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4 : : "Lo que se cuenta, cuenta"

DataGénero (Coordinación: Mailén García. Traductoras: Ivana Feldfeber,Sofía García, Gina Ballaben y Mariángela Petrizzo. Revisión: Helena Suárez Val. Con la ayuda deDiana Duarte Salinas, Ana Amelia Letelier, y Patricia Maria Garcia Iruegas)

Published onApr 23, 2023
4 : : "Lo que se cuenta, cuenta"
·

El Principio #4 del Feminismo de Datos es repensar los binarios y las jerarquías.

Principio: Repensar los binarios y las jerarquías

El feminismo de datos requiere que desafiemos el binarismo de género, junto con otros sistemas de conteo y clasificación que perpetúan la opresión.

"Inicia sesión o crea una cuenta para continuar". En la época en la que todos los sitios web parecen requerir su propia cuenta de usuario/a, estas palabras suelen provocar un gemido -y la inevitable necesidad de otra contraseña que pronto se olvidará-. Pero para personas como Maria Munir, la estudiante universitaria británica que se presentó como no binaria ante el entonces presidente Barack Obama en directo, la perspectiva de crear una nueva cuenta de usuario/a es algo más que una mera molestia.1 Los sitios web que requieren información sobre el género como parte del proceso de registro de la cuenta casi siempre sólo ofrecen una opción binaria: "hombre o mujer".2 Para Munir, esas opciones son insuficientes. También tienen un coste emocional: "Me estremezco al verme en la obligación de elegir "mujer" en lugar de "varón" cada vez, porque eso es lo que dice mi pasaporte, y... ser una persona no binaria todavía no está reconocido legalmente en el Reino Unido", explica Munir.3

Para las millones de personas no binarias que hay en el mundo -es decir, personas que no son ni varones ni mujeres- la aparentemente sencilla petición de "seleccionar género" puede ser difícil de responder, si es que se puede responder.4 Sin embargo, al crear una cuenta de usuario/a en línea, por no hablar de solicitar un pasaporte nacional, la elección entre "masculino" o "femenino", y sólo "masculino" o "femenino", es casi siempre la única.5 Estas opciones (o la falta de ellas) tienen consecuencias, como afirma claramente Munir: "Si se niegan a registrar a las personas no binarias como yo con certificados de nacimiento, y nos excluyen en todo, desde la creación de cuentas bancarias hasta la inscripción en listas de correo, no tienen derecho a darse la vuelta y decir que no somos suficientes para justificar el cambio".6

"Lo que se cuenta, cuenta", ha afirmado la geógrafa feminista Joni Seager, y Munir es una persona que lo entiende.7 Lo que se cuenta -como ser varón o mujer- suele ser la base de la elaboración de políticas y la asignación de recursos. Por el contrario, lo que no se cuenta -como ser no binario- se vuelve invisible (aunque también hay buenas razones para ser invisible en algunos contextos, y volveremos a a ellas en breve). La investigación de Seager se centra en el género, el medio ambiente y la política (véase la figura 4.1), y señala que se están recopilando más datos globales sobre el género que nunca.

Sin embargo, estos esfuerzos de recopilación de datos suelen dejar fuera a muchas personas, como las personas no binarias, las lesbianas y las mujeres mayores. Incluso entre las que se cuentan, se les suelen hacer preguntas muy limitadas sobre sus vidas. "Parece que a las mujeres de los países pobres se les pregunta unas seis veces al día qué tipo de anticonceptivo utilizan", bromeó Seager en una conferencia en la Biblioteca Pública de Boston. "Pero no se les pregunta si tienen acceso al aborto. No se les pregunta qué deportes les gustan".8

El proceso de convertir la experiencia cualitativa en datos puede ser estimulante, e incluso tiene el potencial de ser curativo, tal y como abordamos al final de este capítulo. Los datos cuantitativos, cuando se recopilan a conciencia, también pueden ser empoderadores. Muchas cuestiones de desigualdad estructural son problemas de escala, y pueden parecer anecdóticas hasta que se ven en su conjunto. Por ejemplo, en 2014, cuando las profesoras de cine Shelley Cobb y Linda Ruth Williams se propusieron contar las mujeres que participan en la industria cinematográfica del Reino Unido, se encontraron con una guionista que nunca había considerado el hecho de que en el Reino Unido las mujeres guionistas son superadas en número por los guionistas de otros géneros en una proporción de cuatro a uno.9 Expresó su sorpresa: "Ni siquiera lo sabía porque los guionistas nunca se conocen entre sí".10

Una situación similar se produjo en el ejemplo del reportaje de ProPublica sobre la mortalidad materna en Estados Unidos, que se analizó en el capítulo 1. El equipo de investigación se propuso contar todas las madres que habían muerto en el parto o por complicaciones ocurridas poco después. Entrevistaron a muchas familias de mujeres que habían muerto al dar a luz, pero, al igual que el guionista, pocas de las familias eran conscientes de que el fenómeno se extendía más allá de sus propias hijas y hermanas, parejas y amigos. Esta falta de datos, al igual que la propia cuestión de la mortalidad materna, es otro problema estructural, y sirve de ejemplo de por qué sociólogas feministas como Ann Oakley llevan tiempo defendiendo el uso de métodos cuantitativos junto a los cualitativos. Sin la investigación cuantitativa, explica Oakley, "es difícil distinguir entre la experiencia personal y la opresión colectiva".11

Pero antes de poder identificar la opresión colectiva mediante análisis como el que realizó ProPublica, en primer lugar es necesario que los datos existan. Lo que nos lleva de nuevo a Maria Munir y a la importancia de recopilar datos que reflejen la población a la que pretenden representar. En esta cuestión, Facebook se adelantó cuando, en 2014, amplió las categorías de género disponibles para las personas usuarias, pasando de las dos habituales a más de cincuenta opciones, que van desde "Genderqueer" a "Ninguno", una medida que fue ampliamente elogiada por una serie de grupos de defensa de LGBTQ+ (figura 4.2a).12 Un año después, cuando la empresa abandonó por completo su modelo de selección de opciones y sustituyó el menú desplegable "Género" por un campo de texto en blanco, y la decisión se promocionó como aún más progresista (figura 4.2b).13 Como los usuarios de Facebook podían introducir cualquier palabra o frase para indicar su género, por fin no estaban limitados por las suposiciones impuestas por cualquier opción preestablecida.14

Una visualización de datos en forma de rueda, en la que cada porción es uno de los 21 países diferentes. El título es "Permiso de maternidad y paternidad; requisitos legales y ayudas pagadas". Una breve leyenda debajo dice: "En la mayoría de los países que no cuentan con financiación gubernamental los empleadores están obligados a proporcionar una ayuda remunerada". En el centro de la rueda unas barras moradas y verdes se extienden desde el centro de cada trozo hacia su respectivo país. Las barras moradas representan el permiso de maternidad en días y las barras verdes representan el permiso de paternidad en días, y las barras más grandes representan más días. En casi todos los países el número de días de maternidad supera con creces el número de días de paternidad. Son bastantes los países que no tienen ningún día de paternidad. Estados Unidos, en particular, no tiene barras verdes o moradas que se extiendan, lo que pone de manifiesto la falta de permisos de maternidad/paternidad previstos. Hay una leyenda a un lado en una burbuja de texto que dice "El gobierno de los Estados Unidos es el único del mundo desarrollado que no obliga ni prevé la licencia de maternidad pagada". También hay un anillo de color púrpura claro fuera de la rueda que se alinea con los países y contiene un número que representa el porcentaje de los ingresos anteriores pagados durante el permiso de maternidad.

Los datos completos se resumen en la siguiente tabla:

País
Licencia de maternidad en días
Permiso de paternidad en días
Porcentaje de los ingresos anteriores pagados durante el permiso de maternidad



EE.UU.
0
0
0%

Algeria
98
3
100%

Brasil
120
5
100%

Camerún
98
10
100%

China
98
0
100%

Cuba
126
0
100%

Jordania
70
0
100%

Vietnam
180
0
100%

Portugal
182
20
100%

Rusia
140
0
100%

España
112
15
80-100%

Uruguay
84
3
80-100%

Noruega
315
14
80-100%

Islandia
90
90
80%

Italia
150
1
80%

Mongolia
120
0
70%

Irán
120
0
66.7%

Túnez
30
1
66.7%

Turquía
112
0
66.7%

Dominica
84
0
60%

Sur Africa
120
3
60%

PNG (si es necesaria la hospitalización)
42
0
0%

Figura 4.1. Permisos de maternidad y paternidad en todo el mundo de El Atlas de la Mujer, 5ª edición (2018). Joni Seager y Annie Olson comenzaron a trabajar en el primer atlas de la mujer en 1980, cuando había muy pocos datos globales sobre las mujeres. El libro está ahora en su quinta edición, pero Seager destaca que todavía hay enormes brechas de datos de género. Imagen por cortesía de Joni Seager y Penguin Books.

