sprachreif HAK/HTL 4/5, Schulbuch

12 ten sehen – und damit fast zwangsläufig auch häufiger Straftaten protokollieren. Damit schaf- fen sie Daten, auf deren Basis die Software in ebendiesen Gegenden eine noch größere Poli- zeipräsenz verlangt – was sich gegenseitig hoch- schaukelt. […] Denn Vorurteile, Verzerrungen und Unge- rechtigkeiten erkennt erst, wer den Status Quo an einem gesellschaftlichen Ideal misst. Das müssten Menschen den Maschinen zuerst ein- mal vermitteln – in eindeutigen mathematischen Formeln. Was fehlt, sind also Formeln für Ge- rechtigkeit. Nur: Wie sollen die aussehen? Neh- men wir ein relativ simples Beispiel, nämlich dass Männer und Frauen auf dem Arbeitsmarkt gleiche Chancen haben sollen. Klingt ziemlich unstrittig. Doch woran soll ein Algorithmus „gleiche Chancen“ erkennen? Ist jede Gruppe ungleich, in der Frauen und Männer nicht fif- ty-fifty vertreten sind? Noch einen Schritt weiter gedacht: Wie illuso- risch erscheint es, soziale Verzerrungen algorith- misch ausgleichen zu wollen? Sollte zum Beispiel eine Software, die Bewerber automatisch für ein Vorstellungsgespräch auswählt, darauf achten, dass Männer und Frauen in der Auswahl genau gleich verteilt sind? Oder sollte sie sich an der Geschlechterverteilung aller Bewerbungen ori- entieren? Oder das Geschlecht gänzlich ausblen- den? Und welche Faktoren müssen für eine ge- rechte Verteilung ebenfalls bedacht werden? Qualifikationen? Hautfarbe? Alter? – So schnell zerrinnt das vermeintlich simple Beispiel in einer langen Liste von Fragen. […] QUELLE: DIE ZEIT N°29, 13. Juli 2017, S. 35 1 Lehre von der Bedeutung der Wörter 2 Teilgebiet der Linguistik, das sich damit beschäftigt, wie Sprache von Computern verarbeitet werden kann 176 178 180 182 184 186 188 190 192 194 196 198 200 202 204 206 208 Versuchen Sie, Antworten auf die am Ende des Textes (ab Zeile 195) gestellten Fragen zu finden. Diskutieren Sie anschließend Ihre Ergebnisse im Plenum oder veranstalten Sie einen runden Tisch zum Thema. Sie können auch eine geschlechtsspezifische Umfrage zum Thema in Ihrer Klasse oder in Ihrer Schule veranstalten. Wie bzw. inwiefern sehen die männlichen Mitschüler, Lehrer, Schulwarte oder auch ein Herr Direktor diese „Übersetzungsfehler“ anders als weibliche Mitglieder der Schulge- meinschaft? Ebenso können Sie den „Google-Sexismus“ auch zuhause mit Ihren Eltern oder Ge- schwistern oder anderen Personen besprechen. A14  C A15  Tipp Über geschlechtsneutrale Sprache reflektieren Lesen Sie den Artikel Weder er noch sie: Schwedens geschlechtsneutrales Pronomen „hen“ und diskutie- ren Sie anschließend in Vierergruppen darüber. Versuchen Sie dann, sich ein Äquivalent für das schwedische neutrale Pronomen „hen“ im Deutschen zu überlegen (also weder ein maskulines noch ein feminines noch ein neutrales Pronomen) und belegen Sie, wie Sie darauf gekommen sind. Präsentieren Sie anschließend Ihre Ergebnisse im Plenum. C A16  Lesen 1  Nur zu Prüfzwecken – Eigentum des Verlags öbv