{"id":457,"date":"2024-03-12T16:35:51","date_gmt":"2024-03-12T15:35:51","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.uni-bremen.de\/antifemdata\/titelseite\/"},"modified":"2024-03-16T10:25:58","modified_gmt":"2024-03-16T09:25:58","slug":"titelseite","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/blogs.uni-bremen.de\/antifemdata\/","title":{"rendered":"Das Projekt"},"content":{"rendered":"
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Sexistische Daten<\/h1><\/div>\n\t\t\t<\/div>
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Wie Daten sexistische Strukturen und Einstellungen (re-)produzieren.<\/span> <\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>

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Als dritte Frau \u00fcberhaupt hat Claudia Goldin 2023 den Alfred-Nobel-Ged\u00e4chtnispreis f\u00fcr \u00d6konomie gewonnen. Ausgezeichnet wurde sie f\u00fcr ihre herausragende Arbeit zum Gender Gap auf dem Arbeitsmarkt (Tagesschau 2023). Sie zeigt, auf Basis einer historischen Herleitung, warum Frauen* heute immer noch schlechtere Arbeitsbedingungen ertragen m\u00fcssen. Sie spricht damit die Ungleichheiten und Diskriminierungen an, die FLINTA* seit je her ausgesetzt sind und welche das Leben der H\u00e4lfte der Weltbev\u00f6lkerung nachhaltig beeintr\u00e4chtigt. Claudia Goldin ordnet sich damit in einen brandaktuellen Diskurs ein, denn obwohl es als FLINTA* wohl keine bessere Zeit gibt am Leben zu sein, sehen uns wir mit massiven antifeministischen Bewegungen \u00fcberall auf der Welt konfrontiert. <\/span>Der Wahlerfolg ultrakonservativer Politiker*innen und das Aufkommen antifeministische Bewegungen sind dabei keine Einzelf\u00e4lle, sondern k\u00f6nnen als Manifestation eines Trends verstanden werden, welcher die Rechte von FLINTA* und Minderheiten \u00fcberall auf der Welt dezimiert (Sanders\/Dudley Jenkins 2022). <\/span><\/p>\n

All das findet vor dem Hintergrund einer umfangreichen Transformation gesellschaftlicher Verh\u00e4ltnisse statt, wie der Digitalisierung, Globalisierung und dem Klimawandel, welches unser Verst\u00e4ndnis von Normalit\u00e4t grunds\u00e4tzlich infrage stellt. Gerade in diesem Klima der Ver\u00e4nderung schafft es das Patriarchat, die Situation f\u00fcr sich zu instrumentalisieren und sie als Katalysator f\u00fcr sexistische Strukturen zu nutzen. <\/span><\/p>\n

In diesem Projekt haben wir unseren Fokus auf einen bestimmten Aspekt dieser Entwicklungen gelegt: das Zusammenwirken von Digitalisierung und Sexismus.
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Daten m\u00f6gen keine Erfindung der Digitalisierung sein, doch wird ihnen im digitalen Zeitalter eine ganz neue Bedeutung zugesprochen. Daten er\u00f6ffnen ganz neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr eine Reihe von Anwendungsgebieten, insbesondere f\u00fcr Wissenschaft, Wirtschaft und Politik. Als '\u00d6l' unserer Zeit, dienen Daten allerdings auch immer \u00f6fter und umfangreicher als Herrschaftsinstrument. Doch wer profitiert davon und wer steht dabei am unteren Ende der Nahrungskette? <\/span><\/p>\n

