Welcher Bewerber hat den höchsten Big Data-Score? Das Personalauswahlverfahren in der Netzwerkgesellschaft

Dieses Blogposting erklärt, wieso öffentliche Verwaltungen Netzwerke sind, weshalb wir freiwillig auf den Schutz unserer persönlichen Daten verzichten und warum sich Personalauswahlverfahren durch Lifelogging-Anwendungen verändern werden.

Externe Personalgewinnungsverfahren schließen für gewöhnlich mit der Einstellung zumindest eines neuen Mitarbeiters1 ab. Bei der Auswahl geeigneter Bewerber sollten nicht nur die der jeweiligen Stelle zuzuordnenden Kosten, sondern auch die möglichen immateriellen Folgen einer fehlerhaften Personalentscheidung berücksichtigt werden, z. B. eine Schädigung des Ansehens der Organisation in der Öffentlichkeit infolge eines potenziellen Fehlverhaltens der Neueinstellung (Gourmelon et al. 2014, S. 63). Letzteres dürfte der Berliner Polizei im vergangenen Jahr widerfahren sein: Beim G20-Gipfel in Hamburg fiel erstens das Benehmen der Angehörigen dreier Einsatzhundertschaften unangenehm auf (Hasselmann 2017). Anlässlich der Ereignisse erstellte die NDR-Satiresendung „Extra 3“ ein alternatives „Berliner-Party-Polizeiwappen“, das sogar in Umlauf geriet (Hofmann 2017). Zweitens sorgten auch die Zustände an der Polizeiakademie in Berlin-Spandau bundesweit für Schlagzeilen (Behrendt 2017).
Insbesondere den Verantwortlichen für die Personalgewinnung im öffentlichen Dienst stellt sich somit die Frage nach einer zeitgemäßen Vorgehensweise zur zuverlässigen Auswahl geeigneter Bewerber. Neben den herkömmlichen Methoden (z. B. Diktat) wird zur Entscheidungsfindung mitunter auch nach Informationen über den Kandidaten im Internet gesucht (Gourmelon et al. 2014, S. 72). Darüber hinaus ermöglichen innovative Informationstechnologien mittlerweile auch die Durchführung sog. „Big-Data-Analysen“ (Dzida 2017, S. 542). Nach Auffassung von Boris Dzida, Fachanwalt für Arbeitsrecht, „besteht der gegenwärtig stattfindende Quantensprung darin, dass Big Data die Verknüpfung von Daten aus dem Personalbereich mit anderen Unternehmensdaten oder sonstigen Daten ermöglicht.“ (Dzida 2017, S. 541) Bestandteil einer Big-Data-Analyse zur Personalgewinnung könnte beispielsweise ein Rechenverfahren sein, das die Hobbies von Bewerbern auf eine Stellenausschreibung mit den Freizeitinteressen der leistungsstärksten Mitarbeiter vergleicht (Dzida 2017, S. 542).

Abbildung 1 – Das Personalauswahlverfahren in der Netzwerkgesellschaft

In diesem Blogposting wird der Frage nachgegangen, weshalb sich Personalauswahlverfahren in der Netzwerkgesellschaft verändern und welche weitreichenden Konsequenzen sich daraus für die Bewerber ergeben. Dazu wird im Folgenden zunächst die Theorie der Netzwerkgesellschaft des spanischen Soziologen Manuel Castells vorgestellt.

Netzwerk und Netzwerkgesellschaft

Der Definition Castells folgend ist ein Netzwerk „eine offene Struktur“ (Castells 2017, S. 569), die „aus mehreren untereinander verbundenen Knoten“ (Castells 2017, S. 568) besteht. Knoten können – je nach Art des Netzwerkes – Internetserver, Flughäfen, Güterverkehrszentren, etc. sein (Castells 2017, S. 568). Ein Netzwerk besitzt nach Auffassung Castells die Fähigkeit, „grenzenlos zu expandieren und dabei neue Knoten zu integrieren, solange diese innerhalb des Netzwerkes zu kommunizieren vermögen, also solange sie dieselben Kommunikationscodes besitzen“ (Castells 2017, 569).
Den Begriff der Netzwerkgesellschaft beschreibt Castells folgendermaßen:

A network society is a society whose social structure is made around networks activated by microelectronics-based, digitally processed information and communication technologies. I understand social structures to be the organizational arrangements of humans in relationships of production, consumption, reproduction, experience, and power expressed in meaningful communication coded by culture.” (Castells 2013, S. 24)

