Datenwissenschaft ist ein schnell wachsendes Feld, aber es wächst nicht gleichermaßen. Was wäre, wenn ich Ihnen sagen würde, dass der Frauenanteil in der Informatik in den letzten 30 Jahren deutlich zurückgegangen ist? Von 1984 bis 2016 sank der Anteil weiblicher Informatik-Absolventen von 37 % auf 18 %. Kurz gesagt: Da Informatik immer gefragter wird, steht sie Frauen weniger offen.
Natürlich interessieren sich viele Frauen für Data Science und die vielen spannenden Karrieremöglichkeiten im Datenbereich. Wir müssen uns also überlegen, was uns die Geschlechterstatistiken in der Datenwissenschaft sagen. Was können wir tun, um Frauen zu ermutigen, eine Karriere als Datenwissenschaftlerin anzustreben? Und was können aktuelle Führungskräfte in diesem Bereich tun, um Frauen in ihren Organisationen zu unterstützen? Schließlich bedeutet der Verlust weiblicher Datenwissenschaftler, dass ein großer Teil der potenziellen Innovatoren und Führungskräfte dieser Branche verloren geht.
Wie ist das Geschlechterverhältnis bei Data Scientists?
Die Geschlechterstatistiken innerhalb von Data Science zeichnen ein uneinheitliches Bild. Laut einem Harnham-Bericht waren im Jahr 2020 nur 27 % der Rollen im Datenbereich tätig und Analytics wurden von Frauen gehalten. Dieser Durchschnitt wird durch die höhere Anzahl von Frauen in Analytics and Insight sowie in Life Science Analytics leicht verzerrt. In Data Science selbst ist das Geschlechterverhältnis geringer: Nur 20 % der Data Scientists waren Frauen. Im Jahr 2020 gab es im Bereich Data Science viermal so viele Männer wie Frauen. Auch verdienen Frauen weniger als Männer. Im gesamten Bereich Data and Analytics verdienen Männer 17 % mehr als ihre weiblichen Kollegen. Ein Teil dieser Diskrepanz ist möglicherweise auf eine Welle neuer Datenwissenschaftlerinnen zurückzuführen, die in Einstiegspositionen in das Fachgebiet eintreten. Aber das Muster ist deutlich: Männer verdienen deutlich mehr als ihre Kolleginnen.
Warum werden immer weniger Frauen Datenwissenschaftlerinnen?
Obwohl Bootcamps und Abschlüsse in Data Science immer häufiger stattfinden, stellen Frauen in diesen Gruppen einen geringen Prozentsatz der Studierenden dar, was bedeutet, dass sich weniger weibliche Absolventen nach Jobs im Bereich Data Science umsehen. Die Unterrepräsentation von Frauen in Technologiebereichen beginnt bereits in jungen Jahren. Bis zum Alter von etwa 11 bis 12 Jahren zeigen Mädchen tendenziell gleichermaßen Interesse an MINT-Fächern wie Jungen. Als sie 16 Jahre alt waren, ist ihr gemeldetes Interesse drastisch gesunken. Dieses Muster ergibt sich aus einem weitreichenden geschlechtsspezifischen Problem in unserer Kultur und in allen Bildungssystemen. Mädchen im Teenageralter sehen MINT-Fächer seltener als ihre männlichen Altersgenossen als ihren Platz. Es ist weniger wahrscheinlich, dass sie von Lehrern gefördert werden, selbst wenn sie im Unterricht gute Leistungen erbringen. Sie könnten auch durch den Mangel an weiblichen Vorbildern in MINT-Berufen entmutigt werden.
Warum verlassen Frauen Karrieren im Bereich Data Science?
Laut Better Buys ist die Wahrscheinlichkeit, dass Frauen eine Stelle in einem technischen Beruf aufgeben, doppelt so hoch wie bei Männern. Wie in vielen Bereichen kündigen Frauen häufiger als Männer oder nehmen sich eine Auszeit, um sich um Kinder oder ältere Familienmitglieder zu kümmern. Selbst wenn sie wieder in den Arbeitsmarkt zurückkehren, könnten sie benachteiligt sein, weil der Eindruck entsteht, sie hätten ihre Zeit verpasst. Unternehmen können dieses Problem direkt angehen, indem sie Männern und Frauen gleich bezahlten Elternurlaub anbieten. Immer mehr Unternehmen auf der ganzen Welt erstellen Richtlinien für den gleichen Urlaub. Dadurch wird die Arbeit der Kinderbetreuung gleichmäßiger verteilt und im Laufe der Zeit scheint sich das kulturelle Stigma gegen die Inanspruchnahme von Urlaub zur Kinderbetreuung allmählich zu verschieben.
Einige dieser Probleme sind jedoch spezifisch für Data Science. Der Mangel an Frauen in diesem Bereich kann sich selbst verstärken; Frauen sehen andere Frauen nicht in Führungspositionen und erwarten, dass sie weniger Aufstiegschancen vorfinden. Und ein Mangel an Frauen in Tech-Teams kann zu einem potenziell toxischen Umfeld führen. In einem Interview mit Master's in Data Science bemerkte Jana Eggers, dass „einige Sexismus- und Voreingenommenheitsprobleme“ ein Grund dafür seien, dass Frauen Ich bleibe nicht immer in der Branche. Im selben Interview bemerkte Lillian Pierson, dass „Frauen aufgrund unseres Aussehens und unserer Kleidung ständig einer Geschlechterdiskriminierung ausgesetzt sind.“ Führungskräfte von Organisationen müssen sich den Problemen der sexistischen Kultur direkt stellen. Wenn Frauen nicht respektiert werden, haben sie keinen Grund zu bleiben.
Ressourcen und Networking für Frauen in der Datenwissenschaft
Der Bereich Data Science bietet zahlreiche Möglichkeiten für Männer und Frauen. Es liegt an den Menschen, die bereits in diesem Bereich tätig sind, sicherzustellen, dass ihre Organisationen Mitarbeiter aller Geschlechter und Rassen nicht nur willkommen heißen, sondern sie aktiv unterstützen. Indem wir Frauen in der Datenwissenschaft unterstützen, kommen wir nicht nur Frauen in diesem Bereich zugute, sondern den zukünftigen Innovationen der Datenwissenschaft insgesamt.
