Una mirada a lo invisible: datos de mujeres y migraciones

Quisiera desde esta ventana echar un vistazo a lo “invisible” y hacer, si se me permite, una reflexión. Se sabe que, cuando alguien no se encuentra bien, se le toma la temperatura, los médicos le realizan análisis, pruebas y como resultado todo ello se obtienen unos datos que ayudan a saber qué le pasa al paciente y por tanto a buscar el mejor remedio para que recupere la salud.

Pero ¿qué hacemos con la sociedad? podemos ver sus síntomas, hay pobreza, desigualdad, personas que huyen de la hambruna, de las guerras, que se juegan la vida y la de los suyos para salir adelante, ese es el síntoma ¿Pero sabemos qué pasa? Para eso nos ayudan los datos, porque no es suficiente con lo que vemos alrededor, como no es suficiente para curar tocar la frente del enfermo. Va más allá. Necesitamos la información que nos dan los datos.

El físico y matemático del siglo XIX, William Thomson Kelvin dijo que “Lo que no se mide no se puede mejorar. Lo que no se mejora, se degrada siempre”. Cuando queremos analizar aspectos sobre las migraciones, en particular sobre las mujeres que migran, nos encontramos muchas veces, demasiadas, que no tenemos información. Algunos ejemplos; sólo desde el 2014 la Organización Mundial de las Migraciones recoge las muertes de migrantes por género, según indicó la Secretaría General de las Naciones Unidas en 2021, sólo 54 países proveen datos adecuados sobre los flujos de personas migrantes que llegan. O un ejemplo más próximo aún, como explica la autora María Teresa Ruiz Cantero de la Universidad de Alicante; en las estadísticas sanitarias españolas durante la COVID-19 no hubo datos segregados por género, y añadiría que por origen, tampoco.

Invisible a las estadísticas quedan también elementos como el trabajo doméstico o el de cuidados, trabajos que sabemos que asumen mayoritariamente las mujeres, muchas de ellas también extranjeras. Pese a algunos intentos para realizar lo que denominamos “Contabilidad Satélite de Producción Doméstica”, donde podríamos estimar el valor económico de esta actividad, no se ha conseguido llegar a un acuerdo. Sin embargo, con la Cuenta Satélite del Turismo, concepto análogo aplicado al sector turístico, se llegó a un acuerdo internacional en el año 2001 y desde entonces muchos países la publican anualmente, de una manera continua y comparable.

Mucho se habla estos días de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, pero ¿cómo vamos a saber si vamos avanzando en su consecución si no podemos medirlos? sólo doce de los cincuenta y tres indicadores específicos de género tienen datos producidos regularmente. Y seis de los diecisiete objetivos carecen por completo de indicadores específicos de género. Por este motivo, los datos disponibles del avance de los ODS presentan lagunas. Avanzamos, pero con una venda en los ojos, sin poder cuantificar del todo cuánto ha sido el avance.

Pero los datos en las Ciencias Sociales tienen una perspectiva. Cuando miden, no son tan inocentes como quisiéramos creer, como dicen las autoras Cristina Carrasco y Maribel Mayordomo de la Universidad de Barcelona; primero, porque se elige aquello que se quiere medir, en segundo lugar, porque decide desde dónde va a medir y, tercero y último porque elige el instrumento de medida, así pues, desde el mismo punto de partida, las mediciones, las formas en las que éstas se exponen y sus conclusiones pueden verse afectadas.

El futuro próximo, ya presente, nos trae nuevas formas de obtener datos, millones de ellos, son los denominados “Big data” a través del uso de cosas tan cotidianas como el teléfono móvil o la tarjeta de crédito, entre otras fuentes, y usando la Inteligencia Artificial para procesarlos y analizarlos. Ante esta avalancha de datos que vienen, que están llegando, surge la duda, ¿quedarán sepultados, invisibles de nuevo, colectivos como el de las mujeres migrantes? Muchos son los estudiosos que apuntan que no siempre está garantizada la ausencia de sesgos por lo que se plantea la necesidad de una ética y transparencia en la obtención de datos para evitar dichos sesgos. Para ello se apunta la necesidad de adoptar medidas concretas que van desde la revisión humana de los algoritmos usados, la necesidad de conocer en profundidad el funcionamiento o la transparencia en su obtención, entre otros, tal y como señala la autora Lucía Benítez-Eyzaguirre en su artículo “Ética y transparencia para la detección de sesgos algorítmicos de género”.

Así pues, es necesario concienciarnos de lo necesario que es tener buenos datos, tal y como pedimos a los médicos que nos realicen buenas pruebas. Unos datos que deben caracterizarse por estabilidad en el tiempo y su calidad, y ya no sólo en los datos tradicionales, sino también en aquellos que están viniendo y que debemos garantizar desde el principio que se están evitando sesgos y omisiones repitiendo los errores cometidos en el pasado.