Discriminación por tono de piel: evidencia del fútbol argentino (2012-2013)

Discriminación por tono de piel: evidencia del fútbol argentino (2012-2013)

Skin-tone discrimination: evidence from Argentine soccer (2012-2013)

Valentin Figueroa (Universidad de San Andres)
Juan Ignacio Godoy (Universidad de San Andres)

Resumen

Medimos la prevalencia de la discriminación por tono de piel por parte de individuos en posiciones de autoridad en Argentina. Utilizamos información individual sobre todos los jugadores de primera división en la liga argentina de fútbol en los torneos iniciales de 2012 y 2013 para estimar el impacto del tono de piel –medido mediante la escala de Von Luschan- sobre la frecuencia de sanciones deportivas. Mostramos que el tono de piel está correlacionado positivamente con la cantidad de tarjetas amarillas recibidas. Interpretamos este resultado como evidencia causal de discriminación por tono de piel por parte de personas en posiciones de autoridad.

Palabras clave

Discriminación, fútbol, Argentina, tono de piel, experimento natural

Abstract

We measure the prevalence of skin-tone discrimination by authorities in Argentina. We use individual data on all professional soccer players in the Argentine League during the initial tournaments of 2012 and 2013 to estimate the impact of skin-tone –measured with the Von Luschan scale- on the frequency of sanctions. We show that skin tone is positively correlated with the number of received yellow cards. We interpret this result as causal evidence of skin-tone discrimination by individuals in positions of authority.

Key words

Discrimination, soccer, Argentina, skin tone, natural experiment

 

Recibido: 13 de mayo de 2016

Aceptado: 30 de julio de 2016

 

 

 

Introducción

¿Las autoridades privilegian a las personas de piel clara? Identificar empíricamente la existencia de discriminación por parte de individuos en posiciones de autoridad –como policías, jueces o empleadores- es un primer paso para aplicar sanciones o elaborar políticas públicas contra este tipo de prácticas. Sin embargo, la investigación sobre discriminación en Argentina se ha concentrado en clase social y género, dejando de lado características fenotípicas como el color de la piel (De Grande y Salvia 2010). En este corto artículo estimamos el impacto del tono de piel sobre la frecuencia de recepción de sanciones.

Identificar empíricamente la discriminación por color de piel es un problema espinoso. Las estrategias basadas en cuestionarios usualmente resultan poco confiables para temas controversiales como la discriminación, pues las personas prefieren presentarse en buenos términos ante el entrevistador o tener interpretaciones divergentes respecto de qué significa la discriminación. Una estrategia alternativa es inferir discriminación a través de sus efectos. Un ejemplo de esta segunda estrategia es estimar si los individuos no-blancos son más propensos a recibir fallos judiciales en su contra. Sin embargo, las características fenotípicas, en la práctica, suelen estar correlacionadas con otros atributos personales que pueden, independientemente del color de la piel, hacer a un individuo más propenso a recibir fallos judiciales desfavorables. Si las personas de piel más oscura gozaran, en la práctica, de menor capital social o económico, estos atributos podrían explicar los fallos judiciales independientemente de la discriminación por color de la piel. Otro problema es que las temáticas y reglas de los litigios varían ampliamente entre casos, jurisdicciones, y distritos.

Para superar algunos de estos problemas de endogeneidad utilizamos el campo de juego del fútbol como “experimento natural”. En resumen, consideramos al campo de juego de fútbol como un modelo a escala de una situación donde es posible evaluar si los individuos en posiciones de autoridad son desproporcionadamente estrictos con personas de piel más oscura. Dado que los campos de juego permiten la interacción de individuos de distintos orígenes en un entorno común y con un repertorio limitado y explícito de reglas y estrategias de comportamiento, estos permiten identificar la discriminación por color de la piel con mayor facilidad. Además, siendo entornos de alta competencia y presión donde los referís deben aplicar reglas de sanción al comportamiento indebido de manera inmediata, los campos de juego presentan un contexto propicio para evaluar cómo se manifiestan los sesgos por color de piel.

