualdad que además se está también replicando en el mundo digital – y que incluso se amplifica a través del cada vez más frecuente uso de algoritmos que carecen también de los datos de entrenamiento necesarios para ser representativos de la realidad de las mujeres. Pero también es un hecho que ni siquiera contamos con todos los datos necesarios para conocer con certeza cuál es la situación a la que nos enfrentamos con respecto a un gran número de indicadores clave.

Existe una escasez generalizada de datos de género que afecta a todos los sectores económicos y sociales. El Banco Mundial, la Unión Europea, la OECD, las Naciones Unidas, UNICEF, la ITU o el IMF – son cada vez más los organismos internacionales que están llevando a cabo sus esfuerzos particulares para recopilar sus propias bases de datos de género. No obstante, siguen faltando indicadores en múltiples aspectos clave, además de otras carencias importantes en cuanto a calidad de los datos actuales que frecuentemente están incompletos u obsoletos.

Esta carencia de datos es algo que puede resultar particularmente problemático cuando hablamos, por ejemplo, de temas tan sensibles como la violencia de género – un área en la que afortunadamente cada vez contamos con más datos a nivel global, e incluso algunos grandes ejemplos esperanzadores como la iniciativa de datos sobre feminicidios liderada por ILDA. Esto es un avance muy importante porque resulta todavía más difícil mejorar cuando ni siquiera sabemos cuál es la situación actual. Y es que los datos, y las políticas de gobernanza que creamos para gestionarlos, también pueden ser sexistas.

Los datos son herramientas que sirven para tomar mejores decisiones y elaborar mejores políticas. Nos permiten establecer objetivos y medir nuestros avances. Los datos se han convertido por tanto en una herramienta indispensable para crear un impacto social en las comunidades. Es por todo ello que la falta de datos sobre la vida de las mujeres y de las niñas es tan perjudicial.

Cómo abordar la brecha de género desde los datos

A la hora de buscar soluciones para este problema, y trabajar así por la equidad de género también a través de los datos, es crucial que involucremos a los protagonistas y que les demos voz. Así, a través de sus propias experiencias, podremos desarrollar procesos más inclusivos para la recopilación, el análisis y la publicación de datos. De este modo estaremos en una posición mucho mejor a la hora de utilizar los datos como una herramienta de inclusión para abordar la igualdad de género. El excelente manual del feminismo de datos escrito por Catherine D’Ignazio y Lauren Klein nos ofrece una serie de estrategias y principios que nos servirán de guía para poder conseguirlo:

1. Examinar el poder – El feminismo de datos empieza por analizar cómo opera el poder en el mundo.
2. Desafiar el poder – Debemos comprometernos a cuestionar las estructuras de poder cuando son desiguales y a trabajar por la equidad.
3. Potenciar las emociones y la personificación – El feminismo de datos nos enseña a valorar múltiples formas de conocimiento, incluyendo los que provienen de las personas.
4. Repensar los binarismos y las jerarquías – Debemos desafiar el binarismo de género, así como otros sistemas de cuantificación y clasificación que podrían dar lugar a distintas formas de marginación.
5. Adoptar el pluralismo – El conocimiento más completo surge de sintetizar múltiples perspectivas, priorizando los saberes locales y las experiencias.
6. Considerar el contexto – Los datos no son neutrales ni objetivos. Son productos de relaciones sociales desiguales, y entender ese contexto será esencial a la hora de realizar un análisis ético y preciso.
7. Hacer visible el trabajo – El trabajo de la ciencia de datos es producto de la colaboración de muchas personas. Se debe hacer visible toda esa labor, para que pueda ser reconocida y valorada.

Nuestras opciones para contribuir a reducir la brecha de datos

Para poder avanzar en esta lucha por la igualdad necesitamos muchos más datos desagregados por género, que reflejen adecuadamente las inquietudes de las mujeres y las niñas, su diversidad y todos los aspectos de sus vidas. Todos podemos y debemos contribuir a llamar la atención sobre las desventajas que sufren las mujeres a través de los datos. Algunos consejos al respecto son:

• Comencemos por recopilar y publicar datos siempre desglosados por género.
• Utilicemos siempre a las mujeres como grupo de referencia en nuestros cálculos cuando estemos tratando desigualdades que les afectan directamente.
• Documentemos las decisiones que tomamos y nuestras metodologías a la hora de trabajar con los datos de género, incluyendo cualquier cambio nuestros enfoques a lo largo del tiempo y su justificación.
• Compartamos siempre los datos en bruto y de forma completa en un formato abierto y reutilizable. De este modo, aunque no hayamos puesto el foco en los retos que afrontan las mujeres, al menos otros podrán hacerlo usando los mismos datos.