Nach Auffassung Castells ist ein Netzwerk außerdem durch die nachstehenden Formen der Macht (power) gekennzeichnet:

  • networking power”,

  • network power”,

  • networked power” und

  • network-making power”. (Castells 2013, S. 42)

Zum Verständnis dieser vier Formen der Macht wird im Folgenden zunächst Castells Definition des Begriffs „power“ wiedergegeben:

Power is the relational capacity that enables a social actor to influence asymmetrically the decisions of other social actor(s) in ways that favor the empowered actor’s will, interests, and values.” (Castells 2013, S. 10)

Über Networking power verfügen Mitglieder eines Netzwerkes, die darüber entscheiden, wer Bestandteil des Netzwerkes sein bzw. nicht sein darf (Castells 2013, 42 f.). Networking power besitzt also beispielsweise, wer in einer Organisation damit befasst ist, über die Eignung von Bewerben zu entscheiden.
Network power üben diejenigen Mitglieder des Netzwerkes aus, die die Regeln vorgeben, deren Einhaltung für die Zugehörigkeit zum Netzwerk erforderlich ist (Castells 2013, S. 43). Ein Beispiel hierfür sind die Grundwerte der Europäischen Union, gegen die ihre Mitgliedsstaaten nicht verstoßen dürfen.
Networked power haben diejenigen, die Macht (siehe obenstehende Definition) über andere Akteure im Netzwerk besitzen. In komplexen Netzwerken, wie einem Staat, verfügen weder einzelne Individuen noch Institutionen über eine allumfassende networked power. Beispielsweise nehmen auf demokratische Regierungen üblicherweise unterschiedliche Interessenvertretungen, also andere Netzwerke, Einfluss (Castells 2013, 44 f.).
Network-making power umfasst zwei Komponenten: (1) die Fähigkeit zur Durchsetzung einer Umstrukturierung des Netzwerkes entsprechend bestimmter Zielvorstellungen sowie (2) die Fähigkeit zur Anbahnung einer Kooperation mit anderen Netzwerken, aus der die Beteiligten einen Nutzen ziehen. Beispielsweise kooperieren Unternehmen mit Universitäten, indem sie ihnen finanzielle Mittel zur Ausbildung von Absolventen in bestimmten Fachrichtungen zur Verfügung stellen (Castells 2013, 45 f.).
Bezugnehmend auf Castells Theorie der Netzwerkgesellschaft können auch Verwaltungseinrichtungen, also Behörden und Ämter, als Netzwerke beschrieben werden. Schließlich bestehen diese aus einer bestimmten Anzahl von Mitarbeitern, die untereinander Informationen austauschen. Darüber hinaus ist eine öffentliche Verwaltung im Normalfall auch dazu in der Lage, ihren Personalstand durch Neueinstellungen zu erhöhen, das Netzwerk kann sich also auch ausdehnen. Dabei ist allerdings Art. 33 Abs. 2 GG2 zu beachten, wonach jeder Deutsche nach seiner Eignung, Befähigung und fachlichen Leistung gleichen Zugang zu jedem öffentlichen Amte hat. Entsprechend dieser grundgesetzlichen Bestimmung müssen die Bewerber auf eine im öffentlichen Dienst ausgeschriebene Stelle üblicherweise erst ein Personalauswahlverfahren erfolgreich durchlaufen, bevor sie in die jeweilige Behörde eintreten dürfen. Demnach verfügen die für die Personalgewinnung verantwortlichen Mitarbeiter in einer öffentlichen Verwaltung über „
Networking power“.
Um weiter der Frage nachzugehen, weshalb sich Personalauswahlverfahren in der Netzwerkgesellschaft verändern und welche Folgen sich daraus für Bewerber ergeben, wird im nächsten und dem darauffolgenden Abschnitt gezeigt, wie Big Data durch die Verbreitung des Internets entstand.