Sin embargo, una investigación adicional realizada por la especialista en estudios de la información Rena Bivens ha demostrado que, en realidad, Facebook sigue resolviendo los géneros de los usuarios en un binario: "hombre" o "mujer".15 Evidentemente, esta decisión se tomó para que Facebook pudiera permitir a sus principales clientes, los anunciantes, comercializar más fácilmente a un género u otro. Dicho de otro modo, aunque se pueda elegir el género que se muestra a los amigos de Facebook, no se puede cambiar el género que Facebook ofrece a sus clientes que pagan (figura 4.3). Y esta discrepancia nos lleva de nuevo a las cuestiones de poder que hemos estado discutiendo desde el principio de este libro: son las empresas como Facebook, y no los individuos como Maria Munir, quienes tienen el poder de controlar los términos y condiciones de la recopilación de sus datos. Esto sigue siendo cierto incluso cuando son personas como Munir las que se han topado personalmente (y a menudo dolorosamente) con los límites de esos sistemas de clasificación, y las que mejor saben cómo podrían mejorarse, rehacerse o, en algunos casos, abolirse por completo.

Las feministas han dedicado mucho tiempo a pensar en los sistemas de clasificación porque los criterios por los que se divide a las personas en las categorías de hombre y mujer son exactamente eso: un sistema de clasificación.16 Y aunque el binarismo de género es uno de los sistemas de clasificación más extendidos en el mundo actual, no es menos construcción que la plataforma publicitaria de Facebook o, por ejemplo, el puente Golden Gate. El puente Golden Gate es una estructura física, los anuncios de Facebook son una estructura virtual y el binario de género es una estructura conceptual. Pero todas estas estructuras fueron creadas por personas: personas que vivían en un lugar concreto, en un momento concreto, y que se vieron influidas -como todos nosotros- por el mundo que les rodeaba.17

Muchas académicas feministas del siglo XX intentaron abordar la construcción social del género tratando el género como algo separado del sexo. Pero esa distinción se está rompiendo cada vez más. Resulta que tanto el género como el sexo son construcciones sociales. Incluso el sexo, que hoy en día se sigue considerando en términos biológicos esenciales, tiene una historia cultural distinta. Se remonta a un lugar (Europa) y a una época (la Ilustración) en la que empezaron a surgir nuevas teorías sobre la democracia y lo que los filósofos llamaban "derechos naturales". Antes de eso, existía una jerarquía de sexos, con los varones en la cima y las mujeres en la base. (¡Gracias, Aristóteles!18) Pero no había exactamente una distinción binaria entre esos dos (o cualquier otro) sexos. De hecho, según el historiador del sexo y el género Thomas Laqueur, la mayoría de la gente creía que las mujeres no eran más que varones inferiores, con penes situados en el interior en vez de en el exterior de sus cuerpos y que -¡de verdad! en realidad- podían descender en cualquier momento de la vida.19

Una captura de pantalla de las opciones de selección de género en Facebook, alrededor
de 2018. Hay un menú desplegable que incluye las siguientes opciones: Género fluido,
género variante, género queer, género cuestionado, género no conforme, agénero,
bigénero, cisgénero, cisgénero femenino y cisgénero masculino. El cursor se sitúa sobre
"Cuestión de género" y está resaltado en azul.

Figura 4.2. (a) El intento inicial de Facebook de permitir a los usuarios indicar géneros adicionales, alrededor de 2014. Imagen cortesía de Slate. (b) El campo de género actualizado de Facebook, alrededor de 2018. Captura de pantalla de Lauren F. Klein.

Una captura de pantalla de la página de registro de Facebook al rededor del 2018, donde
los usuarios deben elegir una de las dos categorías: Mujer u Hombre.

Figura 4.3. Vista detallada de la nueva página de creación de cuentas de Facebook, alrededor de 2018. Nótese que todavía se debe elegir "Mujer" o "Varón" -una opción binaria- cuando te registras. Captura de pantalla de Lauren F. Klein.

Para que la idea de un binarismo de sexos cobrara fuerza, haría falta que figuras como Thomas Jefferson declararan que todos los hombres fueron creados iguales, y que países enteros como Estados Unidos se fundaran sobre ese principio. Habiendo ocurrido ésto, los líderes políticos empezaron a preocuparse por lo que habían declarado exactamente: ¿a quién se aplicaba el principio de igualdad? Todo tipo de sistemas para clasificar a las personas tienen sus raíces en esa época, no sólo el sexo, sino también, y de manera crucial, la raza.20 Antes del siglo XVIII, las sociedades occidentales entendían la raza como un concepto ligado a la afiliación religiosa, al origen geográfico o a alguna combinación de ambos. La raza tuvo muy poco que ver con el color de la piel hasta el auge del comercio transatlántico de esclavos, en el siglo XVII.2121 E incluso entonces, la raza seguía siendo un concepto confuso. Haría falta el racismo científico de mediados del siglo XVIII para que las sociedades occidentales empezaran a definir la raza en términos de blanco y negro.

Por ejemplo, tomemos a Carlos Linneo y el revolucionario sistema de clasificación que se le atribuye por haberlo creado.22 El sistema de clasificación binomial de Linneo es el que la comunidad científica todavía usa hoy en día para clasificar a los seres humanos y a los demás seres vivos. Pero resulta que el sistema de Linneo no solo incluía la categoría de homo sapiens, pero como los historiadores dirían “no era de esperarse”, de manera incorrecta también incluía cinco subcategorías de humanos separados por raza. (Uno de estos cinco se reservó para humanos mitológicos que no existían en la vida real, en caso de que siga interesando el detrás de escena). Pero el sistema de clasificación de Linneo ni siquiera era el peor de todos. A lo largo del siglo XVIII, comenzaron a surgir sistemas de clasificación cada vez más racistas, junto con pseudociencias como la anatomía comparada y la fisonomía. Estos permitieron a los hombres blancos de élite proporcionar una base supuestamente científica para el trato diferencial de las personas de color, las mujeres, las personas con discapacidad y las personas homosexuales, entre otros grupos. Aunque esos campos han sido desacreditados hace mucho tiempo, su legado aún es visible en instancias tan amplias como los resultados de salud materna que ya hemos discutido, hasta las tasas divergentes de seguros de automóviles que se ofrecen a conductores Negros y caucasicos, como está descrito en una investigación realizada por ProPublica y Consumer Reports.23 Además, a medida que las técnicas de aprendizaje automático se extienden cada vez más a nuevos dominios de la vida humana, el racismo científico está regresando. Señalando y desacreditando una técnica de aprendizaje automático que emplea imágenes de rostros en un intento de clasificar a los delincuentes, tres destacados investigadores de inteligencia artificial —Blaise Agüera y Arcas, Margaret Mitchell y Alexander Todorov— han afirmado que el racismo científico ha “entrado en una nueva era”.24

Una solución simple podría ser decir: “Bien, entonces no clasifiquemos nada ni a alguien!". Pero la falla en ese plan es que los datos deben clasificarse de alguna manera para poder utilizarlos. De hecho, en el momento en que la información se convierte en datos, ya ha sido clasificada de alguna manera. Los datos, después de todo, son información manejable tomando prestado un término de las ciencias de la computación. “Lo que distingue a los datos de otras formas de información es que pueden ser procesados ​​por una computadora o por operaciones similares a las de una computadora”, como escribió Lauren en un ensayo en coautoría con la académica de estudios de la información Miriam Posner.25 Y para permitir esas operaciones, que van desde contar hasta clasificar y desde modelar hasta visualizar, los datos deben colocarse en algún tipo de categoría, no siempre en una categoría conceptual como género, al menos en una categoría computacional como booleano (un tipo de datos con solo dos valores, como verdadero o falso), entero (un tipo de número sin puntos decimales, como 237 o −1), o cadena (una secuencia de letras o palabras, como "esto").

