Au cours de la première année de la pandémie, les Noirs représentaient une part disproportionnée 15% des décès dus au COVID-19 aux Etats-Unis. Ce nombre est sombre, mais il est aussi probablement incomplet : il ne comprend que les décès où un fonctionnaire a pris le temps de consigner la race et l’origine ethnique du défunt. Dans de nombreux cas, ces informations n’ont pas été enregistrées, ce qui signifie que l’impact inégal de la pandémie ne sera peut-être jamais connu.
Avec peu de règles nationales sur le signalement de la race et de l’origine ethnique, de telles lacunes dans nos connaissances ne sont pas inhabituelles. Non seulement ils entravent ce que nous savons des disparités de l’ère pandémique, mais ils entravent également notre compréhension de la manière dont les politiques en matière de logement, d’éducation et d’emploi affectent différentes communautés et personnes de différentes manières. Maintenant, un nouveau rapport du BU Center for Antiracist Research vise à mettre en évidence les lacunes des données sur la race et l’ethnicité du pays et à proposer des solutions pour les corriger.
Vers une élaboration de politiques antiracistes fondées sur des données probantes : problèmes et propositions pour une meilleure collecte et communication de données raciales détaille les propres expériences du centre en matière de collecte de données démographiques et donne une feuille de route – pour le gouvernement fédéral et les autorités étatiques et locales – pour obtenir des informations plus solides.
« Non seulement la pandémie de COVID-19 a révélé que le racisme est une crise de santé publique, mais la pandémie a également révélé les lacunes dans les rapports par race et origine ethnique aux niveaux du comté, de l’État et fédéral », déclare Ibram X. Kendi, le directeur fondateur du centre et professeur Andrew W. Mellon de la BU en sciences humaines. « Nous devons normaliser la collecte de données raciales à travers les États-Unis, comme le montre ce rapport révolutionnaire. Cette normalisation est essentielle pour voir et éliminer les disparités raciales. »
Une norme nationale pour les données démographiques raciales et ethniques
Ce que nous savons de la répartition raciale des décès dus à la pandémie – y compris ce chiffre de 15 % – ne provient pas d’une base de données fédérale ni n’a été calculé par un algorithme. C’est le résultat d’un effort minutieux de collecte manuelle de données par une équipe de chercheurs, de journalistes et de bénévoles du Traqueur de données raciales COVID—un projet conjoint du Center for Antiracist Research and L’Atlantique. Le tracker a fonctionné d’avril 2020 à mars 2021 et a tenté de mesurer l’impact de la pandémie par race et origine ethnique. En l’absence d’une base de données officielle, il est devenu une ressource incontournable pour les fonctionnaires et les journalistes.
Mais lorsque l’équipe du traqueur a commencé à s’approvisionner en données COVID-19 auprès des responsables de l’État et des autorités locales de santé publique, ils ont continué à rencontrer les mêmes problèmes majeurs en matière de race et d’ethnicité : des données manquantes et incohérentes. La plupart des États disposaient de données liant les cas et la race, mais pas tous : New York, par exemple, n’a collecté aucune donnée raciale. Et bien que le Texas l’ait techniquement fait, il ne disposait d’informations que pour 3% des cas. Au fur et à mesure que les chercheurs approfondissaient les chiffres, ils ont découvert encore plus de lacunes dans les données liées à la race : informations inégales sur les hospitalisations et les tests, méthodes de déclaration incohérentes, erreurs d’arrondi, variabilité des catégories raciales et ethniques, déclarations peu fréquentes.
Le nouveau rapport canalise ces expériences – parallèlement à celles des travaux en cours du centre pour créer un outil de suivi des données raciales pour d’autres domaines, notamment le sans-abrisme, les arrestations criminelles et la violence policière – en 11 recommandations pour corriger les lacunes des données du pays. Le premier est un appel au leadership fédéral pour centraliser et normaliser « la collecte et la communication de données démographiques raciales et ethniques dans les domaines critiques ». Ces domaines comprennent la santé, le logement, l’emploi, l’éducation, l’environnement, etc.
