67 Derya Gür-Şeker*1 Universität Duisburg-Essen „WIE SIEHT DIE #ZUKUNFTDERARBEIT AUS?“ – HASHTAGS ALS DREH- UND ANGELPUNKTE LINGUISTISCHER SOCIAL-MEDIA-ANALYSEN 1 EINLEITUNG Spätestens seit der Corona-Pandemie ist das Thema Digitalisierung in aller Munde - sei es im Kontext des Distanzunterrichts, der Weiterbildung oder des Arbeitens, das in der Pandemie zunehmend digitaler geworden ist. Wenn es um Digitalisierung geht, spie- len jedoch nicht nur digitale Arbeitsabläufe eine Rolle, sondern auch Technologien wie Künstliche Intelligenz (im weiteren KI), die in viele Lebensbereiche hineinwirken (vgl. OECD 2018; Wittphal 2019). KI begegnet uns u.a. als Anwendung am Smartphone, wenn wir Sprachassistenten nutzen, oder beim Abruf von Bots im Internet, die Antworten auf Fragen automatisiert liefern oder die Beratung übernehmen - um nur einige Beispiele zu nennen. Grundsätzlich zeigen die Ergebnisse verschiedener Umfragen in Deutschland, eine Tendenz hin zu mehr Offenheit gegenüber KI-Anwendungen und ein zunehmendes Interesse an automatisierten Technologien (vgl. Bosch 2020, Bitkom 2020). Dennoch bleiben gewisse Vorbehalte gegenüber den Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt, die in Befragungen sichtbar werden (vgl. Bitkom 2020). Wie aber zeichnet sich der Me- diendiskurs über die Zukunft der Arbeit linguistisch aus und welche Einstellungen lassen sich in Bezug auf die Digitalisierung der Arbeitswelt ausmachen? Um diese Fragen zu beantworten, legt der vorliegende Beitrag den Fokus auf Social- Media-Diskurse und führt linguistische Hashtaganalysen durch, um dann so erschlossene Kommunikate kombiniert mit quantitativen und qualitativen Analysezugängen diskurs- linguistisch zu untersuchen (vgl. Bubenhofer 2009). Ziel des Beitrages ist es also, den Social-Media-Diskurs über die Zukunft der Arbeit auf Instagram, YouTube, Twitter und Facebook hashtagorientiert exemplarisch am Beispiel von #zukunftderarbeit zu analy- sieren und aufzuzeigen, wie dieser sprachlich realisiert wird und welche Einstellungen auszumachen sind. Dabei wird im ‚Zukunft der Arbeit‘-Diskurs auch auf KI perspekti- viert, da KI viele Arbeitsfelder betrifft (vgl. OECD 2018). Ausgangspunkt der Analyse sind deswegen auch Hashtags, weil diese auf unterschiedlichen Social-Media-Plattfor- men zum Einsatz kommen und wiederkehrend verwendet werden. Zugleich werden Posts über Hashtags gebündelt und thematisch sortiert. Von Relevanz ist auch, dass Posts durch Hashtags auffindbar, damit im Diskurs sichtbar werden und somit Reichweite generieren (können), um eigene Themen oder Standpunkte auf Social Media zu verbreiten. Nachfolgend wird die Methodik und im Anschluss die Datenbasis vorgestellt wer- den, um dann Ergebnisse und abschließend das Fazit darzulegen. * derya.guer@uni-due.de UDK [81'42:331]:004.774.1 DOI: 10.4312/linguistica.61.1.67-80 Linguistica_2021_FINAL.indd 67 31. 03. 2022 09:31:14 68 2 METHODIK UND DATENBASIS Der vorliegende Beitrag greift auf eine digitale Datenbasis zurück, um den öffentli- chen Social-Media-Diskurs über die Zukunft der Arbeit hashtagorientiert linguistisch zu untersuchen. Unter dem Terminus ‚Diskurs‘ versteht der Beitrag ein globales The- ma, das durch zusammengehörige Aussagen sowie sprachliche und nicht-sprachliche Kommunikate konstituiert wird (vgl. Gür-Şeker 2012; Jewitt 2017; Stöckl/Caple/Pflae- ging 2020). Diese Aussagen bzw. Wissenssegmente und multimodalen Kommunikate sind über Datensammlungen, sogenannte Korpora, erschließbar. Die Analyse geht vom Hashtag #zukunftderarbeit aus, zieht unterschiedliche Datenquellen heran und unter- sucht diese, um Regelhaftigkeiten, Einstellungen und Mentalitäten im Diskurs über die Zukunft der Arbeit zu bestimmen. Hierfür werden quantitative und qualitative Zugänge kombiniert. Quantitativ bedeutet, dass die Analyse z.B. Worthäufigkeiten betrachtet oder statistische Zugänge wählt. Bei der qualitativen Analyse werden einzelnen Kon- texte untersucht und beschrieben (z.B. Postingtexte unterhalb abgesetzter Posts, User- kommentare) (vgl. Bubenhofer 2009; Bubenhofer/Scharloth 2013, Polajnar/Fišer 2021, Polajnar 2021). Um die Forschungsfrage zu beantworten, untersucht der Beitrag den Hashtag #zu- kunftderarbeit sowie damit verbundene Hashtags, die in abgesetzten Posts (u.a. Bild- beschreibungen, Tweets oder Userkommentaren) vorkommen und im Rahmen des Bei- trags analysiert werden. Dabei wird eine linguistische Diskursanalyse durchgeführt, die wort- und kontextorientiert vorgeht (vgl. Gür-Şeker 2015, vorauss. 