La literatura especializada ha evidenciado que las características sociales, económicas, físicas, étnicas y territoriales juegan un papel importante en el riesgo de ser víctima de violencia y delitos. Algunas de estas características son la pobreza, la falta de oportunidades educativas y socioeconómicas, el acceso restringido al empleo, la falta de disponibilidad de servicios comunitarios, la marginación social y la composición étnica o racial de los barrios y su riqueza.[1] No obstante, antes de continuar quisiera decir que debemos cuidarnos de alimentar las narrativas y discursos que estigmatizan la pobreza y la vinculan directamente con el crimen.
Dicho lo anterior, cuando hablamos de estratificación social, también podemos ver diferencias en los tipos de delitos que sufren las personas según algunas características como el nivel económico o educativo. Algunos grupos son más vulnerables que otros a ciertos tipos de delitos. Por ejemplo, el estudio[2] de Armstead muestra que estos factores son variados y los organiza en cuatro grupos: a) el contexto sociopolítico y económico; b) las condiciones socioeconómicas de la comunidad; c) el ambiente fìsico y social en el que habitan las personas; y d) dinámicas comunitarias y la manera en que las personas se relacionan entre ellos y la policía. De estas categorías, conviene resaltar aspectos como la desigualdad de ingresos y las oportunidades diferenciadas por género, la pobreza, el desempleo y la presencia de pandilleros o delincuentes en la comunidad. El ambiente social y condiciones de vulnerabilidad destacan como un facilitador de la victimización.[3] Otros factores relevantes son la composición demográfica, falta de cohesión social, la presencia de bandas delincuenciales y el deterioro urbano.
Estos factores no solo influyen en quiénes tienen más riesgo de ser víctimas de un delito, sino también en cómo diferentes grupos reaccionan o enfrentan la violencia. Analizar en qué lugares ocurren los delitos ayuda a entender que las personas, según su clase social, usan distintas formas para protegerse o enfrentar la violencia. Mientras que grupos de estatus social alto tienden a recluirse en condominios cerrados o “prisiones de oro”,[4] otros sectores están completamente expuestos al control de las pandillas. La disponibilidad de recursos es clave en la manera cómo las personas enfrentan la delincuencia. Por ejemplo, cuando se ven amenazados, los estratos medios altos y altos tienden a “amurallarse” y conservan sus rutinas sin cambiar demasiado sus patrones de movilidad o entretenimiento, mientras que las personas de estratos más bajos deben limitar sus desplazamientos y enfrentar las situaciones de violencia con recursos escasos.[5]
Las respuestas diferenciadas refuerzan la segregación residencial y la distribución desigual del espacio urbano, lo que puede potenciar la concentración de cierto tipo de delitos de carácter violento en lugares donde imperan las condiciones de pobreza y vulnerabilidad social. En contraste, en otros lugares en donde la infraestructura y condiciones económicas son mejores, los delitos adoptan otras formas. Por ejemplo, la violencia doméstica que ocurre en el ámbito privado, muchas veces permanece invisibilizada y fuera del debate público debido al perfil social de las víctimas y agresores. También se presentan delitos de cuello blanco cometidos desde posiciones de poder y autoridad. Al mismo tiempo, en estos sectores, los delitos en contra de las personas tienden a ser de carácter patrimonial sin implicar necesariamente un riesgo directo a la vida de las personas. En definitiva, algunos grupos están menos expuestos a cierto tipo de delitos como el robo y hurto debido a su posición económica, mientras que otros, los más segregados, son más vulnerables a la violencia homicida u otro tipo de delitos que ponen en riesgo su integridad física.[6]
Dicho lo anterior, puedo concluir que el riesgo de ser víctima de un delito está influido por una combinación de factores personales y sociales. Las variables más importantes asociadas al riesgo de ser víctima de un delito son la edad, el sexo, el nivel socioeconómico y el nivel educativo[7]. En algunos contextos las variables que influyen en la victimización son la “raza”[8] y el origen étnico. Aunque estas últimas influyen, su efecto suele disminuir cuando se consideran los factores económicos y educativos. Sin embargo, en países como Estados Unidos, el factor racial sigue siendo clave, especialmente en casos de violencia contra minorías como de personas latinas y afroamericanas. [9]
Las personas que son víctimas de violencia también responden de manera diferenciada dependiendo de algunos factores sociales. Dado que la violencia varía en forma y magnitud dependiendo de los factores antes discutidos, la respuesta de las víctimas también varía según su posición social. Lo hace dependiendo de la disponibilidad de recursos y el acceso a mecanismos institucionales de apoyo. Este fenómeno muestra cómo la posición social de las personas influye tanto en el riesgo de ser víctimas como en la forma en que las autoridades responden a la violencia y el delito.
