Alejandro Reyes

Alejandro Reyes

Data Scientist @ Novartis

Sesgo De Género En El Sni De Conacyt

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Sesgos de género en el SNI de CONACYT

El Sistema Nacional de Investigadores (SNI), es un programa del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología de México (CONACYT) que tiene como objetivo reconocer el trabajo de las personas que se dedican a la ciencia en México. Como investigadores, nosotros aplicamos y podemos recibir distinciones que simbolizan la calidad y prestigio de nuestras contribuciones científicas. Las distinciones que podemos recibir son:

  • Candidato a Investigador Nacional
  • Investigador Nacional con tres niveles
  • Investigador Emérito

Hace unos meses, escribí un blog post acerca de un análisis de la brecha salarial de género en puestos académicos de la UNAM en el 2019. Dudo que la Dra. Álvarez-Buylla, directora del CONACYT, haya leído mi blog post. Sin embargo, la Dra. Álvarez-Buylla escribió el día siguiente en twitter:

Me llamó mucho la atención ese comentario al momento y me motivó a haver el análisis de este blog post. Me di a la tarea de explorar la gravedad de la situación a la que se refería la directora del CONACYT en su twit. Específicamente, me hice la pregunta: ¿Cómo se reflejan los sesgos de género en las distinciones del SNI?

Datos

En esta ocasión fue fácil conseguir los datos. En el portal de datos abiertos del Gobierno de México, encontré una lista con los nombres de los investigadores y sus distinciones del SNI vigentes al año 2018. El código a continuación baja los datos del portal y usando el nombre de los investigadores, le asigna género a cada investigador con ayuda de un paquete de R llamado gender.

fileName <- "Investigadores-SNI-Vigentes-2018.csv"
if(!file.exists( fileName )){
  download.file(
    "https://www.conacyt.gob.mx/datosabiertos/Investigadores-SNI-Vigentes-2018.csv", 
             destfile=fileName )
}

dat <- read.csv( fileName, header=TRUE, fileEncoding="latin1" )
dat$primerNombre <- sapply( strsplit( as.character(dat$Nombre), " " ), "[[", 1 )

genderDf <- unique( gender( dat$primerNombre, 2012 ) )[,c("name", "gender")]
genderDf <- genderDf %>%
  dplyr::rename( primerNombre=name )

dat <- dplyr::left_join( dat, genderDf )

Análisis

El gráfico a continuación presenta para cada distinción del SNI (eje \(x\)), el porcentage de individuos con esa distinción que son mujeres (eje \(y\)). El gráfico presenta los datos para cada área académica del SNI.

dat$area <- gsub( "Área ", "", dat$`Área.del.Conocimiento`)
dat$area <- gsub("CIENCIAS |DE LA", "", dat$area)
dat$area <- gsub(" Y ", "/", dat$area)
dat$area <- gsub("/ ", "/", dat$area)
dat$area <- gsub("AGROPECUARIAS", "AGRO", dat$area)

dat <- dat %>%
  dplyr::select( gender, area, Nivel  ) %>%
  na.omit() %>% 
  dplyr::group_by( area, Nivel ) %>%
  dplyr::summarise( males=sum( gender == "male" ), 
                    females=sum( gender == "female"),
                    total=dplyr::n() ) %>%
  dplyr::mutate( percent_females=100*females/total )

dat$Nivel <- relevel( dat$Nivel, "C" )

dat %>%
  ggplot( aes( Nivel, percent_females, col=area, group=area ) ) +
  geom_point() +
  geom_line() +
  theme(legend.pos="bottom", legend.text=element_text(size=9)) +
  ylim(0, 100) +
  geom_hline(yintercept=50, col="#000000", linetype="dashed") +
  labs(y="Porcentage de mujeres", x="Nivel de SNI", col="", title="CONACYT SNI 2018") +
  guides(col=guide_legend(ncol=2))

El gráfico demuestra el gran reto al que se enfrenta la “transformación virtuosa” de CONACYT. En general, entre más alta la distinción del SNI menos mujeres hay. Hay áreas en las que el sesgo es aún mayor, de las cuales describo tres áreas con patrones interesantes:

  • En el área de físico-matemática y ciencias de la tierra, el porcentage de mujeres es muy bajo en todos los niveles del SNI. Hay un total de 538 investigadores con SNI 3, de las cuales solo el 11% son mujeres.
  • En el área de ingenierías, el sesgo es aún mayor: de los 139 investigadores con SNI 3, solo el 6% son mujeres.
  • En el área de biotecnología y ciencias de la tierra, el 50 de los candidatos a doctor son mujeres, sin embargo este porcentage cae rápidamente conforme la distinción es mas prestigiosa: solo el 16% de los investigadores con SNI 3 son mujeres.

CONACYT mandó un e-mail hace unos días diciendo que las convocatorias para ingreso y permanencia al SNI se abrirán en Febrero del 2020. Ojalá que la comisión dictaminadora tenga una estrategia para reducir los sesgos de género del SNI.

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