In Studie 2 wurden 3.640 Stellenanzeigen für Universitätsstudenten nach dem Zufallsprinzip aus der kooperativen Stellenausschreibung an der University of Waterloo ausgewählt, wobei 3.116 auf männerdominierte Bereiche (z. B. Ingenieurwesen, Mathematik) und 524 auf frauendominierte Bereiche (z. B. angewandte Gesundheitsstudien, Kunst) ausgerichtet waren. Wie in Studie 1 wurden diese für männliche und weibliche Wörter kodiert. Kurz gesagt, Anzeigen für stereotyp männliche Jobs hatten mehr männliche Formulierungen, was dazu führte, dass Frauen 1) denken, dass mehr Männer dort arbeiteten, 2) glauben, dass sie nicht in diese Position gehören würden, und 3) finden den Job weniger attraktiv. Diese Formulierung hatte jedoch keinen Einfluss auf ihre Beurteilung ihrer Fähigkeiten, diese Aufgabe zu erfüllen. Diese Unterschiede aufgrund subtiler Sprachunterschiede bei der Art und Weise, wie Stellen ausgeschrieben werden, können dazu beitragen, das anhaltende geschlechtsspezifische Gefälle in historisch von Männern dominierten Bereichen zu erklären. Und aktuelle Daten von ZipRecruiter untermauern die Behauptung, dass geschlechtsneutrale Sprache Unternehmen helfen kann, einen vielfältigeren Talentpool anzuziehen und offene Stellen schneller zu besetzen. Im Jahr 2017 analysierte Textio 10 Unternehmen und die Sprachmuster, die sie in ihren Stellenverwenden verwenden. Es stellte fest, dass Amazon “wickedly” 33 Mal mehr als der Rest der Tech-Industrie und “maniacal” 11 mal mehr verwendet.

“Eine solche Einstellungssprache kann sehr zyklisch werden. Wickedly zum Beispiel hat gezeigt, dass er statistisch gesehen mehr Männer für eine Rolle anzieht”, fügte Coughlin hinzu. “Letztendlich ermöglicht Textio es Den Menschen, diese Muster aufzudecken und zu ändern, bevor sie den Stellenbeitrag veröffentlichen, damit sie ein vielfältiges Ergebnis erzielen können.” In Studie 4 lesen 96 englisch-fließende Psychologie-Studenten (63 Frauen) die gleichen Stellenanzeigen online aus Studie 3. Die Teilnehmer bewerteten dann die Attraktivität des Arbeitsplatzes (6 Punkte) und die erwartete Zugehörigkeit (4 Punkte) und stuften sie von der attraktivsten bis zur am wenigsten attraktiven ein. Begriffe wie “bewährt” und “unter Druck” in Stellenanzeigen verwendet neigen dazu, mehr männliche Kandidaten anzuziehen. Aber wenn Unternehmen geschlechtsneutrale Beschreibungen verwenden, erhalten sie einen breiteren Bewerberpool und die Stelle wird drei Wochen schneller besetzt als Jobs mit voreingenommener Sprache. Das ist laut Textio, einem KI-betriebenen Schreibverbesserungsdienst, der Stellenbeschreibungen in Echtzeit analysiert und Jargon und Wörter hervorhebt, die oft als männlich oder weiblich wahrgenommen werden. Geschlechtersprache bei Stellenausschreibungen, die Wettbewerbsfähigkeit und Durchsetzungsvermögen gegenüber Teamarbeit und Beziehungen betont, kann Frauen davon abhalten, sich zu bewerben. Eine Studie über Stellenanzeigen in Großbritannien identifizierte die wichtigsten Wörter mit männlichem Geschlecht als “analyze”, “competitive”, “active” und “confident”, während die wichtigsten Frauen-Gender-Wörter “Unterstützung”, “verantwortlich”, “Verständnis”, “zuverlässig” und “Verpflichtung” waren. Laut den Pionieren des Augmented Writing Textio füllt die Verwendung geschlechtsneutraler Sprache Jobs 14 Tage schneller als Beiträge mit einer männlichen oder weiblichen Voreingenommenheit und zieht eine vielfältigere Mischung von Menschen an.

Die Lösung der Sprachprobleme bei Stellenausschreibungen könne jedoch gelöst werden, teilte Simard Quartz in einer E-Mail mit. Es sei “am besten angegangen, indem man geschlechtsneutrale Wörter sucht, die weniger mit stereotypen Attributen verbunden sind.” Unternehmen wie Twitter, Atlassian, Starbucks, Square und Microsoft arbeiten an der Entwicklung von Stellenanzeigen, die Weibliche Kandidaten mithilfe einer Machine Learning-Plattform einschalten, die Stellenangebote auf aussagekräftige Sprachmuster analysiert. Ein Sprachmuster gilt als geschlechtsspezifisch, wenn es den Anteil von Männern und Frauen, die auf eine Stelle reagieren, statistisch verändert. Das Voreingenommenheitstool stellte vor kurzem fest, dass immer, wenn ein Mann eingestellt wird, der ursprüngliche Job-Post er reagierte auf Durchschnitte fast doppelt so viele maskulin-Ton-Sätze wie weiblich. Und in Jobs, in denen eine Frau eingestellt wurde, waren die Ergebnisse genau das Gegenteil: doppelt so viele feminine Tonphrasen wie männliche Instande der Stelle. In Studie 3 lasen 43 in Kanada geborene Psychologiestudenten (28 Frauen) eine Reihe von sechs Stellenanzeigen online, zwei von jedem Jobtyp (männlich dominiert, weiblich dominiert, neutral).

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