Dokument: Zwischen Chancen und Risiken: Vier Essays zu Reaktionen von Stakeholdern auf algorithmische Entscheidungsfindung in Organisationen und die Rolle von Kontextbedingungen
| Titel: | Zwischen Chancen und Risiken: Vier Essays zu Reaktionen von Stakeholdern auf algorithmische Entscheidungsfindung in Organisationen und die Rolle von Kontextbedingungen | |||||||
| Weiterer Titel: | Navigating the Bright and Dark Sides: Four Essays on Stakeholder Reactions to Algorithmic Decision-Making in Organizations and the Role of Boundary Conditions | |||||||
| URL für Lesezeichen: | https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=72045 | |||||||
| URN (NBN): | urn:nbn:de:hbz:061-20260129-112103-9 | |||||||
| Kollektion: | Dissertationen | |||||||
| Sprache: | Englisch | |||||||
| Dokumententyp: | Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation | |||||||
| Medientyp: | Text | |||||||
| Autor: | Pomrehn, Larissa [Autor] | |||||||
| Dateien: |
| |||||||
| Beitragende: | Wehner, Marius Claus [Gutachter] Univ.-Prof. Dr. Engelen, Andreas [Gutachter] | |||||||
| Dewey Dezimal-Klassifikation: | 300 Sozialwissenschaften, Soziologie » 330 Wirtschaft | |||||||
| Beschreibungen: | Mit der zunehmenden Verbreitung von Algorithmen und künstlicher Intelligenz (KI) übernimmt die algorithmische Entscheidungsfindung (algorithmic decision-making, ADM) zunehmend organisatorische Aufgaben, die traditionell von Menschen ausgeführt wurden. ADM kann in verschiedenen Managemententscheidungen eingesetzt werden, etwa in der Rekrutierung (z. B. Lebenslauf-Screening, asynchrone Videointerviews), der Leistungsbeurteilung oder der Zuweisung von Aufgaben. Obwohl ADM häufig mit Versprechen von Effizienz, Objektivität und Konsistenz verbunden ist, weist die bisherige Forschung fragmentierte Befunde zu den Reaktionen von Stakeholdern (z. B. Manager:innen, Mitarbeiter:innen, Bewerber:innen) auf. Ziel dieser Dissertation ist es daher, folgende Forschungsfrage zu beantworten: Wie reagieren Stakeholder auf ADM, und wie variieren diese Reaktionen in Abhängigkeit von Interaktions- und Systemeigenschaften, Unternehmenstypen sowie institutionellen Kontexten?
Aufbauend auf dem Computers-are-Social-Actors-(CASA)-Framework als übergeordnetem theoretischem Bezugsrahmen umfasst diese Dissertation vier Essays mit unterschiedlichen Methodiken. Essay I präsentiert eine Meta-Analyse von 53 Studien (N = 24.578) zur ADM im Human Resource Management und identifiziert zentrale Kontextbedingungen, darunter der Umfang der Entscheidung (Automatisierung vs. Augmentierung) sowie die Art der Interaktion (Kollaboration vs. Konfrontation). Essay II führt das Konzept der algorithmischen Ambivalenz ein und zeigt anhand einer Medienanalyse (5.947.814 Wörter), Interviews (n = 10) und zweier Experimente (Studie 1 n = 405; Studie 2 n = 317), dass Individuen gleichzeitig positive und negative Stereotype gegenüber ADM entwickeln, deren Salienz von der psychologischen Distanz zur Entscheidung abhängt. Essay III (n = 354) untersucht algorithmische Transparenz und zeigt, dass Transparenz in Bezug auf den Algorithmus insbesondere bei Managementaufgaben, die emotionale oder intuitive Urteilsprozesse erfordern, negative Effekte haben kann. Essay IV nimmt eine institutionelle Perspektive ein und analysiert anhand von 32 semi-strukturierten Interviews, wie Unternehmer:innen in Deutschland und Japan KI-bezogene institutionelle Anforderungen wahrnehmen und darauf reagieren. Insgesamt leistet diese Dissertation einen Beitrag zur ADM-Forschung, indem sie bestehende Befunde integriert, zentrale kontextuelle Einflussfaktoren (u. a. Institutionen, Transparenz, Interaktionsart, Entscheidungsumfang, psychologische Distanz und Aufgabenart) identifiziert und zeigt, dass Reaktionen von Stakeholdern auf ADM grundsätzlich ambivalent und nicht ausschließlich positiv oder negativ sind. Die Ergebnisse liefern wichtige Implikationen für Theorie, organisationale Praxis und politische Gestaltung im Kontext algorithmischer Entscheidungsfindung.With the increasing adoption of algorithms and artificial intelligence (AI), algorithmic decision-making (ADM) is taking over organizational tasks that were traditionally performed by humans. ADM can be introduced in various managerial decisions, such as recruiting (i.e., CV screening, asynchronous video interviews), performance evaluation, or assignment of tasks. While ADM is often associated with promises of efficiency, objectivity, and consistency, prior research has produced fragmented findings regarding stakeholder (e.g., managers, employees, applicants) reactions. Thus, the aim of this dissertation is to answer the following research question: How do stakeholders react to ADM, and how do these reactions vary depending on interaction and system characteristics, company types, and institutional contexts? Drawing on the computers-are-social-actors (CASA) framework as an overarching theoretical lens, this dissertation comprises four essays employing diverse methodological approaches. Essay I presents a meta-analysis of 53 studies (N = 24,578) on ADM in human resource management and identifies key boundary conditions, including extent of decision (automation vs. augmentation) and type of interaction (collaboration vs. confrontation). Essay II introduces the concept of algorithm ambivalence and demonstrates, based on media analysis (5,947,814 words), interviews (n = 10), and two experiments (Study 1 n = 405; Study 2 n = 317), that individuals simultaneously hold positive and negative stereotypes of ADM, with their salience depending on psychological distance to the decision. Essay III (n = 354) examines algorithm transparency and shows that transparency related to the algorithm can backfire, particularly in managerial tasks that require emotional or intuitive judgment. Essay IV adopts an institutional perspective and explores how entrepreneurs in Germany and Japan perceive and respond to AI-related institutional pressures by means of 32 semi-structured interviews. Overall, this dissertation advances ADM research by synthesizing prior findings, identifying critical contextual conditions (i.e., institutions, transparency, type of interaction, extent of decision, psychological distance, type of task), and demonstrating that stakeholder reactions to ADM are inherently ambivalent rather than purely positive or negative. The findings offer important implications for theory, organizational practice, and policy-making in the context of ADM. | |||||||
| Lizenz: |  Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz | |||||||
| Fachbereich / Einrichtung: | Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät » BWL, insbes. Unternehmensführung, Organisation und Personal | |||||||
| Dokument erstellt am: | 29.01.2026 | |||||||
| Dateien geändert am: | 29.01.2026 | |||||||
| Promotionsantrag am: | 16.07.2025 | |||||||
| Datum der Promotion: | 10.12.2025 |
