Mitautor: Christian Frerix, wissenschaftlicher Mitarbeiter*

Mit dem BDSG und neuen Technologien verhält es sich so, wie in dem Märchen vom Wettrennen zwischen Hase und Igel: Kommt der Gesetzgeber mit einer Regelung endlich zum Ziel, ist die neue Technologie schon lange da. Dass es dann möglicherweise schon einen weiteren Regelungsbedarf in diesem Bereich gibt, merkt er dabei erst später. So ähnlich sieht‘s auch beim Scoring aus. Hier hat der Gesetzgeber zwar erkannt, dass es etwas zu regeln gibt. So richtig passt diese Regelung aber – eigentlich – nur zum Kreditscoring. Dass es darüber hinaus noch andere Möglichkeiten des Scoring gibt und dass diese besser auch geregelt werden sollten, soll – wie bereits angekündigt und versprochen – im nachfolgenden Beitrag gezeigt werden. Da es dazu jede Menge zu schreiben gibt, die meisten aber wohl (verständlicherweise) nicht alles auf einmal genießen möchten, wird der Beitrag in zwei Teile gegliedert. Der erste Teil enthält dabei grundsätzliche Ausführungen zum Scoring und zum (externen) Scoring als Geschäftsmodell. Der zweite Teil befasst sich mit Fragen rund um den Einsatz in der Arbeitswelt.

[Und wer sich dem Thema lieber gänzlich fachlich, sprich juristisch, nähern möchte, dem sei der Aufsatz  Big Data Analysen & Scoring in der (HR-)Praxis (Fachaufsatz in der PinG, 01/16, S. 30) ans Herz gelegt.]

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Wie war das? „Big Data ist wie Teenage-Sex alle reden drüber, aber keiner weiß, wie es geht.“ (Quote: Dan Ariely auf FB, Jan 2013). Nun, ganz so ist es im Jahr 2016 nicht mehr. Big Data Analysen sind nicht mehr die Zukunft, die „sicher bald kommt“. Die Zukunft ist da. Die Aufbereitung und Auswertung von Datenmassen hat für zahlreichen Unternehmen mittlerweile einen nicht unerheblichen wirtschaftlichen Nutzen. Und das gilt eben nicht mehr „nur“ in Bezug auf das Marketing und die digitalen Werbenetzwerke. Das sogenannte Scoring weckt vielmehr in all möglichen Branchen Begehr. Scoring meint, vereinfacht ausgedrückt, dass Datenmassen gesammelt und aus diesen unter Zuhilfenahme eines Algorithmus ein Wahrscheinlichkeitswert (Scorewert) für ein bestimmtes zukünftiges – individuelles und/oder kollektives – Verhalten errechnet wird. Derartige Scoring-Verfahren erfreuen sich gerade im Bereich Human Resources, kurz HR, zunehmender Beliebtheit. Denn schließlich kann auf diesem Wege unter anderem auch berechnet werden, ob ein Mitarbeiter eines Unternehmens möglicherweise beabsichtigt eben dieses zu verlassen. Und solch ein Wissen kann wiederum im Recruiting oder Retention-Management bares Geld wert sein. Doch halt! War da nicht noch etwas? Der Datenschutz?

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