In der Arbeit wird die Frage behandelt, ob und inwiefern die Entstehung und Bearbeitung großer Datenmengen den Gender Bias verstärkt.
Die Arbeit geht zunächst auf die grundlegende Fragestellung ein, wonach die Definitionen relevanter Begriffe folgen. Im folgenden Kapitel wird die Problemstellung auf Grundlage des UN Women Reports umrissen, woraufhin die drei Dimensionen Politik, Sprache und Medizin genauer betrachtet werden. Darauffolgend werden mögliche Lösungsansätze aus der Literatur herausgearbeitet. Das Kapitel darauf soll das Verständnis der Autorinnen über die Problemstellung zusammenfassen. Zuletzt folgt das Fazit..
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung.
- 2. Definition relevanter Begriffe.....
- 2.1 Big Data
- 2.2 Gender Bias...
- 2.3 Gender Data Gap………………………
- 3. Relevante Organisationen .....
- 4. Gender Data Gaps in fünf Bereichen.....
- 5. Lösungsansätze
- 6. Fazit......
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit der Schattenseite von Big Data im Hinblick auf Gender Bias. Sie untersucht, wie Big Data den Gender Bias beeinflussen kann und welche Folgen dies für Frauen und Mädchen hat. Sie beleuchtet die Problematik des Gender Data Gap und analysiert, welche Faktoren zu dieser Ungleichheit in der Datenerfassung beitragen.
- Definition und Auswirkungen von Big Data
- Gender Bias und seine Auswirkungen auf Frauen und Mädchen
- Gender Data Gap als Ausdruck der Benachteiligung von Frauen in der digitalen Welt
- Relevante Organisationen und ihre Arbeit im Bereich des Gender Data Gap
- Mögliche Lösungsansätze zur Reduzierung des Gender Data Gap
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung
Dieses Kapitel führt in die Thematik Big Data und Gender Bias ein und zeigt die Relevanz des Themas auf. Es beleuchtet die Vor- und Nachteile von Big Data und stellt die Frage nach der ethischen Verantwortung im Umgang mit großen Datenmengen. Zudem werden die wichtigsten Begriffe definiert, die im weiteren Verlauf der Arbeit verwendet werden.
- Kapitel 2: Definition relevanter Begriffe
Dieses Kapitel erläutert die wichtigen Begriffe, die im Zusammenhang mit Big Data und Gender Bias stehen, wie z. B. Big Data, Gender Bias und Gender Data Gap. Es beleuchtet die verschiedenen Facetten dieser Begriffe und geht auf die spezifischen Herausforderungen ein, die sich aus ihnen ergeben.
- Kapitel 3: Relevante Organisationen
In diesem Kapitel werden zwei relevante Organisationen vorgestellt, die sich für die Bekämpfung des Gender Data Gap einsetzen. Es werden ihre Ziele, Arbeitsweisen und Erfolge vorgestellt, um aufzuzeigen, wie sich verschiedene Akteure aktiv für eine gerechtere digitale Welt einsetzen.
- Kapitel 4: Gender Data Gaps in fünf Bereichen
Dieses Kapitel beleuchtet fünf Bereiche, in denen Gender Data Gaps besonders deutlich werden. Es analysiert die Ursachen dieser Ungleichheit und zeigt die Auswirkungen auf Frauen und Mädchen auf. Es werden konkrete Beispiele aus verschiedenen Lebensbereichen genannt, um die Problematik zu verdeutlichen.
- Kapitel 5: Lösungsansätze
Dieses Kapitel stellt verschiedene Lösungsansätze vor, die dazu beitragen können, den Gender Data Gap zu schließen. Es werden sowohl technische als auch gesellschaftliche Maßnahmen diskutiert, die eine gerechtere Datenerfassung und -nutzung ermöglichen.
Schlüsselwörter
Die Arbeit befasst sich mit den Schlüsselbegriffen Big Data, Gender Bias, Gender Data Gap, digitale Ungleichheit, Datenanalyse, Algorithmen, ethische Verantwortung und Geschlechtergerechtigkeit. Sie untersucht die Auswirkungen von Big Data auf die Geschlechterverhältnisse und beleuchtet die Herausforderungen, die sich aus der zunehmenden Datenorientierung ergeben.
- Quote paper
- Daniela Scharf (Author), 2021, Der Einfluss von Big Data auf den Gender Bias, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1066505
