Um das Vorgehen weiter zu objektivieren, entschieden wir uns gegen die Zuordnung der Geschlechter zu den Vornamen auf Basis unseres eigenen Weltwissens. Stattdessen machten wir uns auf die Suche nach Namensdatenbanken, die Angaben zum Geschlecht enthalten. Im Natural Language Toolkit (NLTK) etwa ist eine solche Liste enthalten (Kantrowitz 1997), jedoch werden keine Angaben gemacht, wie diese Liste zustande kam und auf welcher Grundlage die Geschlechter zugeordnet wurden. Wir entschieden uns daher für genderize.io, eine Datenbank, die nach eigenen Angaben auf Daten von Social-Media-Plattformen basiert, wo Personen die Informationen zu ihrem Geschlecht selbst bestimmen können. Nach dem Abgleich unserer Personenliste mit genderize.io via deren API konnten wir 102 von 124 Namen ein Geschlecht zuordnen. Da genderize.io nur zwei Geschlechter kennt, setzten wir “male”, “female” und “no-match” als @type-Werte ein. Die Namen, die nach diesem ersten Abgleich “no-match” waren, verglichen wir anschließend manuell mit der genderchecker.com-Datenbank, die ihre Geschlechtsangaben aus den "2001 and 2011 UK Census Data" bezieht, "together with multiple online sources and contributions from our 2m website visitors". Diese kommerzielle Datenbank konnte nicht für einen Gesamtvergleich genutzt werden, da nur die manuelle Verwendung kostenfrei ist. Ein interessanter Aspekt des Datenmodells von genderchecker.com ist die Berücksichtigung der Möglichkeit eines dritten Geschlechts: "If we see just one instance of a name appearing as both male and female, we categorise it as unisex." Aus gendertheoretischer Perspektive ist dieses Modell ein Schritt in die richtige Richtung, wenngleich die Benennung “unisex” diskutabel scheint. In unserer Namensliste kam kein solcher Fall vor - nach dem Abgleich der verbleibenden 22 Namen mit genderchecker.com blieben drei Namen “no-match”.