Internet und World Wide Web

Durch das Internet sind weltweit Abermillionen Computer (Arbeitsplatzrechner, Spielekonsolen, Tabletcomputer, Smartphones, etc.) miteinander verbunden (Castells 2017, S. 427). Die Kommunikation zwischen den zum Internet gehörenden Computern gelingt dank Rechenverfahren zur Ver- und Entschlüsselung von Informationsinhalten (Castells 2017, S. 83). Das Gros der Internetnutzer verwendet den von der Europäischen Organisation für Kernforschung in Genf (CERN) entwickelten Dienst „World Wide Web“, kurz WWW, der einen anwenderfreundlichen Austausch von Daten unterschiedlichster Art und Herkunft im Internet ermöglicht (Castells 2017, S. 58). Castells beschreibt das World Wide Web als ein flexibles Netzwerk „von Netzwerken innerhalb des Internets, wo Institutionen, Unternehmen, Vereinigungen und Einzelpersonen ihre eigenen sites einrichten, auf deren Grundlage jeder mit Zugang eine eigene Homepage herstellen kann, die aus einer variablen Collage von Texten und Bildern besteht“ (Castells 2017, S. 435).

Abbildung 2 – Die vernetzte Welt

Big Data

Der irische Festplattenhersteller Seagate Technology hat die Studie „Data Age 2025“ in Auftrag gegeben, nach der sich die Menge der im Jahr 2016 existierenden Daten, ca. 16 Zettabyte, voraussichtlich bis zum Jahr 2025 verzehnfachen wird. Um diese in Zukunft vorhandene, gigantische Datenmenge, ca. 163 Zettabyte, auf DVDs zu speichern, würden 40 Billionen Stück benötigt. Alle DVDs übereinandergelegt ergäben 100 Millionen Mal die 384.400 km lange Distanz von der Erde zum Mond sowie vom Mond zurück zur Erde (Reinsel et al. 2017, S. 15/IDC infographic).
Die nachstehende Abbildung wurde unverändert aus der Studie „Data Age 2025“ übernommen (Reinsel et al. 2017, S. 7). Sie zeigt den prognostizierten, exponentiellen Anstieg der Menge aller existierenden Daten im Zeitraum von 2010 bis 2025.

Abbildung 3 – Jährliche Größe der globalen Datensphäre

Infolge der gewaltigen Datenmengen entstand auch der Begriff „Big Data“ (Mayer-Schönberger und Cukier 2013, S. 13), der die Fähigkeit beschreibt, „Informationen so zu nutzen, dass neue Erkenntnisse, Güter oder Dienstleistungen von bedeutendem Wert gewonnen werden.“ (Mayer-Schönberger und Cukier 2013, S. 9) Beispiele für Big Data stellt Christian Rudder, Mitbegründer der Online Singlebörse „OkCupid“, in seiner Monographie „Inside Big Data“ vor: So belegt eine der vielen Auswertungen der „OkCupid“-Nutzerdaten, dass ein durchschnittliches Mitglied eher das Profil eines Menschen mit gleicher als mit unterschiedlicher Hautfarbe3 positiv bewertet (Rudder 2016, S. 119–121). Diese und andere Analysen können im Hinblick auf bestimmte Länder, Regionen oder Geschlechter weiter differenziert und verfeinert werden (Rudder 2016, 116, 128). Rudders Datenauswertungen geben daher auch verlässlich Aufschluss darüber, inwiefern in der (US-amerikanischen) Gesellschaft Ressentiments gegenüber Menschen mit schwarzer Hautfarbe vorherrschen (Rudder 2016, S. 125–129).
Big Data findet in der Arbeitswelt ebenfalls Anwendung: Der Online-Versandhändler
Amazon setzt zur Auswertung der Leistungen seiner Beschäftigten ausgeklügelte Rechenverfahren ein. Zugang zu den sich fortwährenden aktualisierenden Ergebnissen der Datenerhebung erhält allerdings nur die oberste hierarchische Unternehmensebene. Diese erlangt somit sowohl ein Herrschaftswissen über die einfach ausgebildeten Mitarbeiter, die in den riesigen Warenlagern die Bestellungen der Kunden heraussuchen, als auch über höherqualifizierte Angestellte (Staab und Nachtwey 2016, S. 29). Mit Unterstützung der größten US-Bank, JPMorgan Chase & Co, sowie der Holdinggesellschaft des Milliardärs Warren Buffett, Berkshire Hathaway, möchte Amazon seinen Mitarbeitern zukünftig außerdem eine Krankenversicherung anbieten. Über die sich daraus ergebenden gesellschaftlichen Konsequenzen hat der Schweizer Ökonom Thomas Straubhaar in einem sehr lesenswerten Kommentar für die Online-Ausgabe der Tageszeitung „Die Welt“ spekuliert. (Straubhaar 2018)

