„Automatisierung könnte 560 000 Jobs schaffen“ oder was wäre, wenn radikaler automatisiert würde?

Diese Frage stellt sich anlässlich eines Beitrages von Alexander Hagelüken in der Süddeutschen Zeitung, denn er stellt sie nicht. Sein Beitrag beruft sich auf Daten einer Befragung von Unternehmen, in der nicht nur zukünftige Entwicklungen Gegenstand waren (bis 2021), sondern auch vergangene (ab 2016). Aus dem Beitrag:

„Die unveröffentlichte Untersuchung setzt sich ausführlich mit den vielen negativen Prognosen auseinander. Forscher wie Jeremy Bowles, Mika Pajarinen sowie Michael Osborne und Carl B. Frey beziffern in unterschiedlichen Studien 40 bis 60 Prozent der europäischen und amerikanischen Arbeitsplätze als automatisierbar. Das bedeutet aber nicht, dass unterm Strich ebenso viele Menschen arbeitslos werden, argumentiert das ZEW. Zum einen ermitteln andere Forscher etwa für Deutschland nur ein Automatisierungsrisiko von zwölf bis 15 Prozent. Zum anderen ersetzen Betriebe aus verschiedenen Gründen nicht alle Mitarbeiter, bei denen es technisch möglich wäre.“

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Ist unvoreingenommene Forschung möglich, wenn man zugleich von etwas praktisch überzeugt ist?

Sinngemäß stellt der Schweizer TagesAnzeiger diese Frage Jens Martignoni am Ende eines Interviews über das Grundeinkommensprojekt in Rheinau (Schweiz). Da mir diese Frage schon öfter gestellt wurde, ist es ein willkommener Anlaß, dazu etwas aus Sicht der Forschung zu sagen.

Wer mit wissenschaftlichem Arbeiten vertraut ist und die Eigenheiten von Forschung kennt, wird die Frage des TagesAnzeigers für überraschend und banal halten. Methodisch disziplinierte Forschung auf der einen und Befürwortung eines praktischen Vorhabens aus Überzeugung auf der anderen Seite sind zwei Paar Schuhe. Für eine der Überprüfbarkeit (Falsifikation) verpflichtete, methodisch diszipliniert arbeitende Wissenschaft ist es entscheidend, auf der Basis verfügbarer Daten (ganz gleich welchen Typs) zu Schlussfolgerungen zu gelangen. Daten benötigt es, damit nachvollzogen und geprüft werden kann, wie zu Schlussfolgerungen gelangt wurde. Zugleich ist damit deutlich gemacht, dass methodisch disziplinierte Schlussfolgerungen sich immer nur auf Zusammenhänge in der Vergangenheit richten können, denn nur darüber können Daten Auskunft geben. Jeder Blick nach vorne, in die Zukunft, ist damit nicht mehr methodisch diszipliniert möglich, das lässt sich sehr gut an Schätzverfahren ablesen, die für Prognosen genutzt werden, um auf der Basis von gesetzten Annahmen (bestenfalls aus der Vergangenheit rekonstruiert), Aussagen über etwaige Veränderungsmöglichkeiten in der Zukunft zu treffen. Allerdings: Handlungsfolgen für die Zukunft zu bestimmen, ohne dass die Zukunft schon etwas hervorgebracht haben kann, das als Datum eine Erforschung erlaubt, ist keine strenge Wissenschaft mehr.

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