Por ejemplo, en estratos más pobres, la respuesta de las fuerzas del orden es más punitiva que en sectores más acomodados. Esto refuerza la estigmatización territorial y contribuye a lo que Wacquant denomina la “penalización de la pobreza”[10] o la asociación entre pobreza y criminalidad que tiende a generalizar en el discurso público los comportamientos violentos a todas las personas que viven en zonas pobres y violentas. Esta forma de etiquetamiento no sólo reproduce prejuicios sociales, sino que limita significativamente el acceso a oportunidades laborales y profundiza la exclusión de quienes viven en territorios marcados por la violencia.
Esta estigmatización tiene implicaciones en el ámbito de la seguridad pública. La asociación entre residencia y violencia genera un efecto de doble rasero que se traduce en un trato diferencial por parte de las fuerzas del orden que abre una puerta hacia el abuso de autoridad. Por ejemplo, un estudio realizado en Brasil mostró que las personas afrodescendientes tienen más probabilidades de ser victimizadas por la policía que las personas blancas, incluso si tienen ingresos similares y otras condiciones económicas parecidas.[11] Esto evidencia cómo el color de piel y el lugar donde se vive influyen en el trato policial. Robos, agresiones físicas o verbales por parte de los agentes de seguridad constituyen algunas formas de violencia contra estas personas. Así, el control territorial reproduce prácticas discriminatorias y el color de piel se transforma en un marcador de diferenciación en la victimización. A esto, cabe añadir que, cuando se trata de personas con poder de fuego, la respuesta violenta de estas contra la policía genera enfrentamientos que pueden terminar en asesinatos, lo que contribuye a la violencia homicida que genera un círculo de violencia en lugares donde la pobreza es más aguda.
¿Por qué es importante señalar la diferenciación de estrato social en la victimización? Este tipo de análisis es útil pues permite entender cómo se distribuye socialmente la victimización. Primero, porque vemos que la violencia está asociada a las desigualdades y está moldeada por el espacio social. Segundo, dado esto, saber quiénes son más vulnerables al delito y la violencia ayuda a diseñar estrategias de seguridad más justas y efectivas sin reproducir las desigualdades que las moldean. Además, estos trabajos muestran que las personas no enfrentan estos fenómenos de la misma forma. Quienes tienen mayores recursos económicos o acceso a educación suelen contar con más herramientas para protegerse. Por ejemplo, las clases altas y medias altas optan por contratar seguros y fortalecer la seguridad de sus viviendas a través de muros, vallas y sistemas de seguridad y videovigilancia. En cambio, quienes viven en condiciones de mayor precariedad, no solo enfrentan la violencia y el delito con mayor desconfianza en las autoridades, sino que lo hacen con menos recursos, lo que les obliga a continuar con sus actividades cotidianas a pesar del peligro al que se exponen[12].
Desigualdad y victimización en Guatemala
¿Cómo se distribuye la victimización en Guatemala?
Para responder a esta pregunta, analicé la última encuesta Barómetro de las Américas 2023,[13] creada e impulsada por el Proyecto de Opinión Pública de América Latina (Lapop, por sus siglas en inglés). A partir de un análisis de la encuesta y en concordancia con la literatura académica revisada, identifiqué seis variables con las que caractericé a las víctimas de violencia/delitos según la pregunta de la encuesta: «Ha sido usted víctima de algún acto de delincuencia en los últimos 12 meses? Esto se llama victimización y se entiende como la condición de aquellas personas que declararon haber sufrido algún tipo de delito o violencia según lo reportado en la encuesta.[14]
En ese sentido, agrupé los aspectos que caracterizan a las personas que fueron víctimas en tres grandes categorías: sociodemográficas, pobreza y de vulnerabilidad social. En el primer grupo incluí el sexo, la etnia y el área de residencia en el que habitan la personas; en el segundo, tomé en cuenta el ingreso como indicador de pobreza; y, en el tercero, dos variables de vulnerabilidad que son: a) haber experimentado hambre por escasez de alimentos en los últimos tres meses; y b) haber sido discriminado por el color de piel. Ambas representan indicadores de desigualdades estructurales que también pueden traducirse en una mayor vulnerabilidad.
