Der FührMINT Gender Decoder – Stellenanzeigen gender-fair verfassen und möglichst viele Bewerber*innen ansprechen

10. November 2021 in News

„Passt dieser Job zu mir? Kann ich die Anforderungen erfüllen?“ Diese Fragen stellen sich viele Jobsuchende, wenn sie eine Stellenanzeige lesen.  Wie sie für sich diese Fragen beantworten, hängt auch davon ab, welche Worte die Aufgaben und Erwartungen beschreiben. Je nach Formulierung kann das Jobangebot Menschen mit männlicher Geschlechtsidentität mehr ansprechen als Menschen mit einer weiblichen. „Wozu soll ich mich dort überhaupt bewerben?“, denken einige Bewerberinnen. Sie identifizieren sich durch die gewählten Beschreibungen weniger mit dem Unternehmen und fühlen sich weniger bestätigt, sich zu bewerben. Das alles läuft zudem überwiegend unterbewusst ab. Die Art und Weise, wie Bewerber*innen in den Stellenanzeigen angesprochen werden beeinflusst also ihre Intention, sich zu bewerben oder nicht.

Der von der TU München entwickelte FührMINT Gender Decoder kann dabei unterstützen, solche Gendereffekte in Stellenanzeigen zu erkennen und zu verringern.  Das Online-Tool überprüft Stellenanzeigen nach agentischen (stereotyp männlichen) und kommunalen (stereotyp weiblichen) Formulierungen. Gleichzeitig meldet es zurück, wie genderspezifisch eine Stellenanzeige wahrgenommen wird.

Klingt erstmal abstrakt, machen wir es konkret: Wen stellen Sie sich vor, wenn Sie „ambitionierte Weiterentwicklung“ oder „ausgeprägte Leistungs- und Wettbewerbsorientierung“ lesen? All diese Ausdrücke bewertet der Genderdecoder als stereotypisch männlich. Damit sinkt die Frauenbewerberquote. Wenn aber in einer Anzeige die Worte „umsichtige Unterstützung“, „verantwortungsvoller Umgang mit Aufgaben“ oder „Commitment für Unternehmensziele“ stehen, bleiben alle Bewerber*innen gleichermaßen interessiert.

Nun ist dabei wichtig zu wissen: Menschen mit männlicher Geschlechtsidentität sind an stereotyp weiblichen geschriebenen Anzeigen genauso interessiert wie an stereotyp männlichen. Das Forschungsteam, das den Gender Decoder entwickelt hat, sagt dazu: „Empirischen Studien zufolge (z. B. Gaucher et al., 2011, Hentschel et al., 2018) spricht diese [stereotyp männliche] Wortwahl eher Männer als Frauen an und kann Frauen davon abhalten, sich zu bewerben.“

Wir wollten es natürlich selbst wissen und haben unsere aktuellen Stellenanzeigen vom Gender Decoder analysieren lassen. Das Ergebnis: Unsere Stellenanzeigen sind alle überwiegend „weiblich formuliert“. Laut Laura Stelzer, unserer Kollegin aus dem Career-Team ist die Frauenquote bei ELIGO mit 67% relativ hoch. Aber es gibt auch bei uns die typischen Frauen- und Männerdomänen. Daran möchten wir zukünftig noch arbeiten und werden dabei sicherlich auch auf den Gender Decoder zurückgreifen. Die ersten beiden Frauen sind in der „Männerdomäne IT“ bereits schon angekommen.

Vielleicht haben wir Sie angeregt, den Gender Decoder auch einmal auszuprobieren? Natürlich ist die gender-faire Sprache in Stellenanzeigen nur ein Teil der Chancengleichheit in der Arbeitswelt. Sie muss sich zudem in der Kultur des Unternehmens widerspiegeln, sonst werden die neuen Mitarbeiter*innen sich im Unternehmen kaum wiederfinden. Aber ein weiterer Schritt ist gemacht und für Sie als Unternehmen bedeutet dies, eine größere Auswahl an Bewerber*innen. Nutzen Sie die Chance unter Einsatz dieses Tools mehr Bewerberinnen auch für die männlich dominierten Jobs und Stellen zu bekommen.

Klingt doch gut, oder? Unten geht es direkt zum Gender Decoder. Darüber hinaus listet das Tool hier alle Worte nach Kategorie transparent auf. Beispielhafte Stellenanzeigen können Sie hier anschauen.

 

Zum Genderdecoder

 

Literatur:

Gaucher, D. Friesen, J., & Kay, A. C. (2011). Evidence that gendered wording in job advertisements exists and sustains gender inequality. Journal of Personality and Social Psychology, 101(1), 109-128

Hentschel, T., Braun, S., Peus, C., & Frey, D. (in press). Sounds Like a Fit! Wording in Recruitment Advertisements and Recruiter Gender Affect Women’s Pursuit of Career Development Programs via Anticipated Belongingness. Human Resource Management.

Hentschel, T., Heilman, M. E., & Peus, C. V. (2019). The multiple dimensions of gender stereotypes: A current look at men’s and women’s characterizations of others and themselves. Frontiers in Psychology, 10, 1-19.

https://www.professors.wi.tum.de/rm/fuehrmint/gender-decoder/beispiele/