Abbildung 4 – Der gläserne Mensch

Mit der Verbreitung von Big Data gehen also sowohl gesellschaftliche Chancen als auch Risiken einher. Ob nun die Chancen oder die Risiken überwiegen, wird in der Literatur unterschiedlich bewertet: So stellt beispielsweise die Juristin und Geschäftsführerin des Technologieunternehmens Teramark Technologies GmbH, Yvonne Hofstetter, in einem kurzen Beitrag für die Fernsehsendung „Faszination Wissen“ des Bayrischen Rundfunks überzeugt fest, Informationen könnten zur Kontrolle von Maschinen, Menschen sowie der Gesellschaft als Ganzes dienen. Hofstetter vertritt die Auffassung, dass durch Big Data „das Subjekt und seine Freiheitsrechte erodieren, mit ihm die soziale Marktwirtschaft und, wie nebenbei, auch Ethik und Moral ökonomischen Handelns.“ (Hofstetter 2015, S. 38)
Viktor Mayer-Schönberger, Rechtswissenschaftler und Professor am Oxford Internet Institute, verbindet mit Big Data dagegen „die Hoffnung, dass wir die Welt besser verstehen – und abgeleitet von diesem Verständnis bessere Entscheidungen treffen.“ (Mayer-Schönberger 2015, S. 14) Allerdings thematisiert auch Mayer-Schönberger die von Big Data ausgehenden Gefahren (Mayer-Schönberger 2015, 18 f.). Diesen könne nur der Gesetzgeber begegnen, der habe die mit Big Data eingehergehenden gesellschaftlichen Veränderungen allerdings bislang nur unzureichend erkannt. Mayer-Schönberger wünscht sich deshalb eine nachhaltige öffentliche Diskussion der Frage, welche rechtliche Vorgaben zur Einschränkung von Big Data notwendig sind (Mayer-Schönberger 2015, S. 19).
Zulässig ist nach geltender Rechtslage, wenn im Personalauswahlverfahren seitens des Arbeitgebers freizugängliche also öffentliche Bewerberdaten recherchiert und analysiert werden (Dzida 2017, S. 545). Sofern Rückschlusse auf einzelne Mitarbeiter auszuschließen sind, dürfen zur Auswahl geeigneter Bewerber außerdem Informationen über das Bestandspersonal in Big Data-Analysen einbezogen werden (Dzida 2017, S. 542). So könnte durch die Analyse von Mitarbeiterdaten beispielsweise der Frage nachgegangen werden, ob eine Korrelation zwischen der Abiturdurchschnittsnote und späterer beruflicher Leistung (gemessen an der dienstlichen Beurteilungen) besteht. Im Hinblick auf die oben beschrieben Praktiken des Online-Versandhändlers
Amazon darf allerdings davon ausgegangen werden, dass sich nicht alle privaten Arbeitgeber auf solche abstrakte, mit dem deutschen Datenschutzrecht konforme Big Data Auswertungen beschränken.
Im Vergleich zur Privatwirtschaft ist der öffentliche Dienst im besonderen Maße dazu verpflichtet, nicht gegen das Gesetz bzw. ohne Gesetzesgrundlage zu handeln (Vorrang und Vorbehalt des Gesetzes). Allerdings stellen immer mehr Menschen ihre persönlichen Daten unwissentlich oder leichtfertig kommerziellen Anbietern zur Verfügung (Schmidt-Jortzig 2018, S. 13). Der ehemalige Bundesjustizminister Edzard Schmidt-Jortzig plädiert deshalb in seinem Aufsatz „ IT-Revolution und Datenschutz“ dafür, die rechtlichen Regelungen so auszugestalten, „dass die konstitutive Einwilligung weder unterdrückt oder kompensiert noch durch Pauschalisierung, konkludentes Handeln oder Koppelungen überspielt werden kann.“ (Schmidt-Jortzig 2018, S. 14) Jedoch ist fraglich, ob durch eine Umsetzung dieser Forderung auch den in den nächsten zwei Abschnitten beschriebenen Anreizen entgegengewirkt würde, die Menschen dazu bewegen, ihre persönlichen Daten freiwillig privaten Firmen preiszugeben.

