"AlgoWork": DFG-gefördertes Folgeprojekt startete am 1. Dezember 2023

Im Dezember 2021 startete das von der DFG geförderte Projekt „Algorithmische Steuerung: Implikationen für Arbeitskräfte aus einer Legitimitätsperspektive" (AlgoWork). Die Durchführung des Projekts erfolgt in enger Zusammenarbeit zwischen der Professur für Wirtschaftsinformatik, insb. Business Engineering an der TU Dresden (Prof. Martin Wiener) und dem Fachgebiet Information Systems & E-Services an der TU Darmstadt (Prof. Alexander Benlian).

Nach der ersten Projektlaufzeit von zunächst zwei Jahren konnten wir nun erfolgreich eine Verlängerung einwerben und werden das Projekt um weitere zwei Jahre bis Dezember 2025 weiterführen.

Ziel des Forschungsprojekts AlgoWork ist es, die konzeptuelle Bedeutung von algorithmischer Steuerung (Algorithmic Control; kurz: AC) und deren Implikationen für Arbeitskräfte zu untersuchen. AC bezeichnet den managementbezogenen Einsatz von Algorithmen und modernen Informationstechnologien (IT) zur automatisierten Steuerung von Arbeitskräften.

Im Rahmen des ersten Projektabschnittes konnten bereits einige Beiträge in führenden Journals, sowie über führende internationale Konferenzen veröffentlicht werden und der Forschungsstand zum Thema AC so signifikant erweitert werden. So wurde zunächst ein konzeptuelles Rahmenwerk für AC entwickelt (Hirsch et al., 2023). Darauf aufbauend entwickelte des Projektteam im Rahmen eines umfassenden Skalenentwicklungsprozesses die erste in der Literatur verfügbare AC-Skala (Alizadeh et al., 2023a, 2023b), um so in Zukunft auch quantitative Studien auf dem Feld der AC-Forschung zu ermöglichen. Weitere Studien erforschten das Phänomen AC von verschiedensten Seiten und befassten sich unter anderem mit dem Widerstand von Arbeitskräften gegen AC (Jiang, 2023; Jiang et al., 2021), der Frage, wie Arbeitskräfte die Legitimität von AC-Praktiken beurteilen (Wiener et al., 2021), oder dem Entstehen von „Technostress“ durch den Einsatz von AC (Cram et al., 2022).

Im weiteren Verlauf des Projektes wird der Fokus nun zunächst darauf liegen, als Erweiterung des AC-Rahmenwerkes und der AC-Skala eine Taxonomie von AC-Systemen zu entwickeln, sowie daraus Archetypen abzuleiten. Zudem soll neben der Untersuchung von AC im Kontext der Plattformökonomie, in der AC initial entstand, auch der Bereich traditioneller, nicht-Plattform-Unternehmen stärker in den Fokus genommen werden, da auch hier zunehmend AC-Praktiken zum Einsatz kommen. Auch das Thema „Widerstand gegen AC“ wird im weiteren Verlauf des Projektes intensiv bearbeitet werden mit dem Ziel ein Prozessmodell zu entwickeln, welches die verschiedenen Arten des Widerstandes von Arbeitskräften gegen AC-Praktiken widerspiegelt.

Das übergeordnete Ziel des Forschungsprojektes ist es, einen Beitrag zum verantwortungsvollen Design und Einsatz von AC-Systemen zu liefern, sowohl in Bezug auf den praktischen Einsatz von AC wie auch hinsichtlich der Ausgestaltung regulatorischer Eingriffe. Vor diesem Hintergrund gliedert sich das Projekt nahtlos in das breitere Forschungsfeld zur „Zukunft der Arbeit“ ein und kann auch dort wertvolle Forschungsbeiträge leisten.

Referenzen

Alizadeh, A., Hirsch, F., Benlian, A., Wiener, M., & Cram, W. A. (2023a). Measuring Workers’ Perceptions of Algorithmic Control: Item Development and Content Validity Assessment. HICSS Proceedings.

Alizadeh, A., Hirsch, F., Benlian, A., Wiener, M., & Cram, W. A. (2023b). Perceived Algorithmic Control: Conceptualization and Scale Development. ECIS Proceedings.

Cram, A. W., Wiener, M., Tarafdar, M., & Benlian, A. (2022). Examining the Impact of Algorithmic Control on Uber Drivers’ Technostress. Journal of Management Information Systems, 39(2), 426-453.

Hirsch, F., Alizadeh, A., Wiener, M., & Cram, A. W. (2023). Algorithmic Control in Platform and Traditional Work Settings: An Updated Conceptual Framework. ECIS Proceedings.

Jiang, J. (2023). Covert Resistance Against Algorithmic Control on Online Labor Platforms - A Systematic Literature Review. ECIS Proceedings

Jiang, J., Adam, M., & Benlian, A. (2021). Algoactivistic Practices in Ridesharing-A Topic Modeling & Grounded Theory Approach. ECIS Proceedings.

Wiener, M., Cram, A. W., & Benlian, A. (2021). Algorithmic control and gig workers: a legitimacy perspective of Uber drivers. European Journal of Information Systems, 32(3), 485-507.