Riskante Retweets: „Predictive Risk Intelligence“ und Interessenvertretung in globalen Wertschöpfungsnetzwerken

Abstract

Soziale Medien spielen eine paradoxe Rolle für Interessenvertretung in globalen Wertschöpfungsnetzwerken. Zum einen bieten Social-Media-Plattformen Arbeitnehmer*innen und Gewerkschaften dieMöglichkeit der Mobilisierung über geografische und institutionelle Distanzen hinweg. Zum anderen lassen diese Plattformen aber auch zu, dass Dritte die digitalen Spuren dieser Kommunikation über Interessenvertretung (z. B. Tweets) extrahieren und verarbeiten. Ziel dieses Beitrages ist es, eine Form dieser Verarbeitung – „Predictive Risk Intelligence“ – als neuen Forschungsgegenstand einzuführen. Anbieter von Predictive Risk Intelligence erstellen, basierend auf Social-Media-Daten, Vorhersagen über Ereignisse wie Streiks und Proteste. Diese Vorhersagen stellen sie anderen Akteuren – beispielsweise Unternehmen – als Dienstleistung zur Verfügung. In diesem Beitrag nähern wir uns dem neuen Forschungsgegenstand über eine Fallstudie zu einem Anbieter dieser Dienstleistung. Ausgehend von der Fallstudie entwickeln wir eine Reihe an Forschungsfragen in Bezug auf etablierte und neue Akteure der Interessenvertretung in Wertschöpfungsnetzwerken. Abschließend diskutieren wir Lösungsansätze für methodische Herausforderungen des neuen Forschungsgegenstandes.

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