¿Qué aportó cada país a la iniciativa «Hacer que los datos inclusivos sean la norma»?

«Make Inclusive Data the Norm» (MIDN) es un proyecto de aprendizaje Sur-Sur entre Colombia, Ghana y Kenia destinado a promover los sistemas de datos inclusivos. 

Presentada durante la Comisión de Estadística de las Naciones Unidas celebrada en Nueva York el 28 de febrero de 2024, en una reunión de los directores de las oficinas nacionales de estadística (ONE) de Colombia, Ghana y Kenia, MIDN es una alianza entre APC-Colombia y la Alianza Global para los Datos sobre el Desarrollo Sostenible. La iniciativa tiene como objetivo permitir que los tres países aprendan de las experiencias y los retos de los demás en el avance hacia datos inclusivos.

Al aprovechar las experiencias locales y los datos de los ciudadanos, la iniciativa ayuda a los gobiernos y a la sociedad civil a crear conjuntamente ecosistemas y prácticas de datos más participativos y transparentes. 

Colombia

Colombia se unió a MIDN para fortalecer la capacidad de las organizaciones de la sociedad civil (OSC) y las comunidades para producir y utilizar datos fiables, incorporar datos generados por los ciudadanos al sistema estadístico nacional y aprender de las experiencias de Ghana (en materia de innovación técnica y despliegue) y Kenia (en materia de estándares de calidad y alianzas para mejorar los datos generados por los ciudadanos). 

Colombia cuenta con una sólida trayectoria en innovación en materia de datos, fomento de la participación ciudadana en los datos y enfoques interseccionales de los datos. A través de MIDN, el país desarrolló nuevos enfoques participativos para colaborar con las OSC y diseñó conjuntamente nuevas aplicaciones y herramientas para documentar cuestiones que son difíciles de medir mediante las estadísticas tradicionales, como la discriminación que sufren los grupos marginados y el acceso a los servicios públicos. El país también está desarrollando un nuevo Marco de Datos Ciudadanos y un innovador Modelo de Madurez que permite a las organizaciones ver en qué medida están preparadas para integrar los datos de los ciudadanos.

Ghana

Ghana se unió a MIDN para aprovechar su mandato legal con el fin de explorar fuentes de datos no tradicionales para el desarrollo nacional y abordar las carencias críticas de datos que afectan a las poblaciones vulnerables. El Servicio de Estadística de Ghana (GSS) convirtió los datos de los ciudadanos en una prioridad absoluta como forma de comprender las realidades cotidianas de las comunidades infrarrepresentadas, hacer que la asignación de recursos públicos sea más transparente y utilizar la tecnología para tomar decisiones basadas en datos. 

A través del MIDN, Ghana se centró en poner fin a la mutilación genital femenina (MGF) en las regiones del norte del país, donde las consultas con múltiples partes interesadas revelaron importantes lagunas en las políticas, información desactualizada y datos que no estaban desglosados por factores como la edad y la situación socioeconómica, lo que dificultaba las intervenciones específicas. 

GSS cuenta con impresionantes capacidades de aprendizaje automático y ya estaba trabajando en el desarrollo de aplicaciones móviles para la recopilación de datos de los ciudadanos sobre temas delicados, incluida la violencia de género. GSS aportó sus conocimientos y experiencia en implementación técnica, tecnología accesible y colaboración intersectorial a MIDN (por ejemplo, colaborando con redes de telecomunicaciones para implementar tecnología móvil). GSS deseaba aprovechar los proyectos existentes de datos de los ciudadanos mediante la creación de marcos sistemáticos para el control de calidad y el fortalecimiento de las capacidades de las instituciones. Ghana se propuso aprender de los enfoques de datos interseccionales de Colombia y de los marcos de garantía de calidad de Kenia a través de la colaboración Sur-Sur.

Kenia

Kenia se unió a MIDN para institucionalizar los datos de los ciudadanos dentro de su sistema estadístico nacional y reforzar la colaboración, ya en marcha, sobre prácticas inclusivas en materia de datos entre la Oficina Nacional de Estadística de Kenia (KNBS) y las organizaciones de la sociedad civil.

A través de MIDN, Kenia se propuso aprender de los enfoques del Modelo de Madurez de Colombia y de las innovaciones tecnológicas de Ghana, al tiempo que compartía sus propias experiencias en modelos de colaboración entre organismos nacionales de estadística (ONE) y organizaciones de la sociedad civil (OSC), como lo demuestran el memorando de entendimiento firmado entre la KNBS y el Foro de los ODS de Kenia, y el liderazgo de la sociedad civil en materia de datos sobre discapacidad a través de organizaciones como United Disabled Persons of Kenya (UDPK). La iniciativa MIDN se alineó con los compromisos nacionales de Kenia con el seguimiento de los ODS y la agenda «No dejar a nadie atrás», en particular para las personas con discapacidad, las mujeres, los refugiados y otras comunidades marginadas.

Lea más sobre cómo Colombia, Ghana y Kenia están impulsando prácticas inclusivas en materia de datos a través de la colaboración Sur-Sur.

¿Por qué el aprendizaje Sur-Sur sobre datos inclusivos?

La agenda «No dejar a nadie atrás»

La Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible se compromete a «no dejar a nadie atrás» (LNOB), garantizando que los avances en materia de desarrollo beneficien a todas las personas. Para lograrlo, necesitamos sistemas de datos que reflejen con precisión la realidad de los grupos marginados y vulnerables, como las mujeres y las niñas, las personas con discapacidad, las comunidades indígenas, los refugiados y los migrantes, las personas LGBTIQ+ y las personas que viven en la pobreza o en zonas remotas. 

Sin embargo, los sistemas estadísticos tradicionales no siempre cuentan con el nivel de detalle, la desagregación y la participación comunitaria necesarios para representar a estos grupos en los datos, lo que puede dar lugar a políticas que no satisfacen las necesidades de todos y a un aumento de las desigualdades. A través de MIDN, las oficinas nacionales de estadística, las organizaciones de la sociedad civil y las comunidades están colaborando para incorporar datos generados por los ciudadanos y enfoques interseccionales en las estadísticas oficiales y la formulación de políticas.

Lagunas en los datos y comunidades marginadas

Aunque la recopilación de datos ha mejorado en todo el mundo, siguen existiendo importantes lagunas de datos en torno a las experiencias de los grupos marginados del Sur Global. En los tres países del MIDN, las evaluaciones generales revelaron que existían problemas comunes debido a la insuficiencia de: la desagregación de los diferentes marcadores de identidad (género, origen étnico, discapacidad, edad, ubicación); la granularidad territorial de las desigualdades locales; la participación de las comunidades en la decisión sobre cómo se recopilan sus datos; la coordinación entre las oficinas nacionales de estadística y las organizaciones de la sociedad civil que recopilan datos comunitarios; y los recursos tanto para las instituciones gubernamentales como para las organizaciones de base a fin de producir, validar y utilizar datos inclusivos de manera efectiva. Estas lagunas pueden dar lugar a políticas que no incluyan ni tengan en cuenta a los grupos vulnerables en los planes de desarrollo.

La discriminación contra las comunidades LGBTIQ+ y afrodescendientes en Colombia; la mutilación genital femenina en Ghana; y los datos sobre discapacidad en Kenia son ejemplos de aspectos que las encuestas tradicionales tienen dificultades para medir, pero que los proyectos impulsados por las comunidades pueden ayudar a poner de relieve, lo que da lugar a políticas y prácticas más eficaces y específicas.