« Nous pensons que l’étalon-or est un système national qui peut assurer la normalisation », déclare Neda A. Khoshkhoo, co-auteur du rapport et directeur associé des politiques au Center for Antiracist Research. « Si vous voulez avoir une réponse politique efficace dans le contexte de COVID, par exemple, et que vous ne voyez pas quels groupes sont les plus touchés, comment pouvez-vous élaborer une solution qui prend en compte où davantage de ressources devraient être concentrées ? »
Une image plus complète du racisme
Le rapport recommande au gouvernement d’utiliser des incitations financières pour inciter les États et les localités à collecter des données précises et en temps opportun, de créer un comité de surveillance externe pour s’assurer que les données sont utilisées de manière responsable et de surveiller la non-conformité, et d’examiner et de mettre à jour les normes actuelles en matière de données raciales et ethniques. pourrait se rapprocher après que la statisticienne en chef du pays, Karin Orvis, a annoncé un examen formel des normes du Bureau de la gestion et du budget pour la collecte et la présentation des données fédérales.
Bien que Khoshkhoo reconnaisse que tout cela prendra du temps, elle dit qu’il y a des changements que même les petites institutions – des villes aux districts scolaires en passant par les hôpitaux, qui ont tous une myriade de formulaires et de questionnaires – peuvent commencer à faire.
« Chacun a un rôle là-dedans », dit-elle. « Il existe des recommandations politiques – pour les entités étatiques ou locales, quelle que soit la personne qui collecte les données – qui peuvent être mises en œuvre séparément. »
Ces suggestions incluent rendre les données publiques et facilement accessibles, permettant aux gens de voir les statistiques nationales et explorer les numéros locaux, chiffrer et anonymiser les données. Le rapport partage également des idées pour obtenir davantage de données intersectionnelles, de sorte que la race et l’ethnicité peuvent également être associées à des caractéristiques et des variables telles que le sexe, l’identité de genre, l’orientation sexuelle, le handicap, le revenu, l’utilisation linguistique et le statut socio-économique.
En ce qui concerne les avantages d’obtenir des données plus granulaires, Khoshkhoo donne l’exemple d’Hawaï. L’équipe COVID Racial Data Tracker a découvert que l’État avait divisé ses statistiques asiatiques, hawaïennes et insulaires du Pacifique en sous-groupes. Cela lui a permis de repérer des nuances qui auraient autrement été omises : comme le fait que les Philippins, qui représentent 16 % de la population de l’État, représentaient 20 % des cas de COVID, tandis que les Japonais, 15 % de la population de l’État, faisaient jusqu’à seulement 7 pour cent de ses cas.
« Les données permettent vraiment aux gens de voir les tendances, de voir les inégalités entre les expériences de groupe dans l’ensemble », déclare Khoshkhoo. « Lorsque vous avez des problèmes de données, y compris des données inexactes, incomplètes et rarement mises à jour, cette imprécision obscurcit vraiment l’image de l’endroit où le racisme est concentré, ce qui le rend plus difficile à voir et donc plus difficile à répondre. »
Extirper l’injustice et démanteler le racisme
Bien que le rapport reconnaisse le potentiel d’utilisation abusive des données, notamment « pour alimenter les stéréotypes racistes et justifier à tort des politiques racistes », il affirme que leur collecte est essentielle pour une meilleure compréhension du racisme : « La solution antiraciste à l’inégalité raciale n’est pas d’éviter de traquer les inégalités raciales par crainte de leur utilisation abusive », selon le rapport, « mais pour éduquer activement le public sur les inégalités et les politiques qui y contribuent ».
« Le racisme est partout, nous le savons même en l’absence de données », déclare Khoshkhoo. « Le but de la collecte de ces données est vraiment de voir exactement comment et où le racisme se manifeste. »
Selon Geoff Holtzman, associé postdoctoral en recherche quantitative au Center for Antiracist Research, les lacunes actuelles en matière de données ne rendent pas impossible une recherche valable et précieuse sur le racisme, mais beaucoup plus difficile.
« Ils signifient que dans de nombreux cas, ceux qui utilisent des données raciales doivent faire exponentiellement plus de travail – trouver des données, nettoyer des données, valider des données, fusionner des données – pour obtenir les données dans un état fiable », explique Holtzman, qui a également contribué à la rapport.
Le rapport conclut qu’une solide infrastructure de données sur la race et l’ethnicité est essentielle au « processus d’analyse, de contextualisation et de démantèlement du racisme ».
« Sans données raciales, il y a un effacement des disparités raciales », déclare Jasmine Gonzales Rose, co-auteur du rapport, directrice adjointe de la recherche et des politiques du Center for Antiracist Research et professeure à la BU School of Law. « Nous avons simplement besoin de données raciales pour éradiquer l’injustice raciale. Ce rapport est un appel à l’action. »
Rapport complet: www.bu.edu/antiracism-center/f … ist-Policymaking.pdf