G6 Intersektional denken, forschen und handeln: Die Datenlücke schließen!

Status:
(noch) nicht behandelt

Die Bundeskonferenz der Jusos möge zur Weiterleitung an den Bundesparteitag der SPD beschließen:

 

Wissenschaft und Forschung werden immer noch viel zu oft von weißen Männern und über weiße Männer gemacht. Die damit verbundenen Denkmuster und wissenschaftlichen Prozesse sind allerdings systemimmanent und scheinen stabil in den Köpfen der Wissenschaftstreibenden verankert, andere Perspektiven werden nicht einbezogen. Dieses Ergebnis jahrhundertealter rassistischer, patriarchaler Strukturen ist nicht nur ungerecht und benachteiligt Frauen, BIPoC (Black, Indigenous and People of Color) und andere marginalisierte Gruppen, es kann sogar lebensgefährlich für sie sein.Wissenschaft wirkt in die Gesellschaft und andersherum. Insbesondere bei Frauenforschung und der Erforschung von BPoC-Themen soll es nicht nur darum gehen, die Wissenschaft um die jeweiligen Themengebiete zu ergänzen, Forschungslücken aufzudecken und zu schließen, sondern diese auch stets gesellschaftskritisch in die Hochschulen und somit in die Gesellschaft zu tragen.

    Es gibt einfach keine Daten zu Frauen, BIPoC und anderen marginalisierten Gruppen und ihren Erfahrungen zu vielen essentiell wichtigen Bereichen – wie z.B. der Wirksamkeit von Medikamenten. Wissenschaftler:innen nennen dieses Problem The Data Gap. Dieses Problem ist dringlich und kann nur grundlegend gelöst werden, indem wir strukturelle Gleichstellung erreichen. Einige Maßnahmen können und sollten jedoch auch kurzfristig und gezielt eingesetzt werden. Im folgenden möchten wir dazu einige Teilbereiche genauer betrachten.

      Wissenschaft, Forschung und gravierende medizinische Folgen

        Medizinische Studien aus verschiedensten Bereichen wurden und werden oft nur an jungen, weißen Männern durchgeführt. Einige Pharmakonzerne begründen den Fokus auf männliche Personen damit, dass der weibliche Zyklus zu variabel sei, um finanziell tragbar eine Studienteilnahme zum richtigen Zykluszeitpunkt sicherzustellen. Allerdings haben die Frauen, die die zugelassen Medikamente nehmen, auch einen Zyklus. Das Ergebnis sind unerwartete Nebenwirkungen. Durch die Auslegung der Dosierungen auf Männer können Frauen sich nicht sicher sein, ob die Angaben der Verpackungsbeilage so auch für sie zutreffen – und im schlimmsten Fall hat das Medikament gar nicht die Wirkung, die es haben soll. Das Gleiche betrifft auch BIPoC.

          Ähnliches zeigt sich auch für Forschung aus anderen Bereichen – so wurde psychologische und neurowissenschaftliche Forschung lange sehr männlich- und weiß-zentrisch durchgeführt. Dadurch werden die unterschiedlichen Erfahrungen marginalisierter Gruppen nicht abgebildet und finden wenig bis keine Beachtung. Ein markantes Beispiel ist auch, dass überproportional an Krankheiten geforscht wird, die Männer betreffen. Über den weiblichen Zyklus oder Erkrankungen die Menstruierende betreffen, wie z.B. Endometriose, wissen wir jedoch sehr wenig, weil die Forschung dazu fehlt und es auch schwierig ist, Gelder für diese Themen einzuwerben. Ein Beispiel dafür, dass der Fokus auf männliche Krankheitsperspektiven tödlich sein kann, ist der Herzinfarkt. Während Männer ihre Symptome „klassisch, wie aus dem Lehrbuch“ berichten, schildern Frauen Symptome schon rein sprachlich anders, benutzen andere Vergleiche („Das ist wie Menstruationsschmerzen in der Brust“) und werden dadurch überdurchschnittlich häufig fehldiagnostiziert. Ein verkannter Herzinfarkt kann tödlich sein.
          Beispiele wie diese gibt es viele.

