Arbeitnehmer:innen-orientierter Einsatz von People Analytics in Präsenz- und Fernarbeit

Projektziel

Der vermehrte Einsatz von (prädiktiven) People-Analytics-Anwendungen verändert die Arbeitswelt und bestimmt gesellschaftspolitische Debatten um Arbeitsplatzüberwachung. Die Herausforderungen und Gestaltungsmöglichkeiten für betriebliche Akteur:innen, die die Anwendungen im Spannungsfeld zwischen Autonomie und Überwachung eröffnen, stehen im Zentrum dieses Forschungsprojekts.

Veröffentlichungen

Klöpper, Miriam und Sonja Köhne, . People Analytics: Zwischen Autonomie und Überwachung. Neues Forschungsprojekt zur automatisierten Analyse von Personaldaten, Gegenblende - Das gewerkschaftliche Debattenmagazin, S. 1.

Köhne, Sonja, Miriam Klöpper, Georg von Richthofen und Hendrik Send, 2024. Autonomer dank Algorithmen?. People Analytics aus Perspektive der Selbstbestimmung, WSI Mitteilungen, 77(1), S. 18-25.

Klöpper, Miriam und Sonja Köhne, 2022. People Analytics and the Promise of the Good Life. A Critical Transformative Perspective, Wirtschaftsinformatik Proceedings, S. 1-17.

Winkler, Mareike, Sonja Köhne und Miriam Klöpper, 2022. ‘Not all algorithms!' Lessons from the Private Sector on Mitigating Gender Discrimination, Informatik, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik, S. 1289-1303.

Klöpper, Miriam, 2022. Daten für die Karriere, In: Deutscher Gewerkschaftsbund und Hans-Böckler-Stiftung (Hrsg.), , Berlin, Düsseldorf: Deutscher Gewerkschaftsbund, S. 21-22.

Gümüsay, Ali Aslan, Sonja Köhne, Martin Krzywdzinski und Hendrik Send, 2022. Why Big Brother should not be watching you at work, I by IMD, [online] https://www.imd.org/ibyimd/leadership/why-big-brother-should-not-be-watching-you-at-work/, zuletzt abgerufen am 24.01.2023, Lausanne: International Institute for Management Development , 1 Seiten.

Köhne, Sonja, . Bewerbungsgespräch mit einem Computer. KI beeinflusst den Bewerbungsprozess mehr, als wir denken, t3n digital pioneers, S. 48-53.

Köhne, Sonja, 2023. Zwischen Experimentierräumen und Ampelsystemen. KI auf der betrieblichen Ebene verhandeln, Digital Society Blog, [online] https://www.hiig.de/ki-auf-der-betrieblichen-ebene-verhandeln-2/, zuletzt abgerufen am 19.12.2023, Berlin: Humboldt-Institut für Internet und Gesellschaft, 1 Seiten.

Buß, Nele, Sonja Köhne und Miriam Klöpper, 2023. People Analytics. Chancen, Risiken und neue Gestaltungsfragen, Gegenblende - Das gewerkschaftliche Debattenmagazin, S. 1.

Köhne, Sonja und Georg von Richthofen, 2023. People Analytics: Hype, Angst und reale Potenziale, Digital Society Blog, [online] https://www.hiig.de/people-analytics-hype-angst-und-reale-potenziale/, zuletzt abgerufen am 19.12.2023, Berlin: Humboldt-Institut für Internet und Gesellschaft, 1 Seiten.

Projektbeschreibung

Kontext

People Analytics (PA) ermöglicht die automatisierte Auswertung von Personaldaten, kombiniert diese mit Geschäfts- oder externen Daten und verspricht so arbeitsrelevante Entscheidungen zu optimieren, etwa durch Aussagen über Leistung und Potenzial von Beschäftigten. Die im Zuge der COVID-19-Pandemie verstärkte Fernarbeit lässt diese Anwendungen weiter an Bedeutung gewinnen, indem sie Arbeitgeber:innen Aufsichtsmöglichkeiten trotz physischer Distanz versprechen. Vor dem Hintergrund der zunehmenden Fernarbeit zeichnet sich jedoch auch ab, dass PA-Anwendungen neben einem immanenten Überwachungspotenzial auch Möglichkeiten bieten, Beschäftigte zu unterstützen und z. B. durch Hilfestellungen zur Selbstorganisation deren Autonomie zu stärken. Das Projekt sieht daher eine kritische Abwägung von Vor- und Nachteilen einzelner Einsatzszenarien vor, die sich im Spannungsfeld zwischen Be- und Entlastung der Beschäftigten bewegen.

Fragestellung

Das Forschungsprojekt verfolgt zwei Kernziele. Erstens soll eine Erforschung des Nutzungskontexts der Fernarbeit Erkenntnisse dazu generieren, inwieweit Beschäftigte im Homeoffice PA anders wahrnehmen als Kolleg:innen in der Präsenzarbeit. Zweitens soll eine empirische Untersuchung dessen, wie PA von Unternehmensakteur:innen in die Praxis umgesetzt wird, Aufschluss darüber geben, unter welchen Bedingungen eine arbeitnehmer:innenzentrierte Anwendung – falls überhaupt – möglich ist. Hieraus leiten sich die zwei zentralen Forschungsfragen des Projekts ab:

1) Wie – falls überhaupt – unterscheidet sich die Wahrnehmung des Einsatzes von People Analytics unter den von den Auswertungen betroffenen Arbeitnehmer:innen in den Anwendungsfällen der Fern- und Präsenzarbeit?

2) Welche technischen, individuellen und organisationsbezogenen Bedingungen fördern oder hemmen einen auf das Wohl und die Selbstbestimmung der Arbeitnehmer:innen ausgerichteten Einsatz von People Analytics?

Untersuchungsmethoden

Zur Beantwortung der Forschungsfragen wird ein Multi-Methoden-Ansatz herangezogen, der sowohl qualitative als auch quantitative Untersuchungen umfasst. Eine strukturierte Literaturanalyse, Marktübersicht und qualitative Stakeholder-Interviews bilden die Grundlage des Projekts. Auf Basis dieser Erkenntnisse werden vertiefende qualitative Fallstudien zum Einsatz von PA in deutschen Unternehmen durchgeführt. Daneben bietet eine theoriegestützte quantitative Umfrage unter Arbeitnehmer:innen Einblicke in 1) Akzeptanz des technischen Systems PA und 2) Wahrnehmung der Privatsphäre im Anwendungsfall Fernarbeit. Ein weiterer Aspekt der quantitativen Studien ist die experimentelle Untersuchung der Gestaltungsmerkmale von PA-Anwendungen, insbesondere in Bezug auf mögliches „Nudging” – „Anschubsen” der Arbeitnehmer:innen in eine gewünschte Richtung – und vertrauensbildende Merkmale. Workshops zu Projektbeginn und -ende unterstützen die Ist-Analyse und den Wissenstransfer in die Praxis.