Dieses Projekt diskutiert die komplexen Zusammenh\u00e4nge zwischen Daten, Geschlechterungleichheit und gesellschaftlichen Strukturen. Wir untersuchen, wie Daten genutzt werden k\u00f6nnen, um Geschlechterungleichheit aufzuzeigen oder zu bek\u00e4mpfen, aber auch, wie sie dazu beitragen k\u00f6nnen, bestehende sexistische Strukturen zu reproduzieren. Dabei werfen wir einen Blick auf verschiedene Aspekte wie den Gender Data Gap, die Rolle von Daten in der Reproduktion patriarchaler Strukturen und die Auswirkungen religi\u00f6s-fundamentalistischer Ideen auf die Legitimit\u00e4t von Daten als Abbildung wahrer Gegebenheiten. Unsere Diskussionen beleuchten die vielschichtigen Dynamiken, die diese Themen pr\u00e4gen, und bieten Einblicke in die Herausforderungen und Chancen, die sich aus der Verwendung von Daten f\u00fcr geschlechtergerechte Gesellschaften ergeben. <\/span>Daf\u00fcr haben wir anhand des World Values Survey (WVS)<\/span> (Haerpfer et al. 2022) einen Sexismus-Index f\u00fcr die Jahre 2017-2020 konstruiert, welcher uns das Ausma\u00df misogyner Haltungen in 33 L\u00e4ndern angibt. In einem zweiten Schritt haben wir einen genaueren Blick auf die L\u00e4nder USA, Deutschland und Pakistan gelegt und uns mit der aktuellen Situation vor Ort auseinandergesetzt, sowie damit, wie Daten die Situation beeinflusst und reproduziert.
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Das Projekt<\/h1><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>
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Im Folgenden m\u00f6chten wir unser Projekt vorstellen. Zuerst erkl\u00e4ren wir, was Sexismus ist und wie er sich durch Daten sichtbar machen l\u00e4sst bzw. wie Daten auch dazu genutzt werden k\u00f6nnen, um sexistische Strukturen und Einstellungen zu reproduzieren.\u00a0\u00a0 \u00a0 <\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>

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In einem zweiten Schritt stellen wir unseren Sexismus-Index und unsere Fallbeispiele vor, anhand dessen wir die Verkn\u00fcpfung zwischen Sexismus und Daten(-praktiken) veranschaulichen wollen. <\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>

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Was ist Sexismus? <\/h1><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>
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Sexismus meint \"die Benachteiligung, Abwertung, Verletzung und Unterdr\u00fcckung einer Person oder einer Gruppe aufgrund des Geschlechts\" (Meyer et al. 2022). <\/span>Damit geht die Annahme einher, ein Geschlecht w\u00e4re dem anderen nat\u00fcrlicherweise \u00fcberlegen. Folglicherweise hat Sexismus eine Richtung, welche im Patriarchat immer vom cis-m\u00e4nnlichen Geschlecht abw\u00e4rts fungiert. <\/span>Diese Form der Diskriminierung manifestiert sich auf verschiedenen Ebenen der Gesellschaft und kann vielf\u00e4ltige Ausdrucksformen annehmen. <\/span><\/span><\/span><\/p>\n

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Die systematische Unterdr\u00fcckung allen nicht-m\u00e4nnlichen hat eine Jahrtausend alte Tradition (Lerner 1991) und ist somit tief in unserer Gesellschaft verwurzelt. Das \u00e4u\u00dfert sich nicht nur im interpersonellen Umgang, sondern auch auf struktureller Ebene und sogar bei Personen, die selbst von Sexismus betroffen sind, lassen sich internalisierte misogyne Verhaltens- und Denkweisen beobachten. Sexismus dient somit als Machtinstrument, um bestehende Hierarchien aufrechtzuerhalten.
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Was haben Daten mit Sexismus zu tun?<\/h1><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>
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Wir nutzten Daten, um uns und unsere Umwelt zu beschreiben und zu analysieren. Die Digitalisierung und damit massive Quantifizierung dieser Daten hat dabei v\u00f6llig neue M\u00f6glichkeiten geschaffen (Hippmann 2018: 9), was wir mit diesen einzelnen \"units [...] of information\" (Gitelman\/Jackson 2013: 1) alles machen k\u00f6nnen, sobald wir sie aggregieren. Gleichzeitig werden Daten bzw. die Informationen, die sie uns liefern, immer wichtiger f\u00fcr unseren Alltag, sowie f\u00fcr Politik und Wirtschaft. Sie werden oft als Legitimationsgrundlage f\u00fcr soziale, politische und wirtschaftliche Entscheidungen genutzt (ebd.) und werden somit als legitim und vertrauensw\u00fcrdig wahrgenommen. Damit geht zum einen die Annahme einher, dass Daten die realen Gegebenheiten ad\u00e4quat abbilden, zum anderen, dass sie helfen k\u00f6nnen, soziale Prozesse effizienter und rationaler zu gestalten (Hepp et al. 2022: 2). Zun\u00e4chst scheint es auch kein schlechter Ansatz zu sein, doch wird dabei gerne missachtet, dass Daten nicht aus dem Nichts kommen und demnach auch nicht f\u00fcr sich sprechen k\u00f6nnen. Sie erlauben uns zwar, Information von einem Kontext zu einem anderen transportieren, werden dabei aber ma\u00dfgeblich durch unsere Entscheidungen gepr\u00e4gt (Kaufmanm et al. 2020: 235f.). Angefangen bei den Vorstellungen, welche wir \u00fcber den vermeintlichen Nutzen von Daten haben, \u00fcber die gezielte Generierung passender Daten zur Nutzung v\u00f6llig aus dem Kontext gerissener, transformierter und reduzierter Information f\u00fcr politische Entscheidungsprozesse (ebd.: 231f.). Daten sind somit nie objektiv, sondern immer aus einem Kontext, einer Intention und einer Situation heraus generiert\u00a0 (Gitelman\/Jackson 2013: 5 f.).<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>