Los sistemas de clasificación son esenciales para cualquier infraestructura en funcionamiento, como han argumentado desde la teoría de la información Geoffrey Bowker y Susan Leigh Star en su influyente libro Sorting Things Out.26 Esto es cierto no solo para las infraestructuras computacionales y conceptuales, sino también para las infraestructuras físicas como la línea de pago en la tienda de alimentos. Piensa en lo enojado que puede ponerse un comprador cuando está atrapado en la fila rápida detrás de alguien con más de los quince artículos designados o menos. O, un ejemplo más cercano, piensa en el sistema que usa (o debería usar) para clasificar su ropa para el lavado. No es que debamos rechazar estos sistemas de clasificación a la primera, o incluso que podríamos hacerlo si quisiéramos. (Estamos bastante seguras de que nadie quiere que todos sus calcetines se pongan de color rosa). Es solo que una vez que se establece un sistema, se lo naturaliza como "la forma en que son las cosas”. Esto significa que no cuestionamos cómo se construyen estos sistemas de clasificación, qué valores o juicios pueden contener dentro, o porqué fueron pensados de ese modo desde el comienzo. De hecho -y esto es otro punto de Bowker y Star- a menudo nos olvidamos de hacer estas preguntas hasta que nuestros sistemas se convierten en objetos de contención o se rompen por completo.

Bowker y Star dan el ejemplo de los debates públicos que tuvieron lugar en la década de 1990 en torno a las categorías de raza empleadas en el Censo Federal de Estados Unidos. La cuestión era si las personas deberían poder elegir varias razas en el formulario del censo. Las personas multirraciales y sus familias fueron algunas de las principales defensoras de la opción, que la vieron como una forma de reconocer sus múltiples identidades en lugar de obligarles a encerrarse en una sola caja incorrecta. Las personas que se opusieron incluyeron el Caucus Negro del Congreso de los Estados Unidos, así como algunas agrupaciones de derechos civiles de personas Negras y latinxs que vieron la opción como una reducción potencial de representación y de su voz.27 En última instancia, el censo del 2000 permitió a las personas elegir varias razas y millones de personas se beneficiaron de ello, pero los debates en torno a esa única categoría ilustran cómo la clasificación se complica rápidamente y con una variedad de intereses personales y políticos.28

Los sistemas de clasificación también conllevan importantes consecuencias materiales, el censo de los Estados Unidos ofrece un ejemplo adicional de ello. Los conteos del censo se utilizan para desempatar distritos electorales, tomar decisiones de política y asignar miles de millones de dólares en recursos federales. La reciente propuesta liderada por el Partido Republicano de introducir una pregunta sobre el estatus de ciudadanía en el censo de 2020 representa un intento de ejercer este poder con fines políticos muy concretos. Debido a que las personas inmigrantes indocumentadas conocen los riesgos (como la deportación) que conlleva ser contados, es menos probable que completen el cuestionario del censo. Pero debido a que tanto la representación política, como los fondos federales se asignan de acuerdo con el número y las áreas geográficas de las personas contadas en el censo, el conteo insuficiente de inmigrantes sin documentos (y las personas inmigrantes documentadas con las que a menudo viven) significa menos poder de voto y menos recursos otorgados a esos grupos. Este es un claro ejemplo de lo que llamamos la paradoja de la exposición: el doble vínculo que coloca a aquellos que pueden ganar significativamente al ser contados en el mayor peligro de ese mismo acto de contar (o clasificar).

En cada uno de estos casos, como ocurre con cualquier caso de no encajar (o no querer encajar) perfectamente en una caja, es importante preguntarse si son las categorías las que son inadecuadas o si, y este es un movimiento feminista clave, es el propio sistema de clasificación. Bajo la superficie de tantos sistemas de clasificación acechan falsos binarismos y jerarquías implícitas, como las distinciones artificiales entre hombres y mujeres, razón y emoción, naturaleza y cultura, y cuerpo y mundo. Décadas de pensamiento feminista nos ha enseñado a cuestionar por qué se han producido estas distinciones; qué valores sociales, culturales o políticos reflejan; qué jerarquías ocultas (o no tan ocultas) codifican; y, crucialmente, si deberían existir en primer lugar.

Cuestionando los Sistemas de Clasificación

Pasemos un rato con una persona real que ha comenzado a cuestionar los sistemas de clasificación que lo rodean: un tal Michael Hicks, un niño scout de ocho años de Nueva Jersey. ¿Por qué Mikey, como se le conoce más comúnmente, está tan preocupado por la clasificación? Bueno, Mikey comparte su nombre con alguien que ha sido incluido en una lista de vigilancia terrorista por parte del gobierno federal de los Estados Unidos. Como resultado, Mikey también ha sido clasificado como terrorista potencial y está sujeto al más alto nivel de control de seguridad del aeropuerto cada vez que viaja. “Un terrorista puede volar su ropa interior y no lo atrapan, pero mi hijo de 8 años no puede pasar por seguridad sin que lo cacheen”, se lamentó su madre a Lizette Alvarez, reportera del New York Times que cubrió el tema en 2010.29

Por supuesto, en cierto modo, Mikey tiene suerte. Es blanco, por lo que no corre el riesgo de discriminación racial, a diferencia, por ejemplo, de muchas mujeres negras que reciben cacheos de la TSA debido a su cabello natural.30 Además, el nombre de Mikey suena angloeuropeo, por lo que tampoco necesita preocuparse por perfiles religiosos o étnicos, a diferencia, por ejemplo, de personas llamadas Muhammad que son detenidas de manera desproporcionada por la policía debido a su nombre musulmán.31 Pero Mikey the niño scout todavía ayuda a exponer el quebrantamiento de algunas de las categorías que estructuran el sistema de clasificación de terroristas de la TSA; la combinación de nombre y apellido es simplemente insuficiente para clasificar a alguien como terrorista o no.

O, considere a otra persona con un historial de malas experiencias a manos (literales) de la Administración de Seguridad en el Transporte (AST). Sasha Costanza-Chock es una persona no binaria, como Maria Munir. Esta persona da clases de diseño en el MIT, por lo que tiene mucha experiencia tanto en vivir como en pensar a través de sistemas de clasificación opresivos. En un ensayo de 2018, "Design Justice, A.I., and Escape from the Matrix of Domination" (en español "Justicia de diseño, Inteligencia Artificial y la huida de la matriz de dominación"), da un ejemplo concreto de por qué se necesita la justicia de diseño en relación a los datos.32 El ensayo describe cómo el sistema aparentemente simple empleado por los operadores de esas máquinas de escaneo de seguridad aeroportuarias de ondas milimétricas y manos en el aire es, de hecho, bastante complejo y también fundamentalmente defectuoso.

Pocas personas cisgénero son conscientes del hecho de que antes de ingresar a una máquina de escaneo, un agente de la AST que opera la máquina, las mira de arriba abajo, decide si son hombre o mujer y luego presiona un botón para seleccionar el género correspondiente en la interfaz de pantalla táctil del escáner. Esa decisión humana carga el perfil algorítmico para cuerpos masculinos o femeninos, contra el cual se comparan las medidas de su cuerpo. Si sus medidas difieren de la norma estadística del cuerpo de ese género, ya sea porque la discrepancia se debe a que está ocultando un arma mortal, porque su cuerpo no encaja perfectamente en ninguna de las dos categorías que ha proporcionado el sistema, o porque dicho agente de la AST simplemente tomó la decisión equivocada: activa una "alerta de riesgo". Luego, en un acto de lo que el teórico legal Dean Spade denomina violencia administrativa, se le somete al mismo cacheo de cuerpo completo que a un terrorista en potencia.33 Aquí no es que las máquinas de escaneo se basen en un número insuficiente de categorías, como en el caso de Mikey el niño scout, o que empleen las incorrectas, como probablemente diría la mamá de Mikey. Es que, para empezar, los escáneres de la AST no deberían basarse en el género para clasificar a las personas que viajan. (Y mientras vamos por ese camino, ¿qué tal si imaginamos un futuro sin una agencia estatal que patologice sistemáticamente a las mujeres negras, las personas trans y los niños scouts en primer lugar?).

