La crise des données « insensibles au genre » : Pourquoi nous planifions les catastrophes à l’aveugle
Une gestion efficace des catastrophes commence par les données. Pour planifier des interventions, allouer des ressources et mesurer l’impact, nous devons identifier les personnes concernées et leurs besoins. Selon l’analyse de genre des six pays, il est clair que les agences nationales et locales de RRC (Réduction des risques de catastrophes) opèrent sans une direction claire.
La raison fondamentale est une approche systémique « insensible au genre » de la collecte de données, qui n’est pas une négligence neutre, mais un échec structurel critique.
Principales conclusions analytiques
- « Pas la norme » : Le rapport du Mozambique indique clairement que la collecte de données ventilées par sexe n’est « toujours pas la norme ». Par conséquent, le rapport soutient qu’il est impossible de s’attendre à ce que les interventions bénéficient équitablement aux filles et aux femmes, ainsi qu’aux garçons et aux hommes, ni de suivre les progrès.
- L’erreur du « chef de ménage » : L’unité de collecte de données la plus courante est le « chef de ménage ». Cette approche, comme l’ont noté les rapports du Nigeria et du Sénégal, masque les réalités individuelles au sein de cette unité. Elle regroupe tous les membres sous un seul « chef » (généralement masculin) et masque les statuts de santé, les besoins et les activités économiques spécifiques des femmes, des enfants et des personnes âgées.
- Profilage erroné : Ce modèle de données erroné conduit directement à une cartographie défectueuse des vulnérabilités. Le rapport de la Zambie note que si des outils de protection sociale sont utilisés pour le profilage, ils sont « limités pendant une catastrophe ». L’analyse du Mozambique est plus directe et indique que les données requises pour la programmation sensible au genre sont souvent « inexistantes ».
- Suivi & Évaluation (S&E) impossible : Sans de bonnes données, vous ne pouvez pas effectuer de suivi et d’évaluation significatifs. Le rapport du Zimbabwe souligne qu’un manque de données ventilées empêche les équipes de [déterminer] les besoins spécifiques ou de [suivre] les progrès par rapport aux objectifs d’égalité des genres. Le rapport de Côte d’Ivoire note que même lorsque les données sont ventilées (par exemple, le nombre d’hommes/de femmes), elles ne sont souvent pas utilisées pour une « considération spécifique des besoins spécifiques » dans la planification.
Résultat
Les données « insensibles au genre » ne sont pas des « données neutres ». Il s’agit d’une défaillance structurelle qui garantit une image de la réalité déformée et centrée sur l’homme. C’est une défaillance structurelle qui garantit une réponse inéquitable et inefficace, car nous ne pouvons pas résoudre les problèmes que nous choisissons de ne pas voir.
