Frauen sind das andere Geschlecht. Die Abweichung von der Norm. Mit dieser Erkenntnis Simone de Beauvoirs beginnt Caroline Criado-Perez in Unsichtbare Frauen ihre Analyse des „Gender Data Gap“, also der Unsichtbarkeit von Frauen in den Annahmen und Informationen, die für Infrastruktur, Medizin und das Design von Alltagsgegenständen verwendet werden. Diese basieren auf Daten weißer Männer. Das bedeutet im Umkehrschluss: Unser aller Alltag, Wirtschaft und Kultur, alles wurde auf Basis ihrer Bedürfnisse gestaltet, egal ob wir männlich und weiß sind, oder eben nicht. Criado-Perez macht deutlich, dass es sich nicht um bewusste Diskriminierung handelt.

Vielmehr erklärt sie, weshalb es zu dieser Lücke in der Wahrnehmung der Realität kam, die der gesamten Gesellschaft schadet und für Frauen tödlich sein kann. So haben Autohersteller für die Entwicklung ihrer Sicherheitssysteme Crashtest-Dummys genutzt, die Unfälle bei männlichen Körpern simulierten. Die Wahrscheinlichkeit, bei einem Autounfall ums Leben zu kommen, war bei Frauen daher lange Zeit höher als bei einem Mann. Der Verkehr in unseren Städten wird gemäß den Bedürfnissen eines in Vollzeit arbeitenden, autofahrenden Mannes ausgerichtet, was die Mobilität der anderen Gruppen erschwert und zunehmend zum Kollaps führt.

Heute werden Daten nicht nur dazu genutzt, unsere Welt zu beschreiben, sondern sie sind die Grundlage ihrer Gestaltung. Durch die immer neue Entwicklung neuer Technologien und die Verwertung von Daten durch Onlinedienste und smarte Alltagsgegenstände wird sich dieses Phänomen noch verschärfen. Möglicherweise auch die Diskriminierung.

Können Sie Ihr neues Smartphone mit nur einer Hand bedienen? Die neueren Generationen sind mit wachsender Bildschirmgröße mit bis zu 6,4 Zoll zu groß für die durchschnittliche weibliche Hand. Viele Frauen müssen sich deshalb mit beiden Händen an ihr Gerät festklammern. Androzentrismus nennt man diese Weltsicht, die den weißen Mann als Norm sieht. Auch in der Tech-Welt bringt sie das hervor, was Criado-Perez den „one size fits men“-Ansatz nennt. Sprachassistenten etwa erkennen weibliche Stimmen schlechter, sie wurden anhand von männlichen Beispielen trainiert. Die Technologie mag neutral sein, aber die Daten, mit denen sie arbeitet, sind es häufig nicht. Diejenigen, die den Algorithmus programmieren, bringen unweigerlich ihre Weltsicht in die Generierung und Bearbeitung von Daten mit ein. „Shit in, Shit out“, nennen Programmierer*innen und Datenanalyst*innen solche Entscheidungssysteme, die aufgrund von unreinen oder vorurteilshaften Daten ungenaue Ergebnisse liefern. Denn die Maschinen lernen von Menschen und übernehmen deren Denk- und Handlungsweisen. Apple und viele andere entwickeln letztlich sexistisch diskriminierende Soft- und Hardware. Und da sich derzeit nur zwölf Prozent der Datenwissenschaftler*innen als weiblich identifizieren, ist diese Entwicklung nicht verwunderlich.

Weiße Frau, machtvolle Frau

Auf einen weiteren Gegensatz weist Criado-Perez hin: Frauen leisten weltweit 75 Prozent der sogenannten Care-Arbeit, also Kinderbetreuung, Putzen, Kochen und die Versorgung der älteren Verwandten. Da Frauen aber auch der Lohnarbeit nachgehen, ist zum einen die gesundheitliche Belastung um ein Vielfaches angestiegen. Zum anderen haben sie weniger Freizeit als Männer, was ein Ungleichgewicht in der politischen Beteiligung und dem sozialen Engagement zur Folge hat. Ehrenamtliche Positionen in Vereinen, der Lokalpolitik und anderen Gremien sind daher oftmals von Männern besetzt, die wiederum für die Kommunen und Organisationen entscheiden. Es besteht eine massive Diskrepanz zwischen den Menschen, die die soziale und wirtschaftliche Welt gestalten, und denen, die tatsächlich an ihr teilnehmen. Der datenbasierte Ansatz der feministischen Kritik hat viele Vorteile. Denn die systemischen Ungerechtigkeiten lassen sich so besser aufzeigen, auch wenn Kritiker gerne auf individuelle Erfahrungen verweisen („In meinem Freundeskreis gibt es so was nicht“).

Es bedeutet aber nur einen sehr kleinen Fortschritt, eine Welt, die für eine dominante Gruppe optimiert wurde, für eine weitere Gruppe zu öffnen. So ist die größte Schwäche von Unsichtbaren Frauen, dass die intersektionelle Perspektive auf die Datengewinnung und -auswertung ausbleibt und die Welt in ein binäres Geschlechtermodell eingeteilt wird. Perspektiven von trans- und intersexuellen Menschen werden von Criado-Perez ignoriert. Bedürfnisse von behinderten Frauen oder die Situation von Frauen of Color auf dem Arbeitsmarkt bleiben unberücksichtigt. Eine solche intersektionelle Perspektive ist jedoch notwendig, um Positionen miteinzubeziehen, die von der Mehrheit, einer nur vermeintlich homogenen Gruppe von Frauen abweichen. Frauen erleben Unterdrückung aufgrund eines Zusammenspiels von Sexismus, Klassismus, Rassismus und Ableismus. Wird das bei der Analyse vernachlässigt, so kann der Status quo von vornherein nur geringfügig verändert werden. Criado-Perez begeht den gleichen Fehler wie die Wissenschaftler*innen und Entscheidungsträger*innen, die sie kritisiert: Sie verallgemeinert die machtvolle Position der weißen Frau und vernachlässigt dabei die Lebensrealität vieler Frauen.

Gerade bei der Andersgestaltung der Welt auf Basis von Daten und neuen Technologien darf dieser Fehler nicht begangen werden – Frauen als homogene Masse zu betrachten und genau das zu reproduzieren, was die Autorin kritisiert: eine Welt, die nur für wenige gemacht ist.