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  5. Analyse der genderspezifischen Sprache in Stellenanzeigen am Beispiel des Tools „Scan Neutral“
 
  • Details
2024
Erstveröffentlichung
Buch
Verlagsversion

Analyse der genderspezifischen Sprache in Stellenanzeigen am Beispiel des Tools „Scan Neutral“

File(s)
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Hauptpublikation
Digital_Philology_Evolving_Scholarship_in_Digital_Philology_vol008.pdf
CC BY 4.0 International
Format: Adobe PDF
Size: 3.35 MB
TUDa URI
tuda/11375
URN
urn:nbn:de:tuda-tuprints-266638
DOI
10.26083/tuprints-00026663
Autor:innen
Chernykh, Polina
Kurzbeschreibung (Abstract)

Die vorliegende Masterthesis befasst sich mit der genderspezifischen Sprache in Stellenanzeigen, die am Beispiel der Anwendung „Scan Neutral“ untersucht wird. Zahlreiche Studien haben bestätigt, dass ein ungünstig gewähltes, genderunsensibles Wording in den Stellenanzeigen zur Verringerung des Interesses an der ausgeschriebenen Stelle sowie zur Reduktion der Anzahl an Bewerbenden führen kann. Aus diesem Grund legen viele Unternehmen beim Akquirieren von neuen Mitarbeitenden einen besonderen Wert auf geschickt formulierte Stelleninserate.

So ist dies auch bei CGI – einem globalen Dienstleister für IT- und Geschäftsprozesse – der Fall. Um die Stellenausschreibungen für jede und jeden attraktiver und ansprechender zu gestalten und somit die Vielfalt in der IT-Branche zu stärken, wurde von einem CGI-Team am Standort München die Anwendung „Scan Neutral“ entwickelt. Das Tool überprüft Stellenanzeigen in Bezug auf den geschlechtergerechten Sprachgebrauch und schlägt anschließend gendergerechte Alternativen zu den identifizierten genderspezifischen Wörtern vor. Dabei ist es den Nutzenden überlassen, ob die Vorschläge angenommen und eingearbeitet werden. Somit stellt „Scan Neutral“ ein Tool dar, das eine Hilfestellung bei der Optimierung des Sprachgebrauchs leistet und die Arbeit an den geschlechtergerechten Formulierungen unterstützt. Die Anwendung verfolgt darüber hinaus das Ziel, das Bewusstsein für einen genderfairen Sprachgebrauch zu schaffen und zu schärfen.

Das Hauptziel der Masterthesis besteht darin, ein zuverlässiges linguistisch motiviertes Regelwerk für die deutschsprachige Version des Tools „Scan Neutral“ zu erstellen, das aus (gender)linguistischer Sicht begründet ist. Dafür wird ein theoretischer Rahmen erstellt, in dem zwei Kategorien der genderspezifischen Sprache – gegenderte sowie geschlechterstereotype Wörter – definiert sowie ihre Verwendung in Stellenanzeigen und ihre Wirkung auf das Zielpublikum analysiert werden. Auf dieser theoretischen Basis werden die linguistischen Grundlagen der deutschsprachigen Version der Anwendung überprüft. Des Weiteren werden die Funktionalitäten von „Scan Neutral“ getestet und mit denen von anderen Tools verglichen, um mögliche Schwachstellen von „Scan Neutral“ aufzudecken. Auf Basis der in der Arbeit gewonnenen Forschungsergebnisse werden notwendige Optimierungsvorschläge für „Scan Neutral“ und seine Funktionen abgeleitet und diskutiert.

Freie Schlagworte

digital philology

digital humanities

gender-specific langu...

geschlechterspezifisc...

job advertisements

Stellenanzeigen

corpus studies

digital linguistics

digitale Linguistik

Sprache
Deutsch
Herausgeber:innen
Bartsch, Sabine ORCID 0000-0001-7379-2158
Gius, Evelyn ORCID 0000-0001-8888-8419
Müller, Marcus ORCID 0000-0003-4921-4512
Rapp, Andrea ORCID 0000-0003-4933-4397
Weitin, Thomas ORCID 0000-0002-9003-5746
Fachbereich/-gebiet
02 Fachbereich Gesellschafts- und Geschichtswissenschaften > Institut für Sprach- und Literaturwissenschaft > Germanistik - Computerphilologie und Mediävistik
DDC
000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 000 Allgemeines, Wissenschaft
400 Sprache > 400 Sprache, Linguistik
400 Sprache > 420 Englisch
400 Sprache > 430 Deutsch
800 Literatur > 800 Literatur, Rhetorik, Literaturwissenschaft
800 Literatur > 820 Englische Literatur
800 Literatur > 830 Deutsche Literatur
Institution
Universitäts- und Landesbibliothek Darmstadt
Ort
Darmstadt
Titel der Reihe
Digital Philology | Evolving Scholarship in Digital Philology
Bandnummer der Reihe
8
ISSN
2701-8210
PPN
516153757

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