Coding gender? Zur Triade der digitalen Vergeschlechtlichung

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Universität Vechta

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Im Rahmen der Digitalisierung nimmt die Diskussion über die Verfestigung von Ungleichheitsbedingungen eine neue Dimension an. Als bedeutende neue Aspekte sind der allgegenwärtige Einsatz von Technologien und die Beteiligung von (nicht)menschlichen – posthumanen – Akteur:innen an Prozessen der Inklusion und Exklusion hervorzuheben. Die kumulative Promotion möchte hier ansetzen und entlang der Schlüsselfrage, inwiefern Technologien Geschlechter- und Machtverhältnisse reproduzieren, dazu anregen auch posthumanistische Ansätze an der Schnittstelle von Sozialwissenschaft und Informatik zu integrieren und trans- und interdisziplinäre Übersetzungsarbeit zu fördern. Hierfür wird einer agentiell-realistischen Onto-Epistemologie nachgegangen, um das Zusammenspiel (nicht)menschlicher Interaktionen herauszustellen. Nach einem posthumanistischen Verständnis wirken auch Technologien als nicht-menschliche Akteur:innen auf das Gesellschaftliche und somit auch auf normative Zuschreibungen rund um das intersektionale Verständnis von Geschlecht. Die vorliegende Rahmenschrift stellt verschiedene eingereichte Beiträge für die Dissertation vor, die insbesondere die digitalen Einschreibeweisen geschlechtsbezogener Ungleichheitsordnungen präsentieren und verortet sie in dem theoretischen Ansatz der Triade zur digitalen Vergeschlechtlichung. Das Modell zeigt unter der soziotechnischen Verstricktheit von Macht- und Ungleichheitbedingungen drei Knotenpunkte: Gendering – Androzentristische Technikgestaltung – Situierte Daten für digitale Vergeschlechtchungsprozesse an, die nicht separat voneinander betrachtet werden können und die soziotechnische Ko-Konstitution von gender sowie die entsprechende gesamtgesellschaftliche Verantwortung an dieser herausstellen.

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Keywords

Digitale Diskriminierung, Algorithmische Ungleichheit, Gender Bias, Personalwesen, Posthumanismus, Subjektivierung, Intersektionale Theorie, Soziotechnik, Agentieller Realismus, Künstliche Intelligenz, Automatisierte Auswahlverfahren, Diversity

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