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Der Gender Data Gap und die systematische Diskriminierung von Frauen

In einer Welt, in der der Mann als Maßstab gilt, sind Frauen nicht nur xxxx ausgesetzt sondern auch in ihrer Sicherheit diskriminiert etc etc

Der Gender Data Gap bezieht sich auf den Mangel an verlässlichen und genauen Daten über Frauen und Mädchen und die Nichtberücksichtigung von Geschlechterunterschieden bei der Analyse und Interpretation von Daten.

In diesem Artikel werden wir die Geschichte des Gender Data Gap, seine Folgen und Beispiele für seine Auswirkungen in verschiedenen Bereichen wie der Medizin und den Sicherheitsstandards untersuchen und überlegen, wie die Lücke geschlossen werden kann.

Inhalt

1. Was ist der Gender Data Gap?

2. Der Mann als Maßstab: Historische Diskriminierung von Frauen

3. Gender Data Gap Beispiele

3.1 Geschlechtersensible Medizin

3.2 Weibliche Crash Test Dummies

4. Den Gender Data Gap schließen

Was ist der Gender Data Gap?

Der Gender Data Gap bezeichnet eine Lücke in der Gestaltung unseres Alltags, die besonders zur Diskriminerung von Frauen beiträgt. Diese Lücke bezieht sich auf den Mangel an zuverlässigen und genauen (wissenschaftlichen) Daten über Frauen und Mädchen sowie auf die Nichtberücksichtigung geschlechtsspezifischer Unterschiede bei der Analyse und Interpretation von Daten. Diese Diskrepanz ist in vielen Bereichen zu beobachten, z. B. im Gesundheits- und Bildungswesen, bei Beschäftigung oder der politischen Teilhabe.

Die Folgen des Gender Data Gap sind weitreichend: Ohne genaue Daten über die Erfahrungen und Bedürfnisse von Frauen sind Entscheidungsträger*innen und Organisationen nicht in der Lage, wirksame Maßnahmen und Programme zu entwickeln, die den Bedürfnissen von Frauen und Mädchen gerecht werden. Dies kann zu systematischer Diskriminierung und Ausgrenzung führen und bestehende Ungleichheiten zwischen den Geschlechtern noch verschärfen.

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Der Mann als Maßstab: Historische Diskriminierung von Frauen

Der Gender Data Gap hat seine Wurzeln im historischen Ausschluss von Frauen aus zahllosen Bereichen des öffentlichen Lebens (wie z.B. Bildung, Beschäftigung und politische Beteiligung). Über Jahrhunderte wurden Erfahrungen und Perspektiven von Frauen schlicht nicht berücksichtigt oder als unbedeutend ausgegrenzt.Frauen gelten so leider auch noch heute in vielen Aspekten als gewissermaßen “unsichtbar”.

Da Frauen und ihre Erfahrungen als eher irrelevant galten und Frauen außerdem kaum Zugriff zu Bildung und Forschung hatten, wurden Datenerhebungen traditionell auf die Erfahrungen und Perspektiven von Männern bezogen. Eine solche Datenlücke zeugt nicht nur von gravierender Diskriminierung, sondern hat auch negative und sogar fatale Folgen für Frauen: Sie sind heute noch medizinisch weniger erforscht, sind nicht die Norm zur Testung verschiedenster Sicherheitsartikel und ihre Erfahrungen im öffentlichen Leben (z.B. Androhung sexueller und physischer Gewalt) wird in der Konzeption von Transport und Stadtbild wenig Beachtung geschenkt.

In den 1990er Jahren setzte sich in internationalen Entwicklungskreisen das Konzept des Gender Mainstreaming durch, mit dem sichergestellt werden sollte, dass geschlechtsspezifische Aspekte in alle Aspekte der Politik- und Programmentwicklung einbezogen werden. Auf der vierten Weltfrauenkonferenz in Peking 1995 haben sich so 189 UNO-Mitgliedsstaaten dazu verpflichtet nicht diskriminierende statistische Daten zu sammeln, um Unterrepräsentation sichtbar zu machen und zu bekämpfen.

