Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/287455 
Title (translated): 
Organization and Algorithm
Year of Publication: 
2021
Citation: 
[Journal:] KZfSS Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie [ISSN:] 1861-891X [Volume:] 73 [Issue:] Suppl 1 [Publisher:] Springer Fachmedien Wiesbaden [Place:] Wiesbaden [Year:] 2021 [Pages:] 333-357
Publisher: 
Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden
Abstract: 
Der vorliegende Beitrag analysiert, wie Organisationen Algorithmen, die wir als digitale Beobachtungsformate verstehen, mit Handlungsfähigkeit ausstatten und damit actionable machen. Das zentrale Argument lautet, dass die soziale Relevanz digitaler Beobachtungsformate sich daraus ergibt, dass und wie sie in organisationale Entscheidungsarchitekturen eingebettet sind. Diesen Zusammenhang illustrieren wir am Beispiel des österreichischen Arbeitsmarktservice (AMS), der 2018 einen Algorithmus einführte, um die Integrationschancen arbeitsuchender Personen zu bewerten. Der AMS steht dabei stellvertretend für aktuelle Bestrebungen vieler Organisationen, algorithmische Systeme einzusetzen, um knappe öffentliche Ressourcen vermeintlich effizienter zu distribuieren. Um zu rekonstruieren, wie dies geschieht, zeigen wir, welche Operationen des Kategorisierens, Vergleichens und Bewertens das algorithmische Modell vollzieht. Darauf aufbauend demonstrieren wir, wie das algorithmische Modell in die organisationale Entscheidungsarchitektur eingebunden ist. Erst durch diese Einbindung – die Möglichkeit, Unterschiede für andere, relativ stabil erzeugte Entscheidungen zu machen – entfaltet das digitale Beobachtungsformat soziale Relevanz. Abschließend argumentieren wir, dass algorithmische Modelle, wie sie am Fall des AMS beobachtet werden können, dazu tendieren, sich in Organisationen zu stabilisieren. Dies begründen wir damit, dass die organisationalen Lernchancen im Umgang mit dem Algorithmus dadurch reduziert sind, dass dieser in einem Bereich zum Einsatz kommt, der durch Technologiedefizit und koproduktive Leistungserstellung geprägt ist.
Subjects: 
Digitalisierung
Öffentliche Organisationen
Algorithmen
Organisationales Lernen
Digitale Beobachtungsformate
Digitization
Public organizations
Algorithms
Organizational learning
Digital observation formats
Persistent Identifier of the first edition: 
Creative Commons License: 
cc-by Logo
Document Type: 
Article
Document Version: 
Published Version

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