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Violencia contra las mujeres en relaciones de pareja: Patrones de victimización y tipología de agresores

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Resumen del informe final: 
Dos problemas limitan la comprensión de la violencia contra las mujeres: la homogenización de las víctimas y la homogenización de los agresores. Ambas derivan del uso agregado y descontextualizado de las estadísticas y de la generación de imágenes poco representativas de víctimas y agresores en la investigación. En este trabajo, más bien, exploramos la heterogeneidad de ambos grupos mediante la construcción de patrones de victimización (Endes 2010-2017; N = 53,905) y la identificación de tipos de agresores (344 reos). Los resultados nos permitieron hallar cuatro patrones de victimización: Control Limitado, Control Extendido, Control Violento Regular y Control Violento con Riesgo de Feminicidio. Asimismo, se hallaron tres tipos de agresores: Violentos en lo Familiar de Baja Intensidad, Violentos en lo Familiar de Alta Intensidad y Violentos en General.
 
Abstract: 

Two problems limit the understanding of violence against women: the homogenization of victims and the homogenization of assailants. Both limitations come from the extended use of aggregated statistics and the limited image of victims and their assailants generated in research. In this study, we opt to explore the heterogeneity of victims and assailants through the identification of patterns of victimization (Endes 2010-2017; N = 53,905) and the identification of a typology of batterers (344 prisoners). We found four different patterns of victimization: Limited Control, Extended Control, Regular Violent Control, and Violent Control with Femicide Risk. The typology of batterers include three types: Low-intensity Family-only batterers, High-intensity Family-only batterers, and Generally Violent.

La presente investigación, ganadora del Concurso Anual de Investigación CIES 2017, cuenta con el auspicio de Global Affairs Canada (GAC), el Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo (IDRC, por sus siglas en inglés), la Fundación Manuel J. Bustamante De la Fuente y la Superintendencia Nacional de Aduanas y de Administración Tributaria (SUNAT).

A continuación acceda a los PRODUCTOS INTERMEDIOS de este proyecto de investigación, camino a su informe final: 
Motivación
La investigación y las políticas sobre violencia contra las mujeres tienen dos grandes problemas. En primer lugar, la investigación en la materia ha creado una imagen homogénea de la víctima. Representadas a partir de datos promedio que, estadísticamente representan a muy pocas mujeres, esta imagen rígida ahonda en lugares comunes y obvia la existencia de subgrupos de víctimas (patrones) que se diferencian entre sí, no por el tipo de violencia sufrida, sino por la severidad, duración de la violencia de la que son objeto e independencia de la mujer. En segundo lugar, una homogenización similar se ha dado respecto de los hombres agresores. Se han alimentado y reproducido estereotipos que poco han aportado a la identificación de sub grupos de agresores (tipologías) diferenciados por características demográficas, pero también por severidad de la violencia ejercida, psicopatologías y desórdenes de personalidad. La presencia de estos dos problemas no es propia del Perú, país latinoamericano con una de las mayores tasas de violencia contra las mujeres (Bott, Guedes, Goodwin, & Adams, 2014). Se extiende a la región latinoamericana.
Objetivo principal, problema de investigación, hipótesis y vinculación a la política pública
Objetivo principal
Esta propuesta tiene dos objetivos: (1) identificar patrones de víctimas construidos en base a la severidad, duración de la violencia e independencia de la mujer (se usará la ENDES) y (2) construir una tipología de agresores en base a la severidad de la violencia, la generalidad de la violencia (dirigida a la pareja u otras personas) y a psicopatologías y desórdenes de personalidad (se empleará fuente primaria) (se recogerá información de condenados por delitos donde se ejerció violencia contra la mujer y grupos de control). Se usa patrón para mujeres víctimas en lugar de tipología, porque mientras que la segunda alude a características psicológicas, la primera no lo hace, debido a que se ha descartado que exista un perfil psicológico de la mujer víctima (algo que generaría el efecto de culpar a las mujeres por la violencia que sufren).
 