Seitdem gibt es Bemühungen, mehr nach Geschlecht aufgeschlüsselte Daten zu sammeln und zu analysieren, aber die Fortschritte sind langsam und ungleichmäßig. In vielen Fällen mangelt es noch immer an Bewusstsein und Verständnis für die Bedeutung geschlechtersensibler Forschungsmethoden, und die Mittel für die Erhebung geschlechterdifferenzierter Daten sind oft begrenzt.

Ministerien, EU-Kommission und Ärzteschaft müssen tätig werden, die gesellschaftliche Aufmerksamkeit ist da. Beispielsweise muss die Politik dafür sorgen, dass nur noch Studien finanziert werden, die Gender berücksichtigen.

- Professorin Dr. med. Sabine Oertelt-Prigione

Gender Data Gap: Beispiele

Der Gender Data Gap begegnet einem in den verschiedensten Bereichen und berührt Frauen weltweit, schränkt sie ein und bedroht sie und ihre Gesundheit.

Von der medizinischen Forschung, die sich vornehmlich auf den männlichen Körper konzentriert hat bis hin zur Lohnlücke, Frauen sehen sich in zahllosen Bereichen durch Vorurteile und fehlende Daten diskriminiert. Dies führt dazu, dass sie sowohl in der Forschung als auch in politischen Ämtern unterrepräsentiert sind. Das macht es schwierig, die Auswirkungen politischer Maßnahmen auf die politische Beteiligung und Vertretung von Frauen zu bewerten und Maßnahmen zu entwickeln, die Hindernisse beseitigen, die Frauen beim Zugang zu politischen Führungspositionen überwinden müssen.

Auch in der Gestaltung unserer Welt gelten Männer als Maßstab. Medizinische Geräte (z.B. Herzschrittmacher) werden auf der Grundlage von Studien entwickelt, die hauptsächlich an Männern durchgeführt wurden, was dazu führt, dass diese Geräte für Frauen oft nicht so effektiv sind. Auch PSA, wie z. B. Arbeitshandschuhe oder Sicherheitsgurte sind oft auf den Körper von Männern zugeschnitten, was dazu führt, dass sie schlecht passen und für Frauen unbequem sind. Dies kann die Sicherheit von Frauen am Arbeitsplatz beeinträchtigen.

Ein Beispiel ist auch der Gender Gap in der Spracherkennungstechnologie. Es hat sich nämlich gezeigt, dass Spracherkennungstechnologien Frauenstimmen weniger gut erkennen. Das liegt daran, dass die Technologie oft mit einem Datensatz trainiert wurde, der hauptsächlich aus männlichen Stimmen besteht. Während dies als banales Beispiel erscheinen mag, zeigt es, dass Frauen sich sogar in den kleinsten Aspekten Diskriminierung ausgesetzt sehen und gar nicht erst einbezogen werden.

Im Folgenden beleuchten wir zwei Beispiele zum Gender Data Gap konkreter.

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Geschlechtersensible Medizin

Geschlechtersensible Medizin bezeichnet den Ansatz, die biologischen und sozialen Unterschiede zwischen Männern und Frauen bei der Gestaltung und Umsetzung von medizinischer Forschung und Gesundheitspolitik zu berücksichtigen.

Das ist wichtig, denn die biologischen Unterschiede zwischen Männern und Frauen können sich erheblich darauf auswirken, wie sie Krankheiten und Behandlungen erleben und darauf reagieren. Leider ist der Gender Data Gap in der Gesundheitsforschung und der klinischen Praxis, weit verbreitet und stellt eine große Herausforderung für eine geschlechtssensiblere Medizin dar.

Herzkrankheiten zählen zu den häufigste Todesursache bei Frauen, aber Frauen werden oft unterdiagnostiziert und unterbehandelt, weil sich die meisten Forschungen zu Herz-Kreislauf-Erkrankungen auf Männer konzentriert haben. Frauen erhalten bei Herzinfarkten seltener eine angemessene Behandlung, weil sich ihre Symptome von denen der Männer unterscheiden und die Ärzte nicht darauf geschult sind, sie zu erkennen. Denn während Männer einen tauben linken Arm bekommen, äußert sich ein Infarkt bei Frauen häufiger durch Müdigkeit, Schmerzen im Kiefergelenk oder zwischen den Schulterblättern sowie Übelkeit und Luftnot.

