Die Analyse des biologischen und sozialen Geschlechts ist ein wichtiger Bestandteil der Forschung, sagt die Bielefelder Sozialpsychologin Friederike Eyssel. Sie untersucht Geschlechtszuschreibungen und deren Folgen in der sozialen Robotik.
Flobi gibt es mit kurzen und mit langen Haaren. Bei Nao kann in der Forschung der Name – mal heißt er Nero, mal Nera – und die Stimmlage verändert werden. Flobi und Nao sind Roboter – und können so modifiziert werden, dass Menschen sie mit einem bestimmten Geschlecht wahrnehmen. „Roboter sind zwar Maschinen und damit im Prinzip geschlechtslos. Aber selbst wenn sie genderneutral designt sind, schreiben Nutzer*innen ihnen, teilweise unbewusst, menschenähnliche Züge zu“, sagt die Psychologieprofessorin Dr. Friederike Eyssel. Sie leitet die Arbeitsgruppe „Angewandte Sozialpsychologie und Genderforschung“ am Institut CITEC der Universität Bielefeld und untersucht dort, inwiefern Gender die Forschung zu sozialer Robotik beeinflusst.
„Roboter menschenähnlicher zu gestalten, kann dazu beitragen, dass sich Nutzer*innen besser auf sie einlassen können. Das ist zum Beispiel wichtig, wenn Roboter in der Pflege oder im Unterricht eingesetzt werden. Gleichzeitig besteht dadurch die Gefahr, Gender-Stereotype zu reproduzieren“, sagt Eyssel.
Können weibliche Roboter in der Krankenpflege besser dafür sorgen, dass Patient*innen ihre Medikamente einnehmen? Akzeptieren Nutzer*innen eher einen digitalen Assistenten mit weiblicher Stimme? Lassen sich Studierende lieber von männlichen Robotern Mathematik erklären? „Das sind alles Fragen, die empirisch zu erforschen sind – und sie zeigen, warum es wichtig ist, in der sozialen Robotik Geschlechterfragen zu berücksichtigen“, so Eyssel.
Das Gender eines Roboters manipulieren
Eyssel und ihre Arbeitsgruppe untersuchen mit Experimenten und Befragungen, welche Rolle das Geschlecht spielt: das Geschlecht der Roboter, aber auch das der Nutzer*innen, mit denen sie interagieren. Dazu verändern die Wissenschaftler*innen bestimmte Merkmale von Robotern, wie die Haarlänge, die Stimme, den Namen oder die Hüft- und Schulterbreite.
Mit dem Bielefelder Roboter Flobi – dessen Nachfolgeversion Floka mittlerweile zum Einsatz kommt – konnten sie schon früh zeigen, dass die Haarlänge die Zuschreibung genderstereotyper Merkmale und Tätigkeitsbereiche beeinflusst: Den kurzhaarigen Flobi hielten Nutzer*innen zum Beispiel geeigneter, um technische Geräte zu reparieren, während sie dem langhaarigen Flobi eher zutrauten, Kinder zu betreuen oder Essen zuzubereiten. Den Roboter Nao des Herstellers Softbank Robotics haben Eyssel und ihre Mitarbeiterinnen beispielsweise bei der Erforschung von Lernsituationen eingesetzt: Als weibliche „Nera“ oder männlicher „Nero“ leitet er Studierende beim Lösen bestimmter genderstereotyper Aufgaben an. Damit untersuchten die Wissenschaftlerinnen Effekte auf den Lernerfolg und die Motivation von Lernenden.
„Das Geschlecht als Variable in die Forschung zu integrieren, sollte selbstverständlich sein“, sagt Eyssel. „Das kann nicht nur die Robotik verbessern, sondern auch andere wissenschaftliche und technische Disziplinen.“ Zusammen mit Forschenden aus Stanford (USA), Montreal (Kanada) und Exeter (Großbritannien) hat Friederike Eyssel dazu im November 2019 einen Aufsatz in der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht. Neben der sozialen Robotik untersuchen die Wissenschaftler*innen drei weitere Bereiche: Meeresforschung, Biomedizin und künstliche Intelligenz. Ihr Fazit: Die Analyse des biologischen oder sozialen Geschlechts trägt dazu bei, wissenschaftliche Entdeckungen zu machen und neue Technologien zu entwickeln.
Was das Geschlecht bei Crashtests bedeutet
Das zeigen die Autor*innen an zahlreichen Beispielen. Bei Meeresschildkröten etwa beeinflusst die Bruttemperatur, welches Geschlecht die Jungtiere haben. Der Klimawandel führt deswegen dazu, dass die Zahl weiblicher Schildkröten zunimmt, und bedroht ganze Populationen. Auto-Crashtests wurden lange nur mit männlichen Dummys durchgeführt – bis man herausfand, dass Frauen, die einen Sicherheitsgurt tragen, sich fast doppelt so häufig bei Autounfällen verletzen als Männer. Auch Medikamente wirken in manchen Fällen bei Frauen und Männern anders, zum Beispiel verursacht das Mittel Desmopressin häufiger Nebenwirkungen bei älteren Frauen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz besteht die Gefahr, dass Algorithmen bereits existierende Gender-Stereotype reproduzieren – von Suchmaschinen, die Werbung für gutbezahlte Jobs eher Männern als Frauen anzeigen, bis zu Programmen, die Bilder von Männern in der Küche fälschlicherweise als Bilder von Frauen identifizieren.