Lifelogging

Unter „Lifelogging“ werden einer Definition des Soziologen Stefan Selke folgend „vielfältige Formen der digitalen Erfassung, Speicherung und Auswertung von Lebensdaten und Verhaltensspuren – sogenannte lifelogs – verstanden.“ (Selke 2015, S. 79) Selke beschreibt Lifelogging als „personalisierte Informatik im Kontext von „Big Data“. (Selke 2016b, S. 3)
Eines von vielen Beispielen für Lifelogging, über die das von Selke herausgegebene Sammelwerk „Lifelogging: Wie die digitale Selbstvermessung unsere Gesellschaft verändert“ informiert, sind die sog. „telematikbasierten“ KFZ-Versicherungen (Mämecke 2016, S. 120; Selke 2016a, S. 319). Der Kraftfahrtversicherer
HUK-Coburg wirbt bereits auf dem Videoportal Youtube für seinen Telematik-Tarif:

Angebote, wie das der HUK-Coburg, zielen nach Meinung von Mämecke und Selke darauf ab, das Verhalten der Kunden durch materielle Anreize entsprechend den wirtschaftlichen Interessen des Versicherers auszurichten (Mämecke 2016, S. 120; Selke 2016a, S. 319). Die Annahme des Angebots der HUK-Coburg ist freiwillig. Allerdings stellt sich die Frage, welche nachvollziehbaren Argumente gegen die Wahl des Telematik-Tarifs sprechen. Schließlich ist eine Kostensteigerung im Vergleich zur herkömmlichen Versicherungsoption ausgeschlossen. Nachzahlungen wegen schlechtem Fahrverhalten werden also nicht fällig, und wer würde schon zugeben, sich nicht an die Regeln der Straßenverkehrsordnung zu halten und unvorsichtig Auto zu fahren? Kunden, die keinen Telematik-Tarif wählen und deshalb benachteiligt werden, sind nach Selke einer „rationalen Diskriminierung“ (Selke 2016a, S. 320) ausgesetzt. Diese Form der Ausgrenzung bildet „die Grundlage für die Konstruktion neuer sozialer Kategorien und die Etablierung neuer sozialer Sortierungen, die Abweichungen, Verdächtigungen, Risiken, Defizite und v.a. Kostenfaktoren in den Mittelpunkt stellen. Letztlich entsteht eine generalisierte Ideologie der Ungleichwertigkeit.“ (Selke 2016a, S. 331)
Die Konkurrenz zwischen Bewerbern auf Stellenausschreibungen führt schon jetzt dazu, dass manche Kandidaten den Wunscharbeitgeber unaufgefordert über ihre Freizeitinteressen oder die Berufe der Eltern informieren. Warum also der Bewerbungsmappe nicht auch Gesundheitsprotokolle beifügen, die Aufschluss über die Anzahl der Sportstunden je Woche geben oder wie erholsam die Nachtruhe ist (Dauer der Tiefschlafphasen)? Bewerber, die keine Lifelogging-Protokolle vorgelegt haben, laufen schließlich Gefahr, deshalb Nachteile im Bewerbungsverfahren zu erfahren, weil der Verdacht besteht, sie hätten etwas zu verbergen und verzichteten nur deshalb darauf, über ihre höchstpersönlichen Gesundheitszustand zu informieren.
Natürlich fällt die Vorstellung schwer, das oben beschriebene Szenario könnte bei Personalauswahlverfahren im öffentlichen Dienst zukünftig gängige Praxis sein. Doch ist eine solche Zukunft völlig abwegig? China, das drittgrößte und bevölkerungsreichste Land der Erde, plant bereits für das Jahr 2020 die Einführung des sog. „Social Credit System (SCS)“, das die Vertrauenswürdigkeit jedes Einwohners durch ein Punktesystem abbildet. Der Psychologe Gerd Gigerenzer stellt in einem kurzen
Beitrag für die Fernsehsendung „Kulturzeit“ Gemeinsamkeiten zwischen dem SCS-Programm der chinesischen Regierung und dem Umgang mit Big Data in der westlichen Gesellschaft fest. So hat zum Beispiel der ehemalige Google-Manager Eric Schmidt 2009 in einem Fernsehbeitrag ganz offen erklärt, Google und andere Suchmaschinenbetreiber gäben Informationen aufgrund gesetzlicher Verpflichtung (siehe den zu jener Zeit geltenden „USA PATRIOT Act“) an staatliche Behörden weiter. Wie das nachstehende Youtube-Video zeigt, rät Schmidt Internetnutzern deshalb: If you have something that you don’t want anyone to know, maybe you shouldn’t be doing it in the first place.

