In meinem ersten Blogartikel zu der Unterrepräsentation des weiblichen Körpers in didaktischen Erklärvideos habe ich bereits über den Bechdel Test geschrieben und diesen neu erfunden. Unterrepräsentation von Frauen gibt es jedoch nicht nur in Erklärvideos, sondern in sämtlichen Bereichen der Wissenschaftsdarstellung. In diesem Blogeintrag möchte ich vertieft darauf eingehen und einen Leitfaden für Mediendesigner:innen darlegen, wie sensible Wissenschaftskommunikation funktioniert.
Wir leben in einer androzentrischen Welt, die von einer „männlichen Norm“ ausgeht. Dies hat nicht nur soziale und gesellschaftliche Folgen, sondern auch wissenschaftliche und medizinische. In vielen Lernmaterialien, Videos, Büchern und E-Learning Plattformen wird der „neutrale“ Körper mit männlichen Geschlechtsmerkmalen dargestellt. Wie bereits in meinem ersten Blogeintrag zu dem Thema, sowie in dieser Studie: (Are stereotypes in decline? The portrayal of female anatomy in e-learning – PubMed) festgestellt, werden “geschlechtsneutrale” Erklärungen des menschlichen Körpers (Funktion Verdauung, Atmung, Herz-Kreislauf etc.) in einer überwiegenden Mehrheit anhand eines männlichen Körpermodelles dargestellt. Der weibliche Körper wird vor allem dann herangezogen, wenn es um sexualisierte oder reproduktive Kontexte geht (Reproduktionssystem der Frau, Sexualkunde etc.).
In 2008 veröffentlichte Science Daily eine Statistik zur Visualisierung von Geschlechtern in medizinischen Textbüchern, die ähnliches offenbarte. Die Darstellung neutraler Körperteile fand um bis zu 83% öfter am Modell eines männlichen Körpers statt. Außerdem wurden zu 75% nur Modelle vom kaukasischen Menschen (helle Haut) gezeigt. Die Studie ging auf Transpersonen nicht ein, doch es ist davon auszugehen, dass hier ebenso eine große Unterrepräsentation vorliegt. [2]
Warum ist Repräsentation so wichtig?
Die mediale Unsichtbarkeit einer Personengruppe bringt die Festigung von Stereotypen mit sich. Verzerrte und sexualisierte Darstellungen gehen mit Body Shaming und internalisierten Schönheitsidealen einher, sowie mit einer höheren Toleranz für Sexismus, Belästigung und Gewalt. Im medizinischen Kontext kann sie zu fehlerhaften Diagnosen und falschen oder verzögerten Behandlungen führen. [3,4] Und das kann tödlich enden.
Wie die KI den Stereotyp weiter befeuert
Ich habe ein kleines Experiment gewagt. Ich fütterte ChatGPT mit dem Prompt „Erstelle mir 10 anatomische Bilder des menschlichen Körpers“ mit dem Ergebnis: 2 von 10 Bildern ließen weibliche Körperformen erahnen. Auch bei weiteren Suchanfragen – „Anatomie menschlicher Körper“ – kam ich zu keinem anderen Ergebnis. Auch andere Analytiker:innen beschreiben ähnliches: Bei generischen Prompts, wie bei dem Wort „athlete“ werden in 9 von 10 Fällen männliche Körper erzeugt. [5] Doch warum ist das so?
Online-Bilderplattformen und Bildergeneratoren holen sich ihre Vorlagen aus dem von der männlichen Norm dominiertem Internet. Geschlechterstereotype werden ungefiltert und manchmal gar verstärkt ausgegeben. Und nicht nur die KI, sondern auch Mediendesigner:innen, die oft auf Stock-Material oder Inspiration aus dem Internet zurückgreifen, fallen in diese Falle. [5] Wer mit solchen aus dem Internet heruntergeladenen Inhalten arbeitet befindet sich in einem Ökosystem, in dem eine ganz bestimmte Norm herrscht: Männlich, weiß, jung, sportlich, heterosexuell, cis und ohne Behinderungen. Diese Norm wandert dann in Erklärvideos, Grafiken, Buchgestaltungen und anderen Wissenschaftsdarstellungen. [6]
Guidlines für Designer:innen zur Darstellung wissenschaflticher Inhalte
Designer:innen tragen große Verantwortung. Letztendlich sind sie es, die den größten Einfluss auf die visuelle Darstellung in der Wissenschaftskommunikation haben. Der erste Schritt ist das kritische Hinterfragen aller aus dem Internet gezogenen Inhalte.
Das Projekt Supera (Supporting the Promotion of Equality in Research and Academia) [6] veröffentlicht ein Paper mit “Guidelines for gender sensitive communication in research and academia”. Ein paar Guidelines daraus:
- Vermeide irrelevante Information über Aussehen und Geschlecht einer Person.
- Vermeide Auslassungen in visueller und verbaler Kommunikation. (Beispiel: Kommen in einer Illustration mehrere Menschen vor, achte auf eine angemessene Anzahl an Frauen, Männern, sowie androgynen Personen)
- Präferiere die Darstellung von Frauen/Männern in nicht-traditionellen Rollen und Berufen.
- Achte auf eine gender-sensitive Sprache.
- Vermeide stereotype Farbgestaltungen (Frau – Rosa).
- Hinterfrage Icons kritisch. Frauen werden auf Icons meist mit einem Rock dargestellt. Denke immer über Alternativen nach.
Es gibt bereits Initiativen, die versuchen aus dem „genormten Ökosystem“ auszubrechen. Hier werden gezielt medizinische Stock-Illustrationen erstellt, die ein realistisches Frauenbild erzeugen sollen. So sind darauf etwa weibliche Körper mit Dehnungsstreifen, Hautkrankheiten oder Geburtennarben abgebildet. [5]
Quellen:
- Are stereotypes in decline? The portrayal of female anatomy in e-learning – PubMed
- Heffernan, Aishling (03.06.2022): Gender-Blind Medicine. How Images Affect Diagnosis and the Health of Women. In: femLENS, https://femlens.com/blog-post/gender-blind-medicine-how-images-affect-diagnosis-and-the-health-of-women/ (zuletzt abgerufen am 01.01.2026)
- Santoniccolo, Fabrizio u.a. (09.05.2023): Gender and Media Representations: A Review of the Literature on Gender Stereotypes, Objectification and Sexualization. In: National Library of Medicine, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10218532/ (zuletzt abgerufen am 01.01.2026)
- Navlakha, Meera (04.05.2022): These illustrations are challenging the lack of representation in women’s healthcare. In: Mashable, https://mashable.com/article/reframing-womens-healthcare-illustrations (zuletzt abgerufen am 01.01.2026)
- Damjanovic, Jelena (26.11.2025): Study asks AI to generate male and female body images—with predictable results. In: Phys.org, https://phys.org/news/2025-11-ai-generate-male-female-body.html (zuletzt abgerufen am 01.01.2026)
- H2020 SUPERA & Gender-SMART: Guidelines for gender-sensitive communication in research and academia. In: supera, https://www.superaproject.eu/wp-content/uploads/2020/05/SUPERA-guidelines-gender-sensitive-communication.pdf [PDF], (zuletzt abgerufen am 01.01.2026)
