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Die geschlechtsspezifische Datenlücke

Haben Sie sich jemals gefragt, was passiert, wenn ganze Bevölkerungsgruppen ignoriert werden und das Sammeln von Daten darüber nicht einmal berücksichtigt wird? Einfach umschauen. Caroline Criado Perez, Autorin von „Invisible Women“, untersucht gemeinsam mit uns die Kluft zwischen den Geschlechtsdaten und die unsichtbare Voreingenommenheit, die tiefgreifende Auswirkungen auf das Leben von Frauen hat. Nachdem sie Fallstudien und Forschungsergebnisse ausgetauscht hat, beantwortet sie Ihre Fragen zu den verborgenen Möglichkeiten, wie Frauen von den Bausteinen der Welt, in der wir leben, ausgeschlossen sind.

 

 

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Anne Milley, JMP	Es ist ausgezeichnet und so wichtig, dieses Buch. Kann es nicht genug empfehlen. Caroline Criado Perez ist eine meistverkaufte und preisgekrönte Autorin, Feministin und Aktivistin.
	Ihr Buch Invisible Women wurde in 24 Sprachen übersetzt und mit zahlreichen Preisen ausgezeichnet. Caroline selbst hat mehrere Preise gewonnen. Anfang dieses Jahres wurde sie zur OBE zum Geburtstag der Königin 2015 ernannt oder benannt.
	Anfang dieses Jahres erhielt sie den finnischen Handpreis für ihre soziale Förderung der Gleichstellung. Wir freuen uns sehr, sie heute bei uns zu haben. Bitte begrüßen Sie Caroline Criado Perez.
Caroline Criado Perez	Hallo Anne. Vielen Dank für diese schöne Einführung.
	Ich kann nicht glauben, dass die Hand
	Die Auszeichnung war dieses Jahr und es fühlt sich so lange her an, aber ja, es war tatsächlich März, kurz bevor wir alle in den Lockdown gingen. Ich hoffe, Sie sind alle damit beschäftigt, über die Umfrage abzustimmen, denn ich bin wirklich sehr gespannt, wie Sie abstimmen werden.
	Idealerweise, bevor ich anfange zu viel zu reden und aber ich werde dir ein bisschen erzählen. Worüber ich reden werde. Und ich werde versuchen, ziemlich schnell so zu reden.
	Und weil ich viel behandeln möchte und wir natürlich Zeit für Fragen lassen möchten. Ich werde also über eine Tendenz sprechen, die uns alle betrifft, mich und Sie, und ich werde Ihnen zeigen, wie sich diese Tendenz auf unsere Sammlung und Analyse von Daten auswirkt, was wiederum der Fall ist
	Ein schwerwiegender Einfluss darauf, wie wir Ressourcen zuweisen und so ziemlich alles entwerfen.
	Bevor ich anfange, wollen wir uns nur die Ergebnisse der ersten Umfrage ansehen, über die ich mich sehr freue. Kennen Sie die geschlechtsspezifische Kluft zwischen den Daten?
	Das ist sehr gut. 65% sind sich der geschlechtsspezifischen Datenunterschiede bewusst, 35% sind sich nicht bewusst.
	Am Ende werden Sie sich also alle bewusst sein. Frauen in Ihrem Designteam? Wow, das ist sehr hoch, sehr gut. Ist Ihr Designteam geschlechtsspezifisch ausgewogen?
	Weniger gut. Nun, ich werde sehr stark dafür eintreten, warum Ihr Designteam ausgewogen zwischen den Geschlechtern sein sollte. Und so werde ich ohne weiteres meinen Bildschirm teilen und loslegen.
	Hoffentlich können Sie das alle sehen. Und zuallererst, und wenn ich über die Kluft zwischen den Geschlechtsdaten spreche, spreche ich über das Geschlecht ... Entschuldigung, Daten.
	Definieren wir zunächst unsere Begriffe. Was meine ich also, wenn ich Daten sage?
	Was wir dazu neigen, Daten als materielle Substanz zu rahmen, die ihre eigenen Vererbungseigenschaften hat, unabhängig davon, wie wir damit umgehen. Wir denken, dass Daten irgendwie da draußen im Äther sitzen und darauf warten, dass wir sie extrahieren.
	Und was ist verständlich, oder? Menschen vertrauen Daten, weil sich Zahlen für uns real anfühlen. Sie fühlen sich objektiv, sie fühlen sich neutral. Sie sind keine unordentlichen Meinungen.
	Aber Daten sind tatsächlich viel kniffliger als das, weil Daten nicht außerhalb von uns existieren, sondern suspendiert werden
	Animation. Daten sind keine diskrete Einheit, sie sind an sich subjektiv menschlich und das bedeutet, dass wir Daten nicht einfach als objektive neutrale Tatsachen behandeln können, auf denen wir unsere objektive Neutralität aufbauen können
	Entscheidungen. Daten sind wie die Menschen, die sie erstellt haben, rutschig und von einer ganzen Reihe von Faktoren geprägt, die wir berücksichtigen müssen, wenn wir uns damit befassen. Fragen wie, wer hat die Datenerfassung durchgeführt und wie haben sie sie durchgeführt?
	Von wem haben sie die Daten gesammelt?
	Welche Fragen wurden gestellt, um diese angeblich neutralen Daten zu ermitteln? Oder welche Daten haben wir schon vorher gesammelt? Richtig? Was ist
	Das Problem, das wir für wirklich wichtig halten, das wir lösen müssen, hat uns veranlasst, diese Daten überhaupt zu sammeln. Und nichts davon
	sind objektive Entscheidungen, und sie alle wirken sich auf die Daten aus, die in unserem Besitz landen, und auf die Geschichten, die diese Daten uns erzählen. Um Ihnen ein Beispiel zu geben:
	Statistiken zur Erwerbsbeteiligung in Ländern mit niedrigem Einkommen sind seit langem notorisch unzuverlässig, wenn es um die Zählung der Erwerbsbeteiligung von Frauen geht.
	Und weil sie in der Vergangenheit unterzählt wurden. Und der Grund dafür ist die Art und Weise, wie die Fragen umrahmt und gestellt wurden, indem sie umrahmt wurden
	die Art und Weise, wie Männer im Westen gearbeitet haben. Das ist also eine bezahlte Beschäftigung, die sie für einen wesentlichen Teil des Tages aus dem Haus bringt.
	Aber Frauen in Ländern mit niedrigem Einkommen arbeiten oft nicht so. Sie arbeiten oft unbezahlt von zu Hause aus, was unbezahlte Pflegearbeit einschließt, aber auch Dinge wie landwirtschaftliche Arbeit oder Subsistenzlandwirtschaft dieser Art.
	Natürlich erledigen sie Arbeiten, die wir im Westen an Versorgungsunternehmen ausgelagert haben. Also rausgehen, um Brennholz und Wasser zu holen.
	Die Fragen sind jedoch nicht darauf ausgerichtet, diesen Arbeitsstil zu erfassen, was bedeutet, dass Frauen in diesem Fall häufig als wirtschaftlich inaktiv eingestuft werden
	natürlich weit davon entfernt. Dies wirkt sich also offensichtlich nicht nur auf die Erwerbsquote von Frauen aus. Dies wirkt sich letztendlich auch auf das BIP aus.
	Und lassen Sie mich nur ein weiteres Beispiel zeigen, wie Daten durch schlechte Erfassungsmethoden beschädigt werden können.
	In dieser Tabelle auf der linken Seite haben Verkehrsplaner traditionell Daten gesammelt. Wie Sie sehen, werden alle bezahlten Beschäftigungsdaten in einem Block zusammengefasst.
	Sie haben jedoch keine Reisen zusammengefasst, die für Pflegezwecke durchgeführt wurden. Tatsächlich wurde das mit vielen ... in vielen verschiedenen Kategorien wie Einkaufen, Begleiten von Besuchen aufgeteilt. Sie wissen, so wird Lebensmitteleinkauf zusammen mit gemischt
	Lebensmitteleinkauf zum Beispiel, sorry Lebensmittelgeschäft mit SHOE SHOPPING (ich habe eindeutig Lebensmittel im Kopf) und
	Wie Sie sehen, sieht es so aus, als sei die Beschäftigung bei weitem der Hauptgrund, warum Menschen reisen. Und wenn man sich den Tisch links ansieht, ist es natürlich sinnvoll zu entwerfen
	öffentliche Verkehrsmittel rund um Reisen für bezahlte Beschäftigung. Aber wenn Sie sich die Tabelle rechts ansehen und das sagt uns etwas anderes. Und der Tisch rechts wurde von einem Stadtbewohner zusammengestellt
	Planer in Madrid, der pflegerelevante Reisedaten sammelte und alles in einem Block zusammenfasste, wie wir es für bezahlte Beschäftigungsdaten und die traditionelle Aggregation von Reisedaten tun.
	Und was sie fand, war, dass die Anzahl der Reisen, die zu Pflegezwecken unternommen wurden, fast der Anzahl der Reisen entsprach, die zu Beschäftigungszwecken unternommen wurden.
	Dies ist eine geschlechtsspezifische Frage, warum? Im Grunde genommen, weil die überwiegende Mehrheit der unbezahlten Pflegearbeit auf der ganzen Welt immer noch von Frauen geleistet wird.
	Weltweit leisten Frauen also dreimal so viel unbezahlte Pflegearbeit wie Männer. Nach Angaben des IWF kann dies weiter unterteilt werden in doppelt so viel Kinderbetreuung und viermal so viel Hausarbeit.
