Gender Data Gap? Sie forscht dagegen an!

Meike Zehlike ist Informatikerin und KI-Technologie-Beraterin und
forschte im Zuge ihrer Doktorarbeit am Max-Planck-Institut in
Saarbrücken und an der Humboldt-Universität zu Berlin zu der Frage,
wie sich in datengesteuerten Ranking-Modellen eine längst
überfällige Fairness herstellen lässt. Fakt ist nämlich, dass
Algorithmen aufgrund einer unterrepräsentierten Datenlage von
Frauen ein Menge diskriminierende Rankings oder mangelhafte
Diagnosen produzieren. Und dies ist übrigens nur einer der
negativen Effekte des sogenannten Gender Data Gaps. Fragen, die uns
alle betreffen: Wie unfair ranken Algorithmen des täglichen
Hausgebrauchs? Und welchen direkten Einfluss kann das
beispielsweise auf den persönlichen Bildungs- und Karriereweg von
Einzelnen haben? Und im bigger picture: Auf gesamte Gesellschaften?
Kann man Fairness klassifizieren? Und falls ja, welche Überlegungen
liegen dem zugrunde?