Simpósio: modelar o risco da escravatura moderna | Uma resposta

14 dezembro 2018

Jacqueline Joudo Larsen  | Criminologist and Head of Research, Walk Free Foundation
Pablo Diego-Rosell  | Senior Consultant, Gallup

Estimar a prevalência da escravatura moderna é fundamental para entender a magnitude destes crimes. Embora numa fase primária de desenvolvimento, as estimativas de prevalência são um fator essencial para atrair o interesse dos governos e organismos de financiamento e estimular o esforço. A nossa abordagem em matéria de estimativa foi desenvolvida levando em conta estes objetivos principais, bem como a necessidade de um método claro e reproduzível que só será fortalecido se houver mais dados disponíveis.

Os contribuintes deste simpósio levantaram vários pontos importantes sobre o modelo de fator de risco que apresentámos, incluindo a sua adequação à utilização do modelo de previsão, a lacuna de dados em países desenvolvidos, a escolha da abordagem bayesiana em detrimento da inferência frequentista, a fiabilidade das informações prévias, a utilidade dos dados globais e a partilha de dados.

O professor Silverman observa que o modelo de fator de risco é uma boa explicação, mas levanta preocupações sobre a sua utilização em modelos de previsão. Como já observámos, este esforço é muito recente e as lacunas de dados nos países desenvolvidos foram reconhecidas. Se um grau mais alto de precisão é uma prioridade em futuras iterações, não concordamos que o modelo não tenha utilidade nas atuais previsões a nível nacional. No exemplo dos Estados Unidos, saber que o número de vítimas pode chegar a 4 milhões representa uma melhoria significativa em relação aos esforços atuais para estimar a prevalência nacional.

Embora ainda haja espaço para melhorar a precisão do modelo, são necessárias fontes adicionais de dados. Não afirmamos que este seja o melhor modelo possível, mas o modelo ideal de acordo com os dados atualmente disponíveis. De facto, a geração de estimativas da prevalência da escravatura moderna revelou lacunas na disponibilidade de dados a nível regional. A Walk Free Foundation continua a investir em inquéritos nacionais, refinando as medidas de vulnerabilidade e procurando outras formas de medição em países desenvolvidos através de técnicas como a MSE (Estimativa de sistemas múltiplos), para melhorar significativamente os futuros modelos. Ao mesmo tempo, a investigação em setores ou regiões específicos trará muitas informações valiosas a modelos como o nosso.

A decisão de adotar uma abordagem bayesiana, em vez de uma abordagem frequentista, foi questionada pelo Dr. Gleason, que explicou que os investigadores no terreno não julgariam as informações prévias sobre a escravatura moderna como fiáveis. Embora a inferência frequentista seja mais familiar entre os cientistas sociais, utilizámos uma estrutura bayesiana principalmente por motivos computacionais. Os dados disponíveis referem-se a eventos raros que, numa abordagem frequentista, podem levar a singularidades em inversões de matrizes. Uma abordagem bayesiana pode ser produtiva mesmo se houver uma separação completa na regressão logística. Além das suas vantagens computacionais, uma abordagem bayesiana também nos permite incorporar o conhecimento básico sobre a prevalência e a distribuição da escravatura moderna.

Por exemplo, poucos sugerem que todos os possíveis valores de risco tenham uma probabilidade igual. Concordamos com o Dr. Gleason que há poucas informações prévias sobre a escravatura moderna, que motivaram a decisão de atribuir hipóteses a priori independentes, fracamente informativas, para interceções de modelos e coeficientes de regressão, utilizando uma função de densidade t com 7 graus de liberdade e escala de 2,5. As futuras iterações desta abordagem de modelação poderão incorporar informações prévias através da abordagem bayesiana.

Bermudez e Stewart alertam que os modelos baseados em variáveis escolhidas devido à sua disponibilidade em conjuntos de dados nacionais podem levar a conclusões que são “demasiado genéricas para serem acionáveis”. Esta é certamente uma afirmação válida, mas também uma exigência, uma vez que este trabalho é realizado para medir a vulnerabilidade e estimar a prevalência da escravatura moderna em 167 países para o Global Slavery Index. Identificar globalmente os fatores de risco ajuda a moldar uma estrutura internacional para as respostas políticas. A vulnerabilidade à escravatura moderna depende de uma interação complexa de fatores relacionados com a presença ou ausência de proteção e respeito pelos direitos, proteção e segurança física, acesso a necessidades de subsistência como alimentos, água e cuidados de saúde, e aos padrões de migração, deslocação e conflito. Na sua interpretação mais básica, este nível de análise confirma que a escravatura moderna não pode ser estudada isoladamente, mas que deve ser tratada ao lado de outras questões de direitos fundamentais abordadas pelos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável.

