If you've been watching this series, you'll know I care about data. But data has its limitations, especially when it comes to language. Basically, if you get your categories wrong, you can wind up with some pretty misleading statistics, and the US Census is a prime example.
Se têm estado a ver esta série, sabem que eu gosto de dados. Mas os dados têm limitações, sobretudo no que se trata de linguagem. Se não tivermos as categorias certas, podemos acabar com estatísticas bastante incorretas. O censo dos EUA é um excelente exemplo.
[Am I Normal? with Mona Chalabi]
[Serei normal? com Mona Chalabi]
Taken every 10 years, this survey aims to collect demographic data from each and every resident of the US and its territories. Those responses help the government to determine everything, from the allocation of seats in Congress and the Electoral College, to the allocation of hundreds of billions of dollars in federal funds. And those funds pay for things like new hospitals, road improvements and school lunch programs. And crucially, the statisticians that work there are nonpartisan. They sit at the same desks, applying the same formulas, no matter who is in charge at the White House.
Realizado de 10 em 10 anos, o censo visa recolher dados demográficos de cada um dos residentes dos EUA e dos seus territórios. Estas respostas ajudam o governo a determinar tudo, desde a atribuição de assentos no Congresso e no Colégio Eleitoral, até à atribuição de milhares de milhões de dólares em fundos federais. Esses fundos financiam coisas como novos hospitais, melhorias rodoviárias e refeições escolares. Crucialmente, os estatísticos que lá trabalham são apartidários. Sentam-se nas mesmas mesas, aplicam as mesmas fórmulas, sem importar quem esteja na Casa Branca.
So undoubtedly, the US Census Bureau does important work, but it does have some blind spots. For example, there has been a decades-long effort to add the category Middle Eastern or Northern African or MENA to the census. Currently, the census defines people from these regions, and that includes me, as white. Yeah, that's incorrect. In 2015, the census did test a version of this survey that included MENA. It found that when given the MENA option, the number of people from that region who identified as white dropped from 86 percent to 20 percent. See, when you reconsider language, the numbers can change dramatically. Unfortunately, though, the census still didn't make the change, saying that further tests were necessary to determine if MENA should appear under ethnicity instead of race. That means that those who have rallied for its inclusion will have to wait another decade to see if our community can be recognized.
Sem dúvida, o censo dos EUA desempenha um papel importante, mas também tem alguns pontos fracos. Por exemplo, há um esforço de décadas para incluir no censo a categoria MENA: Médio Oriente ou África do Norte. Atualmente, o censo define as pessoas destas regiões, eu inclusive, como brancas. Pois, não está certo. Em 2015, o censo testou uma versão deste estudo que incluía MENA. Concluiu que, quando dada a opção MENA, o número de pessoas dessa região que se identificavam como brancas caía de 86% para 20%. Quando reconsideramos a linguagem, os números podem mudar drasticamente. Infelizmente, o censo ainda não fez a alteração, alegando a necessidade de mais testes para determinar se MENA deveria aparecer como etnia em vez de raça. Aqueles que se manifestaram pela inclusão desta opção terão de esperar mais uma década,
This isn't the first time that language has restricted
para ver se a sua comunidade pode ser reconhecida.
how people are represented in the census. The very first one, way back in 1790, only had three broad categories, and I quote: "slaves, free white men and women, and all other free persons." It would be another 30 years before distinct categories for free Blacks and another 40 years before American Indians would appear on the census.
Esta não é a primeira vez que a linguagem restringe como as pessoas são representadas no censo. O primeiro censo, em 1790, tinha apenas três categorias: “escravos, mulheres e homens brancos livres e outras pessoas livres”. Passariam 30 anos para que a categoria distinta de negros livres e 40 anos para que a categoria de índios americanos aparecessem no censo.
Since then, more and more categories have been added, but progress has been slow. It wasn't until 2000 that people could choose more than one race to describe themselves, and for the very first time in 2020, people who selected Black or white could go a bit more granular and provide more detail about their origins, like naming France or Somalia or spotlighting their Indigenous identity.
Desde então, mais categorias têm sido acrescentadas, mas o progresso tem sido lento. Antes do ano 2000, as pessoas não podiam escolher mais de uma raça para se descreverem, e, pela primeira vez em 2020, as que selecionaram negro ou branco puderam dar mais detalhes e fornecer pormenores sobre as suas origens, como mencionar a França ou a Somália ou destacar a sua identidade indígena.
Right now, you might be thinking: Why does the wording on a survey even matter? Race and ethnicity are social constructs anyway. But that doesn't change the lived experience of those who aren't truly reflected in these forms. Questionnaires need to ask the right questions if they want to capture what's really happening in the world. A Northern African non-binary person might be misgendered or considered white by the census, but face disproportional discrimination, health disparities or language barriers that are unique to their community. It's no wonder, then, that it's often marginalized and vulnerable communities ones whose identities are missing from these forms that lack access to governmental resources and protections.
Neste momento, devem estar a pensar: Qual é a importância da linguagem usada num estudo? Raça e etnia são construções sociais. Mas isso não altera a experiência de vida de quem não é fielmente retratado nestes formulários. Os questionários precisam de fazer as perguntas certas se quiserem captar o que está mesmo a acontecer no mundo. Um norte-africano não binário pode ser atribuído o género errado ou considerado branco pelo censo, mas enfrentar discriminação desproporcional, disparidades de saúde ou barreiras da língua que são únicas à sua comunidade. Não admira, portanto, que sejam as comunidades marginalizadas e vulneráveis, cujas identidades não estão nestes questionários, que não têm acesso a recursos e proteções governamentais.
Now, there are some understandable historical reasons why people might not want to engage in this kind of data gathering. But without the data, it’s just easier to deny the inequality is real. If we want a more equitable society, we have to measure our reality, and the best way to start is by using language that recognizes our differences.
Por razões históricas compreensíveis, as pessoas podem não se querer envolver nesta recolha de dados. Mas, sem os dados, torna-se mais fácil negar que a desigualdade é real. Se queremos uma sociedade mais equitativa, temos de medir a nossa realidade, e a melhor maneira de começar é ao utilizar uma linguagem que reconhece as nossas diferenças.