La atención a los métodos de recopilación de datos sobre el comportamiento de los usuarios de transporte y su potencial para detectar la interseccionalidad y las minorías sociales son algunos de los temas de la próxima Reunión Anual Virtual del Comité Permanente de Mujeres y Género en el Transporte (AME20) del TRB.
cambiaMO | changing MObility estará presente en la reunión con nuestra co-directora Floridea Di Ciommo presentando el artículo: “Intersectionality as a Goal in Data Collection for Mobility Needs of Social Minorities ” – Di Ciommo, F., A. Kirstein y G. Rondinella.
La presentación se incluirá en el siguiente programa:
AGENDA DE LA REUNIÓN ANUAL VIRTUAL AME20
- Bienvenida/Presentaciones
- Conferencia «Enfoque de Género en el Transporte» (WIiT) 2024 – actualización
- Problemas críticos en el transporte: oportunidad de contribuir
- TRBAM: discusión facilitada sobre los impactos de una conferencia no híbrida
- Plan Estratégico Trienal – discusión
- Presentación y discusión sobre una investigación destacada: la interseccionalidad como objetivo en la recopilación de datos para las necesidades de movilidad de las minorías sociales (Floridea Di Ciommo). Descarga la presentación aquí
- Actualizaciones del Comité / Convocatoria de Voluntarios.
Cuándo: viernes 28 de enero de 2022, de 17:00 a 19:00 CET (8:00 a.m. a 10:00 a.m., hora del Pacífico)
Dónde: en línea registrándose previamente en este enlace
Idioma de la reunión: inglés
REFERENCIA
Di Ciommo, F., Kilstein, A., & Rondinella, G. (2022). Intersectionality as a Goal in Data Collection for Mobility Needs of Social Minorities. Paper TRBAM-22-02662 at the 101st TRB Annual Meeting. January 9-13, 2022. Washington, DC.
RESUMEN
Este artículo centra la atención en los métodos de recopilación de datos sobre el comportamiento de los usuarios de transporte y su potencial para detectar la interseccionalidad y las minorías sociales. Cuando se trabaja con un enfoque cuantitativo, el muestreo tiende a lograr significación estadística al crear una selección de muestra que sea representativa de las características elegidas de la población (tales como género, edad, educación, empleo, identidad étnica, etc.). La interseccionalidad implica que múltiples características que están determinando las decisiones de movilidad (como ser una mujer cuidadora, una persona mayor con discapacidad, etc.) pueden estar presentes simultáneamente en cada individuo. La interseccionalidad crea diferentes necesidades en la movilidad, así como diferentes percepciones y comportamientos. Yendo más allá, ciertos rasgos de grupos desfavorecidos específicos de la sociedad aparecen, en términos numéricos, como un fenómeno marginal, especialmente cuando se cruzan. La muestra representativa, la que responde a una curva normal de población, no está captando adecuadamente estos rasgos interseccionales, y así subestima ciertos temas que son de relevancia para la población afectada y que configuran el nivel de inclusión de una comunidad y el principio universal para los servicios públicos. Por ejemplo, los desplazamientos relacionados con el cuidado de una persona mayor con discapacidad pueden no estar identificados en una muestra o carecer de «base de lectura», lo que implica que las características de este desplazamiento estarán fuera del radar. Este artículo presenta un proyecto de investigación, INDIMO, como ejemplo de cómo la interseccionalidad se desarrolló, representando un escenario complejo donde los individuos están asociados con múltiples características y una interpretación de la intersección proporciona los elementos clave para construir el principio de universalidad en los servicios digitales de movilidad y logística.
Palabras clave: representatividad de los datos, interseccionalidad, datos contextuales, relevancia, necesidades de las minorías sociales, inclusión, equidad
