KABUL (AP) — Las autoridades talibanas de Afganistán han arrestado o detenido a decenas de mujeres en los últimos meses por presuntas violaciones de los códigos de vestimenta y de las restricciones que les impiden aparecer en público sin un tutor masculino, informó el jueves la misión de las Naciones Unidas en el país.
Al menos 52 mujeres y una niña fueron arrestadas o detenidas en Kabul y en la ciudad occidental de Herat entre julio y septiembre, indicó la misión, conocida como UNAMA. Entre las presuntas infracciones figuraban llevar pañuelos de colores o maquillaje, dejar el cabello visible o no usar un chador, una prenda tipo capa que cubre todo el cuerpo.
UNAMA manifestó estar “gravemente preocupada” por los arrestos, las detenciones y las amenazas de arresto.
“El número de casos puede ser significativamente mayor debido al subregistro vinculado a temores por su seguridad y al estigma”, señaló la misión.
Añadió que también estaba “alarmada por incidentes que implican abusos verbales, golpizas y amenazas contra mujeres, incluidas comerciantes”.
El gobierno talibán de momento no ha respondido.
Las autoridades afganas abrieron fuego en junio contra una protesta en Herat por arrestos y detenciones de mujeres. Al menos una persona murió y varias resultaron heridas en ese momento, según testigos y la misión de la ONU.
El gobierno talibán, desde que tomó el poder en 2021, ha impuesto normas basadas en una interpretación estricta de la ley islámica, o sharía. No se tolera la disidencia, y las protestas contra decisiones del gobierno son ilegales.
Las normas incluyen severas restricciones para mujeres y niñas, entre ellas la prohibición de la educación más allá de la escuela primaria y límites sobre lo que las mujeres pueden vestir y adónde pueden ir.
Las mujeres deben usar el hiyab completo en público, incluido un pañuelo en la cabeza, una túnica larga que cubra el cuerpo y un velo facial. El Ministerio para la Propagación de la Virtud y la Prevención del Vicio hace cumplir las normas.
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Esta historia fue traducida del inglés por un editor de AP con ayuda de una herramienta de inteligencia artificial generativa.