	Und das beeinflusst, wie Frauen reisen. Als Sanchez - ???, diese Stadtplanerin in Madrid, die Daten nach Geschlecht weiter verfeinerte und aufteilte, stellte sie fest, dass die Pflege der größte Zweck des Reisens für Frauen war.
	Und jetzt ist die Gestaltung öffentlicher Verkehrsmittel zur Unterstützung der unbezahlten Pflegearbeit von Frauen nicht nur eine Frage der Gerechtigkeit. Es ist eigentlich eine wirtschaftliche Entscheidung.
	Länder auf der ganzen Welt waren lange Zeit verzweifelt daran interessiert, mehr Frauen wieder zur Arbeit zu bringen. Warum brauchen Sie diese genauen Daten zur Erwerbsbeteiligung von Frauen?
	Mehr Erwerbstätige bedeuten mehr Steuereinnahmen, höheres BIP und höhere Produktivität.
	Tatsächlich wurde aber auch sehr interessant festgestellt, dass eine Erhöhung der Zahl der erwerbstätigen Frauen das BIP um mehr als die Zahl der erwerbstätigen Männer erhöht.
	Sie wissen nicht, warum das so ist, aber ich meine, es hat wahrscheinlich damit zu tun, dass Sie ablehnen
	Renditen. Aber trotzdem ist das der Fall. Es gibt ein sehr, sehr klares wirtschaftliches Argument für die Erhöhung der Anzahl von
	Frauen in der Arbeit. Und wenn Sie das tun möchten, müssen Sie eine Struktur erstellen, in der diese unbezahlte Arbeit unterstützt wird, was wir natürlich sehr rückwärts machen
	während dieser Pandemie, aber ich werde etwas später darauf eingehen, vorausgesetzt, ich rede nicht zu viel und habe keine Zeit mehr. Wie auch immer,
	Was Sie vielleicht an diesen beiden Beispielen bemerkt haben, war, dass die Daten immer zum Nachteil verzerrt waren
	von Frauen, also waren Frauen diejenigen, die unterzählt wurden, und dies ist kein Zufall. Tatsächlich teilen die meisten Datensätze auf der Welt, die Sie sich ansehen möchten, dieses Problem der Unterzählung von Frauen.
	Und das liegt einfach daran, dass die überwiegende Mehrheit der Informationen, die wir weltweit gesammelt haben und weiterhin sammeln, von Wirtschaftsdaten über städtebauliche Daten bis hin zu medizinischen Daten, über Männer gesammelt wurde.
	Das sind also männliche Körper, aber auch typische männliche Lebensgewohnheiten, wie Männer arbeiten, wie Männer reisen.
	Und das bedeutet, dass so ziemlich alles auf der Welt, von dem Büro aus, in dem Sie vielleicht gerade nicht arbeiten, aber Sie sind es bis vor ein paar Monaten gewohnt,
	und von den öffentlichen oder privaten Verkehrsmitteln, mit denen Sie möglicherweise dorthin gekommen sind, zum Telefon in Ihrer Hand, zu den Apps auf diesem Telefon und zur medizinischen Behandlung, die Sie erhalten
	wurden entwickelt, um für Männer zu arbeiten, weil das die Daten sind, die wir haben.
	Und das Ergebnis ist, dass die meisten Dinge auf der Welt für Frauen einfach nicht so gut funktionieren. Dies ist die geschlechtsspezifische Datenlücke, von der 65% von Ihnen gesagt haben, dass Sie davon gehört haben.
	Hoffentlich wissen jetzt hundert Prozent von Ihnen, wie groß die Kluft zwischen den Geschlechtsdaten ist.
	Dies ist nun die erste Regel der geschlechtsspezifischen Datenlücke. Wenn Sie nichts davon wegnehmen, nehmen Sie dies bitte weg,
	ist, dass die geschlechtsspezifische Datenlücke nicht das Produkt einer Verschwörung ist. Es ist nicht absichtlich. Es ist nicht die böse Idee einer Gruppe frauenfeindlicher Datenwissenschaftler, die Frauen hassen und wollen, dass wir sterben.
	Es ist einfach das Produkt einer Voreingenommenheit, der Voreingenommenheit, die ich am Anfang erwähnt habe, aber wir alle teilen und welche
	ist selbst das Produkt einer Denkweise, die Jahrtausende zurückreicht. Und diese Denkweise dreht sich um einen sehr guten Freund von mir namens Reference Man.
	Wer ist der schlechteste Superheld der Welt? Aber bevor ich Ihnen Reference Man vorstelle, möchte ich die zweite Umfrage starten.
	Und wie Sie sehen sollten, richtet sich dies speziell an Hersteller und Ingenieure. Bitte beantworten Sie diese Fragen, wenn Sie in der Fertigung oder im Ingenieurwesen sind. In der Zwischenzeit werde ich Ihnen Reference Man vorstellen.
	Auf geht's. Hier ist Reference Man. Wie Sie sehen, ist er ein kaukasischer Mann, 70 Kilogramm, ungefähr 25 bis 35 Jahre alt.
	Wie gesagt, seine Supermacht ist (ich hätte das vielleicht nicht gesagt, aber ich sage es dir jetzt), er hat Superkräfte, um alle zu repräsentieren. Er ist nicht sehr gut darin, weil er nur eine Art von Person ist.
	Und wie auch immer, Reference Man stammt, wie gesagt, aus einer langen Geschichte, in der man den durchschnittlichen Mann als den durchschnittlichen Menschen betrachtet. Tatsächlich geht diese Denkweise bis auf Aristoteles zurück. Hoppla.
	Na, bitte. Hier ist Aristoteles. Aristoteles war von Frauen amüsiert und fühlte das im Allgemeinen und ja, Frauen ... Frauen waren ... Frauen waren sehr verwirrend. Frauen waren ... warum gab es Frauen?
	Wir waren eine Art Subtyp von Männern, eine Aberration war das Wort, das er benutzte. Aber die Art des besten Zitats, ich denke, man könnte sagen, dass er seine Überlegungen zu Reference Man wirklich sehr, sehr genau getroffen hat
	war in seinen biologischen Verträgen über die Erzeugung von Tieren zu finden,
	in dem er schrieb: "Die erste Abweichung vom Typ ist in der Tat, dass die Nachkommen weiblich statt männlich werden sollten." Sie sehen also, wie er dort sehr deutlich artikuliert, dass Männer der Typ sind, von dem Frauen abweichen. Das war nur seine Standardposition.
	Wenn Sie fortfahren, finden Sie diese Denkweise bis in die Renaissance hinein, wo es diese Explosion medizinischer Illustrationen gab. Die Leute haben sich wirklich mit der Renaissance beschäftigt.
	Und Sie können sehr, sehr deutlich sehen, wie sie den weiblichen Körper repräsentierten
	dass sie immer noch an den weiblichen Körper dachten, ist irgendwie eine Abweichung vom männlichen Körper. Es war also buchstäblich der weibliche Körper mit dem männlichen Körper, der nach außen gedreht wurde.
	Also die Fortpflanzungsorgane, warum sind die Fortpflanzungsorgane bei Frauen innen statt außen? Nun, sie müssen sich ins Haus zurückgezogen haben und ihre Erklärung dafür war das
	Es war ein weiblicher Mangel an vitaler Wärme. Grundsätzlich sind weibliche Körper sehr kalt und so mussten sich die schlechten Fortpflanzungsorgane im Körper verstecken. Und weil sie nur eine weibliche Version der männlichen waren, hatten Sie es auch
	Wie Sie hier vielleicht sehen können, ein Bild des weiblichen Hodensacks und der weiblichen Hoden. Aber was mich daran ziemlich fasziniert, ist, dass man das leicht auf den Kopf stellen und sagen kann, dass dies so ist
	Das ist nur so, dass es tatsächlich Männer sind, die von Frauen abweichen, oder? Dass Männer zu viel Lebenswärme haben und deshalb,
	Sie wissen, diese sehr empfindlichen Fortpflanzungsorgane baumeln ungeschützt außerhalb des Körpers. Nur ein Gedanke von mir.
	Diese Form des Denkens, dass die Frau irgendwie abweichend ist, setzt sich bis ins 20. Jahrhundert fort, und dies ist Modular Man.
	Und auf der menschlichen Skala, Modular Man innerhalb der menschlichen Skala, können Sie vielleicht sehen, wohin ich mit dieser menschlichen Skala gehe.
	Der menschliche Maßstab wurde in den 1920er Jahren von einem einflussreichen Schweizer Architekten namens Le Corbusier entworfen.
	Und wie gesagt, er kam auf diese Idee der menschlichen Skala in der Architektur. Menschen werden in Gebäuden sein; Gebäude sollten um Menschen herum entworfen werden.
	Das Problem war, dass für ihn der Mensch ein Mann war und speziell ein sechs Fuß großer britischer Polizist, was ich für charmant spezifisch hielt.
	Eigentlich hat es jemand getan ... es gibt Hinweise darauf, dass jemand zu Le Corbusier gesagt hat: "Kumpel, es gibt Frauen, vielleicht möchten Sie darüber nachdenken."
	sie in deine menschliche Skala aufnehmen. \! " Und so tat er es. Er hat Frauen in Betracht gezogen. Aber letztendlich wurde der weibliche Körper als Quelle proportionaler Harmonie abgelehnt, was
	Weißt du, ich erkenne meinen Körper auf jeden Fall. Jetzt denken Sie vielleicht, dass das alles sehr albern klingt, aber es ist schon lange her und wir wissen es sicherlich besser. Wir wissen, dass Frauen in das Design einbezogen werden. Lassen Sie uns nur die Umfrageergebnisse von sehen
	Die Umfrage, die wir gerade durchgeführt haben. Es wird sehr, sehr interessant zu sehen sein
	was ... Ich kann die Umfrageergebnisse nicht sehen. Nun, ich werde weitermachen und hoffe, dass die Umfrageergebnisse irgendwann auftauchen.