Entonces, cuando decimos que lo que se cuenta “cuenta”, son personas como Sasha Costanza-Chock o Mikey Hicks o Maria Munir en las que estamos pensando. Debido a que los sistemas de clasificación son defectuosos, como el que subyace en el algoritmo de detección de riesgos del escáner del aeropuerto o el que determina qué nombres terminan en las listas de vigilancia de terroristas o simplemente (¡simplemente!) el binario de género, no solo son problemas importantes en sí mismos, sino también síntomas de una condición más global de desigualdad. La matriz de dominación, que presentamos en el capítulo 1, describe cómo la raza, el género y la clase (entre otras cosas) se cruzan para mejorar las oportunidades de algunas personas y limitar las oportunidades de otras.34 Bajo la matriz de dominación, los cuerpos normativos pasan con facilidad por escáneres, fronteras y baños; estos sistemas han sido diseñados por personas como ellas, para personas como ellas, con el objetivo, a veces explícito, de mantener fuera a las que no son como ellas.35

Estos ejemplos nos ayudan a mostrar que las fuerzas que operan a través de la matriz de dominación son disimuladas y difusas. Y aparecen en todas partes, incluso en los bolsillos de los pantalones. Una investigación periodística reciente sobre el tamaño de los bolsillos en ochenta pares de jeans para hombres y mujeres confirmó lo que las mujeres (y los hombres y las personas no binarias que usan jeans para mujeres) han estado diciendo anecdóticamente durante años: que los bolsillos de sus pantalones simplemente no son lo suficientemente grandes (figura 4.4).36 Más específicamente, los bolsillos de los jeans diseñados para mujeres son un 48 por ciento más cortos y un 6,5 por ciento más angostos que los bolsillos de los jeans diseñados para hombres. ¡Este tamaño sí importa! Según el mismo estudio, sólo el 40 por ciento de los bolsillos delanteros de los jeans de mujer sirven para guardar un teléfono inteligente, y menos de la mitad sirven para guardar “una billetera diseñada específicamente para caber en los bolsillos delanteros". De ahí el próspero mercado de bolsos de mujer (para guardar la billetera de bolsillo frontal antes mencionada) y de pantallas de teléfonos inteligentes de reemplazo (para cuando su teléfono invariablemente se cae de su bolsillo demasiado pequeño y se agrieta).

La imagen tiene dos dibujos, uno al lado del otro. A la izquierda hay una colección de
contornos de bolsillos de pantalones de mujer superpuestos en color gris claro. En rojo
claro hay un contorno sombreado de la forma y el tamaño promedio de los bolsillos de
las mujeres. A la derecha se muestra la misma imagen, pero para los hombres y su
contorno promedio está sombreado en amarillo. El contorno promedio de los bolsillos
de las mujeres es mucho más pequeño que el de los hombres. Encima de las dos
visualizaciones hay una leyenda en un recuadro azul que dice "Comprueba las tallas
medias de las mujeres y los hombres. Nuestras mediciones confirmaron lo que todas las
mujeres ya saben que es cierto: los bolsillos de las mujeres son ridículos".

Figura 4.4. De “Alguien Inteligente Dijo Alguna Vez Que Las Mujeres No Deben Usar Bolsillos,” un estudio comparativo de bolsillos en los jeans de varones y mujeres. Por the Pudding (2018). Visualización de Jan Diehm y Amber Thomas para the Pudding.

Ahora, los diseñadores de cualquier par de jeans de mujer en particular seguramente no están pensando: “Oprimamos a las mujeres haciendo que sus bolsillos sean demasiado pequeños”. Probablemente solo estén pensando en lo que se ve bien. Pero lo que se ve bien también tiene una historia. Antes del siglo XVII, los "bolsillos" eran sacos externos con cuerdas que se podían atar por encima o por debajo de otras prendas. Pero a partir de la década de 1600, la ropa de los hombres comenzó a tener bolsillos internos. Mientras tanto, la ropa de mujer se volvió cada vez más estrecha. A fines del siglo XVIII, el bolsillo de las mujeres llegó a su punto de ruptura, lo que resultó en la aparición de un nuevo artículo de moda llamado retículo, también conocido como cartera. Estos diminutos bolsos estaban hechos de tela y, según la útil historia de bolsillos en línea del Victoria and Albert Museum, no podían contener mucho.37 Y sin embargo, como señalan las personas encargadas de la curadería del museo, en una era en la que la mayoría de la gente compartía todos sus estantes y tocadores, estos bolsos eran uno de los pocos lugares para que las mujeres guardaran cualquier artículo que quisieran guardar para ellas. Avance rápido hasta el presente, las mujeres (y las personas que usan moda femenina) aún deben llevar sus pertenencias fuera de su ropa y en exhibición pública. También tienen una capacidad limitada para usar ambas manos al mismo tiempo. Es (principalmente) una molestia menor, pero es una forma entre muchas en que el patriarcado -un término que describe la combinación de marcos legales, estructuras sociales y valores culturales que contribuyen a la continua dominación masculina de la sociedad- se reproduce a sí mismo sin darse cuenta y de manera invisible. En este caso, son los pantalones, tal vez incluso los que está usando en este momento, los que componen y consolidan la fuerza opresiva del patriarcado.

Además de los bolsillos de los pantalones, otra de las que defiende el patriarcado como resultado es, nuestras ideas sobre el género mismo. Ya hemos afirmado que el género es una construcción social, pero ¿qué significa realmente esta frase? La teórica queer Judith Butler ha sostenido durante mucho tiempo que el género se entiende mejor como una actuación repetida, un conjunto de categorías que se cohesionan, por ejemplo, usando jeans con bolsillos pequeños (o sin bolsillos) o participando en una actividad que es similarmente codificada por el género, como la crianza o, lo que es más importante para Butler, tener relaciones sexuales heterosexuales.38 Estos actos performativos, como ella los denomina, repetidos tantas veces que llegan a ser tomados como hechos, son los que definen las categorías de género que tenemos hoy. La idea de Butler del género como performativo se aleja de una concepción esencialista del término: la idea de que hay algún criterio innato o “esencial” que hace que uno sea, por ejemplo, una mujer o un hombre. Pero estas representaciones aún refuerzan las categorías de género, nos recuerda Butler, incluso si las acciones y actividades que las determinan, no son innatas.

El género es verdaderamente complicado. Esta es una cuestión en la que la mayoría de las personas estudiosas contemporáneas del género están de acuerdo. Las concepciones de género en los campos de la salud y la medicina también están evolucionando. Por ejemplo, la Asociación Médica Estadounidense ahora llama al género como un “espectro” en lugar de algo binario, y en 2018 emitió una firme declaración de que “el sexo y el género son más complejos de lo que se suponía anteriormente”.39 Pero es importante recordar que siempre ha habido más variaciones en la identidad y expresión de género de las que la mayoría de las sociedades anglo-occidentales se han preocupado por colectivamente reconocer o recordar. Esto se evidencia en la gama de términos regionales y vernáculos, como kothi, hijra y dhurani, que se utilizan actualmente para describir los géneros de las personas en el sur de Asia que quedan fuera del binario. Lo vemos en los términos “paraguas” adicionales, como dos-espíritus, que describen a las personas en algunas comunidades indígenas de América del Norte; y muchos más.40 Sin mencionar que algunas personas tienen fluidez de género, lo que significa que su identidad de género puede cambiar de un día a otro, de un año a otro o de una situación a otra. Y sin embargo, al menos en el contexto de Estados Unidos, los datos de género todavía se recolectan casi siempre en las categorías binarias de "masculino" y "femenino" y también se representan visualmente mediante alguna forma de división binaria.41 Esto sigue siendo cierto incluso cuando un estudio de Stanford del 2018 encontró que, cuando se les dio a elegir entre siete puntos en un espectro de género, más de dos tercios de las personas encuestadas se ubicaron en algún lugar en el medio.42

Como personas diseñadoras de encuestas y personas científicas de datos en general, parecería haber una respuesta obvia al informe de Stanford: recopilar datos de género en más que categorías binarias, asegurándonos de desagregar los datos, es decir, comparar los datos por géneros durante la fase de análisis. Una alternativa reciente al género binario, desarrollada por Public Health England en colaboración con organizaciones LGBTQ+ en el Reino Unido, se muestra en la figura 4.5. Este cuestionario de dos ítems fue diseñado para su uso en el monitoreo nacional de rutina del VIH en Inglaterra y Gales para determinar el género autoidentificado y el estado cis o trans en el contexto de la salud pública. Quienes diseñaron esto ofrecen tres géneros con nombre, una cuarta categoría general y una opción para no revelar la identidad de género. En una pregunta separada, preguntan sobre el género al nacer, dando nuevamente la opción de no revelarlo. El diseño de la encuesta utiliza una redacción sensible y una terminología inclusiva para permitir que se cuente a las poblaciones trans y genderqueer. Estas preguntas están siendo consideradas para su uso ampliado en otros registros de salud nacionales y sistemas de recolección de datos en el Reino Unido.

