Het verzamelen van data over de LHBTIQA+ gemeenschap is belangrijk om inzicht te krijgen in hun welzijn, maar brengt ook uitdagingen met zich mee. Van privacykwesties tot straightwashing: het correct en ethisch verwerken van queer data vraagt om zorgvuldigheid. Hoe zorg je ervoor dat de data representatief en bruikbaar is zonder de gemeenschap te schaden? In deze blog bespreek ik de nuances van van het verzamelen en gebruiken van queer data en deel ik praktische richtlijnen voor een inclusieve aanpak.
Voor het schrijven van deze blog heb ik inspiratie gehaald uit het boek ‘Queer Data’ van Kevin Guyan.
Geschiedenis
Hoewel Nederland als eerste land ter wereld het homohuwelijk wettelijk erkende en inmiddels 38 andere landen dit voorbeeld hebben gevolgd, blijft dit minder dan 20% van alle landen wereldwijd. Daartegenover staat dat homoseksualiteit in 67 landen nog steeds strafbaar is, met straffen variërend van een jaar cel (Libanon) tot levenslang (Pakistan) en zelfs de doodstraf (Afghanistan).
De ongelijkheid waarmee mensen worden geconfronteerd als ze niet zichzelf kunnen zijn, heeft directe gevolgen voor de mentale gezondheid van de LHBTIQA+-gemeenschap. Wereldwijd is de kans op mentale problemen, zoals angststoornissen, depressie en (poging tot) zelfdoding tot 15 keer hoger voor mensen binnen deze groep. Hoe we dat weten? Dankzij data.
In 1958 richtte Antony Gray de Albany Trust op in Londen, met als doel onderzoek te doen naar de queer gemeenschap. Een van de meest bekende onderzoeken die hieruit voortkwam, de Social Needs Survey, werd ingevuld door 2.058 mannen en 588 vrouwen. De vragen gingen onder andere over leeftijd, relaties, opleiding en seksuele oriëntatie. Hoewel dit onderzoek veel waardevolle informatie opleverde en de gebruikte onderzoeksmethoden nog steeds relevant zijn, werd mentale gezondheid hierin niet meegenomen.
In Nederland wordt sinds 2016 een vergelijkbaar onderzoek (LHBT Monitor) uitgevoerd door het Sociaal en Cultureel Planbureau (SCP). Dit tweejaarlijkse onderzoek is ontwikkeld om bij te dragen aan politieke en maatschappelijke discussies door zowel de opvattingen over als de leefsituatie van de queer gemeenschap in kaart te brengen. Het SCP kijkt bij dit onderzoek wél naar de mentale gezondheid van de betrokkenen.
Het verkrijgen van queer data
Het verkrijgen van queer data is complexer vanwege de gevoelige aard van de gegevens. Omdat deze groep kwetsbaar is, moet de uitvrager extra zorgvuldig te werk gaan. Daarom zijn er enkele belangrijke aandachtspunten om rekening mee te houden:
Wettelijke grondslag
Het verwerken van iemands seksuele geaardheid is in principe verboden. Om deze bijzondere persoonsgegevens gegevens toch te mogen verwerken, is een uitzonderingsgrond vereist. Oftewel: een goede reden. Het is goed om te benoemen dat het behalen van quota’s, zoals een diversiteitsquota, geen goede reden is. Stel jezelf daarom de vraag waarom je de gegevens nodig hebt: draagt dit bijvoorbeeld bij aan de verbetering van de positie van de queer gemeenschap, of komt het een individu binnen de gemeenschap ten goede? Als dat het geval is, kan gegevensverwerking in bepaalde situaties gerechtvaardigd zijn. Dit hangt echter altijd sterk af van de context, dus toets dit zorgvuldig.
Dataminimalisatie
Omdat je te maken hebt met bijzondere persoonsgegevens, is het des te belangrijker alleen data te verwerken die je echt nodig hebt voor je doel. Dit principe heet dataminimalisatie. De Europese rechter onderstreepte dit begin dit jaar in de zaak Mousse tegen CNIL. In deze zaak ging het over de Franse spoorwegmaatschappij SNCF, die haar klanten verplichtte hun geslacht op te geven bij de aankoop van treinkaartjes. De rechter oordeelde dat deze verplichting niet alleen overbodig was binnen deze context, maar ook kon leiden tot discriminatie van de LHBTIQA+ gemeenschap. Let er dus goed op dat je echt alleen data uitvraagt die je nodig hebt om je doel te bereiken.