In ihrem Aufsatz zeigen die Autor*innen auch, wie Geschlechterforschung besser in Wissenschaft und Technik integriert werden kann. „Das Thema muss in der Forschungsförderung, im Publikationswesen und in den Universitäten noch stärker in den Blick genommen werden“, sagt Eyssel. „Andererseits hat sich in den vergangenen Jahren schon sehr viel getan. Das gilt auch für die Forschung in der sozialen Robotik: Dort gibt es mittlerweile ein viel größeres Bewusstsein für die Relevanz der Geschlechterforschung.“
Dieser Artikel ist eine Vorabveröffentlichung aus „BI.research“, dem Forschungsmagazin der Universität Bielefeld. Die neue Ausgabe des Magazins erscheint im Mai 2020.
Analysing biological and social gender is an important part of research, says Bielefeld social psychologist Friederike Eyssel. She is investigating gender attributions and their consequences in social robotics.
In research, Flobi is available with either short or long hair. Nao can take a different name—sometimes called Nero, sometimes Nera—and a different voice pitch. Flobi and Nao are robots and can be modified so that humans will perceive them as having a certain gender. ‘Robots are machines and therefore, in principle, they are genderless. But even if designed to be gender-neutral, users attribute human-like features to them, and sometimes even do this unconsciously,’ says psychology professor Dr Friederike Eyssel. She is head of the research group ‘Applied Social Psychology and Gender Research’ at Bielefeld University’s CITEC, where she is investigating how far gender influences research on social robotics.
‘Making robots more human-like can help users to engage with them better. This is important, for example, when robots are used in care settings or teaching. At the same time, it also runs the risk of reproducing gender stereotypes,’ says Eyssel. If robots in nursing care are female, will they be better at ensuring that patients take their medication? Are users more likely to accept a digital assistant with a female voice? Do students prefer to have mathematics explained to them by male robots? ‘These are all questions that need to be investigated empirically—and they show why it is important to take gender issues into account in social robotics,’ says Eyssel.
Manipulating a robot’s gender
Eyssel and her research group are using experiments and surveys to investigate the role of gender: not only the gender of the robots but also that of the users with whom they interact. The scientists are modifying certain characteristics of robots such as the length of their hair, their voice, their name, or the width of their hips and shoulders. With the Bielefeld robot Flobi—whose upgraded version, Floka, is now in use—they were able to show early on that the length of hair influences the attribution of gender-stereotyped characteristics and work fields. For example, users considered the short-haired Flobi more suitable for repairing technical devices, whereas they thought the long-haired Flobi was more capable of caring for children or preparing food. Eyssel and her colleagues have used the Nao robot from Softbank Robotics to study learning situations, for example. As a female ‘Nera’ or male ‘Nero’, it guides students in solving certain gender-stereotyped tasks. This enabled the researchers to study the effects of gender on the learning success and motivation of learners.
‘Researchers should Integrate gender into their research as a matter of course,’ says Eyssel. ‘This can improve not only robotics but also other scientific and technical disciplines.’ Together with researchers from Stanford (USA), Montreal (Canada), and Exeter (Great Britain), Friederike Eyssel published an essay on the subject in the journal Nature in November 2019. In addition to social robotics, the scientists are investigating three other areas: marine research, biomedicine, and artificial intelligence. Their conclusion is that analysing biological or social gender contributes to scientific discoveries and the development of new technologies.
What gender means in crash tests
The authors back this up with numerous examples. In sea turtles, for instance, the breeding temperature influences which sex the young hatchlings will have. Climate change is therefore leading to an increase in the number of female turtles and threatening entire populations. For a long time, car crash tests were carried out only with male dummies—until it was discovered that women wearing seat belts were almost twice as likely to be injured in car accidents than men. In some cases, drugs also work differently for women and men. For example, the drug desmopressin causes side effects more often in older women. In the field of artificial intelligence, there is a danger that algorithms will reproduce existing gender stereotypes—from search engines that display advertisements for well-paid jobs to men rather than women to programs that incorrectly identify images of men in the kitchen as images of women.
In their article, the authors also show how gender studies can be better integrated into science and technology. ‘The topic must be given even more attention in research funding, in the publication system, and at universities,’ says Eyssel. ‘Nonetheless, a great deal of progress has been made in recent years. This also applies to research in social robotics: there is now a much greater awareness of the relevance of gender studies there.’
For the article in Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-019-1657-6