2022). Zu betonen ist jedoch, dass Mediendiskurse zusehends über (Bewegt-)Bilder gesteuert und geprägt werden, was besonders auf Social-Media-Plattformen wie Instagram oder YouTube als bild- bzw. videolastige Plattformen deutlich wird (vgl. Doliva/Gür-Şeker/Schlicht vorauss. 2022; Gür-Şeker/Boonen/Wentker vorauss. 2022; Leaver/Highfield/Abidin 2019). Im Rahmen dieses Beitrags beschränkt sich die Analyse auf die Sprachebene, ohne Einbezug von Bildern, Videos oder Storys, wobei die Multimodalität der zugrun- de liegenden Kommunikate stets reflektiert wird (siehe dazu Gür-Şeker vorauss. 2022; Schmitz 2005; Jewitt 2017; Stöckl/Caple/Pflaeging 2020). Die Vorgehensweise gliedert sich insgesamt in drei Schritte. Nach dem Datenaufbau (Phase 1) werden im Rahmen der Analyse (Phase 2) wiederkehrende Hashtag und somit zusammenhängende Wörter, Wortgruppen und Kontexte untersucht. Abschließend (Pha- se 3) werden die Ergebnisse zusammengefasst. Für die Analyse wird das Analysepro- gramm MAXQDA1 verwendet, das quantitative und qualitative Zugänge sowie Anno- tationen auf sprachlicher und visueller Ebene ermöglicht. Zu Beginn der Datensichtung wird die Häufigkeit von Hashtags und Wörtern softwaregestützt bestimmt. Die Analyse zeichnet sich durch eine Art Zirkelprozess aus, bei dem Hashtags und Wörter abgefragt und ihre Kontexte, Partnerwörter und Wortgruppen gesichtet werden, um anschließend Auffälligkeiten nachzugehen (vgl. Gür-Şeker 2012, 2015). Sind relevante Hashtags und Wörter bestimmt, erfolgt eine Kontextanalyse, bei der das Suchwort immer im jeweili- gen Kontext näher untersucht wird. Dadurch können Schlüsselwörter, um die sich der Diskurs dreht, bestimmt und näher untersucht werden. Auf der Wortebene können über 1 Vgl. https://www.maxqda.de, zuletzt abgerufen am 30.10.2021. Linguistica_2021_FINAL.indd 68 31. 03. 2022 09:31:14 69 sogenannte ‚Sprachthematisierungen‘ (das Sprechen über Sprache) Wortbedeutungen, Alternativbezeichnungen und Einstellungen bzw. Kontroversen im Diskurs ausgemacht werden (siehe Böke 1996; Klein 1989). Von Relevanz ist, dass Wörter als Indikatoren für Einstellungen der Akteur*innen gewertet werden, denn „[n]o terms are neutral“ (Stubbs 1996: 107). Mit der Wahl von Wörtern werden somit bestimmte Perspektiven auf das Bezeichnete deutlich und Einstellungen sichtbar. Die Datenbasis2 umfasst unterschiedliche Quellen, die je nach Eigenschaft des jewei- ligen Mediums oder der Plattform nach einheitlichen Kriterien (Untersuchungszeitraum, Suchwortkombinationen) erfasst und je nach Beschaffenheit der Datenressource entwe- der mittels Tools oder manuell (händisch) erschlossen wurden. Die Analyse baut auf das ‚Zukunft-der-Arbeit‘-Korpus auf (siehe Tabelle 1), das Posts im Untersuchungszeitraum von Mai 2018 bis Mai 2020 erfasst, die über den Hashtag #zukunftderarbeit oder das Suchwort ‚Zukunft der Arbeit‘ (bezogen auf Facebook, siehe Fußnote 3) erschlossen wurden. Es besteht aus insgesamt 628.480 laufenden Wortformen und 70.537 Wortar- ten.3 Im Korpus werden Posts und Kommentare zusammengeführt, um den Themen- schwerpunkt ‚Zukunft der Arbeit‘ eingehend analysieren zu können (siehe Tabelle 1). Tab. 1: Zukunft-der-Arbeit-Korpus (Untersuchungszeitraum: 01.05.2018 bis 01.05.2020) Plattformen und Suchabfragen Anzahl der Posts Kommentaranzahl Instagram ‚#zukunftderarbeit‘ 1.549 3.346 YouTube ‚Zukunft der Arbeit‘ 314 6.720 Facebook ‚KI, Künstliche Intelligenz‘ & ‚Arbeit, Zukunft der Arbeit‘ 288 402 Twitter ‚#zukunftderarbeit‘ 5.072 - Insgesamt 7.223 10.468 Die Datenextraktion bezieht nur öffentliche Profile in die Untersuchung ein, wobei nur Profilnamen nichtanonymisiert wiedergegeben werden, bei denen es sich auch ein- deutig um Akteur*innen öffentlichen Interesses handelt (siehe z.B. Beleg 1 und 2). Zu den ethischen Richtlinien im Umgang mit Social-Media-Daten, an denen sich die Au- 2 Herzlich gedankt sei Annika Österdiekhoff, die die Datenbasis aufgebaut hat. 3 Das Facebook-Material wurde erst nach manueller Sichtung und Bestimmung jeweiliger Profile bzw. Posts softwaregestützt erschlossen und umfasst Kontexte mit ‚KI‚ Künstliche Intelligenz‘ und ‚Arbeit, Zukunft der Arbeit‘. Das Instagram-Material (Posts, Kommentare) und Twitter-Material (nur Tweet, ohne Kommentare) ist insgesamt ergiebiger und damit öfter mit Treffern sichtbar. Linguistica_2021_FINAL.indd 69 31. 