¿Cuál es la distribución de la victimización según las características de las personas?
Según la encuesta Lapop 2023, dos de cada diez personas han sido víctimas de un delito en el país (ver gráfica 1).
Ahora bien, ¿cuál es la distribución de la victimización según las características de las personas? Los resultados muestran que los hombres reportan mayor victimización que las mujeres. De igual manera, las áreas urbanas muestran mayor incidencia con respecto a las áreas rurales y la población indígena tiene una incidencia ligeramente superior con respecto a las personas no indígenas.
Los resultados también muestran diferencias importantes en los porcentajes de victimización entre la población que ha experimentado escasez de alimentos y ha sido discriminada por el color de piel. El porcentaje de personas que ha sido víctima y se quedó sin alimentos (28%) es dos veces mayor que aquellas que no estuvieron en esta situación (15%). Mientras que el 27% de las personas que reportaron haber sido discriminadas por el color de piel y también fueron víctimas de delito es 1.5 veces mayor que aquellas que no sufrieron este tipo de discriminación.
Los ingresos no reflejan un patrón lineal claro en relación con la victimización, pero sí se identifican algunos resultados relevantes. Uno de ellos es que el rango de ingresos entre Q.3,711 y Q7,155 presenta un aumento en la victimización en comparación con los rangos inferiores a estos valores. En este segmento el porcentaje de víctimas oscila entre el 24% y 25% y marca un pico de riesgo. Otra diferencia importante es que, en los rangos de ingresos más altos, la victimización desciende nuevamente y se sitúa por debajo de este pico máximo.
Los estudios de estratificación social han demostrado que el color de piel es un marcador de desigualdad. La evidencia ha mostrado que la racialización de los rasgos físico -es decir, la manera en que se asignan significados sociales y jerárquicos a características como el color de piel- está vinculada con la privación del acceso a bienestar y movilidad social[15]. Estos trabajos muestran cómo el color de piel es un factor que influye en las desigualdades sociales. Incorporar esta dimensión en el análisis de la violencia añade una capa de estratificación para profundizar en la victimización en el país.
Los datos de la tabla 4 muestran cómo se distribuye la riqueza relativa[16] según el color de piel. Esto evidencia que en el país existen desigualdades marcadas: personas con tonos de piel más oscuros suelen tener menos acceso a la riqueza relativa que mide la encuesta, lo que refleja una forma de desigualdad según el color de piel.
Como puede observarse, el cruce entre estas variables muestra un patrón identificable a primera vista. A medida que el tono de piel es más claro ( grupos 1 y 2 ), aumenta la representación en los quintiles 4 y 5. Mientras que en los quintiles 1 y 2, se encuentra la mayor representación de personas de piel más oscura que se ubican en los grupos 3 al 6. Esta distribución nos permite señalar que el color de piel es un factor de diferenciación en la estratificación social.
Índice de riqueza relativa | ||||||
Color de piel del encuestado | Q1 | Q2 | Q3 | Q4 | Q5 | Total |
Grupo 1 (1-2) | 12% | 14% | 17% | 25% | 31% | 100% |
Grupo 2 (3-4) | 19% | 18% | 21% | 23% | 19% | 100% |
Grupo 3 (5-6) | 23% | 25% | 20% | 19% | 13% | 100% |
Grupo 4 (7-8) | 29% | 31% | 20% | 11% | 10% | 100% |
Grupo 5 (9-11) | 22% | 26% | 26% | 15% | 11% | 100% |
No obstante, para dejar fuera toda duda y respaldar la relación existente entre el color de piel y el acceso a los niveles de bienestar, realicé un modelo estadístico que permite estimar las probabilidades de pertenecer a un determinado quintil de riqueza en función del color de piel.
La intención de este análisis es mostrar la influencia del color de piel en la distribución de la riqueza relativa, propiciando una visión más clara y fundamentada de cómo el color de piel se asocia con la estratificación social (ver gráfica 8).