Utilizamos información sobre todos los jugadores de fútbol de primera división en el Torneo Inicial de 2012 y 2013 en Argentina para estimar el impacto del tono de piel –medido según el Índice de Von Luschan- sobre la cantidad de sanciones recibidas en el campo de juego (tarjetas amarillas y rojas)1. Empíricamente, mostramos que los jugadores con la piel más oscura reciben en promedio más tarjetas amarillas, pero no rojas. Los resultados son robustos a la inclusión de una batería de controles, incluyendo faltas cometidas, edad, y efectos fijos por posición, equipo, y torneo.

El efecto es sustantivamente importante: un aumento de 12 puntos en la oscuridad de la piel (equivalente a pasar del tono de piel de Adrián “el Polaco” Bastía al de Nahuel Zárate) está asociado con un aumento en la cantidad de tarjeta amarillas recibidas similar al que se obtiene pasando de ser mediocampista a defensor (la posición más propensa a cometer acciones violentas). Interpretamos este resultado como evidencia de que los individuos en posiciones de autoridad son desproporcionadamente estrictos con las personas de piel oscura. Cabe notar, sin embargo, que la evidencia no nos permite distinguir si las autoridades privilegian individuos de piel clara o perjudican a los de piel oscura.

El trabajo más cercano al nuestro es el de Price y Wolfers (2007). Utilizando información sobre la Liga Nacional de Básquet en Estados Unidos (NBA) encuentran que la probabilidad con la que un réferi sanciona a un jugador está correlacionada con la diferencia racial entre ellos.

Este artículo también se relaciona con otros trabajos que se valen de eventos deportivos como herramienta empírica. Munyo y Rossi (2013), por ejemplo, muestran que las derrotas inesperadas de los equipos más populares de Uruguay (Nacional y Peñarol) causan un aumento en la tasa de criminalidad en las horas posteriores a los partidos y atribuyen este efecto a una relación entre frustración y disposición a cometer crímenes violentos. De modo similar, Miguel et al (2008) utiliza información sobre la Liga Europea de fútbol para mostrar que los jugadores nacidos en países que experimentaron guerras durante sus vidas son más propensos a cometer faltas en el campo de juego. Utiliza esta evidencia para informar el debate sobre la relación entre propensión a la violencia y experiencias pasadas de violencia. En esta misma línea, aquí nos valemos de la interacción entre jugadores y réferis en el campo de juego para estudiar la relación entre tono de piel y sanciones por parte de autoridades.

El resto del artículo está estructurado de la siguiente manera. La primera sección justifica nuestro diseño de investigación. La segunda sección discute la recolección de datos y presenta estadísticas descriptivas. La tercera sección presenta los resultados empíricos. La última sección concluye y propone oportunidades de investigación futura.

Diseño de investigación

Nuestro objetivo es determinar si los individuos en posiciones de autoridad discriminan a las personas de piel más oscura. Las posibles estrategias de medición para dar cuenta de la discriminación por color de piel por parte de individuos en posiciones de autoridad son dos: el cuestionario y la inferencia a partir de efectos. Sin embargo, medir la prevalencia de la discriminación utilizando estas técnicas puede presentar una serie de dificultades, que discutimos a continuación.

Un ejemplo de medición mediante cuestionario es el del “Mapa de la Discriminación”, llevado a cabo por el INADI a partir del año 2005, que recolecta percepciones de discriminación en cada provincia argentina, incluyendo color de piel como categoría. Obviamente, esta técnica resulta poco confiable para evaluar tanto la discriminación propia como la sufrida. La propia, porque los individuos pueden desear presentarse en términos favorables ante el entrevistador, reportando conductas diferentes a las verdaderas. Esto genera “sesgo de deseabilidad social” en la estimación de la frecuencia de la discriminación, sesgándola hacia cero (Torangeau y Yan 2007). La sufrida, porque la medición depende de la percepción subjetiva de discriminación por parte de los entrevistados.

