FES | Federación Española de Sociología

¿Quién dejó a las mujeres en la sombra? La "invisibilidad" en las estadísticas de salud como metáfora tecnológica

GT 12 Sociología del Género

Autor/a
Teresa Samper (Universidad de Valencia)

Cuestionarnos dónde están las mujeres en los datos sobre salud y enfermedad tiene potencia analítica. Hace cerca de 30 años en los inicios del SIDA, la epidemia fue definida como cosa de hombres: hombres que tiene sexo con hombres y usuarios de drogas por vía inyectada. A la mujer se le vio todo su potencial de transmisor: ejerciendo la prostitución y en la relación madre-hijo. Las relaciones heterosexuales quedaron como vías secundarias de transmisión en la epidemia del sida. Hoy, sabemos que más de las cuatro quintas partes de todas las mujeres infectadas contraen el virus a través de un compañero sexual: en la mayoría de los casos, uno solo, su marido. En las grandes epidemias del siglo XX en Occidente (enfermedades coronarias, sida, tabaquismo, y accidentabilidad) la imagen es siempre la misma, las mujeres no están en las estadísticas y, con el paso del tiempo, aparecen; no puede ser solo un efecto de la Ley de Prevención Inversa.

Para estos estudios, la epidemiología adopta tratar el género como una variable equivalente al sexo y de este modo no violenta los métodos cuantitativos y positivistas que asume de su entorno científico, la biomedicina. Nuestra lectura es que detrás del fenómeno de “la invisibilidad de las mujeres” en las estadísticas sanitarias hay una asunción metafórica de tecnificación del conocimiento. La alegoría es que las estadísticas son una luz que deja muchas cosas en la sombra, por eso las mujeres son invisibles, porque se han quedado en esa parte donde no llega la luz. Pero la estadística no nos da conocimiento teórico –la definición de “luz”– sino tecnológico –la lámpara que nos ilumina. Si hemos asumido esta metáfora como clarificadora de nuestra visión, como aproximación epistémica a la realidad, el problema está resuelto. Se trata de mejorar la lámpara ―el artefacto: mejores instrumentos de recogida de información, más variables en los análisis multifactoriales…― para que cada vez ilumine más espacio. Lo que estaba en la sombra, lo iluminamos y visibilizamos.

Sin embargo, lograr la visibilidad de las mujeres en estos datos sobre salud y enfermedad, no es sólo un argumento estadístico sino que es una cuestión epistemológica: ¿Estaban las mujeres pero no las veíamos?, o ¿donde estaban, y por culpa de las propias deficiencias del aparataje estadístico, no las podíamos ver? En definitiva, ¿porqué son las mujeres las que se quedan fuera del enfoque cuantitativista y objetivista de la biomedicina?  Mejor aún, ¿por qué ellas han estado en la zona no visible del conocimiento científico? En las propuestas de las epistemólogas feministas Haraway y Harding (“conocimiento situado” y “ciencia desde abajo”) podemos hallar la respuesta para saber donde  están las mujeres (en la visión objetiva pero no neutra y “en sus casas”) y no quedarnos solo con el ejercicio de “visibilizarlas”. Sin bien, estaríamos de acuerdo en que una vez mostrada su hipócrita objetividad, el trabajo estadístico puede cumplir una gran función liberadora al desenmascarar condiciones diferenciales entre los individuos como el gráfico tijera.

Palabras clave: Epistemologia, Feminsmo, Metáforas, Estadísticas, Ciencia