	Und so wollen wir weitermachen, um herauszufinden, was
	Sammeln Sie beim Entwerfen eines Produkts standardmäßig geschlechtslose aggregierte Daten?
	Das scheinen also nicht viele zu tun. Testen Sie Ihre Produkte standardmäßig an Frauen? Auch dies ist keine überwiegend positive Antwort.
	Betrachten Sie das Geschlecht immer als Variable? Und so muss ich sagen, dass das nicht so überraschend ist,
	denn eigentlich ist das extrem häufig, basierend auf meiner Forschung. Aber hier ist der Grund, warum Sie unbedingt immer Geschlecht und Geschlecht als Variable betrachten und Frauen in Ihre Produkttests und und auch in Ihr Produktdesign einbeziehen sollten. Damit
	zurück zu den Folien. Autounfallsicherheit. Dies ist ein Klassiker des Genres, des Reference Man-Genres.
	Jahrzehntelang basierte der einzige verwendete Autounfalltest-Dummy auf einem 50-Perzentil-Mann, also buchstäblich Reference Man.
	als ob das Männchen mit dem 50. Perzentil repräsentativ für den Menschen mit dem 50. Perzentil ist, wenn es überhaupt so etwas gibt, was ich tun würde
	Ich würde dagegen argumentieren. Aber das Ergebnis ist, dass Autos für eine durchschnittliche Frau einfach nicht so sicher sind. So wurden Sicherheitsgurte nie entworfen,
	wurden noch nie mit Brustgewebe getestet. Wir haben noch keinen Sicherheitsgurt entwickelt, der für Frauen in der Schwangerschaft sicher ist, insbesondere im dritten Trimester.
	Und das Ergebnis davon ist, dass Frauen häufig Sicherheitsgurte tragen, was als falsch bezeichnet wird, im Grunde, weil Sie wissen, dass es in ihren Nacken schneidet oder sie es nicht dazu bringen können, bequem über ihren Brüsten zu liegen.
	Und das bedeutet, dass sie dazu neigen, sie unsicher zu tragen. Wenn Sie es nicht richtig tragen, sind Sie nicht so geschützt, wie Sie es sollten. Es ist also ein großes Sicherheitsproblem.
	Es gibt auch das Problem der Sitze, die zu fest sind. Nun, das ist keine Frage des Komforts, das ist es tatsächlich
	über den Körper, den die Sitze aufnehmen sollen. Der Körper des 50. Perzentils ist also offensichtlich größer und schwerer als der durchschnittliche weibliche Körper und
	Da der Sitz so konstruiert ist, dass er das Gewicht dieses Körpers aufnimmt, werden Frauen im Falle eines Unfalls weiter nach vorne geworfen.
	Und das erhöht natürlich das Risiko für sie, was noch schlimmer ist, da Frauen bereits dazu neigen, weiter vorne zu sitzen
	Um die Pedale und das Lenkrad erreichen zu können, ist das ein ziemlich wichtiger Teil des Fahrens. Dies setzt sie jedoch einem höheren Risiko bei einer Frontalkollision aus.
	Und wenn Sie das hinzufügen, wissen Sie, dass Sie weiter nach vorne geworfen werden, der Sicherheitsgurt möglicherweise nicht richtig angelegt ist und Probleme mit der Kopfstütze haben (auf die ich im Moment nicht eingehen werde, aber es gibt einige wirklich interessante Dinge, wenn Sie schau dir das an
	Versuche, eine bessere Kopfstütze einzuführen und wie sie die Dinge für Männer besser und für Frauen schlechter machen, wieder, weil es diesen durchschnittlichen weiblichen Autounfalltest-Dummy nicht gab),
	Tatsächlich ist das Ergebnis all dessen, dass eine Frau bei einem Autounfall 47% häufiger schwer verletzt wird und 17% häufiger stirbt als ein Mann bei demselben Autounfall.
	Nun gibt es einige gute Neuigkeiten. Entschuldigung, ich schaue mich nur um, um zu sehen, ob ich ein Licht finde. Ich habe gerade gemerkt, dass ich hier ein bisschen dunkel werde
	und das ist wahrscheinlich nicht für euch alle großartig. Und so, ja. Die gute Nachricht ist, dass die EU 2015 in der EU ist (es tut mir leid, ich versuche nur, ein Licht darauf zu werfen)
	verspätet erkannt, dass Frauen tatsächlich existieren und
	Stellen Sie vor, was sie einen weiblichen Autounfalltest-Dummy nennen.
	Es ist eigentlich eine sehr, sehr verkleinerte männliche Puppe. Und das Problem dabei ist natürlich, dass Frauen nicht nur Männer sind, richtig. Es gibt verschiedene andere Unterschiede, einschließlich des oben erwähnten Brustgewebes.
	Aber auch, wissen Sie, Beckenunterschiede, es gibt Unterschiede in der Flexibilität der Wirbelsäule, es gibt Unterschiede in Bezug auf das Gewicht ... sorry ... Muskelmassenverteilung, also tragen Männer es mehr am Hals und am Hals
	Schultern, der Oberkörper, der offensichtlich einen Unterschied macht, wenn es um Biomechanik und Autosicherheit geht. Aber auch dieser Autounfalltest Dummy,
	Ich sollte auch erwähnen, dass es sehr, sehr auf die Größe eines 12-Jährigen verkleinert ist
	Kind, so sehr nicht die durchschnittliche Frau. Es wird auf jeden Fall nur in einem der fünf behördlichen Tests verwendet
	und nur auf dem Beifahrersitz. Grundsätzlich können in der EU sehr verkleinerte Männer auf dem Beifahrersitz sitzen und sich ziemlich sicher fühlen.
	Und ich möchte nur Ihre Aufmerksamkeit auf eine ziemlich lustige Wendung lenken, die mir neulich begegnet ist.
	Dies ist also eine Studie, die sich mit dem optimalen Sitzkomfort befasst ... Schlafposition, sorry, für jemanden, der in ein autonomes Fahrzeug einfährt oder von diesem gefahren wird.
	Und wie Sie sehen, verwenden sie aus Gründen der Homogenität nur männliche Probanden. Selbst hier, wenn es um Schlafkomfort geht, bleiben wir bei Männern.
	und ich denke, weißt du, ich denke, dass die Sicherheit für Frauen warten kann. Ich denke, das ist das, das ist die Position auf diesem. Und wir werden davon weitermachen, weil es ein bisschen deprimierend ist, in persönliche Schutzausrüstung,
	Ich bin sicher, wir haben alle viel mehr gehört, als wir dieses Jahr erwartet hatten.
	Bevor PSA und Lieferketten von PSA zu solchen Schlagzeilen wurden,
	Sie waren bereits ein sehr ernstes Problem für Frauen, die in Branchen arbeiteten, in denen PSA erforderlich sind.
	Tatsächlich ergab eine Studie in Großbritannien, dass 71% der Frauen in Berufen arbeiten, in denen persönliche Schutzausrüstung erforderlich ist.
	wo PSA nicht so konzipiert wurden, dass sie zu ihrem Körper passen, und die Auswirkungen davon können schwerwiegend sein. So stellte der gleiche Bericht tatsächlich fest, dass die Rettungsdienste dafür schlechter waren, wo nur 5%
	von Frauen sagten, dass ihre PSA ihre Arbeit nie behinderten. Und dazu gehörten Dinge wie Körperschutz und Stichwesten. Ich bin sicher, ich muss dir das nicht sagen, wenn du
	Stichweste passt nicht richtig zu dir, sie schützt dich nicht. Die beiden Optionen, die Frauen sagten, waren entweder zu groß
	(und so hätten Sie all dieses zusätzliche Material hier oben) oder eine zusätzliche Stichweste, sollte ich sagen, weil sie offensichtlich steif ist. Es ist keine Art von Umklappen
	Und das bedeutete, dass es nicht eng an ihrem Körper auf ihren Schultern anlag. Eine Frau sprach davon, von ihrer Stichweste aufgenommen werden zu können, aber was noch wichtiger ist, sie geht tatsächlich
	Ihre, Ihre Arterien freigelegt, was bedeutet, dass es nicht als Stichweste nützlich ist.
	Die andere, die andere Sache war, dass sie eine bekommen könnten, die ... Entschuldigung ... sie würden eine große bekommen, um ihre Brüste unterzubringen. Was ich hätte spezifizieren sollen war, dass sie Stichwesten ohne entwerfen
	wieder Brustgewebe aufnehmen. Sie werden sie also groß machen, damit sie zu Ihren Brüsten passen. Dann haben Sie dieses Problem.
	Nehmen Sie Ihre Brüste nicht auf, und dann sind sie zu klein und reiten hoch, weil die Brüste sie nach oben drücken, den Bauch frei lassen und den Stichwesten-Test erneut irgendwie nicht bestehen.
	Und, und ich denke, das ist ein ziemlich nützliches Beispiel dafür, wie
	falsches Denken diese Idee des Referenzmenschen ist, das Denken an den männlichen Körper ist irgendwie dieser gegenseitige Körper. Ich meine, das ist es nicht.
	Und Sie würden niemals eine Stichweste mit Brustgewebe entwerfen und sagen, hier ist eine Unisex-Stichweste, die jeder tragen kann. Weißt du, das wäre eindeutig lächerlich und doch irgendwie
	Sie wissen, aufgrund dieser Vorurteile, aber Sie wissen, dass wir alle irgendwie denken, dass der männliche Körper irgendwie ein geschlechtsneutraler Körper ist.
