Daniel Kahnemann (2011) beschreibt unser Gehirn in zwei Denksystemen:

• System 1 – das Unbewusste – agiert intuitiv, instinktiv, schnell und ohne willentliche Steuerung. Es ist der Autopilot, der uns durch die komplexe Umwelt führt – und es greift überwiegend auf gespeicherte Erfahrungen zurück. Mehr als 90% unserer Wahrnehmungs- und Denkprozesse laufen unbewusst durch System 1 ab.
• System 2 – das Bewusste – ist das langsame und logische Denken.

Bewusstes Denken ist anstrengend – daher benutzen wir vorzugsweise System 1.

Sie möchten mehr über Ihre Biases wissen?
Dann nutzen Sie die Testmöglichkeiten des Implicit Association Test (IAT), z. B. zu Biases in den Bereichen Geschlecht, Alter, Gewicht, Hautfarbe etc.
Zum IAT geht’s hier entlang:

https://implicit.harvard.edu/implicit/takeatest.html

Für diejenigen, die lieber lesen, hier eine Buchempfehlung:

Mahzarin R. Banaji und Anthony Greenwald, die zusammen mit Brian Nosek den IAT entwickelt haben, führen in ihrem Buch Blindspot: Hidden Biases of Good People (2016) sehr gut in das Thema Biases ein.

Und für diejenigen, die lieber zuhören, hier gibt es einen Podcast mit der Sozialpsychologin Mahzarin R. Banaji zum Thema:

https://www.socialsciencespace.com/2018/08/mahzarin-banaji-on-implicit-bias/

Gender Biases sind geschlechtsspezfische Wahrnehmungs- und Beurteilungsfehler, durch die Daten, Forschungsergebnisse oder Situationen verschoben dargestellt und ausgewertet werden.

Genderstereotype sind geschlechterbezogene Zuschreibungen (z.B. von Eigenschaften), die als natürlich – nicht als gesellschaftlich konstruiert – wahrgenommen werden. → System 1

Beides hat beispielsweise Auswirkungen auf.:

• Leistungsbewertungen
• Bewertung von (situativem) gendertypischen Verhalten
• Empfehlungsschreiben
• Bewertung von Lebensläufen
• Vorstellungen von Führungskräften
• Individuelles Verhalten

Sie möchten mehr dazu wissen?

Diese kurzen Videos bieten einen guten Überblick zu Gender Biases:

https://leanin.org/education/introduction-to-what-works-for-women-at-work

Die Plattform ANTI-BIAS bietet eine ansprechende und umfangreiche Sammlung zum  „bewussten Umgang mit unbewussten Vorurteilen – Unconscious Biases“.  Aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse aus verschiedenen Forschungsprojekten zu Unconscious Biases werden vorgestellt, ebenso erfolgreiche Strategien zu deren Vermeidung (Anti-Bias):
https://www.anti-bias.eu/

Das Gender Bias Learning Project von WorkLife Law bietet eine kurzweilige Gender Bias-Trainingswebsite in englischer Sprache. Gender Bias ist ein ernstes Thema. Die Projektseite vermittelt fundiertes Wissen zu einem ernsten Thema, leicht verpackt und mit einem geistreichen Ansatz, der es ermöglicht, mit Spaß zu lernen und Erfahrungen zu teilen:
https://genderbiasbingo.com/

Die offene Lernressource (Open Educational Resource) "Was ist Gender?" beantwortet die Frage aus der Perspektive der Geschlechterforschung (Gender Studies). Hier werden wissenschaftliche Konzepte um den Begriff Gender vorgestellt und die Bedeutung von Geschlecht in unserer Gesellschaft erläutert:
https://blogs.hoou.de/gender/

 Die Informationsseite des CEWS (Kompetenzzentrum Frauen in Wissenschaft und Forschung) „Gender Bias in der Wissenschaft“(deutsch) bietet neben einer ausführlichen Einführung, einen guten Forschungsüberblick zu Gender Bias sowie Ressourcen für den Abbau von Gender Bias.
https://www.gesis.org/cews/daten-und-informationen/forschungsfelder/gender-bias

• Banaji, Mahzarin und Anthony Greenwald: Blindspot: Hidden biases of good people. New York: Delacorte Press, 2016.
• Beaufaÿs, Sandra: Wie werden Wissenschaftler gemacht? Beobachtungen zur wechselseitigen Konstitution von Geschlecht und Wissenschaft. Bielefeld: transcript, 2003.
• Dutt, K., Pfaff, D.L., Bernstein, A.F., Dillard, J.S., Block, C.J. (2016). Gender Differences in Recommendation Letters for Postdoctoral Fellowships in Geoscience. Nature GeoScience 9.
• Eagly, A. H., Nater, C., Miller, D. I., Kaufmann, M., & Sczesny, S. (2019). Gender stereotypes have changed: A cross-temporal metaanalysis of US public opinion polls from1946 to 2018. American Psychologist.
• Färber, Christine und Ulrike Spangenberger: Wie werden Professuren besetzt? Chancengleichheit in Berufungsverfahren. Frankfurt a.M.: Campus, 2008.
• Daniel Kahneman: Schnelles Denken, langsames Denken. Siedler, 2012.
• Moss-Racusin, C. A., Dovidio, J. F., Brescoll, V. L., Graham, M. J., & Handelsman, J. (2012). Science faculty’s subtle gender biases favor male students. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(41), 16474-16479.
• Peus, C., Braun, S., Hentschel, T., & Frey, D. (2015). Personalauswahl in der Wissenschaft. Springer: Berlin Heidelberg.
• Rubini, M. & Menegatti, M. (2014). Hindering women’s careers in academia: Gender linguistic bias in personnel selection. Journal of Language and Social Psychology, 33(6), 632-650.
• Schmader, T., Whitehead, J./Wysocki, V. H. (2007): A linguistic comparison of letters of recommendation for male and female chemistry and biochemistry job applicants. Sex Roles, 57(7-8), 509-514.
• Van den Brink & M. & Benschop, Y. (2012): Gender practices in the construction of academic excellence: Sheep with five legs. Organization 19(4), 507–524.