Was ist ein Gender Data Gap? Ein Gender Data Gap entsteht, wenn bei wissenschaftlichen Untersuchungen ein Geschlecht vernachlässigt wird. Meistens sind dies Frauen, die dadurch Nachteile erleiden. Ein bekanntes Beispiel ist der Einsatz von Crash Test Dummies, mit denen die Auswirkungen von Verkehrsunfällen auf den menschlichen Körper erforscht werden. Die Figuren entsprechen in Größe und Gewicht meist einem durchschnittlichen, männlichen Erwachsenenkörper, an den dann die Positionen der Anschnallgurte und Airbags angepasst werden. – Schlecht für all jene, die durchschnittlich kleiner, leichter oder anders gebaut sind.

Hannah Cookes Teppich Schneeläuferin zeigt hingegen, wie wichtig es ist, möglichst viele Perspektiven in Forschungen zu berücksichtigen. Sie bezieht sich dabei auf eine Untersuchung in Schweden, die Caroline Criado-Perez in ihrem Buch Unsichtbare Frauen als eines von vielen Beispielen nennt: Wie in den meisten Schneegebieten wurden auch hier morgens als erstes die Straßen vom Schnee befreit, um den berufspendelnden Autofahrer*innen (prozentual sind dies immer noch überwiegend Männer) freie Fahrt zu ermöglichen. Die Gehwege hingegen, die vor allem von jenen benutzt werden, die Kinder zum Kindergarten oder in die Schule bringen oder zu Fuß zum Einkaufen gehen (und dies sind nach wie vor überwiegend Frauen) blieben oft bis weit in den Vormittag vereist. Kehrt man die Reihenfolge des Schneeschippens um, so zeigt sich, dass weit weniger Fußgänger*innen verunglückten, was sich langfristig positiv auf das Gesundheitswesen auswirkt.

(Statement von Dr. Nicole Grothe, Museum Ostwall)

Diese Arbeit ist Teil einer Serie, die sich mit dem Thema Gender Data Gap beschäftigt.