Gender Data Gap? Sie forscht dagegen an!

Meike Zehlike ist Informatikerin und KI-Technologie-Beraterin und forschte im Zuge ihrer Doktorarbeit am Max-Planck-Institut in Saarbrücken und an der Humboldt-Universität zu Berlin zu der Frage, wie sich in datengesteuerten Ranking-Modellen eine längst überfällige Fairness herstellen lässt. Fakt ist nämlich, dass Algorithmen aufgrund einer unterrepräsentierten Datenlage von Frauen ein Menge diskriminierende Rankings oder mangelhafte Diagnosen produzieren. Und dies ist übrigens nur einer der negativen Effekte des sogenannten Gender Data Gaps. Fragen, die uns alle betreffen: Wie unfair ranken Algorithmen des täglichen Hausgebrauchs? Und welchen direkten Einfluss kann das beispielsweise auf den persönlichen Bildungs- und Karriereweg von Einzelnen haben? Und im bigger picture: Auf gesamte Gesellschaften? Kann man Fairness klassifizieren? Und falls ja, welche Überlegungen liegen dem zugrunde?