AAP Prep: Exploración de datos de disponibilidad externos

El análisis de disponibilidad es un elemento fundamental del Plan de Acción Afirmativa (AAP), ya que, por definición, determina la «reserva de mano de obra cualificada» entre la que el contratista seleccionará a los candidatos para cubrir los puestos vacantes. Por lo tanto, los resultados de la disponibilidad tienen un impacto directo en los esfuerzos de divulgación que el contratista realiza entre las minorías y las mujeres, así como en los recursos necesarios para invertir en dichos esfuerzos. Dado el impacto potencial del análisis de disponibilidad, se debe actuar con la debida diligencia a la hora de determinar qué datos externos sobre disponibilidad se utilizarán para el AAP.

Este artículo examinará el componente de datos externos del análisis de disponibilidad, los sesgos implícitos que pueden contaminar las diversas fuentes de datos y si una metodología única y estandarizada produciría resultados razonables para los contratistas.

Introducción: El análisis de disponibilidad en un AAP está diseñado para «establecer un punto de referencia con el que comparar la composición demográfica de la plantilla actual del contratista, con el fin de determinar si pueden existir barreras a la igualdad de oportunidades de empleo dentro de determinados grupos laborales» (41 CFR 60-2.14(a)). En términos sencillos, la disponibilidad representa los porcentajes de minorías y mujeres que están «disponibles» para trabajar en las distintas categorías de grupos de trabajo en el establecimiento del contratista. Una parte fundamental de la disponibilidad es el factor de disponibilidad externa, que representa la contratación externa del contratista para cubrir puestos.

Es importante que los profesionales de AAP comprendan los requisitos de 41 CFR 60–2.14(d): los contratistas «deben utilizar la información estadística más actualizada y discreta disponible para obtener cifras de disponibilidad». En 2012, la Oficina del Censo de los Estados Unidos publicó la Tabulación EEO de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense 2006-2010 (también conocida como datos ACS de 5 años). Se trata de los datos más recientes disponibles sobre la población activa, representada por 488 ocupaciones, y «sirve como referencia externa principal para comparar la composición racial, étnica y de género de la población activa interna de una organización y el mercado laboral externo análogo, dentro de una geografía y categoría laboral específicas». Los datos de la ACS están disponibles para una amplia variedad de áreas geográficas (por ejemplo, Estados Unidos, estados, condados, áreas estadísticas basadas en núcleos).

Datos ACS: Una de las principales ventajas de utilizar los datos ACS es que son los más utilizados por los profesionales de AAP y ampliamente aceptados por la Oficina de Programas de Cumplimiento de Contratos Federales (OFCCP). Estos datos permiten la personalización por área geográfica y también permiten a los profesionales seleccionar los códigos de ocupación más relevantes para los puestos definidos en el AAP. Por ejemplo, si emplea a directores de obra, enfermeros titulados o desarrolladores de software, existen códigos de ocupación específicos para cada uno de estos puestos. Este nivel de personalización puede ayudar a los contratistas a crear un modelo razonablemente preciso de su reserva de mano de obra externa cualificada.

Sin embargo, el uso de estos datos presenta algunas limitaciones inherentes. Por ejemplo, con el paso del tiempo pueden parecer obsoletos, ya que los nuevos datos del censo solo se publican cada diez años o más. En un principio, se suponía que los datos de la ACS se publicarían con mayor frecuencia, cada cinco años, pero los que se utilizan actualmente siguen siendo los de 2006-2010.

Otro posible inconveniente de los datos del ACS es que muchas profesiones censadas siguen siendo muy amplias y pueden sesgar involuntariamente los objetivos para las minorías y las mujeres. Por ejemplo, la profesión 0050 «Directores de marketing y ventas» incluye a los directores de venta de ropa infantil y de maquinaria de construcción. Por lo tanto, cabe preguntarse si esos datos censales crearían objetivos para las minorías o las mujeres demasiado altos (o bajos) para una tienda minorista de ropa o una empresa de tractores.

Una cuestión igualmente importante con los datos de la ACS que se pasa por alto fácilmente es si los datos en sí mismos pueden estar «contaminados». Se supone que los datos del censo ocupacional representan quiénes forman parte de la población activa de los Estados Unidos. Pero si existen barreras sistémicas o institucionales que impiden a ciertos grupos incorporarse o permanecer en la población activa, o que los orientan hacia determinados tipos de puestos de trabajo, ¿reflejarían los datos del censo ocupacional con precisión quiénes están cualificados y disponibles para trabajar en un puesto determinado?

Por ejemplo, si existen barreras sociales, culturales o de otro tipo que, históricamente, han limitado el acceso de las mujeres a puestos de trabajo en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM), ¿serían las ocupaciones del censo de 2010 para matemáticos o ingenieros una buena medida del número de mujeres matemáticas e ingenieras que debería haber hoy en día?