¿Todas las futuras recopilaciones de datos de género deberían utilizar este modelo? No necesariamente, y he aquí por qué: en un mundo en el que la cuantificación siempre conduce a una representación precisa, y la representación precisa siempre conduce a un cambio positivo, entonces cuantificar siempre las identidades de género fuera del binario tiene perfecto sentido. Pero ser una persona que está representada también significa hacerse visible, y hacerse visible para la matriz de dominación, que continuamente desarrolla leyes, prácticas y normas culturales para vigilar el género binario, plantea riesgos significativos para la salud y la seguridad de los grupos minoritarios. Bajo la administración actual en los Estados Unidos, por ejemplo, a las personas transgénero se les prohíbe servir en el ejército y, una vez identificadas como tales, se les niega el acceso a ciertas formas de atención médica.43 Esto demuestra algunos de los riesgos de que el género de una persona cuente como algo que no sea hombre o mujer: riesgos que pueden ocurrir en muchos contextos, dependiendo de qué datos se recopilan, por quién y si son personalmente identificables (o fácilmente desanonimizados). También es importante reconocer cómo las personas trans y no binarias pueden identificarse incluso dentro de grandes conjuntos de datos simplemente porque hay menos de ellos en relación a la población más grande. Esta posibilidad presenta riesgos adicionales, en forma de atención no deseada en el caso de personas que preferirían no revelar su identidad de género, o en forma de discriminación, violencia o incluso encarcelamiento, dependiendo del lugar donde vivan.

La imagen muestra una captura de pantalla de la encuesta Positive Voices realizada a
personas que viven con el VIH en Inglaterra y Gales. La captura de pantalla contiene
dos preguntas, cada una de ellas de opción múltiple. La primera pregunta dice "¿Cómo
identificas tu género?" y las opciones de respuesta son "Mujer (incluyendo mujer
trans)", "Hombre (incluyendo hombre trans)", "No binario", "De otra manera" y
"Prefiero no decirlo". La segunda pregunta es una pregunta de seguimiento que dice
"¿Es este el mismo género que se le asignó al nacer?" y las opciones de respuesta son
"Sí", "No" y "Prefiero no decirlo".

Figura 4.5. De la encuesta Positive Voices [Voces positivas] de personas que viven con VIH en Inglaterra y Gales desarrollada por Public Health England en colaboración con varias organizaciones asociadas. Esto representa las mejores prácticas actuales para recolectar datos de género no binarios en un contexto de salud pública anglo-occidental, pero aún es importante reconocer que se pueden tomar diferentes decisiones según el contexto. Cortesía de Peter Kirwin, Public Health England, 2018.

Como personas científicas de datos, ¿qué debemos hacer en medio de estos daños potenciales? Dependiendo de las circunstancias y de la institución que realiza la recolección, la decisión más ética puede variar. Ésta podría ser evitar recopilar datos sobre si alguien es una persona cis o transgénero, hacer que todos los datos de género sean opcionales, no recopilar datos de género en absoluto, o incluso mantener las categorías binarias de género. El investigador de ciencias de la computación social Oliver Haimson ha señalado que “en la mayoría de las investigaciones no relacionadas con la salud, a menudo no es necesario saber el género asignado a las personas participantes al nacer”.44 Heath Fogg Davis está de acuerdo: su libro Beyond Trans [Más allá de Trans] argumenta que no necesitamos clasificar a las personas por sexo en pasaportes y licencias, para baños o deportes, entre otras cosas.45 Por el contrario, Nathan Matias, Sarah Szalavitz y Ethan Zuckerman optaron por mantener los datos de género en forma binaria para su aplicación FollowBias, que detecta el género en los nombres, para evitar hacer pública la identidad de género de una persona en contra de sus deseos.46

La complejidad ética de si contar o no el género, cuándo contarlo y cómo hacerlo ilumina la complejidad de los actos de clasificación en el contexto de la opresión estructural. Porque cuando se trata de la recolección de datos y las categorías que la estructuran, existen desequilibrios de poder hacia arriba y hacia abajo, de lado a lado y en todos los puntos intermedios. Debido a estas asimetrías, las personas científicas de datos deben proceder con conocimiento del contexto (discutido más adelante en el capítulo 6) y un análisis del poder en el entorno de recopilación (más desarrollado en el capítulo 1) para determinar los intereses de quién se están atendiendo cuando las personas son contadas, y qué personas corren el riesgo de ser dañadas.

Repensar binarismos en la visualización de datos

Una crítica feminista del conteo y de los sistemas de clasificación binaria que a menudo estructuran esos actos no se limita a un enfoque exclusivo en el género. Una lógica binaria también impregna nuestro pensamiento sobre la raza, por ejemplo, como explican las académicas feministas Brittney Cooper y Margaret Rhee. A partir de ideas sobre la interseccionalidad, llaman a "piratear" el binario blanco/Negro que, por un lado, ayuda a exponer el racismo que experimentan las personas Negras en Estados Unidos y, por el otro, borra las otras formas de racismo experimentadas por las personas Indígenas, así como Latinxs, personas Asiático-Estadounidenses y otros grupos minoritarios. “Los discursos raciales binarios excluyen nuestras luchas por la justicia”, afirman claramente.47 Al desafiar el pensamiento binario que borra las experiencias de ciertos grupos mientras eleva a otros, podemos trabajar hacia prácticas de datos más justas y equitativas y, en consecuencia, hacia un mundo más justo y un futuro equitativo.

A veces, sin embargo, el objetivo de desafiar el pensamiento binario puede verse limitado por las realidades del campo. Las personas encargadas de la visualización, por ejemplo, normalmente no tienen control sobre las prácticas de recolección de los datos que se les pide que visualicen. A menudo heredan datos binarios que necesitan luego "piratear" desde adentro. ¿Qué aspecto podría tener esto? Podríamos mencionar a las personas reporteras del Lifestyle Desk del Telegraph, un periódico británico, quienes, en marzo de 2018, estaban considerando cómo honrar el Día Internacional de la Mujer y quedaron impactados por la importante brecha de género en el Reino Unido en términos de educación, política, negocios y cultura.48 Como periodistas, trabajaban con múltiples fuentes de datos recolectados por otras agencias, que venían todos en forma binaria, pero querían asegurarse de no reforzar aún más ningún estereotipo de género. Prestaron especial atención al color. Una línea de lógica del diseño favorecería la convención cultural para la interpretabilidad, como usar rosa para las mujeres y azul para los hombres, pero una línea feminista usaría opciones de colores diferentes para piratear esas mismas convenciones (figura 4.6).

Los colores rosa y azul son, después de todo, otra jerarquía, y el objetivo de las personas del equipo del Telegraph era mitigar la desigualdad, no reforzarla. Así que tomaron una fuente de inspiración diferente: la campaña Votes for Women [Votos para las Mujeres] de la Inglaterra de principios del siglo XX, en la que se empleó el púrpura para representar la libertad y la dignidad, y el verde para representar la esperanza. Al pensar en cuál de estos colores asignar a cada género, tomaron como guía un principio del diseño sobre la percepción: “Contra el blanco, el púrpura se registra con un contraste mucho mayor y, por lo tanto, debería atraer mayor atención al colocarlo junto al verde [sic], no mucho, pero lo justo para inclinar la balanza. En muchas de las visualizaciones, los hombres superan en gran medida a las mujeres, por lo que fue un método bastante simple para volver a poner el foco en ellas”, dijo Fraser Lyness, director de periodismo gráfico del Telegraph, a la diseñadora de visualización Lisa Charlotte Rost.49 Aquí, una jerarquía: la jerarquía en el que los colores son percibidos por el ojo, fue empleada para desafiar otra: la jerarquía de género. Cuando se puso en práctica, este sencillo método dio como resultado una comunicación clara sin reforzar los estereotipos.

Una captura de pantalla de una visualización de los 100 principales directores ejecutivos
del FTSE de The Telegraph. El título de la visualización dice "De los 100 CEOs del
FTSE". La visualización está dividida por la mitad: los triángulos verdes, que apuntan
hacia arriba a la izquierda, representan a los directores generales masculinos, mientras
que los triángulos morados, que apuntan hacia abajo a la derecha, representan a las
directoras generales femeninas. Hay 94 triángulos verdes, mientras que sólo hay 6
triángulos púrpuras, es decir, los hombres constituyen el 94% de los 100 principales
directores ejecutivos del FTSE. También hay una leyenda al lado que dice: "Solo seis de
los directores generales del FTSE 100 son mujeres, mientras que menos de uno de cada
cinco puestos del Comité Ejecutivo del FTSE 350 están ocupados por mujeres. Las
márgenes de beneficio son casi el doble en las empresas con al menos un 25% de
mujeres en su Comité Ejecutivo, en comparación con las que no tienen ninguna, según
Pipeline".

