Weibliche Führungskräfte in der Bundeswehr - Zur Geschlechterdifferenzierung weiblicher Offiziere
Titelübersetzung:Female leaders in the German armed forces - Gender differentiation of female military officers
Autor/in:
Hendricks, Judith
Quelle: AIS-Studien, 13 (2020) 2, S 45-58
Inhalt: Die deutsche Bundeswehr ist als militärische Organisation trotz ihrer umfassenden formalen Öffnung für Frauen und veränderter Aufgabenbereiche noch immer männlich konnotiert. Weibliche militärische Führungskräfte stellen in doppelter Hinsicht, als Frau und als Führungskraft, eine Abweichung und Verletzung bestehender stereotyper Zuschreibungen und Geschlechterdifferenzen dar. Der vorliegende Beitrag betrachtet die Bezugnahme auf die Kategorie Geschlecht durch weibliche Offiziere in diesem doppelt männlich konnotierten Kontext sowie deren Anwendung von Geschlechterdifferenzierungen. Es wird argumentiert, dass sie ein "strategisches Differenzmanagement" anwenden. Durch den Fokus auf die Auswirkungen der vertikalen Segregation im organisationalen Kontext auf das geschlechtliche Differenzmanagement ergänzt der Beitrag bisherige theoretische und empirische Ergebnisse bezüglich der Geschlechterkonstruktion und Geschlechterdifferenzierung in geschlechtsuntypischen Berufsbereichen.
Quelle: Socius: Sociological Research for a Dynamic World, 6 (2020) , S 1-17
Inhalt: Image recognition systems offer the promise to learn from images at scale without requiring expert knowledge. However, past research suggests that machine learning systems often produce biased output. In this article, we evaluate potential gender biases of commercial image recognition platforms using photographs of U.S. members of Congress and a large number of Twitter images posted by these politicians. Our crowdsourced validation shows that commercial image recognition systems can produce labels that are correct and biased at the same time as they selectively report a subset of many possible true labels. We find that images of women received three times more annotations related to physical appearance. Moreover, women in images are recognized at substantially lower rates in comparison with men. We discuss how encoded biases such as these affect the visibility of women, reinforce harmful gender stereotypes, and limit the validity of the insights that can be gathered from such data.
Unsichtbare Arbeit: geschlechtersoziologische Perspektiven auf Verfestigungen und Neuverhandlungen von Ungleichheiten am Beispiel von Digitalisierung, körpernahen Dienstleistungen und der Corona-Pandemie
Titelübersetzung:Invisible Work: stabilization and re-negotiation of inequality in the fields of digital work, body work and in light of the Covid-19 pandemic - a sociology of gender perspective
Autor/in:
Carstensen, Tanja; Klein, Isabel
Quelle: AIS-Studien, 13 (2020) 2, S 61-77
Inhalt: Die Frauen- und Geschlechterforschung hat bereits in den 1970er Jahren herausgearbeitet, dass sich das Verhältnis von Arbeit und Geschlecht entlang der Achse Sichtbarkeit/Unsichtbarkeit konstituiert. Die Un/Sichtbarkeit von Arbeit ist grundlegend für die Hervorbringung von Geschlechterungleichheiten, sowohl in Erwerbsarbeit als auch in (unbezahlter) Reproduktionsarbeit. Gleichzeitig wird die Grenze zwischen beiden immer wieder neu verhandelt. Der Beitrag rekonstruiert dieses Verhältnis und untersucht am Beispiel von Digitalisierung, körpernahen Dienstleistungen und der Corona-Pandemie, wie sich durch aktuelle Veränderungen das Verhältnis von Arbeit, Geschlecht und Unsichtbarkeit neu konstituiert und differenziert. Der Beitrag zeigt, dass Unsichtbarkeit als analytische Kategorie in der Erforschung von Arbeit und Geschlechterverhältnissen den Blick auf historische Kontinuitäten genauso wie auf Grenzverschiebungen und Neuaushandlungen schärfen kann.
Schlagwörter:gender-specific factors; gender; woman; berufstätige Frau; working woman; soziale Ungleichheit; social inequality; Digitalisierung; digitalization; Dienstleistungsarbeit; service work; Epidemie; epidemic; Geschlechterverhältnis; gender relations; COVID-19; Coronavirus
SSOAR Kategorie:Frauen- und Geschlechterforschung, Industrie- und Betriebssoziologie, Arbeitssoziologie, industrielle Beziehungen