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Für eine geschlechtsneutrale Sprache

Ein Lesetipp zum Thema diversitätssensible Sprache:

Im abschließenden Absatz:

„Innovative sprachliche Handlungen könnten hier ein wichtiger Baustein sein. Das Schöne ist, dass jede Person dies in jedem Moment machen kann. Wir müssen nicht auf neue Gesetze, Regeln, Normen warten – sprachlich respektvoll zu handeln und neue Ausdrucksweisen auszuprobieren, sind Möglichkeiten, die wir alle kontinuierlich haben, wollen wir an einer diskriminierungsfreieren Gesellschaft mitarbeiten. Sprache bietet uns eine Chance dazu, in jedem Moment.“ (zeit.de)

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Unbewusste Stereotype (Unconscious Bias)

In meinem eBook beschäftige ich mich mit unserer Sprache und wie wir mit scheinbar neutralen Wörtern mittelbar (indirekt) diskriminieren.

Mein Argument dabei ist, dass eine solche mittelbare sprachliche Diskriminierung sehr oft durch eine unreflektierte Nutzung von Worten passiert. Im schlimmsten Fall führt das dazu, dass wir Dinge sagen, die ein komplettes Gegenteil sind von dem, was wir kommunizieren wollen.

Ein leider ‚gelungenes‘ Beispiel habe ich meinem Blog-Artikel ‚Fremdenfeindlichkeit‘ und ‚ausländisch aussehende Menschen‘ besprochen.

In dem Beispiel entpuppt sich die ‚gutgemeinte‘ sprachliche Repräsentation eines Ereignisses bei genauerer Betrachtung als Ungleichbehandlung (Diskriminierung). Eine Diskriminierung, weil die Worte das Aussehen von Menschen mit einem Inländisch- und Ausländisch-Sein verbinden.

Worte reflektieren die Gedanken von Menschen. In dem Beispiel das unbewusste Denken der Person, die die Nachricht verfasst hat.

Woher kamen die Gedanken und damit Wörter? Wo kommt die Idee her, dass die physische Erscheinung von Menschen Rückschlüsse auf die Nationalität zulässt? Wieso verfügt ein Mensch über unbewusste Denkmuster (Aussehen = in- oder ausländisch), die der bewussten Denkweise oder einem Leitbild (à la Aussehen spielt keine Rolle) widersprechen?

Unconscious oder Implicit Bias

Eine Erklärung für das Zustandekommen einer unbewussten kausalen Verbindung von Aussehen und Nationalität bieten die Konzepte, die im Englischen als ‚unconscious bias‘, ‚implicit bias‘ oder ‚implicit stereotype‘ bezeichnet werden.

Der englische Wikipedia-Artikel zu dem Konzept ist ein guter Startpunkt:

Strategien, um unbewussten Stereotypen entgegenzuwirken, findest Du ebenfalls bei Wikipedia:

‚Unconscious bias training‘ ist Bestandteil beim Diversity Management und besonders wichtig für Personen, die im Personalwesen (HR, Human-Resources) andere Menschen beurteilen.

Wieso ein sensibler Umgang mit unbewussten Stereotypen gerade im HR-Umfeld wichtig ist, verdeutlicht ein TED-Talk von Kristen Pressner: Are you biased? I am | Kristen Pressner | TEDxBasel (youtube.com)

Und wenn Du Dich selbst mal testen möchtet auf solche unbewussten Stereotype, dann ist das Project Implicit interessant (auf Deutsch):

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Diversität: Superdiversität

Vor einiger Zeit war ich auf einer Veranstaltung zum Thema Super-Diversity (Superdiversität) und Migration.

Via Google lande ich beim Thema Superdiversität im Online-Universum der Max-Planck-Gesellschaft:

„Der Kulturanthropologe Steven Vertovec beschreibt diese Komplexitätssteigerung sich überschneidender Formen von Unterschiedlichkeit als Superdiversität (super-diversity). Superdiversität in Vertovecs Sinne verweist auf eine komplexe mehrdimensionale Diversifizierung bereits existierender Formen sozialer und kultureller Vielfalt.“ (‚Diversität und Gesellschaft‘, Fußnoten entfernt (mpg.de))

Sehr verkürzt ist Superdiversität die Diversifikation der Diversität:

„It has also been called the „diversification of diversity“ (en.wikipedia.org)

Eine kulturelle Praktik, in der ‚Formen sozialer und kultureller Vielfalt‘, aber auch Alter- und Gender-Unterschiede produziert und reproduziert werden ist: unsere Sprache.

Superdiversität und inklusive Sprache

Welche Auswirkungen hat die Diversifikation der Diversität für das Projekt einer inklusiven Sprache?

