Digital Humanism 2020ICT20-034

ShapeTech - Shaping technology: biometric data, collective empowerment and humanization of work


ShapeTech - Shaping technology: biometric data, collective empowerment and...
Principal Investigator:
Institution:
Co-Principal Investigator(s):
Nima Taherinejad (TU Wien)
Cornelia Gerdenitsch (AIT Austrian Institute of Technology GmbH)
Status:
Laufend (01.10.2021 – 30.09.2024)
Fördersumme:
€ 399.750

Immer mehr Menschen werden ermutigt, ihren Körper und ihre Lebensweise zu optimieren. Dazu werden häufig elektronische Feedback-Tools eingesetzt. Im Arbeitsleben verlangen Organisationskulturen zunehmend die Selbstkontrolle und -optimierung des Einzelnen, während hochdigitalisierte Arbeitswelten tendenziell zur Arbeitsintensivierung beitragen. In einem solchen Kontext gewinnen digitale Geräte, die biometrische Daten verwenden, an Bedeutung. Diese Instrumente bergen das Risiko einer übertriebenen (Selbst-)Optimierung und fördern somit die „motivierte Selbstgefährdung“, d.h. die eigene Gesundheit zu riskieren, um beruflich voranzukommen. Dennoch können solche Instrumente auch genutzt werden, die Gesundheit der Beschäftigten gerade auch unter Bedingungen der Arbeitsintensivierung zu schützen. Ziel des Projekts ist es, die verschiedenen Möglichkeiten zu erforschen, wie elektronische Werkzeuge, die Feedback zu Körperzuständen geben, eine arbeitshumanisierende Wirkung erzielen. Hohe Arbeitsbelastung und Stress sind in vielen Bereichen ein brennendes Thema und daher für die breite Öffentlichkeit von großem Interesse. Dieses Projekt greift dies auf neuartige Weise auf: Insbesondere konzentriert sich ShapeTech auf die Ambivalenz zwischen Selbstoptimierung einerseits und Gesundheitsförderung andererseits, indem die Gestaltungsmöglichkeiten und Nutzungskontexte von Selbstüberwachungstools mit dem Ziel einer Humanisierung hochdigitalisierter Arbeit untersucht werden.

 
 
Wissenschaftliche Disziplinen: Sociology of work (40%) | Occupational psychology (30%) | Human-computer interaction (15%) | Practical computer science (15%)

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