#96: Queer Data: Wie erfasst, bereinigt und analysiert man sensible Daten?

Episode von Data Science Deep Dive von INWT Statistics GmbH · 18. Juni 2026 · 32 min

Pünktlich zum Pride Month widmen sich Mira und Liel der Frage, was bei der Arbeit mit sensiblen personenbezogenen Daten am Beispiel queerer Daten zu beachten ist. Sie gehen die drei Phasen Datenerfassung, -bereinigung und -analyse durch und zeigen, wie schon die Wahl von Kategorien die Realität beeinflusst und wie sich Diskriminierung in Daten und Algorithmen fortschreibt. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Umgang mit sehr kleinen Gruppen, für die sich statistisch oft wenig ableiten lässt, und auf möglichen Lösungen wie Oversampling oder qualitativen Methoden. Die Episode macht deutlich, dass es keine einzelne richtige Lösung gibt, sondern bewusste Entscheidungen und Mitdenken gefragt sind. Die besprochenen Überlegungen gelten über Queerness hinaus auch für andere Kategorien sozialer Ungleichheit und das Thema Intersektionalität.

**Zusammenfassung**

Begriffsklärung: Was "queer" bedeutet, von der ursprünglichen Beleidigung zur positiven Selbstbezeichnung, und der Bezug zu LGBTQIA+

Datenerfassung: Was man erfasst, hängt vom Kontext ab (Sex in der Medizin, Gender beim Verhalten, sexuelle Orientierung im Marketing)

Kategorien sind nicht neutral: Sie prägen, wie Menschen sich wahrnehmen, wie Umfragen ankommen und ob man Diskriminierung überhaupt messen kann

Repräsentativität: Wie prüft man sie, wenn die Gruppengröße unbekannt ist – etwa über bayesianische Ansätze mit Annahmen, die durch Daten aktualisiert werden

Datenbereinigung: Schon wenige Fehleingaben verzerren kleine Gruppen stark, wie das Beispiel der US-Zensusdaten zeigt

Umgang mit kleinen Gruppen: Optionen sind große Datenmengen, Oversampling, qualitative Methoden oder zumindest transparentes Berichten

Analyse: Algorithmen reproduzieren und skalieren bestehende Biases und sind nicht automatisch neutral; das Weglassen einzelner Merkmale löst das Problem nicht (Proxy-Variablen)

Fazit: Es gibt keine technische Patentlösung gegen Diskriminierung – entscheidend sind bewusste Entscheidungen, Mitdenken und der Blick auf Intersektionalität

**Links**

Buch "Queer Data" von Kevin Guyan: https://kevinguyan.com/queer-data/

Buch "Rainbow Trap" von Kevin Guyan: https://kevinguyan.com/rainbow-trap/

Buch "Data Feminism" von Catherine D'Ignazio und Lauren F. Klein (MIT Press, frei verfügbar): https://data-feminism.mitpress.mit.edu/

Episode #40: Sonderfolge: Frauen in Data Science und Tech mit Catrin & Isa von Mind the Tech https://www.podbean.com/eas/pb-ypy32-15747e6

Episode #93: Bayesianische Statistik: Vorwissen und Daten kombinieren https://www.podbean.com/eas/pb-crgji-1ab8218

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