Capítulo 3 Datos e indicadores para la toma de decisiones

Este capítulo describe los datos utilizados en este trabajo, las funciones de los indicadores, el rol de las estadísticas con enfoque de género y su relación con el marco conceptual de medición de la equidad de género en el ecosistema STEM de Ceibal.

3.1 Datos

Los datos tienen un barniz de objetividad, pero en sí mismo no son objetivos. Cada dato proviene de una medición hecha con un marco teórico específico, y una manera de ver el mundo. Los datos construyen historias, y esas historias nos ayudan a ver hacia dónde estamos yendo, mantener el rumbo, o corregirlo.

Las funciones de los datos, a través de los indicadores que usemos, son:

• descriptiva

sacar una foto de la realidad en un momento del tiempo

• predictiva

construir una historia de qué puede suceder, basándonos en esa foto

• propositiva

aconsejar sobre cuál historia de todas las posibles, es la que queremos que suceda.

Por ejemplo, en la construcción del producto bruto interno (PIB) de cada país se suman

“los bienes y servicios finales producidos en una economía determinada en un momento dado del tiempo”.

El PIB es una construcción para homogeneizar, estandarizar y comparar las tasas de crecimiento económico entre países (o en un país a lo largo del tiempo). Aunque parezca una medida objetiva, inocua, como dice Ha-Joon Chang:

“detrás de cada dato hay una manera de ver el mundo”.

Este ejemplo del PIB lo muestra: si una persona vive en su propia casa, para calcular el PIB se imputa una renta ficta (el servicio de vivir en su propio hogar que la persona que alquila, se paga a sí misma, persona propietaria del hogar). Sin embargo, si una persona limpia su propia casa, ese servicio no se computa en el PIB. Si limpia la casa de otra persona, sí, porque la persona percibe un ingreso por limpiar esa otra casa que no le pertenece.

¿Por qué limpiar su propia casa no se imputa en el PIB y vivir en su propia casa sí? No hay ninguna justificación teórica para eso. Es una convención, probablemente hecha por personas propietarias y que no limpiaban su propio hogar. Acá es donde se nota una vez más que incorporar más visiones y perspectivas en la construcción del PIB hubiera aportado. De hecho, el país sería más rico (el PIB sería mayor) si se imputara una remuneración por ese trabajo.

De la misma manera que el dato del PIB sirve para monitorear una situación, con datos es posible transformar la información en conocimiento, y usar ese conocimiento para profundizar lo que está bien, y corregir lo que no.

3.1.1 Sobre nuestros datos:

¿Cuánta confianza nos merecen los datos?

1. ¿Quién produce los datos?

Los datos utilizados en este tablero son producidos por Ceibal. Cada una de las unidades responsables de los programas, recursos o dispositivos STEM entrega a la Gerencia de Datos una ficha con la información sobre la cual se producen los indicadores seleccionados aquí.

2. ¿Cuáles son las fuentes de datos?

Los datos utilizados en la construcción de los indicadores se generan en Ceibal. Están disponibles en una página web para fomentar su uso por parte de la población (para realizar análisis estadístico). Se presentan con el mayor nivel de desagregación posible que permita preservar la privacidad y confidencialidad de las personas a las que los datos refieren.

3. ¿Los datos describen al fenómeno como un todo, o sea ha formado una muestra al azar?

Los datos describen al fenómeno como un todo. No provienen de una muestra.

4. Procesamiento de datos

Se han eliminado los datos faltantes. Se han eliminado los datos duplicados.

5. ¿Se han utilizado modelos matemáticos o científicos en el procesamiento y análisis de los datos?

Los datos se presentan tal y como fueron recabados. Se cuentan personas. Se calcula luego la brecha entre mujeres y varones. Si hay equidad de género, la brecha es cero.

3.2 Indicadores

Un indicador es una medida resumen que informa a la persona tomadora de decisiones sobre la situación actual del objetivo a medir.

Para mostrar el progreso de una política, la literatura sugiere elegir indicadores que estén directamente relacionados con el propósito de esa política. El propósito de este trabajo es calcular la brecha de género en el ecosistema STEM de Ceibal.

