SkifahrerInnen stehen in der Schweiz ständig in den Schlagzeilen. Eine Analyse von 35’701 Medienberichten enthüllt ein Gender-Gap: Mehr Artikel widmen sich Männern als Frauen. Interessanterweise entsprechen aber die Beschreibungen der SportlerInnen nicht den gängigen Geschlechterklischees.

«Starke Leistungen – unsichtbare Frauen» ist eine Realität für viele Sportlerinnen. Trotz globaler Fortschritte und der sich wandelnden Wahrnehmung, dass Sport nicht mehr ausschliesslich eine Männerdomäne ist, sind weibliche Athletinnen immer noch benachteiligt, unter anderem hinsichtlich ihrer Medienpräsenz. Untersuchungen zeigen, dass sich über 85 % der Artikel auf männliche Sportler konzentrieren [1]. Zudem werden Sportlerinnen durch Stereotypisierung immer noch als das «andere» Geschlecht dargestellt [2].

Skifahrerinnen geniessen, verglichen mit anderen Sportlerinnen, deutlich mehr mediale Aufmerksamkeit, und zwar so sehr, dass in den Wintermonaten der Frauenanteil in der gesamten Sportberichterstattung deutlich ansteigt [3]. Doch «besser» bedeutet nicht automatisch «gut». Es stellt sich die Frage: Gibt es auch geschlechtsspezifische Unterschiede in der Berichterstattung des alpinen Skisports?

Eine Analyse der Medienberichterstattung über den alpinen Skisport zeigt, dass ein Gender-Gap besteht, da die Mehrheit der veröffentlichten Artikel über Männer berichtet. Allerdings entsprechen die Begriffe, die zur Beschreibung erfolgreicher SkifahrerInnen verwendet werden, nicht unbedingt den geschlechtsspezifischen Stereotypen. Der Fokus der Datenanalyse liegt auf den SkimeisterInnen der letzten 20 Jahren, bestehend aus 42 Männern und 46 Frauen [4] [5]. Zur Vereinfachung wird im Folgenden der Begriff SkifahrerIn gleichgesetzt mit SkimeisterIn. Für die Analyse wurden 35’701 Beiträge aus 30 Schweizer Medien im Zeitfenster von 2003-2023 untersucht [6].

In den schweizerischen Medien wird häufiger über Skifahrer als über Skifahrerinnen berichtet

Im Bereich des alpinen Skisports lässt sich feststellen, dass die Schweizer Medien in den letzten 20 Jahren insgesamt häufiger über die Skifahrer als über die Skifahrerinnen berichtet haben. 51 % der Artikel handeln ausschliesslich von männlichen Skimeistern, während Skimeisterinnen in 35 % der Artikel auf sich vereinigen. In 14 % der Artikel finden beide Geschlechter Erwähnung. Vergleicht man nun die Artikel, die entweder Frauen oder Männer im Skisport thematisieren, zeigt sich ein Gender-Gap von 16 %.

Abbildung 2 zeigt die zeitliche Entwicklung des Gender-Gaps seit 2003. Der Unterschied variiert zwar über die Zeit, aber eine abnehmende Tendenz ist nicht zu erkennen. Ein möglicher Grund dafür könnte sein, dass die männlichen Athleten international oft besser abschnitten. Im alpinen Skiweltcup konnten Frauen nur in den Jahren 2013, 2014, 2016, 2017 und 2018 mehr Top-10-Platzierungen erreichen als Männer [7]. Bezüglich der Erstrangplatzierungen waren Frauen in den Jahren 2006, 2014, 2015, 2016, 2017 und 2021 stärker als Männer. In genau diesen Jahren ist der Geschlechterunterschied in der medialen Repräsentation nicht mehr so deutlich. Dennoch bleibt 2016 das einzige Jahr, in dem mehr über Frauen als über Männer berichtet wurde. Die Differenz fiel jedoch eher gering aus mit nur 6 % mehr Artikeln über Skimeisterinnen. In diesem Jahr gewann Lara Gut-Behrami die grosse Kristallkugel. Ein Erfolg, den die Medien auch Jahre später in Erinnerung rufen [8] [9]. Das Beispiel von Lara Gut zeigt, dass einzelne SportlerInnen die Medienberichterstattung stark prägen können, sei es durch ihre Leistungen oder Persönlichkeit.

