07.10.2022

Studie zeigt: Für mehr Frauen in Tech-Startups reichen Förderprogramme nicht aus

Eine neue Studie der WU befasst sich mit Frauen in der IT-Startup-Szene. Bei der Frage, weshalb diese in der Branche unterrepräsentiert sind, lenken die Autor:innen den Blick auf Prototype, anstatt auf das Skillset der weiblichen Founder. Ihrer Meinung nach führe erst die Gender imbalance zu Gender bias.
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Eine neue WU-Studie beschäftigt sich mit den Hintergründen der Unterrepräsentanz von Frauen in Tech-Startups © wocintechchat.com
Eine neue WU-Studie beschäftigt sich mit den Hintergründen der Unterrepräsentanz von Frauen in Tech-Startups © wocintechchat.com

In einer Studie der Wirtschaftsuniversität Wien (WU) haben die Wissenschaftler:innen Sonja Sperber und Christian Linder die Gründe für die geringe Anzahl an Frauen in Tech-Startups erforscht. Dabei kommen sie zu dem Ergebnis: Es liegt nicht an mangelnden Kompetenzen von Frauen (wie Ausbildung oder Erfahrungen), sondern an der klassischen Assoziation der Tech-Szene, die sich in der Gesellschaft durchsetzt. Die Tech-Szene ist bis heute vorwiegend jung, technikaffin, weiß und männlich und wird auch als solche wahrgenommen. Sperber und Linder erklären, warum dieser Fakt zu gender bias (geschlechtsspezifische Vorurteile) führt und was man ihrer Meinung nach dagegen tun kann.

“The cause of male overrepresentation is male overrepresentation”

In der Studie hinterfragen die Autor:innen die Annahme, dass die Digitalisierung zur Demokratisierung führen würde bzw. einen speziellen “gender-democratising effect” hätte. Vielmehr würde der Status quo einer männerdominierten Tech-Startup-Szene, die Wahrnehmung des Founder-Prototyps prägen. Die Studie stellt fest: Die Normalität führt zunächst zu einer Normativität und letztendlich dazu, dass auch Frauen den “white, male, tech-savvy” Gründer als Imperativ wahrnehmen – was einen erhöhten Druck ausüben würde. 

In der IT-Startup-Branche sehen die Autor:innen der Studie eine Besonderheit, da die Business Modelle in dieser Branche häufiger von Unsicherheiten geprägt seien. Das würde sich dementsprechend auch in den Entscheidungen von Investor:innen widerspiegeln. Investor:innen wollen diese Unsicherheiten kompensieren indem sie sich an den Stereotypen des Tech-Gründers halten – was laut Studie weiterhin dazu führt, dass Männer stärker in der Tech-Branche überrepräsentiert sind, als in Branchen mit stabilen Business Modellen.

“IT entrepreneurship is widely equated with a ‘lifestyle’ that is highly homogeneous and by no means representative of race, gender, or cultural and ethnic background.”

Das Dilemma der Female Founding Teams

Die besondere Herausforderung, die laut Sperber und Linder für Frauen in der Tech-Branche entsteht, ist einerseits der selbst auferlegte Druck, “wie” der Prototyp zu sein und andererseits die eigenen einzigartigen Merkmale als Vorteile hervorzuheben.

Lösung im Nischenmarkt?

Mit Blick auf die Lösungsvorschläge betonen Sperber und Linder, dass sie Gründerinnen davon abraten, ihren Erfolg darin zu suchen, sich entsprechend dem beschriebenen Prototypen zu verhalten. Ebenfalls erklären sie, dass bisherige Ausbildungs- und Förderprogramme, die sich ausschließlich auf Frauen in der Branche fokussieren, bisher keinen ausreichenden Erfolg verzeichnen würden – schließlich liege das Problem nicht in der mangelnden Kompetenz bzw. Ausbildung der Frauen, sondern in dem vorhandenen Prototypen, von dem Frauen zu stark abweichen.

Als mögliche Lösung verweisen Sperber und Linder auf Nichenmärkte, in denen Frauen weniger stark oder überhaupt nicht unterrepräsentiert sind. Wenn man diese identifiziert, würde man an der Relevanz solcher Prototypen rütteln: “Prototypen verlieren an Relevanz, wenn nicht klar definiert ist, wer zu einer bestimmten Kategorie gehört und wer nicht. Die Lösung kann daher darin bestehen, die Konfrontation mit dem vorherrschenden IT-Prototyp zu vermeiden und stattdessen alternative Prototypen durch langsame, aber stetige Infiltration zu etablieren”, fasst die Studie abschließend zusammen.

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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