Teure Kinderbetreuung

Ukrainische Mütter im Kita-Dilemma

Gratis-Kitas

Soziologe Martin Hafen: «Die Schweizer Elternzeit ist beschämend»

Einblick in Betreuungsmodelle

Tagesmutter, Kita oder doch keine Fremdbetreuung?

Karriere und Baby – ein Ammenmärchen?

Die Hoffnung stirbt zuletzt: Die Mehrheit unserer Leser*innen glaubt an eine Vereinbarkeit zwischen Kind und Karriere - für immerhin 53 Prozent ist dies kein Ammenmärchen. Dies zeigt die 

 von vergangenem Freitag. Allerdings müsse die Wirtschaft umdenken, so die Meinung von knapp 700 Stimmen. 

Wieder einmal diskutiert die Schweiz über Vereinbarkeit. Ausgelöst hat die Debatte 

, ehemalige Strategiechefin bei «20 Minuten». Sie schreibt, die Geburt ihrer Tochter sei der Tropfen gewesen, der das Fass zum Überlaufen brachte. Sie berichtet u. a. von Schlafstörungen und Panikattacken – bis nichts mehr ging. 

Panknin ist damit nicht alleine. Erst im Frühling gab die Annabelle-Chefredaktorin ihren Posten aus den gleichen Gründen ab. Das Konzept «Kind und Karriere» habe nicht funktioniert, solche Berichte gibt es auch aus anderen Branchen 

Was aber heisst das konkret? Kathrin Bertschy, Co-Präsidentin Alliance F und Nationalrätin GLP Bern schreibt, die Rahmenbedingungen müssten besser werden: «Namentlich: erschwingliche Kinderbetreuungsinfrastrukturen, eine Elternzeit zu gleichen Teilen, verlässliche Tagesstrukturen». Sie ist der Meinung, dies würde unserer Wirtschaft, dem Fachkräftemangel und unserem Wohlergehen dienen, «weil wir ja schliesslich ein Interesse daran haben, dass Eltern erwerbstätig sein können.»

Bessere Rahmenbedingungen für die externe Kinderbetreuung spricht auch der Basler Grossrat Johannes Sieber (GLP) an und macht deutlich: «Wir sind als Gesellschaft in der Pflicht, gute Kinderbetreuung zu gewährleisten.» Pascal Ryf, Gemeinderat Oberwil, schreibt zudem: «Um den Fachkräftemangel zu reduzieren, die Gleichberechtigung zu fördern sowie die effektive Betreuungszeit mit den eigenen Kindern zu ermöglichen, braucht es ein Umdenken auf politischer und gesellschaftlicher Ebene.»

Wie könnte ein solches Umdenken aussehen? Martin Hafen, ehemaliger Dozent im Departement für Soziale Arbeit an der Hochschule Luzern sagt im Gespräch mit Bajour, er kenne den Schlüssel zur Entschärfung der aktuellen Situation: «Eine qualitativ gute, kostengünstige familienergänzende Kinderbetreuung mit angemessenen Arbeitsbedingungen muss gewährleistet sein.»

Studie

 mit dem Titel «Qualität in der frühkindlichen Bildung, Betreuung und Erziehung» publiziert. Darin wird aufgezeigt, dass die Politik noch viel mehr Geld in die Hand nehmen muss als bisher angedacht. Denn, so Hafen, «eine institutionalisierte frühkindliche Bildung, Betreuung und Erziehung in Form von Kindertagesstätten, Spielgruppen, Tageseltern und Hausbesuchsprogrammen ist eine unverzichtbare Notwendigkeit für die moderne Gesellschaft. 

Umso mehr verwundert es, dass in der Schweiz im internationalen Vergleich und auch im Vergleich zum formalen Bildungssystem sehr wenig in die familienergänzende Kinderbetreuung investiert wird.

