In diesem Forschungsschwerpunkt sollen der Zusammenhang zwischen Digitalisierung, Teilhabe und Ungleichheit erforscht, die Nutzung digitaler Technologien für Teilhabechancen gestaltend erprobt und gegen neue Ungleichheiten interveniert werden. Dafür werden Perspektiven der Wirtschaftsinformatik, der Designforschung und der Informatik zusammengeführt.
Der Zugang zu digitalen Technologien hängt von Faktoren wie Einkommen, Bildungsniveau, aber auch der Lebensregion ab. Digitale Technologien können somit existierende soziale Ungleichheiten verschärfen und neue erzeugen. Zugleich versprechen digitale Technologien, neue Teilhabechancen zu schaffen, sei es durch neue Möglichkeiten der Artikulation oder durch neue Formen des Zusammenkommens. Um möglichst allen Menschen in der Gesellschaft die Teilhabe an der Digitalisierung gleichermaßen zu ermöglichen, ist es erforderlich, bestimmte Voraussetzungen zu schaffen, um Möglichkeiten und Chancen dafür bieten zu können und neue Ungleichheiten zu vermeiden.
Vor diesem Hintergrund wird in diesem Forschungsschwerpunkt auf die Bedingungen der Teilhabe in digitalen Gesellschaften fokussiert: auf den Zugang zu digitalen Infrastrukturen und Technologien, Nutzungskompetenzen, -eigenschaften und -muster und auch auf die Rolle des Designs dieser Technologien für die Realisierung von Teilhabechancen. Um diese Perspektiven zu verbinden, werden erklärend-analytische Forschungszugänge mit intervenierend-experimentellen Ansätzen verbunden, in denen Möglichkeiten des Designs von digitalen Infrastrukturen zur Stärkung von Teilhabe erprobt werden.
Im Rahmen dieses Forschungsschwerpunkts analysieren die Forschungsgruppen aus drei unterschiedlichen Perspektiven – der Wirtschaftsinformatik, Designforschung und Informatik – die Spannungsfelder zwischen Teilhabe und neuen Ungleichheiten.
Algorithmic systems can have profound influences on users and societies. The research group “Data, Algorithmic Systems and Ethics” investigates the design, development, application, and regulation of data-driven systems as well as social and institutional contexts that shape the production of data and algorithms.
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