Der Gender Data Gap beschreibt die systematische Unterrepräsentation von FINTAs in Datensätzen, Forschung und Politikgestaltung. Diese Lücke führt dazu, dass gesellschaftliche Entscheidungen, Produkte und Dienstleistungen an einer vermeintlich „neutralen Norm“ ausgerichtet sind, die in Wahrheit oft durch cis Männer geprägt ist.
Die Folgen ziehen sich durch alle Lebensbereiche und sind gravierend: von Gesundheit über Stadtplanung bis hin zu Digitalisierung. Im Gesundheitssektor sind Medikamente oft nur an cis Männern getestet und zeigen für FINTAs Nebenwirkungen oder geringere Wirksamkeit. Zudem sind Krankheiten fast nur an cis Männern erforscht, was zu Fehl- oder Nichtdiagnosen von Krankheiten an FINTAs führen kann. In der Städteplanung werden cis-männliche geprägte Pendelrouten priorisiert aber Care-Arbeit und komplexe Wegeketten von FINTAs unsichtbar gemacht. In der Digitalisierung reproduzieren Algorithmen Diskriminierung, weil die Datensätze nicht divers genug sind.
Das Schließen der Gender Data Gap muss auch intersektional gedacht werden. Bei der Berücksichtigung von TIN-Personen ergeben sich andere Herausforderungen als bei cis-Frauen, weil die konkreten Bedürfnisse von TIN-Personen sehr individuell sind. Daher braucht es einen neuen Ansatz bei der Datenerhebung, der weniger von einer allgemeingültigen Norm ausgeht und stärker individuelle Eigenschaften und Bedürfnisse berücksichtigt. Auch andere Aspekte der Intersektionalität wie beispielsweise die Hautfarbe müssen bei der Datenerhebung berücksichtigt werden.
Diese strukturellen Unsichtbarmachungen kosten nicht nur Lebensqualität, sondern in manchen Fällen auch Menschenleben. Sie verschärft bestehende Ungleichheiten und benachteiligt FINTAs systematisch.
Eine feministische Datenpolitik ist daher kein Nischenthema, sondern eine Frage von Gerechtigkeit, Gesundheit, Sicherheit, Teilhabe und Inklusion.
Deshalb fordern wir:
- Geschlechtergerechte Datenerhebung in allen Bereichen wie z.B. Gesundheit, Stadt- und Mobilitätsplanung, Arbeitsmarkt, Digitalisierung und Forschung als verbindlichen Standard
- Gesundheits- und Forschungsdaten, die die Vielfalt der Gesellschaft abbilden, inklusive verpflichtender Berücksichtigung von FINTAs
- Diskriminierungsfreie Digitalisierung u.a. durch verpflichtende Überprüfung von Datensätzen und Algorithmen auf Geschlechtergerechtigkeit
- Einen explizit intersektionalen Blick auf die Datenerhebung, der einen stärkeren Blick auf individuelle Bedürfnisse legt