DOI: https://doi.org/10.1002/hrm.22204
تاريخ النشر: 2024-01-23
المؤلف: Laura Lamers وآخرون
الموضوع الرئيسي: الاقتصاد الرقمي وتحول العمل
نظرة عامة
تتناول هذه الورقة بشكل نقدي الافتراضات والأسس الأيديولوجية التي تؤثر على البحث في الإدارة الخوارزمية، لا سيما في سياق إدارة الموارد البشرية (HRM). تحدد الورقة مجموعتين رئيسيتين من الافتراضات: “أونتولوجيا الخوارزميات”، التي تفترض أن خوارزميات إدارة الموارد البشرية تعمل ككيانات غير بشرية ذات وكالة مادية، و”أونتولوجيا الإدارة”، التي تفسر الإدارة الخوارزمية كآلية لتعزيز القيمة الاقتصادية أو قيمة المساهمين.
يجادل المؤلفون بأن هذه الافتراضات تخلق نقاط عمياء كبيرة في الفهم الحالي لخوارزميات إدارة الموارد البشرية، مما يحد من نطاق البحث في هذا المجال. من خلال تحديد وتحليل هذه النقاط العمياء، تقترح الورقة أطرًا أيديولوجية جديدة يمكن أن تسهل استكشافًا أكثر دقة للإدارة الخوارزمية، وبالتالي تعزيز المعرفة في هذا المجال.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية التطور السريع لإدارة الموارد البشرية المدعومة بالخوارزميات (HRM) بسبب التقدم في التكنولوجيا، بما في ذلك البيانات القابلة للقراءة آليًا، وتعلم الآلة، ومنصات العمل عبر الإنترنت. تتضمن هذه الظاهرة، التي تُسمى “الإدارة الخوارزمية”، استخدام الخوارزميات لتعزيز أو أتمتة عمليات اتخاذ القرار في إدارة الموارد البشرية. منذ العمل الرائد الذي قام به لي وآخرون (2015) حول إدارة أوبر للعمال المؤقتين، توسع تطبيق خوارزميات إدارة الموارد البشرية ليشمل بيئات العمل التقليدية، غالبًا مع إشراف إنساني محدود. لقد نمت الأدبيات حول الإدارة الخوارزمية بشكل كبير، سواء من حيث الكمية أو العمق المفهومي، مستكشفة سياقات تجريبية متنوعة ومستخدمة أطر نظرية متنوعة.
يجادل المؤلفون بأنه من المناسب التفكير في الافتراضات الأساسية لأدبيات الإدارة الخوارزمية، التي تشمل الأبعاد الأونتولوجية، والمعرفية، والمنهجية، والأيديولوجية. يقدمون مفهوم “الألجو اقتصادي”، الذي يفترض أن خوارزميات إدارة الموارد البشرية تعمل ككيانات مستقلة تهدف إلى النمو الاقتصادي والرفاهية. تحدد الورقة مجموعتين رئيسيتين من الافتراضات الأونتولوجية: “أونتولوجيا الخوارزميات”، التي ترى خوارزميات إدارة الموارد البشرية كعملاء تكنولوجيين مستقلين، و”أونتولوجيا الإدارة”، التي تفحص الأهداف والنتائج المرتبطة بهذه الخوارزميات. بينما دفعت هذه الافتراضات المجال إلى الأمام، فإنها تخلق أيضًا نقاط عمياء تعيق التفكير الابتكاري حول خوارزميات إدارة الموارد البشرية. تهدف الدراسة إلى تسليط الضوء على هذه النقاط العمياء واقتراح اتجاهات بحثية جديدة من خلال معالجة الافتراضات الأساسية للإدارة الخوارزمية.
نقاش
في مناقشة الإدارة الخوارزمية، تؤكد الورقة على أهمية فهم الأسس المفاهيمية والافتراضات التي تشكل هذا المجال من البحث. تُعرف الإدارة الخوارزمية عبر مختلف التخصصات، بما في ذلك إدارة الموارد البشرية (HRM)، ودراسات التنظيم، وعلم اجتماع العمل، مع توافق على ثلاثة جوانب أساسية: الاعتماد على البيانات الرقمية، ومعالجة هذه البيانات من خلال خوارزميات البرمجيات، وأتمتة أو تعزيز اتخاذ القرار المتعلق بإدارة الموارد البشرية. يبرز المؤلفون تصنيفًا للخوارزميات—الوصفية، والتنبؤية، والتوجيهية—الذي يوضح كيف تعمل هذه الخوارزميات في سياقات إدارة الموارد البشرية، مثل توقع أداء الموظف أو معدل الدوران.
