လူဖြင့်လုပ်ဆောင်ခြင်း

ကျား/မ ညီမျှစွာပါဝင်မှုကိုစစ်ဆေးခြင်းသည် ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်တစ်ခုမဟုတ်ပါ။ ပိုမိုအချိန်ကုန်ပြီး အသေးစားစစ်ဆေးမှုများအတွက်သာ သင့်လျော်သော်လည်း Excel Spreadsheet ဖြင့် ကိုးကား ဖော်ပြခံရသူများကိုစစ်ဆေးခြင်းသည် အလိုအလျောက် software များ သီးခြားဖန်တီးထားသော software များနည်းတူအသုံးဝင်ပါသည်။

၅၀ : ၅၀ စီမံကိန်း

BBC ၏ 50 : 50 စီမံကိန်းတွင် BBC’s 50:50 project ပါဝင်လုပ်ဆောင်နေသော အဖွဲ့များသည် ၎င်းတို့၏ သတင်းစာတွင် အမျိုးသား အမျိုးသမီး ရေးသားသူများကို ရေတွက်ပြီး လစဉ်ဝန်ထမ်းများအကြားမျှဝေပေးသည်။ အစီအစဉ်များက အမျိုးအစားစုံလင်သောကြောင့် တိုင်းတာစစ်ဆေးသော နည်းစနစ်များသည် မျှတမှုရှိစေရန်ပြုပြင်ပြောင်းလဲထားရသည်။

WIN GENEDER BALANCE METRICS

သင်သည် ဤလမ်းညွှန်တွင်ဖော်ပြထားသော စစ်ဆေးရေးအကြံပြုချက်များနှင့် WIN ၏ တိုင်းတာစနစ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထိုတိုင်းတာစနစ်များမှ ရွေးချယ်ပြီး သင့်အဖွဲ့အစည်းနှင့် ကိုက်ညီအောင်ပြုပြင်နိုင်သည်။ သင်၏တိုးတက်မှု အချက်အလက်များကို မှတ်တမ်းတင်ထားနိုင်စေရန် ရိုးရှင်းပြီးသုံးရလွယ်သော Excel Tool တစ်ခုကို WIN က ဖန်တီးပေးထားသည်။

ကျား၊မ မျှတမှုကိုတိုင်းတာရန် ကွဲပြားသည့်မက်ထရစ်များစွာလည်းရှိသည်။ အောက်ပါတို့မှာ ရွေးချယ်အသုံးပြုနိုင်သည့် မူကွဲများဖြစ်သည်။ စာသားများကို သာမက ရုပ်ပုံများကိုပါ ခြေရာကောက်စစ်ဆေးရန် အရေးကြီးသည်။

အမျိုးသမီးများအကြောင်းဖော်ပြခြင်း

အမျိုးသမီးများကို မည်မျှအသားပေးဖော်ပြထားကြောင်း စစ်ဆေးရန်ရိုးရှင်းသောနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ သတင်းဆောင်းပါးတစ်ခုတွင် ဖော်ပြသည့်အမျိုးသမီးများနှင့် အမျိုးသားများ အရေအတွက်ကို နှိုင်းယှဉ်ရန်ဖြစ်သည်။ဖော်ပြချက်ဆိုသည်မှာ အမျိုးသမီး (သို့မဟုတ်) အမျိုးသားများကို ရည်ညွှန်းချက်အားလုံးကိုဆိုလိုသည်။ ၎င်းတို့တွင် နာမည်၊ he, she, his, her စသော နာမ်စားများ ၊ Mr, Mrs, Miss, Ms, Sir, Lady, Dame စသော အခေါ်အဝေါ်များ၊ girlfriend, boyfriend, daughter, son, wife, husband စသော ကျား/မ ဖော်ပြသောနာမ်များပါဝင်သည်။ သင်သည် နာမည်တစ်ခုတည်းကိုဖြစ်စေ he, she စသော နာမ်စားတစ်ခုတည်းကိုဖြစ်စေရေတွက်နိုင်သည်။

• Metric % mentions of women vs. men
• Formula # mentions of women DIVIDED BY total # mentions of women plus men
• Target 50%

