Forschungsreport Daten – Innovation – Privatheit
Mit Inverser Transparenz das Gestaltungsdilemma der digitalen Arbeitswelt lösen. Forschungsreport von Andreas Boes, Thomas Hess, Alexander Pretschner, Tobias Kämpf, Elisabeth Vogl (Hrsg.) Mit Inverser Transparenz das Gestaltungsdilemma der digitalen Arbeitswelt lösen. Forschungsreport von Andreas Boes, Thomas Hess, Alexander Pretschner, Tobias Kämpf, Elisabeth Vogl (Hrsg.)
DEEP DIVE74Von derUmfrage zurModellierungChristopher WeißChristopher Weiß und Team 1 wollten wissen, wiedie Beschäftigten der Software AG zu InverserTransparenz stehen und was es braucht, um dasKonzept erfolgreich umzusetzen. Gemeinsamhaben sie quantitativ und qualitativ geforschtund die wichtigsten Parameter identifiziert.Herr Weiß, wie haben Sie sich dem Konzept derInversen Transparenz genähert?In unserem Team ging es hauptsächlich um die menschlichenAspekte. Wir wollten vermitteln, was Inverse Transparenz bedeutet,und die Haltungen, Erwartungen und Bedenken derBeschäftigten zu diesem Konzept evaluieren. Im Hinterkopfhatten wir immer: Sollte man es überhaupt umsetzen, wennja, wie und welche Auswirkungen würde es haben?Wie sind Sie methodisch vorgegangen?Wir haben uns zunächst ein Anwendungsszenario gesucht,mit dem wir Inverse Transparenz theoretisch erforschenkönnen – eine Skilldatenbank mit integrierter Expertensucheals hypothetische Erweiterung der Jira-Anwendung iTrac.Wir sind von der Annahme ausgegangen, dass das ThemaSkill-Management sich aus zwei Gründen eignet. Zum einen,weil es um persönliche und vertrauliche Daten geht. Zum anderen,weil es insgesamt kontrovers diskutiert wird. Es warein Gedankenexperiment, an dem wir alles Weitere orientierthaben.Wie haben Sie dieses Gedankenexperiment dannweiterverfolgt?Als nächstes haben wir mit methodischer Unterstützung vonRahild Neubauer und Maren Gierlich-Joas, unseren Projektpartnerinnenvon der LMU, eine Umfrage durchgeführt, diedie iTrac-Nutzenden in den Bereichen R&D und Support anden deutschen Standorten der Software AG adressiert hat.III PRAXIS
Für diese Erhebung haben wir zum einen auf genormte Fragenzurückgegriffen, zum anderen mit Blick auf das ThemaSkill-Management-System eigene Fragen konzipiert. Vonrund 620 Mitarbeitenden, die wir eingeladen haben, habenam Ende 154 teilgenommen. Das ist ein sehr guter Rücklauf.Was stand im Fokus der Umfrage?Wir haben drei übergeordnete inhaltliche Kategorien definiertund mittels Multiple Choice und Single Choice, aber auch vielerFreitextfelder abgefragt: die Wahrnehmung der Führungskulturdurch die Beschäftigten, das Thema Skill-Managementund das Thema Datenschutz & Transparenz. Die zentrale Frage,die wir losgelöst von den anderen am Ende gestellt habenund auf die sich die komplexeren Analysen beziehen, war:„Empfinden Sie die Einführung eines Skill-Management-Systemsals Erweiterung zum iTrac-System als Verbesserung?“In der Psychologie nennen wir eine solche Frage die abhängigeVariable.Wie verlief dann die Analyse?Als erstes haben wir alle Multiple- und Single-Choice-Fragenausgewertet – um überhaupt ein Gefühl für die Stichprobeund die allgemeine Stimmung, die sie widerspiegelt, zu bekommen.Hier zeigte sich zum Beispiel, dass die Befragtenweitgehend zufrieden waren mit der Vertrauenskultur und derPersonalführung im Unternehmen. Dann haben wir die Korrelationenberechnet, das heißt, nach den Wechselbeziehungenzwischen der abhängigen Variablen und den anderen Fragengesucht. Da wurde unter anderem schnell klar: Wem einSkill-Management-System Sorgen bereitet, der hält es auchfür sinnlos, ein solches System einzuführen. Um tiefer gehenzu können, haben wir dann eine Clusteranalyse durchgeführt.Haben Sie auch qualitativ geforscht?Ja. Wir haben in zwei Workshops mit Mitarbeitenden, Führungskräftenund Angehörigen des Betriebsrats aus unterschiedlichenUnternehmensbereichen unser Szenario technischund inhaltlich testen lassen. Diese Evaluation hat unsgezeigt, dass wir auf dem richtigen Weg sind, weil die Ergebnisseder quantitativen Forschung mit denen der qualitativenForschung übereinstimmen.Welche Erfolgskriterien für Inverse Transparenzkonnten Sie identifizieren und wie kannman sie positiv beeinflussen?Der erste entscheidende Erfolgsfaktor ist die Vertrauenskultur.Unsere Auswertung zeigt, dass viele Beschäftigte zwardas Gefühl haben, dass die Daten bei der Software AG sichersind, aber nicht wissen, welche Daten das Unternehmen vonihnen speichert. Die Inhalte der gesammelten Daten solltenalso klarer kommuniziert und zugänglich gemacht werden.Dadurch würde die bereits stark vorhandene Vertrauenskulturinnerhalb der Software AG gestärkt und erweitert werden.Zweites wichtiges Thema: die Dateneigentümerschaft. DieBeschäftigten wollen die Kontrolle über die eigenen Daten.Das heißt, sie sollten sehen können, wer wie oft und warumauf ihre Skill-Daten zugegriffen hat. Für die Einführung eineshypothetischen Skill-Management-Systems müsste dasUnternehmen drittens den Privatheitsbedenken der MitarbeitendenRechnung tragen, indem es unter Beteiligung desBetriebsrats transparente Regeln für die Datenauswertungschafft und den Beschäftigten die Möglichkeit gibt, die eigenen,automatisiert erstellten Skill-Profile zu korrigieren.Das Gespräch führte Dr. Jutta Witte75Was bedeutet das?Hierbei untersucht man mit Hilfe spezieller Cluster-Algorithmen,wie jeder und jede Teilnehmende auf alle Fragengeantwortet hat, und teilt die Stichprobe auf dieser Basis inGruppen ein. Die abhängige Variable lässt man zunächst außenvor. In unserem Fall kristallisierten sich zwei in etwa gleichstarke Gruppen heraus – die wir die Skeptiker-Gruppe und dieGruppe der tendenziellen Befürworter tauften. Beide Gruppenhaben wir dann mit Blick auf die abhängige Variable weiteranalysiert und mithilfe einer idealtypischen Person nähercharakterisiert und beschrieben. Anschließend haben wir aufBasis unserer Daten ein statistisches Modell entwickelt, dasRückschlüsse darauf zulässt, welche Faktoren die Akzeptanzeines Skill-Management-Systems beeinflussen.III PRAXIS
- Seite 23 und 24: II - BERICHTE AUS DER FORSCHUNG23d
- Seite 25 und 26: Gerade in der Arbeitswelt wird deut
- Seite 27 und 28: neuen Gefahren von Überwachung und
- Seite 29 und 30: die Automobilbranche zeigen, dass s
- Seite 31 und 32: genutzt und weiterverarbeitet werde
- Seite 33 und 34: 6 Boes, A. Offshoring in der IT-Ind
- Seite 35 und 36: Mit der Transformation dürfte sich
- Seite 37 und 38: Führungskräfte sehen sich im digi
- Seite 39 und 40: transformationale Führung verstand
- Seite 41 und 42: - Welche Rolle nehmen der Betriebsr
- Seite 43 und 44: dend ist vielmehr eine frühzeitige
- Seite 45 und 46: Eine immer transparentere Arbeitswe
- Seite 47 und 48: Ignorieren der Datenschutzsorgen vo
- Seite 49 und 50: Abbildung 2: Ein beispielhaftes Das
- Seite 51 und 52: Abbildung 4: Peer-to-peer-Architekt
- Seite 53 und 54: 4_ ZusammenfassungWir argumentieren
- Seite 55 und 56: frage für Betriebsräte und Person
- Seite 57 und 58: Technische Leistungskontrollen am A
- Seite 59 und 60: als auch in der Rechtswissenschaft
- Seite 61 und 62: 5 Maschmann, Führung und Mitarbeit
- Seite 63 und 64: Fachkräfte fehlen. Das ist ein Rie
- Seite 65 und 66: Die gemeinsame IdeeWas bedeutet Inv
- Seite 67 und 68: Traditionsunternehmen mit seinen he
- Seite 69 und 70: kann deswegen viel für mein Untern
- Seite 71 und 72: Datenschutz und Wirtschaftzusammend
- Seite 73: achtwöchigen Sprints. Nach jedem S
- Seite 77 und 78: Insgesamt haben wir vier Szenarien
- Seite 79 und 80: Christian Gengenbach,Vice President
- Seite 81 und 82: Reinhard Springer,Manager GIS Mainf
- Seite 83 und 84: Worauf kommt es beim EinsatzInverse
DEEP DIVE
74
Von der
Umfrage zur
Modellierung
Christopher Weiß
Christopher Weiß und Team 1 wollten wissen, wie
die Beschäftigten der Software AG zu Inverser
Transparenz stehen und was es braucht, um das
Konzept erfolgreich umzusetzen. Gemeinsam
haben sie quantitativ und qualitativ geforscht
und die wichtigsten Parameter identifiziert.
Herr Weiß, wie haben Sie sich dem Konzept der
Inversen Transparenz genähert?
In unserem Team ging es hauptsächlich um die menschlichen
Aspekte. Wir wollten vermitteln, was Inverse Transparenz bedeutet,
und die Haltungen, Erwartungen und Bedenken der
Beschäftigten zu diesem Konzept evaluieren. Im Hinterkopf
hatten wir immer: Sollte man es überhaupt umsetzen, wenn
ja, wie und welche Auswirkungen würde es haben?
Wie sind Sie methodisch vorgegangen?
Wir haben uns zunächst ein Anwendungsszenario gesucht,
mit dem wir Inverse Transparenz theoretisch erforschen
können – eine Skilldatenbank mit integrierter Expertensuche
als hypothetische Erweiterung der Jira-Anwendung iTrac.
Wir sind von der Annahme ausgegangen, dass das Thema
Skill-Management sich aus zwei Gründen eignet. Zum einen,
weil es um persönliche und vertrauliche Daten geht. Zum anderen,
weil es insgesamt kontrovers diskutiert wird. Es war
ein Gedankenexperiment, an dem wir alles Weitere orientiert
haben.
Wie haben Sie dieses Gedankenexperiment dann
weiterverfolgt?
Als nächstes haben wir mit methodischer Unterstützung von
Rahild Neubauer und Maren Gierlich-Joas, unseren Projektpartnerinnen
von der LMU, eine Umfrage durchgeführt, die
die iTrac-Nutzenden in den Bereichen R&D und Support an
den deutschen Standorten der Software AG adressiert hat.
III PRAXIS
Change language