MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine aktuelle Auswertung großer Umfragedaten zeigt, dass sich die Unterschiede zwischen Männern und Frauen bei zentralen sozialen und wirtschaftlichen Einstellungen über die Generationen hinweg verringern. Betrachtet wurden unter anderem Geduld, Risikobereitschaft, Vertrauen und prossoziales Verhalten. Die Forscher errechneten für jüngere Jahrgänge kleinere durchschnittliche Abstände und schätzen den Rückgang über eine Generation im Schnitt auf 21,6 %. Besonders auffällig ist die schnellere Annäherung in Ländern mit niedrigerem Einkommen und geringerer formaler Gleichstellung.
Die Frage, ob sich Geschlechterunterschiede in Persönlichkeits- und Präferenzmerkmalen mit wachsender Gleichstellung eher vergrößern oder eher verschwinden, bekommt neue empirische Reibung. Eine Studie in PNAS Nexus nimmt dabei gleich vier sehr greifbare Dimensionen in den Blick: Geduld (wie stark Menschen Belohnungen aufschieben), Risikobereitschaft (wie komfortabel sie mit Unsicherheit umgehen), Vertrauen (die Erwartung, dass andere zuverlässig und fair handeln) sowie Prosocialität (Verhalten, das anderen nützt, etwa durch Hilfe oder Spenden). Ausgangspunkt der Arbeit ist ein Kernnarrativ der Verhaltens- und Arbeitsmarktforschung: Wenn sich diese Merkmale systematisch unterscheiden, könnten sich daraus auch unterschiedliche Entscheidungen im Alltag und mittelbar unterschiedliche Lebensverläufe ergeben.
Historisch stützt sich diese Erwartung auf zahlreiche Befunde, die in Reviews experimenteller Daten zusammengetragen wurden, unter anderem auf eine Untersuchung aus dem Jahr 2009, die geschlechtsspezifische Muster bei Finanzrisiko und Altruismus beschreibt (https: //doi.org/10.1257/jel.47.2.448). Solche Unterschiede werden häufig als Erklärung für persistente Differenzen am Arbeitsmarkt herangezogen, etwa bei Karrierepfaden oder über die Lebenszeit kumulierter Vergütung. Genau hier setzt die neue Arbeit an: Sie testet nicht nur, ob es heute Lücken gibt, sondern ob sich diese Lücken über die Zeit verändern – und ob sie mit dem Wandel zu mehr Gleichstellung breiter werden oder enger zusammenrücken.
Die Autoren nehmen einen Ansatz ins Visier, der die frühere “Gleichstellung macht Unterschiede sichtbar”-These aus einer anderen Richtung überprüft. In früheren Ergebnissen wurde berichtet, dass Differenzen etwa bei Geduld und Vertrauen zwischen Männern und Frauen besonders groß in wohlhabenden Ländern mit hoher Gleichstellung ausfallen; diese Interpretation führte zur Annahme, moderne Entwicklung gebe Geschlechtern mehr Freiheit, “tiefer verwurzelte” Präferenzen auszuleben. Die neue Studie prüft dagegen die Kohortenebene: Wenn heutige gesellschaftliche Einflüsse größere Geschlechterspezifika begünstigen würden, müssten die Differenzen über die Geburtsjahrzehnte hinweg zunehmen. Werden dagegen in prägenden Lebensphasen vermehrt geschlechtsneutralere Erfahrungen gemacht, dann sollten – bei relativ stabilen Präferenzen – die Unterschiede bei jüngeren Kohorten kleiner ausfallen.
Methodisch wird die Argumentation solide aufgestellt, weil nicht nur Daten “nebeneinander” verglichen werden, sondern Alterseffekte vom Geburtsjahrgang getrennt werden. Die Forscher nutzen dafür zwei große internationale Datensätze: den Global Preferences Survey mit rund 80.000 Personen aus 76 Ländern, erhoben 2012, sowie die World Values Survey mit ungefähr 380.000 Befragten aus 106 Ländern, die in verschiedenen Wellen zwischen 1981 und 2022 befragt wurden. Mit dieser Kombination lassen sich Personen in unterschiedlichen Jahrzehnten innerhalb derselben Länder betrachten und so zeitliche Muster rekonstruieren. Damit die beobachteten Unterschiede nicht einfach Folge des Alterns sind, passen die Wissenschaftler die Messungen mathematisch an typische Lebenszyklusveränderungen an – etwa die robuste Beobachtung, dass Risikobereitschaft mit dem Alter sinkt, unabhängig davon, wann jemand geboren wurde.