Schweizer SkifahrerInnen sind laut Medien erfolgreich und FavoritInnen

Anhand des Wortschatzes der gebraucht wird, um SportlerInnen zu beschreiben, können die geschlechtsspezifische Unterschiede weiter analysiert werden. Inspiriert von der Exploristas-Studie wurden Adjektive ausgewählt, welche typischerweise SportlerInnen in den Medien zugeschrieben werden [3]. Abbildung 3 setzt für jedes Geschlecht die zugewiesenen Adjektive in Relation zueinander. Summiert man die Prozentzahlen der Attribute für jedes Geschlecht, erhält man 100 % der diesem Geschlecht zugewiesenen Wörter. Von den gewählten Adjektiven ist «erfolgreich» am präsentesten, sowohl bei Männern mit 47 % wie auch bei Frauen mit 53 %. «Bescheiden» kommt mit 13 % bei Frauen und 15 % bei Männern an zweiter Stelle. Bei den Athleten taucht «aggressiv» mit 9 % am drittmeisten auf. Bei den Athletinnen kommen «aggressiv» und «selbstbewusst» mit 6 % an der dritten Stelle. Aggressivität ist eine verbale Charakterisierung, die stereotypischerweise Männern zugeschrieben wird. «Fair» wird öfter den Skifahrern zugeschrieben. Die weiteren Attribute finden seltener Anwendung und zeigen keine grösseren geschlechtsspezifischen Unterschiede. Bei beiden Geschlechtern werden die negativen Eigenschaften wie «dumm», «unfair», «faul» und «naiv» viel seltener als die positiven Merkmale verwendet.

Nicht nur Adjektive, sondern auch Substantive können viel aussagen. Anhand von Keyness-Analysen wurden elf aussagekräftige Wörter ausgewählt, welche in Abbildung 4 aufgeführt sind. Die Darstellung zeigt, wie oft diese Bezeichnungen in der unmittelbaren Nähe der Namen der SkifahrerInnen vorkommt. Bei beiden Geschlechtern heben sich «FavoritIn», «SpezialistIn» und «LeaderIn» von den anderen ab. «FavoritIn» und «SpezialistIn» tritt häufiger bei den Männern auf. «LeaderIn» andererseits ist bei den Frauen präsenter als bei den Männern, was den geschlechtsspezifischen Stereotypen widerspricht. An vierter Stelle bei den Männern steht die Bezeichnung «HeldIn», welche bei den Frauen erst an der sechsten Stelle liegt. Demnach werden Skifahrer häufiger als Helden beschrieben als Skifahrerinnen. Skifahrerinnen werden aber häufiger als Dominatorinnen beschrieben.

Ein Gender-Gap aber wenig Klischees

Die vorliegende Analyse zeigt, dass die Medien häufiger über Männer als über Frauen berichten, auch wenn im Vergleich zu anderen Sportarten der Gender-Gap im alpinen Skisport geringer ausfällt. Was die Sprache betrifft, so werden sowohl Frauen als auch Männer sehr positiv und mit kraftvollen Wörtern beschrieben. Begriffe zur Beschreibung erfolgreicher SkifahrerInnen entsprechen meist nicht den geschlechtsspezifischen Stereotypen. Kommen dennoch stereotypische Bezeichnungen vor, lassen sich diese mit Humor kontern. Auf die Frage der Schweizer Illustrierten, ob sie eine Leaderin, eine Zicke oder ein Goldschatz sei, antwortete Lara Gut-Behrami «Ich wurde Lara getauft» [10].

Referenzen

[1] Katsarova, I. (2019). Gender equality in sport: Getting closer every day, EPRS: European Parliamentary Research Service, Belgium. CID: 20.500.12592/d5g7rz, https://policycommons.net/artifacts/1335190/gender-equality-in-sport/1941491/[14.06.2023]

[2] Jorid Hovden, J. & von der Lippe,G. (2019). The gendering of media sport in the Nordic countries. Sport in Society, 22:4, 625-638, DOI: 10.1080/17430437.2017.1389046

[3] Rundfunk und Telekom Regulierungs-GmbH. (2021). Genderbalance in der Sportberichterstattung? Studie über Präsenz & Inszenierung von Sportlerinnen und Sportlern in österreichischen Medien (Jahresstudie 2019/2020). Exploristas, https://www.exploristas.at/die-studie/ [15.05.2023]

