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Die Einführung von Informationstechnologie in die Betriebe und Arbeitsorganisationen hat die Arbeit verändert. Sie hat Veränderungen im Verhältnis von „körperlicher“ und „geistiger“ Arbeit sie mit sich gebracht hat. Es haben sich neue Formen der Kontrolle und Steuerung von Arbeitstätigkeiten und betrieblichen Abläufen entwickelt haben, was wiederum Einfluss auf die Macht- und Abhängigkeitsverhältnisse im Arbeitsleben ausgewirkt hat. Zudem hat es wesentliche Auswirkungen auf die Wirklichkeitswahrnehmung in den Betrieben, wenn die digitalen Informationen über Arbeitsabläufe und Produktionsprozesse zur wesentlichen Quelle der Wahrnehmung und Beurteilung dieser Prozesse werden. Über diese Veränderungen hat Shoshana Zuboff das Buch „In the Age of the Smart Machine“, das seitdem zu einem Klassiker und zu einer wichtigen Quelle für diese und weitere Fragen geworden ist. Ziel des Seminars ist es, sich dieses Buch in intensiver Lektüre und Diskussion der Inhalte zu erarbeiten.
Zuboff, Shoshana (1988): In the Age of the Smart Machine. The Future of Work and Power, New York, NY: Basic Books.
Die zunehmende Digitalisierung der Gesellschaft führt dazu, dass immer mehr, immer voraussetzungsreichere und zunehmend komplexere Entscheidungsprozesse an Computerprogramme delegiert werden. Computerprogramme bestehen aus Algorithmen, also aus Verfahrensvorschriften, die dem Computer sein Verhalten vorgeben. Diese Algorithmen werden von Menschen programmiert. Man könnte deshalb argumentieren, dass die Delegation von Entscheidungsprozessen an Computerprogramme kein grundsätzliches Problem darstellt, weil Computer letztlich nur Befehle ausführen, die Menschjen ihnen einprogrammiert haben. So einfach ist es jedoch nicht. Zum einen sind viele der Softwareprogramme, auf deren Entscheidungen wir uns im täglichen Leben verlassen, kommerzielle Produkte, und ihre Hersteller behandeln die in ihnen implementierten Entscheidungslogiken als Betriebsgeheimnisse. Zum anderen werden die Softwareprogramme zunehmend lernfähig. Das gilt insbesondere für die so genannten prädiktiven Systeme, die aus einem beobachteten Verhalten Muster ableiten, die dann verwendet werden, um Voraussagen über wahrscheinliches zukünftiges Verhalten zu treffen. Solche Algorithmen werden zunehmend in Bereichen eingesetzt, in denen Daten über das Verhalten menschlicher Akteure die Grundlage der Vorhersagen bilden. Im Alltag bereits weit verbreitet sind prädiktive Systeme, die aus den Daten von Kunden Vorhersagen über deren Konsumverhalten und künftige Vorlieben ableiten und dieses prädiktive Wissen beispielsweise für personalisierte Werbung einsetzen. In den USA nutzen Richter und Bewährungshelfer prädiktive Systeme, um die Rückfallwahrscheinlichkeit von Straftätern abzuschätzen. Auch bei der Personalauswahl in Einstellungsverfahren kommen solche Systeme bereits breit zum Einsatz. Der zunehmende Einfluss algorithmischer Entscheidungsprozesse in allen Sphären des gesellschaftlichen Lebens wirft eine Vielzahl soziologischer Fragen auf: Wie verändert sich das Verhältnis von Privatheit und Öffentlichkeit, wenn sich aus den Datenspuren, die Akteure in ihrem alltäglichen Leben hinterlassen, personenbezogenes Wissen über Verhaltensdispositionen verschiedenster Art ableiten lassen? Welche Gefahren der Manipulierbarkeit ergeben sich aus diesem prädiktiven Wissen? In welchem Umfang wirken prädiktive Systeme diskriminierend, etwa wenn vorurteilsbehaftete Verhaltenseinschätzungen in die automatisierte Musterbildung einfließen oder bei der Musterbildung Verhaltenseigenschaften mit gruppenbezogenen Personenmerkmalen verknüpft werden, um so personengruppenspezifische Vorhersagen treffen zu können? Gegenstand des Seminars ist es, diese und andere Fragen anhand aktueller Forschungsliteratur zu diskutieren.
Das Silicon Valley gilt als das Modell schlechthin für einen innovativen regionalen Cluster. Das hat eine ganze Reihe von soziologischen Untersuchungen und Erklärungsansätzen motiviert, die an diesem Beispiel allgemeineren Fragen nachgehen wie: Was sind die besonderen sozialen Bedingungen und Kooperationsformen, die diese besondere Innovativität ermöglichen? Welche Rolle spielt dabei räumliche Nähe? Wie gestalten sich transnationale Austausch- und Vernetzungsprozesse? Und wie verhält sich dieses Modell zu anderen Hightech-Regionen?
Das Seminar gibt einen Überblick über diese soziologischen empirischen Studien, einige der bekanntesten konzeptionellen Erklärungsansätze, die etwa auf die besondere Form personaler oder professioneller Netzwerke, die besondere Art der Generierung von sozialem Kapital oder eine bestimmte technologische oder unternehmerische Kultur abstellen. Neben qualitativ-interpretierenden Ansätzen werden auch quantitative Studien der formalen Netzwerkanalyse behandelt, sowie kritische Interpretationen der gesellschaftlichen Folgen und der Verallgemeinerbarkeit des Modells Silicon Valley.