Os agentes envolvidos na luta contra a escravatura moderna devem reconhecer que a educação e a formação dos jovens estão correlacionadas com os níveis mais baixos de casamento forçado. O sucesso das soluções de longo prazo neste campo reside essencialmente na mudança sistémica e na resistência entre as populações vulneráveis. Esta conclusão reforça a necessidade de se concentrar no acesso à educação entre as populações vulneráveis. Esta é uma conclusão totalmente acionável para as organizações da linha de frente e uma intervenção que muitos já estão a incorporar na sua programação antiescravatura.

Dito isso, reconhecemos que há um limite para modelos globais de avaliação de risco. As nossas próprias conclusões destacam a mais-valia que uma análise regional fornece. No desenvolvimento e teste dos modelos, foi encontrada uma variação regional para o critério “propriedade da empresa”; isto foi um preditor significativo de trabalho forçado no sul da Ásia e na África subsariana, o que foi explicado por um número maior de empreendedores por necessidade nos países em desenvolvimento. Como observado acima, a investigação dos riscos em setores ou regiões específicos enriquecerá enormemente o nosso conhecimento sobre a escravatura moderna e, ao fazê-lo, melhorará a modelação.

Finalmente, a crise de reprodutibilidade nas ciências sociais levou a um foco maior na transparência, uma questão levantada pelo Professor Silverman. A partilha de dados subjacentes a estimativas globais é complicada por parcerias multilaterais, que exigem uma decisão conjunta sobre a partilha de dados e a necessidade de manter a confiança desenvolvida com governos e organizações sem fins lucrativos. As garantias de que os dados ficarão no anonimato e protegidos nem sempre são suficientes.

Apesar destas considerações pragmáticas, a Walk Free Foundation está comprometida com a transparência. No caso do estudo que é o assunto deste simpósio, os dados, os códigos e outros ficheiros relevantes foram partilhados com um estatístico independente para revisão, e foi disponibilizado um artigo técnico detalhado através da Revista Eletrónica da SSRN. Em termos mais gerais, os nossos métodos são desenvolvidos e refinados com um grupo de trabalho de especialistas, são fornecidos pré-briefings sobre metodologia às partes interessadas, é publicado um documento metodológico detalhado no Global Slavery Index, e uma grande parte dos nossos dados é disponibilizada gratuitamente.

Os contribuintes do simpósio destacaram aspetos da análise apresentada em “Modelar o risco da escravatura moderna”, que são áreas importantes para o refinamento, e somos gratos pela sua atenção cuidada a este artigo. Embora tenham sido realizados avanços significativos na medição da escravatura moderna num período relativamente curto, esta é uma área muito importante nos primeiros estágios do desenvolvimento. Em última análise, a análise em discussão está na vanguarda da estimativa nesta área. Como resultado, não é surpresa que as áreas de refinamento que nós e os outros contribuintes identificaram não são diferentes daquelas encontradas nos estágios iniciais de medição em outras áreas. O setor da saúde, por exemplo, enfrentou uma escassez de dados com a procura de melhores dados em crescimento nos anos 80 e 90, levando à adoção de inquéritos por amostragem como a principal ferramenta para entender a extensão do estado de saúde, fatores de risco e respostas, particularmente em países em desenvolvimento.

Mesmo no setor da saúde, uma área que muitos consideram rica em dados, permanecem desafios que lembram aqueles que enfrentamos ao medir a escravatura moderna, incluindo a inadequação dos dados reportados pelo país, a necessidade de preencher lacunas de dados e garantir que haja avaliações independentes e objetivas. A velocidade com a qual encontrámos estes problemas e tomámos medidas para resolvê-los na nossa área é animadora, assim como o nível crescente de colaboração genuína – demonstrado pelo estabelecimento da Alliance 8.7, o desenvolvimento de estimativas globais conjuntas e a criação de plataformas de dados, como, por exemplo, a Delta 8.7 e o The Counter Trafficking Data Collaborative. Essa colaboração é fundamental para garantir o fim da escravatura moderna.

Este artigo foi preparado como parte do simpósio de modelação do risco da escravatura moderna da Delta 8.7. Leia todas as respostas aqui.

Jacqueline Joudo Larsen é Chefe de Investigação para a Walk Free Foundation.

Pablo Diego-Rosell é Consultor Sénior na Gallup.

Este artigo foi escrito por Jacqueline Joudo Larsen e Pablo Diego-Rosell, enquanto contribuintes para a Delta 8.7. Tal como previsto nos Termos e condições de utilização da Delta 8.7, as opiniões expressas neste artigo correspondem às opiniões dos autores e não refletem necessariamente as opiniões da UNU ou dos respetivos parceiros.

O Fórum da Delta 8.7

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