Esta gráfica nos ayuda a entender cómo y cuánto cambia la probabilidad de pertenecer a un quintil según el color de piel. A medida que el color de piel es más oscuro, aumenta la probabilidad de pertenecer al quintil 1 (menor riqueza, representado por la línea azul). En contraste, conforme el color de piel se aclara, aumenta la probabilidad de estar en el quintil 5 (mayor riqueza, representado en la línea roja). Esto evidencia cómo la relación se invierte progresivamente a lo largo de los niveles de riqueza. Lo que nos dice esta gráfica es que, las personas de tono de piel más claro tienen una probabilidad del 28% de pertenecer al quintil de mayor riqueza, mientras que las personas de piel más oscura, esta probabilidad es de 5% (línea roja). Por el contrario, la probabilidad de pertenecer al quintil más pobre asciende del 11% al 47% a medida que el tono de piel se oscurece (línea azul). Estos resultados evidencian una clara desigualdad asociada al color de piel.
Los resultados del apartado anterior ofrecen un panorama de las características de la población según si fue víctima o no. En esta sección presento los resultados del modelo estadístico que me permitió medir cuál es la probabilidad de ser víctima de delito/violencia según las características de las personas.[17] A partir de los resultados de la medición puedo decir que existe mayor probabilidad de ser víctima de delitos si las personas son de sexo masculino, se han quedado sin alimentos, si han sido discriminados por su color de piel y tienen más ingresos. En cambio, variables como la etnia y la zona de residencia no mostraron efectos significativos en la medición.
Los resultados muestran que el sexo, la falta de alimentos, la discriminación por color de piel y el ingreso son factores que explican estadísticamente la probabilidad de la victimización. Los hombres tienen una probabilidad de 4.5 puntos porcentuales mayor que las mujeres. Mientras que las personas que se quedaron sin alimentos tienen una probabilidad de victimización de 13.4 puntos porcentuales mayor que aquellas que no. Las personas que han sufrido discriminación por color de piel tienen una probabilidad de 8.9 mayor que quienes no lo han sido. Por su parte, el ingreso muestra un efecto positivo, aunque reducido, pues cada aumento en su escala se asocia con 0.7 puntos porcentuales en la probabilidad de ser víctima.
Aunque los ingresos muestran relevancia estadística, su influencia resulta menor en comparación con variables como el sexo, la discriminación por color de piel y la carencia de alimentos. Esto podría indicar que las experiencias vividas de vulnerabilidad, particularmente aquellas relativas a la carencia de alimentos y discriminación por color de piel, tienen un peso mayor que el nivel de ingreso declarado al momento de explicar quiénes tienen mayores probabilidades de ser víctimas. Una posible explicación radica en la forma en que fue medida el ingreso en la encuesta. Se usó una escala del 1 al 15 y agrupa rangos, lo que puede ocultar diferencias entre los niveles de ingreso.
En ese sentido, los resultados subrayan la importancia de comprender la victimización desde una perspectiva multidimensional que reconozca otros factores como la discriminación y la vulnerabilidad que inciden en la exposición al delito y la violencia.
Otra posible razón es que la victimización no distingue entre el tipo de delito, razón por la cual puede ocultar diferencias sustantivas entre los perfiles de las víctimas. Es razonable decir que las personas con menores ingresos y en mayor situación de vulnerabilidad sean víctimas de tipos de delitos más violentos, mientras que las personas de ingresos más altos pueden estar expuestos a delitos de carácter patrimonial como robos y extorsiones, tal como sugiere la evidencia. [18],[19] Esta limitación impide caracterizar adecuadamente la relación entre el tipo de delito y las condiciones sociodemográficas de las víctimas. Por ello, se vuelve necesario complementar este análisis con estudios cualitativos que permitan explorar con mayor profundidad las experiencias de victimización, los tipos de delito y los patrones que diferencian según la posición económica y social de las personas
¿Qué nos dicen estos datos sobre la victimización?
Los resultados muestran que la victimización en Guatemala se distribuye de manera desigual. Los datos revelan que experiencias concretas de vulnerabilidad, analizadas por las variables de escasez de alimentos y discriminación por color de piel, están asociadas a mayores probabilidades de ser víctima de delito. Estos hallazgos sugieren que la vulnerabilidad social es un marcador crítico para la exposición al delito.
Esta afirmación es consistente con la evidencia, pues señala que las personas en situación de pobreza, que viven en barrios dominados por estructuras criminales, enfrentan un mayor riesgo de ser víctimas de violencia y otros delitos de alto impacto. En estos contextos, se conjugan tramas sociales que operan en su contra, exacerbando la vulnerabilidad al delito.