[4] Liste der Schweizer Meister im alpinen Skisport (n.d.). Wikipedia, https://de.wikipedia.org/wiki/Liste_der_Schweizer_Meister_im_alpinen_Skisport[01.04.2023]

[5] Resultate (n.d.). Swissski,  https://www.swiss-ski.ch/resultate[01.04.2023]

[6] Swissdox@LiRI (n.d.). Linguistic Research Infrastructure (LiRI) & Schweizer Mediendatenbank (SMD), https://www.liri.uzh.ch/en/services/swissdox.html [08.03.2023]

[7] Statistics, Positions (n.d.). International Ski and Snowboard Federation (FIS), https://www.fis-ski.com/DB/general/statistics.html?statistictype=positions&positionstype=nation-position&sectorcode=AL&seasoncode=&categorycode=WC&disciplinecode=&gendercode=W&competitornationcode=[11.06.2023]

[8] n.d. (2021). Gut-Behrami so stark unterwegs, dass Erinnerungen an den Gesamtweltcup-Sieg wach werden. Watson, https://www.watson.ch/sport/ski/811672739-ski-alpin-gut-behrami-so-stark-wie-beim-gesamtweltcup-sieg-2016[11.06.2023]

[9] Hauri, R. (2023). Lara Gut-Behrami holt die Kristallkugel – und spricht über Rücktrittsgedanken. Tages-Anzeiger, https://www.tagesanzeiger.ch/kroent-sich-gut-behrami-zur-koenigin-des-super-g-136116201102[12.06.2023]

[10] Breitenstein, E. (2014). Leaderin? Zicke? Goldschatz? «Ich wurde Lara getauft!». Schweizer Illustrierte, https://www.schweizer-illustrierte.ch/stars/schweiz/ski-rennfahrerin-lara-gut-ueber-erfolg-zicke-olympia-sotschi-rolle-als-aussenseiterin [15.06.2023]

Daten, Methode und Validität

Die Daten stammen von Swissdox@Liri. Diese Datenbank umfasst Millionen publizierter Artikel aus einer Vielzahl von Schweizer Medien. Für meine Analyse wurden alle deutschsprachigen Artikel zwischen 2003 und März 2023 heruntergeladen. Anhand des Dictionary-Ansatzes wurden die Artikel über Ski Alpin herausgefiltert. Dafür wurde die Liste der Namen der SkimeisterInnen der letzten 20 Jahren (Kategorien: Abfahrt, Super-G, Riesenslalom, Slalom und (Super-)Kombination) verwendet. Um einen möglichen Bias aufgrund lokaler Medien zu reduzieren, bei denen potenziell häufiger und positiver über SkifahrerInnen ihrer Region berichtet wird, wurde das Mediensample weiter reduziert. Die gleichen Medien wie im «Jahrbuchs Qualität der Medien» vom Forschungszentrum Öffentlichkeit und Gesellschaft (fög) plus Schweizer Illustrierte wurden miteinbezogen. Das Mediensample umfasst insgesamt 20 Print- und Online-Medien.

Da für das Filtern der Artikel zwei Dictionaries gebraucht wurden (ein für Frauen und ein für Männer) konnten Variablen erstellt werden, die darauf hinweisen, ob ein Mann, eine Frau oder beide in einem Artikel vorkommen. Somit konnte die erste Abbildung, die zeigt wie viele Artikel Skimeisterinnen vs. Skimeister erwähnen, geplottet werden. Für die zweite Abbildung, in der der Anteil nach Jahr berechnet wurde, wurden die Artikel welche Frauen und Männer gemeinsam zitieren entfernt (d.h. die Schnittmenge). Denn es könnte sein, dass trotz der Zitierung beider Geschlechter der Artikel hauptsächlich auf das eine Geschlecht fokussiert ist.

Bei der Durchführung der ersten Analysen wurde folgendes Problem ersichtlich: Es werden häufig weitere SkifahrerInnen erwähnt, darunter auch Nicht-MeisterInnen oder AthletInnen aus anderen Ländern. Für die Wörterbasierte-Analyse stellt dies ein Problem dar, da auf Artikelebene nicht eindeutig festgestellt werden kann, ob eine Frau oder ein Mann beschrieben wird. Um diesbezüglich Präzision zu gewinnen, wurde anhand des Key-Word-in-Context-Ansatzes (KWIC) neue Datensätze erstellt. Genauer heisst das, dass jeweils die 30 Wörter um den Namen der SkifahrerInnen selektiert worden sind (also 15 Wörter vorher und 15 Wörter nachher). Dementsprechend sind die Beobachtungen in den neuen Datensätzen auf Erwähnungsebene (d.h. jedes Mal, dass ein SkifahrerIn in einem Artikel zitiert ist). Die damit gewonnene Präzision rechtfertigt den Verlust von Informationen, umso mehr, da der Datensatz extrem gross ist. Um die Validität dieser Methode zu stützen, wurde die Analyse auch mit einer Begrenzung auf 20 Wörter durchgeführt was ähnliche Resultate lieferte.