Das soll sich nun ändern. Der Nationalrat will die externe Kinderbetreuung mit 710 Millionen Franken unterstützen, nun muss der Ständerat darüber entscheiden. Der 

Bundesrat

 verkündete bereits, dass er einen Bundesbeitrag für tiefere Kinderbetreuungskosten der Eltern grundsätzlich ablehne. Hafner zeigt sich aus anderen Gründen skeptisch: «Diese Summe reicht bei Weitem nicht aus, sie ist nur eine Anschubfinanzierung.» 

Er spricht von 2.2 Milliarden, die in die Hand genommen werden müssten, will man Kindern, Eltern und Fachkräften in der Kinderbetreuung langfristig gerecht werden. Denn gemäss Schätzungen der Hochschule Luzern arbeitet rund die Hälfte aller Angestellten ohne fachliche Ausbildung in Kitas, Spielgruppen oder Hausbesuchsprogrammen. Dies könnte gravierende Folgen haben. «Ohne zusätzliche formal ausgebildete Mitarbeiter*innen kann unser aktuelles Betreuungssystem auf Zeit nicht überleben», sagt Martin Hafen.

Die Burnout-Quote sei aufgrund der Arbeitsbedingungen hoch und aufgrund des oftmals geringen Gehalts der Teilzeitpensen werde die Altersarmut gerade von Frauen gefördert. Damit die Vorstellung von Karriere und Kind eben kein Ammenmärchen bleibt, müsse die Schweiz umdenken und Punkte wie Mutterschutz, Elternzeit für Mutter und Vater sowie eine qualifizierte Betreuung gerade auch der kleineren Kinder garantieren. «Die ersten Lebensjahre eines Kindes sind für die Entwicklung von sozialen Kompetenzen, Kreativität sowie motorischen und sprachlichen Fähigkeiten entscheidend.» Fehlt gut ausgebildetes Personal, wirkt sich dies langfristig nicht nur für die Kinder, sondern auch für Mitarbeiter*innen aus.

Der Aspekt der qualitativ hochwertigen Betreuung hat bisher wenig Aufmerksamkeit bekommen. In der politischen Debatte geht es aktuell vor allem um ein ausreichendes Angebot an bezahlbarer Kinderbetreuung. Dies zeigt auch die kantonale Volksinitiative betreffend 

«Kinderbetreuung für alle»

der SP Basel-Stadt, die fordert, dass die Finanzierung der Betreuung mit staatlichen Mitteln erfolgen soll. 

Gegenvorschlag

 dagegen, der statt eines dreistelligen Millionenbetrags rund 28 Millionen Franken kosten soll. Die Bildungs- und Kulturkommission des Grossen Rats hat nun ebenfalls einen 

 ausgearbeitet, der beim Betreuungsschlüssel und den Löhnen der Initiative stärker entgegenkommt. Das Thema ist offensichtlich dringlich und in aller Munde.

Auch Bajour-Leserin Annina beteiligt sich an der Debatte: «Die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ist nicht einfach. Ich habe das Glück, dass ich einen tollen Arbeitgeber habe, viel Flexibilität geniesse. Es braucht aber ein Umdenken in der Wirtschaft und es braucht unbedingt mehr Teilzeitstellen auch für verantwortungsvolle Aufgaben.» 

Und Leserin Sibylle wünscht sich «eine Option zu haben», um das geeignete Modell für ihre Familie zu wählen.» Dies ist offenbar auch im Sinne von Leser Robbi, der darauf aufmerksam macht, dass «die Unterstützung für Eltern deren Performance, Loyalität und ihren Beitrag zum guten Betriebsklima verbessert.» Was langfristig ein Vorteil nicht nur für die Familien, sondern auch für die Arbeitgeber*innen wäre.

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Frage des Tages

Algorithmen beeinflussen deine Karrierechancen

Dieser Artikel ist zuerst am 2. Februar 2022 auf 

Reatch.ch

 erschienen. Reatch ist die Schweizer Ideenschmiede für durchdachte Entscheide aus Wissenschaft und Gesellschaft.

Algorithmus und Bias - was bedeutet das überhaupt?