Figura 4.6. “Born Equal. Treated Unequally” [“Personas Nacidas iguales. Tratadas de manera desigual”] fue una pieza interactiva en el Telegraph en 2018 que examinó la brecha de género en el Reino Unido a lo largo de una serie de dimensiones. Aunque quienes lo realizaron trataron el género como una categoría binaria, usaron el color para desafiar la codificación de colores estereotipada de hombre/mujer. Reportaje de Claire Cohen, Patrick Scott, Ellie Kempster, Richard Moynihan, Oliver Edgington, Dario Verrengia, Fraser Lyness, George Ioakeimidis y Jamie Johnson, para el Telegraph.

Pero las personas periodistas del Telegraph podrían haber ido un paso más allá para repensar los binarismos. Tuvieron la oportunidad de comunicarle al público que el género no es binario explicitándolo en el texto de la historia o en una leyenda debajo de los gráficos o mostrando visualmente que no había datos para personas no binarias. Sus colegas de The Guardian adoptaron recientemente esta última estrategia en su pieza interactiva “Does the New Congress Reflect You?” ["¿El Nuevo Congreso te Refleja?"] sobre las elecciones intermedias de Estados Unidos del 2018.50 El artículo presenta tres categorías: hombre cis, mujer cis y trans + no binario. Al hacer clic en “trans + no binario”, como en la figura 4.7, el mapa interactivo muestra todos los distritos en gris, porque “0 personas en el Congreso son como usted”. La ausencia de datos se convierte en una conclusión importante, tan significativa como los propios datos.51

Estos ejemplos han mostrado el género como una dimensión de análisis, pero ¿cómo podríamos representar visualmente el género mismo? Este es un desafío de la visualización de alta complejidad, y Amanda Montañez, una diseñadora de Scientific American, lo asumió (figura 4.8). Se le asignó la tarea de crear una infografía para acompañar un artículo sobre la ciencia en evolución del género y el sexo, categorías que ella, como la mayoría de las personas, consideraba distintas pero relacionadas.52 Como explica en una publicación del blog en el sitio web de Scientific American, primero imaginó un espectro simple, o quizás dos espectros: uno para el sexo y otro para el género.53 Pero pronto encontró la confirmación de lo que hemos estado diciendo hasta ahora en este capítulo: que pocas cosas en la vida pueden reducirse verdaderamente a binarismos, y que insistir en categorías binarias de recolección de datos —con respecto al género, al sexo, a su relación o a cualquier otra cosa— no reconoce el valor de qué (o quién) queda entre medio y por afuera.

Ya hemos establecido que el género es más que binario; pero también se reconoce con menos frecuencia que el sexo es más que algo binario. Como lo confirma la bióloga feminista Anne Fausto-Sterling, “No existe una sola medida biológica que coloque a todos y cada uno de los seres humanos en una de dos categorías: hombre o mujer”.54 Las personas intersexuales, que constituyen aproximadamente el 1,7% de la población, pueden tener ovarios y un pene, o “genética de mosaico” en la que algunas de las células de la persona tienen cromosomas XX y otras tienen XY.55 También se reconoce cada vez más que el sexo, como el género, y a veces junto con el género, tiene múltiples capas y se desarrolla continuamente a lo largo de la vida de una persona.

Una captura de pantalla de una visualización interactiva de los miembros del Congreso
de Estados Unidos de 2018. En la parte superior izquierda se lee: "Eres... Introduce tus
datos para encontrarte en el nuevo Congreso". En la parte superior derecha hay varias
categorías demográficas, cada una con un conjunto de opciones sobre las que se puede
hacer clic. Para el género las opciones son: hombre cis, mujer cis y trans o no binario.
Para la etnia las opciones son: Blanco, Hispano, Negro, Asiático, Nativo Americano,
Oriente Medio, Multirracial. Para la orientación las opciones son: Heterosexual y LGB.
Para la edad las opciones son: Menos de 35 años, 35-49 años, 50-64 años y Más de 65
años. Para la religión las opciones son: cristiano, judío, hindú, musulmán, mormón,
budista y no religioso. Al hacer clic en cualquier combinación de opciones un mapa
inferior muestra el número de personas en el Congreso que coinciden con esos datos
demográficos. El mapa está compuesto por pequeños hexágonos grises, cada uno de los
cuales corresponde a un solo congresista. Los hexágonos están dispuestos según la
ubicación geográfica del estado que cada uno representa. En la captura de pantalla se
selecciona "Trans o no binario" y todos los hexágonos permanecen en gris. En la parte
inferior izquierda se lee: "0 personas en el Congreso son como tú".

Figura 4.7. “Does the New Congress Reflect You?” [“¿El Nuevo Congreso te Refleja?”] es un artículo interactivo de 2018 que apareció en The Guardian. Las personas usuarias seleccionan sus propias características demográficas para ver cuántas personas como ellas hay en el Congreso de 2018. Al hacer clic en "trans + no binario" se abre un mapa en blanco que muestra cero personas en el Congreso como tal. Imagen de Sam Morris, Juweek Adolphe y Erum Salam para The Guardian.

Para comenzar a representar esta complejidad, Montañez tuvo que comenzar por rechazar gran parte de los datos y la investigación que ella y su asistente de investigación encontraron, ya sea por categorías o prácticas de recolección defectuosas. Decidió enfocarse en el sexo y, después de un extenso proceso de diseño, que incluyó consultas con personas expertas en el campo, Montañez y la firma de diseño Pitch Interactive, que ayudaron a finalizar el diagrama, llegaron al resultado final. Beyond XX and XY [Más allá de XX y XY] es un diagrama complejo, que emplea un espectro de color para representar el espectro del sexo, un eje vertical para representar el cambio en el tiempo y flechas bifurcadas para conectar bloques de texto que brindan información contextual adicional. El diseño ofrece un desafío visual bellamente ejecutado a la idea científicamente incorrecta de que sólo hay dos sexos, e incluso que los conceptos de sexo y género son completamente distintos. A menudo se piensa en la visualización como una forma de reducir la complejidad, pero aquí opera al revés: empuja ideas simples y opresivas a que sean más complejas, más matizadas y más justas.

Rechazando los datos, Recuperando los datos

La gráfica de Montañez hizo valer lo que ya era cuantificado. En otras palabras, tomó lo que las personas científicas y teóricas sabían que era cierto sobre la naturaleza de la diferenciación sexual, e hizo que ese conocimiento fuera más accesible y público. Pero contar en sí mismo no es necesariamente un bien absoluto, ni tampoco lo es exhibirlo públicamente. Ya hemos introducido la idea de la paradoja de la exposición en la que las personas se ven perjudicadas al hacerse visibles para un sistema. Pero debido a que las personas que diseñan sistemas de los grupos dominantes no experimentan los daños de ser contados o de hacerse visibles sin consentimiento (este es el riesgo del privilegio, una vez más), rara vez anticipan estas necesidades o las tienen en cuenta en el proceso de diseño. Esta es la razón por la que las preguntas sobre la cuantificación deben ir acompañadas de preguntas sobre el consentimiento, así como sobre seguridad personal, dignidad cultural y contexto histórico.

Es Facebook, una vez más, quien ayuda a probar este punto. Las personas que realizan estudios de la información Oliver Haimson y Anna Lauren Hoffman han estudiado los efectos de la política de “nombre real” de la empresa, según la cual la plataforma determina que el nombre registrado de cada persona usuaria es “real” y auténtico o simplemente “falso”.56 (En nuestras voces de maestras, ahora decimos: ¿Alguien nota el problema con este pensamiento binario aquí?) Haimson y Hoffman señalan que las personas trans y queer pueden optar por tener múltiples identidades en línea, que pueden ser fluidas y contextuales y posiblemente necesarias para protegerse a sí mismas. Como otro ejemplo, es posible que las personas sobrevivientes de abuso deban tomar medidas para que puedan ser encontradas a través de la búsqueda, incluso si aún desean estar conectadas con sus seres queridos.