Según la literatura revisada, hay varios factores que se combinan y aumentan el riesgo de las personas. El desempleo, la falta de oportunidades para estudiar, la escasez de servicios básicos, la falta de infraestructura en los vecindarios, la falta de alumbrado público, la escasez de espacios de recreación. La insuficiencia de sistemas de vigilancia agrava más esta situación[20],[21]
Pero el impacto de la pobreza y la vulnerabilidad social en la victimización no es unidimensional, ya que existen otros factores relativos a las dinámicas criminales propias de los vecindarios. Por ejemplo, la presencia de pandillas, los conflictos entre ellas y el nivel de control que tienen sobre los lugares donde están instaladas, que además les permiten un grado de impunidad para operar sus actividades criminales como la circulación de drogas, el sicariato, el reclutamiento forzado de jóvenes y las extorsiones.[22] El control territorial de estos grupos puede llegar a ser de tal magnitud, que impide la presencia o patrullajes policiales.
Asimismo, la impunidad fortalece el control territorial de los grupos criminales que bloquean el acceso a la justicia. Esto es crucial porque la impunidad tiene un impacto significativo en la perpetuación de la violencia, el delito y la injusticia.
Por otro lado, uno de los hallazgos novedosos de este trabajo fue la asociación de la discriminación de piel con la victimización. Esto es relevante porque aporta evidencia a los estudios que muestran la relación existente entre la racialización, la privación en el acceso al bienestar y la desigualdad social. Estos trabajos han demostrado el patrón de discriminación por la racialización de los rasgos físicos de las personas que impide la movilidad social ascendente que sirve como un factor que propicia las desigualdades sociales[23],[24]
Adicional a esto, al perfilar a las víctimas de delito a partir del color de piel (uno de los elementos de la racialización), podemos concluir que la estratificación del delito añade una capa más a la desigualdad social. Esto es importante porque visibiliza que la relación existente entre color de piel y victimización no se debe al azar ni a la suerte, sino que tiene raíces en elementos estructurales de discriminación por características físicas de las personas (color de piel, cabello, estatura, por ejemplo).
Estos hallazgos abren una discusión en el país sobre el perfil de las víctimas de delitos porque visibiliza la manera en que algunas características relacionadas con la vulnerabilidad modelan la desigualdad en la victimización del delito/violencia. Y por tanto amplía la mirada para considerar otras desigualdades con las que se correlacionan el delito, la violencia y los indicadores de privación social y económica.
No obstante, Glebbeek y Koonings[25] advierten sobre el riesgo de establecer una relación lineal entre pobreza, vulnerabilidad y victimización. En consecuencia, una aproximación a estos fenómenos debería abarcar las relaciones complejas en las que participan otros factores a nivel de las dinámicas propias de los vecindarios. Por ejemplo, la presencia de grupos armados o pandillas que extienden su control y dominio en los lugares donde se asientan. Esta presencia condiciona y explica en cierta medida el tipo de delito que allí se comete.
Antes de concluir, es importante señalar que las dinámicas de violencia y delito en algunos lugares específicos son complejas y van más allá de los modelos estadísticos. De manera que la estratificación que aquí propongo se aleja de estas narrativas y prácticas de etiquetamiento hacia las zonas y barrios estigmatizados. Este tipo de trama social contribuye a la segregación social por zonas que no distingue entre los lugares verdaderamente peligrosos (“zonas rojas”) y lugares seguros dentro de un mismo perímetro. Esta discriminación no solamente es relativa al espacio, sino que se extiende a las personas que los habitan contribuyendo a la fragmentación social que amplía las barreras de exclusión recíproca y alimenta la desconfianza.
Anexo metodológico
Antes de describir la estrategia metodológica del trabajo, es importante señalar sus limitaciones. La encuesta no identifica los tipos de delitos de los que fue víctima una persona, pues incluye todas las siguientes opciones de delitos dentro de la misma pregunta, la cual dice: ¿Ha sido usted víctima de algún acto de delincuencia en los últimos 12 meses? Es decir, ¿ha sido usted víctima de un robo, hurto, agresión, fraude, chantaje, extorsión, amenazas o algún otro tipo de acto delincuencial en los últimos 12 meses?
En términos de la estrategia metodológica, primero, realicé una limpieza y recodificación de las variables que identifiqué. Luego realicé un análisis descriptivo de las variables independientes y dependientes. Posteriormente, realicé una matriz de correlación para identificar si las variables explicativas estaban correlacionadas,[26] y un modelo de regresión logística, específicamente un modelo logit. El modelo de regresión me permitió explicar el efecto de cada variable en la probabilidad de ser víctima de un delito.