Una alternativa es identificar el efecto del tono de piel sobre resultados teóricamente relevantes. Algunos ejemplos de esta segunda estrategia incluyen estimar si los individuos de mayor pigmentación dérmica: (1) reciben menores salarios u ofertas laborales, (2) son despedidos más frecuentemente, (3) son más propensos a ser detenidos por la policía, o (4) tienen menor éxito en fallos judiciales que los involucran. Un ejemplo de aplicación de esta segunda estrategia en Argentina es el artículo de De Grande y Salvia (2010), que utiliza la Encuesta de la Deuda Social de 2007 para mostrar que, en los grandes centros urbanos del país, las personas de piel “no-blanca” tienen más dificultades para conseguir empleo, reciben menores salarios, y consiguen peores puestos laborales (incluso controlando por edad y nivel educativo).

No obstante, este tipo de estrategia también puede presentar complicaciones. Primero, en muchos de estos casos la información es escasa o de difícil acceso, ya sea por reglas de confidencialidad u ocultamiento intencional por parte del discriminador. Segundo, aun teniendo acceso a la información, el tono de piel puede en la práctica estar correlacionado con otros atributos personales (como nivel educativo, situación familiar, o ingreso) que pueden sesgar la estimación.

Aunque no existe evidencia de calidad comparable para Argentina, la investigación sociológica en Estados Unidos encontró que, entre individuos de una misma raza, aquellos de piel más clara ganan más dinero, completan más años de escolaridad, viven en mejores barrios, y se casan con gente de mayor status (Hunter 2007). Esto puede ser problemático. Si los individuos de tono de piel más oscuro tienen menor ingreso o capital social, entonces también podríamos esperar que tengan peores abogados, y consiguientemente que reciban fallos judiciales desfavorables con mayor frecuencia, incluso sin sufrir discriminación. Del mismo modo, si el nivel educativo está negativamente correlacionado con la pigmentación cutánea entonces el hecho de que reciban en promedio un menor salario –u ofertas laborales- puede deberse a este atributo, y no al tono de su piel. Teniendo en cuenta que el número de años de escolaridad puede no representar perfectamente la habilidad de los individuos, no es claro que este problema pueda solucionarse incluyendo un control por esta variable.

Es preciso notar, además, que el hecho de que los individuos de piel más oscura tengan menores salarios o educación no necesariamente es un indicador de discriminación. Dado que las características fenotípicas se transmiten por herencia genética, esta correlación puede deberse a discriminación pasada hacia sus padres, y no a discriminación actual.

También debemos considerar que las reglas para decidir detenciones policiales, fallos judiciales, o contrataciones laborales son frecuentemente distintas entre sí, variando entre distritos, jurisdicciones, y empresas. El problema es particularmente grave si consideramos que las situaciones sobre las cuales las autoridades deben aplicar reglas también presentan amplia variación. Esto dificulta la comparación entre casos y consiguientemente la inferencia.

En este artículo intentamos eludir estos problemas e identificar la prevalencia de discriminación por tono de piel por parte de individuos en posiciones de autoridad. Para ello, estimamos el efecto de la pigmentación dérmica de los jugadores profesionales de fútbol en Argentina sobre las decisiones de los referís respecto de sanciones.

Los eventos deportivos constituyen experimentos naturales donde individuos de distintos orígenes y características interactúan de manera visible en un ambiente institucional común, con un conjunto estrecho de reglas y estrategias posibles de comportamiento, y donde la aplicación de sanciones es clara y directamente observable (Miguel et al, 2008).

Considerando que los individuos a ser juzgados por el referí son deportistas profesionales de alta competencia, los campos de juego son entornos donde las características extra-deportivas de los jugadores (como nivel socioeconómico, educación o situación familiar), que podrían estar correlacionadas con el tono de su piel, deberían tener poco impacto en sus decisiones de comportamiento. No obstante, en el análisis empírico a continuación relajamos este supuesto para dar cuenta de posibles sesgos que pueden surgir de una correlación entre color de piel y nivel de agresividad.