تحدد الورقة الافتراضات الأساسية التي تدعم أدبيات الإدارة الخوارزمية، المصنفة إلى إطارين أونتولوجيين: “أونتولوجيا الخوارزميات”، التي ترى الخوارزميات ككيانات مستقلة، و”أونتولوجيا الإدارة”، التي تعتبر خوارزميات إدارة الموارد البشرية أدوات للتحكم الاقتصادي. تؤدي هذه الافتراضات إلى نقاط عمياء، لا سيما التقليل من تقدير الوكالة البشرية في تشكيل الإدارة الخوارزمية وإهمال البيانات كمدخل أساسي لهذه الخوارزميات. يجادل المؤلفون بضرورة التحول نحو فهم القيم والبيانات المدمجة في الأنظمة الخوارزمية، مقترحين أن تستكشف الأبحاث المستقبلية التفاعل بين الوكالة البشرية والتحكم الخوارزمي، فضلاً عن آثار مدخلات البيانات على ممارسات إدارة الموارد البشرية. تهدف هذه المقاربة إلى تقديم فهم أكثر دقة للإدارة الخوارزمية يتجاوز التركيز السائد على الخوارزميات كعملاء مستقلين.
DOI: https://doi.org/10.1002/hrm.22204
Publication Date: 2024-01-23
Author(s): Laura Lamers et al.
Primary Topic: Digital Economy and Work Transformation
Overview
This paper critically examines the foundational assumptions and ideologies that influence research on algorithmic management, particularly in the context of human resource management (HRM). It delineates two primary sets of assumptions: the “ontology of algorithms,” which posits that HRM algorithms function as non-human entities with material agency, and the “ontology of management,” which interprets algorithmic management as a mechanism for enhancing economic or shareholder value.
The authors argue that these assumptions create significant blind spots in the current understanding of HRM algorithms, limiting the scope of research in this area. By identifying and analyzing these blind spots, the paper proposes new ideological frameworks that could facilitate a more nuanced exploration of algorithmic management, thereby advancing the scholarship in this field.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the rapid evolution of algorithm-enabled human resource management (HRM) due to advancements in technology, including machine-readable data, machine learning, and online labor platforms. This phenomenon, termed “algorithmic management,” involves the use of algorithms to enhance or automate HRM decision-making processes. Since the seminal work by Lee et al. (2015) on Uber’s management of gig workers, the application of HRM algorithms has expanded to traditional employment settings, often with minimal human oversight. The literature on algorithmic management has grown significantly, both in quantity and conceptual depth, exploring various empirical contexts and employing diverse theoretical frameworks.
The authors argue that it is timely to reflect on the foundational assumptions of the algorithmic management literature, which encompass ontological, epistemological, methodological, and ideological dimensions. They introduce the concept of “algo economicus,” which posits that HRM algorithms function as independent entities aimed at economic growth and welfare. The paper identifies two primary ontological assumptions: the “ontology of algorithms,” which views HRM algorithms as autonomous technological agents, and the “ontology of management,” which examines the objectives and outcomes associated with these algorithms. While these assumptions have propelled the field forward, they also create blind spots that hinder innovative thinking about HRM algorithms. The study aims to illuminate these blind spots and propose new research directions by addressing the underlying assumptions of algorithmic management.
Discussion
In the discussion of algorithmic management, the paper emphasizes the importance of understanding the conceptual underpinnings and assumptions that shape this field of research. Algorithmic management is defined across various disciplines, including human resource management (HRM), organization studies, and sociology of labor, with a consensus on three core aspects: the reliance on digital data, the processing of this data through software algorithms, and the automation or augmentation of HRM-related decision-making. The authors highlight a typology of algorithms—descriptive, predictive, and prescriptive—that illustrates how these algorithms function in HRM contexts, such as predicting employee performance or turnover.
The paper identifies critical assumptions that underpin algorithmic management literature, categorized into two ontological frameworks: the “ontology of algorithms,” which views algorithms as autonomous entities, and the “ontology of management,” which regards HRM algorithms as tools for economic control. These assumptions lead to blind spots, notably the underestimation of human agency in shaping algorithmic management and the neglect of data as a fundamental input for these algorithms. The authors argue for a shift in focus towards understanding the values and data embedded in algorithmic systems, suggesting that future research should explore the interplay between human agency and algorithmic control, as well as the implications of data inputs on HRM practices. This approach aims to provide a more nuanced understanding of algorithmic management beyond the prevailing emphasis on algorithms as independent agents.