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Folglich sind Daten und Statistiken immer kritisch zu betrachten, da sie ein gro\u00dfes Machtpotential in sich bergen. Indem sie gerne als Legitimationsgrundlage gebraucht werden, uns so Einfluss auf den \u00f6ffentlichen Diskurs nehmen, gleichzeitig aber auch ein sehr verzerrtes Bild vermitteln k\u00f6nnen, sind Daten auch immer als Machtinstrument zu verstehen. <\/span><\/p>\n

Aber was hat das nun alles mit Sexismus zu tun? In einer von M\u00e4nnern regierten Welt, ist Sexismus und Misogynie hegemonial. Folgen wir dem zuvor gemachten Argument, werden sich auch sexistische Strukturen und Einstellungen in den Daten bzw. dem Umgang mit ihnen widerspiegeln. Das hei\u00dft zum einen, dass die Daten nicht nur vor einem patriarchalen Hintergrund produziert werden, sondern auch in einer patriarchalen Lesart kommuniziert werden. Daten k\u00f6nnen so zum langen Arm des Patriarchats werden. Gleichzeitig k\u00f6nnen Date aber auch daf\u00fcr genutzt werden, um gerade diese sexistischen Strukturen und Einstellungen sichtbar zu machen und schafft somit die M\u00f6glichkeit diese erst zu thematisieren. Im folgenden Beitrag m\u00f6chten wir uns beiden Seiten der Medaille<\/span><\/span> beleuchten. Daf\u00fcr werden wir zun\u00e4chst, vorhandene Daten durch eigene Analyse aufzuarbeiten und somit versuchen, Sexismus sichtbar<\/em> zu machen. In einem zweiten Schritt m\u00f6chten wir anhand von drei Fallbeispielen \u00dcberlegungen anstellen, wie Daten produziert und genutzt werden, um den patriarchalen Status quo zu reproduzieren. Das Ziel dieses Projekts ist es, ein besseres Verst\u00e4ndnis \u00fcber die Verkn\u00fcpfung von Daten und sexistischen Einstellungen und Strukturen zu bekommen.
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Buchempfehlungen<\/h1><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>
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Bad Data: How Governments, Politicians and the Rest of Us Get Misled by Numbers <\/h5><\/div>\n\t\t\t<\/div>
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von Georgina Struge<\/span><\/p>\n

Ein spannendes Buch dar\u00fcber, wie Statistiken Politik und \u00d6ffentlich-keit t\u00e4uschen k\u00f6nnen. Statistische Verfahren und Vokabular wird einfach erkl\u00e4rt und so ein leichter Einstieg in das Thema erm\u00f6glicht. <\/span><\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>

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Invisible Women: Exposing Data Bias in a World Designed for Men<\/h5><\/div>\n\t\t\t<\/div>
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von Caroline Craido Perez<\/span><\/p>\n

