Eligiendo del repertorio de contención: Evidencia de protestas estudiantiles en América Latina

Pavlic, Rodolfo Disi

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Revista de Sociologia e Política

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Sumário

Original Articles • Rev. Sociol. Polit. 28 (76) • 2020 • https://doi.org/10.1590/1678-987320287611 copiar

Eligiendo del repertorio de contención: Evidencia de protestas estudiantiles en América Latina

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

RESUMEN

Introducción:

Los activistas se movilizan utilizando distintas estrategias de protesta para avanzar sus demandas, pero pocos estudios analizan los eventos de protesta para explicar su elección de métodos pacíficos, disruptivos o violentos. Este artículo argumenta que cuando los movimientos tienen pocos partidarios y aliados - principales recursos para la movilización - éstos privilegian tácticas violentas. Por otra parte, cuando las movilizaciones tienen más participantes y colaboradores, la probabilidad de que las protestas usen estrategias pacíficas o disruptivas aumenta.

Materiales y métodos:

Este artículo usa un diseño de investigación de métodos mixtos. Desde una perspectiva cuantitativa, se utiliza una base de datos de 4.700 eventos de protesta de estudiantes de educación superior en América Latina para evaluar los argumentos teóricos a través de regresiones logísticas. Se realiza un estudio de caso sobre las tácticas de protesta y recursos durante las movilizaciones de jóvenes en Lima, Perú de diciembre de 2014-enero de 2016 para ilustrar cómo los recursos humanos moldean el repertorio de contención. Esta sección cualitativa usa evidencia de entrevistas así como de fuentes secundarias.

Resultados:

Los resultados de los análisis de regresión apoyan parcialmente la teoría, demostrando que más participantes tienden a volver las protestas más pacíficas y disruptivas y menos violentas. El efecto de ciertos aliados, sin embargo, va en contra de las expectativas teóricas. Como muestra el estudio de caso, luego de una primera marcha relativamente violenta, los jóvenes activistas limeños se organizaron territorialmente, disminuyendo la influencia de los partidos políticos en el movimiento a la vez que aumentaron la cantidad de activistas y actores involucrados, volviendo a las manifestaciones posteriores menos violentas. El estudio de caso, sin embargo, también evidencia que la presencia de ciertos actores políticos está inherentemente asociada con estrategias más violentas.

Discusión:

Este artículo demuestra que la presencia de aliados y el número de participantes, como principales recursos disponibles para los movimientos sociales, moldean la elección de las tácticas usadas en los eventos de protesta. Aunque más participantes y la presencia de aliados vuelve a los eventos más contenidos, la evidencia también sugiere que una gran cantidad de participantes y la suma de actores dispares en una movilización pueden promover la violencia.

PALABRAS CLAVE:
Eventos de protesta; tácticas; movimientos no violentos; protestas violentas; repertorio de contención

Strategy	N	%	Type	N	%
March	1,650	34.98	Peaceful	3,392	71.91
Demonstration	1,275	27.03
Rally	204	4.32
Public statement	418	8.86
Assembly	287	6.08
Cultural acts	225	4.77
Petition	146	3.10
Commemoration	207	4.39
Strike	267	5.66	Disruptive	1,749	37.08
Sit-in (school)	636	13.48
Sit-in (elsewhere)	168	3.56
Roadblock	702	14.88
Interruption of public activity	117	2.48
Funa	51	1.08
Self-destructive acts	137	2.90	Violent	528	11.19
Attacks on public property	100	2.12
Attacks on private property	89	1.89
Weapons	83	1.76
Attacks on security forces	174	3.69
Attacks on bystanders	15	0.32
Attacks on other protesters	73	1.55
Number of observations: 4.717