အမျိုးသမီးများကို အဓိကဇာတ်ကောင်အဖြစ်သုံးခြင်း

သင်၏သတင်းတွင် အမျိုးသမီးများကို အဓိကဇာတ်ကောင်အဖြစ် အသုံးပြုသော အရေအတွက်နှင့် အမျိုးသားများကို အဓိကဇာတ်ကောင်အဖြစ်သုံးသော အရေအတွက်ကိုနှိုင်းယှဉ်ပြီး အမျိုးသမီးများအား အသားပေးဖော်ပြမှုကို တိုင်းတာနိုင်သည်။ အဓိကဇာတ်ကောင်ဆိုသည်မှာ သင်၏သတင်းအကြောင်းအရာတစ်ခု သို့မဟုတ် များစွာထဲမှတစ်ခုကိုဆိုလိုသည်။ ၎င်းသည် သတင်းဆောင်းပါးအတွင်း ကိုးကားခံရသူ မေးမြန်းခံရသူ (သို့မဟုတ်) ထပ်တလဲလဲ ဖော်ပြခံရသူလည်း ဖြစ်နိုင်သည်။ သတင်းဆောင်းပါးတွင် အဓိကဇာတ်ကောင် တစ်ယောက်မကပါဝင်နိုင်သည်။

• Metric % main characters that are women
• Formula # women main characters DIVIDED BY total # main characters (i.e. women PLUS men)
• Target 50%

အမျိုးသမီးများကို ဓာတ်ပုံများတွင် အဓိကဖော်ပြခြင်း

ဓာတ်ပုံများတွင် အမျိုးသမီးများကို အလေးပေးဖော်ပြခြင်း ရှိ၊ မရှိ ကို အမျိုးသမီးပုံ အချိုးအစားမည်မျှပါဝင်သည်၊ အမျိုးသမီးများကို တစ်ဦးတည်း (သို့) အဓိက ဖော်ပြသလော ကြည့်ရှုခြင်းဖြင့် သိနိုင်သည်။ အဓိကဖော်ပြသည်ဆိုသည်မှာ ဓာတ်ပုံတွင်ပါဝင်သော တစ်ခုတည်းသော အဓိကဖော်ပြချက် (သို့) ဖော်ပြချက် များထဲမှတစ်ခုဖြစ်ရမည်။ အမျိုးသမီးဓာတ်ပုံသည် နောက်ခံတွင်ပါဝင်နေ၍မရပါ။ ဓာတ်ပုံတစ်ပုံတွင် အဓိကဖော်ပြချက် တစ်ခုမကပါဝင်နိုင်သည်။

• Metric % people images where women are a main subject
• Formula # images with women as main or only subjects DIVIDED BY # images of people
• Target 50%

အမျိုးသမီး ရင်းမြစ်များထံမှ သတင်းရယူခြင်း

အမျိုးသမီးသတင်းရင်းမြစ်များ အရေအတွက်ကို တိုင်းတာခြင်းသည် အမျိုးသမီးများ၏ အသံနှင့် အမြင်များပါ၀င်မှုကိုသိရှိနိုင်သည်။ သတင်းရင်းမြစ်ဆိုသည်မှာ အတွေ့အကြုံနှင့် အမြင်များကိုပြောပြခြင်း၊ မျက်မြင်သက်သေ၊ ပြောရေးဆိုခွင့်ရှိသူ၊ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်တို့ပါဝင်သည်။ တိုက်ရိုက် သို့မဟုတ် သွယ်ဝိုက်၍ ကိုးကားထားသော ပြောစကားများပါဝင်သည်။ ၎င်းကို ရေတွက်ခြင်းဖြင့် တိုင်းတာနိုင်သည်။ တိုက်ရိုက်ပြောစကားများကိုသာ ရေတွက်လျှင်လွယ်ကူသည်။ လူတစ်ဦး၏ပြောစကားကို အကြိမ်မည်မျှ ကိုးကားသည်ဖြစ်စေ ပြောကြားသူကို တစ်ကြိမ်သာရေတွက်ရမည်။ တိကျသောအတိုင်းအတာကို ရရှိစေရန် ကျား/မ မည်သူမည်ဝါမသိသော သတင်းရင်းမြစ်များနှင့် အများကိန်းများကို ဖယ်ထုတ်ထားရမည်။

• Metric % unique women quotes
• Formula # unique women sources DIVIDED BY total # unique sources
• Target 50%

ကျွမ်းကျင်ပညာရှင် အမျိုးသမီး သတင်းရင်းမြစ်များ

သာမန်ရင်းမြစ်များထက် ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်ရင်းမြစ်များကို ရယူရန်ကြိုးပမ်းရာတွင် ရယူသောသတင်းရင်းမြစ် အမျိုးအစား ကျား/မ ပါဝင်ခြင်းမညီမျှမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင် သတင်းရင်းမြစ်ဆိုသည်မှာ ပညာရပ်တစ်ခုကို ကျွမ်းကျင်သူများ၊ သြဇာအာဏာရှိသူများကို တိုက်ရိုက် သို့မဟုတ် သွယ်ဝိုက်၍ ကိုးကားခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့တွင် တရားသူကြီး၊ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်၊ ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ စီအီးအို၊ သီးခြားလုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင် ကျွမ်းကျင်သော စီးပွားရေးသမား၊ နိုင်ငံရေးသမားနှင့် ရဲတပ်ဖွဲ့ အကြီးအကဲ စသည်တို့ပါဝင်နိုင်သည်။ ပညာရှင်တစ်ဦးကို အကြိမ်မည်မျှ ကိုးကားသည်ဖြစ်စေတစ်ကြိမ်သာရေတွက်ရမည်။