Una visualización gráfica de Scientific American en 2017 muestra la complejidad y la
variedad de la diferenciación sexual en las diferentes etapas de la vida en función de diversos factores. El título es "Más allá de XX y XY" y tiene una pequeña leyenda debajo que dice "Una serie de factores influyen en si alguien es mujer, hombre o algo intermedio. Los seres humanos estamos condicionados socialmente para ver el sexo y el
género como atributos binarios. Desde el momento en que nacemos — o incluso antes — se nos etiqueta definitivamente como "niño" o "niña". Sin embargo, la ciencia apunta a una realidad mucho más ambigua. La determinación del sexo biológico es asombrosamente compleja y en ella intervienen no solo la anatomía, sino una variedad de factores genéticos y químicos que se desarrollan a lo largo del tiempo. Los individuos intersexuales —aquellos en los que el desarrollo sexual sigue una trayectoria atípica— se caracterizan por una serie de condiciones diversas, como la deficiencia de 5-alfa reductasa (marcada con un círculo). Aquí se muestra una pequeña sección
transversal de estas condiciones y las vías que siguen. En un nivel adicional de complejidad, el género con el que se identifica una persona no siempre coincide con el sexo que se le asigna al nacer, es decir, puede no ser totalmente masculino o femenino. Cuanto más aprendemos sobre el sexo y género, más parece que estos atributos existen
en un espectro.
-Amanda Montañez

En la parte superior derecha hay una leyenda de colores sobre el espectro de género, empieza con el verde a la izquierda (que representa a una mujer biológica típica) y se funde con el morado (que representa a un hombre biológico típico). El gráfico muestra los diferentes factores que determinan el sexo (Cromosomas, Genes, Hormonas,
Órganos sexuales internos y externos y Características sexuales secundarias (por ejemplo, pechos, vello facial)) a lo largo de las diferentes etapas de la vida humana (Concepción, Nacimiento y Pubertad), así como a lo largo del espectro de sexo y género (Femenino, Condiciones intersexuales y Masculino).

Figura 4.8. Beyond XX and XY (2017) [“Más allá de XX y XY”] visualiza los factores conocidos que contribuyen a la diferenciación sexual en las diferentes etapas de la vida humana, desde la concepción, al parto, pasando por la pubertad y siguiendo. Contrario a la sabiduría recibida, el sexo no es un binarismo que se fija al nacer, sino que es un proceso con capas, basado en el tiempo, un proceso de diferenciaicón con más de dos resultados posibles. Reproducido con permiso. Copyright © 2017 Scientific American, una división de Nature America, Inc. Todos los derechos reservados.

Para agravar la naturaleza contextual de estos factores, Facebook aplica su política de nombres reales mediante algoritmos, marcando los nombres con "demasiadas" palabras o con letras mayúsculas, como inusuales. Haimson y Hoffman señalan que los algoritmos de Facebook denuncian de forma desproporcionada los nombres de los nativos americanos porque a menudo difieren en estructura y forma de los nombres anglo-occidentales (la posición de los diseñadores de los sistemas y, por lo tanto, la asunción de que que hay nombres que son normales; el riesgo del privilegio, una vez más). Además, los usuarios también pueden denunciar a otros usuarios por no tener nombres reales, lo que da lugar, por ejemplo, a que una sola persona denuncie sistemáticamente los perfiles de drag queens para que sean eliminados. Facebook afirma que la política de nombres reales existe por seguridad, pero Haimson y Hoffman muestran claramente que la política pone en peligro la seguridad de algunas de las personas usuarias más marginadas de la plataforma. Como ya hemos empezado a sugerir, a veces lo más ético es ayudar a las personas a estar en las sombras, ocultas e invisibles57. El ejemplo de Facebook demuestra la importancia fundamental de obtener consentimiento a la hora de contar y de permitir a las personas rechazar los actos de conteo y clasificación a la luz de los daños potenciales.

Los actos de conteo y clasificación, especialmente en lo que respecta a los grupos minoritarios, siempre deben equilibrar los daños y los beneficios. Cuando se recogen datos sobre personas reales y sus vidas, siempre existen riesgos que van desde la exposición a la violencia. Pero cuando se hace a consciencia, y cuando se obtiene el consentimiento, el conteo puede contribuir a los esfuerzos para aumentar la valiosa y deseada visibilidad. El Proyecto de Convenciones de Color (Colored Conventions Project en inglés, cuyas siglas son CCP), dirigido por un equipo de estudiantes y profesores de la Universidad de Delaware, demuestra cómo navegar cuidadosamente por este equilibrio en el presente mirando al pasado58. Uno de los objetivos del proyecto es crear un corpus legible por máquina de actas de reuniones de las Convenciones de Color del siglo XIX: eventos en los que las personas negras estadounidenses, fugitivas y libres, se reunieron para elaborar estrategias sobre cómo lograr la justicia legal, social, económica y educativa. Estas actas de reuniones son valiosas porque todavía estan por contarse, por así decirlo, en las historias que se suelen narrar sobre el movimiento del siglo XIX para acabar con la esclavitud en los Estados Unidos. Esas narrativas dominantes tienden a privilegiar las acciones del movimiento abolicionista blanco, porque fueron las que se registraron en la prensa en su momento. Pero las Convenciones de Color ayudan a documentar el papel vital de las personas activistas negras que trabajaban en sus propias comunidades para acabar con la esclavitud y lograr la liberación.

La creación de este corpus permite visibilizar a estos importantes activistas, así como analizar sus palabras (recogidas en las actas de las reuniones) e incorporarlas al registro histórico. Pero el proceso de convertir las actas de las reuniones en datos recuerda mucho a la violencia original que acompañó a la trata de esclavos/as, cuando las vidas humanas -de hecho, los propios antepasados de estos activistas- se redujeron a números y nombres. En reconocimiento de esta tensión irreconciliable, el CCP exige que todas las personas que descarguen el corpus se comprometan con una serie de principios, entre los que se incluye "un uso de los datos que humanice y reconozca a las personas negras cuyas historias de organización colectiva se reflejan" en el corpus, y una petición para "contextualizar y narrar las condiciones de las personas que aparecen como 'datos' y nombrarlas cuando sea posible". 59

Hay una segunda tensión por la que el CCP navega de forma ejemplar, que tiene que ver con el contenido del propio corpus. Dado que procede de las actas oficiales de las reuniones, sólo registra a participantes "oficiales" en las reuniones y los debates que iniciaron. Estos participantes eran casi exclusivamente varones. Para solucionar esta disparidad, el equipo del CCP pide a sus docentes que firmen un Memorando de Entendimiento (MdE) antes de introducir a estudiantes en el proyecto. El Memorando de Entendimiento pide a todas las personas instructoras que presenten a una mujer involucrada en las convenciones, como una esposa, una hija, una hermana o una compañera de la iglesia, junto a cada delegado masculino que se nombre (figura 4.9).60 A partir de este trabajo de recuperación, el CCP está creando un segundo conjunto de datos con los nombres de las mujeres, que de otro modo no se contarían y, por tanto, no se reconocerían por su trabajo. Están utilizando la recopilación de datos para hacer que estas contribuciones cuenten.

Un grabado en blanco y negro que representa la Convención Nacional de Color de 1869 celebrada en Washington, D.C. El escenario es una gran sala de convenciones abarrotada, con un podio elevado en el centro y filas de asientos debajo. La imagen muestra una concentración de hombres en el podio y cerca del frente, mientras que las mujeres están sentadas en la parte trasera.

Figura 4.9. Un grabado de una Convención de Color en 1896, publicada en Harper’s Weekly, mostrando a hombres en el podio y a mujeres sentadas o paradas en el fondo. Imagen cortesía de Jim Casey.

