Nödvändigt att samhällsanalyser genomsyras av intersektionalitet

– Vi strävar alltid efter att ha ett intersektionellt perspektiv i våra analyser, men då vi ofta oftast inte gör egen insamling av data använder vi data från andra aktörer. Det kan handla om befolkningsundersökningar så som enkätundersökningar som andra myndigheter skickar ut, och registerdata, exempelvis data om sjukskrivningar som Försäkringskassan samlar in. Denna typ av data får vi ofta komplettera med annan forskning för att kunna göra intersektionella analyser säger Sofia Lindbom, utredare.

Kvalitativ forskning kompletterar kvantitativ data

Genom kvantitativa underlag kan utredarna få en bild av skillnader mellan grupper, men de kan inte fånga upp intersektionella perspektiv på samma sätt. För att förstå vad skillnaderna mellan olika grupper beror på behöver ofta de stora befolkningsundersökningarna kompletteras med kvalitativ forskning inom samma område.

– Hade jag bara haft kvantitativa underlag att utgå från i analyserna hade jag främst kunnat se att det finns skillnader i ungas psykiska hälsa. Den kvalitativa forskningen hjälper oss att förstå och kan förklara varför vi ser skillnader i statistiken mellan olika grupper och mellan pojkar och flickor.

Kvalitativ forskning bidrar även till att öka förståelsen om vad psykisk ohälsa beror på och hur gruppers olika förutsättningar, till exempel socioekonomi tillsammans med normer om kön, påverkar psykisk ohälsa.

– Den kunskapen är viktig vid policyutformning då olika insatser och åtgärder kan vara nödvändigt för olika grupper av unga för att minska den psykiska ohälsan, säger Sofia Lindbom.

Intersektionell analys skapar förståelse för skillnader

Ett exempel på när vi på Jämställdhetsmyndigheten använt en intersektionell ansats är i underlagsrapporten Maskuliniteter och ohälsa – en översikt.

– Utifrån statistiken kan vi utläsa att olika grupper av män exempelvis utifrån utbildningsnivå har olika medellivslängd. Med en intersektionell ansats kan dessa skillnader förklaras och kopplas till olika villkor som skapas av strukturella faktorer, förklarar Sofia Lindbom.

Utredarna utgick från folkhälsovetenskapliga analysmodeller, men för att komma åt förutsättningarna för olika grupper av män kombinerades folkhälsovetenskapliga teoretiska modeller med maskulinitetsforskning.

– Det kan handla om hur den socioekonomiska situationen begränsar handlingsutrymmet och ökar riskbeteendet i en arbetssituation som redan präglas av svåra arbetsvillkor och riskfylld arbetsmiljö. Individens förutsättningar i kombination med normer kan även påverka hjälpsökande och vårdsökandebeteende och samtidigt förstärkas av maskulinitetsnormer inom olika branscher, så som exempelvis byggbranschen vilket kan leda till ohälsa, till exempel, säger Sofia Lindbom.

Regnbågsmodellen - ett sätt att förstå hälsa

Utredarna utgår ofta från den folkhälsovetenskapliga så kallade regnbågsmodellen för hälsa. Individers ålder, kön och arv är faktorer på individnivå och ses som relativt opåverkbara. Dessa samverkar sedan med påverkbara faktorer så som utbildning, arbetsmiljö och bostadsområde.

Det yttersta lagret i regnbågsmodellen representerar överordnade samhälleliga strukturer och innefattar politiska, ekonomiska, kulturella och miljömässiga förutsättningar i samhället.

Den samhälleliga betydelsen av kön och normer kring kön, det vill säga samhällets genusstrukturer, återfinns i det övergripande kulturella lagret längst ut i modellen, varifrån det på ett djupgående sätt påverkar alla övriga nivåer, vilket får konsekvenser för individens hälsa.

Ett annat exempel där en intersektionell analys varit nödvändig, är när myndigheten undersöker självskattad hälsa. Kvinnor beskriver sin hälsa som dålig i mycket högre utsträckning än män. När utredarna tittade vidare på vilka kvinnor det rörde sig om kunde de se att en stor del av kvinnors självrapporterade dåliga hälsa kan förklaras av funktionsnedsättning. Det såg inte ut på samma sätt bland män.

Viktig grund för politiska förslag

Jämställdhetsmyndighetens kunskapsunderlag används som underlag för politiska beslut, och kräver att olika gruppers villkor synliggörs.

– Lågutbildade kvinnors medellivslängd har till skillnad från andra grupper i samhället inte ökat. Detta måste vi ha med oss när vi skriver om pensionssystemet. De som redan lever kort och ekonomiskt utsatt, är till exempel än mer utsatta av en höjd pensionsålder för alla grupper, säger Lars-Gunnar Engström, utredare.

Han framhåller att maktanalysen handlar om att upptäcka skillnader mellan olika grupper, och att förklara dessa skillnader med strukturer. I en intersektionell analys är maktperspektivet centralt. Det innebär att analyserna behöver belysa hur samhällsstrukturer skapar olika villkor för olika grupper av människor. 

– Maktanalys handlar om att inte bara se det här som slumpartade kategorier utan att skillnaderna beror på någonting och får konsekvenser, exempelvis i ohälsa eller riskbeteende i trafiken.

– Vi måste försöka tyda varför vi får olika utfall för olika kategorier, om det beror på att det finns maktordningar eller strukturella skillnader och försöka förstå och tolka dessa i utfallet. Då gör vi en intersektionell analys, säger Lars-Gunnar Engström.

Läs mer

Här beskriver vi vad en intersektionell analys är och varför den är viktig att göra.