Sensibilité au genre dans la gestion et l’analyse des données

Lorsque les déficits de données sur le genre persistent, il est difficile d’assurer le suivi des inégalités fondées sur le genre qui affectent les femmes et les filles, ainsi que les progrès réalisés à ce niveau. Ces déficits persisteront tant que la priorité ne sera pas donnée à l’intégration du genre dans les stratégies statistiques internationales, ainsi qu’à la collecte et à l’analyse de données sur le genre.

Notre capacité à assurer le suivi des actions dans une perspective d’égalité de genre est limitée par trois grands enjeux :

Il existe deux moyens systématiques d’analyser les données dans une perspective de genre :

1. Désagrégation des données : analyser les différences en fonction du sexe (et, de préférence, de l’âge également). Les indicateurs d’extrants et de réalisations désagrégés par sexe, tels que le nombre/pourcentage d’enfants mal nourris ou admis dans des programmes de nutrition par sexe, offrent une bonne vision d’ensemble du genre le plus affecté par un problème. Cette approche peut être appliquée de manière plus systématique et est assez généralisée dans les outils de collecte et d’analyse de données. Elle n’apporte toutefois pas d’informations sur les raisons de ces différences dans une population ou un groupe donné.

Global underweight trends in adults over 18 by sex between 2000 and 2015

Source : Global Nutrition Report

2. Inclusion d’une perspective de genre dans le processus de gestion des données et de conception des études : en s’assurant que les questions de politique de la PNIN s’appuient sur une perspective de genre, il sera possible d’approfondir l’analyse. Par exemple, il sera possible d’obtenir davantage d’informations sur les liens entre le genre et les résultats nutritionnels (donner la priorité à une question permettant de savoir quelle influence les processus décisionnels au sein des ménages ont sur les résultats en matière de nutrition, etc.).

Cette approche peut toutefois être plus compliquée pour les raisons suivantes :

a) selon Kabeer¹⁰ : la « problématique de genre » couvre trois dimensions : ressources (matérielles, humaines et institutionnelles), capacité d’action (processus décisionnel) et résultats (bien-être), chacun étant mesuré au moyen de plusieurs indicateurs quantitatifs non standardisés ;

b) de multiples problèmes complexes liés au genre affectent ou favorisent la sous-nutrition et d’autres formes de malnutrition et sont souvent très spécifiques au contexte.

Considering these factors, measuring gender issues solely with quantitative indicators can be challenging. It is therefore crucial to include and integrate qualitative information (including feedback loops) in the data analysis to capture a more holistic overview of gender issues in a given context. A good example of the power of qualitative methods in analysing gender-based needs is available^{11 12}.

Au vu de ces facteurs, il peut être très difficile de mesurer la problématique de genre en utilisant uniquement des indicateurs quantitatifs. Il est donc crucial d’intégrer des informations qualitatives (notamment des boucles de feedback) dans l’analyse des données pour obtenir une vision plus globale des questions de genre dans un contexte donné. Un bon exemple de la puissance des méthodes qualitatives dans l’analyse des besoins fondés sur le genre est disponible^{11 12}.

Approches visant à transformer les rapports de genre et gestion des données

La plupart des PNIN ont effectué une cartographie des données sur la nutrition. Pour mieux ancrer les approches visant à transformer les rapports de genre, les pays PNIN pourraient revoir cette cartographie pour déterminer si elle a été réalisée en tenant compte d’indicateurs de genre et si les jeux de données peuvent fournir des informations qui décrivent les inégalités de genre et la désagrégation des données.

« Data 2X » est une initiative¹³ qui a pour objectif de « mettre les données sur le genre au cœur des efforts mondiaux visant à atteindre l’égalité de genre ». L’initiative a analysé les déficits de données sur les indicateurs de genre dans la plupart des pays PNIN en étudiant des jeux de données nationaux et internationaux. Elle a identifié une liste de 104 « indicateurs de genre »¹⁴ (en combinant ceux d’ONU Femmes et les ODD). Ces indicateurs portent principalement sur la santé, l’économie et l’éducation. Même si certains d’entre eux ne s’appliquent pas à une analyse de la PNIN, la liste offre une vision utile de la problématique de genre dans un contexte spécifique.

Selon les études de Data 2X, des efforts supplémentaires sont nécessaires pour obtenir des données sur les besoins, les contraintes et les inégalités de genre. Il est intéressant de noter que les informations liées au genre sont plus nombreuses dans le secteur de la santé en raison des problèmes qui touchent spécifiquement les femmes, tels que la grossesse, l’anémie et la menstruation. Les données de santé sont donc plus fiables et plus souvent désagrégées par sexe et par âge.

Le « Programme conjoint sur les approches transformatives sensibles au genre pour la sécurité alimentaire, l’amélioration de la nutrition et l’agriculture durable » des agences basées à Rome-UE a élaboré des directives sur la formulation d’indicateurs permettant de mesurer l’évolution des normes sociales liées au genre dans le contexte de la nutrition et de la sécurité alimentaire¹⁵ . Il n’existe toutefois aucun jeu standard ou validé d’indicateurs sur les normes sociales ou de directives ou d’exemples clairs et pratiques d’indicateurs sur les normes sociales dans ces secteurs.

Il est conseillé aux PNIN de déterminer si des informations et des indicateurs sur le genre sont disponibles au niveau national et au niveau infranational. La cartographie des données effectuée par la PNIN a-t-elle examiné les indicateurs de genre les plus courants mentionnés par Data2X ? Quels indicateurs sont validés par le gouvernement de votre pays pour mesurer les progrès réalisés au niveau des inégalités de genre ? Existe-t-il certains déficits ? Les PNIN peuvent-elles effectuer l’analyse des données, y compris des données et des informations sur le genre ?

Il est recommandé aux équipes des PNIN de décrire, d’analyser et de communiquer sur les déficits de données sur le genre (indicateurs manquants ou impossibilité de désagréger les données par sexe) pour en informer les décideur·euse·s.

Disponibilité des données (104 indicateurs de genre) dans 15 pays d’Afrique subsaharienne. Extrait du rapport sur l’Afrique de Data2X¹⁶

¹⁰ Kabeer, N. (1999). "Resources, Agency, Achievements : Reflections on the Measurement of Women’s Empowerment". (Ressources, capacité d’action, résultats : réflexions sur la mesure de l’autonomisation des femmes). Development and Change 30(3) : 435-464.
¹¹ Muraya, K. W., C. Jones, J. A. Berkley and S. Molyneux (2017). "“If it’s issues to do with nutrition…I can decide…” : gendered decision-making in joining community-based child nutrition interventions within rural coastal Kenya." (« Si ce sont des problèmes liés à la nutrition… je peux décider… » : processus décisionnel genré pour rejoindre des interventions nutritionnelles communautaires auprès des enfants dans les régions côtières rurales du Kenya). Health Policy and Planning 32(suppl_5) : v31-v39
¹² Action contre la faim : https://linknca.org/etudes.htm?lng=fr
¹³ Initiative Data 2X : https://data2x.org/what-we-do/
¹⁴ “Bridging the Gap:Mapping Gender Data Availability in Africa” TECHNICAL REPORT. MARCH 2019. (Combler les lacunes : cartographie de la disponibilité de données sur le genre en Afrique). DATA2X. Link : https://data2x.org/resource-center/bridging-the-gap-mapping-gender-data-availability-in-africa/
¹⁵ https://www.fao.org/documents/card/en/c/cc0673en
¹⁶ Bridging-the-Gap-Technical-Report-Web-Ready.pdf (data2x.org)