Forschungsprojekt: Algorithmische Vorhersage und Mitbestimmung

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

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.

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 -bearbeitung

Projektleitung

Dr. Maximilian Heimstädt
Universität der Künste Berlin
Betriebswirtschaftslehre/ Management
m.heimstaedt@udk-berlin.de

Bearbeitung

Prof. Dr. Leonhard Dobusch
Momentum Institut Verein für sozialen Fortschritt
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

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