03. 2022 09:31:14 70 torin orientiert, siehe auch Franzke/Bechmann/Zimmer/Ess/Aoir (2019). Nachfolgend werden die hier beschriebenen Zugänge im Rahmen der empirischen Analyse umge- setzt, um die in der Einleitung dargelegte Forschungsfrage zu beantworten. 3 EMPIRISCHE ANALYSE Die in diesem Kapitel vorgenommene Social-Media-Analyse untersucht über den Hashtag ‚#zukunftderarbeit‘ den Themenkomplex ‚Zukunft der Arbeit‘, um darüber auch arbeitsspezifische Kontexte mit Fokus auf KI zu erschließen und zu analysieren. 3.1 Hashtaganalyse Die Analyse des ‚Zukunft-der-Arbeit‘-Korpus zeigt, dass viele Wörter vorkommen, die sich auf Digitalisierungs- und Wirtschaftskontexte beziehen (z.B. Transformation, Di- gitalisierung, Unternehmen, Mitarbeiter; siehe Abbildung 1). Ferner fallen nicht nur zahlreiche deutsch- und englischsprachige Hashtags auf wie #innovation, #digitaletrans- formation oder #futureofwork, sondern es werden auch Emojis und Wörter verwendet, die auf Meinungsbekundungen zurückzuführen sind (z.B. leider, freuen, denken). Emojis wie 👍 oder 😊 werden von User*innen genutzt, um Meinungen zu platzieren oder Aus- sagen zu stützen (vgl. Beißwenger/Pappert 2020; Danesi 2017) (siehe Abbildung 1). Abb. 1: ‚Zukunft-der-Arbeit‘-Korpus – Wortwolke (minimale Häufigkeit 100) Werden alle Hashtags im Datenkorpus mittels Suchworteingabe ‚#‘ erfasst, zeigt das Abfrageergebnis mit einer minimalen Häufigkeit von 1.000 Treffern, dass im Datenmaterial spezifische Hashtags dominieren, die sich auf Arbeitskontexte, die Zu- Linguistica_2021_FINAL.indd 70 31. 03. 2022 09:31:15 71 kunft und Digitalisierung beziehen – von #zukunftderarbeit (6.648) über #futureofwork (1.063) bis #futureofai (1) (siehe Tabelle 2). Tab. 2: Zentrale Hashtags im ‚Zukunft-der-Arbeit‘-Korpus (minimale Häufigkeit 1.000) Suchwort bzw. Hashtag Häufigkeit #zukunftderarbeit 6.648 #newwork 1.877 #digitalisierung 1.092 #futureofwork 1.063 Die Sichtung der Hashtags zeigt im Speziellen, dass die Zukunft der Arbeit mit neu- en Arbeitsformen und Digitalisierung verknüpft ist. Der deutschsprachige Diskurs wird zugleich durch englischsprachige Bezeichnungen geprägt und ist somit eindeutig länder- übergreifend vernetzt (siehe Tabelle 2, Abbildung 1 oder 2). Denn über die Hashtags (z.B. #futureofwork, #artificialintelligence usw.) lassen sich Posts finden, die sich außer- halb deutschsprachiger Diskurse bewegen und somit zum ‚Panoramafenster transnationa- ler Diskurse‘ (vgl. Gür-Şeker 2021: 150-153) werden. Ein Phänomen, das sich in vielen anderen Diskurskomplexen auf Social Media beobachten lässt und somit eindrücklich darlegt, wie wichtig kontrastiv-diskurslinguistische Zugänge auch in der germanistischen Linguistik sind, um Kommunikationsfunktionen, aber auch kulturübergreifende Diskurs- praktiken in einer vernetzten Welt systematisch zu untersuchen und zu erschließen (sie- he dazu auch Gredel/Kämper/Mell/Polajnar 2018; Gür-Şeker 2012). Insbesondere die Hashtagnutzung dient nicht nur zur thematischen Sortierung eines Posts, der dann unter dem jeweiligen Hashtag aufgeführt wird. Hashtags dienen auch zur Vernetzung mit an- deren Profilen, die denselben Hashtag führen und somit auch thematisch zusammenhän- gen (können). Unabhängig von dieser transnationalen Social-Media-Vernetzung dienen Hashtags auch zur gezielten Reichweitengenerierung und sie platzieren Meinungen und Positionen (siehe dazu ausführlicher Gür-Şeker 2021). Der Blick in die Gesamtliste aller Hashtags verdeutlicht, dass Hashtags, die auf KI-Diskurse hinweisen wie #ki (449) oder #künstlicheintelligenz (79), ebenfalls ge- meinsam mit dem Ausgangshashtag #zukunftderarbeit auftreten. Dies bedeutet, dass im ‚Zukunft-der-Arbeit‘-Korpus Arbeit mit KI thematisiert wird. Eine hashtag- und suchwortorientierte Analyse des Korpus veranschaulicht, dass der Social-Media-Dis- kurs über die Zukunft der Arbeit sich um Künstliche Intelligenz, aber auch um Roboter, Maschinen und Automatisierung dreht (siehe Abbildung 2). Linguistica_2021_FINAL.indd 71 31. 