Frau-Sicherung

„This is a man’s world” – eines der bekanntesten Lieder von Musiklegende James Brown. Er singt aber auch, dass die Welt des Mannes nichts ohne eine Frau wäre. Schade, dass die Welt das gerne vergisst. Sogar die Wissenschaft scheint taub. In der Forschung fallen Daten von Frauen – wenn auch oft unabsichtlich – häufig unter den Tisch. Dadurch entsteht der sogenannte „Gender Data Gap”, eine geschlechtsspezifische Datenlücke.

Klingt zwar unfair, aber erst mal gar nicht so schlimm … oder? Sind ja nur statistische Erhebungen, irgendwie abstrakt und weit weg vom Leben … oder? Nein, solche Statistiken haben sehr reale Folgen. Denn sie machen Männer zur Norm, zum Standard. Besonders problematisch ist dieses System in der Medizin.

1899: In diesem Jahr wurden zum ersten Mal Frauen zum Medizin- und Pharmastudium zugelassen. Bis dahin war die Humanmedizin rein männlich. Über ein Jahrhundert später hat sich das kaum geändert. Männer sind in der Medizin immer noch die Norm – ob als Dozent, als Student, als praktizierender Arzt oder als Forschungslaborant. Und als Patient. Dürfen wir vorstellen? Der Patient, an dem sich die Humanmedizin seit Jahrhunderten orientiert:

• männlich,
• 75 bis 85 Kilo schwer,
• etwa 1,80 Meter groß,
• mitteleuropäisch-kaukasischer Abstammung (weiß).

Sympathisch. Dass Männer keine Frauen sind und Frauen grundlegend anders auf Verletzungen oder Infektionen reagieren, weiß die Medizin zwar. Das scheint bisher aber kein Grund zu sein, Forschung, Behandlungen und Medikamente an die Geschlechter anzugleichen. Stattdessen werden immer noch männliche Testpersonen bevorzugt. Die Folge: Frauen sprechen nicht so gut auf Medikamente an wie Männer und haben sogar häufiger mit lebensbedrohlichen Fehldiagnosen zu kämpfen.

Frauen sind durch falsche Behandlungen oder Medikamentenvergabe potenziell höherer Lebensgefahr ausgesetzt. Allerdings ist ja nicht jede Frau ständig behandlungsbedürftig. Gravierender ist die Tatsache, dass Crashtest-Dummys grundsätzlich „männlich” sind. Eine Folge: Frauen verunglücken im Straßenverkehr häufiger und sind auch wesentlich öfter von Verletzungen betroffen.

Bis zu 48 % häufiger erleiden sie mittelschwere Verletzungen, schwere Verletzungen sogar bis zu 71 % öfter als Männer. Weil Crashtests die Körpermasse von Frauen nicht berücksichtigen, sondern immer die „männliche” Puppe im Auto sitzt.

Entsprechend sind Sicherheitssysteme und Airbags weniger gut auf den weiblichen Körper abgestimmt – und es kommt zu mehr Verletzungen als bei Männern.

Ein Armutszeugnis für eine Industrie, deren Geschichte maßgeblich von einer Frau geprägt wurde. Denn ohne Bertha Benz hätte Carl Benz das Automobil vermutlich nicht erfunden.

Die Medizin und die Autobranche mögen Männerdomänen sein – aber technologisch gesammelte Daten sind immer neutral … oder? Nein, sind sie nicht. Daten an sich haben zwar kein Geschlecht, aber ihr Zusammenspiel erzeugt ein Bild. Und dieses Bild ist nicht neutral. Egal ob es um Geschlecht, Hautfarbe oder Herkunft geht. Da die Welt nicht sozial gerecht funktioniert, verstärken massenhaft gesammelte Daten (sogenannte Big Data) Vorurteile und Ungerechtigkeiten.

Diese Big Data werden permanent genutzt, um künstliche Intelligenzen und Algorithmen mit Informationen zu füttern. So lernen die KIs. Und lernen damit auch, ungerecht zu funktionieren. Ein gutes Beispiel dafür: Amazon. Amazon USA begann 2014 über eine KI-Bewerbungen für Mitarbeiter vorab zu filtern. Dazu wurden dem Algorithmus anonymisierte Bewerbungsdaten zum Lernen gegeben.

Der Algorithmus hat dadurch nicht gelernt, Frauen an sich auszusortieren. Aber er hat gelernt, dass etwa der Abschluss eines Frauen-Colleges weniger wahrscheinlich zu einer Einstellung führte. Kein Wunder: Bei Amazon arbeiteten zum damaligen Zeitpunkt überwiegend Männer. Und die schließen kein Frauen-College ab. Folglich wurden weibliche Bewerberinnen von vornherein stark benachteiligt (in den USA ist es regional weit verbreitet, dass Frauen reine Frauen-Hochschulen besuchen).

Daten sind nicht neutral. Big Data hat ein Gender Bias: Männer ja, Frauen eher nicht so. Wo dieses System der Benachteiligungen Verwendung findet? Darüber schweigen Tech Companies und alle, die mit KIs arbeiten. Die genauen Auswirkungen sind daher noch unbekannt.

Der Gender Data Gap ist in manchen Aspekten des Lebens riesig. In anderen wiederum gibt es genug Daten – aber die scheinen auf keinerlei Resonanz zu treffen. Anders ausgedrückt: Sie sind egal. Die Lebensrealitäten von Frauen scheinen einfach nicht so wichtig. Die Benachteiligungen sind so alltäglich, dass sie als „normal” empfunden werden. Obwohl „verbreitet” eben kein Synonym für „normal” sein sollte.

Ein Beispiel: Die Schlange vor Frauentoiletten ist grundsätzlich länger als die vor der Männertoilette. Gründe hierfür sind, dass Toilettenräume durch Urinale für Männer effizienter gestaltet werden und dass Frauen oft mit hilfsbedürftigen Personen unterwegs sind, etwa mit Kindern. Deswegen benötigen sie mehr Zeit auf der Toilette. Daten zu diesem Phänomen existieren zwar, sie spielen bei der Planung von Sanitäranlagen aber keine Rolle.

Wir könnten an dieser Stelle noch mehr Beispiele nennen. Aber das sorgt nur für Frust. Die Mentalität bleibt immer die gleiche: Raum- und Flächengestaltung ist auf Männer zugeschnitten. Vielleicht ja auch, weil Männer immer noch rund 63,4 % der Architekten und Stadtplaner ausmachen …

War das hier ein 360-Grad-Rundum-Blick auf den Gender Data Gap und seine Folgen? Nein. Denn dafür ist das Thema zu groß – und Studien gibt es noch zu wenige. Frauen sind in der Welt der Daten oft unsichtbar. Wo überall, wo genau, wissen wir noch nicht. Eines ist dagegen sicher: Bis Frauen den Männern wirtschaftlich gleichgestellt sind, dauert es laut Weltwirtschaftsforum 2020 noch 297 Jahre. Bis sie ihnen politisch gleichgestellt sind, dauert es noch 94,5 Jahre. Wir von CosmosDirekt sind uns aber sicher: Wenn wir alle an einem Strang ziehen und die Welt fairer gestalten, schaffen wir die Gleichstellung wesentlich früher. Und davon profitieren letzten Endes wir alle – genau wie die gesamte Gesellschaft und die Wirtschaft.