	Logistic Models (I)			Multilevel Logistic Models (II)
	Peaceful	Disruptive	Violent	Peaceful	Disruptive	Violent
Size (reference: handful)
10-49	1.524	7.612^* * p < 0.01,	0.354^* * p < 0.01,	1.527	8.142^* * p < 0.01,	0.323^* * p < 0.01,
	(0.398)	(2.796)	(0.0859)	(0.612)	(3.736)	(0.119)
50-100	4.791^* * p < 0.01,	21.85^* * p < 0.01,	0.144^* * p < 0.01,	4.924^* * p < 0.01,	23.20^* * p < 0.01,	0.133^* * p < 0.01,
	(1.335)	(8.473)	(0.0439)	(2.112)	(10.81)	(0.0437)
Hundreds	7.426^* * p < 0.01,	20.16^* * p < 0.01,	0.250^* * p < 0.01,	7.959^* * p < 0.01,	22.28^* * p < 0.01,	0.271^* * p < 0.01,
	(1.905)	(7.451)	(0.0612)	(3.454)	(11.30)	(0.0823)
Thousands	20.47^* * p < 0.01,	21.54^* * p < 0.01,	0.285^* * p < 0.01,	24.61^* * p < 0.01,	24.28^* * p < 0.01,	0.324^* * p < 0.01,
	(5.991)	(8.226)	(0.0749)	(12.31)	(12.87)	(0.102)
Tens of Thousands	38.95^* * p < 0.01,	54.08^* * p < 0.01,	0.803	42.50^* * p < 0.01,	61.36^* * p < 0.01,	0.921
	(14.20)	(21.18)	(0.227)	(26.05)	(35.49)	(0.347)
Not enough information	4.402^* * p < 0.01,	17.52^* * p < 0.01,	0.229^* * p < 0.01,	4.593^* * p < 0.01,	19.89^* * p < 0.01,	0.217^* * p < 0.01,
	(1.090)	(6.430)	(0.0535)	(2.120)	(8.487)	(0.0595)
Additional Actors
None	0.551^* * p < 0.01,	1.135	0.876	0.575^* * p < 0.01,	1.203	0.899
	(0.0957)	(0.151)	(0.147)	(0.110)	(0.205)	(0.212)
Party members	1.439^* * p < 0.1.	0.840	0.893	1.517^ p < 0.05,	0.837	1.051
	(0.296)	(0.110)	(0.151)	(0.298)	(0.123)	(0.262)
High school students	1.476	1.349^* * p < 0.1.	1.849^* * p < 0.01,	1.442^* * p < 0.1.	1.290	1.619
	(0.379)	(0.218)	(0.347)	(0.293)	(0.231)	(0.572)
Faculty	0.858	0.909	0.512^* * p < 0.01,	0.880	0.943	0.517^* * p < 0.01,
	(0.162)	(0.124)	(0.109)	(0.119)	(0.192)	(0.126)
Teachers	2.035^ p < 0.05,	1.264	0.634^ p < 0.05,	2.256^* * p < 0.01,	1.193	0.663^ p < 0.05,
	(0.586)	(0.184)	(0.141)	(0.619)	(0.279)	(0.115)
Labor	1.080	0.958	0.750^* * p < 0.1.	1.137	0.978	0.783
	(0.182)	(0.112)	(0.115)	(0.243)	(0.138)	(0.195)
Peasants	0.563^ p < 0.05,	0.929	0.599^* * p < 0.1.	0.523^ p < 0.05,	0.940	0.529^ p < 0.05,
	(0.163)	(0.165)	(0.167)	(0.136)	(0.161)	(0.170)
Indigenous and Afrodescendant people	1.899^* * p < 0.1.	1.124	1.053	1.837^ p < 0.05,	1.125	0.990
	(0.719)	(0.252)	(0.315)	(0.493)	(0.234)	(0.190)
Targets
Government	1.567^* * p < 0.01,	1.491^* * p < 0.01,	0.893	1.572^* * p < 0.01,	1.446^* * p < 0.01,	0.858
	(0.201)	(0.168)	(0.115)	(0.226)	(0.161)	(0.108)
Colleges	0.790^* * p < 0.1.	2.848^* * p < 0.01,	0.743^ p < 0.05,	0.770^ p < 0.05,	2.907^* * p < 0.01,	0.809
	(0.103)	(0.338)	(0.110)	(0.102)	(0.400)	(0.165)
Demands
Political	1.259	0.758^ p < 0.05,	0.889	1.313	0.790	0.781
	(0.213)	(0.0920)	(0.129)	(0.242)	(0.120)	(0.124)
Postmaterialist	2.426^ p < 0.05,	0.560^* * p < 0.01,	0.577^* * p < 0.1.	2.552	0.536^ p < 0.05,	0.564^* * p < 0.1.
	(0.890)	(0.122)	(0.180)	(1.547)	(0.162)	(0.174)
Costs	1.145	0.900	0.757^* * p < 0.1.	1.240	0.914	0.743^* * p < 0.1.
	(0.161)	(0.104)	(0.120)	(0.167)	(0.139)	(0.129)
Support	1.171	1.081	1.157	1.230	1.023	1.054
	(0.207)	(0.162)	(0.245)	(0.195)	(0.194)	(0.240)
Autonomy	1.158	1.631^* * p < 0.01,	1.341^* * p < 0.1.	1.256	1.687^* * p < 0.1.	1.145
	(0.212)	(0.278)	(0.238)	(0.235)	(0.494)	(0.197)
Other tactics
Peaceful		0.0295^* * p < 0.01,	0.174^* * p < 0.01,		0.0271^* * p < 0.01,	0.178^* * p < 0.01,
		(0.00332)	(0.0319)		(0.00612)	(0.0600)
Disruptive	0.0277^* * p < 0.01,		0.388^* * p < 0.01,	0.0240^* * p < 0.01,		0.394^* * p < 0.01,
	(0.00329)		(0.0723)	(0.00609)		(0.116)
Violent	0.161^* * p < 0.01,	0.394^* * p < 0.01,		0.152^* * p < 0.01,	0.371^* * p < 0.01,
	(0.0277)	(0.0717)		(0.0440)	(0.112)
Capital City	1.338^* * p < 0.01,	0.973	0.852	1.363^* * p < 0.01,	0.871	1.051
	(0.134)	(0.0815)	(0.0847)	(0.164)	(0.116)	(0.150)
Coder (reference: Coder 1)
Coder 2	0.333^* * p < 0.01,	0.774^ p < 0.05,	5.499^* * p < 0.01,	0.329^* * p < 0.01,	0.787^* * p < 0.1.	3.814^* * p < 0.01,
	(0.0537)	(0.0955)	(1.763)	(0.0361)	(0.109)	(0.750)
Coder 3	0.336^* * p < 0.01,	1.433^ p < 0.05,	6.005^* * p < 0.01,	0.316^* * p < 0.01,	1.444	3.878^* * p < 0.01,
	(0.0618)	(0.205)	(2.013)	(0.0494)	(0.363)	(1.140)
Constant	8.523^* * p < 0.01,	0.259^* * p < 0.01,	0.596	8.570^* * p < 0.01,	0.246^* * p < 0.01,	0.547
	(2.868)	(0.106)	(0.257)	(4.446)	(0.113)	(0.234)
Observations	4.717	4.717	4.717	4.717	4.717	4.717
Number of country-years (random intercepts)				227	227	227
Number of countries (random intercepts)				18	18	18