Para que los indicadores sean aceptados por todas las personas involucradas, es conveniente elegir indicadores en el marco de un proceso participativo (UN, 2020). Por ese motivo, y a iniciativa de la Gerencia de Datos y Ciencias Comportamentales de Ceibal, se ha iniciado un proceso colaborativo con todas las áreas STEM de la institución, de manera de unificar conceptos y sistematizar la información ya disponible. Se han realizado reuniones mensuales con todas las áreas involucradas, transfiriendo conocimiento sobre el objetivo del trabajo así como sobre la importancia de la calidad de recolección de información, ya que de la buena calidad de los datos es que en definitiva dependerán las conclusiones encontradas. Se ha establecido además un cronograma de trabajo para la recolección y análisis de la información, que permita su actualización periódica.

Los motivos anteriormente detallados hacen deseable que se construyan indicadores por y para las políticas, de manera de garantizar una correspondencia con los resultados, estrategias y acciones esperadas, así como con el contexto sociocultural en el que se realizan.²¹

3.2.1 Indicadores de género

Los indicadores de género reflejan de manera resumida y comparada la situación de las personas.

Habitualmente la literatura sobre estadísticas de género combina dos aspectos: calidad de las estadísticas donde el género se incluye como una variable explicativa dentro de las estadísticas sociales, demográficas y económicas.²² El segundo aspecto se refiere a un conjunto específico y finito de estadísticas relacionadas al acceso a oportunidades, control de recursos y toma de decisiones que reflejan la situación de igualdad / paridad / equidad entre varones y mujeres a lo largo de su ciclo de vida.

Ceibal se ocupa de ambos tipos de indicadores de género. La primera dimensión está incorporada en el Observatorio de Datos de Ceibal. La segunda dimensión está incorporada en el tablero de indicadores de género en el ecosistema STEM que se presenta en este documento.

Estadísticas con enfoque de género

La literatura sobre estadísticas de género identifica la necesidad de un enfoque de género en cinco áreas:

• Contenido: cuáles son los temas que importan

  • Al recopilar datos sobre cuestiones de género y actividades, intereses e inquietudes de mujeres, se enriquece la calidad de las estadísticas, ya que se visibilizan situaciones, problemas y necesidades específicas. Según las Naciones Unidas (2013), las mujeres y los grupos de mujeres deben participar activamente en los procesos de toma de decisiones que identifican las prioridades de los datos y determinan qué datos se recopilarán.

• Estructura

  • Se recomienda revisar conceptos, definiciones y sistemas de clasificación con un enfoque de equidad de género.

• Métodos de recolección de datos

  • Los métodos de recopilación de datos deben revisarse y adaptarse teniendo en cuenta estereotipos y factores sociales y culturales que pueden crear sesgos de género. En particular, hay que considerar la implementación de medidas específicas para abordar la subnotificación de la actividad económica de las mujeres, la violencia contra la mujer y, en algunas culturas, la subnotificación de nacimientos y muertes de niñas.

• Recopilación y difusión de datos

  • Desglosar datos por sexo biológico (dato administrativo) de manera primaria, y luego en cada clasificación (empleo por sexo, por edad, por región geográfica)

• Análisis de los datos

  • Al analizar datos, conviene incorporar el enfoque de género. Por ejemplo, en la interpretación del acceso a electricidad en el hogar, se debe incluir el efecto sobre el trabajo doméstico (el acceso a electrodomésticos que lo simplifican: cocinas, lavarropas, lavavajillas).

Fuentes: UNECE (2013), UN (2020).

3.2.2 Indicadores de género en el ecosistema STEM de Ceibal

El indicador de género elegido es la brecha de género, ya que es conceptualmente clara, fácil de interpretar, y tiene una definición internacionalmente aceptada. Además, es posible producir este indicador de manera periódica y con una amplia cobertura que permita analizar su evolución a medida que pasa el tiempo (UN, 2020).

