Mediatisierungs- und Datafizierungsprozesse im HR.Qualitative Aneignungsstudie zur organisationalen Transformation durch algorithmenbasierte Informations- und Kommunikationstechnologie

Algorithmenbasierte Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) prägen immer stärker unseren Alltag, wodurch das Unbehagen, das schon immer mit der Automatisierung und Rationalisierung menschlicher Sozialität verbunden ist, in den öffentlichen Diskurs gerät (Gillespie & Saever, 2015; Gillespie, 2017). Die Erforschung der Digitalisierung ist aber nicht nur gesellschaftlich relevant, sondern auch kommunikationswissenschaftlich. Soziotechnische Innovationen prägen zunehmend die Gegenstände der Kommunikationswissenschaft, so dass deren "nachlaufende Aufräumarbeit" (Schäfer & Wessler, 2020, S. 307) zu Erklärungsdefiziten führt. Um den Herausforderungen der Disziplin durch Algorithmen, Big Data und Software zu begegnen, werden unter anderen die Science and Technology Studies genannt (Hepp, 2021b), die in dieser Arbeit Anwendung finden.
Die leitende Fragestellung lautet: Wie eignen sich die Mitarbeiter einer Human Resources Abteilung in ihrem beruflichen Alltag algorithmenbasierte IKT an und welche Bedeutung hat dies für die Transformation der Human Resources Abteilung? Untersucht werden hierzu Aneignungsprozesse algorithmenbasierter IKT am Beispiel einer People Analytics Anwendung. Theoretische Grundlagen sind einerseits Ansätze der Cultural Studies in Erweiterung der Mediatisierungstheorie, sowie andererseits die Science and Technology Studies ausgehend von der Adaptive Structuration Theory. Dieser interdisziplinäre Ansatz ermöglicht es, den Technikaspekt systematisch zu untersuchen, ohne einer technikdeterministischen Sichtweise zu verfallen.
Die theoretisch abgeleiteten Analysedimensionen und Subdimensionen sind Grundlage für die empirische Studie, in der tiefgehende, leitfadengestützte Interviews mit Experten aus Human Resources Abteilungen geführt wurden. Diese wurden anschließend anhand einer qualitativen Inhaltsanalyse ausgewertet und interpretiert, bevor die empirischen Ergebnisse diskutiert wurden.