Syntax/Logfile zur Untersuchung: "Verstärkt algorithmische Arbeitssteuerung Ungleichheiten in Arbeitsautonomie? Eine empirische Untersuchung von Beschäftigten in großen deutschen Arbeitsorganisationen"

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Mit algorithmischen Steuerungstechnologien ist es möglich, Aufgaben der Koordination und Steuerung von Arbeitstätigkeiten, die beispielsweise bisher durch Vorgesetzte ausgeführt wurden, vermehrt zu automatisieren. Inwiefern damit bisherige Arbeitsanweisungen oder Zielvorgaben durch Vorgesetzte oder das Management einfach nur ersetzt werden, oder sich hierdurch Arbeitsautonomie von Beschäftigten grundlegend verändert, wird kontrovers diskutiert. Anhand der Analysen wurde ein Beitrag dazu geleistet, zu untersuchen, inwiefern sich durch die Verbreitung des Erhalts algorithmischer Arbeitsanweisungen bestehende Ungleichheitsstrukturen in Arbeitsautonomie, in denen Beschäftigte um so mehr Arbeitsautonomie wahrnehmen, je höher deren Berufsstatus ist, zuspitzen oder grundlegend verändern. Hierfür wurden insbesondere organisationale Random Effects Regressionen berechnet. Die Ergebnisse auf Basis von Linked-Employer-Employee-Daten mit 5.138 Beschäftigten aus 160 großen deutschen Arbeitsorganisationen zeigen, dass nur Beschäftigte, die täglich algorithmische Arbeitsanweisungen erhalten, geringere Autonomiespielräume wahrnehmen als Beschäftigte, die diese Anweisungen nicht erhalten. Dies gilt für alle Berufsstatusgruppen in gleicher Weise. Jedoch nimmt im Sinne des ungleichheitsgenerierenden Mechanismus der Chancenhortung, die Wahrscheinlichkeit, täglich automatisch generierte Arbeitsanweisungen zu erhalten, in höheren Berufsstatusgruppen ab. Im Vergleich von Arbeitsorganisationen zeigt sich, dass Ungleichheiten in Arbeitsautonomie, in denen Autonomiespielräume um so größer sind, je höher der Berufsstatus der Beschäftigten ist, mit zunehmender Verbreitung algorithmischer Arbeitsanweisungen in den Arbeitsorganisationen größer ausfallen, aber nicht polarisieren.

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Identifier
DOI https://doi.org/10.7802/2312
Source https://search.gesis.org/research_data/SDN-10.7802-2312?lang=de
Metadata Access https://datacatalogue.cessda.eu/oai-pmh/v0/oai?verb=GetRecord&metadataPrefix=oai_ddi25&identifier=2e84ffa391fbf075a0959f61f9ea82519bd4cbfa442c44d9f4ba01f10c1c7401
Provenance
Creator Gensler, Elisa; Abendroth, Anja-Kristin
Publisher GESIS Data Archive for the Social Sciences; GESIS Datenarchiv für Sozialwissenschaften
Publication Year 2021
Funding Reference [NRW Ministerium für Kultur und Wissenschaft]
Rights Free access (with registration) - The research data can be downloaded by registered users.; Freier Zugang (mit Registrierung) - Die Forschungsdaten können von allen registrierten Nutzerinnen und Nutzern heruntergeladen werden.
OpenAccess true
Contact http://www.gesis.org/
Representation
Discipline Social Sciences
Spatial Coverage Germany; Germany