Auswirkungen elektronischer Überwachung am Arbeitsplatz ... / 2.2 Grad der Pervasivität

Eine weitere Größe zur Einordnung der Überwachung ist der Grad der Pervasivität (pervasiveness), der beschreibt, wie umfangreich und detailliert der Arbeitsplatz und die Arbeitstätigkeit überwacht wird. Grant & Higgins (1991) unterscheiden 4 Ebenen der Pervasivität, die von wenig über mittel bis hoch pervasiv reichen.^[1]

1.	Objekt der Überwachung: Wer wird überwacht? Geringe Pervasivität liegt vor, wenn die Abteilung oder eine Organisationseinheit überwacht wird. Mittlere Pervasivität liegt vor, wenn die Arbeitsgruppe überwacht wird. Hohe Pervasivität liegt vor, wenn der einzelne Beschäftigte überwacht wird.
2.	Zeitliche Dimension der Überwachung: Wie häufig wird überwacht? Geringe Pervasivität liegt vor, wenn seltener überwacht wird. Mittlere Pervasivität liegt vor, wenn regelmäßig oder häufiger überwacht wird. Hohe Pervasivität liegt vor, wenn die Überwachung permanent erfolgt.
3.	Subjekt der Überwachung: Wer erhält die Daten? Geringe Pervasivität liegt vor, wenn nur die Beschäftigten selbst die Ergebnisse der Überwachung für sich selbst als Leistungsrückmeldung nutzen. Mittlere Pervasivität liegt vor, wenn Vorgesetzte die Daten zur Leistungsüberwachung, -kontrolle und -steuerung verwenden. Hohe Pervasivität liegt vor, wenn die Daten in der Belegschaft öffentlich gemacht werden (Benchmarking).
4.	Aufgabenaspekte der Überwachung: Welche Aspekte der Aufgabenerledigung werden überwacht? Geringe Pervasivität liegt vor, wenn nur die Ergebnisse einer einzelnen Arbeitstätigkeit oder eines Teilprozesses der Tätigkeit überwacht werden. Mittlere Pervasivität liegt vor, wenn sämtliche Arbeitsaufgaben oder der gesamte Tätigkeitsprozess überwacht wird. Hohe Pervasivität liegt vor, wenn ein Überwachungssystem den Beschäftigten die Aufgaben zuweist und die Erledigung beaufsichtigt.

[1] Grant & Higgins, zitiert nach Backhaus, N.: Kontextsensitive Assistenzsysteme und Überwachung am Arbeitsplatz: Ein meta-analytisches Review zur Auswirkung elektronischer Überwachung auf Beschäftigte. Z. Arb. Wiss. 73, 2–22 (2019), https://link.springer.com/article/10.1007/s41449-018-00140-z, Abrufdatum: 27.9.2020.