Racismo estrutural como um DAG

O perfil no twitter do Brasil em Dados (grupo do qual faço parte) publicou um gráfico com a desigualdade na taxa de desemprego entre negros e brancos.

Um comentário sugeriu que a comparação não era válida, pois há outras diferenças entre brancos e negros que explicam esse gap, como por exemplo, escolaridade. De fato, como o próprio Brasil em Dados mostrou em postagem mais antiga, há diferenças no acesso à escola entre negros e brancos, por exemplo — ainda que venha caindo ao longo do tempo:

Mas isso significa que a comparação não é válida?

Para entender o que cada comparação mede, precisamos trazer aqui duas abordagens que normalmente não se conversam, a de racismo estrutural e causalidade com Directed Acyclic Graphs (DAG).

Racismo Estrutural

O Aspen Institute forneceu uma definição de racismo estrutural que é:

A system in which public policies, institutional practices, cultural representations, and other norms work in various, often reinforcing ways to perpetuate racial group inequity. It identifies dimensions of our history and culture that have allowed privileges associated with “whiteness” and disadvantages associated with “color” to endure and adapt over time. Structural racism is not something that a few people or institutions choose to practice. Instead it has been a feature of the social, economic and political systems in which we all exist.

Em resumo, o racismo estrutural é uma norma existente na sociedade de maneira generalizada que enquadra quem se desvia dela, no caso, favorecendo brancos e prejudicando negros.

DAGs

DAGs são uma forma simples de modelar relações causais entre variáveis. A vantagem, além de ser intuitivo, é que foi desenvolvido um cálculo de causalidade – do mesmo modo que existe cálculo proposicional na lógica, cálculo diferencial e integral na matemática – que permite computar se é possível (ou não) estimar o efeito causal de uma variável sobre outra, bem como derivar outras proposições testáveis sobre as relações estabelecidas.

Eu desenhei um modelo de como o racismo pode causar o diferencial de riqueza entre brancos e negros. O modelo é o da imagem abaixo:

DAG racismo v2

O que a imagem mostra é o seguinte. Cada bola é uma variável, e cada flecha mostra a direção da causalidade. Ausência de flecha implica que não há causalidade entre aquelas variáveis. ,

Nós estamos interessados em estimar o efeito causal da discriminação racial de jovens (variável amarela) sobre a diferença de riqueza (wealth gap, com “I” na bola). A parte de baixo do gráfico tem as relações causais dos jovens, e a parte de cima dos pais e como isso impacta nos filhos (os jovens). Comecándo pela parte de cima do gráfico, sabemos que a discriminação racial faz mulheres negras terem um pré-natal pior que mulheres brancas. Logo, uma flecha dessa variávei para qualidade da gestação. A gestação afeta como será a primeira infância, que por sua vez é influenciada pela renda, escolaridade e riqueza dos pais. A primeira infância influencia o QI das crianças e suas habilidades não cognitivas. Estas, por sua vez, influenciam a escolaridade, que conjuntamente com QI e habilidades não-cognitivas vão influenciar empregabilidade, salário e acumulação de riqueza. Além disso, riqueza dos pais também influencia riqueza dos filhos, já que existe herança, além de outras ajudas que os mais ricos conseguem dar aos filhos.

Chegando na parte de baixo do DAG, vemos que a discriminação racial sobre os filhos afeta já a primeira infância (por exemplo, reduzindo auto-estima), que afeta as demais variáveis (como por exemplo habilidades não-cognitivas de controlar impulsos e não ser violento). Além disso, a discriminação ocorre durante toda a vida, na escola (afetando escolaridade), na hora de conseguir um emprego ou não ser demitido, de receber promoção ou aumento de salário e para conseguir empréstimo para comprar casa, tendo efeito em todas as variáveis e contribuindo para o wealth gap. No modelo acima, nem coloquei esse efeito direto sobre riqueza ou desemprego, porque já tinha flecha demais. Mas não ia mudar qualitativamente o resultado.

Nesse modelo, uma regressão do diferencial de riqueza (wealth gap) sobre discriminação racial tem o efeito causal identificado, sem controlar por nenhum variável. Nesse caso, mede-se o efeito total (isto é, o efeito direto + o efeito indireto, via variáveis mediadores). Se eu “controlar” pela educação, por exemplo, o efeito total não é mais identificável. Para eu estimar o efeito direto (que no modelo acima é zero, pois não há flecha da discriminação racial para wealth gap), tenho que controlar para desemprego, habilidades não-cognitivas, riqueza dos pais, educação e renda.

Quando, portanto, as pessoas dizem que é preciso controlar para educação, QI etc., de forma a medir o efeito do racismo, elas na verdade estão tornando impossível medir o efeito total do racismo sobre a diferença de riqueza, e tornando possível medir apenas o efeito direto.

Obviamente, isto vale para a questão de gênero (as melhores estimativas do efeito direto do machismo sobre diferencial de salário nos EUA, por exemplo, é de 7%. Mas o efeito total é muito maior, pelas razões acima). Então, quando se fala de racismo estrutural, as pessoas têm em mente um modelo como o DAG acima. Na verdade, elas têm em mente um DAG mais complexo ainda, com mais variáveis. Por exemplo, temos a questão do racismo no sistema de justiça, na chance de uma mulher negra casar, na falta de exemplos de liderança nos espaços em que convivem, etc. Então o DAG é bem mais complexo que isso. Cada uma dessas variáveis isoladamente pode ter um efeito causal pequeno, mas é o conjunto delas que torna um efeito total grande, e que torna completamente diferente o racismo de um bullying, e também porque dizemos que não há racismo reverso. O racismo não é apenas o ato direto, mas o ato direto reforçando toda uma cadeia de causalidade gigantesca indo na mesma direção.

Assim, lá onde se aparente sofisticação ao demandar que a comparação seja feita controlando para diversas variáveis, de modo a identificar corretamente o tamanho do racismo, temos na verdade é falta de sofisticação. A comparação simples, que parece menos sofisticada, é na verdade mais sofisticada, pois está captando o efeito total do racismo, e não o efeito localizado. E, como se pode perceber e é o que diz quase todo o movimento negro quando fala de racismo estrutural, é o efeito total que é grande. É por isso, por exemplo, que cotas raciais também são importantes e porque quando se fala de brancos pobres se está ignorando o racismo estrutural.

DAGs

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Sobre Manoel Galdino

Corinthiano, Bayesiano e Doutor em ciência Política pela USP.
Esse post foi publicado em Política e Economia. Bookmark o link permanente.

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