Chinas Social Credit System und „gift politics”

Die Politikwissenschaftlerin und Sinologin Katika Kühnreich hat sich mit der Frage auseinandergesetzt, weshalb das SCS von der Bevölkerung akzeptiert wird. Ausschlaggebend hierfür ist nach ihrer Auffassung ein „Belohnungs-Ansatz“ […]. Die Bürger bekommen eine unangenehme Sache schön verpackt präsentiert und sammeln fleißig Punkte für Vergünstigungen im Alltag.“ (Gruber 2017) Die nachstehende, aus der Monographie „Who Can You Trust?“ von Rachel Botsmann entnommene Abbildung (Botsman 2017, S. 153) zeigt beispielhaft, welche Vor- als auch Nachteile sich für den Einzelnen aus einem hohen bzw. niedrigen SCS-Rating ergeben können.

Abbildung 5 – Chinese Citizen Scores

Mit dem SCS-Programm der chinesischen Regierung haben sich auch Marc Schuilenburg und Rik Peeters auseinandergesetzt. Anknüpfend an die Theorie der Gabe des französischen Soziologen Marcel Mauss gelangen sie in ihrem Aufsatz „Gift politics: exposure and surveillance in the anthropocene“ zu folgendem Fazit: Mechanisms of gift giving are used to elicit people’s voluntary exposure of personal data, which in turn can be a generator of surveillance and control.” (Schuilenburg und Peeters 2017, S. 575)

Fazit

Es war Ziel dieses Blogpostings zu untersuchen, weshalb sich Personalauswahlverfahren in der Netzwerkgesellschaft verändern und welche weitreichenden Konsequenzen sich daraus für Bewerber auf Stellenausschreibungen ergeben. Anknüpfend an Castells Theorie des Netzwerks und der Netzwerkgesellschaft wurde zunächst festgesellt, dass auch Verwaltungseinrichtungen, also Behörden und Ämter, als Netzwerke beschrieben werden können. Die für die Personalgewinnung verantwortlichen Mitarbeiter in einer öffentlichen Verwaltung verfügen über „Networking power“, wenn sie an der Entscheidung darüber mitwirken, wer Bestandteil der Organisation werden darf bzw. von dieser ausgeschlossen bleibt. Bei der Entscheidungsfindung besteht die Tendenz dazu, so viele Informationen wie möglich über den jeweiligen Bewerber zu recherchieren, schließlich besagt schon eine bekannte, übrigens dem russischen Revolutionsführer Lenin zugeschriebene Redewendung: „Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser!“.
Die Menge der über den Einzelnen verfügbaren Informationen wird in den nächsten Jahren rasant anwachsen. Einer der Gründe hierfür sind Lifelogging-Anwendungen, die persönliche Aktivitäten (z. B. sportliche Betätigung) protokollieren. Natürlich könnte der Gesetzgeber datenschutzrechtliche Normen verabschieden, die die Ausforschung von potentiellen Arbeitnehmern verhindern sollen. Um sich von der Konkurrenz abzuheben, werden besonders strebsame Bewerber aber auch unaufgefordert Auszüge aus ihren persönlichen Lebensprotokollen einreichen.
Nähme eine öffentliche Verwaltung solche Bewerbungsmappen an, anstatt sie zurückzuweisen, würden Bewerber, die freiwillig keine persönlichen Daten preisgeben möchten, rational diskriminiert. Außerdem träte eine Form der sozialen Kontrolle ein, die der des SCS-Programms der chinesischen Regierung ähnelte.
Vor diesem Hintergrund sollten die für die Personalgewinnung zuständigen Mitarbeiter im öffentlichen Dienst eindeutige Direktiven erhalten, sodass sie sich ihrer Verantwortung für den Umgang mit persönlichen Daten im Bewerbungsverfahren stets bewusst sind und sie nicht der Versuchung erliegen, alle verfügbaren Informationen über Bewerber zu recherchieren oder anzunehmen. Dazu wird nicht zuletzt auch eine intensive gesellschaftliche und politische Diskussion erforderlich sein.

1 Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird auf die gleichzeitige Verwendung männlicher und weiblicher Sprachformen verzichtet. Sämtliche Personenbezeichnungen gelten gleichwohl für beiderlei Geschlecht.
2 Grundgesetz für die Bundesrepublik Deutschland in der im Bundesgesetzblatt Teil III, Gliederungsnummer 100-1, veröffentlichten bereinigten Fassung, das zuletzt durch Artikel 1 des Gesetzes vom 13. Juli 2017 (BGBl. I S. 2347) geändert worden ist.
3 Die Analyse berücksichtigt OkCupid-Mitglieder, die für ihre Hautfarbe freiwillig eine Bezeichnung gewählt haben. Folgende Auswahlmöglichkeiten waren vorhanden: „Asiatin/Asiat“, „Latina/Latino“, „Schwarze/Schwarzer“ und „Weiße/Weißer“ (Rudder 2016, S. 112).