Inklusive Sprache, so wie ich sie in meinem eBook skizziere, ist diversitäts-  und auch super-diversitäts-sensibel 🙂

Das Konzept der Superdiversität unterstreicht jedoch die Wichtigkeit zweier Punkte für eine inklusive Sprache:

1. Kein generisches Maskulinum

Denn das generische Maskulinum ist nicht diversitäts-sensibel, weil es die Anforderung an eine sprachliche Gleichbehandlung nicht erfüllt. Frauen mitzumeinen ist nicht diversitäts-sensibel, sondern exkludierend, benachteiligend.

Wenn das generische Maskulinum schon bei dem Anspruch an sprachlicher Gleichbehandlung von zwei geschlechtlichen Identitäten versagt, dann kapituliert es komplett bei super-diversen Anforderungen; wie z.B. die sprachliche Inklusion von super-diversen sexuellen Identitäten.

Deshalb sind geschlechtsneutrale Formulierungen, immer wenn möglich, die Super-Lösung!

2. Keine sprachliche Markierung von personenbezogenen Merkmalen

Für eine inklusive Sprache, in der sich auch super-diverse Menschen wohlfühlen, gilt das gleiche, wie für eine inklusive Sprache und eine ’normale‘ Diversität, nämlich:

Ich markiere keine Differenz, keine (Super-) Diversität, kein Anderssein durch Sprache.

Es sei denn: ich habe einen ’sachlichen Grund‘ (siehe das AGG § 20) oder es besteht ein ‚begründetes öffentliches Interesse‘ (siehe den Deutscher Pressekodex Ziffer 12).

Die Frage ist also zuerst: wieso will ich überhaupt (Super-) Diversität sprachlich abbilden?

Beispiel: jung=technik-affin und älter=nicht technik-affin?

Kurz-Fazit

Superdiversität ist keine Herausforderung für eine inklusive Sprache. Ganz im Gegenteil; ich denke, nur mit und in einer inklusiven Sprache ist Superdiversität möglich.

Das Konzept der Superdiversität verweist jedoch stark auf:

„…den relativen Bedeutungsverlust von Kollektivität [z.B. Nationalität, Geschlecht, Alter, Ethnizität] als Beschreibungskategorie in komplexen Gesellschaften.“ (‚Diversität und Gesellschaft‘ (mpg.de) [ich])

Text: Humane Intelligenz ist zu Künstlicher Intelligenz wie Inklusive Sprache zu Inklusivem Programmieren, in

KIs & sprachliche Deutungsräume

In meinem Kopf geht es weiter mit Sprache und Natural Language Processsing (NLP) durch Maschinelles Lernen.

Humane Intelligenz verhält sich zu Künstliche Intelligenz wie Inklusive Sprache zu Inklusives Programmieren

also:

HI:KI :: inklusive sprache:inklusives programmieren

.-)

Im A Beginner’s Quide to Word2Vec and Neural Word Embeddings habe ich Folgendes gefunden. Die schreibende Person des Artikels nutzt den ID-Anchor #crazy um folgende Passage intern zu verlinken:

Amusing Word2Vec Results

Let’s look at some other associations Word2vec can produce.

Instead of the pluses, minus and equals signs, we’ll give you the results in the notation of logical analogies, where : means “is to” and :: means “as”; e.g. “Rome is to Italy as Beijing is to China” = Rome:Italy::Beijing:China. In the last spot, rather than supplying the “answer”, we’ll give you the list of words that a Word2vec model proposes, when given the first three elements:

king:queen::man:[woman, Attempted abduction, teenager, girl]
//Weird, but you can kind of see it (skymind.ai)

Künstliche Intelligenz (KI) & Inklusives Programmieren (Incoding)

Bei meiner Recherche zu dem Thema Künstliche Intelligenz und Stereotype (Vorurteile) stand die menschliche Sprache als Datenmaterial im Mittelpunkt.

Maschinelles Lernen hat jedoch zwei wichtige Elemente:

  1. das Datenmaterial (z.B. Sprache)
  2. die Programmierenden

Und mit beidem befasst sich die Algorithmic Justice League (AJL):

Stichworte des Projektes sind: the coded gaze, algorithmic bias, unfairness, exclusion

Ziel des Projektes ist, den Einzug von Stereotypen und Vorurteilen (Sexismus und Rassismus) in KIs zu vermeiden.