El hecho de que los miembros de un mismo equipo utilicen la misma indumentaria también nos permite separar el efecto del tono de piel del efecto de la vestimenta, que puede estar correlacionada con el tono de la piel y a su vez puede señalizar otras características inobservables.

Las reglas del fútbol son provistas de manera centralizada por la FIFA (Fédération Internationale de Football Association). Cada partido tiene un referí con autoridad para aplicar sanciones disciplinarias a lo que percibe como mala conducta o comportamiento agresivo. El comportamiento percibido por el referí como ligeramente violento recibe una sanción menor (falta en contra), otorgando un tiro libre al equipo contrario al del jugador sancionado. Cuando la falta es percibida por el juez como grave, entonces la sanción es una tarjeta amarilla2 (cuya acumulación puede prevenir que el jugador participe de partidos futuros) o roja3 (que determina la expulsión del jugador, y deja a su equipo con un jugador menos que el del rival). Las tarjetas recibidas perjudican a los jugadores. Éstos son estudiados por equipos extranjeros, en los que pueden gozar de mayores sueldos y prestigio. En este ambiente de alta competencia, una tarjeta puede llevar a la mengua de la intensidad de juego de un jugador, disminuyendo su rendimiento, y con él las chances de ser convocado para ligas extranjeras. Por esta razón, los jugadores en general prefieren evitar tarjetas.

En los deportes competitivos por equipos, como el fútbol, los jugadores interactúan con los referís en ambientes de alta presión. En este contexto, los árbitros deben juzgar situaciones y tomar decisiones inmediatas que permiten que sus sesgos se manifiesten (Price y Wolfers 2007). Por estas características, los eventos deportivos proveen un ambiente propicio para evaluar si existe la discriminación por tono de piel por parte de individuos en posiciones de autoridad.

Al reducir el conjunto de estrategias posibles por parte de los actores (el jugador agrede o no, el réferi sanciona o no) y permitir la interacción entre individuos de distintas características bajo un marco de reglas común, los eventos deportivos pueden ser considerados un modelo a escala de una situación en la que una autoridad decide sancionar o no a un individuo. Por estas razones, los partidos de fútbol funcionan como experimentos naturales, y permiten identificar la discriminación por tono de piel con mayor facilidad, superando algunos problemas de endogeneidad presentes en la literatura existente sobre discriminación en Argentina.

Datos

Utilizamos la información disponible en la página web de ESPN4 para construir una base de datos que incluye a todos los jugadores de primera división en Argentina durante los torneos iniciales de la A.F.A (Asociación del Fútbol Argentino) de 2012 y 2013 (N = 469). La página web recoge periódicamente estadísticas sobre distintas ligas deportivas del mundo e incluye la nómina de jugadores. Esta nómina provee información sobre equipos, partidos jugados, partidos iniciados como suplente, goles anotados, tarjetas amarillas y rojas recibidas, y posiciones. Considerando que la cantidad absoluta de goles o tarjetas no es comparable entre jugadores que jugaron una distinta cantidad de partidos, normalizamos a todas las variables que varían entre partidos como promedios por partido jugado5. Obtuvimos información sobre años de nacimiento a través de páginas personales de jugadores, perfiles oficiales de Facebook o Twitter, notas periodísticas, y en última instancia, de Wikipedia y blogs.

La variable independiente de interés es el tono de piel del jugador, medido mediante la escala de Von Luschan6. Esta escala toma valores entre 0 y 36, y valores más altos indican un tono de piel más oscuro. En la práctica, la escala varía entre 7 y 36, en tanto los valores de 0 a 7 deben reservarse para personas anémicas (von Luschan y von Luschan, 1914). Determinamos el tono de piel de los jugadores mediante la comparación de la paleta de tonos de Von Luschan con fotografías en la página web de ESPN y en el buscador de imágenes de Google. Codificamos el tono de cada jugador a partir de cinco imágenes, y le asignamos el valor mediano en la escala de Von Luschan. En todos los casos posibles utilizamos fotografías en las que el jugador figura de frente y dentro del campo de juego.