Dado lo anterior, es importante señalar que este es un estudio de carácter exploratorio que busca identificar factores asociados a la probabilidad de ser víctima de un delito. En línea con la revisión de literatura, se parte del supuesto de que ciertas características individuales y condiciones sociales pueden influir en dicha probabilidad. En particular, en este trabajo se espera que las personas de sexo masculino, las que viven en áreas urbanas, las que pertenecen a pueblos indígenas, aquellas con mayores ingresos, quienes han experimentado escasez de alimentos y quienes han sido discriminadas por el color de su piel, presenten una mayor probabilidad de haber sido victimizadas.
Estrategia de análisis descriptivo
Para realizar la estratificación relativa a los quintiles, utilicé dos variables que me permitieron estructurar a la población en diversos estratos. La primera es un índice de riqueza relativa que construí a partir de la propuesta de Córdova,[27] quien diseñó este índice para medir la disponibilidad de bienes dentro del hogar específicamente para la encuesta Lapop.[28] Los resultados de mi análisis se muestran en la Tabla 1. Como se puede ver, existen brechas en el acceso a bienes y tecnología en los hogares. Mientras que las personas del quintil 5 tienen coberturas casi universales en refrigerador, lavadora, computadora y acceso a Internet de alta velocidad , el quintil más pobre (Q1) muestra carencias críticas en estos bienes.
Características del hogar | Q1 | Q2 | Q3 | Q4 | Q5 |
Refrigerador | 27% | 60% | 85% | 94% | 99% |
Smartphone | 70% | 97% | 98% | 99% | 100% |
Lavadora | 0% | 6% | 23% | 50% | 100% |
Microondas | 0% | 7% | 27% | 62% | 100% |
Agua potable hogar | 75% | 79% | 89% | 93% | 98% |
Computadora | 1% | 8% | 27% | 69% | 100% |
Internet alta velocidad | 0% | 3% | 27% | 81% | 100% |
Internet en teléfono | 2% | 34% | 79% | 99% | 100% |
Pantalla plana | 6% | 47% | 77% | 90% | 98% |
Televisión cable/satelital | 12% | 60% | 74% | 83% | 93% |
La segunda es una variable de ingresos que ya está incluida en la encuesta y que pregunta el rango de ingresos mensuales del hogar que incluye programas de ayuda, jubilaciones, rentas y sueldos que perciben las personas adultas del hogar.[29]
Adicionalmente a las variables sobre quintil de riqueza relativa e ingreso, utilicé dos más que me permitieron profundizar en el análisis que tiene que ver con la estratificación social. Estas son: a) la escasez de alimentos que experimentó el hogar, a la que llamé “se quedó sin alimentos”, que deriva de la pregunta de la encuesta: En los últimos 3 meses, por falta de dinero u otros recursos, alguna vez ¿en su hogar se quedaron sin alimentos?; y b) la percepción de discriminación por color de piel, a la que llamo “discriminado por color de piel”. En cuanto a esta segunda, la pregunta en la encuesta es: Y pensando en los últimos cinco años, ¿alguna vez ha sido discriminado o ha sido tratado mal o de manera injusta por su color de piel?[30]
La variable color de piel de la encuesta Lapop es una escala del 1 al 11, en la que el valor “1” es color de piel más claro y 11 más oscuro. Esta clasificación está hecha sobre la base del Project on Ethnicity and Race in Latin American (PERLA por sus siglas en inglés).[31] Es importante señalar que es el encuestador quien hace la clasificación tomando en cuenta la medida objetiva de la paleta.
Resultados de la regresión logística
Variables y categoría de referencia | Coef. | Robust Std Err. | z | P>|z| | [95% Conf. Interval] | |
Sexo |
| |||||
Hombre | 0.318 | 0.150 | 2.11 | 0.034** | 0.023 | 0.614 |
Etnia |
| |||||
No indígena | -0.128 | 0.165 | -0.77 | 0.440 | -0.453 | 0.196 |
Área |
| |||||
Urbana | 0.119 | 0.154 | 1.77 | 0.438 | -0.183 | 0.422 |
Se quedó sin alimentos | ||||||
| ||||||
No | -0.816 | 0.175 | -4.66 | 0.000*** | -1.160 | -0.473 |
Discriminado por color de piel | ||||||
| ||||||
No | -0.560 | 0.181 | -3.1 | 0.002*** | -0.915 | -0.205 |
Ingreso | 0.050 | 0.022 | 2.25 | 0.025** | 0.006 | 0.094 |
_cons | -0.976 | 0.248 | -3.93 | 0.000*** | -1.463 | -0.489 |
*p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01. Log pseudolikelihood= -575.37 Wald chi2(6) = 41.25 Prob > chi2=0.000 Pseudo r2=0.0360 Nota. Las categorías de referencia para las variables categóricas son sexo(mujer), etnia(indígena), area(rural), se quedó sin alimentos (sin alimentos); discriminado por color de piel (sí fue discriminado), quintil (primer quintil). El coeficiente indica el efecto positivo o negativo de ser víctima, en comparación con la categoría de referencia. En la tabla siguiente se registra el efecto marginal para calcular la probabilidad de ser víctima.
