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Donne e Scienza: perché raccogliere i dati è il primo passo per i Gender Equality Plan

Ilaria Di tullio
Gender Equality Plan

Da anni ormai la Commissione Europea promuove i Gender Equality Plan (GEPs) perché uomini e donne abbiano pari opportunità anche nella ricerca scientifica. In questo articolo Ilaria Di Tullio ci mostra come la raccolta e l’analisi di dati statistici sia necessaria ai fini della buona riuscita dei GEPs e ci illustra i benefici del progetto GENERA H2020, con i dati forniti dall’ufficio statistico centrale del CNR.

Contro la discriminazione nella ricerca scientifica: i Gender Equality Plan

Come disposto dalla Commissione Europea nel “Communication for a reinforced European research area”, i Paesi dell’Unione Europea sono esortati a creare delle politiche che incoraggino l’uguaglianza di genere e invitati a sviluppare delle strategie di gender-mainstreaming e/o dei Gender Equality Plan (GEPs) .

I piani di uguaglianza di genere (GEP) sono definiti come un insieme coerente di disposizioni e azioni volte ad assicurare l’uguaglianza di genere (“a consistent set of provisions and actions aiming at ensuring Gender Equality”). Un Gender Equality Plan è uno strumento che mira a identificare le pratiche che possono produrre discriminazione di genere, a riconoscere strategie innovative per superarle e a monitorare i progressi attraverso lo sviluppo di indicatori di genere.

Grazie al progetto europeo H2020 – GENERA, in un consorzio di circa 20 istituzioni, è stato possibile testare l’importanza della raccolta dei dati e della costruzione di indicatori di genere per analizzare la bassa presenza femminile nella disciplina della fisica. Infatti, anche se le donne costituiscono il 47% delle dottorande in Europa (Eu, 2112), solo 1/3 di esse sceglie di specializzarsi nelle discipline dure. Questa segregazione orizzontale è il risultato di retaggi culturali che inquadrano la donna come più affine al pensiero astratto e quindi più propensa a svolgere lavori di cura e l’uomo più vicino al pensiero razionale, quindi più performante nelle discipline dure (Blickenstaff, 2005).

Partendo da questa osservazione il progetto GENERA ha promosso tra gli enti partner del consorzio un’analisi di dati statistici. Così anche il Consiglio Nazionale delle Ricerche, dove lavorano i 2/3 dei ricercatori italiani (ANVUR, 2016), ha voluto misurare il grado di disuguaglianza di genere nelle sue strutture.

Le evidenze al CNR

Le analisi all’interno del CNR sono state condotte su fonti di dati secondari resi disponibili dall’ufficio statistico dell’ente stesso¹ ed hanno prodotto dei risultati interessanti che sono stati poi resi pubblici in occasione del secondo Italian Gender in Physics Day tenutosi a Frascati lo scorso maggio (www.genera-project.com).

Come è possibile notare nella figura sottostante (fig. 1), nelle discipline di ingegneria, ICT, fisica e tecnologia della materia vi è una forte prevalenza di ricercatori maschi. Di contro si registra un’evidente parità sia nelle scienze chimiche, sia nelle scienze umane e sociali, e una marcata prevalenza femminile per le scienze afferenti alla biologia.

E’ possibile che dietro questa scarsa partecipazione delle donne nelle scienze cosiddette dure vi siano ancora pregiudizi e discriminazioni di genere e dunque sarebbe di grande interesse un’analisi approfondita – anche di tipo qualitativo – sulle cause profonde di queste disparità, al fine di individuare pratiche e azioni mirate al superamento delle disuguaglianze.

Nella figura sottostante (Fig.2) sono riportati i dati sulla distribuzione del personale di ricerca che ricopre cariche istituzionali. Come si può notare le cariche apicali sono tutte a dominanza maschile, infatti anche laddove nel primo livello di accesso alla carriera, le donne sono in proporzione pari agli uomini, è nel progredire degli incarichi di responsabilità che la loro presenza si contrae vertiginosamente sino a scomparire del tutto tra i direttori di dipartimento e nella carica di direttore dell’ente che, dalla fondazione del CNR non ha mai avuto una presidentessa donna.

No data no problem, no policy

Queste prime analisi sono certamente utili, ma la scarsa qualità dei dati disponibili e le diversa organizzazione dei data set nelle diverse strutture del CNR rende ulteriori ricerche difficoltose. Le analisi, inoltre, andrebbero estese anche al personale di ricerca precario per il quale le informazioni non sono disponibili.

Per questo si ritiene importante che vengano messe in atto azioni mirate che permettano analisi statistiche più dettagliate e approfondite. Sarebbe utile, ad esempio, accrescere la disponibilità dei dati su tutto il personale e utilizzare una procedura codificata unica per la richiesta di accesso ai dati. Sarebbe inoltre auspicabile la presenza di un ufficio responsabile delle questioni di genere, attivamente coinvolto anche nel predisporre opportune analisi statistiche.

La realizzazione dei Piani di Uguaglianza di Genere rappresenta, quindi, un passo importante e decisivo per scardinare ogni possibile struttura “nascosta” di discriminazione di genere nel settore della ricerca, spesso considerato “oggettivo e meritocratico” di per sé, solo perché tale è considerata la scienza. Il basso numero di donne in posizioni di management e decisionali rappresenta, invece, un deficit democratico che innesca un “effetto discriminatorio a valanga” capace di ledere l’intero impianto scientifico dell’Istituto.

Nonostante, infatti, si siano registrati miglioramenti nel corso degli ultimi anni, un’inadeguata rappresentanza femminile è considerata uno spreco di talenti. I progressi per scardinare questi meccanismi sono molto lenti, ma proprio per questo è necessario iniziare al più presto un attento monitoraggio per sperare di colmare il gap di genere nei prossimi decenni.

References

Bandura, A. (1977) Self-efficacy: toward a unifying theory pf behavioural change. Psychological review, 84 (2), 191-215.

Baumeister, R. F., & Steinhilber, A. (1984). Paradoxical effects of supportive audiences on performance under pressure: The home field disadvantage in sports championships. Journal of Personality and Social Psychology, 47(1), 85-93.

Blickenstaff J.C. (2005) Women and science careers: leaky pipeline or gender filter? Gender and Education

European Commission (2015), She Figures

European Commission (2012), Structural change in research institutions: enhancing excellence, gender equality and efficiency in research and innovation

European Commission (2011), Towards a European framework for research careers

OECD (2015) The ABC of Gender Equality in Education: Aptitude, Behaviour, Confidence. Paris: OECD Publishing.

 Note

¹ I dati si riferiscono al personale di ricerca a tempo determinato e indeterminato del CNR. Mancano, invece, i dati sui precari.

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