Figura 1. La pigmentación de la piel de
            los jugadores del fútbol argentino (2012-2013)
Figura 1. La pigmentación de la piel de los jugadores del fútbol argentino (2012-2013)
Fuente: elaboración propia en base a datos en ESPN y fotografías online

Como recomienda Swiatoniowski et al (2013) determinamos la pigmentación del jugador en base al tono de su frente. Para evitar posibles sesgos, los codificadores recibieron una planilla que sólo presentaba el apellido y equipo del jugador, pero no el resto de las variables. Por supuesto, el procedimiento ideal hubiera sido la utilización de técnicas espectrofotométricas (Swiatoniowski et al, 2013). Somos conscientes de esta limitación pero, asumiendo aleatoriedad en los errores de codificación, confiamos en la fiabilidad de nuestra medición7. Presentamos la distribución del tono de piel (total y por posición) de los jugadores de la primera división de la Liga Argentina en 2012 y 2013 en la Figura 1. Para hacer de los valores algo sustantivamente inteligible, la Tabla 2 presenta ejemplos concretos de codificación.

Tono (IVL) Jugador Equipo
12 Roberto Battión All Boys
14 Fernando Gago Boca Juniors
16 Leandro Desábato Estudiantes de La Plata
18 Diego Diellos Quilmes
20 Denis Stracqualursi San Lorenzo de Almagro
22 Victor Ayala Lanús
24 Carlos Luna Rosario Central
26 Diego Castaño Tigre
29* Reinaldo Lenis Argentinos Juniors
32 Duván Zapata Estudiantes de La Plata
34 Eder Álvarez Balanta River Plate
Tabla 2. Ejemplos de codificación del tono de piel (Índice de Von Luschan)
Fuente: elaboración propia en base a datos de ESPN y fotografías de jugadores disponibles en internet. Nota: valores seleccionados corren de dos en dos. * Dado que en muestra hay cero jugadores con tono de piel 28 o 30 en la escala de Von Luschan, reportamos un ejemplo de valor 29.

Resultados

Nos interesa identificar el efecto del tono de piel sobre el promedio de sanciones recibidas por partido. Utilizamos dos tipos de sanciones como variable dependiente: los promedios de Tarjeta Amarillas y Tarjetas Rojas recibidas por jugador por partido jugado. Cuando un jugador recibió más de una tarjeta amarilla en un mismo partido (una sanción que implica el mismo castigo que una tarjeta roja), esta segunda tarjeta fue considerada una “tarjeta roja”, independientemente del color de la tarjeta aplicada en el campo de juego. Ambas variables dependientes varían entre cero y uno.

La variable independiente central es Color de Piel, que medimos utilizando el índice de Von Luschan (IVL) como indicador. Este varía entre 12 (Roberto Battión – All Boys) y 34 (Armando Cooper – Godoy Cruz de Mendoza) en la muestra. Valores más altos en esta medida indican color de piel más oscuro.

Ahora bien, es posible que las tarjetas recibidas varíen por razones distintas al tono de piel. Algunas posiciones en el campo de juego son sistemáticamente más propensas a cometer faltas, y esto puede resultar en mayores tarjetas. Si los individuos de piel más oscura se autoseleccionaran a posiciones defensivas, entonces cometerían más faltas y recibirían más tarjetas independientemente de su pigmentación cutánea. En promedio los defensores cometen más acciones violentas que los mediocampistas, y éstos más que los delanteros. Por esta razón, incluimos en nuestros modelos efectos fijos por posición, incorporando Defensor y Delantero; por lo tanto, la categoría base es Mediocampista. Como los jugadores más jóvenes pueden ser más ágiles y menos propensos a incurrir en acciones riesgosas, también incluimos un control por Año de Nacimiento. Controlamos también por el Promedio de Goles, como indicador del tiempo promedio que un jugador pasa en el área ofensiva en el campo de juego (delante de mitad de cancha), donde es menos probable que cometa faltas a otros jugadores.