Ein Algorithmus ist eine Reihe von konkreten Schritten, die dazu dienen, eine Aufgabe zu lösen. Machine Learning ist eine bestimmte Klasse von Algorithmen, die Teil der Künstlichen Intelligenz (KI) sind. Sie finden Muster in Daten und nutzen diese, um sogenannte «predictive models» zu erstellen. Diese «predictive models» reichen von einem einfachen Set an Regeln (IF “x” THEN “y” ELSE “z”) bis hin zu komplexen Modellen. Diese Regeln/Modelle bilden häufig algorithmische Voreingenommenheiten oder sogenannten «Bias». Als Bias bezeichnen wir alles, was eine unfaire Handlung oder Darstellung verursacht, die meistens einem Menschen oder einer Menschengruppe Schaden zufügt. 

Ein Beispiel dafür wäre es, wenn ein Schweizer und ein Nicht-Schweizer sich auf die gleiche Stelle bewerben. Beide haben Informatik studiert, weisen die gleiche Erfahrung auf und haben einen Notenschnitt über 5.00. Wäre der Algorithmus voreingenommen, könnte er beispielsweise den Schweizer Bewerber bevorzugen. Eine solche Handlung ist unfair, wenn im Endeffekt nur die Nationalität den Einstellungsentscheid beeinflusst hat. Wenn ein Algorithmus diese unfaire Handlung oder Darstellung produziert, bezeichnet man dies mit «Algorithmic Bias». Unsere Recherchen und Interviews haben ergeben, dass Menschen bei einem menschlichen Bias viel toleranter sind als gegenüber einem algorithmischen Bias. Mit anderen Worten erwartet man von einer Maschine, dass sie stets fehlerfrei und unvoreingenommen entscheidet. Bei Menschen hat man allerdings Verständnis, wenn sie Fehler machen. 

Im Rahmen des Algorithmic Bias Projektes, befassten wir uns sowohl mit den technischen Aspekten als auch mit den ethischen, gesellschaftlichen und den bestehenden und bevorstehenden Schweizer Gesetzen. Dafür haben wir Stakeholder-Interviews mit Experten aus Industrie, Wissenschaft, Gesellschaft (Non-Profit Organisationen), Recht und Politik geführt. Nach der technischen Analyse kamen wir zum Schluss, dass ein branchenübergreifender Lösungsansatz nicht zielführend ist. Algorithmen haben ein sehr diverses Einsatzgebiet und können je nach Verwendung direkten Personenschaden anrichten. Deshalb ist es sinnvoll, wenn man beispielsweise autonome Fahrzeuge anders als algorithmisch-gestützte HR-Entscheide behandelt und somit auch dazugehörige Analysen sektoriell beziehungsweise Fall-für-Fall durchführt. Diese Erkenntnis kann auch im Projektverlauf in Abbildung 1 nachvollzogen werden.

Unsere thematische Recherche hat uns motiviert, den Use-Case «Human Resources» näher zu betrachten. Fast jede Person durchläuft mindestens einmal in ihrem Leben einen Bewerbungsprozess. Latente Voreingenommenheiten können über die wirtschaftliche Existenz und die Integration dieser Personen entscheiden. Schon heute treten menschlich induzierte Voreingenommenheiten wie zum Beispiel Rassismus auf. Da Machine Learning die Modelle und Regeln aus vorhandenen Daten baut, besteht das Risiko, dass existierende menschliche Voreingenommenheiten in algorithmische Entscheidungen mit eingebaut werden.

Wir haben den HR-Prozess in der Schweiz genauer analysiert (Abbildung 2) und festgestellt, dass in allen Schritten einer Bewerbung Algorithmen eingesetzt werden können. Schon bei der Jobbeschreibung (sozio-kulturelle Attribute), bei der CV-Analyse, bei automatisierten Assessments und maschinell ausgewerteten Interviews kann deshalb eine Diskriminierung durch Algorithmen auftreten. 