03. 2022 09:31:15 72 Abb. 2: ‚Zukunft-der-Arbeit‘-Korpus – Künstliche Intelligenz: Hashtags und Kontexte Werden alle Hashtags im Gesamtkorpus gesichtet, können Themenbereiche wie Zu- kunft/Arbeit, Transformation/Digitalisierung, Arbeit(er*innen), KI(-Anwendungen), Unternehmen/Wirtschaft und (Weiter-)Bildung/Studium/Schule unterschieden wer- den. Die hier vorgenommene Kategorisierung der Hashtags verdeutlicht, wie Hashtags im Zukunft-der-Arbeit-Diskurs genutzt werden und welche Themenfelder im Spezial- diskurs dominieren, die näher analysiert werden können. Die nun anschließende Ana- lyse startet zunächst auf der Wortebene mit Fokus auf den Themenkomplex Arbeit und ihrer Darstellung im Social-Media-Diskurs. Herausgearbeitet werden Vorstellungen über die Zukunft der Arbeit. 3.2 Sprache im Kontext von Zukunft der Arbeit Im ‚Zukunft-der-Arbeit‘-Korpus ergibt das Suchwort‚*Arbeit*‘4 (inklusive aller Wortbildungen) insgesamt 7.836 Treffer. Es finden sich Belege, die die Folgen der Digitalisierung bewerten, beschreiben oder thematisieren. Erwartungsgemäß geht es im Kontext von Arbeit nicht nur um Technologien, sondern auch darum, wie sich das Arbeiten im Zuge der Technologisierung wandelt und welche neuen Arbeitskontexte es gibt bzw. geben wird (z.B. neue Berufe, Arbeitsformen, Arbeitsumgebungen). Das No- men Arbeit findet sich 1.601 Mal, wobei auch Anglizismen wie Job/s (535) und work (464) vorkommen, die Arbeit benennen bzw. im Kontext von Zweiworteinheiten wie New Work (260) gebraucht werden. Der Diskurs über die Zukunft der Arbeit zeichnet sich generell durch eine Vielzahl von Anglizismen aus. 4 Abgefragt wurden alle Wörter im Korpus, die das Wort Arbeit aufweisen (z.B. Arbeit, Arbeitsmodell, Arbeiterklasse oder #ZukunftDerArbeit, #WirFeiernArbeit). Linguistica_2021_FINAL.indd 72 31. 03. 2022 09:31:15 73 3.2.1 Zukunftsperspektiven und Einsatzmöglichkeiten Private und öffentliche Akteur*innen setzen Posts zum Thema ab oder informieren über Studien/Umfragen, Konferenzen, Ausstellungen, Bücher oder Vorträge. Insbesondere sind Profile von Personen auszumachen, die im Digitalbereich arbeiten, Veranstaltungen und Ausstellungen besuchen und darüber über ihre öffentlichen Profile posten. Aber auch öf- fentliche Akteur*innen wie Unternehmen, Universitäten, Ministerien, (gesellschafts-)politi- sche Akteur*innen oder Medien berichten über Zukunftsthemen der Arbeit (siehe Beleg 1). 1) „ Wie sieht die #ZukunftderArbeit aus? Übernehmen bald #Ro- boter unsere #Arbeit & Maschinen unser Denken? Wir sind den Fragen auf den Grund gegangen. #KI #SocialMedia #Digitalisierung #NewWork #Industrie40 @BMAS_Bund @Arbeit_Zukunft @FAZ_BerufChance https://www.deutsch- land.de/de/topic/wirtschaft/digitalisierung-drei-irrtuemer-ueber-die-kuenftige- arbeitswelt …“ (Twitter, de_deutschland, 2018-11-12 12:05:00) Thematisiert werden generell Zukunftsperspektiven in Bezug auf die Rolle neuer Technologien in der Arbeitswelt - in Beleg 1 mit Fokus auf Roboter, die zum Einsatz kommen können. Zukunftsperspektiven beziehen sich aber ebenso auf die Arbeitsorte der Zukunft, die beispielsweise auch außerhalb von Bürostrukturen möglich sind (mo- biles Arbeiten, Homeoffice). Letzteres ist wiederum eng verzahnt mit persönlicher und privater Ausgeglichenheit und wird mit dem englischen Wort Why (Warum) verknüpft. Im Kontext des ‚Whys‘ geht es um den Sinn der Arbeit, die verrichtet wird. Bevor auf diesen Werte- oder Sinn-Diskurs eingegangen wird, geht es zunächst darum, zu er- schließen, was Zukunft der Arbeit konkret bedeutet. 3.2.2 Zur Bedeutung von ‚Zukunft der Arbeit‘ Zukunft der Arbeit bedeute „die Wege zur Arbeit zu überdenken“ (Twitter, 2019-04-09 10:35:04), sie sei „kreativ“ (Twitter, 2019-09-29 14:49:01), wobei sich das Wort Arbeit „möglicherweise auflösen“ müsse, weil man in Zukunft nur noch „tätig“ sei, „statt zu arbeiten“ (Twitter, 2019-03-28 08:52:20). Für die Zukunft der Arbeit sei daher auch ein „neue[r] Leistungsbegriff“ notwendig (Twitter, 2019-06-19 10:31:31; Hervorhebung der Autorin). Bemerkt wird aber auch, dass viele Unternehmen, die die Bezeichnung Neue Arbeit verwenden, nicht „konsequent den ganzen Weg“ (YouTube, VMBn2X) gingen. Neben Begriff gibt es auch Kontexte mit heißt oder X ist, die auf Bedeutungs- kontexte