	Aber so etwas zeigt wirklich, wie unlogisch das ist, und ich persönlich finde es wirklich faszinierend, aber dass wir das irgendwie denken, wissen Sie, warum denken wir das?
	Wie ich bereits in den letzten Monaten sagte, ist das Problem der Unisex-PSA, bei der Frauen exponiert bleiben, noch akuter geworden. Aber bevor ich darauf eingehe, möchte ich die letzten beiden Umfragefragen beantworten.
	In Ordnung. Und diese sind nur für Leute, die in der pharmazeutischen Industrie arbeiten. Ich bin sehr sehr interessiert, die Ergebnisse von zu sehen
	diese Umfrage. Wie auch immer, also werde ich jetzt ein bisschen über Covid und PPE sprechen. Also im Grunde seit Beginn der Pandemie und ...
	Ich war nur ein bisschen abgelenkt und im Grunde genommen, weil meine Mutter gerade ein positives Covid-Testergebnis zurückbekommen hat. Es fühlt sich plötzlich alles sehr, sehr real für mich an, so wie ich es wohl nicht getan habe
	vor 12 Stunden. Trotzdem haben mir Frauen Bilder von sich und Nachrichten geschickt, die besagen, dass ihre PSA nicht zu ihnen passt. Es ist einfach zu groß und Frauen haben sich über alles beschwert
	Peelings zu Kleidern zu Handschuhen, die alle sehr wichtig sind. Sie wissen, dass Peelings sein können und Kleider eine Stolpergefahr darstellen können.
	Zu große Handschuhe machen es sehr schwierig, Dinge wie eine Intubation zu machen, was offensichtlich eine sehr ist
	wesentlicher Teil der Covid-Pflege. Aber die Nummer eins, über die sich Frauen beschwert haben, sind ihre Masken und sie können ihre Masken nicht gut versiegeln, und natürlich bei einer Pandemie wie dieser.
	Dies ist äußerst wichtig, insbesondere für Beschäftigte im Gesundheitswesen, die sehr exponiert sein werden.
	Frauen haben gesagt, dass sie wirklich Schwierigkeiten haben, eine Maske zu finden, die einen Fit-Test auf ihrem Gesicht besteht. Ich habe eigentlich auch eine Informationsfreiheitsanfrage an gestellt
	Der National Health Service Trust in England und Wales und alle Ergebnisse, die ich beim Fit-Test erhalten habe, haben gezeigt, dass Frauen diese weitaus häufiger nicht bestehen
	Fit-Tests, und wenn Männer versagten, war und ist wegen Stoppeln. Es ist ein weiterer wirklich großer Designfehler dieser Masken, wenn Sie es überhaupt haben
	Sie wissen, ein Tag voller Stoppeln, Sie werden den Fit-Test wahrscheinlich nicht bestehen.
	Ähm, aber trotzdem. Das Problem ist besonders akut für Frauen, da sie im Wesentlichen auf das männliche Standardgesicht abgestimmt sind. Und sogar die Art der kleineren,
	Um ein Siegel zu bekommen, ziehen die Arbeiter sie einfach wirklich fest. Weil das Problem ist, wissen Sie, dass Sie hineingehen und arbeiten möchten und nicht arbeiten können, wenn Sie Ihren Fit-Test nicht bestehen. Also ziehen sie die Maske
	wirklich eng, tatsächlich enger, als sie sie in der Realität wahrscheinlich tragen würden, und so entstehen Bilder wie dieses, die viral werden.
	Und es gibt tatsächlich eine ziemlich umfangreiche Reihe von Forschungsvorbereitungen, die zeigen, dass Atemschutzgeräte am wahrscheinlichsten weiße männliche Gesichter mit allen anderen hinter sich lassen. Ich war tatsächlich auf der Jagd nach
	Größenangaben, die von Herstellern verwendet werden, und die Daten, die zur Bestimmung dieser Größenangaben verwendet wurden, aber
	bisher Pech gehabt. Die Regulierungsbehörden haben sich nicht bei mir gemeldet, die Hersteller haben mich an die Regulierungsbehörden geschickt oder mich auf Vorschriften hingewiesen, in denen nur die Filtrationsraten und nicht die Größenangaben erwähnt wurden.
	Und so fange ich an zu denken, dass sie nicht wirklich existieren. Aber trotzdem, wenn jemand irgendwelche Informationen darüber hat, wäre ich sehr dankbar, wenn Sie sich mit mir in Verbindung setzen würden, weil ich es unbedingt herausfinden möchte.
	Weißt du, was sind sie? Die Daten müssen irgendwo existieren. Ich habe tatsächlich vergrößert, um einen Datensatz aus den USA von der CDC zu erhalten.
	Es war ein von Männern dominierter Datensatz, und die CDC teilte mir mit, dass die Daten nicht nach Geschlecht getrennt wurden.
	Sie haben einfach Durchschnittswerte aus den Daten verwendet, und Sie können offensichtlich sehen, wo das Problem liegt, wenn es sich um einen von Männern dominierten Datensatz handelt und Sie die männlichen und weiblichen Daten nicht getrennt behandeln.
	Und in der Zwischenzeit, neulich, kam diese Studie heraus, die wiederum eine wirklich wichtige Studie ist, großartig, dass sie sich das ansehen, aber warum
	Warum testen sie Masken an einem einzelnen Mann mit einer Frau für ein paar Vergleiche? Das ist unlogisch
	in jeder Situation, insbesondere aber im Gesundheitswesen, da die Belegschaft im Gesundheitswesen weltweit stark von Frauen dominiert wird.
	Es sind rund 70% Frauen, bis zu 76%, das sind weltweit bis zu 76% in der EU und den USA.
	Bei den Krankenschwestern ist die Zahl höher, das sind etwa 85 bis 89%, je nachdem, in welchem Land Sie sich befinden. Natürlich sind Krankenschwestern diejenigen, die in der Nähe der Körperpflege die intimeren Aufgaben ausführen.
	Und das ist, bevor Sie über Dinge wie Betreuer sprechen, sicherlich in Großbritannien, im Epizentrum ... Nun, in vielen Ländern war das Epizentrum der Epidemie in Pflegeheimen.
	Und in Großbritannien stellten Pflegepersonen in der ersten ... in der ersten Welle die Berufsgruppe Nummer eins für Todesfälle aus Covid dar.
	Wenn also jemand die Standardeinstellung für medizinische PSA sein sollte, sollten es Frauen sein.
	Ich meine, Sie sollten keine Standardeinstellung verwenden, sondern repräsentative Daten. Wenn Sie jedoch darauf bestehen möchten, eine Standardeinstellung zu verwenden, ist es in diesem Zusammenhang wirklich nicht sinnvoll, Männer zu verwenden. Wie auch immer, weiter und
	Schauen wir uns einige an ... warte nein, sorry, nicht die Umfragen. Okay gut. Wir werden uns jetzt die Umfragen ansehen.
	Jetzt sind die Umfragen vorbei. Okay, ich wollte gerade diese medizinischen Illustrationen durchgehen. Also los, hier, und Sie können sich an die medizinischen Illustrationen vom Beginn des Gesprächs erinnern. Das ist
	die moderne Version. Wie Sie sehen können, haben wir das Standardbecken, die Standardgenitalien und das weibliche Becken auf einer Seite, wo sie hingehört.
	Dann haben Sie hier die Standardmuskulatur, die Muskulatur und dann die weibliche Muskulatur.
	Offensichtlich können wir keine enthäutete Person ohne Geschlechterstereotypen haben. Der Mann sieht sehr stark und männlich aus. Sie sieht sehr sexy aus, was ich respektiere. Ich respektiere das. Außerdem würde ich die Umfrageantworten jetzt, wenn möglich, gerne sehen.
	Und
	Umfassen alle Ihre Studien sowohl Frauen als auch Männer? Das ist sehr gut zu sehen. Sie sind ein nicht repräsentativer Haufen, denke ich.
	Obwohl ich denke, es hängt davon ab, wie viele Frauen. Ich hätte das fragen sollen. Aber sehr, sehr ungezogen, dass es sich um diejenigen handelt, die dies für 50/50 gilt, die Ihre Daten nach Geschlecht aufteilen. Beim Sex disaggregieren Sie Ihre Daten immer. Ich werde versuchen, Sie jetzt davon zu überzeugen. Also, ähm,
	Nun, wir haben nicht viel Zeit für mich, um Sie zu überzeugen, aber akzeptieren Sie einfach, dass Sie Ihre Daten nach Geschlecht aufteilen müssen.
	Die Auswirkungen von Reference Man in der Welt der Medizin sind also, dass der überwiegende Teil unseres medizinischen Wissens auf dem männlichen Körper basiert, also auf weiblichen Menschen, Tieren und sogar weiblichen Zellen
	wurden historisch routinemäßig von der klinischen Forschung ausgeschlossen. Und dies ist in der Vergangenheit hauptsächlich ein Problem für Frauen, die unter unerwünschteren Drogen leiden
	Reaktionen auf Medikamente und Impfstoffe und werden eher für eine ganze Reihe von Krankheiten falsch diagnostiziert.
	Aber wie wir in der Covid 19-Pandemie gesehen haben, ist es tatsächlich auch ein Problem für Männer, wie sich herausstellt. Wir wissen also weit weniger über das weibliche Immunsystem als über das männliche Immunsystem. Und jetzt verstehen wir die Mechanik eigentlich nicht sehr gut
	dahinter, warum Frauen diese Krankheit besser überlebt haben als Männer, richtig. Ist es Chromosomen? Ist es Sexualhormone? Ist es beides? Wir wissen es einfach nicht wirklich.
