Algorithmische Vorhersage und Mitbestimmung

Eine Studie zum Verhältnis von "Predictive Risk Intelligence" und Interessenvertretung


Forschungsschwerpunkt: Mitbestimmung

Status: Laufend

Projektende: 30.09.2023

Projektnummer: 2021-200-3

Projektziel:

Dieses Projekt hat das Ziel, Risiken und Potenziale von algorithmischer Vorhersage für die betriebliche und überbetriebliche Mitbestimmung besser zu verstehen. Der empirische Fokus dieses Projektes liegt auf dem Einsatz algorithmischer Vorhersage für das Risikomanagement in globalen Wertschöpfungsnetzwerken.

Weitere Informationen:

Dieses Projekt gehört zum Forschungsverbund „Die Ökonomie der Zukunft“.

http://www.boeckler.de/de/die-okonomie-der-zukunft-18476.htm

Projektbeschreibung:

1. Kontext

Seit Kurzem setzen Unternehmen algorithmische Vorhersage für das Risikomanagement in Wertschöpfungsnetzwerken ein. Auf Basis von öffentlichen Daten und Daten von Social-Media-Plattformen werden nicht nur Umweltereignisse (z. B. Überschwemmungen), sondern auch Praktiken der Mitbestimmung (wie etwa Demonstrationen oder Streiks) vorhergesagt. Mit diesem Projekt wollen wir untersuchen, wie und mit welchen Konsequenzen für die betriebliche und überbetriebliche Mitbestimmung Predictive Risk Intelligence (PRI) von Unternehmen bereits eingesetzt wird. Zudem wollen wir untersuchen, wie algorithmische Vorhersagesysteme (ähnlich zu PRI oder auch neuartig) von Arbeitnehmer:innenvertretungen genutzt werden können, um Mitbestimmung in Zeiten der Entsolidarisierung weiterzuentwickeln.

2. Fragestellung

Übergeordnete Forschungsfrage:

Wie beeinflussen Predictive Risk Intelligence und andere algorithmische Vorhersageverfahren die betriebliche und überbetriebliche Mitbestimmung in Wertschöpfungsnetzwerken?

Unterfragen:

a) Wie werden PRI-Technologien entwickelt? Welche Akteur:innen und Perspektiven werden in die Entwicklung einbezogen?

b) Wie setzen Unternehmen PRI-Technologien ein? Wie reagieren Gewerkschaften und Arbeitnehmer:innenvertretungen auf den (geplanten) Einsatz von PRI-Technologien?

c) Gibt es Möglichkeiten für Arbeitnehmer:innen der Erfassung durch PRI-Technologien (zumindest teilweise) zu entgehen?

d) Welche Möglichkeiten bietet die Umfunktionierung von PRI- Verfahren („dual use“-Prinzip) für Mobilisierung und Interessenvertretung von Arbeitnehmer:innen?

e) Sind darüber hinaus neuartige Formen der algorithmischen Analyse von Social-Media-Daten denkbar, die Arbeitnehmer:innen in der Mobilisierung und Vertretung ihrer Interessen unterstützen können?

3. Untersuchungsmethoden

Wir bearbeiten die Forschungsfragen mittels qualitativer Methoden der Organisations- und Technikforschung (insb. Dokumentanalyse, Interviews, Beobachtungen und Multi-Stakeholder-Workshops). Zum einen untersuchen wir mittels dieser Methoden, wie Anbieter von PRI diese Technologie entwickeln, wie diese Technologie von Kund:innen der Unternehmen eingesetzt wird, und wie Arbeitnehmer:innenvertretungen in diese Prozesse eingebunden sind oder anderweitig versuchen auf diese Prozesse einzuwirken. Zum anderen untersuchen wir, welche Möglichkeiten sich aus Arbeitnehmer:innenperspektive bieten algorithmische Auswertung von Social-Media-Daten zum Zwecke der Mobilisierung und Mitbestimmung einzusetzen.

Projektleitung und Bearbeiter/in:

Projektleitung:

Dr. Maximilian Heimstädt

Universität der Künste Berlin

Betriebswirtschaftslehre/ Management

m.heimstaedt@udk-berlin.de

Bearbeiter/in:

Prof. Dr. Leonhard Dobusch

Universität Innsbruck Institut für Organisation und Lernen

leonhard.dobusch@uibk.ac.at

Lukas Daniel Klausner

Fachhochschule St. Pölten Department Informatik und Security

lukas.daniel.klausner@fhstp.ac.at

Kontakt:

Dr. Barbara Fulda

Hans-Böckler-Stiftung

Forschungsförderung

barbara-fulda@boeckler.de

Der Beitrag wurde zu Ihrerm Merkzettel hinzugefügt.

Merkzettel öffnen