Tabla 4. Efectos marginales de las variables independientes en la probabilidad de ser víctima de delitos. | |||
| Variable | dy/dx | Std. Err | P>|z| |
| Sexo ref(mujer) | |||
| Hombre | 0.045 | 0.021 | 0.033** |
| Etnia ref(indígena) | |||
| No indígena | -0.018 | 0.024 | 0.447 |
| Área ref(rural) | |||
| Urbana | 0.017 | 0.022 | 0.438 |
| Se quedó sin alimentos ref(Sin alimentos) | |||
| No se quedó sin alimentos | -0.134 | 0.031 | 0.000*** |
| Discriminado por color de piel | |||
| ref (Sí discriminado) | |||
| No discriminado | -0.089 | 0.032 | 0.005*** |
| Ingreso | 0.007 | 0.003 | 0.024** |
[1] Theresa L. Armstead, Natalie Wilkins & Maury Nation (2021), “Structural and Social Determinants of Inequities in Violence Risk.” Journal of Community Psychology, 49(4): pp. 878-906; Pablo Fajnzylber, Daniel Lederman & Norman Loayza (2002), “Inequality and Violent Crime.” The Journal of Law & Economics, Vol. 45, No. 1; Marie-Louise Glebbeek & Kees Koonings (2016), “Between Morro and Asfalto: Violence, Insecurity and Socio-Spatial Segregation in Latin American Cities.” Habitat International, Vol. 54, Part 1; Janet L. Lauritsen & Karen Heimer (2010), “Violent Victimization among Males and Economic Conditions.” Criminology & Public Policy, Volume: 9, Issue: 4; Paul-Phillipe Pare & Richard Felson (2015), “Income Inequality, Poverty and Crime across Nations.” The British Journal of Sociology, Vol. 65, Issue 3, pp. 4-6.
[2] Armstead, Wilkins, & Nation, “Structural and Social Determinants of Inequities in Violence Risk.”
[3] Lucía Cid Ferreira, «Vulnerabilidad social y victimización. Análisis comparativo de zonas urbanas en San Miguel de Tucumán» (ponencia presentada en el XXVII Congreso de la Asociación Latinoamericana de Sociología y VIII Jornadas de Sociología de la Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina, 2009).
[4] Glebbeek & Koonings, “Between Morro and Asfalto”, p 3.
[5] Calonge Reillo (2022), “Estructuras del sentimiento de inseguridad. Posiciones ante la violencia y estratificación social en México”. Espiral, Vol.29, No.83, p. 161.
[6] Fabio Augusto Reis Gomes & Lourenço Senne Paz (2008), “The Determinants of Criminal Victimization in São Paulo State, Brazil.” Brazilian Review of Econometrics, Vol. 28, No. 2, pp. 217–238.
[7] Kiebson Moura & Raul Silveira Neto (2016), “Individual and Contextual Determinants of Victimization in Brazilian Urban Centers.” Urban Studies, Vol. 53, No. 8, pp. 1559-1573.
[8] En los trabajos realizados en Brasil, el término “raza” se interpreta según la autoidentificación utilizada en los datos oficiales brasileños, donde opera como categoría social (no biológica). La variable distingue entre quienes se declaran “blancos” y quienes no, reflejando construcciones históricas de diferenciación.
[9] Lauritsen & Heimer, “Violent Victimization”, p. 684.
[10] Löic Wacquant, “Toward a Dictatorship Over the Poor? Notes on the Penalization of Poverty in Brazil”, citado en Glebbeek & Koonings, “Between Morro and Asfalto”, p. 3.
[11] Luana Marques Garcia, Alessandra Conte, Guilherme Luis Sedlacek & Leopoldo Laborda (2019). “Race Differences in Police Violence and Crime Victimization in Brazil”, https://doi.org/10.18235/0001734.
