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Objetivo principal
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
Vinculación a política pública
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):
Nuestros resultados muestran que en el caso peruano existen tres patrones de victimización claramente diferenciados, a los que hemos denominado: Control con poca violencia, Control violento regular y Control violento con riesgo de feminicidio. Su frecuencia está dada por ese mismo orden (82.99%, 15.23% y 1.77%, respectivamente). Los tres patrones se diferencian en función de la severidad, frecuencia y temporalidad de las agresiones. Las diferencias son muy marcadas respecto de los dos primeros aspectos.
Las mujeres bajo el patrón de control con poca violencia son objeto de violencia psicológica extendida que solo rara vez se traduce en violencia física. Además, cuando se esta se da, las agresiones muy pocas veces se dan a menudo y suelen consistir en empujones, sacudones u objetos que le son lanzados. En este patrón, la violencia no suele escalar.
Caso distinto es el patrón de control violento regular. Acá las mujeres son objeto de violencia psicológica combinada con diversas formas de violencia física. Los empujones, sacudones y objetos que le tiran son formas muy probables de agresión que ahora pueden ir de la mano con actos más agresivos (estrangulamiento, quemaduras y amenazas o ataques con cuchillo, pistola u otras armas). En una proporción importante, las agresiones en este patrón son muy frecuentes.
El patrón de control violento con riesgo de feminicidio es el más extremo. Además de una alta y constante exposición a violencia psicológica, las mujeres en este patrón a este tienen alta probabilidad de sufrir agresiones con potencial letal (estrangulamiento, quemaduras y amenazas o ataques con cuchillo, pistola u otras armas). Estos riesgos son combinan con una frecuencia de agresiones que varía entre lo medio y alto.
Los patrones de victimización presentan además diferencias respecto de otras variables importantes, como el consumo de alcohol en la pareja, el uso extendido de la violencia sexual, entre otras características. Tan importante como ello es que identificamos evidencia en contra de algunos mitos sobre la violencia contra las mujeres. Hallamos que hay poca diferencia entre el nivel educativo de hombres y mujeres entre los patrones; que las víctimas sí acuden con cierta regularidad a las comisarías luego de una agresión; que las mujeres también agreden a su pareja (violencia bidireccional), pero en baja frecuencia; y que hay concentraciones claras de determinados patrones por nivel socioeconómico y por lugar de residencia.
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