In der Schweiz benutzen mehrheitlich grosse Unternehmen automatisierte HR-Systeme, da sie sich davon steigende Effizienz und niedrigere Kosten erhoffen. Kleinere und mittelgrosse Unternehmen (KMU) haben für grosse Automatisierungen in HR entweder kein Bedürfnis, da sie jährlich nur eine Handvoll Mitarbeiter einstellen oder sie lagern diesen Prozess aus Know-How- und Ressourcengründen aus. Da die meisten Unternehmen den Einsatz solcher Systeme verdeckt halten, war es für uns sehr schwierig, genaue Zahlen auszuarbeiten. Aus unseren Interviews konnten wir festhalten, dass die HR-Manager das Risiko eines Reputationsschadens aufgrund voreingenommener HR-Systeme nicht in Kauf nehmen wollen. Des Weiteren zeigten die Interviews, dass die Akzeptanz für den Einsatz solcher Systeme bei der Schweizerischen Bevölkerung noch sehr klein ist.

Der Bewerbungsprozess ist rechtlich gesehen nicht vertraglich abgedeckt. HR-Entscheide sind für die Bewerber meist intransparent. Tatsache ist, dass HR-Manager und Recruiter professionell täglich nach Bewerbern suchen bzw. CV’s beurteilen, während Bewerber/-innen in der Regel jeweils alle 2-3 Jahre den Bewerbungsprozess wenige Male durchlaufen. Für Bewerber/-innen ist es schwer zu erkennen, ob sie beim Entscheid durch den HR-Manager diskriminiert wurden oder nicht. Dadurch ist es für den Bewerber fast unmöglich, eine Diskriminierung nachzuweisen und im Sinne des Diskriminierungsverbotes (Art. 8 BV) sein Recht einzufordern.

Automatisierte Entscheidungen und das Datenschutzgesetz

Daten spielen eine zentrale Rolle im Lernprozess von KI-Systemen. Aus diesem Grund kann man die Diskussionen um das Sammeln und Nutzen von Daten nicht vernachlässigen, wenn man algorithmische Entscheidungen analysiert. Generell ist der Umgang mit Daten in der Schweiz im Vergleich zu Europa eher liberal. Das bestehende Datenschutzgesetz aus dem Jahre 1993 ist veraltet und erzielt in seiner heutigen Form eher limitierte Wirkung. Dies wurde von der Politik bereits aufgenommen: das Datenschutzgesetz wurde revidiert und an das strengere, europäische Datenschutzrecht (die EU Datenschutzgrundverordnung) angepasst. Es wird voraussichtlich 2023 in Kraft treten.

Das neue Datenschutzgesetz lässt jedoch für Firmen und Gerichte bezüglich der Definition der «automatisierten Entscheidung» viel Spielraum offen. Die Rechtsexperten sind sich nicht einig, zu welchem Grad ein menschlicher Zwischenschritt oder eine menschliche Beteiligung die Entscheidung beeinflussen muss, damit sie nicht mehr als automatisiert gilt. Da das Gesetz zwischen automatisierten und nicht-automatisierten Entscheidungen unterscheidet, ist es für Bewerber/innen und für den Bewerbungsprozess sehr relevant. Nur bei einer automatisierten Entscheidung schreibt das Gesetz eine Informationspflicht des Arbeitgebers an den Bewerber vor, und ermöglicht es dem Bewerber, den Entscheid durch eine natürliche Person überprüfen zu lassen.

Bei automatisierten Einzelentscheidungen besteht zum Beispiel eine Informationspflicht des Betroffenen (Art. 21 neues DSG). Des Weiteren wird dem eidgenössischen Öffentlichkeits- und Datenschutzbeauftragten (EDÖB) sehr viel Verantwortung zugesprochen. So besteht die Möglichkeit, branchenspezifische Verhaltenskodizes zu bestimmen im Sinne eines Soft-Law, welches der EDÖB überprüfen und dazu Stellung nehmen muss (Art. 11). Weiter wird der EDÖB unter anderem damit beauftragt, Konsultationen für Organisationen und Firmen durchzuführen (Art. 24) und ist die nationale Anlaufstelle für jegliche Verletzungen der Datensicherheit (Art. 25). Die heute bestehenden Ressourcen des EDÖB reichen unserer Meinung nach nicht aus, um alle Aufträge zuverlässig zu erfüllen. 