Ein weiteres Problem tauchte auf: Die hohe Präsenz an Eigennamen (z.B. Skigebiete, Ländernamen usw.) beeinträchtigte die induktive Analyse. Aus diesem Grund wurden Eigennamen anhand von parts-of-speech-tags (POS) entfernt, um neue Datensätze für die induktive Analyse zu erstellen. Sowohl Udpipe als auch SpaCyr wurden getestet, jedoch wurde letztendlich SpaCyr angewendet, da es sich um die strengere Variante handelte. Es ist jedoch zu beachten, dass diese Methode nicht perfekt ist, da auch gewisse Wörter entfernt wurden, die keine Eigennamen sind. Die Überprüfung aller einzelnen Wörter hätte bei der grossen Datenmenge zu viel Zeit in Anspruch genommen.

Um herauszufinden, welche Themen in der Berichterstattung präsent sind und wie diese sich nach Geschlecht unterscheiden, wurden Structured-Topic-Models (STM) angewendet. Diese Methode wurde auf unterschiedliche Datensätze (Artikel- und Erwähnungsebene), mit unterschiedlicher Strenge im Preprocessing und mit unterschiedlichen Anzahlen an Topics angewendet. Jedoch erwies sich diese Methode als nicht erfolgreich, da die Topics weder sinnvoll noch aussagekräftig waren. 

Weiter wurden Keyness-Statistiken/Feature-Scores angewendet, um häufige Wörter in Dokumenten für beide Geschlechtergruppen zu identifizieren. Die Ergebnisse dieser Analysen wurden nicht so präsentiert, da das Stemming nicht optimal funktioniert hat. Dennoch ermöglichte diese Analyse das Identifizieren von Substantiven, die als Grundlage für weitere Untersuchungen dienten. Zusätzlich wurden Feature-Scores mit einem supervised Modellansatz durchgeführt, jedoch waren auch hier die Ergebnisse nicht zufriedenstellend.

Basierend auf der österreichischen Exploristas-Studie, die eine Analyse der Geschlechterbalance in der Sportberichterstattung ist, wurde eine Liste von Attributen ausgewählt, die typischerweise SportlerInnen zugeschrieben werden. Für die dritte Abbildung wurde das gleiche Vorgehen wie in der Exploristas-Studie auf dem KWIC-Datensatz (in dem auch die Eigennamen enthalten sind) angewendet. Es wurde berechnet, wie oft die einzelnen Adjektive in Relation zueinander vorkommen. Summiert man die Prozentzahlen der Attribute für jedes Geschlecht, erhält man demnach 100% der diesem Geschlecht zugewiesenen Wörter. Hierbei wurden die verschiedenen Flexionsformen der Adjektive berücksichtigt. Obwohl die Analyse auf dem KWIC-Datensatz angewendet wurde, bestehen gewisse Limiten. Es besteht die Unsicherheit, ob die Adjektive tatsächlich die SportlerInnen beschreiben. Ein fiktives Beispiel dafür wäre: «Beat Feuz’ Fans sind extrem aggressiv»). Auch bei Negationen besteht eine gewisse Unschärfe, insbesondere wenn ein «nicht» vor dem Adjektiv steht. In solchen Fällen wäre die Interpretation, ob es sich um eine positive oder negative Beschreibung handelt, nicht mehr eindeutig korrekt. Ein fiktives Beispiel dafür wäre: «Camille Rast ist nicht selbstbewusst». Um diese Ungenauigkeiten zu beseitigen, wäre eine detailliertere Analyse erforderlich. Aufgrund der enormen Datenmenge würde dies jedoch den zeitlichen Rahmen sprengen. Zusätzlich bestätigt eine durchgeführte Sentimentanalyse anhand von NRC- und LSD-Dictionaries, dass die Texte größtenteils positive Emotionen vermitteln.

