Über uns

moirée — der Name kommt vom optischen Moiré-Effekt: Wenn zwei feine Raster übereinandergelegt werden, entstehen plötzlich neue Muster, die in keinem der Einzelbilder sichtbar waren.

Du kennst das Phänomen: ein Hemd mit feinem Streifenmuster flimmert im Fernsehen, zwei Fenstergitter überlappen sich leicht, oder du hältst zwei Siebe gegeneinander — plötzlich tauchen Wellen und Kreise auf, die gar nicht da sein sollten und vorher gar nicht sichtbar waren.

Genau das passiert auf dieser Plattform. Auf der einen Seite: gelebte Erfahrungen aus dem Berufsalltag. Auf der anderen: wissenschaftliche Studien, die strukturelle Benachteiligung dokumentieren. Erst wenn beides übereinandergelegt wird — wenn die persönliche Erfahrung auf die akademische Evidenz trifft — werden Muster sichtbar, die im Einzelnen unsichtbar bleiben. Das ist moirée.

„Ich hab noch nie gesehen, dass eine Frau in meiner Branche benachteiligt wird. Wir sind alle immer sehr supportive!" — Ein gut gemeinter Satz, gesprochen von einem Mitbewohner im Jahr 2026. Kein böser Wille, keine Absicht zu verharmlosen. Einfach eine ehrliche Wahrnehmung aus einer Perspektive, in der bestimmte Muster unsichtbar bleiben. Die naheliegende Antwort wäre gewesen: Daten zeigen. Aber welche Daten?

Die Recherche offenbarte eine Lücke. EU-Berichte von EPRA und Creative Europe existieren als statische PDFs — wertvoll, aber nicht durchsuchbar, nicht filterbar, nicht auf Einzelfälle heruntergebrochen. US-amerikanische Quellen wie die UCLA Hollywood Reports liefern jährliche Statistiken, dokumentieren aber keine individuellen Erfahrungen. Im D/A/CH-Raum betreiben Netzwerke wie die Digital Media Women Veranstaltungen und Mentoring — aber keine Datenbanken. Niemand sammelt anonymisierte Einzelfälle und macht sie durchsuchbar, filterbar und zitierbar.

Diese Lücke ist kein Zufall. Individuelle Erfahrungen beruflicher Benachteiligung sind schwer zu erfassen: Sie sind subjektiv, oft subtil, und die Betroffenen haben gute Gründe, nicht öffentlich darüber zu sprechen. Genau deshalb braucht es eine Infrastruktur, die Anonymität gewährleistet und gleichzeitig wissenschaftliche Zitierbarkeit ermöglicht.

moiree.eu ist die Antwort auf diese Lücke: eine Plattform, die unsichtbare Muster beruflicher Benachteiligung sichtbar und zitierbar macht — damit der Satz „Ich hab sowas noch nie gesehen" künftig mit strukturierten, anonymisierten, durchsuchbaren Daten beantwortet werden kann. Gestartet im D/A/CH-Raum, expandiert die Plattform schrittweise auf ganz Europa.

Das Kernteam wird derzeit aufgebaut. moiree.eu wurde initiiert von Benjamin Pohler und sucht Mitstreiter*innen aus den Bereichen Soziologie, Datenwissenschaft, UX-Design und Arbeitsrecht.

Gesucht werden insbesondere:

• Researcher*innen — mit Erfahrung in qualitativer Sozialforschung, Gender Studies oder Arbeitsmarktforschung
• Entwickler*innen — für Frontend, Datenvisualisierung und barrierefreie Webentwicklung
• Jurist*innen — mit Kenntnissen im Arbeitsrecht, Antidiskriminierungsrecht oder Datenschutzrecht (D/A/CH + EU)
• Beiratsmitglieder — aus Wissenschaft, Zivilgesellschaft und Kreativwirtschaft für den interdisziplinären wissenschaftlichen Beirat

Wenn du Interesse an einer Mitarbeit hast, nutze bitte das Kontaktformular weiter unten auf dieser Seite.

moiree.eu verfolgt ein Ziel: unsichtbare Muster beruflicher Benachteiligung sichtbar und zitierbar zu machen. Nicht als einmaligen Bericht, sondern als lebendige, wachsende Dateninfrastruktur — offen, transparent und wissenschaftlich fundiert. Die Vision ist eine europaweite Plattform, auf der jedes Land als eigenständiges Chapter operiert — lokal koordiniert, kulturell angepasst, verbunden durch eine gemeinsame Methodik und Datenarchitektur.

Das gesamte Projekt ist Open Source:

• Quellcode unter MIT-Lizenz — frei verfügbar, änderbar und weiterverwendbar
• Daten und Inhalte unter Creative Commons CC BY 4.0 — frei nutzbar unter Namensnennung

Warum Open Source? Drei Gründe, die zugleich die Fundamente der Förderfähigkeit dieses Projekts bilden:

• Reproduzierbarkeit: Der gesamte Code ist forkbar. Eine Organisation in Frankreich, Schweden oder Brasilien kann die Infrastruktur übernehmen und für den eigenen Kontext anpassen. Kein Vendor Lock-in, keine Abhängigkeit von einem einzelnen Team.
• Transparenz: Die Methodik ist öffentlich dokumentiert, die Kategorie-Definitionen akademisch fundiert und die Limitationen klar benannt. Wissenschaftliche Glaubwürdigkeit entsteht durch Nachvollziehbarkeit, nicht durch Autorität.
• Inkrementalität: moiree.eu ist eine lebendige Ressource, kein einmaliger Bericht. Die Datenbank wächst mit jeder Einreichung, die Analyse wird mit jedem neuen Fall präziser.

Den vollständigen Quellcode findest du auf GitHub: github.com/moiree-eu

Das Lila der Plattform vereint 51 % Rosa — für die 51 % Frauen der Weltbevölkerung — und 49 % Blau — für die 49 % Männer: Farbe als politische Aussage.

Marke und Assets

Das Logo von moirée ist textbasiert und wird als gestylter HTML-Text dargestellt: moiree (moiree.eu). Der Projektname wird als gestylter HTML-Text dargestellt — es gibt keine separate Bilddatei.

Primärfarbe (Akzent): Purple #7A5AB5 (CSS-Variable: --primary) — verwendet für Statistiken, Hervorhebungen und Datenvisualisierungen.

Farbpalette: Das Design verwendet ein gedämpftes, wissenschaftliches Farbschema mit Purple (#7A5AB5) als Primärfarbe, Teal (#2CA882), Coral (#D85A30) und Blue (#3B8AD4) als Sekundärfarben. Heller und dunkler Modus werden automatisch unterstützt.

Schriften: Das Projekt verwendet ausschließlich selbstgehostete Open-Source-Schriften — Playfair Display (Überschriften), IBM Plex Mono (Daten und Code) und Source Serif 4 (Fließtext auf redaktionellen Seiten).

Journalist*innen, NGOs und Forschende finden Kernzahlen, zitierfähige Grafiken und Kontaktinformationen auf unserer Presseseite.

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