Por ejemplo, la cantidad total de niñas en STEM en una escuela es un dato estadístico, pero no es un indicador, porque no permite comparar entre escuelas. El significado de ese dato depende del tamaño del alumnado: 100 niñas que hacen STEM en una escuela con un alumnado de 200 personas tiene una connotación diferente a 100 niñas que hacen STEM en una escuela de 300 alumnos. En cambio, la brecha de género, que se calcula como: $\frac{(\text{varones que hacen STEM}-\text{niñas que hacen STEM})}{(\text{varones que hacen STEM}+\text{niñas que hacen STEM})}$ * 100 es un indicador que permite la comparación entre escuelas. La brecha es de 0 en el primer caso y de 33% en la segunda escuela.

Un indicador es un dato estadístico que se ha estandarizado o que tiene un punto de referencia que permite realizar comparaciones entre poblaciones.

Brecha de género

La brecha se calcula como el cociente de la diferencia entre una población de interés y el total. Por ejemplo, la brecha de género se calcula como $\frac{\text{(varones - mujeres)}}{\text{(varones + mujeres)}}$. La brecha de género es un indicador. Muchas veces se multiplica por 100 para expresarlo en porcentaje.

Figure 3.1: Características del indicador de género en ecosistema STEM de Ceibal

3.3 Funciones del tablero de indicadores de género

El tablero de indicadores cumple tres funciones:

• poner en relieve la situación de niñas y mujeres en el área de STEM (estudiantes y docentes)

• generar evidencia estadística de manera estandarizada, que permita predecir qué puede suceder si se mantiene el curso de acción, y realizar inferencia sobre las causas que explican esta situación

• realizar propuestas para mantener la situación, o corregirla si es necesario.

El tablero de indicadores busca medir efectos directos e indirectos en el acceso de las personas a oportunidades, en el control de recursos y en la participación en puestos de responsabilidad y toma de decisión.

Hay efectos directos cuando las acciones de un programa o una política determinada están dirigidos específicamente a aumentar tanto la cantidad como la importancia de las mujeres (por ejemplo, una actividad STEM dirigida específicamente a niñas).

Hay efectos indirectos cuando las acciones de un programa o política específica no están dirigidos a aumentar la proporción de mujeres o su rol en la dirección, pero igualmente tienen consecuencias sobre este tema. Por ejemplo, una iniciativa que fomente el desarrollo tecnológico dentro de las empresas. Si bien el grupo objetivo son las empresas tecnológicas, estas empresas están formadas por mujeres y hombres, tanto como propietarios como como trabajadores, con diferentes cargos y generalmente en situaciones de desigualdad, debido a la segregación horizontal y vertical de género. Por tanto, la iniciativa en cuestión puede ayudar a fortalecer, mantener o reducir estas desigualdades.

¿Por qué un tablero y no un índice agregado?

Hemos elegido mostrar la información en un tablero de indicadores y no en un índice agregado porque:

• al sumar un conjunto de indicadores para construir un índice, se está asumiendo implícitamente que hay perfecta sustituibilidad entre sus componentes. Por ejemplo, si el índice compuesto agrega indicadores de dos programas STEM (por ejemplo pensamiento computacional y jóvenes a programar), se está asumiendo que se puede compensar una brecha favorable a los varones en un indicador con una brecha favorable a las mujeres en el otro.

• Al agregar de manera lineal, hay que asumir pesos o ponderadores para cada uno de los indicadores que componen ese índice agregado. También en este caso se necesita un modelo teórico que justifique esa situación. Usar una función uniforme (darle el mismo peso a todos los indicadores) es una medida de nuestra ignorancia, no del verdadero peso de cada uno de ellos.

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21. Hay muchas clasificaciones de indicadores, ya que éstos se usan para diversos temas. Dos de las tipologías más utilizadas habitualmente son las que clasifican a los indicadores en dos categorías: según nivel de resultado (proceso, efecto e impacto) y según el tipo de información que manejan y generan (cuantitativos, cualitativos y mixtos).↩︎

22. Este tipo de indicadores refleja cambios de un grupo con respecto a otro en determinados aspectos de interés, como por ejemplo la situación educativa, laboral, sanitaria, o locativa.↩︎