Neue Art der Datennutzung für Gendergerechtigkeit

Lucía lebt in einem Außenbezirk von Mexiko-Stadt. Sie würde gerne regelmäßig arbeiten gehen und somit finanziell unabhängiger zu sein. Allerdings bleibt ihr als Mutter mehrerer Kinder neben dem Haushalt und der Erziehung sehr wenig Zeit. Gerne würde sie ihre Jüngsten in einen Kindergarten bringen, doch dieser ist zu schlecht angebunden, um von dort aus zeitnah zu ihrem Arbeitsplatz zu gelangen.

Die Ungleichheit zwischen den Geschlechtern manifestiert sich in vielen Bereichen des täglichen Lebens. Einer davon ist die ungleiche Verteilung der unbezahlten Pflege- und Hausarbeit, die Frauen unverhältnismäßig stark belastet. Im Durchschnitt verbringt eine Frau in den OECD-Ländern fast doppelt so viel Zeit mit diesen Aufgaben wie ein Mann. In Mexiko ist diese Belastung sogar noch größer. Für mexikanische Frauen ist der Zeitaufwand für die Pflege- und Hausarbeit 2,5-mal höher als für Männer. Diese unverhältnismäßige Belastung behindert die Teilnahme von Frauen am wirtschaftlichen und sozialen Leben und schränkt ihre finanzielle Autonomie ein. Weiterhin werden dadurch die traditionellen Geschlechterrollen und die Ungleichheit zwischen den Geschlechtern fortgeführt und verstetigt.

Im Fall von Lucia könnte ein verbesserter Zugang zur öffentlichen Kinderbetreuung ihre Chancen auf eine Teilhabe am Arbeitsmarkt erhöhen. Dazu müssten in ihrer Umgebung Kindergärten mit genügend Kapazitäten eröffnet werden sowie adäquate öffentliche Verkehrsverbindungen geschaffen werden. Dies bedarf politischer Entscheidungen, die auf Basis von genauen Informationen über die Situation von Frauen in unbezahlter Pflegearbeit, zum Beispiel durch eine geografische Analyse von Angebot und Nachfrage von Kinderbetreuung, getroffen werden. Leider in Entwicklungsländern stehen solche Daten den zuständigen Behörden nicht immer ausreichend zur Verfügung.

Um diese Herausforderung anzugehen, unterstützt die Data4Policy Initiative des Bundesministeriums für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung Regierungen in Partnerländern dabei Daten in ihre Entscheidungsprozesse stärker einzubeziehen. In Mexiko-Stadt arbeitet Data4Policy mit der regionalen Initiative „Agenda 2030 Mexiko“ zusammen, um herauszufinden welchen Hindernissen Frauen bei der Suche nach einer bezahlten Arbeit ausgesetzt sind. Aus einer Kombination von Crowdsourcing-Daten aus einem WhatsApp-Chatbot, Satellitenbildern und Umfragedaten werden Informationen generiert, welche die Stadtregierung bei der weiteren politischen Entscheidungsfindung unterstützt. So könnten zum Beispiel Aussagen darüber getroffen werden, wo Kindergärten und Busverbindungen eingerichtet werden müssen, damit Frauen wie Lucia einer bezahlten Arbeit nachgehen können.

Evidenz-informierte, politische Entscheidungen sind essenziell, um Themen wie Gleichstellung der Geschlechter, Klimagerechtigkeit, und generell Menschenrechte voranzutreiben. Data4Policy ist daher global in ganz verschieden Sektoren aktiv und arbeitet zusammen mit UNDP an der Erstellung eines Tools, das Politiker*innen in der Arbeit mit Daten unterstützen soll.