Automating Welfare: Algorithmic Infrastructures for Human Flourishing in Europe
Die Automatisierung europäischer Wohlfahrtssysteme
In einer Welt, die zunehmend digitalisiert wird, stellt sich die Frage, welche Auswirkungen die Automatisierung von Entscheidungsprozessen (automated decision making, ADM) im Wohlfahrtssektor auf das menschliche Wohlergehen und auf demokratische Werte hat. Die Nutzung datenbasierter Infrastrukturen für die öffentliche Verwaltung prägen nicht nur das Wohlfahrtssystem, sondern auch die Beziehungen zwischen Staat und Bürger:innen. Das Projekt Automating Welfare – Algorighmic Infrastructures for Human Flourishing in Europe (AUTO-WELF) stellt das Wohlergehen von Bürger:innen in den Vordergrund und erforscht die Implikationen einer Automatisierung von wohlfahrtsstaatlichen Entscheidungsprozessen.
AUTO-WELF ist das erste Projekt, das eine vergleichende Analyse der automatisierten Wohlfahrtsleistungen in den europäischen Wohlfahrtssystemen vornimmt, um die Auswirkungen von Algorithmen und künstlicher Intelligenz auf die Zukunft der europäischen Bürger:innen und Gesellschaften zu untersuchen. Das Projekt beinhaltet einen multimethodischen, interdisziplinären und länderübergreifenden Ansatz, in dem zwei wesentliche Themenfelder untersucht werden: a) die Automatisierung wohlfahrtsstaatlicher Entscheidungen sowie b) die Automatisierung kommunaler Wohlfahrtsinfrastrukturen und -dienstleistungen. Die drei Kernziele des Projektes sind: Erstens die Herstellung von vergleichbaren Parametern zur Untersuchung von Wohlfahrtssystemen der teilnehmenden Länder. Zweitens ein theoretischer Beitrag zur Erforschung des Themenkomplexes Automatisierung und Wohlfahrtsstaaten in Europa. Drittens eine Handlungsempfehlung für politische Entscheidungsträger:innen.
Acht europäische Länder nehmen an der Studie teil: Schweden, Dänemark, Estland, Polen, Deutschland, Österreich, Portugal und Italien. Im Fokus der Studie steht neben einer empirischen Untersuchung des Zusammenspiels zwischen wohlfahrtsstaatlichen Strukturen und automatisierten Entscheidungsprozessen auch das Aufzeigen möglicher Hürden und Fallstricke im Zuge der Digitalisierung und Automatisierung. Mit Hilfe eines multimethodischen Ansatzes werden Fallstudien in den Bereichen staatliche Wohlfahrtsdienstleistungen und der kommunale Wohlfahrtsinfrastrukturen erforscht. Zudem werden Organisationsethnographien erstellt, Bürger:innen- und Expert:inneninterviews geführt, Data Journeys dargestellt und Mind Scripting und Vision Workshops veranstaltet. Das Projekt ermöglicht ein tiefgehendes Verständnis Automatisierungsprozesse von Wohlfahrtsystemen aus einer europäischen Perspektive und liefert Erkenntnisse darüber, wie automatisierte Entscheidungsfindung das menschliche Wohlergehen voranbringen, aber auch beeinträchtigen kann.
Das Projekt verfolgt dabei folgende Ziele:
Erstens: Die empirisch basierte Entwicklung des Verständnisses von ADM durch die Bereitstellung einer vergleichenden Analyse zum Themenkomplex Wohlfahrtsstaat und Digitalisierung in Europa.
Zweitens: Ein konzeptuelles Verständnis der Veränderungen innerhalb von Wohlfahrtsstaaten durch digitale, datengesteuerte Technologien.
Drittens: Die Auseinandersetzung mit den Auswirkungen auf Bürger:innen, die von automatisierten Entscheidungsprozessen in den verschiedenen Wohlfahrtssystemen betroffen sind.
Viertens: Informationen über Lösungen für die sich abzeichnenden Herausforderungen der automatisierten Entscheidungsfindung im öffentlichen Sektor durch die Identifizierung von Best- und Worst-Practice-Beispielen.
Fünftens: Die Entwicklung eines multimethodischen und interdisziplinären Ansatzes, der theoretische Diskussionen über algorithmische Governance und digitale Kultur in den Bereich der öffentlichen Wohlfahrtsforschung thematisiert.
- Projektleiterin: Anne Kaun, Universität Södertörn, Abteilung für Kultur und Bildung, Schweden
- Stine Lomborg, Universität Kopenhagen, Abteilung für Kommunikation, Dänemark
- Christian Pentzold, Universität Leipzig, Institut für Kommunikations- und Medienwissenschaft, Deutschland
- Karolina Sztandar-Sztanderska, Institut für Philosophie und Soziologie, Polnische Akademie der Wissenschaften, Polen
- Doris Allhutter, Österreichische Akademie der Wissenschaften, Institut für Technikfolgenabschätzung, Österreich
- Matthias Spielkamp, Algorithm Watch
- Birgitte Kofod Olsen, DatenEthik
- Tanja Mally, Epicenter.works - Plattform Grundrechtspolitik
- Pernille Boye Kock, Das Dänische Institut für Menschenrechte
- Ana Jorge, Universität Lusófona
- Alice Mattoni, Universität von Bologna
- Brigitte Alfter, Arena für Journalismus in Europa / DataHarvest
- Daniel Neugebauer, Haus der Kulturen der Welt
- Veronika Liebl, Ars Electronica Linz GmbH & Co KG
Oktober 2022 bis Oktober 2025 (36 Monate)
Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und CHANSE (Collaboration of Humanities and Social Sciences in Europe) gefördert.