Por lo tanto, es importante tener en cuenta el caso histórico Hazelwood School District v. United States (Tribunal Supremo de los Estados Unidos, 1977) a la hora de intentar conciliar estas cuestiones relacionadas con los datos contaminados. Este caso examinó la discriminación laboral contra los profesores afroamericanos en el distrito escolar de Hazelwood, un suburbio del condado de St. Louis, en Misuri. Una cuestión clave en la decisión fue si existía «una comparación adecuada (...) entre la composición racial del personal docente de Hazelwood y la composición racial de la población de profesores cualificados de las escuelas públicas en el mercado laboral pertinente» (énfasis añadido).

En la resolución del Tribunal de Distrito, en la que se determinó que no existía un patrón o práctica de discriminación, se consideró erróneo comparar el 1,8 % de profesores afroamericanos de Hazelwood en 1973 con su población estudiantil, compuesta por aproximadamente un 2 % de afroamericanos. En el Tribunal de Apelación, se consideró errónea la conclusión del Gobierno sobre la discriminación por seleccionar el condado de St. Louis y la ciudad de St. Louis como mercado laboral relevante (15,4 % de profesores afroamericanos en el censo de 1970) y por ignorar otras estadísticas relevantes posibles.

El punto clave aquí es que la Corte Suprema no emitió un fallo sobre cuál debería haber sido el mercado laboral relevante, sino solo que se deberían haber tenido en cuenta todas las estadísticas disponibles. Es decir, que se contrató al 3,7 % de profesores afroamericanos; que la representación de profesores afroamericanos en el condado de St. Louis y la ciudad de St. Louis era del 15,4 %; y que la representación de profesores afroamericanos solo en el condado de St. Louis era del 5,7 %.

El caso Hazelwood no considera inadecuado el uso de datos censales simplemente porque exista la posibilidad de que estén viciados o se utilicen incorrectamente. Sin embargo, lo que el caso sí recuerda a los profesionales es que deben examinar cuidadosamente todos los datos disponibles y pertinentes para su uso en el análisis de disponibilidad, y utilizar la fuente o fuentes más adecuadas según sea necesario.

Más allá de los datos de ACS, existen otras fuentes externas que pueden resultar útiles cuando se utilizan en las circunstancias adecuadas:

La población activa civil (CLF): los datos de la CLF son publicados por la Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos (BLS) y representan el subconjunto de estadounidenses que están empleados y desempleados, tienen al menos 16 años, no prestan servicio en el ejército y no están institucionalizados. Una ventaja sobre el uso de los datos de la ACS es que los datos de la CLF están disponibles mensualmente, con mucha más frecuencia que los datos del censo decenal. Además, dado que la CLF incluye tanto a personas empleadas como desempleadas que están «disponibles» para trabajar (es decir, mayores de 16 años y no institucionalizadas), es menos probable que se vea afectada por factores socioeconómicos o de otro tipo. Los datos de la CLF son muy amplios, lo que los convierte en una comparación razonable de disponibilidad para los puestos de trabajo no cualificados.

Si bien los datos de la CLF pueden funcionar bien para ocupaciones no cualificadas, su uso es menos recomendable para empresas con trabajadores altamente cualificados. Al fin y al cabo, puede que no sea del todo preciso utilizar datos que incluyen a desempleados de 16 años para puestos que requieren un título de máster y cinco años de experiencia laboral. Otro posible inconveniente de los datos de la CLF es que hay pocos datos disponibles sobre los indios americanos y los nativos de Alaska, los nativos de Hawái y otras islas del Pacífico, y las personas que pertenecen a dos o más razas, debido al tamaño relativamente pequeño de las muestras de esos grupos. Por lo tanto, cualquier AAP en el que se busquen datos de grupos minoritarios individuales probablemente excluiría el uso de los datos de la CLF.

Datos específicos del sector: Los datos específicos del sector de ACS se basan en la misma tabulación de EEO descrita anteriormente y pueden recopilarse por ocupación censal y área geográfica. Sin embargo, lo que diferencia a esta fuente es que los datos censales ocupacionales pueden recopilarse por tipo de sector (por ejemplo, fabricación, comercio minorista, comercio mayorista, administración, etc.), lo que permite una mayor personalización en el análisis de disponibilidad. Por ejemplo, si los requisitos laborales para los directores de producción en la industria de fabricación de automóviles difieren de los de la industria de fabricación de ordenadores/electrónica, y existen diferencias demográficas notables entre ambas industrias, este tipo de datos de origen puede ayudar a justificar legítimamente esas diferencias. Además, estas cifras específicas del sector podrían proporcionar datos de disponibilidad más relevantes y precisos, ya que los trabajadores de sectores no relevantes podrían excluirse de los datos del censo ocupacional del contratista.

... puede haber algunas profesiones, zonas geográficas o sectores que no proporcionen datos viables para fines de análisis, debido a que el tamaño de la muestra es demasiado pequeño.

