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Grieser, Christopher/Egbert, Simon (2020)Short Paper for the 3rd Workshop of the Working Group "Digitisation and Organisation" on 05. and 06. March 2020 in BerlinZUSAMMENFASSUNGDie zunehmende Verbreitung und Nutzung von Algorithmen, seien es Such-, Bewertungs- oder Empfehlungs-Algorithmen, ist ein zentrales Thema der Digitalisierungsforschung. Während Algorithmen in der deutschsprachigen Techniksoziologie seit den 1990ern in Anlehnung an Turing allen voran als formalisierte und schematisierte Regelabläufe definiert werden […], beschäftigt sich der Großteil der gegenwärtigen Digitalisierungs- und Algorithmen-Forschung meist nur mit (computer-)algorithmischen Rankings. Diese zeichnen sich dadurch aus, dass sie genauso wie „analoge“ Rankings numerische Ordinalisierungen darstellen, die auf Bewertungen basieren und eine hierarchische Ordnung implementieren; im Gegensatz zu analogen Rankings vollzieht sich die algorithmische Ranking-Erzeugung jedoch automatisiert. Angesichts der Verengung des Untersuchungsgegen-standes gegenwärtiger digitalisierungssoziologischer Forschung auf ranking-produzierende Algorithmen erscheint es umso bemerkenswerter, dass die Digitalisierungsforschung dabei die soziologische Forschung zu Quantifizierung und Rankings bisher kaum berücksichtigt hat.Diese Lücke wollen wir schließen, indem wir demonstrieren, wie sich die Erkenntnisse soziologischer Ranking-Forschung, die vor allem auf Arbeiten der Wissenschafts- und Wirtschaftssoziologie zurückgeht, fruchtbar zur Untersuchung von Digitalisierungsphänomenen verarbeiten lassen. Die verschiedenen, in der Digitalisierungsforschung untersuchten Algorithmen lassen sich dabei analytisch jedoch nicht vollständig auf analoge Rankings reduzieren, da die software-technische Automatisierung der Ranking-Erzeugung zu relevanten Differenzen führt, die es ebenfalls herauszuarbeiten gilt. Unsere Überlegungen münden deshalb in einem Analyse-Raster, das die systematische Untersuchung von algorithmisch erzeugten Rankings sowie den Vergleich mit analog erzeugten Rankings erlaubt. Somit wird es möglich, digitalisierungsbedingte Veränderungen gesellschaftlicher Praktiken soziologisch fundiert zu erfassen. Das Analyse-Raster wird abschließend an zwei empirischen Beispielen schlaglichtartig illustriert, der algorithmischen Kriminalitätsvorhersage im Predictive Policing und der algorithmischen Marktregulierung in App Stores.AUSZUG„Bei der Soziologie der Quantifizierung handelt es sich um ein immer noch wenig institutionalisiertes Forschungsfeld (Berman/Hirschman 2018: 258; Mennicken/Espeland 2019: 224f.), dass sich mit Praktiken des Quantifizierens, also der Produktion und Kommunikationen von Zahlen, samt ihrer gesellschaftlichen Effekte, befasst (Espeland/Stevens 2008, Diaz-Bone/Didier 2016, Esposito/Stark 2019). Aufgrund der geringen Institutionalisierung des Forschungsfeldes sind verschiedene quantifizierungssoziologisch relevante Erkenntnisse meist in Publikationen der Wirtschafts- und Wissenschaftssoziologie (z.B. Espeland &#38; Sauder, 2007; Fourcade &#38; Healy, 2013) sowie der Soziologie der Bewertung (z.B. Lamont 2012) zu finden. Der Einfachheit halber fassen wir alle diese Forschungen unter das Rubrum der Soziologie der Quantifizierung, auch wenn dies nicht unbedingt der Selbstbeschreibung der Forschenden entspricht. Das für uns dabei relevante Kriterium ist, ob sich soziologisch mit der numerisch-quantitativen Dimension und den daran anschließenden Praktiken und Diskursen auseinandergesetzt wird. […] Ein weiterer Strang der Quantifizierungs-Forschung beschäftigt sich mit der durch Quantifizierung ermöglichten Ressourcen-Allokation (Miller 2001), also der Konstitution politischer Steuerbarkeit mittels Statistiken, sodass die Statistik als Geburt des modernen Staates angesehen werden kann (Desrosières 1998, 2001).“ (p. 3/6)Algorithms = Rankings + x? Impulses of the sociology of quantification for research on digitisationABSTRACTThe increasing dissemination and use of algorithms, whether search, evaluation or recommendation algorithms, is a central topic of research on digitisation. While algorithms have been defined in the German-speaking sociology of technology since the 1990s, following Turing, as formalized and schematized rule sequences [...], the majority of current research on digitization and algorithms is mostly concerned with (computer) algorithmic rankings. These are characterized by the fact that, just like "analog" rankings, they are numerical ordinalizations based on evaluations and implement a hierarchical order; in contrast to analog rankings, however, algorithmic ranking generation is automated. In view of the narrowing of the object of study of current research in the sociology of digitisation to ranking-producing algorithms, it seems all the more remarkable that research on digitisation has so far hardly taken into account sociological research on quantification and rankings.We would like to close this gap by demonstrating how the findings of sociological ranking research, which can be traced back primarily to work in the sociology of science and economic sociology, can be fruitfully processed to investigate digitisation phenomena. However, the various algorithms investigated in digitization research cannot be reduced analytically to analog rankings completely, since the software-technical automation of ranking generation leads to relevant differences that also need to be worked out. Our considerations therefore result in an analysis grid that allows the systematic investigation of algorithmically generated rankings and the comparison with analog rankings. In this way, it becomes possible to record changes in social practices caused by digitisation in a sociologically sound way. Finally, the analysis grid is illustrated by two empirical examples, the algorithmic prediction of crime in predictive policing and algorithmic market regulation in app stores.EXTRACT"The sociology of quantification is still a little institutionalised field of research (Berman/Hirschman 2018: 258; Mennicken/Espeland 2019: 224f.), which deals with practices of quantification, i.e. the production and communication of numbers, including their social effects (Espeland/Stevens 2008, Diaz-Bone/Didier 2016, Esposito/Stark 2019). Due to the low level of institutionalisation of the research field, various findings relevant to the sociology of quantification can usually be found in publications of the sociology of economics and the sociology of science (e.g. Espeland &#38; Sauder, 2007; Fourcade &#38; Healy, 2013) and the sociology of valuation (e.g. Lamont 2012). For the sake of simplicity, we group all these researches under the rubric of the sociology of quantification, even if this does not necessarily correspond to the researchers' self-description. The relevant criterion for us here is whether sociological research deals with the numerical-quantitative dimension and the practices and discourses that follow. ...] Another strand of quantification research deals with the allocation of resources made possible by quantification (Miller 2001), i.e. the constitution of political controllability by means of statistics, so that statistics can be regarded as the birth of the modern state (Desrosières 1998, 2001)." (p. 3/6)