Gwendolin Barnard
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Gwendolin Barnard ist Doktorandin am Institut für Soziologie der Universität Graz, Österreich, und forscht an der Schnittstelle von KI-Politik und Regulierung von Arbeit.
In der Dissertation wird kritisch untersucht, wie KI-Politik und Daten-Governance Arbeiter:innen als Beteiligte in der Minderung, Eindämmung und Antizipation von Schäden und Risiken positionieren, die durch den Einsatz und die Nutzung datengetriebener Systeme in der Arbeitswelt entstehen. Dabei wird gefragt, welche Rolle Beschäftigte sowohl in der Einführung und Gestaltung (ex ante) als auch in der Überprüfung (ex post) datengetriebener Systeme spielen sollen – mit dem übergeordneten Ziel, algorithmische Verantwortlichkeit sicherzustellen. Empirisch konzentriert sich das Projekt auf den EU‑politischen Prozess zur Ausarbeitung, Implementierung und Durchsetzung des EU AI Act. Das Projekt wird von Prof. Juliane Jarke betreut und von Dr. Seeta Peña Gangadharan ko-betreut.
Gwendolin hat den BA (Hons) in Social and Cultural Studies am Goldsmiths, University of London, abgeschlossen und besitzt einen MSc in Media and Communications (Data & Society) von der London School of Economics, wo sie zur Rolle von Daten in der Aushandlung der Managementbeziehung zwischen Angestellten im „white-collar“-Bereich und ihren Vorgesetzten geforscht hat.
Vor Beginn der Promotion arbeitete Gwendolin am Londoner Think Tank Institute for the Future of Work, wo sie unter anderem zu Themen wie algorithmische Folgenabschätzungen (algorithmic impact assessments) und affektivem algorithmischem Management forschte.
Darüber hinaus ist Gwendolin Teil des Forschungsteams der US‑amerikanischen Gruppe Our Data Bodies – Justice and Human Rights, wo sie derzeit an einem Projekt arbeitet, das die „policy vacuums“ identifiziert, die managerial gesteuerte Überwachungspraktiken in US‑amerikanischen Amazon-Lagern legitimiert haben – mit dem Ziel, Handlungsoptionen und Wege nach vorne aufzuzeigen.
Publikationen:
Moore, Phoebe and Barnard, Gwendolin (2025) Affective computing, algorithmic affect management, and the quantified worker. In: The SAGE Handbook of Digital Labour. Sage. ISBN 9781529669831. Official URL: https://uk.sagepub.com/en-gb/eur/the-sage-handbook...