SDN-10.7802-2312

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?:about	<https://data.gesis.org/gesiskg/resource/Autonomie> <https://data.gesis.org/gesiskg/resource/Digitalisierung> <https://data.gesis.org/gesiskg/resource/Statuszuweisung> <https://data.gesis.org/gesiskg/resource/autonomy> <https://data.gesis.org/gesiskg/resource/digitalization> <https://data.gesis.org/gesiskg/resource/social_inequality> <https://data.gesis.org/gesiskg/resource/soziale_Ungleichheit> <https://data.gesis.org/gesiskg/resource/status_allocation>
?:abstract	Mit algorithmischen Steuerungstechnologien ist es möglich, Aufgaben der Koordination und Steuerung von Arbeitstätigkeiten, die beispielsweise bisher durch Vorgesetzte ausgeführt wurden, vermehrt zu automatisieren. Inwiefern damit bisherige Arbeitsanweisungen oder Zielvorgaben durch Vorgesetzte oder das Management einfach nur ersetzt werden, oder sich hierdurch Arbeitsautonomie von Beschäftigten grundlegend verändert, wird kontrovers diskutiert. Anhand der Analysen wurde ein Beitrag dazu geleistet, zu untersuchen, inwiefern sich durch die Verbreitung des Erhalts algorithmischer Arbeitsanweisungen bestehende Ungleichheitsstrukturen in Arbeitsautonomie, in denen Beschäftigte um so mehr Arbeitsautonomie wahrnehmen, je höher deren Berufsstatus ist, zuspitzen oder grundlegend verändern. Hierfür wurden insbesondere organisationale Random Effects Regressionen berechnet. Die Ergebnisse auf Basis von Linked-Employer-Employee-Daten mit 5.138 Beschäftigten aus 160 großen deutschen Arbeitsorganisationen zeigen, dass nur Beschäftigte, die täglich algorithmische Arbeitsanweisungen erhalten, geringere Autonomiespielräume wahrnehmen als Beschäftigte, die diese Anweisungen nicht erhalten. Dies gilt für alle Berufsstatusgruppen in gleicher Weise. Jedoch nimmt im Sinne des ungleichheitsgenerierenden Mechanismus der Chancenhortung, die Wahrscheinlichkeit, täglich automatisch generierte Arbeitsanweisungen zu erhalten, in höheren Berufsstatusgruppen ab. Im Vergleich von Arbeitsorganisationen zeigt sich, dass Ungleichheiten in Arbeitsautonomie, in denen Autonomiespielräume um so größer sind, je höher der Berufsstatus der Beschäftigten ist, mit zunehmender Verbreitung algorithmischer Arbeitsanweisungen in den Arbeitsorganisationen größer ausfallen, aber nicht polarisieren. (xsd:string)
?:archivedAt	<https://data.gesis.org/sharing/%23%21Detail/10.7802/2312>
?:category	Sociology (en) Sociology (de)
?:citationString	Gensler, Elisa, & Abendroth, Anja-Kristin (2021): Syntax/Logfile zur Untersuchung: "Verstärkt algorithmische Arbeitssteuerung Ungleichheiten in Arbeitsautonomie? Eine empirische Untersuchung von Beschäftigten in großen deutschen Arbeitsorganisationen". GESIS, Cologne. Data File Version 1.0.0, https://doi.org/10.7802/2312 (en) Gensler, Elisa, & Abendroth, Anja-Kristin (2021): Syntax/Logfile zur Untersuchung: "Verstärkt algorithmische Arbeitssteuerung Ungleichheiten in Arbeitsautonomie? Eine empirische Untersuchung von Beschäftigten in großen deutschen Arbeitsorganisationen". GESIS, Köln. Datenfile Version 1.0.0, https://doi.org/10.7802/2312 (de)
?:comment	Die LEEP-B3 Daten, die ursprünglich für das Projekt „Wechselwirkungen zwischen Verwirklichungschancen im Berufs- und Privatleben: Eine Untersuchung von Beschäftigten in unterschiedlichen Arbeitsorganisationen“ an der Universität Bielefeld erhoben wurden unterliegen strengen Datenschutzbeschränkungen. Zum Datenzugriff für Replikationszwecke ist auf die Bestimmungen des Insituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) zu verweisen. https://iab.de/de/daten/replikationen.aspx Eine Replikation ist über das Forschungsdatenzentrum des IAB möglich. Für weitere Nachfragen steht die Erstautorin der Syntax unter elisa.gensler@uni-bielefeld.de zur Verfügung. (xsd:string)
?:conditionsOfAccess	Free access (with registration) (en) Freier Zugang (mit Registrierung) (de)
?:currentVersion	1.0.0, https://doi.org/10.7802/2312 (xsd:string)
?:dateCreated	2021 (xsd:gyear)
?:dateModified	2021-01-01 (xsd:date)
?:datePublished	2021 (xsd:gyear)
?:doi	10.7802/2312 ()
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?:isPartOf	<https://data.gesis.org/gesiskg/resource/Soziale_Welt>
?:measurementTechnique	Querschnitt (de) cross-section (en)
?:name	Syntax/Logfile zur Untersuchung: "Verstärkt algorithmische Arbeitssteuerung Ungleichheiten in Arbeitsautonomie? Eine empirische Untersuchung von Beschäftigten in großen deutschen Arbeitsorganisationen" (xsd:string)
?:principalInvestigator	Abendroth, Anja-Kristin (xsd:string) Gensler, Elisa (xsd:string)
?:provider	<https://data.gesis.org/gesiskg/resource/Universit%C3%A4t_Bielefeld_._Fakult%C3%A4t_f%C3%BCr_Soziologie>
?:publicationType	SowiDataNet\|datorium (en)
?:publisher	<https://data.gesis.org/gesiskg/resource/GESIS%2C_Cologne> <https://data.gesis.org/gesiskg/resource/GESIS%2C_K%C3%B6ln>
?:selectionMethod	Probability Sample (en) Wahrscheinlichkeitsauswahl (de)
?:sourceInfo	GESIS, Cologne. Data File Version 1.0.0, https://doi.org/10.7802/2312 (en) GESIS, Köln. Datenfile Version 1.0.0, https://doi.org/10.7802/2312 (de) GESIS-SowiDataNet\|datorium (xsd:string)
?:spatialCoverage	<https://data.gesis.org/gesiskg/resource/Germany>
?:startDate	2018-01-01 (xsd:date)
?:thematicCollection	Replication material (en) Replikationsmaterial (de)
rdf:type	<https://schema.org/Dataset>
?:variableMeasured	Die Zufallsstichprobe der Großbetriebe ist Teil der Grundgesamtheit von Arbeitsorganisationen in Deutschland, die zum Ziehungszeitpunkt 500 oder mehr sozialversicherungspflichtig Beschäftigte haben. Die Grundgesamtheit der Stichprobe der Beschäftigtenerhebung sind alle zum Ziehungszeitpunkt sozialversicherungspflichtig Beschäftigten aus den jeweiligen zufällig gezogenen deutschen Großbetrieben, die 1960 oder später geboren sind (xsd:string)