Divers-AITecHR

Hintergrund

Der Arbeitsmarkt ist – trotz des in 2006 eingeführten Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetzes (AGG) – noch immer von intersektionalen Ungleichheitslagen geprägt. Das Forschungsprojekt widmet sich der Frage, inwiefern technologische Systeme bestehende Ungleichheitsbedingungen auf dem Arbeitsmarkt verstetigen oder ihnen entgegenstehen können. Anhand eines Mixed-Method-Verfahrens wird am Beispiel der Berliner Landesunternehmen Gewobag und Howoge untersucht, inwiefern der Einsatz von digitalen Tools im Human-Resources-Bereich bestimmte Personengruppen im Bewerbungsprozess ein- oder ausschließen kann. Die Auswahl der zu untersuchenden Tools erfolgte nach einer detaillierten Evaluation der Prozesse und Technologien der Praxispartner*innen, sodass der Fokus auf die erste Prozessstufe der Rekrutierung gelegt wurde – die Stellenausschreibungen. Diese fungieren als Brücke zwischen der Organisation und den Bewerbenden, da sie großen Einfluss darauf haben, wer sich von den Stellen angesprochen fühlt. In diesem Zusammenhang moniert die Forschung, dass trotz des AGG noch immer Ausschluss-Potenziale in den Stellenanzeigen vorzufinden sind – das bedeutet, dass die Formulierungen und die eingesetzten Bilder unterrepräsentierte Gruppen von Menschen nicht ansprechen. Demnach untersucht das Forschungsprojekt aus einer intersektionalen Perspektive verschiedene Technologien, die bei der Erkennung ausschließender Formulierungen unterstützen, und teilweise sogar anhand von Algorithmen des maschinellen Lernens Verbesserungsvorschläge für einzelne Formulierungen anbieten.

Methodik

Im Rahmen eines Mixed-Method-Verfahrens wird anhand der Praxispartner*­innen die Operationalisierung der unternehmensinternen Diversityausrichtung unter dem Einsatz von Technologien analysiert. Durch den qualitativen und quantitativen Forschungsansatz wird das gleichstellungspolitische Konzept der Unternehmen sowie dessen Umsetzung untersucht, um explizit Diskriminierungspotenziale im Bewerbungsverfahren der Auszubildenen zu sondieren. Darüber hinaus werden aktuelle Technologien zur Erkennung und Korrektur von Gender Bias in Stellenanzeigen anhand eines Korpus von mehr als 160 000 Stellenanzeigen im Detail analysiert und verglichen. Die Ergebnisse der Analysen fließen in Handlungsempfehlungen für die Praxispartner*innen ein.

Ergebnisse

Ziel des Projekts ist es eine auf die besonderen Ziele und Anforderungen der Praxispartner*innen zugeschnittene Handreichung zu formulieren. Die darüber hinaus geltenden und relevanten Erkenntnisse werden in Form von Handlungsempfehlungen für die in der Region ansässigen Unternehmen herausgearbeitet. Mit der Unterstützung des Partners BQN wird eine Verstetigung der relevanten Erkenntnisse im Netzwerk ›Berlin braucht dich!‹ gewährleistet. Forschungsergebnisse werden außerdem in Fachzeitschriften publiziert, um den Diskurs mit wissenschaftlichen Communities zu fördern und weitere Forschung in dem Bereich voranzutreiben.