28. SEPTEMBER 2022 Gender Data Gap - Warum Frauen in Daten bislang weitestgehend unsichtbar sind

Es ist an der Zeit, sich mit unsichtbaren Frauen und der geschlechtsspezifischen Datenlücke zu befassen.

Dass auch in der Datenwelt ein Gender Gap existiert, ist spätestens seit dem Buch „Invisible Women“ bekannt. Wir erläutern, wie diese Datenlücke entstanden ist, wie sie den Alltag von Frauen beeinflusst und warum die Lösung wiederum in den Daten liegt.

Haben Sie schon einmal festgestellt, dass die meisten Smartphones zu groß für Ihre Hand sind oder Ihre Schutzmaske nicht richtig sitzt? Frieren Sie oft in Büroräumen oder kommen Sie im Supermarkt nur auf Zehenspitzen an das oberste Regal?

Fast 50% der Bevölkerung sollte dies bekannt vorkommen.

Spätestens seit dem Buch „Invisible Women: Exposing Data Bias in a World Designed for Men“ von Caroline Criado-Perez ist der „Gender Data Gap“ ein wichtiger Begriff in der Diskussion um die Gleichstellung zwischen den Geschlechtern. In Ihrem Buch beschreibt Perez, wie Frauen aufgrund einer riesigen Datenlücke im Alltag immer wieder benachteiligt werden.

Das Buch macht auf ein Problem aufmerksam, das die Menschheit seit langer Zeit begleitet, jedoch bis dato kaum beachtet wurde: In der Datenwelt gibt es eine geschlechterbezogene Informationslücke – der Gender Data Gap –, und diese Informationslücke führt zu einer systematischen Benachteiligung von Frauen. Gleichzeitig haben wir uns so an die Verhältnisse gewöhnt, dass wir diesen unsichtbaren Bias oft nicht bemerken.

Diese Datenlücke ist weder absichtlich noch plötzlich entstanden, sondern Ergebnis davon, dass sämtliche Daten im Laufe der Geschichte den Mann als Standard für die Repräsentation der Menschheit betrachtet haben, erläutert Criado-Perez in ihrem Buch. In einer Welt, die zum Großteil auf Big Data basiert – sei es bei Produktdesign oder Raumplanung – wirkt sich dies deutlich auf das Leben von Frauen und Mädchen aus, denn ein Großteil dieser Daten blendet Frauen als Gewichtungsmerkmal aus.

Die Folge: Frauen leben in einer Welt, die nicht auf sie ausgelegt ist, da z.B. bei Stadt- und Raumplanung vom männlichen Körper oder männerspezifischen Bedürfnissen als Norm ausgegangen wird. Das äußert sich z.B. darin, dass Regale im Supermarkt zu hoch oder die Standardtemperatur in Büros zu kühl für die durchschnittliche Frau sind. Der Gender Data Gap kann noch schwerwiegendere Folgen haben. So haben Frauen eine 48% höhere Wahrscheinlichkeit, bei einem Autounfall schwer verletzt zu werden, da bei Dummy-Tests generell mit männlichen Maßen gearbeitet wird.

Das Problem liegt jedoch nicht in den Daten per se, sondern der Art und Weise, wie Daten erhoben werden. Die Organisation UN Women setzt sich beispielsweise für eine „Data Revolution“ ein, um den Umfang, die Schnelligkeit sowie die Vielfalt von erhobenen Daten zu steigern und so in Zukunft auch mehr Daten über Frauen und Mädchen zu sammeln. Eine der Initiativen, um den Gender Data Gap zu schließen ist beispielsweise “Making Every Woman and Girl Count“.

Auch die „Invisible Women“-Autorin Criado-Perez unterstreicht die Relevanz von Diversität bereits bei der Art und Weise, wie Daten erhoben werden. Damit Diskriminierung erkannt werden kann, muss die Datenerhebung geschlechterspezifisch aufgeschlüsselt werden. Eine Lebensaufgabe für unsere Gesellschaft:

„Es wird nicht von heute auf morgen gehen, weil einige der Datensätze jahrzehntelange Erhebungen erfordern – aber wir können jetzt damit anfangen.“ – Caroline Criado Perez

Bei der Erhebung und dem Umgang mit Daten gilt es jederzeit zentrale ethische Konzepte einzuhalten. One Data* beruft sich bei der Arbeit mit Daten stetig auf Prinzipien wie Responsible AI und AI Ethics. Mehr darüber, wie wir dadurch eine verantwortungsvolle und nachhaltige Wertschöpfung aus Daten ohne Bias sicherstellen, erfahren Sie hier. *ehemals ONE LOGIC.

Es zeigt sich, dass der Gender Data Gap also wiederum nur mithilfe von Daten geschlossen werden kann – und zwar Daten, die alle Geschlechter gleichermaßen berücksichtigen. Daten haben einen immer größer werdenden Einfluss auf die Gestaltung der Welt. Wenn der Data Bias bekämpft wird, fördert das die Chancen auf eine gerechtere Zukunft.

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