Algorithmisches Profiling von Arbeitssuchenden in Österreich: Wie Sparpolitik wirksam gemacht wird

Seit 2020 nutzt das Arbeitsmarktservice Österreich (AMS) algorithmisches Profiling von Arbeitssuchenden, um die Effizienz seines Beratungsprozesses und die Wirksamkeit aktiver arbeitsmarktpolitischer Programme zu erhöhen. Basierend auf einem statistischen Modell der Perspektiven von Arbeitssuchenden auf dem Arbeitsmarkt ist das System–das als AMS-Algorithmus bekannt wurde–dazu bestimmt, Klienten des AMS in drei Kategorien einzuteilen: solche mit hohen Chancen, innerhalb eines halben Jahres eine Stelle zu finden, solche mit mittelmäßigen Aussichten am Arbeitsmarkt und solche Klienten mit schlechten Beschäftigungsaussichten in den nächsten 2 Jahren. Abhängig von der Kategorie, unter die ein bestimmter Arbeitssuchender klassifiziert wird, erhält er unterschiedliche Unterstützungen beim (Wieder-)Einstieg in den Arbeitsmarkt. Basierend auf Wissenschafts- und Technikforschung, kritischen Datastudien sowie Forschung zu Fairness, Verantwortlichkeit und Transparenz algorithmischer Systeme untersucht dieser Beitrag die inhärente Politik des AMS-Algorithmus. Eine vertiefte Analyse relevanter technischer Dokumentation und politischer Dokumente untersucht wesentliche konzeptuelle, technische und soziale Implikationen des Systems. Die Analyse zeigt, wie das Design des Algorithmus sowohl von technischen Möglichkeiten als auch von sozialen Werten, Normen und Zielen beeinflusst wird. Eine Diskussion der Spannungen, Herausforderungen und möglichen Verzerrungen, die das System mit sich bringt, stellt die Objektivität und Neutralität von Datenansprüchen sowie die hohen Erwartungen an evidenzbasiertes Entscheiden in Frage. Auf diese Weise beleuchtet der Beitrag die Koproduktion (semi)automatisierter Managementpraktiken in Arbeitsämtern und die Rahmung von Arbeitslosigkeit unter Sparpolitik.