Metodología de datos

Cómo reportamos nuestros datos.

Metodología de datos

Las cifras históricas pueden diferir ligeramente debido al redondeo y a correcciones en la metodología entre un año y el siguiente.

Algunos datos podrían estar ocultos de manera intencional debido a restricciones de seguridad y privacidad en torno a recuentos n más pequeños. En esos casos, los datos se marcan como "N/A".

En algunas ocasiones, debido al redondeo y la manera de contar a las personas multirraciales, la suma de los porcentajes individuales podría no ser igual al porcentaje general.

En los últimos Informes anuales sobre diversidad, utilizamos un índice calculado internamente para evaluar la paridad en la retención mediante la comparación de las tasas de deserción de las comunidades subrepresentadas y la deserción a nivel general en Google.

A partir de este año, comenzaremos a registrar la representación de las deserciones (la representación demográfica de los Googlers que abandonan la empresa) y a comparar la representación de las deserciones de las comunidades subrepresentadas con su representación general en Google. Esta nueva metodología es más transparente, ya que ofrece porcentajes reales en lugar de un índice calculado. Además, es más fácil comprender y comparar la deserción de forma interanual, ya que nos permite ver nuestros datos de manera holística en el transcurso del tiempo. Si quieres ver nuestros datos de deserción de 2021 calculados con la metodología anterior, puedes consultar el apéndice de datos de este informe.

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Metodología de comunidades

Todos los informes sobre el género reflejan datos globales, a menos que se indique lo contrario. Google también realiza informes sobre el género no binario de manera global con datos globales de autoidentificación. No recopilamos datos en lugares donde la ley lo prohíbe expresamente o en los que se pondría en riesgo la seguridad de nuestros empleados.

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Todos los informes relacionados con las razas reflejan datos de EE.UU., a menos que se indique lo contrario. Google también informa los datos de representación racial para APAC (Asia-Pacífico), América (excepto EE.UU.) y EMEA (Europa, Oriente Medio y África) y, para ello, usa datos globales de autoidentificación. En esas instancias, se cambiaron algunas categorías de razas para que fuesen más relevantes a nivel mundial. No recopilamos datos en lugares donde la ley lo prohíbe expresamente o en los que se pondría en riesgo la seguridad de nuestros empleados.

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En nuestro Informe Anual de Diversidad de 2019, comenzamos a contar a las personas multirraciales como miembros de todas las categorías de razas con las que se identifican. Este sistema utilizado en el informe se denomina "sistema de suma" (que se indica con el signo +), porque las personas multirraciales se "suman" a cada categoría de raza con la que se identifican. El signo "+" no se usa cuando se hace referencia a una persona o comunidad por fuera de la metodología de datos. Si quieres ver estos datos en función de las categorías de informes del gobierno de EE.UU., consulta nuestro EEO-1.

Por segunda vez, publicamos datos raciales fuera de EE.UU. Esos datos nos permitieron expandirnos y desarrollar nuestro trabajo en respuesta a contextos históricos y culturales únicos de raza y género alrededor del mundo mediante la creación de programación adaptada y personalizada, y puestos de trabajo específicos.

Resulta particularmente complejo definir categorías étnicas y raciales. El objetivo de este informe es crear categorías que se centren en patrones mundiales significativos de dinámicas raciales y étnicas. En algunos casos, el conjunto de datos se ve limitado por las diferentes protecciones gubernamentales que se aplican en distintas partes del mundo y el deseo de proteger la confidencialidad de los Googlers.

"Indígena Estadounidense+" incluye a los Indígenas Estadounidenses, Alaskeños, Hawaianos y otros indígenas de las islas del Pacífico según la categorización de los estándares de informes del gobierno de EE.UU.

"América" incluye a todos los países de América del Sur y del Norte en los que operamos, excepto EE.UU.

"Latinx" es un término general que incluye a todas aquellas personas que se identifiquen como Latinx, Latino, Latina, o de origen Hispánico.

Datos demográficos más inclusivos

En Google, creamos para todos. Sabemos que una de las mejores formas de hacerlo es contar con personal que sea más representativo de los usuarios para los que trabajamos. Gracias a una iniciativa denominada Self-ID, Google recopila datos globales sobre raza, género y otras identidades para obtener una imagen más completa de nuestro personal. Esos datos nos ayudan a reforzar nuestras iniciativas de diversidad, equidad e inclusión (DEI) en todo el mundo, y también ayudan a que todos en Google sean más visibles, para poder crear un ambiente laboral cada vez más inclusivo.

De los empleados que se autoidentificaron a nivel mundial, observamos lo siguiente:

El 6.7% se autoidentificó como LGBQ+ y/o Trans+.
El 5.4% se autoidentificó como persona con discapacidad.
El 5.0% se autoidentificó como miembro de las fuerzas militares (tanto si lo son en la actualidad como si lo fueron en el pasado).
Menos del 1% se autoidentificó con el género no binario.

En 2021, aumentó la cantidad de Googlers que se autoidentificaron como miembros de estas comunidades menos representadas, pero a un ritmo inferior al de nuestro crecimiento general.

Transparencia y uso compartido de datos

La transparencia de datos es una contribución fundamental para la creación de soluciones sistémicas aplicables a toda la industria. Algunas investigaciones externas demuestran que solo las soluciones sistémicas aplicables a toda la industria permitirán generar un cambio sustentable. Por este motivo, publicamos nuestros datos en BigQuery, un almacén de datos de código abierto, para que investigadores, organizaciones comunitarias y grupos del sector puedan consultar y analizar nuestros datos con mayor facilidad.

En 2014, fuimos una de las primeras empresas de tecnología en comenzar a compartir públicamente nuestros datos de diversidad y, en la actualidad, nos enorgullece contar con uno de los mayores conjuntos de datos de diversidad, equidad e inclusión disponibles de manera pública. Creemos que la estandarización y transparencia de datos es un paso importante en pos de la acción colectiva.