Anzahl der Wörter: 2744

Literaturverzeichnis

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Straubhaar, Thomas (2018): So gefährlich ist Amazons Krankenversicherung für uns. Auf in den Überwachungsstaat. In: Die Welt (Online-Ausgabe), 06.02.2018. Online verfügbar unter https://www.welt.de/wirtschaft/article173229888/Amazons-Krankenversicherung-fuehrt-in-den-Ueberwachungsstaat.html, zuletzt geprüft am 11.02.2018.

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 – Das Personalauswahlverfahren in der Netzwerkgesellschaft
Quelle: https://pixabay.com/de/h%C3%A4nde-h%C3%A4nde-sch%C3%BCtteln-handschlag-3127291/, zuletzt geprüft am 11.02.2018.

Abbildung 2 – Die vernetzte Welt
Quelle: https://pixabay.com/en/binary-one-null-space-universe-3017533/, zuletzt geprüft am 11.02.2018.

Abbildung 3 – Jährliche Größe der globalen Datensphäre
Quelle: Reinsel et al. 2017, S. 7.

Abbildung 4 – Der gläserne Mensch
Quelle: https://pixabay.com/en/professions-job-digital-2979650/, zuletzt geprüft am 11.02.2018.

Abbildung 5 – Chinese Citizen Scores
Quelle: Botsman 2017, S. 153.

Videoverzeichnis

3sat: Gespräch mit Gerd Gigerenzer zum Social-Credit-System in China. Online verfügbar unter http://www.3sat.de/mediathek/?obj=70052, zuletzt geprüft am 11.02.2018.

Bayrischer Rundfunk: Versuchung zum Leiten und Lenken. Online verfügbar unter https://www.br.de/mediathek/video/yvonne-hofstetter-it-unternehmerin-versuchung-zum-lenken-und-leiten-av:584f850c3b467900119c1667, zuletzt geprüft am 11.02.2018.

HUK-COBURG: Telematik – der digitale Begleiter. Online verfügbar unter https://www.youtube.com/watch?v=JolfMM_d5mc, zuletzt geprüft am 11.02.2018.

theyTOLDyou: Google CEO Eric Schmidt on privacy. Online verfügbar unter https://www.youtube.com/watch?v=A6e7wfDHzew, zuletzt geprüft am 11.02.2018.

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Ein Kommentar zu Welcher Bewerber hat den höchsten Big Data-Score? Das Personalauswahlverfahren in der Netzwerkgesellschaft

  1. Badia B. sagt:

    Der Artikel greift eine Problematik auf, die der heutigen Gesellschaft noch nicht bewusst ist. Das Leben zu loggen, bis in das kleinste Detail zu dokumentieren und zu optimieren, nehme ich als einen starken Trend im Zuge des Internet of Things unserer gegenwärtigen Netzwerkgesellschaft wahr. Über den psychologischen Anreiz, sich selbst kontrollieren, verbessern bis hin – ja, utopischer Weise – perfektionieren zu wollen, vermag ich in diesem Kontext nicht weiter zu kommentieren; allerdings untermauern die Prognosezahlen zum Absatzmarkt von Wearables mein persönliches Empfinden: im Jahr 2021 sollen insgesamt ca. 507,4 Mio. Gadgets abgesetzt werden; im Vergleich zu 2016 (265,9 Mio.) entspräche dies einem gewaltigen Anstieg um nahezu 91% [1]. Hinzu kommen noch die zahlreichen Themen-Apps, welche unsere Smartphones mit den sozialen Netzwerken unter Anwendung von Elementen aus der Gaming-Industrie verbinden und uns zur Selbst-Vermessung motivieren versuchen. Während der Einzelne damit beschäftigt ist, seine „Black Box“[2] weiterhin fleißig mit seinen persönlichen Daten zu füttern, boomt das lukrative Geschäft der Wirtschaft. Gleichwohl schießt die dabei produzierte Datenmenge in die Höhe.

    Da erscheint es in einem digitalen Zeitalter, in welchem die Macht von Informationen abhängt, nicht verwunderlich, wenn jeder ein Stück vom Kuchen abhaben möchte, sodass im Zuge des obigen Blogbeitrags Personalsachbearbeiter in Bewerbungsverfahren als potentielle Datenhungrige ins Visier genommen werden.

