Analistas han afirmado que los votantes que se identifican como lesbianas, gays, bisexuales, transexuales, intersexuales, queer u otra orientación sexual o identidad de género diversa pueden ser determinantes para cambiar la dinámica electoral “llevando al núcleo conservador a moverse en una dirección más liberal”, como lo afirmó El Sol de México.

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Las elecciones, que tendrán lugar el 8 de noviembre, tendrán un catálogo de hasta 678 candidatos a diversos cargos público pertenecientes a la comunidad LGBTIQ+, un aumento de participación del 18 % respecto a 2020.

El número de candidaturas fue calificado como un progreso significativo para un año en el que legisladores estatales propusieron un récord de más de 340 leyes anti LGBTIQ+, según Human Rights Campaign (HRC).

Legislación en contra de la comunidad LGBTIQ+ en EE. UU.

De acuerdo con El Sol de México, “este año se aprobó en Alabama el paquete legislativo más antitransgénero de la historia y es alarmante como crecen los ataques a los jóvenes“, dice Cathryn Oakley, directora del estado en HRC para temas legislativos.

Estas son algunas de las leyes establecidas en muchos de los Estados:

  • Prohibiciones a que niños transgénero participen en categorías deportivas con su género declarado
  • Evitar que se hagan presentaciones escolares que involucren números drag.
  • Prohibiciones a que se hable públicamente de la identidad de género y la orientación sexual.
  • ‘Don’t say gay’ (o ‘No digas gay’ en español) que prohíbe que se dicten clases sobre esos temas desde el jardín de infantes hasta el tercer grado.

“Momentos históricos como este pueden ser una señal de que la gente se siente más cómoda con líderes LGBTIQ+ en cargos políticos donde toman decisiones en nombre del público”, dice Julia Himberg, autora de The New Gay for Pay: The Sexual Politics of American Television Production.

Algunos nombres que más suenan para las elecciones intermedias de EE. UU.

Maura Healey

 

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*Este artículo fue creado con ayuda de Robby Bienestar una inteligencia artificial que utiliza machine learning para producir texto similar al humano, y curado por un periodista de Pulzo.

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