Gender stereotyping in the labor market: A descriptive analysis of almost one million job ads across 710 occupations and occupational positions - Andreas Damelang; Ann-Katrin Rückel; Michael Stops (Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), 2024)
This study presents patterns of gender stereotyping in job ads in the German labor market and examines its association with the unequal distribution of men and women across occupations. Using a large dataset of job ads from the "BA-Jobbörse", one of the largest online job portals in Germany, we apply a machine learning algorithm to identify the explicitly verbalized job descriptions. We then use a dictionary of agentic (male-associated) and communal (femaleassociated) signal words to measure gender stereotyping in the job descriptions. We collect information for 710 different occupations. Our first result shows that more jobs are femalestereotyped than male-stereotyped. We then take the example of two occupational groups that reveal clear differences in tasks contents and are highly relevant regarding important megatrends like digitalization and the demographic change: On the one hand, Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) and, on the other hand, Health and Social Services occupations. Additionally, we investigate the hierarchical aspect of occupational gender segregation. We distinguish jobs according to their required skill level and whether or not they are supervisory and leadership positions. In contrast to our first result, we find within STEM occupations as well as in supervisory and leadership positions that the majority of jobs is malestereotyped. Our findings indicate a positive association between gender stereotyping and occupational gender segregation, suggesting that gender stereotyping in job ads might contribute to the underrepresentation of women in certain occupations and occupational positions. – – Wir analysieren Muster stereotypisierter Darstellungen von Geschlechtern (gender stereotyping) in Stellenanzeigen des deutschen Arbeitsmarkts und vergleichen diese Muster zwischen verschiedenen Berufsabgrenzungen. Basierend auf einem umfangreichen StellenanzeigenDatensatz der BA-Jobbörse, einem der größten Online-Jobportale Deutschlands, wendeten wir einen Machine Learning-Algorithmus an, um den Teil der Stellentexte zu identifizieren, in dem zu erfüllende Anforderungen und zu verrichtende Tätigkeiten explizit beschrieben werden. Wir nutzten ein eigens erstelltes Wörterbuch agentischer (männlich-konnotierter) und kommunaler (weiblich-konnotierter) Signalwörter, um die Stereotypisierung von Geschlechtern in Stellenbeschreibungen zu messen. Die war möglich für 710 Berufe. Die Ergebnisse zeigen zunächst, dass in unserer Stichprobe Berufe eher weiblich als männlich stereotypisiert sind. Wir untersuchen im Weiteren zwei Berufsgruppen näher, die sich deutlich hinsichtlich ihrer Anforderungen und Tätigkeitsinhalte unterscheiden, und hohe Relevanz bezüglich wichtiger Megatrends wie der Digitalisierung und dem demographischen Wandel haben: einerseits Mathematik, Informatik, Natur- und Ingenieurwissenschaft und Technik (MINT), und andererseits Berufe im Gesundheits- und Sozialwesen. Dabei unterschieden wir die enthaltenen einzelnen Berufe zum einen nach ihren Anforderungsniveaus und zum anderen danach, ob sie mit einfachen bzw. fachlichen Positionen oder mit Aufsichts- und Führungspositionen verbunden sind. Entgegen dem allgemeinen Befund, dass die von uns beobachteten Berufe überwiegend weiblich stereotypisiert sind, finden wir, dass die MINT-Berufe sowie Aufsichts- und Führungspositionen eher männlich stereotypisiert sind. Unsere Ergebnisse belegen einen positiven Zusammenhang zwischen Geschlechter-Stereotypisierung und berufsbezogener Geschlechtersegregation. Dies legt nahe, dass die Geschlechter-Stereotypisierung in Stellenanzeigen dazu beiträgt, dass Frauen in bestimmten Berufen und Berufspositionen unterrepräsentiert sind.
Keywords: J71; 330; Gender stereotyping; job ads; occupational gender segregation