Nach dem Herausrechnen dieser altersbedingten Verschiebungen berechnen die Studienautoren für jedes Geburtsjahrzehnt die durchschnittliche Differenz der Werte zwischen Männern und Frauen. Das Ergebnis lautet: In beiden Datensätzen nimmt die Lücke in allen vier gemessenen Traits bei jüngeren Generationen ab – Geduld, Risikobereitschaft, Vertrauen und Prosocialität zeigen damit eine konsistente Konvergenz. Konkret berichten die Autoren, dass die Lücke zwischen Männern und Frauen, die in den 1980er-Jahren geboren wurden, etwa 20 % kleiner ausfällt als die Lücke zwischen den Jahrgängen der 1950er. In absoluten Prozentwerten formuliert Uwe Sunde den zentralen Befund so: „In terms of size, our results indicate that gender preference gaps have declined on average by 21.6 percent over one generation (e.g. comparing the 1950 and 1980 birth decades)“ und ergänzt: „To put this into perspective, the gender wage gap in the United States has decreased by about 50 percent between 1980 and 2010.“ Solche Zahlen sind für die Einordnung wichtig, weil sie die Debatte von einer reinen “Richtung” (mehr oder weniger Gap) zu einer “Größenordnung” verschieben.
Auch die geografische Dynamik liefert eine bemerkenswerte Nuance. Laut den Ergebnissen verläuft die Annäherung nicht am stärksten in hochentwickelten westlichen Ländern, sondern schneller in Ländern mit niedrigerem Einkommen und weniger formaler Geschlechtergleichstellung. Damit gerät das alte Muster unter Druck, dass Unterschiede vor allem dann größer werden, wenn die Gesellschaft die Spielräume erweitert. Stattdessen deuten die Daten darauf hin, dass sich die soziale Praxis in mehreren Kontexten auf ähnliche Weise auf die Präferenzentwicklung auswirkt. Sunde beschreibt die Interpretation erwartungsnäher: „This suggests that women and men are becoming more similar in their preferences, since preferences are usually formed early in life and fairly stable thereafter, at least that is what the existing evidence seems to show.“ Genau diese Annahme – Präferenzen werden früh aufgebaut und bleiben dann vergleichsweise stabil – macht die Generationsanalyse methodisch plausibel.
Natürlich bleibt die Studie nicht blind für typische Stolpersteine. Ein Kernproblem solcher Analysen ist die Trennung von Kohorteneffekten und Alterseffekten: Beide wirken zeitgleich, wenn Menschen älter werden und wenn Generationen nachrücken. Sunde formuliert das Vorgehen und die zugrunde liegende Plausibilität so: „Disentangling cohort from age effects is notoriously difficult and we have gone a long way to see whether the effects are due to cohort effects or age, “ und weiter: „Our interpretation is that cohort effects, i.e., effects related to socialization during adolescence, are more likely to drive the results than age. But this interpretation is ultimately based on plausibility arguments in view of all of our findings.“ Zusätzlich stützen sich die Messungen auf Selbstberichte in Umfragen. Das kann die Differenz zwischen “was Menschen sagen” und “wie Menschen in realen Entscheidungen handeln” erhöhen, insbesondere wenn Fragen allgemeine Proxy-Werte abbilden statt experimentelle Verhaltensdaten. Als nächster Schritt bietet sich daher ein Längsschnitt-Design an, in dem dieselben Personen über Jahrzehnte begleitet werden und die Präferenzen über reale Experimente messbar werden, um die Stabilität solcher Einstellungen im Lebensverlauf genauer zu prüfen.
Für Unternehmen und Produktteams, die KI-gestützte Entscheidungen in HR, Finanzen oder Kundenprozessen modellieren, ist die Studie trotzdem mehr als nur eine akademische Randnotiz. Erstens erinnert sie daran, dass Unterschiede zwischen Gruppen nicht als unveränderliche Naturkonstante zu behandeln sind, sondern als dynamisches Muster, das sich über Kohorten verschiebt. Zweitens verschiebt sie den Fokus weg von “Geschlecht als statisches Label” hin zu “Kontext, Sozialisation und Zeit”. Das kann in der Modellpraxis bedeuten, dass Trainingsdaten altersspezifisch gewichtet und Kohortenverschiebungen explizit beobachtet werden sollten, statt pauschale Fairness-Annäherungen aus einem einzigen Beobachtungszeitraum zu übernehmen. Und drittens liefert der Befund ein Signal für die Governance: Wenn sich Präferenzmuster messbar annähern, sollten Kennzahlen zur Modellwirkung regelmäßig neu kalibriert werden, damit Bias-Detektoren nicht nur starr Unterschiede zwischen Gruppen “feststellen”, sondern auch deren zeitliche Entwicklung nachvollziehen.
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