אמריקאים ממוצא מעורב נמצאים במגמת עלייה, אך הנתונים הממשלתיים מתעלמים מהם

אוכלוסיית המיעוטים המעורבים צומחת בקצב מהיר

אוכלוסיית ה'שניים או יותר גזעים' בארצות הברית גדלה מ-9 מיליון בשנת 2010 ל-33.8 מיליון בשנת 2020, על פי נתוני הלשכה האמריקאית לסטטיסטיקה. הצמיחה המהירה של קבוצה זו צפויה להימשך, אך הקצב המדויק תלוי לא רק בהתפתחות החברתית, אלא גם באופן שבו ארצות הברית מודדת ומתייגת גזע.

השינוי במדידה: ממודד למזדהה

עד שנות ה-60, הגזע של אדם נקבע לרוב על ידי פקידי מפקד האוכלוסין. כיום, ההגדרה היא בעיקר עצמית. הלשכה לסטטסטיקה מאפשרת לאנשים לסמן 'אחת או יותר' קבוצות גזעיות. עם זאת, הזהות הגזעית של אנשים יכולה להשתנות לאורך זמן ובהקשרים שונים. אדם ממוצא מעורב עשוי לבחור שתי קבוצות גזעיות בסקר אחד, אך רק אחת באחר.

הבעיה במדידה: נתונים לא עקביים

הנתונים על אוכלוסיית המיעוטים המעורבים אינם אחידים, שכן היא מורכבת מ-57 צירופים גזעיים שונים. שאלה מרכזית עולה: האם ניתן לראות בקבוצה זו קבוצה הומוגנית אחת? חוקרים מאוניברסיטת UCLA ציינו כי אדם המזדהה כמעורב שחור ולבן עשוי לחוות גזענות שונה לחלוטין מאדם המזדהה כמעורב יפני ומקסיקני.

השלכות הטעויות במדידה

הטעויות במדידה ובמיון משפיעות על מערכות מרכזיות בחברה:

• בריאות: מטופלים ממוצא מעורב חווים אי-הזדהות והתנהגות מיקרואגרסיבית במוסדות רפואיים, מה שפוגע באמון ובשיתוף פעולה עם מערכת הבריאות.
• משפטים: בתי המשפט נוטים לסווג תובעים ממוצא מעורב כשייכים לקבוצה מיעוטית אחת בלבד, תוך התעלמות מאפליה ספציפית כלפי מעורבים. הדבר מסתיר את האמת על אפליה רב-גונית.
• פוליטיקה: חוקי חלוקה מחדש של אזורי בחירה יכולים לסווג אנשים ממוצא מעורב לקטגוריות גזעיות יחידות, מה שמשפיע על ניתוח התנהגות בוחרים.

הזהות הגזעית היא דינמית – הנתונים עדיין סטטיים

גרגורי לסלי, פסיכולוג פוליטי מאוניברסיטת המדינה של אוהיו ומחבר שותף בדו"ח UCLA, מסביר: "הגבולות של הגזע הפכו ליותר גמישים, אך לא התאמנו את המדידה למציאות החדשה. ישנן דרכים רבות למדוד, אך הנתונים קשים להשגה משום שאנו מודדים דבר דינמי באמצעות קטגוריות סטטיות".

דוגמה לכך היא אדם ממוצא מעורב עם הורה לבן והורה אסייתי. בסקר אחד הוא עשוי לבחור שתי קבוצות גזעיות, אך בסקר אחר הוא יבחר רק בקבוצה האסייתית. הזהות הנבחרת יכולה להיות מושפעת מהזדהות פוליטית או חברתית, מה שגורם לסטיות שיטתיות בנתונים.

ההשלכות החברתיות והמשפטיות

דו"ח UCLA מצא כי אנשים ממוצא מעורב חווים אפליה דומה לזו של מיעוטים יחידים, אך התוצאות משתנות מאוד. אנשים ממוצא מעורב עם שורשים אפריקאים מדווחים על שיעורי אפליה גבוהים יותר מאשר קבוצות אחרות.

הנתונים הלא עקביים משפיעים גם על אלגוריתמים המשמשים לקבלת החלטות בתחומים שונים, החל מהכרה בפנים ועד לקביעת זכאות להלוואות. הטעויות במדידה עלולות להעצים אפליה קיימת וליצור פערים חברתיים נוספים.

הפתרון: שינוי שיטת המדידה

מומחים קוראים לרפורמה במערכות הנתונים כדי להתאים אותן למציאות הגזעית המשתנה. בין ההצעות:

• הקמת קטגוריות גזעיות גמישות יותר שיאפשרו למשיבים לתאר את זהותם באופן מדויק יותר.
• שימוש בשיטות מדידה רב-ממדיות שיתחשבו בהקשרים שונים של זהות גזעית.
• הגברת המודעות להשפעת הנתונים הלא עקביים על מדיניות ציבורית וחקיקה.

ללא שינויים אלה, מיליוני אזרחים ממוצא מעורב ימשיכו להיעלם מניתוחים חברתיים, פוליטיים ובריאותיים, תוך פגיעה ביכולת לקבל החלטות מושכלות המבוססות על נתונים אמינים.