[12] Reillo, “Estructuras del sentimiento de inseguridad”, p. 166.
[13] La encuesta se llevó a cabo en el año 2023.
[14] La pregunta indica opciones de victimización como robo, hurto, fraude, chantaje, extorsión, amenazas o algún otro tipo de acto delincuencial.
[15] Patricio Solís, Alice Krozer, Carlos Arroyo Batista & Braulio Güémez Graniel (2019), “Discriminación étnico-racial en México: una taxonomía de las prácticas”. Revista Nexos. Patricio Solís (2022), “Características étnicas, tono de piel y desigualdad”. Documento de trabajo no. 4, Centro de Estudios Espinosa Yglesias. Alice Krozer (2019), “Élites y racismo: el privilegio de ser blanco (en México), o cómo un rico reconoce a otro rico”. Revista Nexos.
[16] Ver Anexo metodológico para conocer el cálculo del Índice de Riqueza Relativa. Abby Córdova (2008), “Nota metodológica: midiendo riqueza relativa utilizando indicadores sobre bienes del hogar”. Perspectivas desde el barómetro de las Américas No. 6.
[17] Ver Anexo metodológico al final del artículo.
[18] Armstead, Wilkins & Nation, “Structural and Social Determinants”.
[19] Gomes & Paz, “The Determinants of Criminal Victimization”.
[20] Armstead, Wilkins & Nation, “Structural and Social Determinants”.
[21] Gabriel Kessler. El sentimiento de inseguridad. Sociología del temor al delito (Buenos Aires: Siglo XXI Editores, 2009).
[22] Glebbeek & Koonings, “Between Morro and Asfalto”, p. 2.; Lauritsen & Heimer, “Violent Victimization”, p. 685.
[23] Solís, “Características étnicas, tono de piel y desigualdad”.
[24] Solís et al., “Discriminación étnico-racial en México”.
[25] Glebbeek & Koonings, “Between Morro and Asfalto”, p.3.
[26] Antes de hacer el análisis principal, revisé si las variables que elegí estaban muy relacionadas entre sí, ya que eso puede afectar los resultados. Encontré que el ingreso y el quintil de riqueza estaban moderadamente relacionados. Como el quintil no resultó importante en el primer análisis, decidí dejarlo fuera del modelo final. Esta decisión no afecta la calidad de los datos ni las conclusiones del estudio. Sin embargo, la he utilizado en el análisis descriptivo para mostrar cómo se relaciona con el color de piel. Esta relación refuerza la idea de que existen desigualdades que explican muy bien las condiciones de vulnerabilidad social.
[27] Córdova, “Nota metodológica”.
[28] Esta metodología fue diseñada exclusivamente para trabajar con la encuesta LAPOP.
[29] Es importante señalar que hice varios intentos por clasificar a la población en deciles en función de su ingreso, pero me enfrenté a dos problemas. El primero es que la variable de la encuesta sobre los ingresos es cualitativa y, por tanto, no pueden construirse los deciles dado que, para ello, se necesitaría una variable cuantitativa continua. Y por otro, hice una categorización dividiendo a la población según si sus ingresos eran bajos, medios o altos. Para esta categorización tomé como criterios: a) el costo de la canasta básica en el año de la encuesta (2023); b) el salario mínimo del año de este año; y c) el ingreso promedio de los hogares de la Encuesta Nacional de Condiciones de Vida 2023. Sin embargo, al cruzar esta variable con victimización, noté que había una sobrerrepresentación de personas en la categoría ingresos bajos que podría afectar la interpretación por estratos socioeconómicos. Por estas razones, decidí utilizar la variable tal y como está en la encuesta, la cual es carácter cualitativo ordinal con quince categorías con valores que van desde Q.0 a 100.00, hasta más de Q.10,168.00 (ver los resultados en la tabla 3)
[30] Esta pregunta contiene varias opciones de respuesta. Originalmente era una escala de Likert que indicaba si el evento de discriminación había sucedido: muchas veces, algunas veces, pocas veces o nunca. Se hizo dicotómica Sí/No para poder realizar el análisis de regresión del que se hablará más adelante. Todas las opciones que sugerían que la persona alguna vez había sido discriminada se tomaron como sí.
[31] Edward E. Telles, Pigmentocracies. Ethnicity, Race, and Color in Latin America (North Carolina: The University of North Carolina Press, 2014).
