GENDER PAY GAP - Die ganze Wahrheit

Oh Gott, nicht schon wieder ein Video zum Gender Pay Gap! Moment, Freunde der Sonne, nicht kotzen - schauen! Das Thema ist vor allem deswegen so nervig, weil es fast immer unvollständig dargestellt wird. Das wollen wir hiermit ändern, also holt euch einen Tee und macht es euch gemütlich.

INHALT
00:00 Einführung
01:21 Warum gibt es für den Gender Pay Gap verschiedene Zahlen?
06:12 Welche Zahl ist die richtige? (oder: Was bedeuten die verschiedenen Zahlen genau?)
11:09 Der eigentliche Knackpunkt: Entscheidungsfreiheit
14:12 Ein paar Gedankenanstöße / Eure Meinung

QUELLEN & WEITERE INFOS

Unbereinigter Gender Pay Gap (2017, Deutschland) = 21%.
(Die Zahlen für 2018 werden im März 2019 vom Statistischen Bundesamt veröffentlicht.)
Hier die Pressemitteilung vom Statistischen Bundesamt zum Verdienstunterschied zwischen Frauen und Männern:
https://www.destatis.de/DE/PresseService/Presse/Pressemitteilungen/2018/03/PD18_099_621.html

Homepage Equal Pay Day: https://www.equalpayday.de/startseite/

Bereinigter Gender Pay Gap (2014, Deutschland) = 6%.
Hier der ausführliche Bericht zur Ursachenerhebung, die alle 4 Jahre gemacht wird (Die Auswertung für 2018 erscheint 2020):
https://www.destatis.de/DE/Publikationen/WirtschaftStatistik/2017/02/Verdienstunterschiede_022017.pdf?__blob=publicationFile

Statistisches Bundesamt, Verdienste auf einen Blick, 2017; Hier gibt es noch mehr Infos zu Verdiensten und Unterschieden, nicht nur zwischen Männern und Frauen, sondern z.B. zwischen Angestellten und Selbstständigen uvm.
Auf Folie 19 findet ihr die Ursachenerhebung sprich Aufschlüsselung des Gender Pay Gaps, die wir auch ab 03:47 im Video haben: https://www.destatis.de/DE/Publikationen/Thematisch/VerdiensteArbeitskosten/Arbeitnehmerverdienste/BroschuereVerdiensteBlick0160013179004.pdf?__blob=publicationFile

Derzeit aktuellste Analyse des Instituts der Deutschen Wirtschaft IW, bereinigter Gender Pay Gap von 3,8%:
https://www.iwkoeln.de/studien/iw-kurzberichte/beitrag/entgeltgleichheit-die-gesamtwirtschaftliche-perspektive-welche-ursachen-hat-der-gender-pay-gap-287547.html
(2013 ging eine andere, frühere Analyse des IW durch die Presse. Dort wurde ein bereinigter Gender Pay von unter 2% berechnet, allerdings nur bei Frauen, die weniger als ein halbes Jahr Elternzeit nahmen. Das IW hat uns bestätigt, dass der oben verlinkte Kurzbericht die aktuellste Analyse enthält.)

Die Jennifer vs. John Studie: https://www.pnas.org/content/pnas/109/41/16474.full.pdf
Kurze Anmerkung zur Einordnung: Ich finde diese Studie deshalb so interessant, weil sie eine der wenigen Studien ist, die methodisch so stark ist. Das experimentelle Setup ermöglichte es, dass ein einziger Parameter verändert werden konnte (Jennifer vs. John), während alles andere gleich blieb.
Es gibt etliche Studien zu allgemeinen Unterschieden zwischen Frauen und Männern im Bezug auf Beruf und Erfolg, die auch sehr interessant sind - doch methodisch meist nicht so stark, dass man daraus praktischer Schlüsse für den Gender Pay Gap ziehen könnte. Hier ein Beispiel auf deutsch zu Genderunterschieden bei Gehaltsverhandlungen: https://bit.ly/2RX7xms
Auch für das Beispiel Risikobereitschaft, das ich im Video nenne, gibt es mehrere wissenschaftliche Hinweise darauf, dass Männer risikobereiter sind, z.B.: https://bit.ly/2FvcWuZ
Doch es ist fast unmöglich, solche Charaktereigenschaften quantitativ den Verdienstunterschieden zuzuschreiben. Man kann nur sagen: Gut möglich, dass sie eine Rolle spielen, aber keine Ahnung wie viel.
Unterm Strich - ob Diskriminierung, Genderunterschiede oder andere Gründe: Wir können bisher nur spekulieren. Der bereinigte Gender Pay Gap ist ein unerklärter Gender Pay Gap und wir brauchen noch mehr Aufklärung.

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Random YouTube Video Generator

 This site provides links to random videos hosted at YouTube, with the emphasis on random.

 The original idea for this site actually stemmed from another idea to provide a way of benchmarking the popularity of a video against the general population of YouTube videos. There are probably sites that do this by now, but there wasn’t when we started out. Anyway, in order to figure out how popular any one video is, you need a pretty large sample of videos to rank it against. The challenge is that the sample needs to be very random in order to properly rank a video and YouTube doesn’t appear to provide a way to obtain large numbers of random video IDs.

 Even if you search on YouTube for a random string, the set of results that will be returned will still be based on popularity, so if you’re using this approach to build up your sample, you’re already in trouble. It turns out there is a multitude of ways in which the YouTube search function makes it very difficult to retrieve truly random results.

 So how can we provide truly random links to YouTube videos? It turns out that the YouTube programming interface (API) provides additional functions that allow the discovery of videos which, with the right approach, are much more random. Using a number of tricks, combined some subtle manipulation of the space-time fabric, we have managed to create a process that yields something very close to 100% random links to YouTube videos.

 YouTube is an American video-sharing website headquartered in San Bruno, California. YouTube allows users to upload, view, rate, share, add to playlists, report, comment on videos, and subscribe to other users. It offers a wide variety of user-generated and corporate media videos. Available content includes video clips, TV show clips, music videos, short and documentary films, audio recordings, movie trailers, live streams, and other content such as video blogging, short original videos, and educational videos. Most content on YouTube is uploaded by individuals, but media corporations including CBS, the BBC, Vevo, and Hulu offer some of their material via YouTube as part of the YouTube partnership program. Unregistered users can only watch videos on the site, while registered users are permitted to upload an unlimited number of videos and add comments to videos. Videos deemed potentially inappropriate are available only to registered users affirming themselves to be at least 18 years old.

 YouTube and selected creators earn advertising revenue from Google AdSense, a program which targets ads according to site content and audience. The vast majority of its videos are free to view, but there are exceptions, including subscription-based premium channels, film rentals, as well as YouTube Music and YouTube Premium, subscription services respectively offering premium and ad-free music streaming, and ad-free access to all content, including exclusive content commissioned from notable personalities. As of February 2017, there were more than 400 hours of content uploaded to YouTube each minute, and one billion hours of content being watched on YouTube every day. As of August 2018, the website is ranked as the second-most popular site in the world, according to Alexa Internet, just behind Google. As of May 2019, more than 500 hours of video content are uploaded to YouTube every minute.

 YouTube has faced criticism over aspects of its operations, including its handling of copyrighted content contained within uploaded videos, its recommendation algorithms perpetuating videos that promote conspiracy theories and falsehoods, hosting videos ostensibly targeting children but containing violent and/or sexually suggestive content involving popular characters, videos of minors attracting pedophilic activities in their comment sections, and fluctuating policies on the types of content that is eligible to be monetized with advertising.

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