Algorithmische Lohndiskriminierung: Wie Uber und Co. unsere Arbeit berechnen

Wie American Kahani in einer Langzeitrecherche berichtet, hat die US-Rechtsprofessorin Veena Dubal in einer im „Columbia Law Review" publizierten Studie offenlegt, wie Plattformkonzerne wie Uber, Lyft und DoorDash Löhne nicht nach Angebot und Nachfrage kalkulieren, sondern mittels granularer Daten über Verhalten, Psychologie und finanzielle Lage der Fahrer individuell und intransparent festsetzen. Dubal prägte dafür den Begriff der „algorithmischen Lohndiskriminierung" — ein Konzept, das inzwischen von der US-Verbraucherschutzbehörde CFPB, diversen US-Bundesstaaten und europäischen Regulierungsstellen aufgegriffen wurde. Auch der Oberste Gerichtshof Kaliforniens habe Dubals Forschung in juristischen Entscheidungen zitiert, heißt es in dem Bericht.

„Black Box" als Lohnmechanik

Dubals 55-seitiges Papier „On Algorithmic Wage Discrimination" erschien im Januar 2023 zunächst auf dem Social Science Research Network (SSRN). Die Kernthese: Lohnfestsetzung sei „the historical rupture in wage calculation, coordination, and distribution arising from the logic of informational capitalism" — ein Bruch in der klassischen Lohnberechnung. Die Unternehmen selbst hatten stets behauptet, ihre variablen Tarife folgten schlicht der Marktdynamik. Dubals ethnografische Studie unter On-Demand-Arbeitern widerlegt diese Lesart: Persönliche Verhaltens-, Psychologie- und Finanzdaten werden systematisch genutzt, um „maximum labor at minimum cost" zu extrahieren. Da die zugrunde liegenden Algorithmen nicht offengelegt werden, spricht Dubal von „black box"-Systemen — nicht einsehbar, nicht überprüfbar, gerichtlich kaum zu fassen.

Über Ride-Hail hinaus

Die Reichweite der Analyse reicht nach Angaben von American Kahani weit über die Gig-Economy hinaus. Dubal argumentiere, das Phänomen breite sich überall dorthin aus, wo Arbeitgeber über hinreichend Daten verfügten — in Lagerhäusern, Krankenhäusern und Callcentern. Damit werde der Befund zu einem Strukturproblem der digitalen Arbeitsvermittlung insgesamt. Für das Hamburger Taxigewerbe, das seit Jahren gegen die Intransparenz ausländischer Vermittlungsapps kämpft, ist der Mechanismus nicht neu; neu ist allerdings, dass ihn eine der angesehensten juristischen Fachzeitschriften der USA empirisch wie dogmatisch seziert hat und europäische Regulierungsstellen die Studie rezipieren. Welche konkreten Schlüsse die hiesige Verkehrspolitik aus dem Konzept der algorithmischen Lohndiskriminierung zieht, bleibt die entscheidende regulatorische Frage — denn ohne gesetzliche Auskunfts- und Offenlegungspflichten für Vermittlungsalgorithmen bleibt der Befund ein rein akademischer.