Diversity: Was Frauen und Männer beim „Twittern“ unterscheidet

Diversity bzw. „Gender Balance“ sind Hype-Begriffe der letzten Jahre, sicher auch politisch bedingt. Auf diesem Blog habe ich schon öfters über „Gender Balance“ und Diversity-Forschung geschrieben, denn beruflich bedingt werde ich zu diesen Themen von Zeit zu Zeit beauftragt. Im vergangen Jahr habe ich zwei Studie auf der Basis von 360°-Feedback-Daten sowie Tiefeninterviews für unsere Kunden angefertigt.

Heute habe ich ein witziges Tool (wieder-)entdeckt. Auf der Seite http://www.tweetolife.com/gender/ kann man Begriffe eingeben und bekommt eine prozentuale Häufigkeitsverteilung zurück. Diese gibt Aufschluss darüber, wie häufig der jeweilige Begriff jeweils von Männern bzw. von Frauen in ihren Twitterfeeds verwendet wurde. Im Prinzip könnte man behaupten, dass man auf diesem Wege eine Idee davon bekommt, was die beiden Geschlechter gedanklich beschäftigt.

Meine ganz persönliche Analyse beruht auf den folgenden (berufsbezogenen) Wörtern:
unfair, psychology, family, daughter, life, child, me, hr, positive, appreciation, we, self, work, fair, talent, balance, praise, son, confidence, satisfaction, decision, success, power, career, conflict, opportunity, payment, friends, employee, superior, feedback, concept, impact, expert, management, 360°, compensation, objective, leadership, coaching, development, analysis

Gespannt auf das Ergebnis?

 

Entwicklung, Coaching, Führung, Ziele… Alles Themen, die von Frauen seltener in Twitterfeeds verwendet werden. Die Ergebnisse sind doch recht interessant und zugleich für mich nicht besonders überraschend. Das auf diese Weise entstehende Bild deckt sich trotz unterschiedlicher Grundgesamtheit in weiten Teilen mit meinen Erfahrungen aus über 200 Interviews mit weiblichen und männlichen Führungskräften.

 

Die Datenbasis wurde für eine Studie an der Universität von Trento (Italien) erhoben:

Herdağdelen, A. and Baroni, M. (2011), Stereotypical gender actions can be extracted from web text. Journal Of the American Society for Information Science and Technology, 62: n/a. doi: 10.1002/asi.21579

Die Autoren schreiben: „We analyzed millions of tweets collected by researchers from the University of Edinburgh between November 2009 and February 2010. For gender differences, we separated the tweets into two subsets as male and female tweets by using the first names of the Twitter users.“