Mehr und mehr wird bei und durch die Analyse von Daten deutlich, dass Diskriminierungen z.B. nach dem Geschlecht kein Ammenmärchen sind, zu dem sie einige Menschen gerne deklarieren.
So hat ein Internethandel beim Einsatz seiner Algorithmen feststellen müssen, dass Frauen auf Basis vergangener Daten nicht für Führungsfunktionen vorgeschlagen werden und Rekrutierungsplattformen legen offen, dass Frauen weniger angeklickt werden als Männer. (Brunner & Meier 2019; Hangartner et al. 2021) Statistische Erkenntnisse bedeuten nicht, dass es nicht auch Gegenbeispiele gibt: «Einmal links vorbei – einmal rechts daneben – und im Durchschnitt passt es.» lautete ein wichtiger Satz meiner Statistik-Dozierenden.
Das eigene Handeln immer mal wieder zu hinterfragen im Hinblick auf das Einschleichen «schlechter Gewohnheiten» kann aber viel nützen, wenn es gelingt, die tatsächlichen Leistungsträger zu identifizieren und anzuerkennen.
Beitrag von Prof. Dr. Sibylle Olbert-Bock
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