hinweisen. Hierbei wird Arbeit wiederholt mit neuen oder spezifischen For- men oder Vorstellungen von Arbeit assoziiert. Arbeit 4.0 wird in vielen Kontexten mit Flexibilität verknüpft, man müsse dabei auch den Willen haben „Sachen anders zu machen“ (Instagram, 2018-07-28 20:29:55). Das neue Arbeiten wird dann auch ver- bunden mit Agilem Arbeiten, was „Loslassen“ und „auf den Prozess zu vertrauen“ be- deute (Twitter, 2019-03-21 09:23:23). Wenn neue Arbeitsvorstellungen formuliert und erläutert werden (X heißt), dann geht es auch um neue Arbeitsorte wie Coworking Spaces, die als „neue“, „flexible Arbeitsorte“ und „Plattformen“ für unterschiedliche Gruppen beschrieben werden (Instagram, 2019-05-28 12:46:36). Im Zukunftsdiskurs wird grundlegend ein neues Verständnis von Arbeit konstruiert. Linguistica_2021_FINAL.indd 73 31. 03. 2022 09:31:15 74 Auf neue Arbeitsformen weisen Wörter wie beispielsweise Workation (18) hin – eine Wortneuschöpfung aus Work (Arbeit) und Vacation (Urlaub). Es lassen sich Tipps finden, was eine gute Workation ausmacht oder Profile von User*innen, die aktuelle Bilder aus ihrer Workation posten. So wird gezeigt, wie Digitalexpertinnen „ihren sti- ckigen Büroalltag gegen Natur“ tauschen und wie Workation, die „Verbindung von Arbeit und Urlaub“ ermöglicht (Twitter, 2019-06-02 09:17:11). Gleichzeitig wird deut- lich gemacht, dass Neue Arbeit nicht nur bedeute, Büroräume durch andere Arbeits- räume zu ersetzen bzw. „das Büro abzuschaffen“. New Work bedeute, eine „#Ergebnis- kultur zu etablieren“, die sich abkoppelt von reiner Anwesenheit (Twitter, 2018-07-29 08:21:45). Deswegen wird New Work auch verstärkt mit Wörtern wie Freiheit, Selbst- verantwortung oder Entwicklung, aber auch mit dem Aufbrechen von Hierarchien verknüpft. Wenn sich die Arbeitsräume und -ideen verschieben, dann kommen auch Fragen hinsichtlich der Balance bzw. des Ausgleiches zwischen Arbeit und Privatleben auf, die mit den Begriffen Work-Life-Design oder Work-Life-Balance bezeichnet wer- den. Von Relevanz ist in diesem Kontext jedoch auch, dass sich durch neue Arbeits- formen, u.a. ausgedrückt in Workation, die Grenzen zwischen Arbeit und Privatem auflösen und somit neue arbeitsspezifische Fragen rechtlicher Art aufkommen. 3.2.3 Polarisierung im Diskurs: Erfolg versus Probleme Auf Social Media werden bestimmte Vorstellungen über die Zukunft der Arbeit ver- breitet, die positive und negative Effekte der Digitalisierung gegenüberstellen. Zum einen werden positive Folgen und Aspekte der Digitalisierung ausgedrückt durch Wör- ter wie Erfolg (360), Chance (228), positiv (147), Potential/Potenzial (104) oder Sinn (96) (siehe Abbildung 3). Zum anderen lassen sich jedoch auch negative Kontexte finden, die durch Wörter wie Problem (376), Herausforderung (178) oder Arbeitslosigkeit (120) ausgedrückt werden (siehe Abbildung 4). Werden Kontexte mit Angst betrachtet, bestimmen den Diskurs unterschiedliche Themen wie Digitalisierung, Existenz- und Zukunftsängste, Werte, aber auch das Ler- nen, also Qualifizierung (43). Das Nomen Arbeitslosigkeit tritt wiederkehrend mit dem Qualifizierungs-Topos auf, das die Notwendigkeit von Weiterbildung (191) im digita- len Zeitalter impliziert (siehe Beleg 2). 2) „#strukturwandelgestalten heißt Beschäftigte weiterzubilden statt abzubauen – dafür gibt es jetzt bei #Siemens den #Zukunftsfonds. Der ermöglicht nachhaltige Perspektiven. Ein wichtiger Schritt für #IGmetall #Mitbestimmung #Zukunftde- rArbeit im Sinne ALLER“ (Twitter, BirgitSteinborn, 2019-02-05 09:37:53) Im Diskurs wird Strukturwandel im Vergleich zur Qualifikation nicht immer expli- zit benannt und meist durch die Alternativbezeichnung Wandel (634) impliziert, die mit Hashtags wie #wandel (90), #kulturwandel (66), #digitalerwandel (40) oder #arbeit- imwandel (17) vorkommt. Es ist ein digitaler, tiefgreifender, rasanter oder beruflicher Strukturwandel, der verdeutlicht, dass Digitalisierung eine grundlegende Veränderung für alle Wirtschaftszweige und damit Berufsfelder bedeutet. Linguistica_2021_FINAL.indd 74 31. 03. 