Warum ich gendere: Ein Update

Ein Addendum zu vorletzter Woche

Bild: Gemini Nano Banana Pro

Vor zwei Wochen habe ich hier dargelegt, warum ich mich aufgrund der psycholinguistischen Evidenz zum „Male Bias“ dazu entschieden habe, den Genderstern, trotz initialer Bedenken, zu nutzen. Mein ursprünglicher Prior, bzw. die grundlegende Überlegung war klar: Die kognitive Sichtbarkeit von Frauen ist ein so hohes Gut, dass die Kosten der Maßnahme vernachlässigbar erschienen.

Wenn man meine Überlegen verschriftlichen müssten, sähe die “Formel” vermutlich so aus:

\( \text{Nutzen} = (\text{Wirksamkeit} \times \text{Evidenzqualität}) - (\text{Aufwand} + \text{Nebenwirkungen}) \)

Bei mir ergab die Berechnung ein positives Ergebnis, demnach habe ich mein Verhalten angepasst. Natürlich habe ich das in diesem Zeitpunkt nicht so gemacht, bzw. diese Formel nicht mit Werten befüllt. Aber es stellt meine Überlegungen ganz gut gar.

Doch als Analyst ist es meine Pflicht, die Likelihood neuer Datenpunkte zu bewerten. Das Feedback der letzten Wochen, eine Mischung aus detaillierten Mails, Mastodon-Diskussionen, Kommentaren und dem Hinweis auf soziologische Studien, fungiert als neuer Datensatz.

Was folgt, ist kein „Rückzug“ vor Kritik, sondern ein klassisches Bayesianisches Update: Meine Posterior-Einschätzung hat sich verschoben. Bevor ich jedoch eine finale Entscheidung treffe, muss ich zwei Probleme lösen: die objektive Gewichtung der Kosten und die Repräsentativität des Feedbacks für meine Leserschaft.

Die empirische Basis der Nebenwirkungen

Ich muss eingestehen, dass ich die negativen Terme in meiner Gleichung teils theoretisch unterschätzt, teils empirisch falsch gewichtet habe. Lasst mich differenzieren zwischen objektiven Daten und leserschaftsspezifischen Unsicherheiten:

1. Barrierefreiheit vs. Sichtbarkeit: Der objektive Größenordnungs-Vergleich

Hier liegt die mathematisch schmerzhafteste Abwägung. Wenn wir Inklusion quantitativ betrachten, ergibt sich folgendes Bild:

• Nicht-binäre Personen: Schätzungen liegen im Bereich von 0,3 % bis 1 % der Bevölkerung. Der Genderstern macht sie sichtbar – ein hohes ethisches Ziel.

• Menschen mit geringer Lese-Kompetenz: Laut der LEO-Studie (2018) haben allein in Deutschland ca. 6,2 Millionen Erwachsene (ca. 12 %) große Schwierigkeiten mit komplexen Texten. Es ist plausibel anzunehmen, dass Sonderzeichen im Wortinneren diese Schwierigkeiten verstärken.

• Dyslexie & Sehbehinderung: Hinzu kommen Millionen Menschen mit Dyslexie oder Sehbehinderungen, für die Sonderzeichen in Wörtern (und deren Interpretation durch Screenreader) oft eine Hürde darstellen.

Der Größenordnungs-Faktor: Wenn ich den Genderstern nutze, entscheide ich mich für die Sichtbarkeit einer Gruppe (0,3–1 %) auf potenzielle Kosten der Barrierefreiheit für eine um den Faktor 10 bis 20 größere Gruppe (12 % + weitere Millionen). Dieser Vergleich gilt unabhängig von der Weltanschauung – aber gilt er auch für die spezifische Leserschaft der „Nullhypothese“?

2. Die „Reaktanz-Steuer“: Gesamtbevölkerung vs. meine Community

Studien wie die von Jäckle (2022) zeigen eine massive Ablehnung gegenüber Sonderzeichen in der Gesamtbevölkerung (über 70 %). Wenn eine Sprachform bei der Mehrheit Widerstand auslöst, riskiert die Form, die Botschaft zu korrumpieren.

Aber: Mein Publikum ist (vermutlich) nicht repräsentativ für den Durchschnitt. Ich vermute, dass ein nicht unerheblicher Anteil hier aus dem akademischem Umfeld stammt und daher in vielerlei Hinsicht unterschiedlich zur Bevölkerung ist (auch wenn ich das nie erfasst haben). Die 70 % aus der Jäckle-Studie sagen mir wenig darüber, wie ihr den Stern wahrnehmt. Das kritische Feedback war laut – aber unterliege ich hier einem Selection Bias, bei dem sich nur die Kritiker melden, während die „schweigende Mehrheit“ den Stern vielleicht schätzt?