Das Buch behandelt den Gender Data Gap. Mit vielen Beispielen aus allen m\u00f6glichen Bereichen schafft es die Autorin ein umfangendes Bild dar\u00fcber zu vermitteln, auf wie unterschiedliche Art und Weise Frauen* in Daten und durch Daten vernachl\u00e4ssigt werden.<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>

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Der Sexismus-Index <\/h1><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>
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Wie wir bereits erl\u00e4utert haben, werden in einem Patriarchat Daten vor einem patriarchalen Kontext generiert. Doch das bedeutet nicht, dass sich aus diesen Daten keine Informationen f\u00fcr unsere Zwecke schlie\u00dfen lassen, noch dass diese Daten ausschlie\u00dflich f\u00fcr patriarchale Zwecke genutzt werden m\u00fcssen. Wir m\u00f6chten versuchen, anhand bereits existierender Daten Antifeminismus sichtbar zu machen. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Das Problem bei Sexismus ist, dass er sich nicht direkt beobachten oder z\u00e4hlen l\u00e4sst. Stattdessen brauchen wir Proxys, welche<\/span> als Indikatoren f\u00fcr die Disposition \"Sexismus\" betrachtet werden k\u00f6nnen. <\/span>Ein Index stellt dabei eine sehr simple Form dar, latente Dispositionen sichtbar zu machen. Indem wir aus einer Auswahl an Variablen einen Summenindex bilden, l\u00e4sst sich die Disposition hinter den ausgew\u00e4hlten Variablen veranschaulichen. <\/span><\/span><\/p>\n

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Gender Inequality Index<\/h1><\/div>\n\t\t\t<\/div>
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<\/span>Der Gender Inequaliy Index (GII) ist ein weiteres Beispiel, wie Sexismus sichtbar gemacht werden kann. Er misst die Ungleichheit zwischen M\u00e4nnern* und Frauen* beachtet dabei drei Dimensionen: reproduktive Gesundheit, Erm\u00e4chtigung (Empowerment) und die Verh\u00e4ltnisse auf dem Arbeitsmarkt. Der GII geht von 0 bis 1, wobei ein niedriger Wert besonders wenig Gleichheit bedeutet.<\/span>
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\n\t\t\t\tErfahre mehr<\/a>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>
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Der Sexismus-Index wurde aus einer Reihe Variablen aus der 7. Welle des World Value Surveys konstruiert. Genaueres zum Datensatz, Variablenauswahl und Konstruktion ist im <\/span>Methoden-<\/a><\/span><\/strong><\/span>Teil<\/a><\/span><\/strong><\/span><\/span> zu finden. Die Auspr\u00e4gungen gehen von 0 bis 1 und soll das Ma\u00df an sexistischen Einstellungen im Land ausdr\u00fccken. Im Schaubild sind die Werte durch unterschiedliche Farbabstufungen verbildlicht. Das Land mit dem geringsten Index hat den Wert 0 und das Land mit dem h\u00f6chsten den Wert 1. Die Werte geben keine (!) Auskunft dar\u00fcber, wie hoch das Ma\u00df an Sexismus im Land ist, sondern ist rein relational im Vergleich zum Durchschnitt anderer L\u00e4nder zu interpretieren. Das bedeutet nicht, dass L\u00e4nder mit niedrigem Wert besonders progressiv sind, nur, dass sie im Vergleich zum Rest progressiver<\/em> sind.\u00a0 <\/span>Das Land mit der niedrigsten Auspr\u00e4gung ist die Niederlande, das mit der h\u00f6chsten Auspr\u00e4gung ist Pakistan. Alle Werte zu allen L\u00e4ndern sind im Methoden-<\/a><\/span><\/strong><\/span>Teil<\/a><\/span><\/strong><\/span><\/span> zu finden. Zu beobachten ist, dass insbesondere die westeurop\u00e4ischen und nordamerikanischen L\u00e4ndern einen besonders niedrigen und die afrikanischen und s\u00fcd- und ostasiatischen L\u00e4nder einen besonders hohen Indexwert haben. <\/span><\/span><\/span><\/p>\n