2022 09:31:15 75 3.3 Werte-Debatte: Was ist gute Arbeit? Im Social-Media-Diskurs wird über die Zukunft von Arbeit reflektiert, die mit so- genannter guter oder sinnvoller Arbeit einhergeht, aber auch über den gesellschaft- lichen Nutzen der Digitalisierung diskutiert. Darüber wird sowohl in den abgesetzten Posts als auch den Kommentaren diskutiert und nachgedacht. Vor allem auf YouTube wird zum Teil kontrovers debattiert, wenn es beispielsweise um die Einführung eines Abb. 3: Verteilung positiv konnotierter Suchwörter unter Einbezug ihrer Kontexte Abb. 4: Verteilung negativ konnotierter Suchwörter unter Einbezug ihrer Kontexte Linguistica_2021_FINAL.indd 75 31. 03. 2022 09:31:15 76 bedingungslosen Grundeinkommens geht. Im Kontext des Grundeinkommens wird die Frage aufgeworfen, was passiert, wenn durch Automatisierung das Arbeiten für einige Menschen nicht mehr möglich oder gar notwendig sei. Es geht also einerseits um Zu- kunftsfragen, die das Leben des Menschen in einer digitalisierten Arbeitswelt betref- fen, aber auch um die Werte der Gesellschaft im Allgemeinen. Der Werte-Diskurs ist kritisch gegenüber bestehenden Strukturen und geprägt von neuen Verständnissen von guter oder sinnvoller Arbeit. Dabei erfolgt eine klare Abgrenzung zu gängigen Vorstel- lungen wie „die Wahl zwischen Zellen- und #Großraumbüro[s]“ (Twitter, 2019-02-18 11:53:34) – die Vorstellungen von Arbeit sei heute komplexer. Gute Arbeit „könnte et- was Gutes bewirken“, wobei Spaß und Leidenschaft wichtige Faktoren seien, um „einer sinnvollen Tätigkeit nach[zu]gehen“ (Twitter, 2018-10-02 17:07:19). Im Diskurs über die Zukunft der Arbeit spiegeln sich auch erste Auswirkungen der Corona-Pandemie wider, die Mitte März 2020 zu mehr Homeoffice führte. Für das Suchwort ‚Corona*‘ (207) liegen Partnerwörter wie homeoffice, remotework, Arbeit, Gesellschaft, Werte oder zu unseren Werten stehen vor. So äußern einige User*innen mit Bezug auf die Folgen der Pandemie die steigende Relevanz von Werten auch im Kontext von Arbeit in Unternehmen (vgl. Instagram, 2020-03-29 07:33:45). Die Werte-Debatte rund um das (Neue) Arbeiten wird sicherlich den Diskurs über die Zukunft der Arbeit weiter bestimmen – auch und vor allem in Bezug auf Künstliche Intelligenz. So finden sich Posts, die die Rolle der Gewerkschaften genauso reflektieren wie die Rolle der Menschen. Gefragt wird unter anderem was passiert, wenn Arbeit, die von Menschen verrichtet wird, „nicht mehr notwendig ist?“ (Twitter, 2019-07-12 12:23:46) oder wie Gewerkschaften funktionieren sollen, wenn „die Technologie die Arbeit übernimmt“ (Twitter, 2019-05-28 21:26:30). Es sind somit grundlegende ge- sellschaftliche Fragen, die die User*innen auf Social Media beschäftigen. 4 FAZIT Der Beitrag konnte exemplarisch zeigen, wie über Hashtags der Diskurs über die Zu- kunft der Arbeit auf Social Media diskurslinguistisch erschlossen und untersucht wer- den kann. Dabei wurden über Hashtaganalysen zunächst frequentiv dominierende Dis- kursstränge ausgemacht (siehe Tabelle 2), um dann in qualitativer Perspektivierung Kontexte zu erschließen und ausgehend von Wörtern Einstellungen in Bezug auf die Zukunft der Arbeit zu bestimmen. Zugleich konnten über kommunikative Aushand- lungsprozesse, die sich beispielsweise über Sprachthematisierungen (z.B. ‚X bedeu- tet‘) realisieren, neue Perspektiven auf das Arbeiten heute und in Zukunft ausgemacht werden. Neben einem hashtagorientierten Zugang führt die vielschichtige Datenbasis (siehe Tabelle 1) zahlreiche Posts von Social-Media-Akteur*innen zusammen, die auf Social Media eigenständig, niederschwellig und vergleichsweise kostengünstig über Themen posten, diese verbreiten und kommentieren. Neben journalistischen Sprachge- brauch, Umgangssprache und Tippfehlern liegt im Datenmaterial eine verstärkte Aus- prägung von Anglizismen vor, die auf Berufsfelder in der Wirtschaft und insbesondere in der Digitalbranche zurückzuführen sind. Auf Grundlage des hier untersuchten Soci- Linguistica_2021_FINAL.indd 76 31. 03. 