	Und dieser Mangel an Wissen behindert uns ernsthaft, wenn es darum geht, wirksame Behandlungen zu entwickeln. Ich war sehr interessiert, das zu sehen
	Prozess ziemlich früh in der Pandemie angekündigt. Ich konnte die Ergebnisse nicht wirklich herausfinden.
	Ich weiß also nicht, ob sie noch ausstehen oder was dort passiert ist. Aber wie Sie sehen können, haben sie begonnen, ihren männlichen Covid-Patienten Östrogen zu injizieren, um zu sehen, ob dies ihnen helfen würde
	überleben. Weißt du, das ist die Kindheit, in der wir uns befinden, wenn es darum geht, wie die Mechanik, wissen Sie, die Mechanik des weiblichen Immunsystems.
	Und es erinnerte mich wirklich an diesen Zellversuch, auf den ich im Verlauf meiner Forschung für unsichtbare Frauen gestoßen bin. Ein Zellversuch von 2016, bei dem männliche und weibliche Zellen Östrogen und dann einem Virus ausgesetzt wurden.
	Die weiblichen Zellen konnten das Östrogen verwenden, um das Virus abzuwehren. Die männlichen Zellen konnten das Östrogen nicht zur Abwehr des Virus verwenden. Es gibt also ein sehr gutes Beispiel dafür, warum Sie Ihre Daten nach Geschlecht aufteilen müssen. Ein anderes Beispiel
	Das war sehr interessant, als ich auf dieses Problem stieß
	Stammzellen aus Muskelgewebe und wo man glaubte, dass sie unvorhersehbar waren
	Bis jemand die Daten disaggregierte und feststellte, dass weibliche Zellen die Regeneration fördern, tun dies männliche Zellen nicht. Es gab kürzlich eine wirklich interessante Studie, sage ich kürzlich - kürzlich, als ich das Buch schrieb,
	studieren, wo ... mit zirkadianen Rhythmen und Überleben bei Herzinfarkten zu tun hat. Dies war in Tierversuchen und
	Seit Jahren gab es einen Typ ... da war diese Goldstandard-Idee
	Überleben basierend auf circadianen Rhythmen und dann kam diese eine Studie, die das Ganze beendete und alle waren super verwirrt. Was zu Hölle ist hier los?
	Nun, es stellte sich heraus, dass alle vorherigen Studien an männlichen Mäusen durchgeführt wurden und diese Studie an weiblichen Mäusen durchgeführt wurde. Wie auch immer, Sex disaggregiert deine Daten,
	was wir während dieser Pandemie nicht tun, wo es nicht klarer sein könnte, dass es geschlechtsspezifische Auswirkungen dieser Krankheit gibt.
	Dies war der Stand der Dinge im März. Bis Ende März veröffentlichten nur sechs der 20 effektivsten Länder ordnungsgemäß nach Geschlecht aufgeschlüsselte Daten.
	Es dauerte bis April, bis die USA und Großbritannien mit der Meldung dieser Daten begannen ...
	um mit der Meldung zu beginnen ... Entschuldigung ... nach Geschlecht aufgeschlüsselte Daten zu Todesfällen und bis Mai, um nach Geschlecht aufgeschlüsselte Daten zu Fällen zu melden, die Sie offensichtlich benötigen. Sie müssen wissen, ob Männer sich eher damit infizieren
	oder eher sterben, sobald sie es bekommen haben. Aber weil wir diese Daten nicht gesammelt und veröffentlicht haben, wurde zu Beginn der Pandemie viel Zeit verschwendet
	Die Dinge sind immer noch nicht sehr gut. Bis September meldeten nur 30% der Länder der Welt nach Geschlecht aufgeschlüsselte Daten zu Fällen und Todesfällen.
	Und weniger als die Hälfte der einkommensstarken Länder veröffentlicht diese Daten. Es geht also nicht um Ressourcen. Es ist eine Frage der Prioritäten und auch eines von drei ... und es tut uns leid, einige Länder, die es waren
	Die Meldung von nach Geschlecht aufgeschlüsselten Daten wurde inzwischen eingestellt. Jedenfalls. Ich, oh, ich glaube, ich renne über, aber ich möchte wirklich schnell mit Ihnen über Algorithmen sprechen. Damit
	Wie Sie sehen können, bekommen nur Männer mittleren Alters einen Herzinfarkt. Ich bin mir sicher, dass Ihre Pharmakollegen Ihnen sagen könnten, dass dies nicht der Fall ist.
	Herzerkrankungen sind in der Tat die häufigste Todesursache für Frauen in Europa und den USA.
	Frauen mit einem niedrigeren sozioökonomischen Hintergrund erleiden 25% häufiger einen Herzinfarkt als Männer in derselben Einkommensklasse.
	Frauen werden 50% häufiger falsch diagnostiziert, wenn sie einen Herzinfarkt haben als Männer, und sterben häufiger nach einem. Junge Frauen sterben fast doppelt so häufig im Krankenhaus wie Männer. Und es wurden Bedenken hinsichtlich häufig verwendeter Risikoprognosemodelle geäußert.
	weil sie an Patientenpopulationen entwickelt wurden, die zu mindestens zwei Dritteln männlich waren.
	Diese Besorgnis wurde bereits 2016 von der American Heart Association geäußert. Warum stellen die Google-Bildsuchergebnisse Herzinfarkte als Männer mittleren Alters dar?
	Nicht wegen Verschwörung, sondern weil das die Daten sind, auf die es trainiert wurde. Es wird viel schlimmer als einige irreführende Google-Bilder.
	Also, gegen Ende des letzten Jahres, und es gab eine Studie, die in allen britischen Nachrichtenmedien mit dem Titel "Herzinfarkt" veröffentlicht wurde
	vorhergesagte KI ... Entschuldigung ... KI, um Herzinfarkte vorherzusagen, fünf Jahre bevor sie auftreten. \! " Richtig? Es klingt erstaunlich. Davon träumen wir. Dafür entwickeln wir KI.
	Aber wenn Sie sich das Papier ansehen, waren tatsächlich die Studien und ... die Sie kennen ... die Daten, die für alle drei Studien verwendet wurden, stark von Männern dominiert.
	Das Papier selbst lieferte kaum nach Geschlecht aufgeschlüsselte Daten
	und es erwähnte sicherlich nicht Dinge wie die Tatsache, dass Diabetes ein höherer Risikofaktor für Frauen ist,
	dass Rauchen ein höherer Risikofaktor für Frauen ist. Was für eine Arbeit wird diese KI machen, wenn sie nicht einmal die Geschlechtsunterschiede berücksichtigt, wenn es um ... wenn es um Herzkrankheiten geht?
	Und noch beängstigender ist natürlich, dass Algorithmen nicht nur unsere Vorurteile gegenüber uns widerspiegeln. Richtig. Dies wird nicht so schlimm sein wie jeder andere voreingenommene Arzt, es wird schlimmer sein, weil maschinelles Lernen
	verstärkt unsere Vorurteile in der Tat und in erheblichem Maße. Um Ihnen ein Beispiel für 2017 zu geben, gab es eine ziemlich besorgniserregende Studie, die herauskam
	Quantifizierung dieser Verstärkungsvorspannung. Sie trainierten einen Algorithmus für diesen sehr häufig verwendeten Bilddatensatz.
	Und dieser Datensatz hatte diese Tendenz, wobei Bilder des Kochens Überraschung, Überraschung waren, 33% häufiger Frauen als Männer.
	Aber als der Algorithmus darauf trainiert war, beschriftete er Bilder ... es verband 68% der Zeit Bilder des Kochens mit Frauen. Wissen Sie, es wurden Bilder von Männern beschriftet
	als Frauen, nur weil sie vor einem Herd standen.
	Und das Papier stellte auch fest, dass der Verstärkungseffekt umso stärker ist, je stärker ... je höher die ursprüngliche Vorspannung ist. Sicherlich haben wir in der medizinischen Welt aufgrund des historischen Versagens, Frauen in die Forschung einzubeziehen, sowie eines anhaltenden Versagens in vielen Fällen eine ziemlich große Tendenz.
	Wie gehen wir damit um?
	So sprechen Sie es nicht an. Der Henry Higgins-Effekt. Also der Henry Higgins-Effekt für diejenigen unter Ihnen, die keine großen Fans des Musiktheaters sind. In diesem Fall schlage ich Ihnen vor
	korrigieren Sie das,
	Das kommt von My Fair Lady. Henry Higgins ist einer der Protagonisten, denke ich, einer der Protagonisten
	in My Fair Lady und er holt Eliza, ein Blumenmädchen, ab und sagt, ich werde dich behandeln ... Ich werde dich trainieren, schick zu sein und dich beim Botschaftsball zu präsentieren, und jeder wird dich denken. ' Ich bin eine Dame. Ich werde dir beibringen, wie man richtig spricht,
	aber sie ist viel widerspenstiger als er erwartet und er wird sehr frustriert und er singt diese große Zahl: "Warum können Frauen nicht mehr wie ein Mann sein?"