Problema de investigación

La homogenización de la imagen de la víctima deriva en gran parte del uso de datos promedio que, si bien han servido para graficar la violencia, han hecho rígida su lectura. Según la ENDES (2016), 7 de cada 10 mujeres en situación de pareja la han sufrido alguna vez en su vida. Estos datos brindan una mirada de quiénes sufren cada forma de violencia, pero no de qué sub grupos de mujeres sufren sistemáticamente más una forma que otra, o cuáles de estos sub grupos están más afectados por una violencia más severa o más prolongada. Todo esto quebraría la noción que, en promedio, el 64% de mujeres alguna vez fue víctima de violencia psicológica, el 32% de violencia sexual y el 6,6% de violencia sexual de parte de su pareja (ENDES, 2016). Aunque la ENDES muestra diferencias menores de la prevalencia de violencia por nivel socioeconómico, este ángulo de análisis es poco orientador. No es la prevalencia de violencia la que se relaciona con el nivel socioeconómico, sino los patrones de víctimas. Estos se relacionan (inversamente) con el nivel socioeconómico (Bender & Roberts, 2007).

Situación similar se da respecto a los agresores. No existen estudios serios sobre hombres agresores en el Perú. Indirectamente a través de la ENDES, los resultados de Díaz y Miranda (2010) muestran que las características de ellos (edad, educación, consumo de alcohol y bajos ingresos) son tan o más importantes que las de ellas al predecir la violencia de pareja.

 
Hipótesis
Nuestras hipótesis reposan en las premisas anteriores. De un lado, existen diferentes patrones de victimización de mujeres que esconden una realidad heterogénea respecto de la severidad, duración de la violencia y el grado de independencia de la mujer. Del otro lado, el agresor tampoco calza en un único perfil, sino que se diferencia en función de la severidad de la violencia ejercida, la generalidad de la misma, y la existencia de psicopatologías y desórdenes de personalidad en los agresores.
 
Vinculación a política pública
Esta propuesta se relaciona con diversos instrumentos de política. A nivel nacional, se vincula con el Plan Nacional contra la Violencia de Género 2016-2021, la Ley 30364 para prevenir, sancionar y erradicar la violencia contra las mujeres y los integrantes del grupo familiar, la Ley 28983 de Igualdad de Oportunidades entre Hombres y Mujeres, el Plan Nacional de Igualdad de Género 2012-2017, así como el Programa Presupuestal 030 (Lucha contra la Violencia Familiar), la Ley 29819 que creó el delito autónomo de feminicidio, entre otros.
Nota Metodológica

Se empleó el pool de datos del 2008 al 2017 de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar - Endes (N=48,825 mujeres). Las investigaciones que construyen patrones de victimización lo hacen a partir de tres variables: frecuencia, severidad y duración de la violencia. Seguimos esta ruta, pero la extendimos al incluir covariables para facilitar la adaptación al contexto peruano. Esta adaptación se hizo a partir del uso de covariables clave, su relacionamiento al contexto peruano.

La mayor parte de trabajos sobre patrones de victimización han empleado el análisis de clusters. El análisis de clúster es un método históricamente más popular en la literatura sobre patrones de victimización. Es un método simple y fácil de interpretar. No obstante, el Análisis de Clases Latentes (ACL) es una técnica superior que las investigaciones más recientes han empleado (Ansara & Hindin, 2010; Cale et al., 2017; Carbone-López, Kruttschnitt, & Macmillan, 2006; Villamil et al., 2018). Nosotros seguimos esta línea.

El ACL es superior al análisis de cluster debido a cuatro características: se basan en modelos probabilísticos (y no distancias entre observaciones como es en el análisis de clústers, cuentan con mejores criterios para la elección del mejor modelo (número óptimo de patrones), presentan una mayor gama de opciones para el análisis (variables de clasificación, covariantes, estimaciones multinomiales, etc.) y ofrece indicadores de bondad de ajuste.

Frente a estas ventajas, el análisis de clúster posee al menos tres debilidades importantes: emplea la distancia (entre observaciones) y no la probabilidad de pertenecer a un clúster obtenida de modelos probabilísticos; guarda poca robustez ante cambios en los algoritmos de agrupación y a los diversos criterios de selección para elegir el mejor modelo; y, bajo algunos métodos de análisis de clúster (como el k-means), es el investigador (y no la propia estructura de datos) quien elige a priori el número de clústers deseados.

Matemáticamente el modelo de ACL puede ser representado como el conjunto de estimados (Yj,i=1,...,C) que solucionan la ecuación (1):

 

 

Resumen bibliográfico
  • Bender, K., & Roberts, A. R. (2007). Battered women versus male batterer typologies: Same or different based on evidence-based studies? Aggression and Violent Behavior, 12(5), 519–530. https://doi.org/10.1016/j.avb.2007.02.005
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