            Wir fordern, dass Forschung paritätisch und intersektional stattfindet und dafür explizit gefördert wird. Medikamente müssen ausreichend an allen Geschlechtern getestet werden, bevor sie zugelassen werden dürfen. Erkrankungen, die Menstruierende betreffen, müssen beforscht werden.

              Algorithmen und Optimierungsprozesse

                Algorithmen vereinfachen bereits jetzt viele Bereiche des Lebens, ihr Einsatz wird sich in Zukunft verstärken. Algorithmen werden unter anderem genutzt, um Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Gleichzeitig sind diese Entscheidungen und Vorhersagen davon abhängig, welche Datengrundlage der Algorithmus zur Verfügung gestellt bekommt. Die Daten, die zur Verfügung stehe, sind oft weiß und männlich dominiert. Das hat auf der einen Seite triviale Folgen, wie zum Beispiel, dass Spracherkennung oft männliche Stimmen besser erkennt als weibliche. Räume werden so klimatisiert, dass sie angenehmer für Männer sind, als für Frauen. Der automatische Fokus eines iPhones funktioniert nur für weiße, nicht aber für Schwarze Gesichter.

                  Jedoch betrifft das auf der anderen Seite auch alle anderen Bereiche, in denen Algorithmen für Optimierungsprozesse eingesetzt werden, zum Beispiel die Berechnung von privaten Krankenkassenbeiträgen, bei denen BIPoC und Frauen oft benachteiligt werden weil Algorithmen aufgrund ihrer programmierten Classifier einen Gender oder Race bias haben. Oder die Identifizierung von Risikogruppen für Herzinfarkte: Wenn der Algorithmus keine Daten über Frauen und BIPoC hat, und diese andere Risikofaktoren haben als weiße Männer, wird der Algorithmus sie nicht identifizieren.

                    Wir fordern, dass bei öffentlichen Aufträgen Vorgaben zur Vermeidung solcher Verzerrungen und Fehlkalkulationen festgelegt werden. Algorithmen dürfen diskriminierende Strukturen nicht verstärken.

                      Sicherheit im Verkehr

                        Ein weiteres lebenswichtiges Thema ist Verkehrssicherheit. Oft werden Crashtests nur mit Dummies durchgeführt, die einem durchschnittlichen Männerkörper nachgebildet sind. Dummies, die einem durchschnittlichen Frauenkörper nachgebildet sind, sind dagegen selten in Benutzung. Wenn sie genutzt werden, dann oft nur auf dem Beifahrer:innensitz. Das hat zur Folge, dass Autos für Männer sicherer und anwendungsfreundlicher sind als für Frauen.

                          Daher fordern wir, dass Autohersteller verpflichtet werden, gleichermaßen Sicherheitsstandard für alle Geschlechter und demnach für alle Körpertypen herzustellen. Diese Sicherheit muss natürlich auch für Busse, Bahnen, Flugzeuge oder sonstige Fortbewegungsmittel gelten.

                             

                            Vieles wissen wir noch nicht – Forschung zum Data Gap fördern!

                               

                              Es existieren viele weitere Beispiele und dieser Antrag erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit.
                              Um diese Ungerechtigkeiten aufzudecken ist Forschung notwendig.

                                Daher fordern wir, dass der Bund und die Länder Forschung auf dem Gebiet des Data Gap gezielt fördern:

                                  • Wir brauchen Forschungsprogramme zu intersektionalen Perspektiven in allen Bereichen der Wissenschaft und Industrie.
                                    • Wir fordern im Anschluss daran die gezielte Förderung von Menschen in der Wissenschaft, die diese intersektionalen Perspektiven mitbringen weil sie einer marginalisierten Gruppe angehören.
                                      • Wir fordern spezifische Förderprogramme für Forschung, die sich das Ziel setzt, den Datenrückstand bei marginalisierten Gruppen zu beseitigen. Das betrifft beispielsweise Forschung zu Menstruation und Erkrankungen die Menstruierende betreffen.
                                        • Wir fordern ebenso eine Reform des Arzneimittelgesetzes dahingehend, dass in Zulassungsstudien von Medikamenten die Stichproben repräsentativ für unsere Gesellschaft sein müssen.
                                          • Um die Denkmuster zu durchbrechen, müssen intersektionale Themen und Aspekte in Schule, Hochschule und Ausbildung gezielt eingeführt werden.
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