Widerstand von Gig-Arbeitern gegen algorithmische Kontrolle

Unternehmen setzen verstärkt digitale Technologien und Algorithmen zur Steuerung und Kontrolle von Mitarbeitern ein. Dabei werden Kontroll- und Steuerungsmaßnahmen, die ursprünglich von menschlichen Führungskräften durchgeführt wurden, zum Teil vollständig durch Technologien automatisiert. Solche Systeme des Algorithmischen Managements erfordern große Mengen an verhaltensbezogenen Daten, um eine ständige Überwachung und Leistungsbewertung zu ermöglichen. Der Einsatz dieser Systeme löst nun verschiedene Formen von Widerstandsverhalten aus. Ziel des Projekts ist es daher, ein differenziertes Verständnis der Mechanismen zu erlangen, die hinter dem Widerstand von Gigworkern gegen die Steuerung und Kontrolle durch Algorithmen stehen. Der Fokus des Projekts liegt auf der sogenannten Gig-Economy, also jenem Teil des Arbeitsmarkts, bei dem zeitlich befristete Aufträge flexibel und ad-hoc vergeben werden. Bekannte Beispiele sind sog. Ridehailing-Dienste, wie Uber und Lyft, welche das Verhalten Ihrer Fahrer durch die verpflichtende Nutzung einer App steuern. So wird nicht nur die Route durch die App vorgegeben, sondern der Algorithmus versucht auch die Fahrer durch Anreize und Sanktionen dazu zu bringen bestimmte Fahrten anzunehmen. Aber auch im Bereich des Crowdworking, kommen zunehmend Systeme des Algorithmischen Managements zum Einsatz. Ein differenziertes Verständnis der Mechanismen, die hinter dem Widerstand von Gigworkern gegen die Steuerung und Kontrolle durch Algorithmen stehen, ist für die Forschung in diesem Bereich dringend nötig. Von großem Interesse sind beispielsweise die sozio-emotionalen und wirtschaftlichen Auswirkungen auf Arbeitnehmer sowie ethische Überlegungen zum Einsatz von Algorithmischem Management. Darüber hinaus haben die Ergebnisse dieses Projekts auch einen wichtigen praktischen Nutzen. So sollen die Ursachen negativer Folgen algorithmischer Kontrolle, wie z.B. hohe Fluktuationsraten, erklärt werden. Des Weiteren unterstützten die Ergebnisse die Gestaltung des Algorithmischen Managements, um die Arbeitszufriedenheit der Arbeitnehmer zu verbessern.