Gleich und Ungleich im Netz – ein Rückblick auf das letzte Weizenbaum-Forum

Das Weizenbaum-Forum am 11. Mai 2021 beschäftigte sich mit dem Thema „Digitalisierung und Ungleichheit“

Welche Auswirkungen hat die Tatsache, dass nicht alle Menschen denselben Zugang zu digitalen Technologien haben, auf unsere Gesellschaft? Wie wird sich der Arbeitsmarkt für Beschäftigte mit unterschiedlichen Qualifikationen ändern? Und welche Rolle spielt die Nutzung von sozialen Medien bei der Wahrnehmung von Ungleichheiten? Darüber diskutierten in der Mai-Ausgabe des Weizenbaum-Forums Marcel Fratzscher (Präsident des DIW Berlin, Professor für Makroökonomie an der Humboldt-Universität zu Berlin), Katharina Miller (Gründungspartnerin der Anwaltsboutique 3C Compliance) und Katharina Baum (wissenschaftliche Mitarbeiterin am Weizenbaum-Institut). Moderiert wurde die Veranstaltung von Julio Brandl (wissenschaftlicher Mitarbeiter am Weizenbaum-Institut).

Digitalisierung und die Zukunft der Arbeit

Marcel Fratzscher eröffnete den Abend mit einem Vortrag, in dem er die Auswirkungen der digitalen Transformation auf den Arbeitsmarkt analysierte. Viele Menschen fürchteten, so Fratzscher, eine Vernichtung von Arbeitsplätzen durch die Digitalisierung. Unter Verweis auf internationale Studien zeigte er jedoch, dass eine solche Aussage nicht auf alle Berufsgruppen gleichermaßen zutreffe. So seien es vor allem Arbeitsplätze mit geringer Qualifikation, die von der Digitalisierung gefährdet seien, während im hochqualifizierten Bereich in den letzten Jahren viele neue Berufe entstanden seien. An Bedeutung gewännen insbesondere die MINT-Berufe, also Ausbildungs- oder Studienberufe mit naturwissenschaftlichem und technischem Schwerpunkt, aber auch Tätigkeiten im Gesundheits- und Bildungssektor. Für Beschäftigte in den Bereichen Office-Support, Customer Service, Produktion und Fertigung sei das Risiko hingegen sehr hoch, in Zukunft ersetzt zu werden.

Fratzscher sieht den Arbeitsmarkt vor einem tiefgreifenden Wandel, der eine grundlegende Veränderung im Aus- und Weiterbildungsbereich erfordere. Hinzu käme, dass der bereits bestehende Fachkräftemangel sich in Zukunft weiter verstärken würde. Seiner Auffassung nach könne darauf nur reagiert werden, wenn Menschen bereit seien, sich zu verändern und sich neue Kompetenzen anzueignen. Zudem verwies Fratzscher darauf, dass die Digitalisierung dazu führen werde, dass die Mittelschicht kleiner werde, was die ungleiche Verteilung von Einkommen, Vermögen, Mobilität und Chancen weiter verschärfen werde.

Vorurteile beim Recruiting

Wie befeuern Vorurteile in der Künstlichen Intelligenz (KI) den Digital Divide? Katharina Miller untersuchte in ihrem Vortrag diese Fragestellung im Hinblick auf den Einstellungsprozess. Bei der Rekrutierung von Personal könnten Arbeitgeber*innen auf verschiedene KI-basierte Instrumente zurückgreifen. So gebe es beispielsweise Tools, die Arbeitgeber*innen dabei helfen würden, Vorurteile und Diskriminierungen vorzubeugen, indem sie Stellenausschreibungen auf geschlechterneutrale Sprache hin überprüften und Verbesserungsvorschläge machten.

Allerdings brächten Algorithmen auch Nachteile mit sich: In der Screening-Phase des Bewerbungsprozesses würden die Profile von Bewerber*innen nach Qualifikationen und Fähigkeiten von KI-Tools analysiert, um den Arbeitgeber*innen eine rasche Eingrenzung des Bewerber*innenpools zu ermöglichen. In dieser Phase würden viele Bewerbungen abgelehnt – ein Prozess, der nach Ansicht von Miller höchstwahrscheinlich systemischen, zwischenmenschlichen und institutionellen Verzerrungen unterliege. Im Interviewprozess fänden dann KI-basierte Tools Anwendung, die Gesichtsausdruck, Wortwahl oder Dialekt von Kandidaten*innen bewerteten und Einschätzungen über die jeweilige Eignung für den Job abgäben. Diese Instrumente bewertete Miller als rechtlich und ethisch äußerst bedenklich. Grundsätzlich sieht Miller in der KI jedoch nicht die eigentliche Herausforderung. Das Problem sei, dass wir in einer ungleichen Welt lebten und wir Gefahr liefen, diese systemische Ungleichheit in den digitalen Raum zu kopieren.  

Die Wahrnehmung von Ungleichheit in sozialen Medien

Im dritten und letzten Vortrag des Abends präsentierte Katharina Baum die Ergebnisse einer Studie über soziale Medien und die Wahrnehmung von Ungleichheit, die sie zusammen mit ihren Weizenbaum-Kolleginnen Hanna Krasnova und Antonia Köster durchgeführt hatte. Obwohl die soziale und ökonomische Ungleichheit in den letzten Jahren in Deutschland und weltweit angewachsen sei, unterschätzten viele Menschen ihr tatsächliches Ausmaß, so Baum. Zwar würde die nationale und internationale Presse das Thema Ungleichheit immer wieder aufgreifen, in den sozialen Medien sei das Bewusstsein für dieses Problem noch nicht angekommen. Nutzer*innen strebten dort danach, positiv verzerrte Versionen von sich selbst zu präsentieren. Im Mittelpunkt stünden Themen wie Reisen, Mode, Lifestyle und Konsumerlebnisse. Zudem würden Algorithmen konsum- und erlebnisfokussierte Posts verstärken, da sie anhand der Vorlieben der User bestimmten, welche Inhalte im Feed angezeigt werden.

Baum erläuterte, dass unsere sozialen Kontakte maßgeblich dazu beitrügen, wie Ungleichheiten wahrgenommen würden. Denn mit der zunehmenden Verbreitung sozialer Medien hätten Menschen auch ihren digitalen Bekanntenkreis vergrößert. Das habe zur Folge, dass Nutzer*innen im digitalen Raum immer häufiger mit scheinbar gut situierten Menschen in Kontakt kämen. An dieser Stelle greife der sogenannte Availability Bias. Hierbei handelt es sich um eine Einschätzung, die auf falschen Annahmen beruhe, weil man mit bestimmten Inhalten überproportional konfrontiert wird. Aufbauend auf diesen Thesen konnten Baum und ihre Kolleginnen in ihrer Studie die Annahme bestätigen: Je länger die tägliche Nutzungsdauer sozialer Medien, desto geringer die wahrgenommene Ungleichheit. Dies gelte insbesondere für Nutzer*innen, die die Inhalte auf sozialen Medien für besonders authentisch hielten.

Den Vorträgen folgte eine angeregte Diskussion, bei der die zugeschalteten Teilnehmer*inner Fragen an die Panellisten*innen richten konnten.

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