Sozialpolitik im technologischen Wandel: Steuerung, Organisation, Interaktion

Ziel und Aufgabenstellung

KI-Anwendungen wird das Potenzial zugeschrieben, positive Effekte auf das Gemeinwohl zu haben. Wir untersuchen diese Potenziale in unterschiedlichen Feldern des Sozialstaats und analysieren die beobachtbaren Entwicklungen in dreifacher Perspektive: Erstens die Erwartungen an Technik und ihre (unterstellten) Möglichkeiten (Technologiebezug), zweitens die Einbettung von KI-basierten Technologien in bestehende Organisationen des Sozialstaats (Organisationsbezug) und drittens die Implikationen, die sich für Bürger*innen daraus ergeben können (Lebensweltbezug). Das Projekt wird durch das DIFIS-Sonderforschungszentrum gefördert und gliedert sich in drei Teilprojekte:

Big-Social-Data: KI-gestützte Anwendungen für Planung und Steuerung von Sozialpolitik (Teilprojekt 1):

Sozialdaten sind seit jeher eine zentrale Grundlage für die Planung und Steuerung von Sozialpolitik. Algorithmische Entscheidungssysteme (ADM-Systeme) können eingesetzt werden, um diese großen Datenmengen zu strukturieren, Prognosen zu erstellen oder Entscheidungsvorschläge zu machen. Doch diesen Chancen und Potenzialen für eine zielgerichtete Allokation von Ressourcen stehen auch Risiken wie eine automatisierte Diskriminierung gegenüber. Das Ziel dieses Teilprojekts ist ein umfassender Blick auf KI-gestützte „Big Social Data“- Anwendungen, insbesondere auf Maschinelles Lernen: Zunächst erfolgt eine umfassende Bestandsaufnahme, bei der geplante, existierende und auch gescheiterte KI-Anwendungen in Deutschland und Europa gesammelt und klassifiziert werden. Anschließend wird eine Bedarfsanalyse durchgeführt, die das Potenzial von Big Social Data für die Ausgestaltung sozialstaatlicher Leistungen untersucht. Darüber hinaus wird aus einer sozialpolitischen Perspektive erforscht, für welche Fragestellungen und Ziele der KI-Einsatz einen Mehrwert generieren kann. Ein besonderer Fokus liegt auf der Prüfung von Datensätzen, um die Kenntnisse in die Übergänge von der Schule in die Arbeitswelt zu verbessern.

Datengestützte Berufsorientierung: Jugendberufsagenturen als Schnittstellenakteur bei dem Übergang Schule-Arbeitswelt (Teilprojekt 2):

Gelingende Übergänge von der Schule in die Arbeitswelt auf der Grundlage von Berufsausbildungen sind sowohl für individuelle Bildungs- und Erwerbsbiografien als auch für die Fachkräftesicherung im technologischen Wandel von zentraler Bedeutung. Für die Berufsorientierung und Übergangsbegleitung von der Schule über ggf. die Ausbildungsvorbereitung und das Übergangssystem in eine voll-qualifizierende berufliche Ausbildung bedarf es der Kooperation von allgemein- und berufsbildenden Schulen und der Arbeitsverwaltung. Jugendberufsagenturen (JBA) können als Schnittstellenakteure die rechtskreisübergreifende Kooperation unterstützen. Lücken in lokalen Kooperationsstrukturen und eingeschränkte Möglichkeiten rechtskreisübergreifender Datennutzung führen jedoch regelmäßig zu Brüchen im Beratungsprozess. Diese Probleme werden durch aktuelle rechtliche Änderungen aufgegriffen (§ 31a SGB III / schulrechtliche Umsetzung in den Ländern; weitere neue Regelungen im Gesetz zur Änderung Grundsicherung für Erwerbsfähige). In Teilprojekt 2 wird untersucht, wie eine verbesserte datengestützte Kooperation und die verzahnte Nutzung KI-gestützter Instrumente die rechtskreisübergreifenden Übergangsbegleitung und eine kontinuierliche Berufsorientierung junger Menschen von der Schule in die berufliche Bildung unterstützen können.

Wer spricht mit wem? Chatbots in der kommunalen Grundsicherung als Beispiel automatisierter Kommunikation im alltagspraktischen Sozialstaatsdialog (Teilprojekt 3):

In diesem Teilprojekt werden Angebote und Erwartungen von Sozialämtern und Jobcentern an Chatbots ebenso untersucht wie Nutzungsweisen von Adressat*innen und die Rolle von Entwickler*innen. Ziel ist, KI-gestützte Kommunikationsschnittstellen (zum Beispiel Chatbots) zwischen Sozialbehörden und ihrem Publikum zu untersuchen: Wie werden sie genutzt? Welche Implikationen sind damit für wen verbunden? Wie wird über diese Schnittstellen die Zugänglichkeit von Sozialverwaltung und damit zu sozialen Leistungen organisiert?  Welche Verbesserungen sind davon derzeit und künftig zu erwarten? Eingegangen wird auch darauf, welche Entwicklungsbedarfe sich im Hinblick auf solche technischen Systeme in sozialstaatlichen Organisationen abzeichnen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auch auf der Frage, wie Chatbots als Kommunikationsmaschinen in die digitale Alltagswelt von Nutzer*innen eingebettet sind und welche Rolle sie für den Zugang zu sozialen Leistungen spielen (können).

Vorgehen

In Teilprojekt 1 werden die Bestands- und die Bedarfsanalyse von KI-gestützten „Big Social Data“- Anwendungen mittels Literaturrecherche und Interviews mit Expert*innen durchgeführt und schließend nach geeigneten Kriterien klassifiziert.

In Teilprojekt 2 basiert die Untersuchung auf der Einbindung externer Expertise zu grundlegenden Fragestellungen über die Vergabe von Kurzstudien und auf Zukunftswerkstätten. Darauf aufbauend erfolgen Analysen von drei Fallbeispielen zur Rolle Jugendberufsagenturen als Schnittstellenakteure.

In Teilprojekt 3 werden Interviews mit Fach- und Führungskräften in ausgewählten Ämtern, mit Entwickler*innen entsprechender Tools sowie den Nutzerinnen und Nutzern von Anwendungen geführt. Vorgesehen sind außerdem ethnographische Erhebungsphasen in Sozialberatungsstellen, eine standardisierte Befragung unter Jobcentern und Sozialämtern und eine konversationsanalytische Untersuchung von Chat-Verläufen an der Schnittstelle von Sozialverwaltung und ihrem Publikum.