In diesem IAB-Discussion Paper werden Muster stereotypisierter Darstellungen von Geschlechtern (gender stereotyping) in Stellenanzeigen des deutschen Arbeitsmarkts analysiert und diese Muster zwischen verschiedenen Berufsabgrenzungen verglichen. Basierend auf einem umfangreichen Stellenanzeigen-Datensatz der BA-Jobbörse, einem der größten Online-Jobportale Deutschlands, wurde ein Machine Learning-Algorithmus angewandt, um den Teil der Stellentexte zu identifizieren, in dem zu erfüllende Anforderungen und zu verrichtende Tätigkeiten explizit beschrieben werden.
IAB-Discussion Paper 13/2024: Gender Stereotyping in the Labor Market: A Descriptive Analysis of Almost One Million Job Ads across 710 Occupations and Occupational Positions
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