Die Gender Data Gap, die sich in Bezug auf Forschungsdaten zeigt, betrifft alle datenbasiert arbeitenden Disziplinen und steht besonders seit dem Erscheinen des Buches “Data Feminism” (D’Ignazio/Klein 2020) immer wieder in Diskussion. Von Data Science zu den Digital Humanities offenbart sich ein Bias, der Gender, Race sowie andere marginalisierte Perspektiven weniger oder gar nicht berücksichtigt (vgl. Leyrer 2021, 50). Das resultiert in einer Unterrepräsentation von FLINTA* in Zugängen, Daten und Infrastrukturen (vgl. D’Ignazio/Klein 2020, Kap. 4; Saeger 2016) (Das Akronym FLINTA* steht für Frauen, Lesben, intergeschlechtliche, nichtbinäre, transgeschlechtliche und agender Personen, das Sternchen bezieht weitere Geschlechter mit ein (vgl. Ash 2023). Wir verwenden den Ausdruck in diesem Kontext, um darauf hinzuweisen, dass die Gender Data Gap sowohl Frauen als auch andere Geschlechter betrifft.). Die Gender Data Gap ist dabei intersektional zu verstehen, d.h. sie bezieht sich auf miteinander verknüpfte Kategorien, die jeweils mit eigenen Marginalisierungserfahrungen verbunden sind (zu DH und Intersektionalität siehe Bordalejo/Risam 2019, Losh/Wernimont 2019).