Considerando que el estilo de juego de los jugadores puede depender también del esquema táctico del director técnico, incluimos efectos fijos por equipo. De esta manera también controlamos por todos los atributos que no varían entre jugadores de un mismo equipo, como favoritismo por parte de los directivos de la A.F.A, o simpatía por parte de los referís hacia el club. También es de público conocimiento que gran parte del comportamiento de los referís depende de directivas que descienden desde la cúpula de la A.F.A. Es posible que, en ciertos torneos, la asociación ordene informalmente que se apliquen más o menos sanciones. Para controlar por cambios agregados en la frecuencia de sanciones a lo largo del tiempo incluimos un control por año del torneo.

Estimamos el modelo mediante Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), utilizando errores estándar robustos (de Huber-White), y presentamos los resultados en la Tabla 3. El modelo (A) muestra que las tarjetas amarillas que recibe un jugador en el torneo argentino, en promedio y manteniendo el resto de las variables en su media, aumentan a medida que oscurece el tono de su piel. La asociación entre la oscuridad de la piel y las tarjetas amarillas es sustantivamente importante. Un aumento de 12 puntos en la pigmentación cutánea está asociado con un aumento en las tarjetas amarillas recibidas similar al que se obtiene pasando de jugar de mediocampista a defensor, la posición más propensa a cometer faltas y ser sancionada.

Un supuesto fundamental para interpretar este resultado como evidencia de discriminación por parte de los referís es que el tono de piel es ortogonal a la propensión de un jugador a cometer agresiones que ameriten una tarjeta amarilla según la aplicación perfecta de la regla de sanción. No obstante, una crítica posible es que el tono de piel puede estar correlacionado con otras características que hacen más agresivas a las personas (marginalidad social y económica, dinámicas familiares, menor educación, etc). Por esta razón, el Modelo (B) incluye un control por el promedio de faltas cometidas por partido (Faltas Cometidas), para controlar por el nivel de agresividad del jugador.

A nuestro entender, esta es una estrategia conservadora. El coeficiente de regresión para tono de piel incorporando un control por faltas cometidas puede subestimar la discriminación en tanto el tono de piel puede también aumentar la cantidad de faltas sancionadas en contra de un jugador (y hay tarjetas amarillas que se justifican por acumulación de faltas). Al incorporar el promedio de faltas como control, el coeficiente estimado del efecto del tono de piel decrece en magnitud (pasa de 0.005 a 0.003) pero se mantiene positivo y por encima del nivel convencional de significatividad. La estimación permanece positiva y significativamente distinta de cero cuando se incluye una variable dicotómica que toma el valor 1 cuando el jugador es extranjero (modelo no reportado)8. Interpretamos este resultado como evidencia de que los individuos en posiciones de autoridad discriminan por tono de piel al momento de aplicar sanciones.

(A) (B) (C)
TarjetasAmarillas TarjetasAmarillas TarjetasRojas
Color de Piel (IVL) .005**(.002) .003*(.002) -.000(.000)
Año de Nacimiento -.002(.001) -.002(.001) -.000(.000)
Defensor .011(.018) .043***(.016) .002(.004)
Delantero -.041**(.019) -.045***(.017) .002(.003)
Promedio de Goles -.139*(.082) .102(.088) -.011(.011)
Partidos Titular .129***(.027) -.011(.032) .005(.006)
Faltas Cometidas - .166***(.018) .003(.003)
Tarjetas Amarillas - - .015(.010)
EF – Equipo Si Si Si
EF – Torneo Si Si Si
N 469 469 469
R2 .15 .34 .03
Estimación OLS OLS OLS
Tabla 3. Estimación del efecto del color de la piel sobre la frecuencia de recepción de sanciones en jugadores de primera división de fútbol en Argentina en 2012 y 2013
Fuente: Base de datos elaborada por los autores. Nota: los modelos fueron estimados mediante MCO. Las constantes fueron estimadas pero no reportadas. Los jugadores que nunca jugaron un partido y los arqueros fueron excluidos de la muestra. Errores estándar robustos entre paréntesis. La categoría base para las posiciones es Mediocampista. Significancia estadística al 90% (*), 95% (**), y 99% (***).