Auch im Bereich der psychischen Gesundheit werden Frauen durch den Gender Data Gap diskriminiert und schlechter versorgt. Frauen leiden häufiger an Depressionen und Angstzuständen als Männer, aber viele klinische Studien mit Antidepressiva wurden nur an Männern durchgeführt. Daher sind die Wirksamkeit und Sicherheit dieser Medikamente bei Frauen nicht ausreichend bekannt, und es kann sein, dass Frauen Medikamente verschrieben werden, die bei ihnen nicht wirken oder unerwünschte Nebenwirkungen haben.

Eine geschlechtsspezifische Medizin ist demnach nicht nur entscheidend, um der Gleichberechtigung zwischen den Geschlechtern näherzukommen, sondern vor allem auch, um sicherzustellen, dass alle Menschen eine angemessene und wirksame Gesundheitsversorgung erhalten.

Weibliche Crashtest Dummies

Studien belegen, dass Frauen häufiger bei Autounfällen ums Leben kommen als Männer. Dies ist nicht etwa einem schlechteren Fahrstil oder einer höheren Risikobereitschaft geschuldet, sondern der Tatsache, dass die Körpermerkmale von Frauen bei Sicherheitstests kaum beachtet werden.

Autounfälle werden herkömmlich mit männlichen Crashtest-Dummies simuliert. Die Körperlänge, das Gewicht oder die Beckenbreite der meisten Dummies entsprechen nicht denen des durchschnittlichen weiblichen Körpers. Das bedeutet, dass Kopfstützen oder Gurte nicht auf beide Geschlechter ausgelegt sind und somit für Frauen nicht ihre vollständige Sicherheitsfunktion entfalten können. Typische weibliche Merkmale und Verhaltensweisen werden bei der Autoherstellung nicht in Betracht gezogen. Frauen bzw. andere nicht-standardisierte Körper (z.B. Übergewichtige) und deren Sicherheit werden so als Konsequenz ignoriert.

Neben diesen physischen Unterschieden gibt es auch soziale und kulturelle Faktoren, die zum Gender Data Gap bei Autounfällen beitragen. So sind Frauen zum Beispiel häufiger in Autounfälle verwickelt, die sich bei niedrigeren Geschwindigkeiten und in städtischen Gebieten ereignen, was oft auf ihre Rolle als Betreuerinnen und ihre verstärkte Nutzung des Autos als Transportmittel zurückgeführt wird.

Der Einsatz von weiblichen Crashtest-Dummys und die Entwicklung geschlechtsspezifischer Sicherheitsfunktionen in Autos sind entscheidend, um dieses Problem zu beheben. Durch das Sammeln und Analysieren von Daten über geschlechtsspezifische Unterschiede muss die Automobilindustrie evidenzbasierte Strategien und Sicherheitsmerkmale entwickeln, die den individuellen Bedürfnissen aller Menschen gerecht werden.

Den Gender Data Gap schließen

Das Schließen des Gender Data Gap ist ein komplexes Thema, das einen mehrdimensionalen Ansatz erfordert. Die Tatsache, dass Frauen von Grund und in der Gesamtgeschichte von Forschung und Design in viele Datenerhebungen gar nicht erst einbezogen worden sind, lässt sich nicht schnell umkehren. Stattdessen muss ein grundlegender Wandel in der Art und Weise, wie wir Forschung und Datenerhebung angehen vonstatten gehen.

Um den Gender Data Gap zu schließen, müssen wir ein integrativeres Forschungsumfeld schaffen, das Frauen und andere unterrepräsentierte Gruppen fördert. Dazu gehören Mentoring-Programme, Weiterbildungsmöglichkeiten und die Einrichtung von Netzwerken, die Forscherinnen und Forscher mit unterschiedlichen Hintergründen und Perspektiven zusammenbringen. Die Forschungslandschaft muss diverser werden und die einzigartigen Bedürfnisse und Erfahrungen aller Menschen berücksichtigen.

Das Bewusstsein für die Existenz des Gender Data Gaps und dessen Konsequenzen muss außerdem geschärft und gefördert werden. Indem wir das Thema bewusst ansprechen und darauf hinweisen, können wir Veränderungen erreichen, für mehr Sicherheit sorgen, Diskriminierung bekämpfen und daran arbeiten die Vielfalt menschlicher Erfahrung widerzuspiegeln.

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