• Metric % unique women expert quotes vs. unique men expert quotes
• Formula # unique women expert sources DIVIDED BY total # expert sources
• Target 50%

သတင်းရေးသားသူ အမျိုးသမီး

သတင်းရေးသားသူ၏ အသံသည်လည်း အရေးပါသောအချက်ဖြစ်သည်။ အမျိုးသမီးသတင်းရေးသားသူ အရေအတွက်ကို တိုင်းတာစစ်ဆေးနိုင်သည်။ ၎င်းကိုသတင်းကဏ္ဍ အမျိုးအစားလိုက်၍သော် လည်းကောင်း၊ သတင်းဌာနတစ်ခုလုံးအတွက်သော်လည်းကောင်း သီးခြားတိုင်းတာပါက ပိုမိုကောင်းမွန်သည်။ အဘယ့်ကြောင့်ဆိုသော် အရေးပါသော သတင်းများဖြစ်သည့် နိုင်ငံရေး၊ စီးပွားရေးနှင့် အားကစားကဏ္ဍတွင် အမျိုးသမီးသတင်းရေးသား သူများနည်းပါးနိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ သတင်းရေးသားသူ ကျား/မ မည်သူမည်ဝါမသိသော သတင်းများကို ထည့်သွင်းရေတွက်ရန်မလိုပေ။

• Metric % women bylines
• Formula # women bylines DIVIDED BY total # bylines (DISAGGREGATED by category)
• Target 50%

ကျား/မ ခွဲခြားသောပုံသေမှတ်ယူသောဘာသာစကား အသုံးအနှုန်းများ

သတင်းတွင် ကျား/မ ခွဲခြားသော ပုံသေမှတ်ယူသောဘာသာစကား အသုံးအနှုန်းများပါဝင်မှုရှိ၊ မရှိ စစ်ဆေးရန် ကျား/မ ခွဲခြားမှုဆိုသည်ကို နားလည်ထားရမည်။ အခန်း ၁၀ ကို ကြည့်ရှုပါ။ ၎င်းသည် စစ်ဆေးရန်ခက်ခဲပြီး တွေးတောဆုံးဖြတ်ချက်လိုအပ်သည်။ သတင်းထဲတွင် ယင်းသို့သော ဘာသာစကားမည်မျှပါဝင်သည် ကိုရေတွက်ရမည်။ မရည်ရွယ်သော အသေးစား ကျား/မ ခွဲခြားသည့် ဘာသာ စကားနှင့် အလွန်အကျူးစော်ကားသည် နှိမ်ချသော ဘာသာစကားတွင် ကြီးမားသော ကွဲပြားမှုရှိသည်။ ထို့ကြောင့်သင်သည် ၎င်းတို့ကိုခွဲခြားစစ်ဆေးရမည်ဖြစ်ပြီး ပါဝင်သောအရေအတွက်အရ သတင်းဆောင်းပါးကို အမှတ်ပေးနိုင်သည်။

• Metric % articles containing sexist or gender stereotyping language
• Formula # articles with 1 or more instances of gender stereotyping or sexist language DIVIDED BY total # articles
• Target 0%

ကျား/မ ခွဲခြားသော ဓာတ်ပုံများ

ကျား/မ ခွဲခြားမှုကို တိုင်းတာစစ်ဆေးနိုင်ရန် ဓာတ်ပုံများကိုလည်း အသုံးပြု နိုင်သည်။ အမျိုးသမီးများကိုနှိမ်ချသော ကျား/မ ခွဲခြားသော ဓာတ်ပုံများကို ရေတွက်နိုင်သည်။ သေးငယ်သော (သို့) အလယ်အလတ် (သို့) အကြီးစားခွဲခြား မှုများကို သီးခြားရေတွက်နိုင်ရန် တိုင်းတာစစ်ဆေးမှုကို ပြုပြင်အသုံးချနိုင်သည်။

• Metric % sexist or gender stereotyping images of women
• Formula # images of women that are gender stereotyping or sexist DIVIDED BY total # images of women with women as main or only subjects
• Target 0%