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Die Darstellung veranschaulicht sie gut, dass es ein Gef\u00e4lle zwischen dem \"Westen und den Rest\" (Hall 2021: 137) gibt. Doch woran kann das liegen?\u00a0 Zum einen k\u00f6nnte es daran liegen, dass in vielen islamisch gepr\u00e4gten L\u00e4ndern ein sehr konservativer, religi\u00f6s-fundamentalistisches Weltbild vertreten wird, welches mit sehr klaren Geschlechterrollen einhergeht (Riexinger 2007, H\u00e9lie 1993). \u00c4hnlich schlecht sieht es aus in Russland, S\u00fcdost Asien sowie S\u00fcdamerika, in denen auch viele erzkonservative und rechtsextreme Politiker*innen an der Macht sind und die Rechte von FLINTA* und LGBTQ* teilweise eingeschr\u00e4nkt sind (Buyantueva 2023, Boueke 2020, Wurzel 2018, Sauer 2019). Folglich ist dort ein hohes Ma\u00df an sexistischen Einstellungen zu vermuten. Doch das macht \"den Westen\" keineswegs besser. Auch in Europa k\u00f6nnen wir einen deutlichen Rechtsruck und einen zunehmend misogynen Ton vernehmen (Deutschlandfunk 2024, Sauer 2019) und auch in den USA steuert der rechts-konservative \"Pussy-Grabber\" Donald Trump in seine zweite Amtszeit (Kolb\/M\u00fcller-Handen 2024). In unseren Fallbeispielen werden wir nun genauer auf die Situation der FLINTA*s in Deutschland, den USA und Pakistan beleuchten.
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Die Fallbeispiele<\/h1><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>
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Im vorherigen Abschnitt haben wir deutlich gemacht, wie wir mit vorhanden Daten latente sexistische Konstrukte veranschaulichen k\u00f6nnen. In einem n\u00e4chsten Schritt werden wir uns drei L\u00e4nder genauer anschauen, die Situation der FLINTA* vor Ort beleuchten und \u00fcberlegen, welche Rolle Daten in der Reproduktion der sexistischen Umst\u00e4nde vor Ort spielen. <\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>

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Deutschland<\/h3>\n\t\t\t\t

Deutschland liegt im Zentrum von Europa und belegt im Gender Equality Index von 2023 den neunten Platz von 191 L\u00e4ndern. In unserem Sexismus-Index hat es den Wert 0,11.<\/p>\n

Hier geht es zum ganzen Bericht: Deutschland<\/a> <\/span><\/span><\/strong><\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>

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USA<\/h3>\n\t\t\t\t

Die USA liegt in Nordamerika und belegt im Gender Equality Index von 2023 den 21. Platz von 191 L\u00e4ndern. In unserem Sexismus-Index hat sie den Wert 0,24.<\/p>\n

Hier geht es zum ganzen Bericht: USA<\/a><\/span><\/strong><\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>

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Pakistan <\/h3>\n\t\t\t\t

Pakistan liegt im S\u00fcden Asiens und belegt im Gender Equality Index von 2023 den 161. Platz von 191 L\u00e4ndern. In unserem Sexismus-Index hat es den Wert 1.<\/p>\n

Hier geht es zum ganzen Bericht: Pakistan<\/span><\/strong><\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>

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Gender Data Gap<\/h1><\/div>\n\t\t\t<\/div>
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Der Gender Data Gap bezieht sich auf die systematische Unterrepr\u00e4sentation und mangelnde Erfassung von geschlechtsspezifischen Informationen in Datens\u00e4tzen und Analysen (Buvinic\/Levine: 34). Dieses L\u00fcckenph\u00e4nomen beeinflusst verschiedene Lebensbereiche, von Gesundheitswesen \u00fcber Bildung bis hin zur Wirtschaft. Historisch gesehen wurden viele Datenerhebungen und Forschungsans\u00e4tze als neutral betrachtet, obwohl sie tats\u00e4chlich m\u00e4nnliche Erfahrungen und Perspektiven bevorzugten (Lerner 1991: 20). FLINTA* wurden oft vernachl\u00e4ssigt, was zu Verzerrungen in der Analyse und politischen Entscheidungsfindung f\u00fchrte.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

\u00a0<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":13631,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"

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