Kurzdefinition
Algorithmische Entscheidungsfindung (ADM) bezeichnet Verfahren, bei denen computergestützte Modelle und Algorithmen maßgeblich an Entscheidungen über Menschen beteiligt sind – etwa bei Risikobewertungen, Strafzumessung oder Sozialleistungsprüfung.
Ausführliche Erklärung
ADM-Systeme analysieren große Datensätze, um Muster zu erkennen und Prognosen zu erstellen. In Strafjustiz und Sozialpolitik kommen sie z. B. bei Rückfallrisiko-Scores, Predictive Policing, Fallsteuerung von Jugendämtern oder der Überprüfung von Sozialleistungen zum Einsatz. Befürworter betonen Effizienz und Objektivität, Kritiker verweisen auf intransparente Modelle, reproduzierte Diskriminierungen (z. B. entlang von „race“, Klasse oder Wohnort), mangelnde Rechtsmittel und Verschiebungen von Verantwortung („der Algorithmus war es“). ADM steht damit im Zentrum aktueller Debatten um digitale Ungleichheit, automatisierte Stigmatisierung und neue Formen von Kontrollmacht.
Theoriebezug
Zentral in der kritischen Datenforschung, Digitalisierungssoziologie und kritischen Kriminologie; prominent bei Eubanks („Automating Inequality“), Harcourt, aber auch in an Foucault anschließenden Gouvernementalitätsstudien.