Contar como Sanación, Contar como Responsabilidad

En el siglo XIX, al igual que hoy, muchas de las disparidades introducidas en los conjuntos de datos tenían que ver con asimetrías de poder mucho más grandes y profundas. Las asimetrías suelen reflejarse directamente en la dinámica de poder entre quien hace el conteo y quien es contado. Pero cuando una comunidad cuenta para sí misma, sobre sí misma, existe la posibilidad de que la recopilación de datos no sólo sea empoderadora, sino también sanadora. Un ejemplo de ello es la experiencia personal de una de las autoras de este libro. Era el año 2014, Catherine era estudiante y estaba amamantando a su hija en ese momento, además de luchar para sacar la leche materna en lugares desagradables como salas de servicios y pisos de baños. Frustrada, ella y seis compañeras estudiantes se reunieron para publicar una convocatoria de ideas e historias que pudieran ayudar a mejorar la tecnología de los sacaleches.61 Estas historias dieron lugar a un documento de investigación sobre el diseño de los sacaleches, así como a la creación del Hackathon “Make the Breast Pump Not Suck” ("Haz que el sacaleches no apeste" en español) (figura 4.10), un foro permanente para compartir historias, hackear sacaleches y rediseñar el ecosistema posparto que los rodea.62

La imagen muestra a un grupo formado principalmente por mujeres que representan edades y razas diferentes, todas ellas sentadas en una zona de reunión abierta en el hackathon "Make the Breast Pump Not Suck" de 2018. Un pequeño grupo de participantes se sienta en el suelo justo delante de la cámara, aparecen trabajando con sus computadores portátiles apagados. En el fondo hay más personas conversando, algunas llevan bebés.

Figura 4.10. El Hackatón de 2018 “Make the Breast Pump Not Suck” [“Hacer que el sacaleches no apeste”] fue el segundo evento de la comunidad del MIT y se concentró en la igualdad de raza al momento de amamantar, y también sobre la licencia por maternidad y paternidad en los Estados Unidos. Foto de Rebecca Rodriguez y Ken Richardson, MIT Media Lab.

Aunque los espacios de innovación llevan mucho tiempo celebrando hackathons de tecnología vinculada a salud, el de 2014 fue uno de los primeros sobre el parto y la lactancia. Como tal, llevó a los participantes a compartir historias en un espacio que estaba (temporalmente) libre del estigma que rodea a la lactancia materna. Estas historias resaltaron experiencias y patrones comunes vinculados a la serie de eventos sobre "lo personal es político". Las participantes reconocieron estas historias como datos que podían utilizarse -y de hecho se utilizaron- para exigirle más a los fabricantes de sacaleches, a los lugares de trabajo y a la sociedad, para ayudar a transformar la culpa que a menudo experimentan las mujeres como resultado de las dificultades con el parto y la lactancia en una acción política colectiva.63

Pero, ¿acción de quién y acción para quién? Tras el evento de 2014, nosotras (es decir, las personas organizadoras) reflexionamos sobre los éxitos y sus limitaciones, en particular, sobre la falta de enfoque interseccional de la hackaton64. En Estados Unidos, la salud reproductiva conlleva importantes desigualdades de raza y clase, como se ha comentado en el capítulo 1. El primer hackathon no tuvo en cuenta esas desigualdades; se centró en las necesidades de algunas de las madres más privilegiadas y produjo diseños que favorecían sus experiencias. Decidimos volver a intentarlo; En 2017 y 2018, multiplicamos el evento único en un proyecto de investigación participativa, un resumen de políticas y un programa de innovación comunitario En todos ellos, nos centramos deliberadamente en las necesidades y la participación de las madres de color, con bajos ingresos y pertenecientes a la comunidad LGBTQ+. Cuando llegamos al hackathon la segunda vez, fue el resultado de más de un año de construcción de relaciones y trabajo de identidad por parte de las organizadoras con nuestras socias comunitarias.

Garantizar que el hackathon de 2018 representara plenamente la participación de estas familias requirió múltiples formas de responsabilidad. Guiadas por Jenn Roberts, nuestra organizadora principal para la equidad y la inclusión, redactamos una declaración de valores y convocamos un consejo consultivo con líderes en lactancia, equidad y salud reproductiva. También desarrollamos un conjunto de parámetros para dar forma a la demografía del evento65. Estos parámetros se diseñaron para dar prioridad a la diversidad racial, la diversidad de género, la diversidad de orientación sexual, la diversidad geográfica y la diversidad de dominios, con prioridad adicional para las personas jóvenes y las recién llegadas. En el formulario de solicitud, se animaba a las posibles participantes a identificar su género y raza, a especificar su ubicación y a elegir varias opciones de una lista de categorías de conocimientos predefinidos (como "madre" o "diseñadora/artista"). También se les invitó a que escribieran sobre el motivo por el que querían asistir, y si decidían revelar información sobre su orientación sexual o su posición económica, y luego se tuvo en cuenta esa información en el proceso.

¿Eran estas categorías simplistas? Por supuesto que sí. Ninguna persona puede encajar todo su ser en un formulario, independientemente de cuántos campos de texto en blanco se proporcionen. ¿Reflejaba el formulario la verdadera naturaleza de las identidades que se entrecruzan en cada persona y el modo en que esas identidades influyen en su ser en el mundo? La respuesta a esta pregunta tampoco es sorprendente: por supuesto que no. Pero el proceso de recopilación de estos datos demográficos -que se llevó a cabo de forma voluntaria y desde la propia comunidad- dio como resultado un evento que sí estuvo guiado por el conocimiento y la experiencia de los grupos que nuestra coalición esperaba centrar.66

Catherine compartió esta experiencia con Lauren cuando empezábamos a redactar este libro, y decidimos utilizar un proceso similar para ayudarnos a realizar una rendición de cuentas sobre los valores que queríamos que informaran el Feminismo de Datos y los criterios por los que se seleccionarían ciertos proyectos y textos para su inclusión. Determinamos números y porcentajes específicos que, en nuestra opinión, nos ayudarían a mantenernos atentas a esos valores, así como las categorías de recopilación de datos que se requerirían para determinar si se habían cumplido los criterios (estos datos pueden consultarse en el apéndice, “Nuestros valores y nuestras métricas para rendir cuentas”). En dos fases del proceso -primero, cuando publicamos el borrador del manuscrito en línea, y segundo, después de enviar el manuscrito para su corrección- una de nuestras asistentes de investigación, Isabel Carter, auditó los proyectos y las citas del libro (ella describe sus métodos de investigación con más detalle en "Auditing Data Feminism", incluido como otro apéndice). Al igual que con la hackathon, estas métricas no fueron el único método que empleamos para hacernos responsables. También entrevistamos a los creadores de muchos de los proyectos a los que hacemos referencia, aclaramos nuestras citas y representaciones de su trabajo con ellos, y publicamos un borrador del libro en línea para la revisión abierta de los pares, entre otros enfoques.

¿Era perfecto nuestro método de conteo? Por supuesto que no. Estamos seguras de que hemos cometido errores. Esta es una de las razones por las que decidimos mantener en privado nuestros datos desglosados, aunque publicamos los resultados agregados. ¿Y qué pensamos de la idea de contar personas y proyectos en primer lugar? ¿No debería considerarse que contribuye a la misma reducción de la complejidad contra la que hemos argumentado hasta ahora en este libro? Como se ha demostrado en este capítulo, contar siempre es complicado. Pero si se lleva a cabo de forma deliberada, adaptada a objetivos específicos y teniendo siempre en cuenta las cuestiones de privacidad y los posibles daños, el conteo puede utilizarse para apoyar la rendición de cuentas, como un método, entre muchos otros, para alcanzar un objetivo mayor.

Repensar los binarismos y las jerarquías

El conteo y la clasificación pueden ser partes poderosas del proceso de creación de conocimiento. Pero también son herramientas de poder en sí mismas. Históricamente, el conteo y la clasificación se han utilizado para dominar, disciplinar y excluir. Aquí es donde entra el cuarto principio del feminismo de los datos: repensar los binarismos y las jerarquías. El binarismo de género ofrece un ejemplo clave de cómo los sistemas de clasificación son construidos por culturas y sociedades y reflejan tanto sus valores como sus prejuicios. Los casos de los escáneres de la TSA (Administración de Seguridad en el Transporte de EEUU) en los aeropuertos, los perfiles de usuario de Facebook y los simples pantalones nos muestran cómo los binarismos de género y sexo -junto con las interpretaciones científicamente incorrectas de ambos- se codifican en los sistemas técnicos (¡y también en los vaqueros!). Esos sistemas, a su vez, recirculan ideas erróneas y perjudiciales.

Un enfoque feminista interseccional del conteo insiste en que examinemos y, si es necesario, repensemos las suposiciones y creencias que hay detrás de nuestra infraestructura de clasificación, así como en que investiguemos sistemáticamente quién hace el recuento y a qué intereses sirve. Contar y medir no siempre tienen que ser herramientas de opresión. También podemos utilizarlas para exigir responsabilidades al poder, para reclamar historias olvidadas y para crear colectividad y solidaridad. Cuando contamos dentro de nuestras propias comunidades, con consideración y cuidado, podemos trabajar para re-equilibrar las distribuciones desiguales de poder.

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