Anhand der Ergebnisse der Keyness-Statistiken wurde eine Liste mit elf aussagekräftigen Substantiven erstellt. Für die vierte Abbildung wurde die Gesamtanzahl der Erwähnungen dieser Wörter für jedes Geschlecht berechnet. Dabei wurden verschiedene Formen des Wortes, wie z.B. die Pluralform und die weibliche Deklination, sowie ähnliche Begriffe wie «Topfavorit» oder «Publikumsfavorit» berücksichtigt. Da die Worthäufigkeit anhand des KWIC-Datensatzes (einschliesslich Eigennamen) berechnet worden sind, bedeutet das, dass die Vorkommen wahrscheinlich unterschätzt werden,  unter anderem weil diese Nomen auch als Substitut für die Namen der SkifahrerInnen gebraucht werden können. Jedoch kann das aber auch auf eine stärkere Bedeutung hinweisen. Zum Beispiel «Beat Feuz, der Ski-Held» könnte als Bedeutungsvoller betrachtet werden, als wenn «Ski-Held» als Substitut für «Beat Feuz» 10 Sätze später vorkommt.  Nichtsdestotrotz ist auch hier die Aussagekraft der Analyse limitiert, denn obwohl das Wort in unmittelbarer Nähe eines Namens der SkifahrerInnen vorkommen muss, kann man sich nicht sicher sein, dass auch wirklich diese Person damit gemeint ist. Ausserdem wurden die Plots in der vierten Abbildung so skaliert, dass die Proportionen nicht irreführend sind, da insgesamt mehr Skifahrer als Skifahrerinnen in den Artikeln erwähnt worden sind (153’242 Erwähnungen von Männern vs. 121’276 Erwähnungen von Frauen). Demnach entsprechen gleich grosse Balken ungefähr dem gleichen Prozentsatz.

Obwohl die Analyse auf Geschlechtsebene durchgeführt wurde, können einzelne SkifahrerInnen die Resultate beeinflussen, zum Beispiel wenn viel häufiger über sie in den Medien geschrieben wird. Zudem lässt die Analyse nicht ausschliessen, dass es grössere geschlechtsspezifische Unterschiede in der Berichterstattung über SkifahrerInnen gibt. Hätte man sich ausschliesslich auf die Boulevardpresse fokussiert oder nicht-erfolgreiche SkifahrerInnen miteinbezogen, hätten die Ergebnisse deutlich variieren können. Schlussendlich, da der Schwerpunkt der Analyse deskriptiv ist, können keine kausale Zusammenhänge nachgewiesen werden. Die Datenanalyse wurde mithilfe von Python und R durchgeführt, und die entsprechenden Codes und weitere Details können hier abgerufen werden:

▪️ code_firsttry
▪️ code_datawrangling
▪️ code_frequency (Abbildung 1 und 2)
▪️ code_kwic
▪️ code_wordtags
▪️ code_stm
▪️ code_keyness
▪️ code_attribute (Abbildung 3)
▪️ code_nomen (Abbildung 4)
▪️ code_sentiment
▪️ package_citation

Überarbeitete Version 20.08.2023
Die absolute Werte der vierten Abbildung wurden durch relative Häufigkeiten ersetzt. Berechnet wurde folgendes: Wie oft eine Bezeichnung bei Skifahrerinnen vorkommt geteilt durch wie oft Skifahrerinnen erwähnt wurden. Bei den Männern wurde derselbe Ansatz verfolgt. Dabei ist zu beachten, dass diese Prozentsätze zwar klein sind, dies aber nicht heisst, dass sie unbedeutend sind. Besonders in der Sportberichterstattung werden oft nur die Ergebnisse beschrieben, ohne spezifischer auf die SkifahrerInnen einzugehen, was einen grossen Einfluss auf diese Zahlen hat. Zudem muss die Bezeichnung in unmittelbarer Nähe der Namen der SportlerInnen vorkommen um in der Analyse einzufliessen.

Alte Grafik (absolute Werte):

Informationen

Autorin: Marie Arnold
E-Mail: marieclaire.arnold@uzh.ch
Abgabedatum: 02.07.2023 (überarbeitete Version 20.08.2023)
Wortanzahl: 844
Vorlesung: Forschungsseminar Politischer Datenjournalismus
Dozierende: Alexandra Kohler, Bruno Wüest und Valeria Vuk