Die Gründerin des Projektes Joy Buolamwini stellt das Projekt und die Hintergründe, die dazu führten, in einem ca. 9-minütigem TED-Video vor (deutsche Untertitel sind zuschaltbar):

Inclusive Coding (inklusives Programmieren) = Incoding

Joy Buolamwini betont bei dem Konzept des Incoding, des Inclusive-Coding, dem Inklusiven Programmieren, drei Dinge:

  • Who codes matters
  • How we code matters
  • Why we code matters

Ich sehe darin die Forderung nach mehr Diversität und Ethik. Transparente Algorithmen gehören für mich dazu!

Auf newscientist.com liest Du von 5 Fällen, die von Diskriminierung durch Algorithmen handeln:

Eine Sammlung mit Artikeln mit weiteren Beispielen (auch: age, beauty) findest Du bei diversity.ai  unter dem Menüpunkt ‚Press about us‘:

Vielleicht auch lesen werde ich dann bald das Buch:

 

Wer Differenzierung sät, wird auch Diskriminierung ernten…

„Wer Differenzierung sät, wird auch Diskriminierung ernten, und wer eine Differenzierung setzt, wird hierarchisierte Ungleichheiten erzeugen.“ (Susanne Baer, Fußnote entfernt)

Das schöne Zitat von Susanne Baer hat es nicht mehr in mein eBook geschafft. Doch es geistert viel in meinem Kopf herum und ich werde leider oft daran erinnert…

Es ist aus dem Essay:

Das Essay ist auch enthalten in dem PDF-Book Positive Maßnahmen – Von Antidiskriminierung zu Diversity; downloadbar via:

Menschen zuerst

Der Post von Courtney Seiter Diversity: An Incomplete Guide to Inclusive Language for Startups and Tech hat es mir angetan.

Besonders gut gefällt mir ihr erstes ‚language principle‘:

Put people first: Default to person-first constructions that put the person ahead of their characteristics, e.g., instead of “a blind man” or “a female engineer,” use “a man who is blind” or “a woman on our engineering team.” People-first language keeps the individual as the most essential element; there is more to each of us than our descriptors. Mention characteristics like gender, sexual orientation, religion, racial group or ability only when relevant to the discussion.“

In meinem eBook bin ich sehr nah dran an dem ‚Put-people-first-principle‘, wenn ich sage:

Vor lauter personenbezogenen Merkmalen sehen wir den Menschen nicht

Oder wenn ich nicht-essentialisierende Begriffe für Menschen vorziehe (positive Sprache). Also:

Menschen mit Behinderung

anstatt

Behinderte

Das ‚Put-people-first-principle‘ als ‚Menschen-zuerst-Strategie‘ ist für ein Update des eBooks vorgemerkt!

jung=technik-affin und älter=nicht technik-affin?

In einer Eröffnungsrede zu einer Veranstaltung (u.a. Thema: digitale Transformation) sagt die sprechende Person:

Ich freue mich besonders über die vielen jungen Menschen, die anwesend sind.

Dass personenbezogene Merkmal Alter über die Wörter ‚junge Menschen‘ anzusprechen, war nicht sehr diversitätssensibel und nicht inklusiv, denn es exkludierte anwesende Menschen aufgrund ihres Alters. Wenn ich den Test der negativen Differenzierung anwende, könnte das so klingen:

Ich freue mich weniger über die älteren Menschen, die anwesend sind.

Eine diversitätssensible und inklusive Ansprache, ohne Ausgrenzung und Devaluation mit Blick auf das Merkmal Alter, hätte sein können, z.B.:

Ich freue mich besonders über die Vielfalt an Menschen, die anwesend sind.

Welches war die Motivation der sprechenden Person für die unsensible Ansprache und hierarchisierende Begrüßung?

Ich denke, die Person hat das Stereotyp jung=technik-affin und älter=nicht technik-affin unbewusst zum Ausdruck gebracht!

Inklusive Sprache für digitale Pionierinnen & Pioniere

Oft getwittert und wirklich eine tolle Anleitung hin zu einer inklusiven Sprache, hin zu inklusivem Denken und Handeln:

Darin:

Language is one of the most powerful tools we have as humans. It binds us. Instructs us. When used well, it creates a common understanding.

And it’s essential for creating an environment where everyone feels welcome and included.

Historically, language has left many out. Individuals and groups have been marginalized and discriminated against because of their culture, race and ethnicity, gender, sexual orientation, age, disability, socioeconomic status, appearance and more.

We can do better. Inclusive language seeks to treat all people with respect, dignity, and impartiality. It is constructed to bring everyone into the group and exclude no one.

It does ask something of us. It asks us to try. To change deeply embedded habits. To consider the implications of words and phrases that have long gone unchallenged. To dig deep into empathy and imagine an experience not our own. (Courtney Seiter)