07.03.2023

Rebranding: Vulva Shop bekommt neuen Namen

In einem großangelegten Rebranding-Prozess positioniert sich das Wiener Startup "Vulva Shop" neu und ergründet dabei neue Geschäftszweige.
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Vulva Shop, Caritas, Weihnachten, Geschenke, feministische Geschenke
(c) Vulva Shop - Das Vulva Shop-Team (v.l.) Marlene Frauscher, Sofia Surma und Clemens Otto.

Vulva Shop wird zur “Vulva Shop – Womxn Empowerment GmbH” und richtet den Fokus auf Community Building. Mit dem Rebranding will sich das Startup als Anlaufstelle für Feminist:innen und weibliche Unternehmer:innen positionieren.

Empovver als neuer Überbau

Teil des Rebranding ist, dass der Vulva Shop nur noch ein Baustein des großen Online-Portals “Empovver Community” ist. Dieses sieht sich als Online-Community für Feminist:innen, Womxn Creators und solche, die es noch werden wollen.

„Unsere Vision war immer schon größer als ein Online Shop. Wir wollen Menschen empowern, ein selbstbestimmtes Leben zu leben – unabhängig von ihrem Geschlecht“, sagt Gründerin Sofia Surma. Vulva Shop bleibt dabei als Marketplace genauso erhalten, wie der “C’est La V Podcast”. Empovver wird dabei als neuer Überbau fungieren.

Neues Logo symbolisiert Vielfalt

Co-Founderin Marlene Frauscher verspricht zudem, dass das Design der Marke nun “bolder, frecher und selbstbewusster” werde. Die Empovver-Community soll demnach ein Ort des “Zusammenkommens und des Austausches” werden.

Auch Optisch hat sich das Startup im Rebranding-Prozess verändert. „Die verschiedenen Schriftarten der Buchstaben im Logo stehen für Vielfalt und Intersektionalität. Denn Diskriminierung passiert nicht nur aufgrund von Geschlecht, sondern auch aufgrund von Hautfarbe, Religion und Sexualität”, sagt Katja Hatvan von Studio Sesenta, die den Prozess begleitet hat. Die zwei aneinander-gelehnten Vs im Logo sollen demnach Solidarität und Gemeinschaft symbolisieren.

Ziel von “Vulva Shop – Womxn Empowerment GmbH” ist es nun mit neuem Namen und neuer Marke breiter aufgestellt zu sein. Clemens Otto, Co-Founder und CTO, blickt dabei schon auf das erste Projekt im Herbst, welches mit einer web3-Integration live gehen wird.

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Lisette Espín-Noboa liefert Politiker:innen neue Entscheidungsgrundlagen. Foto: Map Box/OpenStreetMap/Bimal Viswanath
Lisette Espín-Noboa liefert Politiker:innen neue Entscheidungsgrundlagen. Foto: Map Box/OpenStreetMap/Bimal Viswanath

Heuer präsentierte ein wissenschaftliches Team von der Central European University (CEU) und dem Complexity Science Hub (CSH) einen Durchbruch: Sie können Armut auf Landkarten sichtbar machen.

Konkret nahmen sich die Forscher:innen dafür Sierra Leone und Uganda vor. Die beiden Staaten in Subsahara-Afrika zählen zu den ärmsten der Welt. Das Wiener Forscherteam entwickelte dazu das interaktive Online-Tool Poverty Maps, mit dem User:innen die Wohlstandsentwicklung in beiden Ländern vergleichen können. Sogar einen Ausblick auf die Zukunft können die Karten geben. Unmengen abstrakter Daten werden damit auf einen Blick zu aussagekräftiger Information.

Vom Taxiverhalten zu Armutskarten

“Die Idee wäre, dass politische Entscheidungsträger:innen, die Menschen unterhalb der Armutsgrenze helfen möchten, diese Art von Instrumenten nutzen können. Um zu verstehen, wo die Menschen sind, die wirklich Hilfe brauchen”, erklärt Lisette Espín-Noboa im brutkasten-Interview.