    Dabei lohnt sich ein genauerer Blick auf das bereits im Titel implizit angesprochene „Scoring“: Durch die Analyse von (Massen-) Daten können algorithmische Entscheidungen auch im Bereich des Human Resources getroffen werden. Um dieses Analysetool – in welcher Form und in welchem Ausmaß auch im-mer – in Deutschland zukünftig etablieren zu können, wäre eine grundlegende Diskussion und Novellierung bestehender Datenschutzbestimmungen (mitunter unter Beachtung europäischer Regelungstatbestände) notwendig. Die Datenschutzbehörden des Bundes und der Länder haben deutlich gemacht, dass in Ermangelung adäquater Regelungen eine juristische Nachjustierung im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung zur Verhinderung von Diskriminierungen unabdingbar sei[3].

    Beschränkt man die Diskussion im Zuge der Analyse von Lebensdaten aus der Black Box im Personalauswahlverfahren nicht nur auf die mögliche Stigmatisierung eines Bewerbers und auf Fragen zum Datenschutz, sondern hinterfragt man auch kritisch die verbleibende Bedeutung der Arbeit eines Personalsachbearbeiters, so fällt auf, dass sich der Mensch durch die automatisierte Erstellung von Persönlichkeitsprofilen mit dem Ziel eines definierten (Big-Data) Scores letzten Endes seiner Entscheidungsverantwortung entziehen würde. Dieser Aspekt erscheint alarmierend, denn Ergebnisse aus Korrelationen stellen lediglich eine Einschätzung von Wahrscheinlichkeiten dar; die menschliche Auseinandersetzung mithilfe des eigenen Vermögens zur Logik sollte indes nicht verloren gehen.
    Damit einhergehend gilt es abzuwägen, welcher Teil an Verantwortung beim Personalsachbearbeiter bleiben sollte. Die Einstellung eines Bewerbers auf Grundlage von Ergebnissen, die sich aus dem Verfahren eines Scorings ergeben (im Artikel wird beispielsweise der Vergleich von Hobbies eines Bewerbers mit den Freizeitinteressen des leistungsstärksten Mitarbeiters beschrieben) stellt schließlich keine Garantie für tatsächlich dauerhafte Leistungserfolge dar.
    Der Drang nach Optimierung beschränkt sich somit nicht nur auf Individuen im Zuge des Lifeloggings, sondern nimmt im „War of Talents“[4] auch Einzug in die Arbeitswelt. Der Mensch ist fehlerbehaftet und gleichwohl aus verschiedensten Gründen bestrebt, diese Fehler auf ein Minimum zu reduzieren. Die in der philosophischen Anthropologie von Arnold Gehlen vertretene These, der Mensch sei ein Mängelwesen[5], welches sich seiner ihm zur Verfügung stehenden Hilfsmittel bediene, erweist sich in diesem Zusammenhang als äußerst zutreffend. Uns bleibt dabei die Hoffnung, dass dieses Minimum nicht mit „null“ gleichgesetzt wird.

    [1] Brandt, Mathias (25.08.2017): „Wearables-Prognose. So entwickelt sich der Wearables-Markt“, online unter: https://de.statista.com/infografik/4323/prognose-zum-weltweiten-absatz-von-wearables/ (Abruf: 21.02.2018).

    [2] Selke, Stefan, Rationale Diskriminierung durch Lifelogging – Die Optimierung des Individuums auf Kosten des Solidargefüges, in: Andelfinger, Volker P./ Hänisch, Till (Hrsg.), eHealth. Wie Smartphones, Apps und Wearables die Gesundheitsversorgung verändern werden, 2016, Wiesbaden, S. 53 – 72, hier: S. 56.

    [3] Datenschutzkonferenz, Konferenz der unabhängigen Datenschutzbehörden des Bundes und der Länder. Grundsatzpositionen und Forderungen für die neue Legislaturperiode, 18.10.2017.

    [4] McKinsey Deutschland, Wettbewerbsfaktor Fachkräfte. Strategien für Deutschlands Unternehmen, 2010, Berlin.

    [5] Einen Überblick bietet: Schönherr-Mann, Hans-Martin (29.01.2004): Philosophie des Mängelwesens. Zum hundertsten Geburtstag von Arnold Gehlen, online unter: http://www.deutschlandfunk.de/philosophie-des-maengelwesens.700.de.html?dram:article_id=81622 (Abruf: 22.02.2018).

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