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Geschlechterstereotype decodieren? Technologien für geschlechtergerechte Stellenanzeigen
Abstract
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Zusammenfassung
Mit der Digitalisierung der Arbeitswelt werden zunehmend Technologien eingeführt, die eine geschlechtergerechte Personalgewinnung fördern sollen, darunter Tools zur Optimierung von Stellenausschreibungen. Wir untersuchen drei dieser Tools anhand ihrer theoretischen Grundlagen und ihrer Funktionsweise aus einer Geschlechterperspektive, um die Möglichkeiten und Grenzen technologischer Übersetzung von wissenschaftlichen Erkenntnissen sowie deren (Aus)Wirkungen zu diskutieren. Hierfür wurde ein Korpus von mehr als 160.000 Stellenanzeigen auf drei Jobplattformen verglichen. Trotz gemeinsamer theoretischer Bezugspunkte zeigt sich, dass sich die Tools in ihrer Funktionsweise und den Ergebnissen grundlegend unterscheiden.
Schlüsselwörter: Digitalisierung, Geschlechtersegregation, Personalgewinnung, Stellenausschreibungen, Geschlechterstereotype
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Decoding gender stereotypes? Technologies for gender-inclusive job postings
Abstract
With the digitalization of the world of work, technologies are increasingly being introduced to promote gender-equitable recruitment – such as tools for optimizing job postings. We examine three of these tools based on their theoretical foundations and their functioning from a gender perspective in order to discuss the possibilities and limitations of technological translation of scientific findings as well as their impact. For this purpose, a corpus of more than 160,000 job postings on three job platforms was compared. Despite common theoretical points of reference, it becomes apparent that the tools differ fundamentally in their mode of operation and results.
Keywords: digitalization, occupational sex segregation, recruitment, job advertisement, gender stereotypes
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Bibliographie: Dill, Katja/Mihaljević, Helena/Müller, Ivana/Yollu-Tok, Aysel: Geschlechterstereotype decodieren? Technologien für geschlechtergerechte Stellenanzeigen, ZDfm – Zeitschrift für Diversitätsforschung und -management, 1-2022, S. 8-21. https://doi.org/10.3224/zdfm.v7i1.02