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La iniciativa 50 x 2030, lanzada esta semana en la Asamblea General de las Naciones Unidas en Nueva York, pretende unir datos sobre la agricultura alrededor del mundo, con el fin de ayudar a los gobiernos a tomar mejores decisiones para acabar con el hambre. Se seleccionarán 50 países – 10 en Asia, 10 en América Latina y 30 en África – para recibir apoyo en recopilar, almacenar y usar los datos.
 
Se prevé que el proyecto cueste alrededor de USD500 millones hasta el 2030, y es financiado por los gobiernos de los Estados Unidos, Australia y Alemania, la Fundación Bill & Melinda Gates, y varios organismos de las Naciones Unidas.
 
Pero asegurar que los datos recopilados sean de suficiente calidad sigue siendo un problema, dice Claire Melamed, CEO de la Alianza Global de Datos para el Desarrollo Sostenible, la cual supervisa la iniciativa. Ella habló con SciDev.Net acerca del papel que tiene esta iniciativa para motivar a los gobiernos a producir mejores políticas, así como sobre el aspecto de género en la agricultura.


¿Por qué se enfocan en datos sobre agricultura?
La agricultura está en el centro de los planes de muchos países para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Pero a menudo estos países no tienen buenos sistemas de recolección de datos en este [sector]. Algunas veces hay grandes brechas físicas entre los mismos centros de recolección de datos, o bien los sistemas existentes son insuficientes. Como resultado, los gobiernos pueden no tener un sentido de cuántos agricultores hay en sus países, qué producen y bajo cuáles circunstancias.
 
Esto se vuelve cada vez más importante al ver el impacto del cambio climático. Las condiciones agrícolas están cambiando rápidamente en muchas partes del mundo, y tanto agricultores como gobiernos luchan por mantenerse al día. Así, con respecto a la evidencia débil con la cual se generan muchas de las políticas, es momento de reunir la información para ayudar a tomar las decisiones adecuadas.


¿Cómo funcionará la iniciativa 50 x 2030?
La iniciativa se basa en la expansión de programas de encuestas existentes. No queremos crear algo totalmente nuevo, porque ya hay muchos instrumentos listos para recopilar datos para la agricultura. Básicamente utilizaremos dos programas: las Encuestas Integradas sobre Agricultura, que son parte del Estudio sobre la Medición de las Condiciones de Vida del Banco Mundial, y el AGRISurvey, de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO).
 
Hacer encuestas es caro y muchos gobiernos tienen recursos restringidos para llevarlas a cabo. En esta iniciativa, los datos serán recolectados por los propios gobiernos, pero nosotros proveeremos los recursos para escalarlos y ponerlos en funcionamiento.


¿Qué tipo de criterios impondrán para asegurar que los datos sean relevantes?
Solo respaldaremos programas probados y comprobados que hayan sido desarrollados con una metodología comprobada. Las preguntas de la encuesta deben estandarizarse a lo largo del tiempo, y las encuestas en sí mismas deben haber sido utilizadas por los formuladores de políticas durante muchos años. También veremos si el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande para desagregar los datos en distritos o poblaciones específicas. Necesitamos encuestas que puedan proveer una base para iniciativas de datos en tiempo real, información de pequeña escala y otras cosas que requieren mayor especificidad. Pero todo tiene que ser construido sobre la base de datos rigurosos y metodológicamente correctos. De eso se trata todo esto.  
¿Cómo seleccionarán a los países participantes?
Tienen que ser lugares donde el gobierno tenga un compromiso con mejorar los datos. Deberán invertir algo de dinero, así como utilizar recursos de donantes. Esto es importante para la contabilidad y para asegurar que los datos serán en efecto utilizados e incorporados en los sistemas de gobierno.
 
Por supuesto, también deben ser países en donde la agricultura sea clave para el desarrollo. Debe haber iniciativas institucionales para que las personas realmente empleen los datos como parte del proceso de formulación de políticas. No queremos solamente recopilar un poco de datos, meterlos en una plataforma e irnos.


¿Puede dar un ejemplo de cómo mejores datos pueden cambiar políticas?
Mi ejemplo favorito es acerca de datos sobre género en la agricultura. Por mucho tiempo, los formuladores de políticas tenían una imagen de los agricultores ya fuera como una familia produciendo cultivos de subsistencia o bien empresas en donde el agricultor era un hombre. Pero luego, la recopilación extensiva de datos mostró que la imagen es mucho más complicada. Hay muchas mujeres que cultivan o tienen una vaca. Además, en muchos países hay complejas divisiones de género. Solo piense en las diferencias en cuanto a trabajo, posesión de tierras o las diferencias de tener diversos cultivos.
 
Esto verdaderamente afecta la manera como las personas usan programas de créditos o fertilizantes, por ejemplo. Ahora, cuando los gobiernos estaban intentando mejorar la agricultura, sus políticas a menudo resultaban diferentes en la práctica debido a las formas inesperadas en que hombres y mujeres interactuaban en el campo y en los hogares. Comprender a las mujeres agricultoras fue una gran revelación que nos llevó a grandes desafíos en la manera en que se gestionan los programas agrícolas. Y esto fue hecho visible gracias a mejores datos.


Entonces, ¿cree que mejores datos pueden ayudar a las mujeres?
Sí. Siempre tenemos que ver a la agricultura a través del lente de género. Con mejores sistemas de datos, tendremos vías novedosas para ver el mundo. Los datos nos permiten preguntarnos si un hombre o una mujer están tomando decisiones de forma diferente debido a que sus incentivos y responsabilidades son diferentes. Cuando se diseñan programas, mejores datos pueden dar otros puntos de vista sobre las diferentes formas en que hombres y mujeres se verán afectados. Si se toman las decisiones correctas, esto ayudará a las mujeres y a la larga permitirá mejores políticas y resultados.
 
 
Este Q&A fue editado por brevedad y claridad, y publicado originalmente en la Edición Global de SciDev.Net

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