Quantitative Studie
Prof. Dr. Sabine Pfeiffer
Lehrstuhl für Soziologie mit dem Schwerpunkt Technik - Arbeit - Gesellschaft | FAU Erlangen-Nürnberg
Sabine Pfeiffer studierte nach Ausbildung und Tätigkeit als Werkzeugmacherin im Zweiten Bildungsweg Soziologie, Philosophie und Psychologie. Während ihrer Forschungstätigkeit am Institut für Sozialwissenschaftliche Forschung e.V. (ISF München) promovierte sie 2003 und habilitierte sie 2009 an der FeU Hagen. 2010 erhielt sie den Ruf auf die Professur für Kreativität und innovative Entwicklung an der Hochschule München und im 2014 auf den Lehrstuhl für Soziologie an der Universität Hohenheim. Seit 2018 lehrt und forscht sie auf ihrer Professur für Soziologie mit dem Schwerpunkt Arbeit–Technik–Gesellschaft am Nuremberg Campus of Technology der FAU Erlangen-Nürnberg. Sabine Pfeiffer forscht seit den 1990er Jahren zum digitalen Wandel der Arbeit. Sie ist u.a. Mitglied im Forschungsbeirat der Plattform Industrie 4.0 und im Rat der Arbeitswelt des BMAS sowie Sprecherin des DFG-Schwerpunktprogramms 2267 „Digitalisierung der Arbeitswelten“.
Quantitative Erhebung zum Themenkomplex Gesellschaftliche Fragestellungen des Mensch-Technik-Verhältnisses bei Künstlicher Intelligenz
Die geplante quantitative Erhebung wird in enger Abstimmung mit dem Gesamtkonsortium erfolgen. Geplant ist keine Expert*innen-Erhebung, sondern eine webbasierte Repräsentativerhebung mit Bürger*innen. Leitend ist dabei:
Partizipation von Mensch und Gesellschaft auch in der Erhebung
Im KIMeGe-Gesamtvorhaben kommen Expert*innen für die genannten Themenfelder sowohl als Projektbeteiligte wie in den ausgeschriebenen qualitativen Erhebungen und Expertisen vielfältig zu Wort. Eine quantitative Erhebung mit weiteren Expert*innen aus den gleichen Themenfeldern würde wenig Erkenntniszuwachs generieren. Zielgruppe des Erhebungs-Designs ist stattdessen ein für die Erwerbsbevölkerung repräsentatives Sample.
Spiegelung von Expertise und Gesellschaft
Mit dieser Zielgruppe verbindet sich die thematischee und methodische Integration der quantitativen Erhebung in das Gesamtvorhaben. Die Ergebnisse aus den Projektworkshops und den qualitativen Vertiefungsstudien werden operationalisiert und in Teilindices zu den Themenfeldern (Ökonomie, Politik und politische Teilhabe, soziale Ungleichheit und Integration, Kultur, Bildung und Erziehung) übersetzt. So können die Expert*innen-Meinungen mit den Einschätzungen der Bevölkerung in der Breite gespiegelt und diese wiederum in die weiteren Arbeiten des Gesamtvorhabens den Expert*innen zurückgespielt werden.
Repräsentative Online-Befragung
Da mit einer Repräsentativbefragung überwiegend Menschen befragt werden, die sich bislang nicht direkt und vor allem nicht in ihrer Profession mit KI konfrontiert sehen dürften, trotzdem aber eine zumindest Nähe zu Internetnutzung und digitalen Endgeräten zum grundlegenden Verständnis hilfreich ist, wird bewusst eine Online-Befragung vorgeschlagen. Während dieser Weg für andere Befragungsstrategien einschränkend wirken und zu einem Bias in Richtung technologie-affiner Personen führen kann, ist dies bei der Forschungsfrage zu KI eine hilfreiche Zugangsbeschränkung. Die Repräsentativität des Samples kann bereits bei der Erhebung gesteuert werden; zudem wird abschließend mit dem Mikrozensus verglichen und ggf. mit entsprechenden Gewichtungen zentraler sozio-ökonomischer ausgewertet.
Ipsative Erhebung geronnener Subjektivität
Die KIMeGe-Themenfelder repräsentieren verschiedene Teilsysteme von Gesellschaft, die von unterschiedlichen Eigenlogiken geprägt sind und zu divergierenden Zielstelllungen führen können. Nicht nur in Gesellschaft können etwas ökonomische Ziele und Ziele von Teilhabe in Widerspruch zueinander geraten. Das gilt auch in den subjektiven Einschätzungen auf individueller Ebene. Ansichten zu komplexen Themen können auch bei einzelnen Personen komplex und widersprüchlich sein und sind faktisch meist mit Trade-offs verbunden. Fragebatterien klassischer Surveyforschung reißen diese Komplexität in der Erhebung auseinander, erst mit multivariaten Auswertestrategien kann man sich dem im Nachhinein wieder nähern. Die Erhebung integriert daher ein ipsatives Vorgehen vor, das schon im Online-Tool während der Erhebung über die visuell und haptisch unterstützte Interaktion einer komplexen Sortierung vielfältiger Aussagen aus den unterschiedlichen Themengebieten diese Subjektivität ganzheitlich einfängt. Im Sinne der partizipativen Forschung wird dies durch das vom Lehrstuhl entwickelte Tool „Denkzeug“ ermöglicht. Auch hier schließen sich multivariate Auswertungen an, deren Qualität durch das andere Vorgehen bei der Erhebung eine tiefergehende Analyse mit mehr Aussagequalität verbindet. Diese besondere Methode hat sich für die Erfassung von Meinungen oder Einstellungen bewährt, wobei die subjektive Struktur der einzelnen Befragten ohne zu starke kategoriale Vorgaben abgebildet wird. Die Befragten ordnen Karten mit vorgegebenen Statements (Q-set) einem Schema zu und bestimmen dabei selbst die Rangordnung und die Beziehungen zwischen den einzelnen Begriffen.