🧵 Beim Thema #Gendern scheiden sich die Geister. Oftmals heißt es, dass #Gendern versucht ein Problem zu beheben, das gar nicht existiert. Welches Problem ist das? Und existiert es denn nun? Darüber halte ich heute mit Janina Esser, Viktoria Schneider, @gingermojita (1/10)
& @NataschaRohde einen Vortrag bei der jährlichen Konferenz der @GermanicLing.
Das (angebliche) Problem: Generische Maskulina zeigen einen männlichen Bias. Heißt, wer „Lehrer“ hört, assoziiert dies un(ter)bewusst in erster Linie mit männlichen Lehrern.👨🏫 Gleiches gilt (2/10)
Das (angebliche) Problem: Generische Maskulina zeigen einen männlichen Bias. Heißt, wer „Lehrer“ hört, assoziiert dies un(ter)bewusst in erster Linie mit männlichen Lehrern.👨🏫 Gleiches gilt (2/10)
für Wörter, die stereotyp als „weiblich“ angesehen werden, z.B. „Kosmetiker“. Zahlreiche experimentelle Studien haben diesen „male bias“ gefunden. 😱
Die Kritik der Gegenseite besteht oftmals daraus, dass der Bias nicht mehr als ein Resultat mangelhafter Experimente (3/10)
Die Kritik der Gegenseite besteht oftmals daraus, dass der Bias nicht mehr als ein Resultat mangelhafter Experimente (3/10)
oder ein Ergebnis der Teilnehmendenauswahl sei. 🤔
Daher unser Vorhaben: Untersuchen, ob dieser Bias existiert, unabhängig von Experimenten und Versuchspersonen.
Hierzu haben wir ein „Discriminative Learning Model“ genutzt, das sich „Naive Discriminative Learning“ nennt. (4/10)
Daher unser Vorhaben: Untersuchen, ob dieser Bias existiert, unabhängig von Experimenten und Versuchspersonen.
Hierzu haben wir ein „Discriminative Learning Model“ genutzt, das sich „Naive Discriminative Learning“ nennt. (4/10)
Dahinter verstecken sich bewährte mathematische Formeln, mit welchen sich die Bedeutung von Wörtern in Form von Vektoren – also Aneinanderreihungen von Zahlen – darstellen lässt. 🤯
Grundlage für die Berechnung war ein Korpus aus 830.000 deutschen Sätzen aus (5/10)
Grundlage für die Berechnung war ein Korpus aus 830.000 deutschen Sätzen aus (5/10)
verschiedenen Online-Nachrichtenquellen. 113 verschiedene generische Maskulina und ihre explizit maskulinen und femininen Gegenstücke haben wir uns hinsichtlich ihrer Bedeutungsähnlichkeit angeschaut. (6/10)
Die große Frage ist nun: Zeigt sich beim Vergleich auf der Bedeutungsebene der erwähnte Bias? Finden wir einen Bias jenseits von Einflüssen experimentellem Designs und Versuchspersonen? (7/10)
Die Antwort: Explizite Maskulina und generische Maskulina sind sich (um ein Vielfaches) ähnlicher als explizite Feminina und generische Maskulina (vgl. grünen und blauen Balken). 😲 !B (8/10) 
Fazit: Unsere Ergebnisse bestätigen den „male bias“, den vorherige experimentelle Studien festgestellt haben. ✔
Zur Präsentation: shorturl.at/pxyJK (9/10)
Zur Präsentation: shorturl.at/pxyJK (9/10)
tl;dr Das generische Maskulinum zeigt, unabhängig von Experimentdesign und Versuchspersonen, einen männlichen Bias. Das Problem, das #Gendern versucht zu lösen, existiert. (10/10)
@threadreaderapp unroll
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