Die Steuerung der Arbeit durch persönliche Daten: Der Fall der Uber-Fahrer in Genf

Dieser Artikel präsentiert einen ethnografischen Bericht über die Advocacy-Initiative, die von der NGO PersonalData.IO und dem Unternehmen Hestia.ai durchgeführt wird und darauf abzielt, Gig-Arbeiter zu empowern, indem ihnen der Zugang zu ihren persönlichen Daten durch Datenschutzrechte zurückgegeben wird, gemäß der Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union. Der Artikel basiert auf einer Fallstudie von Uber-Fahrern in Genf, die eine weltweite Relevanz für die Gig-Ökonomie hat. Ehemals selbstständig, werden die Fahrer nun als Angestellte klassifiziert, und ihre Arbeitszeit und Verdienste müssen nach den örtlichen Arbeitsgesetzen berechnet werden. Wir tragen zu Debatten über algorithmische Steuerung in Ride-Hailing-Plattformen bei, indem wir partizipative Methoden der Rechenschaftspflicht durch persönliche Daten aus einer infrastrukturellen Perspektive in den Fokus nehmen. Zunächst konzentrieren wir uns auf das Verhältnis zwischen dem Schutz persönlicher Daten und algorithmischer Steuerung, um die Dominanz der Ride-Hailing-Plattformen über die Produktionsmittel der Arbeiter, d.h. deren persönliche Daten, zu verstehen. Wir bieten empirische Transparenz über die Datenstrukturen von Uber im Sinne der algorithmischen Rechenschaftspflicht. Diese Strukturen werden für ihre Algorithmen zur Preissetzung bei hoher Nachfrage genutzt und steuern letztendlich die Arbeitskräfte. Zweitens haben wir im Rahmen eines kollektiven Governance-Prozesses partizipative Werkzeuge und Methoden entwickelt, um Gig-Arbeiter und Datenwissenschaftler zu empowern. Diese dienen zur Berechnung von Verdiensten und Arbeitszeit und verdeutlichen eine neue soziale Bedeutung der Arbeit, d.h. „verlorene Zeit zwischen Fahrten“.