3. Der „Human Factor“ und das Signalrauschen

Schreiben ist ein automatisierter Prozess. Da meine „Hardverdrahtung“ vor einigen Jahren ohne Gendern erfolgte, ist die Fehlerquote unerwünscht hoch.

Ein Beispiel: Auf Mastodon entstand eine Debatte, weil ich in einem Nebensatz von „Kritikern“ sprach – schlicht, weil ich im Schreibfluss das Sternchen vergessen hatte. Die Folge: Spekulationen darüber, ob ich hier explizit nur männliche Kritiker meinte. Wenn das Fehlen eines Zeichens zur inhaltlichen Aussage uminterpretiert wird, erzeugt die Methode unkontrollierbares Signalrauschen.

Das Dilemma der Exklusion: Zwischen zwei Unvollkommenheiten

Es gibt keine „perfekte“ Lösung, nur eine Optimierung unter Nebenbedingungen. Ich stehe vor der Wahl zwischen zwei Fehlern:

• Fehler Typ I (Genderstern): Maximale Sichtbarkeit für alle Identitäten (inkl. nicht-binär), aber objektiv höhere Barrieren für eine deutlich größere Gruppe + unklare Reaktanz-Kosten in meiner Community + eigene Fehleranfälligkeit.

• Fehler Typ II (Doppelnennung): Barrierefrei, kognitiv wirksam für die Sichtbarkeit von Frauen, aber rein binär verkürzt. Nicht-binäre Identitäten werden erneut unsichtbar gemacht.

Meine vorläufige Tendenz und was ich von euch brauche

Objektiv spricht der Größenordnungs-Vergleich (Barrierefreiheit) für die Doppelnennung. Aber ich möchte nicht auf Basis von Annahmen entscheiden, die ich nicht verifiziert habe.

Genau deshalb brauche ich eure Rückmeldung. Nicht als demokratisches Votum über die Wahrheit, sondern als Datensatz, um die publikumsspezifischen Kosten besser einschätzen zu können.

Die Umfrage: Eure Perspektive als Datenpunkt

Ich bitte euch um Teilnahme an dieser kurzen Erhebung:

Die Umfrage läuft eine Woche. Ich habe hier den Berufsstand der Jagenden im übrigen gewählt, weil die Umfrage nur kurze Optionen erlaubt und “Wissenschaftler*innen” zu lang ist um in der Umfrage platziert zu werden.

Diese Umfrage ist kein Mehrheitsvotum über die Methode an sich, aber sie hilft mir zu verstehen, ob die Kosten des Sterns (Reaktanz, Lesestörung) für euch tatsächlich so hoch sind, wie das externe Feedback nahelegt.

Was sich nicht geändert hat

Die psycholinguistische Evidenz zum Male Bias bleibt robust. Die Doppelnennung ist kognitiv wirksamer als das generische Maskulinum – das zeigt die Forschung nach wie vor (Brohmer et al., 2024; Cruz Neri & Siems-Muntoni, 2025). Damit bleibt der linke Term meiner Formal weiterhin erhalten.

Was sich geändert hat, ist meine Einschätzung der relativen Kosten verschiedener Formen geschlechtergerechter Sprache. Ich halte es mit Keynes: „When the facts change, I change my mind.“ Aber ich muss sicherstellen, dass die „Facts“ nicht nur Selection Bias im Posteingang sind.

Ich bin auf das Ergebnis der Umfrage gespannt und bedanke mich aber dennoch schonmal bei allen Leserinnen und Lesern/Lesenden/Leser*innen, die sich an der Diskussion auf unterschiedlichen Plattformen beteiligt haben.

Literaturverzeichnis

Brohmer, H., Hofer, G., Bauch, S. A., Beitner, J., Berkessel, J. B., Corcoran, K., ... & Jauk, E. (2024). Effects of the generic masculine and its alternatives in Germanophone countries: A multi-lab replication and extension of Stahlberg, Sczesny, and Braun (2001). International Review of Social Psychology, 37(1), 1–25.

Grotlüschen, A., Buddeberg, K., Dutz, G., Heilmann, K., & Stammer, C. (2019). LEO 2018: Leben mit geringer Literalität. Pressebroschüre. Universität Hamburg.

Jäckle, S. (2023). Per aspera ad astra – Eine politikwissenschaftliche Analyse der Akzeptanz des Gendersterns in der deutschen Bevölkerung auf Basis einer Online-Umfrage. Politische Vierteljahresschrift, 64, 469–497. https://doi.org/10.1007/s11615-022-00380-z

Cruz Neri, N., & Siems-Muntoni, F. (2025). A systematic review of the effects of gender-fair language in German as a grammatical gender language. [Preprint].