Interseccionalidad: aspectos conceptuales y recomendaciones para las políticas públicas

Interseccionalidad: Aspectos conceptuales y recomendaciones para las políticas públicas. 26 dirigidas hacia una atención diferenciada de las mujeres y disminución de barreras para el acceso al cuidado. Al mismo tiempo que se invisibilizan las necesidades de hombres u otras identidades sexogenéricas. Este estudio concluye que, en la elaboración de políticas de cuidado a personas consumidoras de drogas debe primar enfrentar las desigualdades de forma no compartimentada o jerarquizada, sino a partir de comprender, en un contexto específico, como se articulan las desigualdades. También se han empleado análisis cuantitativos de variables asociadas a discriminación por diversos motivos en contexto escolar, considerando dos niveles, individual y escolar. Para probar la hipótesis de la interseccionalidad se realizaron tres modelos de análisis de regresión lineal multinivel, que incluyeron interacciones entre las variables de cada nivel, y cómo impactan en una consecuencia de la discriminación que fue la cibervictimización (o ciberacoso). Los factores individuales incluyeron género, nivel socioeconómico, edad mayor al esperado por nivel, nivel (o grado escolar), etnia, discriminación por orientación sexual y clima escolar. A nivel escolar se consideraron promediando los factores individuales informados, el tamaño y el tipo de escuela. El modelouno analizó los efectos de las variables a nivel individual, todas las variables analizadas fueron estadísticamente significativas: ser mayor de edad respecto al grupo, pertenecer a un grupo étnico y sufrir discriminación por orientación sexual predijo una mayor frecuencia de ciberacoso. Sermujer, mayor nivel socioeconómico y mejor clima escolar predice niveles más bajos de ciberacoso. El modelo dos incluyó las variables del nivel escolar, las variables a nivel individual mantuvieron su significación también en el nivel escolar. Fue significativa la proporción de estudiantes discriminados por su orientación sexual, y mayor porcentaje de estudiantes que declaran sentirse discriminados predice mayores niveles de cibervictimización. Finalmente, el modelo tres incluyó los factores de interacción entre las variables a nivel individual, produjo que algunas variables individuales perdieran significancia. Las interacciones que resultaron significativas (p < 0,05) fueron género y edad (b = 0,10, p < 0,01), discriminación por género y orientación sexual (b = −0,34, p < 0,01), género y origen étnico (b = −0,06, p < 0,05), discriminación por edad y orientación sexual (b = 0,43, p < 0,001), discriminación por nivel socioeconómico y orientación sexual (b = −0,06, p < 0,001), etnia y nivel socioeconómico (b = −0,02, p < 0,05), y grupo étnico y nivel de grado escolar (b = 0.38, p < 0.01). Estos resultados indican que ser mujer y mayor de edad respecto al grupo podría predecir una mayor cibervictimización, así como ser mujer y pertenecer a un grupo étnico. Las variables intersectadas con la discriminación basada en la orientación sexual que predijeron una mayor cibervictimización fueron el sexo masculino, la sobreedad y el bajo nivel socioeconómico (Jensen et. al., 2022). Estos ejemplos dan cuenta de los elementos señalados previamente como claves para el análisis interseccional. Por un lado, la importancia del contexto para identificar los ejes de desigualdad que están actuando con mayor o menor preponderancia, y el carácter relacional de las posiciones que conducen a diferentes desigualdades. Esta complejidad en las experiencias de violencia, discriminación y desigualdad son un desafío para las políticas públicas.