En el modelo (C) utilizamos como variable dependiente el promedio de tarjetas rojas recibidas. Incluimos también un control por la cantidad de tarjetas amarillas. Los resultados muestran que el tono de piel no está asociado con la cantidad promedio de tarjetas rojas, la máxima sanción posible en el campo de juego. La estimación es casi exactamente cero (>0.0009) Este resultado es razonable, en tanto las tarjetas rojas generan amplio descontento, y suelen ser más cuestionadas por la prensa, los jugadores, los técnicos, y los simpatizantes. Una tarjeta roja mal aplicada puede llevar a la suspensión del árbitro. Interpretamos este resultado como evidencia de que la discriminación por parte de individuos en posiciones de autoridad alcanza más fuerte a las sanciones leves, donde el lugar a la discrecionalidad de los referís es mayor, y donde el riesgo de identificación de la discriminación por parte de autoridades superiores en jerarquía es menor.

Cabe notar, también, que este resultado aumenta la confianza en la afirmación de que los individuos de piel más oscura no ejecutan acciones violentas con mayor frecuencia que sus compañeros de piel más clara. Esto es así porque, si los jugadores de piel más oscura fueran, por rasgos culturales, más propensos a cometer acciones violentas, entonces deberíamos esperar que estos comportamientos sean sancionados también mediante tarjetas rojas. En conclusión, confiamos en que nuestros resultados evidencian discriminación por color de piel por parte de los referís en el campo de juego.

Conclusión

En este artículo identificamos la prevalencia de discriminación por tono de piel por parte de individuos en posiciones de autoridad en Argentina. Para superar una serie de desafíos de medición, utilizamos un evento deportivo como experimento natural. Reduciendo la interacción entre árbitro y jugador a un conjunto pequeño de reglas y estrategias de comportamiento, los partidos de futbol reducen complejidad y permiten estimar el efecto del tono de piel sobre la probabilidad de ser sancionado por una autoridad. Utilizando información sobre todos los jugadores profesionales de primera división en la Liga Argentina en 2012 y 2013, encontramos que aquellos de piel más oscura reciben, en promedio, más tarjetas amarillas. El entorno controlado del campo de juego debería aumentar nuestra confianza en el carácter no sesgado de los resultados.

Noten que, en la Tabla 3, el resto de los coeficientes se comporta de la manera esperada: los delanteros reciben menos y los defensores más tarjetas amarillas que los mediocampistas, los jugadores que cometen más faltas reciben más tarjetas, los titulares (que pasan más tiempo por partido en el campo de juego) reciben más tarjetas, y los que meten más goles (y pasan más tiempo en el lado ofensivo de la cancha, donde se cometen menos infracciones) reciben menos tarjetas.

A su vez, mostramos que la pigmentación cutánea no está asociada a la probabilidad de recibir una tarjeta roja, y el coeficiente estimado es prácticamente cero. Interpretamos estos resultados como evidencia de que, si bien las autoridades en promedio discriminan a los individuos de piel oscura, lo hacen mediante sanciones menos graves, de manera tal de no ser castigados por individuos superiores en jerarquía.

Lamentablemente nuestros datos no permiten distinguir si las autoridades fallan más en contra de personas de piel oscura porque favorecen a individuos de piel clara –no sancionándolos cuando cometen infracciones- o perjudican a los de piel oscura –sancionándolos cuando no cometen infracciones, dos fenómenos conceptualmente distintos. Esta es un area atractiva para futura investigación.