	Das habe ich Henry Higgins-Effekt genannt, weil ich im Verlauf meiner Forschung immer wieder darauf gestoßen bin. Sehr oft sehr gut gemeinte Versuche zu beheben
	Jegliche Disparitäten, geschlechtsspezifische Disparitäten und geschlechtsspezifische Ungleichheiten sollten Frauen darin trainieren, eher wie Männer zu sein
	und das wird das Problem beheben, unabhängig davon, um welches Problem es sich handelt, anstatt potenziell systemische Probleme zu untersuchen. Ein Beispiel, das ich ziemlich lustig fand, kam von
	ein Anbieter von Spracherkennungssoftware, der über die Tatsache sprach, dass seine Spracherkennungssoftware weniger wahrscheinlich ist
	Frauenstimmen erkennen. Dies ist eigentlich ziemlich häufig und da die meisten Sprachdatensätze stark männlich sind, ist es ziemlich klar, was der Fix ist. Du musst nur
	Sammle mehr Frauenstimmen, was nicht so schwierig sein sollte. Trotzdem sagte dieser Mann, dass Frauen vielleicht stundenlanges Training absolvieren sollten, um die vielen Probleme mit Frauenstimmen zu beheben.
	Aber leider schienen sich Frauen dem nicht unterwerfen zu wollen, was überall nur Frauen sind, nicht wahr? Dann aber, wissen Sie, sehen Sie es in so etwas wie
	Arbeitsplatzinitiativen, wirklich gut gemeinte Arbeitsplatzinitiativen wie Lasst uns trainieren, trainieren Frauen, sicherer zu sein, um diese Lohnerhöhung zu bitten, um diese Beförderung zu bitten.
	Nun, tatsächlich deuten die Beweise darauf hin, dass Frauen genauso wahrscheinlich wie Männer um eine Lohnerhöhung bitten. Es ist nur weniger wahrscheinlich, dass sie es bekommen, was zu einem sehr wichtigen Teil von führt
	Frauen zu trainieren, eher wie Männer zu sein, was bedeutet, dass Frauen nicht gleich behandelt werden, wenn sie sich verhalten
	wie Männer. Eigentlich gibt es einen sehr guten Grund, warum Frauen sich nicht wie Männer verhalten, es ist nicht so, dass wir unlogisch und irrational sind, es ist so, dass wir wissen, dass wir nicht den gleichen Empfang haben werden
	Wenn wir all diese Worte, die sich an Frauen gewöhnen, aufdringlich oder herrisch oder strikt zu sein scheinen.
	Aber auch, wissen Sie, was ich interessant finde, ist wieder die Annahme, dass Männer es auf der richtigen Ebene haben, dass das, was Männer tun, das Richtige ist
	ist das richtige Level und und Sie müssen wirklich darauf achten und es korrigieren. Denn das führt dich oft in die Irre.
	Und ich wollte mit Ihnen über drei Steinöfen sprechen, aber ich habe wirklich keine Zeit.
	Sie müssen also nur das Buch kaufen und darüber lesen, da es eine sehr, sehr interessante Fallstudie ist, wenn es darum geht, Daten über Frauen zu entwerfen und zu sammeln, bevor Sie etwas entwerfen.
	Ich fasse also nur meine drei Regeln für die Berücksichtigung des Geschlechts bei Ihrer Entscheidungsfindung zusammen. Also Nummer eins,
	Dies ist ein klassisches Frauenbild
	Schlange für die Toilette übrigens. Selbst in der Armee müssen sich Frauen für die Toilette anstellen. Nummer eins, denken Sie daran, dass Frauen keine gescheiterten Männer sind. In Ordnung. Also denk nicht daran
	Männer als Standard, Neutralität und wie bringen wir Frauen dazu, mehr so zu sein, oder warum unterscheiden sich Frauen von Männern? Nur Frauen zu behandeln ist genauso vollkommen rational
	Vielfalt, Vielfalt, Vielfalt. Lassen Sie mich nur ein Beispiel nennen, das meiner Meinung nach wirklich zusammenfasst, warum Sie ein abwechslungsreiches Team in Ihrem ...
	Ein vielfältiges Designteam, eine der Fragen, die ich hatte. So veröffentlichte Apple 2014 mit viel Fanfare seine Health Tracker App.
	Und es war eine umfassende Health-Tracker-App, sagten sie. Und es war sehr umfassend, Sie konnten Ihre verfolgen
	Molybdän, Sie könnten Ihre Kupferaufnahme verfolgen. Ich ärgere mich wirklich über mich selbst und denke nicht daran, eine Umfrage dazu zu machen, weil ich es wirklich gerne wissen würde.
	Wie viele von Ihnen verfolgen Ihr Molybdän und Ihr Kupfer und wie viele von Ihnen wissen, wie es geht, weil ich mit Sicherheit nicht weiß, wie ich eines von beiden verfolgen soll.
	Aber das war eine verpasste Gelegenheit für mich. Und wenn jemand auf subtile Weise eine Umfragefrage stellen kann. Und überhaupt, damit Sie diese verfolgen können, aber Sie können Ihre Periode nicht verfolgen.
	Jetzt werde ich mich hier auf die Beine stellen und sagen, dass weit mehr Menschen ihre Perioden verfolgen als ihr Molybdänhem oder ihre Kupferaufnahme.
	Ähm, aber die eigentliche Frage ist, warum Apple es ausgeschlossen hat und es zwei Möglichkeiten gibt. Einer,
	Sie hassen Perioden, sie finden Perioden ekelhaft, sie wollen sie nicht in der Health Tracker App. Oder sie haben vergessen, dass Perioden existieren. Und ich denke, es ist wahrscheinlicher, dass sie vergessene Perioden haben. Und warum haben sie vergessen, dass es Perioden gibt? Weil sie nicht genug Frauen in ihrem Designteam hatten.
	Das ist also nur eine kleine Parabel für dich. Und schließlich, drittens und am wichtigsten, sammeln Sie immer immer nach Geschlecht aufgeschlüsselte Daten. Sie wissen nie warum, wann es wichtig sein könnte.
	Nur um mit einem weiteren Beispiel abzuschließen, auch wenn es für Ihre eigene Studie nicht wichtig ist, könnte es für eine spätere Metaanalyse von Bedeutung sein.
	Eine Studie, auf die ich bei der Untersuchung von Invisible Women gestoßen bin, befasste sich mit einer CRTD, die für diejenigen unter Ihnen, die es nicht wissen, eine Art ist
	im Grunde sehr raffinierte Art von Schrittmacher. Sie fanden durch Metaanalyse der vorherigen Studien mit nach Geschlecht aufgeschlüsselten Daten heraus, dass die Schwellenwerte für einen Mann festgelegt wurden ...
	wurden auf männlicher Ebene eingestellt und sie waren zu hoch für Frauen eingestellt, was im Grunde das bedeutete
	Frauen waren gestorben. Grundsätzlich waren Frauen gestorben, weil die Schwellenwerte zu hoch waren, bis sie diese Metaanalyse durchführten.
	von früheren Arbeiten und konnten diesen Schwellenwert zurücksetzen. In diesem Sinne werde ich mit der Zeit schließen und ein bisschen. Ich hoffe du verzeihst mir. Eigentlich ein bisschen im Laufe der Zeit, ich sehe jetzt, das tut mir sehr leid. Ich werde meinen Bildschirm nicht mehr freigeben, wenn ich ihn finde.
Anne Milley, JMP	Vielen Dank, Caroline. Es war einfach faszinierend.
	Nein, nein, es ist in Ordnung, erfreut zu hören, dass Sie so großartige Beispiele und Denkanstöße geben. Wir haben eine Reihe von Fragen, die vom Publikum eingegangen sind. Vielen Dank. Wenn Sie weitere Fragen haben, senden Sie diese bitte über die Zoom-Fragen und Antworten
	Fenster. Aber lass uns einfach hineinspringen. Haben Sie darüber nachgedacht, sich an das Nationale Institut für Sicherheit und Gesundheitsschutz am Arbeitsplatz zu wenden, um Informationen darüber zu erhalten, wie Gesichtsanpassungstests an Menschen durchgeführt werden? Wie unterschiedliche Gesichtsabmessungen werden im Entwurfsprozess berücksichtigt?
Caroline Criado Perez	Nun, ich habe sie tatsächlich nicht kontaktiert. Nein, eigentlich habe ich sie gleich zu Beginn kontaktiert, als ich versucht habe, die Daten und und zu finden
	dann war ich, ich habe mir speziell die Daten angesehen. Aber ja, ich muss zurück, zurück zu ihnen und einer der Gründe, warum ich es mir angesehen habe ... nun, einer der Gründe, warum ich es mir angesehen habe, war, dass ich über die Situation sehr wütend war
	Mitarbeiter des Gesundheitswesens und andere Mitarbeiter an vorderster Front wurden durch diese einheitliche Haltung unnötig gefährdet.
	Aber ich arbeite gerade an meinem nächsten Buch, in dem ich eher nach Lösungen als nach Problemen suchen möchte. Und so habe ich sie nicht kontaktiert.
	Vielleicht fragst du mich, weil du dort jemanden kennst. Wenn ja, setzen Sie mich bitte in Verbindung. Ich wäre sehr, sehr dankbar für alle Kontakte, denn offensichtlich ist es für diese riesigen bürokratischen Institutionen ziemlich schwierig, eine gute E-Mail-Adresse oder eine gute Telefonnummer zu finden.
Anne Milley, JMP	Wir wissen, dass Sie sich darauf spezialisiert haben, dass Frauendaten bei Entscheidungen nicht berücksichtigt werden. Kennen Sie auch Big-Data-Lücken für andere Personengruppen?
Caroline Criado Perez	Ähm, ja, das ist es. Es ist im Grunde ein Problem in allen möglichen Bereichen. Es gibt zum Beispiel absolut eine ethnische Datenlücke,
	was wir immer mehr sehen, wenn es um KI geht. Sie wissen also, klassische Beispiele wie Gesichtserkennungssoftware sind weniger in der Lage, Frauen- und Schwarzgesichter zu erkennen. Und so insbesondere schwarze Frauengesichter.
