Plattformen wie Uber koordinieren Arbeit zunehmend durch Algorithmen: Sie verteilen Aufträge, bewerten Leistungen und setzen Anreize - häufig ohne direkten Kontakt zu einem menschlichen Vorgesetzten. Doch Plattformarbeiter*innen sind dieser Form des „Algorithmic Management“ nicht einfach ausgeliefert. Eine aktuelle Studie im renommierten Journal "Information Systems Research" untersucht, wie sie versuchen, die Kontrolle über ihre Arbeitsbedingungen zurückzugewinnen. Wir haben mit einem der Autoren, Prof. Dr. Martin Adam, über die zentralen Erkenntnisse gesprochen. Martin Adam ist an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät Inhaber der Professur für Smart Services. Herr Adam, was wollten Sie mit Ihrer Studie herausfinden? Meine Kollegen und mich hat interessiert, wie Plattformarbeiter mit algorithmischer Kontrolle umgehen - und insbesondere, warum manche aktiv dagegen vorgehen und andere nicht. Bisher wurde häufig angenommen, dass eingeschränkte Autonomie nahezu automatisch Widerstand auslöst. Unsere Ergebnisse zeigen ein deutlich komplexeres Bild: Beschäftigte bewerten ihre Situation kontinuierlich neu und überlegen, ob und wie sie überhaupt Handlungsmöglichkeiten entwickeln können. Entscheidend ist dabei, auf welche Ressourcen sie zurückgreifen können. Um welche Ressourcen handelt es sich dabei? Wir unterscheiden drei Formen des sogenannten "Resourcing". Beim "Algorithm Resourcing" versuchen Fahrer beispielsweise zu verstehen, wie der Algorithmus funktioniert. Beim "Market Resourcing" schaffen sie sich Alternativen – etwa indem sie mehrere Plattformen nutzen. Und beim "Voice Resourcing" bauen sie Möglichkeiten auf, sich gegenüber der Plattform Gehör zu verschaffen, beispielsweise durch Dokumentation, Netzwerke oder gemeinsames Handeln. Diese Ressourcen sind ungleich verteilt. Deshalb bedeutet fehlender Widerstand auch nicht automatisch Zustimmung zum System. Und wie sieht der eigentliche Widerstand gegen den Algorithmus aus? Wir finden drei grundlegend unterschiedliche Strategien. Beim "Self-Optimizing" versuchen Beschäftigte, innerhalb des Systems Vorteile zu erzielen - etwa durch selektive Auftragsannahme oder die Nutzung von Schlupflöchern. Beim "Distancing" reduzieren sie ihre Abhängigkeit von einer einzelnen Plattform. Und beim "Confronting" gehen sie offen gegen Entscheidungen oder Strukturen der Plattform vor, beispielsweise durch Beschwerden oder kollektiven Protest. Entscheidend ist: "Algoactivism" ist damit nicht nur reaktives Zurückschlagen. Beschäftigte versuchen auch proaktiv, ihre Handlungsspielräume zu erweitern. Wer gewinnt dieses Kräftemessen? Die Plattform oder die Beschäftigten? So einfach lässt sich das nicht beantworten. Wir sehen vielmehr ein dynamisches Wechselspiel. Fahrer entdecken Möglichkeiten, den Algorithmus zu ihrem Vorteil zu nutzen und die Plattform verändert daraufhin ihr System. Gerade "Self-Optimizing" kann deshalb zu einem regelrechten "Katz-und-Maus-Spiel" führen: Ein Schlupfloch funktioniert eine Zeit lang, dann wird es geschlossen und Beschäftigte suchen nach einer neuen Strategie. Dauerhafter können Formen des "Confronting" sein, wenn sie beispielsweise zu institutionellen oder regulatorischen Veränderungen führen. Was können Plattformbetreiber daraus lernen? Widerstand sollte nicht nur als etwas verstanden werden, das verhindert werden muss. Beschwerden und andere Formen des Confronting können auch Hinweise auf problematische Regeln, Fehlentscheidungen oder Designschwächen liefern. Plattformen sollten deshalb Veränderungen ihrer algorithmischen Systeme transparenter erklären und echte Möglichkeiten für Feedback und Eskalation schaffen. Solche Strukturen können nicht nur Konflikte reduzieren, sondern auch dazu beitragen, "Algorithmic Management" nachhaltiger und legitimer zu gestalten. Was ist für Sie die wichtigste Botschaft der Studie? "Algorithmic Management" ist keine Einbahnstraße. Algorithmen kontrollieren Arbeit, aber Beschäftigte interpretieren, umgehen, nutzen und verändern diese Systeme zugleich durch ihr Verhalten. Plattformarbeit ist deshalb ein "contested terrain": ein fortlaufendes Ringen darum, wer Kontrolle über die Arbeitsbedingungen besitzt. Vielen Dank für das Interview! Die Studie ist in Kooperation mit der „Rideshare Drivers United“ in San Francisco entstanden. Prof. Dr. Martin Adam: "Ein besonderer Dank gilt „Rideshare Drivers United“ in San Francisco für ihre unschätzbare Unterstützung, ihre Offenheit und ihr Feedback während des gesamten Projekts über so viele Jahre hinweg. Zahlreiche Anrufe spät in der Nacht, tiefgründige Gespräche und der Austausch von Erkenntnissen haben dazu beigetragen, dass diese Arbeit entstehen konnte - ich bin dankbar für die Gelegenheit, von denjenigen zu lernen, die algorithmisches Management aus erster Hand erleben.“
Wenn der Algorithmus zum Chef wird
Wie Plattformarbeiter Kontrolle zurückgewinnen
