Schritt 1: Erfassung von Informationen und aufgeschlüsselten Daten zur Zielgruppe

Prüfen Sie die Verwendung von aufgeschlüsselten Daten bei allen Analysen. Dies bedeutet, dass die statistischen Daten zur Zielgruppe nach Merkmalen wie Geschlecht, Geschlechtsidentität, Alter, ethnischer Zugehörigkeit, Behinderung, sozioökonomischem Status, Bildungsniveau, Beschäftigung in unterschiedlichen Sektoren, Unternehmertum in unterschiedlichen Sektoren, Gehaltsniveaus und anderen relevanten Faktoren aufgeschlüsselt sind. Bei der Erfassung dieser Daten sollten einige wichtige Grundsätze berücksichtigt werden:

  •  Es ist wichtig, dass die Daten als vorrangige Untergliederung immer nach dem Geschlecht aufgeschlüsselt werden. Bei der Erhebung von statistischen Daten zu beispielsweise „jungen Menschen“ und „Älteren“ ist sicherzustellen, dass die Zielgruppe nach dem Geschlecht aufgeschlüsselt ist.
  • Neben den quantitativen Daten zu spezifischen Merkmalen muss die Analyse auch qualitative Daten zu den gelebten Erfahrungen der Personen berücksichtigen. Im Wesentlichen muss die unterschiedliche Nutzung von Dienstleistungen durch die verschiedenen Personen ermittelt und untersucht werden, wie diese Ressourcen zuzuweisen sind, um diesen Unterschieden gerecht zu werden.
  • Die qualitative Untersuchung ist zudem erforderlich, um die Gründe für die Ungleichheit zu ermitteln – nur durch die Kenntnis der zugrunde liegenden Ursachen können wir sicherstellen, dass die Geschlechtergleichstellung durch die Vorhaben nachhaltig verbessert wird. Beispielsweise werden öffentliche Räume und der öffentliche Personenverkehr in unterschiedlicher Weise je nach Tageszeit, Höhe des Einkommens, Beschäftigung und Regelung der Kinderbetreuung usw. von unterschiedlichen Menschen genutzt – älteren Frauen und Männern, jüngeren Frauen und Männern, Kindern, Eltern und pflegenden Angehörigen, Berufspendlern usw. Bei einer gleichstellungsorientierten Analyse muss eingehend untersucht werden, was das Datenangebot zum Alltagsleben der Personen aussagt.
  • Es ist wichtig, Informationen aus verschiedenen Quellen heranzuziehen (z. B. lokale und subnationale Studien oder Konsultationen) und verschiedene Datenquellen zu kombinieren (z. B. Daten der statistischen Ämter, wissenschaftliche Arbeiten und Politikberichte), um sich ein umfassendes Bild von der zugrunde liegenden Realität machen zu können.
  • Stehen keine Daten zu ethnischer Zugehörigkeit, Alter, Behinderung oder Geschlecht zur Verfügung, ist diese Lücke zu kennzeichnen. Maßnahmen zur Verbesserung der verfügbaren Daten könnten Bestandteil der Programme und lokalen Vorhaben sein. Bemühungen um eine Verbesserung der Daten könnten im Rahmen der Ziele des Vorhabens und der Berichterstattung in Erwägung gezogen werden.
  • Geschlechtsspezifische Daten zur Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben tragen dazu bei, ein besseres Verständnis für die Aufteilung von Beruf und Betreuungsaufgaben zwischen Frauen und Männern zu entwickeln. Daten zur Beschäftigung und zum Zeitbudget machen geschlechtsspezifische Muster bei der bezahlten und unbezahlten Arbeit deutlich.
  • Es ist wichtig, sämtliche Analysen an den lokalen Kontext anzupassen, indem Analysen der lokalen Daten berücksichtigt werden. Dies kann durch die Einbeziehung nationaler und lokaler Gleichstellungsfachleute, die Konsultation von Organisationen der Zivilgesellschaft, insbesondere Frauenorganisationen, und die Nutzung der nationalen Forschungsergebnisse sowie durch die Triangulation von Daten erfolgen.

Nützliche Datenquellen sind:

  • Der Gleichstellungsindex [1], bietet Daten aus allen EU-Mitgliedstaaten zu acht Bereichen: Arbeit, Geld, Wissen, Zeit, Macht, Gesundheit, Gewalt gegen Frauen und sich überschneidende Ungleichheiten.
  • Bei der EIGE-Datenbank für Gender-Statistiken[2], handelt es sich um eine umfangreiche Datenbank, die Gender-Statistiken sowie Informationen über eine Vielzahl unterschiedlicher Aspekte der (Un-)Gleichheiten von Frauen und Männern enthält.
  • Die Eurostat‑Statistiken zur Gleichstellung [3] bieten leicht verständliche Statistiken sowie ein Glossar statistischer Begriffe und Links zu weiteren Informationen, den neuesten Daten und Metadaten.