Entre todos podemos conseguir que lo invisible se haga visible y que finalmente todas y cada una de las mujeres y niñas del mundo sean tenidas en cuenta. La situación es urgente y éste es el momento de hacer una apuesta decidida para cerrar la brecha de datos como herramienta necesaria a la hora de acabar con la brecha de género también.

Contenido elaborado por Carlos Iglesias, Open data Researcher y consultor, World Wide Web Foundation. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

Más de la mitad de la población mundial son mujeres, que además juegan un papel clave en nuestra sociedad. Por ejemplo, son las mujeres las que cultivan, producen y venden más del 90% de los alimentos cultivados de forma local. Paradójicamente, esas mismas mujeres resultan beneficiarias de tan sólo el 1% de los créditos agrícolas y reciben menos del 1% de los contratos públicos. Una de las razones de esta discriminación que continúa creciendo es precisamente la escasez en la disponibilidad de los datos de género requeridos para evaluar adecuadamente las políticas públicas a este respecto y poder asegurarse así de que las mujeres son incluidas y sus necesidades particulares tenidas en cuenta.

Como vemos, lejos todavía de aprovechar los beneficios prometidos por los datos abiertos y además de sufrir la discriminación habitual por cuestiones de género, las mujeres de todo el mundo se ven ahora también forzadas a vivir una nueva forma de discriminación a través de los datos: las mujeres tienen menor presencia online que los hombres; generalmente tienen menos probabilidades de ser escuchadas en la fase de consulta y diseño de las políticas de datos; son menos valoradas en los rankings de científicos de datos e incluso muchas veces ni siquiera tienen representación en las estadísticas oficiales.

Las metas definidas a través de los Objetivos de Desarrollo Sostenible incluyen un objetivo específico para eliminar toda forma de discriminación contra las mujeres. Sin embargo, y aunque contemos ya con una gran variedad de datos desagregados por sexo, un estudio reciente de las Naciones Unidas ha detectado la existencia todavía de importantes carencias de datos de género a la hora de afrontar esas fuentes específicas de discriminación en áreas tan relevantes como la sanidad, la educación, las oportunidades económicas, la participación política o hasta la propia integridad física.

Acabar con la discriminación será una tarea todavía mucho más difícil si no se cuenta ni siquiera con los datos básicos necesarios para entender la extensión del problema y poder así darle solución. Por eso, un primer paso importante es sacar el mayor provecho posible de los datos ya disponibles pero también poder visualizar y visibilizar claramente esas carencias. El compromiso político al más alto nivel es muy alto con iniciativas como la Alianza Global de los Datos para el Desarrollo Sostenible, la Carta Internacional de los Datos Abiertos o el Consenso Africano de los Datos mostrando su apoyo explícito a políticas de datos más inclusivas. No obstante, ese compromiso no acaba de materializarse, ya que a día de hoy todavía tan sólo un 13% de los gobiernos incluyen en sus presupuestos de forma regular la recogida de datos de género.

Para cerrar esta nueva brecha de género digital será por tanto necesaria una nueva aproximación integral a la hora de identificar los datos necesarios, garantizar que esos datos se recojan y compartan en forma de datos abiertos, realizar acciones de capacitación para que las propias interesadas puedan entender y analizar esos datos por sí mismas y habilitar mecanismos de diálogo y participación para garantizar que los presupuestos públicos recogen adecuadamente estas necesidades.

En un mundo crecientemente digital, sin igualdad de datos no podremos comprender la totalidad de la realidad sobre la vida y el bienestar de las mujeres ni alcanzar una verdadera igualdad de género para hacer que todas y cada una de las mujeres sean también tenidas en cuenta.