2022 09:31:15 77 al-Media-Korpus sind zentrale Merkmale kommunikativer Praktiken und des Sprach- gebrauchs im Kontext der digitalen Transformation der Arbeitswelt auszumachen, die gezielt über Hashtaganalysen und die nähere Kontextanalyse erschlossen werden konn- ten, und nachfolgend kompakt zusammengefasst werden. Die Sprache im Diskurs über die Zukunft der Arbeit zeichnet sich auf Social Media durch technologisch-wirtschaftliche Terminologie bzw. fachsprachliche Kommunika- tion (inklusive Anglizismen) aus (z.B. KI-Technik, Turing Test, Deep Learning, Cyber- sicherheit, Trainingsdaten, Produktionsfaktor, usw.). Im Datenmaterial wird eine Viel- zahl von Anglizismen verwendet (z.B. Workation, Startup, One-Click-Bewerbung). Außerdem sind diverse Alternativbezeichnungen auszumachen, die die Auswirkungen und Folgen von Digitalisierung und KI beschreiben. Zum Teil werden Bezeichnungen verwendet, die Arbeitslosigkeit als Folge benennen, jedoch Perspektiven auf die Fol- gen verschieben und als Euphemismen, d.h. als beschönigende bzw. verschleiernde Wörter eingestuft werden können (z.B. Automatisierungsverlust/Verdrängungseffekt statt Arbeitslosigkeit oder Kostenreduzierung statt Kündigung). Insgesamt handelt es sich um einen Spezialdiskurs mit arbeitsspezifischen und technologischen Wissens- voraussetzungen. Dieser kann über Hashtags erschlossen und diskurslinguistisch syste- matisch untersucht werden, um kulturelle Praktiken und Mentalitäten einer Zeit (Her- manns 1995) hinsichtlich der digitalen Transformation der Arbeitswelt zu bestimmen. Literatur Datenbasis Zukunft-der-Arbeit-Korpus: Stichprobe des Hashtags #zukunftderarbeit auf Instagram (extrahiert am 27.06.2020) und Twitter (extrahiert am 17.09.2020) sowie der Suchwort- eingabe ‚Zukunft der Arbeit‘ auf YouTube (extrahiert am 24.06.2020) und Facebook (ex- trahiert am 29.06.2020/01.07.2020); Untersuchungszeitraum: 01.05.2018-01.05.2020. Literatur APT, Wenke/Kai PRIESACK (2019) „KI und Arbeit – Chance und Risiko zugleich.“ In: V. Wittphal (Hrsg.), Künstliche Intelligenz. Technologien – Anwendung – Ge- sellschaft. Berlin/Heidelberg: Springer, 221–238. BEIßWENGER, Michael/Steffen PAPPERT (2020) „Warum Emojis keine Wörter sind – aber wichtige Einheiten der Interaktion.“ In: D. Gür-Şeker (Hrsg.), Wörter, Wörterbücher, Wortschätze. (Korpus-)Linguistische Perspektiven. Duisburg: Uni- versitätsverlag Rhein-Ruhr, 116–134. BITKOM (2020) Künstliche Intelligenz. https://www.bitkom.org/sites/default/ files/2020-09/bitkom-charts-kunstliche-intelligenz-28-09-2020_final.pdf; zuletzt abgerufen am [30.10.2021]. BÖKE, Karin (1996) „Politische Leitvokabeln in der Adenauer-Ära. Zu Theorie und Me- thodik.“ In: K. Böke/F. Liedtke/M. Wengeler (Hrsg.), Politische Leitvokabeln in der Adenauer-Ära. Berlin [u.a]: de Gruyter, 19–50. (Sprache, Politik, Öffentlichkeit 8) Linguistica_2021_FINAL.indd 77 31. 03. 2022 09:31:15 78 BOSCH (2020) Bosch KI-Zukunftskompass 2020. https://www.bosch.de/news-and- stories/ki-zukunftskompass/ [10.03.2021]. BUBENHOFER, Noah (2009) Sprachgebrauchsmuster. Korpuslinguistik als Methode der Diskurs- und Kulturanalyse. Berlin [u.a.]: de Gruyter. (Sprache und Wissen 4) BUBENHOFER, Noah/Joachim SCHARLOTH (2013) „Korpuslinguistische Diskurs- analyse. Nutzen empirisch-quantitativer Verfahren.“ In: I. H. Warnke/U. Mein- hof/M. Reisigl (Hrsg.), Diskurslinguistik im Spannungsfeld von Deskription und Kritik. Berlin: Akademie-Verlag, 147–168. BUBENHOFER, Noah/Joachim SCHARLOTH (2016) „95. Kulturwissenschaftliche Orientierung in der Computer- und Korpuslinguistik.“ In: P. Krapp/S. Weber/L. Jäger/W. Holly/S. Heekeren (Hrsg.), Sprache – Kultur – Kommunikation / Lan- guage – Culture – Communication: Ein internationales Handbuch zu Linguistik als Kulturwissenschaft / An International Handbook of Linguistics as a Cultural Discipline. Berlin [u.a.]: de Gruyter, 924–933. DANESI, Marcel (2017) The Semiotics of Emoji. London: Bloomsbury Academic. DOLIVA, Lydia/Derya GÜR-ŞEKER/Corinna SCHLICHT (angenommen, vorauss. 2022) „Identitätsnarrative der Neuen Rechten im Kontext von Kultur, Heimat und Vaterland in medialen Diskursen: Selbstpräsentationen auf YouTube und Instagram und ihre satirische Entlarvung in Jörg-Uwe Albigs Roman Zornfried.“ In: J. Lan- ge/I. Kremer (Hrsg.), Identität durch Sprache. PhiN. Philologie im Netz. (www. phin.de). FRANZKE, Aline Shakti/Anja BECHMANN/Michael ZIMMER/Charles M. ESS/ AOIR (2019) Internet Research: Ethical Guidelines 3.0. Association of Internet Researchers. https://aoir.org/reports/ethics3.pdf [15.10.2021]. GREDEL, Eva/Heidrun KÄMPER/Ruth M. MELL/Janja POLAJNAR (2018) Dis- kurs - Kontrastiv: Diskurslinguistik als Methode zur Erfassung transnationaler und sprachübergreifender Diskursrealitäten. Bremen: Hempen. (Sprache, Politik, Ge- sellschaft 23) GÜR-ŞEKER, Derya (2012) Transnationale Diskurslinguistik. Theorie und Methodik am Beispiel des sicherheitspolitischen Reformdiskurses über die EU-Verfassung in Deutschland, Großbritannien und der Türkei. Bremen: Hempen. (Sprache, Politik, Gesellschaft 6) GÜR-ŞEKER, Derya (2015) „Das Wort im Diskurs.