#mitgemeint statt sichtbar

Frauen sind bei Wikipedia nur #mitgemeint. So sind „Autorinnen“ in der Suche unsichtbar. Denn aufgrund des in den Wikipedia-Regularien festgelegte generische Maskulinum kennt Wikipedia (und daher auch die Suche) nur Autoren.

Was könnte man dagegen tun?

  • Die Wikipedia Suche intelligenter machen?
  • Die Wikipedia Richtlinien bezüglich generisches Maskulinum ändern?

Beides konnte Theresa Hannig nicht. Daher hat sie eine Liste von Science Fiction AutorINNEN angelegt. In der männlich dominierten Wikipedia gab es dazu aber gleich einen Löschantrag.

Die „#frauenzählen“ Studie hat gezeigt, dass Autorinnen in der deutschen Literaturberichterstattung massiv benachteiligt werden.
Und das setzt sich in der männlich dominierten Wikipedia nicht nur fort, sondern wird wegen #mitgemeint noch verstärkt.

Auch Wikipedia selbst trägt dazu bei, dass die Seite als primär männlich wahrgenommen wird. „Artikel werden unter dem maskulinen Bezeichner (siehe generisches Maskulinum) angelegt“, heißt es in den Richtlinien zum Erstellen neuer Einträge. Ganz nach dem Motto: nicht-männliche Personen sind ja mitgemeint. „Aber die Software weiß das nicht“, sagt Theresa Hannig. Suchmaschinen richten sich nicht nach schwammigen Konnotationen, auf die man sich gesellschaftlich irgendwann mal so halb geeinigt hat – und die vollkommen zu Recht zunehmend in der Kritik stehen. Suchmaschinen arbeiten nur mit dem, was ganz konkret angezeigt wird. Und wenn Frauen nur implizit mitgemeint sind, tauchen sie eben auch nicht explizit in den Suchergebnissen auf.

Vice

Nach der starker Unterstützung auf Twitter und in der Löschdiskussion wurde der Löschantrag zurückgezogen:

Eine kleine Schlacht ist (vorerst) gewonnen. Die #mitgemeint Systematik bleibt auf Wikipedia aber bestehen.

Wir brauchen mehr Bewusstsein welche Auswirkungen die patriarchalen Strukturen in Gesellschaft und Sprache haben und wie wir diese bei unvorsichtiger Gestaltung des Internets fortschreiben.

In welchen Feldern finden sich ähnliche Probleme? Machine Learning ist hier ein heißer Kandidat.

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