Algunas plataformas de búsqueda laboral online (como por ejemplo Zona Jobs) permiten la inclusión de fotografías en los currículums enviados a los empleadores. Esto provee oportunidades para estudiar experimentalmente el impacto del tono de piel sobre la probabilidad de conseguir entrevistas laborales. Utilizando los mismos antecedentes laborales y niveles educativos pero asignando colores de piel aleatoriamente a las fotografías de los CV, se puede estimar el impacto de esta variable sobre el resultado de interés. Esta estrategia ha sido utilizada en Argentina para mostrar que los individuos con rostros más atractivos reciben mejores ofertas laborales (Lopez Bóo et al 2012). La replicación de este diseño utilizando tonos de piel es también un área interesante para investigación futura.

Blibliografia

De Grande, P. y Salvia, A. (2010). “Discriminacion por color de piel y estructura ocupacional en los grandes centros urbanos de Argentina”, ponencia presentada en las VI Jornadas de Sociología de la UNLP.

Hunter, M. (2007). “The persistent problem of colorism: skin tone, status, and inequality”, Sociology Compass 1(1): 237-254.

Lopez Bóo, F., Rossi, M.A, y Urzúa, S. (2012). “The labor market return to an attractive face: evidence from a field experiment”, IZA Discussion Paper Nº 6356.

Miguel, E.., Saiegh, S., y Satyanath, S.. (2008), “National cultures and soccer violence”, NBER Working Paper Nº 13968.

Munyo, I. y Rossi, M. (2013), “Frustration, Euphoria, and Violent Crime”, Journal of Economic Behavior & Organization, 89.

Price, J., y Wolfers, J. (2007), “Racial discrimination among NBA referees”, NBER Working Paper Nº 13206.

Swiatoniowski, A., Quillen, E., Shriver, M. y Jablonski, N. (2013), “Technical note: comparing von Luschan skin color tiles and modern spectrophotometry for measuring human skin pigmentation”, en American Journal of Physical Anthropology, Vol 151.

Tourangeau, R. y Ting, Y. (2007). “Sensitive Questions in Surveys”, Psychological Bulletin 133(5): 859-883.

Von Luschan, F., y von Luschan, A. (2014), “Antropologische messungen an 9 Engladern”, en Z Ethnol, Vol 46.

1.

Por cuestiones de disponibilidad de información, utilizamos la información sobre los jugadores de los siguientes equipos (en orden alfabético): All Boys, Argentinos Juniors, Atlético Rafaela, Belgrano de Córdoba, Boca Juniors, Colón de Santa Fe, Estudiantes de La Plata, Gimnasia de La Plata, Godoy Cruz de Mendoza, Lanús, Olimpo de Bahía Blanca, Quilmes, River Plate, Rosario Central, San Lorenzo de Almagro y Tigre.

2.

Una tarjeta amarilla también puede ser concedida por insultar verbalmente al rival, por festejo excesivo luego de un gol, y por simular una falta recibida (Miguel at al, 2008).

3.

Las tarjetas rojas son concedidas por comportamiento extraordinariamente violento, por insultar al árbitro, o también por faltas cometidas como último recurso para impedir un gol en contra (agarrar la camiseta, forzar la caída del jugador del equipo contrario, o evitar que la pelota entre al arco utilizando la mano).

5.

Excluimos a los arqueros porque reciben sanciones infrecuentemente.

6.

El tono de piel sólo está correlacionado significativamente con el promedio de partidos comenzados como titular (resultados no reportados). Interpretamos este resultado como evidencia de la ortogonalidad del tono de piel respecto de otros atributos del jugador. La correlación negativa con la titularidad sugiere que es posible que exista discriminación por tono de piel por parte de los directores técnicos al momento de armar el equipo.

7.

Mediciones anteriores, llevadas a cabo utilizando la escala de Von Luschan fueron validadas satisfactoriamente mediante la utilización de técnicas espectrofotométricas (Swiatoniowski et al, 2013).

8.

A su vez, estimamos un modelo excluyendo a los 46 jugadores extranjeros. En este modelo, la significatividad estadística para el coeficiente de regresión del tono de piel cae marginalmente por debajo del umbral ordinario de aceptación (p-valor: 0.106).

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