People Analytics in Erwerbsorganisationen. Intensivfallstudien von Pionierunternehmen in Deutschland und der Schweiz

• Antragsteller: Professor Dr. Uwe Vormbusch
• Fachliche Zuordnung: Empirische Sozialforschung
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 450838329

People Analytics sind ein integraler Bestandteil eines 'datenbasierten Managements' (Davenport 2006) und zielen auf eine umfassende Analyse und Vorhersage des Arbeitsverhaltens der Beschäftigten. Sie folgen der Grundannahme, dass Entscheidungsprozesse in Organisationen stärker auf Daten als auf menschliche Erfahrung und Intuition gestützt werden sollten. People Analytics generieren und verknüpfen eine Vielzahl unterschiedlicher Daten, um arbeits- und organisationsbezogene Prozesse wirksamer zu steuern, zu beurteilen und vorherzusagen (Loi 2020; Sousa et al. 2019; Manuti/de Palma 2018; Leicht-Deobald et al. 2019; Goodell King 2016; Marler/Boudreau 2017). Dies führt zu neuartigen Formen der Sichtbarkeit und zu algorithmisch miterzeugten Hierarchien in den Unternehmen. People Analytics beruht dabei auf der kontinuierlichen Übersetzung von Arbeits- und Organisationsprozessen in Daten sowie der vielfältigen Verknüpfung dieser Daten miteinander (‚Datafizierung‘). Die große Bedeutung von People Analytics für die Zukunft der Arbeit steht in einem auffallenden Kontrast zum fehlenden empirischen Wissen über die hiermit verbundenen Praktiken, Konflikte und Folgen. Das Projekt zielt dementsprechend auf die Untersuchung und den länderübergreifenden Vergleich der organisationalen Implementierungsdynamiken dieser Systeme und ihrer Konsequenzen für die Erzeugung betrieblicher Sichtbarkeiten und Ordnungen (vgl. Staab/Geschke 2019; Yeung 2017). Hierzu bezieht sich das Projekt auf eine mikropolitische Perspektive sowie auf Einsichten der Soziologie der Quantifizierung (Diaz-Bone/Didier 2016) und der Soziologie der Bewertung (Lamont 2012). Aus dieser Perspektive bilden People Analytics die organisatorische Realität nicht schlicht ab, sondern sind durch die Performativität und Reaktivität von Daten und Messungen gekennzeichnet (vgl. Espeland/Sauder 2007), welche die Handlungen, Selbstdarstellungen und Identitäten der Beschäftigten mitprägen. Auf der Grundlage vergleichender Fallstudien von Pionierunternehmen in Deutschland und der Schweiz untersucht das Projekt die Implementationsdynamiken von People Analytics und die einhergehenden Veränderungen organisationaler Bewertungspraktiken. Es nimmt die konkreten Aushandlungsprozesse in den Blick, an deren Ende möglicherweise die Entstehung eines neuen, datenbasierten Steuerungs- und Kontrollregimes stehen könnte, das sich in wichtigen Aspekten wie der Vorhersage organisatorischen Verhaltens auf Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen stützt. Die geplanten Intensivfallstudien konzentrieren sich vor diesem Hintergrund auf Formen der Arbeit, welche in verschiedenem Maße sowohl subjektiviert als auch algorithmisiert sind. Mittels eines anschließenden länderübergreifenden Fallstudienvergleichs wird der Einfluss unternehmensspezifischer Datenkulturen, externer Softwareunternehmen und nationaler Gesetzgebungen analysiert.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Schweiz
• Partnerorganisation: Schweizerischer Nationalfonds (SNF)
• Kooperationspartner: Dr. Reto Fanger; Professor Dr. Peter Kels
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Stefan Smolnik