Argumentos en Derecho Laboral

Hoy en el blog publico una colaboración con una preciada compañera de la Universidad la profesora Maria Amparo Ballester Pastor, Catedrática de Derecho del Trabajo de la Universidad de Valencia.  Y solamente por nombrar algunos de sus méritos para aquellos pocos que no la conozcáis. La profesora Ballester es

-Directora del Instituto Universitario de estudiso de la mujer de la Universidad de Valencia
– Integrante de la red de expertos que asesoran a la Comisión Europea en materia antidiscriminatoria (European Network of Legal Experts in Gender Equality and Non Discrimination)

– Directora del grupo de investigación interdisciplinar de la Universidad de Valencia adscrito al Institut Universitari d’estudis de la dona “Desigualdades socio-económicas y políticas públicas con perspectiva de género” (desde 2016).

Uber saca un estudio que culpa a las mujeres de la brecha salarial.

El estudio al que se hace referencia ha sido publicado muy recientemente (aquí lo podéis encontrar para que saquéis vuestras propias conclusiones) por 5 economistas, tres economistas trabajando para Uber y 2 profesores de economía de la Universidad de Stanford. El estudio analiza lo que cobran hombres y mujeres en Uber por su prestación de servicio, llegando a la conclusión que los hombres cobran un 7% más que las mujeres por la prestación de servicios. Hasta aquí ninguna sorpresa, la primera conclusión del estudio confirma lo que cientos de estudios anteriores han confirmado y es la existencia de brecha salarial entre hombres y mujeres. Hombres y mujeres haciendo el mismo trabajo en la misma posición, las mujeres cobran menos.

El problema viene con las razones que “encuentran” los economistas para “explicar” porque las mujeres cobran menos.

Lo primero que hay que decir es que los economistas, para sus explicaciones, parten de que el algoritmos es neutro (gender blind). Es decir, ellos, sin demostrarlo en ningún caso, asumen que el algoritmo no discrimina así que como el algoritmo no discrimina y un hombre y una mujer que realizan el mismo trayecto les asigna el mismo precio (y no hay propinas), el algoritmo es neutro, por lo que las razones de la diferencia no son discriminatorias sino otras.

Primer error de los investigadores al respecto. Un algoritmo NUNCA es neutro, siempre está sesgado por los valores que el creador del algoritmo le dio. Que el algoritmo no establezca diferencias directas (cobras menos por ser mujer) no quiere decir que sea neutro.

Por ejemplo, uber establece que los viajes que se inician en barrios conflictivos donde hay menos oferta de conductores, se pagan mejor. Las mujeres dado que la sociedad al ejercer mayor presión sobre la seguridad de las mujeres, estas probablemente rechacen estos viajes.  Lo que acaba implicando que las mujeres realicen los viajes peor pagados. Por tanto, el algoritmo no es neutro, el algoritmo premia a determinado colectivo, que se siente seguro en esta sociedad, sobre otro, que no lo hace.

Pero bueno, digamos que a pesar de la errónea hipótesis de partida, nos interesa el estudio y seguimos leyéndolo. ¿cuáles son las causas de la brecha salarial según Uber? Principalmente tres:

• El estudio dice que las mujeres abandonan uber a los 6 meses de media mientras que los hombres a los 2 años. De acuerdo con el estudio, esta falta de “consistencia” o de compromiso de las mujeres hace que no “aprendan” los trucos del trabajo en uber y por eso cobran menos. Algo así como, debido al poco tiempo trabajando en uber, no se conocen que rutas coger, etc… lo que hace que ganen menos dinero. O sea, básicamente culpa a las mujeres de la brecha salarial por tener menos compromiso con el trabajo y por abandonar el trabajo pronto. Hay que decir que no es la primera vez que se argumenta esto, hace tiempo hay una corriente que viene poniendo la responsabilidad de la brecha salarial en las mujeres en base a que “eligen” trabajar menos horas porque “prefieren” tener familia etc… (Notese las comillas).
• La segunda razón es que el estudio “descubre” para explicar la brecha salarial es que las mujeres conducen más lento. Una vez más, se culpa con ello a las mujeres de su menor retribución. Se dice que, dado que uber paga por viajes, si conduces más lento, ganas menos dinero. Y bueno, aquí el estudio podría haber intentado decir cosas buenas de las mujeres tipo “las mujeres conducen más seguro” lo que implica menores ingresos. Pero nooooooo. Todo lo contrario, los economistas afirman que los hombres conducen solamente un 2% más rápido que las mujeres, lo que no afecta a la seguridad ni a las normas de tráfico. ¿ al decir esto último que nos están diciendo? Que las mujeres cobran menos por su elección de “preferencias”, lo cual es SU problema.                                                                          ¡precisamente esto es prueba de que el algoritmo está sesgado!!! El algoritmo premia una conducción agresiva y temeraria al pagar solo por viajes. Uber no premia la seguridad con dinero, paga por lo rápido que vayas (al acabar antes puedes hacer más viajes). Y ¿de quién es típica la conducción agresiva y temeraria? Los estudios dicen que de los hombres. Por tanto, el propio algoritmo al establecer sus parámetros está siendo sesgado. Lo que lleva efectivamente a que las mujeres acaben cobrando menos.

• El tercero son las horas trabajadas. Todos sabemos que el algoritmo de uber paga más por viaje cuando hay poca oferta, esto implica que los sábados por la noche (por ejemplo) paga más por viaje. Pues bien, las mujeres cobran menos porque “elijen” trabajar en horas típicas (entre semana, etc…) y no sábados por la noche. Efectivamente, tener un plus de nocturnidad parece lógico y objetivo. Pero en una sociedad que establece las responsabilidades familiares en las mujeres mayoritariamente, lo que acaba pasando es que las mujeres no pueden trabajar en esos horarios que se paga extra. Pero además hay otra cuestión y es que Uber no paga más solamente en determinados horarios, sino que paga más en determinados barrios. Tal y como se ha explicado al principio de esta entrada y con los efectos allí señalados.

En definitiva, dos conclusiones, en los próximos años vamos a ver cientos de estudios basados en que los algoritmos son neutros o intentándonos convencer de que los algoritmos son neutros. Y los algoritmos no son neutros, están sesgados por los valores de la sociedad en la que se crearon. Y simplemente que lo haga un algoritmo no convierte una acción sesgada en algo neutro. Esto recuerda al “cientificismo” del S. XIX cuando se creía que todo lo “científico” era neutro y objetivo, hasta que se dieron cuenta que los científicos estaban sesgados por ideología o por intereses (sobre este tema en materia salarial precisamente se ver). Pues no cometamos el mismo error, no podemos creer que por venir de un algoritmo algo es neutro porque ese algoritmo lo creó alguien con unos intereses y una “agenda”. Con esto no se pretende criticar a los algoritmos, solamente señalar que no debemos concederles superpoderes más allá de la lógica.

La segunda conclusión es que no debemos olvidar la discriminación indirecta, la brecha de género no va a desaparecer solamente porque se pague lo mismo a un hombre y una mujer en el mismo puesto de trabajo. Si algo demuestra, y sirve para algo este estudio, es para demostrar que la brecha salarial es más que pagar diferente por el mismo trabajo. Es resultado de educar diferente a hombres y mujeres, de establecer cargas y responsabilidades familiares diferentes a hombres y mujeres en nuestra sociedad, etc…