Additional actors		Tactic Type
		Peaceful	Disruptive	Violent
Students only	No	0.901^* * p < 0.01,	Nonsignificant	Nonsignificant
		(0.00919)
	Yes	0.834^* * p < 0.01,
		(0.0156)
Party Members	No	0.867^* * p < 0.01,	Nonsignificant	Nonsignificant
		(0.00795)
	Yes	0.904^* * p < 0.01,
		(0.0165)
High school students	No	Nonsignificant	0.344^* * p < 0.01,	0.0755^* * p < 0.01,
			(0.00937)	(0.00507)
	Yes		0.415^* * p < 0.01,	0.131^* * p < 0.01,
			(0.0373)	(0.0206)
College faculty	No	Nonsignificant	Nonsignificant	0.0854^* * p < 0.01,
				(0.00557)
	Yes			0.0456^* * p < 0.01,
				(0.00906)
Teachers	No	0.868^* * p < 0.01,	Nonsignificant	0.0812^* * p < 0.01,
		(0.00764)		(0.00530)
	Yes	0.930^* * p < 0.01,		0.0531^* * p < 0.01,
		(0.0179)		(0.0111)
Labor	No	Nonsignificant	Nonsignificant	0.0847^* * p < 0.01,
				(0.00603)
	Yes			0.0649^* * p < 0.01,
				(0.00831)
Peasants	No	0.879^* * p < 0.01,	Nonsignificant	0.0811^* * p < 0.01,
		(0.00728)		(0.00538)
	Yes	0.803^* * p < 0.01,		0.0502^* * p < 0.01,
		(0.0432)		(0.0130)
Indigenous and Afro-descendant people	No	0.872^* * p < 0.01,	Nonsignificant	Nonsignificant
Indigenous and Afro-descendant people		(0.00721)
	Yes	0.928^* * p < 0.01,
		(0.0251)
Observations		4.717	4.717	4.717

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[1] Rodolfo Disi Pavlic (rdisi@uct.cl) holds a Ph.D. in Government from UT Austin and is Assistant Professor in the Department of Sociology and Political Science at UCT.