DEMPERE 

Democratic Personalization and Recommender for Employees: Entwicklung eines diskriminierungsfreien Recommenders zur Darstellung Arbeitnehmer:innen-relevanter Inhalte

Vorschlagssysteme („Recommender“) sind Algorithmen, die anhand des Nutzungsverhaltens, anhand persönlicher Interessen und Vorlieben Inhalte sortieren, mit dem Nutzungsverhalten anderer Nutzer:innen vergleichen und entsprechend Inhalte vorschlagen und gleichermaßen ausblenden. Die von BigTech Plattformen eingesetzten Recommender demokratiepolitisch gefährlich, da sie letztlich durch die starke Plattformmonopolisierung auch von einem maßgeblichen Teil der Arbeitnehmer:innen verwendet werden (müssen), so erheblich negativen Einfluss auf die alltägliche informationelle Selbstbestimmung ausüben und durch unzureichende staatliche Regulierung die User*innen in völliger Abhängigkeit zurücklassen, während gleichzeitig noch ihre persönlichen Daten monetarisiert werden. Es bedarf daher an alternativen technischen Konzepten und frei verfügbaren Tools, die datenschutzfreundlich, datenschonend, grundrechts- und gemeinwohlorientiert sind und an Governanceprozessen, die die Funktionsweise solcher Systeme entlang eines Interesses von User*innen wie Arbeitnehmer*innen und der allgemeinen Öffentlichkeit ausrichten. Das vorliegende Projekt erprobt gemeinwohlorientierte, technische Ansätze von Personalisierungs- und Recommendersystemen und geht den Fragen nach, nach welchen Maßstäben und Kriterien sie gestaltet werden müssen, damit sie diesem Interesse dienen und setzt dies in einem OpenSource Prototyp um. Workshops und Entwicklung eines diskriminierungsfreien Recommenders zur Darstellung Arbeitnehmer:innen-relevanter Inhalte.

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cultural broadcasting archive - Verein zur Förderung digitaler Kommunikation

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AK Wien
Büro für digitale Agenden
e-mail: digifonds@akwien.at

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Den digitalen Wandel gerecht gestalten.


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