Die aus Ecuador stammende Computerwissenschaftlerin ist extra für das Projekt nach Wien gekommen. Sie ist Expertin für Predictive Analytics, Netzwerkanalysen und Machine Learning. Davor arbeitete sie vor allem mit Mobilitätsdaten, auf deren Basis sie Prognosen für die Zukunft erstellte. Espín-Noboa erforschte unter anderem, wie sich Taxis in der Metropole New York verhalten.

Wiederverwendbare ML-Modelle

“Sie gaben mir dieses Projekt und ich hatte die Freiheit, zu schauen, wie es funktioniert”, sagt die Computerwissenschaftlerin. Sie entwickelte ein eigenes Framework für drei Machine-Learning-Modelle. Damit visualisieren die Forscher:innen die Wohlstandsentwicklung auf Landkarten. Am Beispiel von Sierra Leone und Uganda bewies das Team bereits, dass es möglich ist.

Espín-Noboa erklärt, dass sie die Modelle nun auch für andere Länder verwenden. Dafür müsse nur die sogenannte Ground Truth für jedes Land anhand einer eigenen Datenbasis neu in das Modell gefüttert werden. Ground Truth ist die genaue und verlässliche Referenz, anhand derer die Richtigkeit von Daten oder Vorhersagen bewertet wird.

Wie viele Antennen, welche Toilette?

Für die beiden afrikanischen Länder verwendeten die Forscher:innen Umfragedaten als Basis. “In Afrika werden Umfragen zum Haushalt oder Lebensstandard durchgeführt. Diese Fragebögen ermitteln, wie viele Zimmer Ihr Haus hat, welche Art von Toilette Sie benutzen, wie Sie an Ihr Wasser kommen, ob Sie ein Auto habe oder ob Sie eine Haus- und Sanitäranlage haben”, erklärt die Computerwissenschaftlerin. Mit dem Internationalen Wohlstandsindex (IWI) wurden auf dieser Basis dann Grundwerte errechnet.

Hinzugefügt wurden in der Folge weitere Daten, die etwa von Satellitenbildern oder Social-Media-Postings stammen. Daraus konnten Espín-Noboa und ihre Kolleg:innen schließen, wie viele Menschen in einer Region ein iPhone besitzen oder wie viele Antennen sich in einem Gebiet befinden. “Wir dachten: Wenn der Ort viele Antennen hat, bedeutet das wahrscheinlich, dass er wohlhabend ist. Wenn er keine Antennen hat, ist er wahrscheinlich arm”, so Espín-Noboa. Daten aus OpenStreetMap würden wiederum verraten, wie weit die nächste Straße oder Schule entfernt ist.

Zukunftsvorhersagen auch für Europa

Nun versuchen Espín-Noboa und ihr Team diese Karten auch für Österreich und Ungarn zu erstellen. Noch fehlen ihr aber die dafür notwendigen Daten für ihre Modelle. Sie ist deshalb auf der Suche nach Organisationen, die Daten zur Verfügung stellen.

“Wir können nicht einfach die gleichen Daten verwenden, weil die Standards unterschiedlich sind. Etwa fragt man in Ungarn nicht, welche Art von Toiletten jemand benutzt”, erklärt Espín-Noboa. Stattdessen sei in etwa Ungarn aussagekräftiger, wie viel Immobilien kosten. Für jedes Land müsse deshalb eine eigene “Ground Truth” ermittelt werden, dann könnten die entwickelten Modelle für verschiedene Länder verwendet werden, glaubt die Expertin.

Bessere Entscheidungsgrundlage

Das Projekt ist ein Novum, denn bisher verließen sich Entscheidungsträger:innen vor allem auf Volkszählungsdaten, wenn es um den Umgang mit Armut ging. Die Karten stellen die Entwicklung jedoch viel detaillierter dar. “Mit der Ground Truth haben wir Armut vorhergesagt, aber Sie können alles vorhersagen. Wenn Sie fundierte Fakten zum Thema Bildung haben, können Sie etwa auch Bildung vorhersagen”, sagt Espín-Noboa. Sie hofft, dass künftig mehr Tools für politische Entscheidungsträger:innen zur Verfügung stehen – damit diese bessere und zielgerichtete Entscheidungen treffen können.

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