Anhand der Interviews konnten wir feststellen, dass sowohl die Politik als auch die Industrie im Vergleich zu Europa und den USA momentan eher passiv unterwegs sind. Einerseits möchte die Politik möglichst liberal bleiben und nur das regulieren, was nötig ist. Andererseits hütet sich die Industrie vor Reputationsschäden und möchte die Systeme erst breitflächig einsetzen, wenn die Bevölkerung die nötige Akzeptanz zeigt. Ein weiterer wichtiger Punkt für die Industrie ist, dass der rechtliche Rahmen klar definiert sein muss. Beide Seiten warten auf eine öffentliche Debatte in der Schweiz, von der sie sich mehr Klarheit erhoffen. Dies könnte dazu beitragen, mehr Transparenz über KI-Modelle und deren Einsatzgebiete zu schaffen. So ist es für die betroffenen Nutzer nicht nur wichtig den KI-Modellen zu vertrauen, sondern auch zu wissen, wann und für welche Aufgaben sie eingesetzt werden.

Industrieverbände und (internationale) Institutionen sind bestrebt Guidelines und ethische Chartas zu erlassen (Soft Law), um das Vertrauen in die Nutzung der Technologie zu erhöhen. Eine konkrete Möglichkeit wäre, regelmässige Audits der KI-Systeme durch externe Firmen oder den Staat zu fördern. Ein weiterer Schritt für die HR-Manager wäre einen gewissen Anteil an Zufall in automatisierte HR-Prozesse einzubauen. Zum Beispiel könnte das Resultat der automatisierten Lebenslaufanalyse durch eine bestimmte Anzahl zufällig ausgewählter Lebensläufe erweitert werden. Dies gibt den HR-Managern ein Gefühl dafür, wie das System die vorgeschlagenen Lebensläufe auswählt und ob ein Bias erkennbar ist. 

Der Bias in automatisierten Systemen ist für die Gesellschaft ein wichtiges Thema. Der Einfluss von KI-Systemen ist durch die Skalierbarkeit der Technologie gross, weil solche Systeme massiv mehr Bewerbungen analysieren können als HR-Manager. Ein bereits bestehender Bias, der in den Daten implizit vorhanden ist, kann massiv verstärkt werden. KI-Systeme haben zwar ihre Berechtigungen und können der Gesellschaft durchaus einen grossen Nutzen bringen. Jedoch ist es wichtig, dass wir diese verantwortungsvoll einsetzen und sie so wenig Bias wie möglich beinhalten. Es gibt noch weitere Fragestellungen, die wir im Rahmen dieses Projektes nicht beantwortet haben und die vertiefter analysiert werden müssen. So ist zum Beispiel die Transparenz wichtig. Wie aber kann man sie bei komplexen «Black-Box»-Modellen, wie sie in den Bewerbungsprozessen eingesetzt werden, erreichen? Auch stellt sich die Frage, ob es jemals komplett faire Algorithmen und Datensätze geben wird? Des Weiteren haben wir erwähnt, dass eine nationale Debatte notwendig erscheint. Mit diesem Projekt haben wir einen Schritt in diese Richtung gemacht. 

 Maya studiert Informatik an der Universität Zürich und hat bereits ein abgeschlossenes Studium in Sozialwissenschaften. Das Spannungsfeld Technologie und Mensch spielt akademisch, professionell und auch persönlich eine wichtige Rolle für sie. Vor allem setzt sie sich dabei für Themen wie Gleichstellung und Inklusion ein.

 Alexis ist Doktorand an der ETH Zürich und Mitarbeiter des Forschungsbereiches Data Science und Makroökonomische Methoden der Schweizer Konjunkturforschungsstelle. Seine Forschungsinteressen liegen an der Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz, rechnerischer Linguistik und Wirtschaft. Das Thema “Fairness” liegt ihm besonders am Herzen, da unfaire Algorithmen starke gesellschaftliche Auswirkungen haben könnten.