	Ich wurde tatsächlich von einer BBC-Journalistin Kim interviewt, die mir sagte, dass sie Probleme habe
	diese elektrischen ... Entschuldigung, nicht elektrische ... diese automatischen Wasserhähne, wissen Sie, Sie werden wie Flughäfen und so, sie tun es einfach nicht
	erkenne ihre Hände. Weißt du, weil sie dunklere Hände sind und sie einfach nicht sehen. Es gibt also absolut Datenlücken. Es ist schwer gut zu finden
	Statistiken über deren Umfang, und das liegt daran, dass wir unsere Daten nicht disaggregieren. Als ich Invisible Women schrieb, wollte ich wirklich über die Unterschiede sprechen können, zum Beispiel zwischen weißen Frauen, arbeitsfähigen Frauen, Frauen mit Farbe, wissen Sie, aber
	Es war im Grunde genommen sehr schwierig, weil man sozusagen jede Art von Disaggregation hatte.
	Es war normalerweise so, weißt du, du hättest vielleicht eine Disaggregation nach Geschlecht, du hättest vielleicht eine Disaggregation nach ethnischer Zugehörigkeit, aber du würdest sie nie zusammen haben. Wenn Sie also zum Beispiel versuchen, herauszufinden, wie viele
	Es gibt Professoren für ethnische Minderheiten schwarzer Minderheiten in Großbritannien.
	Diese Daten, als ich versuchte, das Buch zu schreiben, waren nicht verfügbar, weil man herausfinden konnte, wie viele BME-Professoren es gibt, wie viele Professorinnen es gibt, aber nicht die beiden zusammen. Das ist an sich schon ein sehr frustrierendes Thema.
Anne Milley, JMP	Ja, in der Tat. Ähm, so viele Fragen kommen herein. Also möchte ich so viele wie möglich erreichen. Caroline hat die geschlechtsspezifische Datenlücke aufgelistet und viele Beispiele gezeigt. Ist sie sich der bewussten Bemühungen dieser großen Unternehmen wie Apple, Google usw. bewusst, wo sie dies in ihre KI-Bemühungen aufnehmen?
Caroline Criado Perez	Und ich bin mir nicht bewusst, aber das bedeutet nicht, dass es nicht weitergeht. Ich habe tatsächlich mit Google gesprochen und bei diesen großen Unternehmen ist es ziemlich schwierig zu wissen
	Wer genau wird Ihnen eine klare Antwort geben. Sie werden an die PR-Abteilung geschickt,
	und natürlich sagen sie dir, dass sie es sind, aber ich weiß nicht, inwieweit es tatsächlich passiert. Apfel. Ich habe es nie geschafft zu sprechen. Das heißt, sie haben freigelassen
	oder heute angekündigt, dass sie ein kleineres Smartphone veröffentlichen, von dem Sie wissen, dass es genauso hohe Spezifikationen aufweist wie das andere, das sie veröffentlichen
	Recht aufregend. Ich weiß nicht, ob es daran liegt, dass ich mich in meinem Buch über riesige Smartphones beschwert habe, aber ich nehme es auf jeden Fall als Gewinn für mich.
	Also ja, es ist wirklich schwer zu sagen, weil es schwierig ist, eine klare Antwort zu bekommen. Sie wissen, wie gesagt, ich habe versucht herauszufinden, ob
	Es gibt nach Geschlecht aufgeschlüsselte Daten für Masken. Und, wissen Sie, die Hersteller sagen es mir nicht und die Aufsichtsbehörden, die mich wirklich überrascht haben, ignorieren mich einfach.
	Es ist also schwierig. Es ist wirklich schwierig. Sie finden es erst wirklich heraus, wenn Sie die Auswirkungen eines Produkts sehen, und das ist natürlich eines der großen Probleme, wenn es um KI geht. Ich meine, ich bin ein starker Befürworter der Regulierung, wenn es darum geht
	für AI, weil es einfach keinen Sinn macht, dass Tech-Unternehmen die sozialen Auswirkungen ihrer Aktivitäten wirklich verstehen. Sie wissen, die Tatsache, dass wir derzeit buchstäblich Ungleichheit in die Zukunft kodieren und und und auch das
	Ich habe meinen Gedankengang verloren. Es tut mir Leid.
Anne Milley, JMP	Das ist ok. Wir haben so viele. Wenn es kommt
	zurück, du kannst drauf springen.
	Okay, das nächste ist in den letzten Jahren, dass die Idee, dass Geschlecht ein soziales Konstrukt ist, wächst und Deskriptoren wie nicht-binär, Geschlechterfluidität usw. zunehmend akzeptiert werden. Bedroht diese Bewegung Ihre Arbeit? Einige Wissenschaftler,
	zB Deborah ?? stellen fest, dass Arbeiten, die geschlechtsspezifische Unterschiede beschreiben, nicht finanziert werden.
Caroline Criado Perez	Nun, ich denke, dass Sie zwischen Geschlecht und Geschlecht unterscheiden müssen. Sex ist also deine Biologie und dein Geschlecht. Ich denke, die meisten Leute würden zustimmen ... nun, sicherlich würde ich befürworten, ist ein soziales Konstrukt. Ich glaube nicht, dass du geboren bist, weißt du,
	Unterwürfig sein, wenn Sie eine Frau sind, richtig, oder, wissen Sie, Rosa mögen. Das ist es, was du mit Geschlecht meinst. Und wenn Sie über Sex sprechen, dann über biologische Unterschiede, die, wissen Sie,
	Absolut klar in allen Arten von Medizin und Forschung, aber auch, wenn man nur Menschen betrachtet, richtig. Es gibt einige Menschen, die Brüste haben. Und es gibt einige Menschen, die das nicht tun. Ich würde sagen, wenn es darum geht
	Insbesondere für Transsexuelle in der medizinischen Forschung denke ich, dass dies eine große Lücke ist, aber diese Art bezieht sich auf die Frage, die jemand gestellt hat
	früher über andere andere Lücken. Das ist eine wirklich besorgniserregende Lücke, denke ich, weil es sehr wenig Forschung gibt, zum Beispiel, wissen Sie, was
	Was ist die richtige Behandlung für jemanden, der Sexualhormone einnimmt? Wie diese Hormone unterschiedlich mit dem Medikament interagieren könnten. Behandeln sie jemanden?
	auf die richtige Weise? Behandeln sie sie nach ihrem Geschlecht? Behandeln sie sie nach ihrem Geschlecht? Berücksichtigen sie all diese Unterschiede? Denn eines wissen wir: Zellsex
	beeinflusst das Fortschreiten von Krankheiten und alle Arten von Behandlungen und auch Hormone. Und wenn wir diese nicht verfolgen ...
	Nun, im Wesentlichen denke ich, dass es wahrscheinlich irgendwann einen Anzug für medizinisches Fehlverhalten geben wird, es sei denn, jemand und jemand ... Menschen ... jeder in der medizinischen Gemeinschaft hat es wirklich in den Griff bekommen. Es ist wirklich besorgniserregend. Da war das ...
	Es gab tatsächlich ein paar Dinge in letzter Zeit
	Nierenerkrankungen, insbesondere bei Transmännern, und wie man Nierenerkrankungen behandelt, im Grunde genommen, weil es solche gegeben hat
	Transmänner, die nicht die richtige Behandlung erhalten haben und tatsächlich fast gestorben sind
	weil es nicht diese Tatsache gab, dass sie trans waren und wie diese verschiedenen Behandlungen mit ihrem Körper interagieren könnten und welche unterschiedlichen Schwellenwerte möglicherweise sein sollten.
	Ich denke, es ist eher ein Problem aus dieser Perspektive und aus der Perspektive, dass wir unsere Daten nicht nach Geschlecht aufteilen können.
Anne Milley, JMP	Ich denke, das ist ein wirklich wichtiger Punkt für unser Publikum, dass es in so vielen Dimensionen Bedenken hinsichtlich der Variation gibt und diese Dinge nicht gemessen werden.
	Die Variation dieser Daten und was dies für Fragen bedeutet, die wir beantworten möchten, und Lösungen, die wir suchen. Vielen Dank für diesen Kommentar.
	Wir haben also noch so viele Fragen, mal sehen, ob wir noch ein paar mehr bekommen können. Wie sollten Daten für jemanden disaggregiert werden, der sich als ein anderes Geschlecht identifiziert?
Caroline Criado Perez	Wie sollten Daten sein ... nun, ich denke, dass es sehr wichtig ist, Sex bei der Geburt aufzuzeichnen und dann auch
	Geschlechtsidentität. Ich meine, du solltest immer beides haben und weil es, weißt du, beides wissen musst. Ich finde es sehr einfach. Sie müssen beides wissen, insbesondere im medizinischen Bereich, aber auch in anderen Bereichen, um Menschen richtig behandeln zu können.
Anne Milley, JMP	Ja. Gut.
	Hier ist einer. Gibt es Autohersteller, die die Biomasse von Frauenkörpern in ihrer Technik berücksichtigen?
Caroline Criado Perez	Das ist eine sehr interessante Frage. Und so behauptet Volvo sicherlich, dass sie es tun. Sie würden mir jedoch keine Daten zur Verfügung stellen, um dies zu sichern.
	Also ja, soweit ich weiß, nein, und ich denke, es wäre ziemlich schwierig für sie, das zu tun, weil Sie den durchschnittlichen weiblichen Autounfalltest-Dummy nicht existieren. Und obwohl
	Autohersteller bewegen sich mehr in Richtung Computermodellierung. Wenn man sich diese Computermodelle ansieht, basieren sie in der Regel immer noch auf dem Modell
	die Dummies und nicht die anthropometrischen Messungen des Menschen, da die Dummies in den Tests verwendet werden und daher die Autos so konstruieren müssen, dass sie die Tests bestehen.