Al mismo tiempo, es importante tener en cuenta que los datos del sector pueden ser demasiado restrictivos y no aplicables a todos los puestos de trabajo de una empresa determinada. Por ejemplo, ¿una empresa de software solo contrata a directores de ventas que hayan trabajado en otras empresas de software o a aquellos que hayan trabajado como directores en cualquier sector? Si la respuesta es la segunda, entonces el uso de datos específicos del sector para los puestos de ventas puede no reflejar la realidad. Y dado que los datos del sector pueden ser bastante restrictivos, puede haber algunas ocupaciones, zonas geográficas o sectores que no proporcionen datos viables para fines de análisis, debido a que el tamaño de las muestras es demasiado pequeño. Por último, dado que esta fuente es similar a los datos de la ACS, se aplican los mismos problemas potenciales de datos contaminados.

Datos sobre el nivel educativo: Otro tipo de datos muy utilizados son los relativos al nivel educativo. En este caso, las fuentes más utilizadas son probablemente la organización Non-Partisan and Objective Research (NORC) de la Universidad de Chicago y el Centro Nacional de Estadísticas Educativas (NCES). Una tercera fuente derivada de las encuestas realizadas por el NCES es el Sistema Integrado de Datos sobre Educación Postsecundaria (IPEDS). Estos datos se utilizan a menudo en puestos en los que se requiere un nivel educativo concreto, como los puestos docentes en colegios universitarios y universidades.

Los datos del censo de la ACS sobre la ocupación «Profesores de enseñanza superior» incluirían tanto a profesores como a instructores de universidades, escuelas universitarias, escuelas de formación profesional y otras instituciones educativas. Por lo tanto, utilizar esa fuente para representar a los profesores de universidades de cuatro años, por ejemplo, podría ser demasiado amplio y no representar con precisión a todos los profesores que hay en la población activa de Estados Unidos. Por otro lado, el uso de datos del NORC o del NCES podría proporcionar una representación más realista de los profesores. No solo se podría controlar el nivel de estudios (por ejemplo, doctorado), sino también los campos de estudio (por ejemplo, humanidades, ingeniería, ciencias de la vida, etc.). Una ventaja añadida del uso de estas fuentes es que se publican con más frecuencia que los datos del censo decenal.

Sin embargo, la cuestión de los posibles datos contaminados también afecta a este tipo de datos. Del mismo modo que se puede considerar que determinados grupos han estado históricamente en desventaja a la hora de acceder al mercado laboral o a determinadas profesiones, se pueden observar barreras similares en el ámbito educativo. El hecho de que ciertos grupos puedan estar predispuestos a tener una tasa más baja de logros educativos postsecundarios puede poner en tela de juicio el cálculo de la mano de obra «cualificada» basada en estos datos, por lo que se debe tener mucho cuidado con su uso. Por ejemplo, el uso estricto de los datos del NORC sobre la obtención de doctorados para puestos de profesor universitario podría ser adecuado, ya que ese nivel de titulación es un requisito laboral habitual. Por otro lado, utilizar la misma fuente de datos para un puesto de ingeniería que requiere un doctorado o equivalente puede ser cuestionable, ya que puede no representar a aquellos miembros de la población activa con suficiente experiencia laboral para cumplir los requisitos del puesto.

Nivel educativo/específico del sector: al igual que los datos relacionados con la educación de NORC y NCES, los datos sobre los campos de la medicina y la odontología pueden encontrarse a través de la Asociación de Facultades de Medicina de Estados Unidos (AAMC) y la Asociación Americana de Educación Odontológica (ADEA). La AAMC ofrece datos sobre los matriculados y graduados de las facultades de medicina, así como sobre el profesorado por tipo de título y por departamento. Los datos sobre matriculados y graduados en facultades de odontología, además de los datos sobre el profesorado de odontología y profesiones sanitarias afines, pueden consultarse a través de la ADEA. Por lo tanto, estas fuentes pueden utilizarse para los grupos de trabajo del profesorado que abarcan las facultades de medicina y odontología, y los datos reflejarían la representación real del profesorado según lo comunicado anualmente por las facultades de medicina y odontología de Estados Unidos.

Al igual que los datos del NORC o del NCES, los datos de la AAMC y la ADEA tienen algunas limitaciones. Todavía es posible que los datos contaminados sean un problema, especialmente porque hay menos oportunidades cuando la admisión en un programa de medicina o odontología puede ser incluso más difícil que obtener una educación universitaria.

Recomendaciones

Hay muchos factores que hay que tener en cuenta a la hora de seleccionar las fuentes de datos externas que se van a utilizar. Considere lo siguiente para ayudarle a obtener resultados de disponibilidad razonables y defendibles:

Por supuesto, si no está seguro de cuáles son los datos adecuados para su AAP, póngase en contacto con un consultor. Si no tiene consultor, no dude en ponerse en contacto con Biddle en [email protected].

Nota del Editor: Este post fue publicado originalmente en Circaworks.com. En abril de 2023, Mitratech adquirió Circa, un proveedor líder de software de reclutamiento inclusivo y cumplimiento de OFCCP. El contenido ha sido actualizado desde entonces para reflejar nuestra oferta ampliada de productos, la evolución de las regulaciones de cumplimiento de adquisición de talento y las mejores prácticas en la gestión de RRHH.