Frauen in Data Science
Obwohl Data Science von der Harvard Business Review zum attraktivsten Arbeitsgebiet des 21. Jahrhundert auserwählt wurde, hat sich dieses bei Frauen noch nicht als solches etabliert. Laut einer globalen Studie der Boston Consulting Group BCG ist nicht einmal ein Sechstel der Fachkräfte, die in diesem Bereich arbeiten, weiblich. Warum?
Der Umgang mit Daten wird wichtiger für Unternehmen und Organisationen. Entsprechend zeichnet sich eine neue Berufsfigur ab: die Data Scientist. Mit wissenschaftlichen Methoden, Prozessen, Algorithmen und Systemen extrahieren Data Scientists aus Daten Werte. Allerdings arbeiten viele Männer in diesem Beruf und nur wenige Frauen (15% – 22%), dies sind die Ergebnisse der Studie der BCG aus einer Stichprobe von mehr als 9000 Studierenden und Hochschulabsolventen aus zehn Ländern.
Frauen sind Familienbetreuerinnen
Die wichtigsten Faktoren, die dazu beitragen, dass weniger Frauen in Tech-Bereichen arbeiten, sind meist kulturellen und finanziellen Ursprungs. Früher galten Frauen als die wichtigsten Betreuerinnen von Kindern und älteren Verwandten. Im letzten Jahrhundert haben dann immer mehr Frauen eine Ausbildung abgeschlossen und sich für den Eintritt ins Berufsleben entschieden. Der Frauenanteil beim Antritt einer akademischen Ausbildung im Bereich Technik und IT ist seit 1998 sogar um das Sechsfache gestiegen. Aber wenn Familien Kinder bekommen oder ältere Verwandte erkranken, ist es meist noch die Frau, die ihre Karriere opfert, um als Betreuerin zu dienen. Dazu kommt, dass Kinderbetreuung und Altenpflege teuer und eine vollzeitliche professionelle Betreuung für die meisten Familien nicht erschwinglich ist. Viele Unternehmen bieten auch eine Vorteile wie bezahlten Elternurlaub für Männer an, so dass es für diese Anreize gäbe, sich familär stärker einzubringen. Deshalb wählen viele Mädchen und Frauen «frauentypische» Ausbildungen und Berufe. Sie möchten eine flexible Arbeit, bei der kleine Pensen und Unterbrechungen wie etwa ein längerer Mutterschaftsurlaub möglich sind und ein Wiedereinstieg einfach ist. Besonders im Bereich Data Science hat die ungleiche Verteilung der Geschlechter einen negativen Einfluss, insbesondere, wenn es um den Einsatz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) geht. KI wird von Menschen geschaffen. Handelt es sich dabei ausschliesslich um Männer, entstehen Vorurteile und Diskriminierungen im Sourcecode, die sich negativ auf das andere Geschlecht auswirken können. Laut der BCG-Studie spielt Diversität auf allen Ebenen eine entscheidende Rolle, indem sie Innovation fördert und den Umsatz erhöht.