	Es ist also wirklich ein Regulierungsproblem. Auch hier muss es von den Regulierungsbehörden kommen. Sie müssen erkennen, dass weibliche Körper existieren, dass weibliche Körper in Autos sein und Autos fahren werden
	damit die Hersteller für diese Karosserien entwerfen können. Denn wenn sie den Test bestehen wollen, müssen sie sich im Moment auf diese sehr spezifischen Körpertypen konzentrieren, die in den Dummies dargestellt werden.
Anne Milley, JMP	Okay sehr gut. Daher gab es in jüngster Zeit Änderungen in der NIH (National Institutes of Health) und in der Tierforschung, die die Unterbringung von Käfigen und die Verwendung von männlichen und weiblichen Probanden erfordern.
	Dies ist seit zwei Jahren Teil der Kommentare von Bewilligungsprüfern. Haben Sie Daten, die diesen Trend unterstützen könnten?
Caroline Criado Perez	Dass mir keine Daten bekannt sind, die den Unterschied teilen. Ich weiß das, als das NIH zum ersten Mal weibliche Probanden einführte
	In Versuchen am Menschen führte das General Accounting Office einige Jahre später eine Überprüfung durch und kritisierte das NIH tatsächlich heftig dafür, dass es die Vorschriften nicht durchgesetzt hatte. Und sicherlich
	Einige Experten, mit denen ich gesprochen habe, haben sich darüber beschwert, dass das Gleiche wie jetzt getan wird, dass diese Vorschriften vorhanden sind, aber sie sind nicht spezifisch genug, damit die Leute sie verfälschen können, und dass sie nicht richtig verfolgt werden, was wirklich so ist frustrierend.
Anne Milley, JMP	Hmm.
	Wow, gibt es Tipps, um sicherzustellen, dass wir bei der Gestaltung von Studien, Experimenten und Produkten sorgfältig über die Überwindung dieser geschlechtsspezifischen Vorurteile nachdenken?
Caroline Criado Perez	Entschuldigung, können Sie die Frage wiederholen?
Anne Milley, JMP	Haben Sie Tipps, um sicherzustellen, dass wir bei der Gestaltung von Studien, Experimenten und Produkten sorgfältig über die Überwindung dieser geschlechtsspezifischen Vorurteile nachdenken?
Caroline Criado Perez	Ja, ich habe Tipps. Mein Tipp ist, Frauen einzuschließen.
	Und es gibt sehr gute Beweise dafür
	Ein abwechslungsreiches Team bedeutet, dass Sie mit größerer Wahrscheinlichkeit eine Geschlechteranalyse durchführen, um Ihre Daten nach Geschlecht zu disaggregieren. Dies ist, dies war eine Analyse ... a
	Überprüfung von Studien, die mehrere Jahre zurückreichen. Ich kann mich nicht genau erinnern, wie viele Jahre ich verbracht habe, aber Sie wissen, dass es eine ziemlich robuste Studie ist, in der festgestellt wurde, dass diese starke Korrelation zwischen der Aufnahme von Frauen in Ihr Team und der Erinnerung daran besteht, Frauen in Ihre Forschung einzubeziehen.
	Und dann gibt es noch das Problem, dass Sie, wenn Sie zu dieser Apple Health Tracker-App zurückkehren, wissen, dass dies kein bösartiges Problem ist. Das ist nicht
	Männer schließen Frauen absichtlich aus. Es geht darum, sich nicht unbedingt aller Probleme bewusst zu sein, die Sie möglicherweise untersuchen möchten. Und so war ich ... da war das wirklich interessant
	Kathy O'Neill Artikel von vor einigen Jahren, in dem sie dies interviewte ...
	Es war eine Rekrutierungs-KI-Firma und sie entwickelten diese KI, nach der gesucht werden sollte ...
	Es war Rekrutierung für Programmierer. Anstatt nur Ihren Lebenslauf und Ihre berufliche Laufbahn zu betrachten, haben sie auch Ihre sozialen Daten betrachtet. Sie haben im Grunde genommen im Internet nach Ihnen gesucht. Die Person, die sie interviewte, sagte, dass eines der Dinge, die sie fanden, war
	dass Leute, die diese spezielle japanische Manga-Site besuchten, ... tendenziell bessere Programmierer waren.
	Und das wurde so präsentiert, oh, ist das nicht interessant. So eine lustige kleine Korrelation. Dies ist etwas, das Sie in einem Lebenslauf nicht finden würden.
	Aber wie Kathy O'Neill betonte, sind Manga-Sites sehr stark von Männern dominiert. Es ist viel wahrscheinlicher, dass Sie ein Mann werden, wenn Sie eine solche Site besuchen. Nun, warum ist das so? Wegen vielen Gründen. Erstens sind sie das nicht unbedingt
	Willkommen bei Frauen, Websites wie diese. Aber auch Frauen haben weniger Zeit. Frauen in den USA haben fünf Stunden Freizeit als Männer.
	Es sei denn, Sie haben ein Bewusstsein für das Geschlecht, richtig, für die unverhältnismäßige Übernahme der unbezahlten Pflegearbeit durch Frauen. Die Tatsache, dass Frauen längere Arbeitszeiten haben, wenn Sie die bezahlte und unbezahlte Pflege berücksichtigen, arbeiten zusammen. Die Tatsache von Frauenfeindlichkeit im Internet und wie das sein könnte
	Wenn Sie Frauen daran hindern, auf bestimmte Websites zuzugreifen, werden Sie am Ende etwas entwerfen
	Das könnte dazu führen, dass Frauen völlig unabsichtlich diskriminiert werden, wenn Sie beabsichtigen, dies zu tun, wissen Sie ... dies sollte ein geschlechtsneutrales Produkt sein. Sie wollten finden
	Die besten Programmierer, aber tatsächlich, was sie getan haben, weil sie das Geschlecht nicht in die Analyse einbezogen haben, waren möglicherweise die besten männlichen Programmierer.
	Und ich glaube einfach nicht, dass das passiert wäre, wenn mehr Frauen im Team gewesen wären, um auf solche Perspektivlücken hinweisen zu können. Ein anderes Beispiel sind Dinge, die dabei sehr nützlich sind
	In diesem Bereich geht es nicht um Forschung. Aber es ist eine Anekdote, über die Sheryl Sandberg in ihrem Buch schrieb:
	Lean In, wo sie schwanger war, als sie bei Google arbeitete.
	Und sie war in einer Position, die hochrangig genug war, um in den Kopf von Google zu treten und zu sagen, dass Sie einen Schwangerschaftsparkplatz einrichten müssen. Weißt du, dieser Spaziergang über den Parkplatz bringt mich um.
	Und und seine Antwort, dachte ich, war faszinierend, was natürlich war. Es war mir nie in den Sinn gekommen. Und ich dachte nur, natürlich nicht. Warum,
	Wenn Sie nicht schwanger waren, tun Sie es nicht. Mir würde auch nicht einfallen, ich war schwanger.
	Aber es brauchte eine Frau, die hochrangig genug war, um diesen Anruf tätigen zu können.
	weil ich sicher bin, dass es schon schwangere Frauen bei Google gab, oder? Ich bin sicher, es gab schwangere Reinigungskräfte und schwangere Kundenbetreuer, was auch immer sie dort haben, aber sie konnten es nicht
	geh und fordere es an. Das ist nur eine Art zu sagen, dass es eigentlich nicht nur eine bestimmte Anzahl von Frauen gibt. Es wird auch sichergestellt, dass Sie sie auf der richtigen Ebene haben, damit sie auf diese Lücken hinweisen und diese Änderungen vornehmen können.
Anne Milley, JMP	Richtig, sehr guter Rat. Und das andere, was Sie tun können, um genauer zu überlegen, ist, Ihr nächstes Buch zu lesen, wenn es herauskommt.
Caroline Criado Perez	Absolut. Sie sind ein viel besserer Vermarkter als ich.
Anne Milley, JMP	Nun, ich wollte auch erwähnen, dass ein anderer Plenarredner des Discovery Summit Europe, David Hand, Ihr Buch ebenfalls als hervorragende Beispiele für dunkle Daten bezeichnet. Dies ist der Name seines neuesten Buches, sodass Sie vielleicht an einem anderen zusammenarbeiten können.
Caroline Criado Perez	Vielleicht.
Anne Milley, JMP	Viele dunkle Daten da draußen.
Caroline Criado Perez	Ja, vielleicht könnten Sie uns in Kontakt bringen.
Anne Milley, JMP	In Ordnung.
	Vielen Dank. Vielen Dank, dass Sie all Ihre faszinierenden Forschungsergebnisse geteilt haben. Wir freuen uns auf Ihr nächstes Buch.
	aber in der Zwischenzeit empfehle ich dem Publikum, ihr Buch abzuholen, wenn Sie es nicht haben. Wir haben einige, von denen ich denke, dass wir sie auch verschenken können. Und danke, dass Sie sich uns für dieses Finale angeschlossen haben ... für das Plenum des Tages.
Caroline Criado Perez	Vielen Dank, dass Sie mich haben.
	Vielen Dank.
Caroline Criado Perez	Tschüss.

KeynoteBetreff: Die Lücke bei den Geschlechtsdaten

Dies war ein fantastisches Gespräch und nochmals vielen Dank an das JMP-Team für das Versenden von Kopien ihres Buches ... habe gerade letzte Nacht angefangen zu lesen!