Menselijke tussenkomst
Een optie bij het verzamelen van queer data is de inzet van menselijke tussenkomst tijdens de dataverzameling. Dit heeft zowel voordelen als nadelen. Enerzijds versterkt menselijke tussenkomst vaak het vertrouwen, waardoor respondenten eerder open en eerlijk antwoorden. Bovendien maakt het doorvragen op antwoorden het mogelijk om waardevolle, aanvullende informatie te verkrijgen. Anderzijds kan menselijke tussenkomst leiden tot bias, omdat veel mensen vooringenomen opvattingen hebben over de queer gemeenschap – zowel positief als negatief – wat de objectiviteit van de data kan beïnvloeden.
Vragenlijsten
Een vorm die vaak wordt ingezet is het gebruik van vragenlijsten. Deze methode kent doorgaans een hogere responsgraad, omdat het weinig tijd en moeite kost waardoor de drempel laag is. Het gebruik van vragenlijsten kent echter ook een groot nadeel: er is geen mogelijkheid tot doorvragen. Hierdoor mis je al snel informatie die belangrijk kan zijn voor de representatie van de respondent.
Het analyseren van queer data
Straightwashing
Straightwashing bestaat al geruime tijd in zowel fictie als non-fictieverhalen. Het houdt in dat queer personages in fictie als heteroseksueel worden afgebeeld of dat informatie over historische figuren wordt aangepast zodat deze past binnen een heteronormatief kader. Een bekend voorbeeld is Hercules, de Griekse halfgod. In hedendaagse media wordt Hercules vrijwel altijd afgeschilderd als een stoere vrouwenjager, terwijl hij historisch gezien een van de bekendste biseksuele mannen is. In de oude Griekse mythologie was biseksualiteit heel gebruikelijk, maar in media zoals Marvel wordt Hercules als heteroseksueel gepresenteerd.
Straightwashing doet zich ook voor bij de verwerking van data. Zo kan het ontbreken van representatieve opties in een vragenlijst leiden tot onjuiste informatie. Stel dat de keuze voor een aanhef enkel de mogelijkheid ‘man’ of ‘vrouw’ biedt: wat als iemand zich niet in deze categorieën herkent? Hoewel het hier gaat om genderidentiteit en niet om seksuele geaardheid, is er sprake van straightwashing. Dit begrip raakt namelijk de gehele LHBTIQA+ gemeenschap.
Nothing about us, without us
In de jaren ’90 ontstond het principe ‘nothing about us, without us’, dat datauitvragers oproept de betrokken doelgroep actief te betrekken bij de voorbereidingen. In de praktijk gebeurt het namelijk vaak dat betrokkenen niet voldoende meegenomen worden in de voorbereidingsfase. Bij queer data kan dit leiden tot onbedoelde straightwashing, omdat personen buiten de gemeenschap niet altijd beschikken over de benodigde kennis om de doelgroep correct te representeren. Hierdoor stellen ze niet de juiste vragen of worden de verkeerde termen gebruikt.
Werken met kleine getallen
Ongeveer 8% van de wereldbevolking behoort – voor zover bekend – tot de queer gemeenschap. Het exacte percentage is lastig te bepalen, omdat naar schatting 83% van de gemeenschap niet open is over diens seksuele geaardheid. Daardoor kan het werkelijke aandeel aanzienlijk hoger liggen. In Nederland wordt het percentage op 18% geschat. Doordat de queer gemeenschap relatief klein is, werken onderzoekers vaak met weinig data. Dit maakt de kwaliteit van de data des te belangrijker, aangezien fouten of ontbrekende gegevens bij kleinere aantallen veel sneller opvallen.
Praktische richtlijnen
Het verzamelen en gebruiken van queer data brengt zowel kansen als uitdagingen met zich mee. Samenvattend zijn dit de handvatten die je kan gebruiken voor een inclusieve aanpak van het verzamelen en gebruiken van queer data.
- Houd het doel voor ogen: de wettelijke grondslag vloeit voort uit je doel.
- Bepaal de uitvraagmethode: elke methode van dataverzameling kent zijn eigen voor- en nadelen. Stel prioriteiten en kies de uitvraagvorm die het beste aansluit bij het doel.
- Zorg voor een inclusieve formulering: omdat je te maken hebt met een kwetsbare groep, is het van belang dat je extra goed let op je taalgebruik en vraagstelling om de kwaliteit van je data te waarborgen.
- Betrek de doelgroep in de voorbereidingsfase: door de doelgroep actief te betrekken bij de opzet van je dataverzameling, vergroot je de kans op een kwalitatief hoogwaardige en representatieve dataset.
Vind je dit een interessant onderwerp? Lees dan zeker het boek ‘Queer Data’ van Kevin Guyen, waarin nog veel meer casussen worden besproken die dit vraagstuk verder verduidelijken. Of heb je vragen rondom het verwerken van queer data? Ik denk graag met je mee.