 Amir besitzt zwei Masterabschlüsse der ETH Zürich – in Maschinenbau und in Science, Technology and Policy und arbeitet momentan als IT-Consultant bei der AWK Group. Diese einzigartige Kombination von technischem, ökonomischem und regulatorischem Wissen möchte er nutzen, um Technologien so einsetzen zu können, dass keine Nachteile für die Gesellschaft entstehen. Algorithmen und Daten sind heute schon feste Bestandteile der Gesellschaft und Wirtschaft und werden dies auch lange bleiben, deswegen lohnt es sich, sich damit zu befassen und das regulatorische Framework fortlaufend anzupassen.

 Learning by doing der beste Weg ist in den Journalismus einzusteigen

 Studienabbrecher und (immer noch) Podcast Host von «ernsthafte Gespräche»

 Die vielfältigen Geschichten der Menschen, die hier leben

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Ernst Field

Alexis Perakis, reatch

 gerne an daniel.faulhaber@bajour.ch . Twitter: 

 da habe ich die Freiheit, Neues anzupacken und unkonventionell zu arbeiten, ohne über sieben Hierarchiehürden zu springen. Das ist toll. Gleichzeitig macht diese Freiheit natürlich Angst, und das wiederum schweisst zusammen. Darum bin ich auch hier. Wegen des Teams. 

Bei der TagesWoche und davor lange Jahre an der Uni mit Germanistik & Geschichte.

 Die Dreirosenbrücke. Das Schaufenster des Computer + Softwareshops an der Feldbergstrasse Ecke Klybeckstrasse. Das St. Johann. Dart spielen in der Nordtangente. Dass Deutschland und Frankreich nebenan sind. 

 Unfertigkeit. Alles muss hier immer sofort eingezäunt und befriedet und geputzt werden. Das nervt. Basel hat in vielem eine Fallschirmkultur aus der Hölle. Absichern bis der Gurt spannt. Ich bin schon oft aus Versehen eingeschlafen.

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Daniel Faulhaber

 ich lernen möchte, wie guter Journalismus produziert wird 

für jede Situation das richtige dabei haben

 eine Begeisterung für Fussball aufbringen

 die Unterschiede zwischen Gross- & Kleinbasel

Jeanne Wenger

 Ich liebe zu recherchieren, zu schreiben, herauszuhören, was Menschen bewegt. Zudem bin ich neugierig auf alles, was in Basel und der Welt so passiert.

 Redaktorin Jüdische Medien AG, Kommunikation terre des hommes schweiz

 Nachfragen, zuhören, Menschen vernetzen.

 mich in Geduld üben, Mathe, Handarbeit.

Die Offenheit, das kulturelle Angebot und das Leben am und im Rhein.

 Berliner Cafés mit Brunch bis 17 Uhr.


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Amir Mikail, reatch

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Eine Frau und ein Kind aus der Ukraine betreten ein Gebaeude, am Freitag, 11. Maerz 2022, in der nationalen Gedenkstaette fuer Heim- und Verdingkinder in Muemliswil. In der Gemeinde Muemliswil-Ramiswil betreibt Guido Fluri, der dort als Heimkind aufgewachsen ist, im ehemaligen Kinderheim eine Gedenkstaette fuer Verdingkinder. Diese wird nun zur Fluechtlingsunterkunft umfunktioniert. In der Nacht von Dienstag auf Mittwoch konnte die Guido Fluri Stiftung mit einem Evakuierungsflug Fluechtlinge in die Schweiz bringen.

Ukraine Krieg Geflüchtete Kind Mutter

Abbildung 2: HR-Prozess Beispiel in der Schweiz. In jedem Schritt des Bewerbungsprozesses können Tools zu algorithmischen Entscheidungen eingesetzt werden. 

Martin Hafen Kita

Die Politik möchte möglichst liberal bleiben und nur das regulieren, was nötig ist.