“ In: U. Haß/P. Storjohann (Hrsg.), Handbuch Wort und Wortschatz. Berlin: de Gruyter, 77–101. GÜR-ŞEKER, Derya (2021) „#identitäre. Eine multimodale Social-Media-Analy- se über die ‚Identitäre Bewegung‘ auf Instagram.“ In: S. Hermes/S. Pappert/C. Schlicht/M. Schröter (Hrsg.), Skandalisieren, stereotypisieren, normalisieren. Die Diskurspraktiken der Neuen Rechten als Untersuchungsfeld einer intersektionalen Germanistik. Hamburg: Buske, 143–166. (Politik, Sprache, Gesellschaft 27) GÜR-ŞEKER, Derya (vorauss. 2022) Sprache – Kultur – Gesellschaft. Linguistische Zugänge vom Medientext zu Social Media im Kontext von Rechtsextremismus, Rechtspopulismus, Gender und Arbeit. Habilitationsschrift. Universität Duisburg- Essen. Linguistica_2021_FINAL.indd 78 31. 03. 2022 09:31:15 79 GÜR-ŞEKER, Derya/Ute K. BOONEN/Michael WENTKER (angenommen, vorauss. 2022): „#conspiracymemes: A Framework-Based Analysis of Conspiracy Memes as Digital Multimodal Units and Ensuing User Reactions on Instagram.“ In: M. Demata/V. Zorzi/A. Zottola (eds.), Discourses of and about Conspiracy Theories. Amsterdam: Benjamins. HERMANNS, Fritz (1995) „Sprachgeschichte als Mentalitätsgeschichte. Überlegungen zu Sinn und Form und Gegenstand historischer Semantik.“ In: A. Gardt/K. Matthei- er/O. Reichmann (Hrsg.), Sprachgeschichte des Neuhochdeutschen. Gegenstände, Methoden, Theorien. Tübingen: Niemeyer, 69–101. JEWITT, Carey (2017) The Routledge Handbook of Multimodal Analysis. 2nd ed. Lon- don/New York: Routledge Taylor & Francis Group. KLEIN, Josef (1989) „Wortschatz, Wortkampf, Wortfelder in der Politik.“ In: J. Klein (Hrsg.), Politische Semantik. Bedeutungsanalytische und sprachkritische Beiträge zur politischen Sprachverwendung. Opladen: Westdeutscher Verlag, 3–50. LEAVER, Tama/HIGHFIELD, Tim/ABIDIN, Crystal (2019) Instagram: Visual Social Media Cultures. Newark: Polity Press. OECD (2019) OECD-Ratsempfehlung zu Künstlicher Intelligenz. https://www.oecd. org/berlin/presse/Flyer_AIPrinciples_FINAL_GER.pdf [30.10.2021]. POLAJNAR, Janja/Darja FIŠER (2021) „Samoreference v akademski slovenščini: kvan- titativno-kvalitativna korpusna analiza rabe prvoosebnih edninskih in množinskih oblik.“ Slavistična revija. Časopis za jezikoslovje in literarne vede, 69/4, 414–430. POLAJNAR, Janja (2021) „Verbal and multimodal metaphorical patterns in Wikipedia migration discourse.“ XLinguae 14/2, 181–206. SCHMITZ, Ulrich (2005) „Blind für Bilder. Warum sogar Sprachwissenschaftler auch Bilder betrachten müssen.“ Osnabrücker Beiträge zur Sprachtheorie (OBST) 69, 187–227. STÖCKL, Hartmut/Helen CAPLE/Jana PFLAEGING (2020) Shifts toward Image- Centricity in Contemporary Multimodal Practices. New York/London: Routledge. STUBBS, Michael (1996) Text and corpus analysis: computer assisted studies of lan- guage and culture. Oxford [u.a.]: Blackwell. (Language in society 23). WITTPHAL, Volker (2019) Künstliche Intelligenz. Technologien – Anwendung – Ge- sellschaft. Berlin/Heidelberg: Springer. Zusammenfassung „WIE SIEHT DIE #ZukunftderArbeit AUS?“ – HASHTAGS ALS DREH- UND ANGELPUNKTE LINGUISTISCHER SOCIAL-MEDIA-ANALYSEN Wie zeichnet sich der Mediendiskurs über die Zukunft der Arbeit linguistisch aus und wel- che Einstellungen lassen sich in Bezug auf die Digitalisierung der Arbeitswelt ausmachen? Um diese Fragen zu beantworten, legt der vorliegende Beitrag den Fokus auf Social-Me- dia-Diskurse und führt ausgehend vom Hashtag #zukunftderarbeit Hashtaganalysen auf Instagram, YouTube, Twitter und Facebook durch, um dann so erschlossene Kommuni- Linguistica_2021_FINAL.indd 79 31. 03. 2022 09:31:15 80 kate diskurslinguistisch zu untersuchen. Der Beitrag perspektiviert dabei insbesondere Di- gitalisierung und ebenso den Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) auf die Arbeitswelt und zeigt auf, wie der ‚Zukunft der Arbeit‘-Diskurs sprachlich realisiert wird und welche Einstellungen von User*innen, die auf Social Media interagieren, verbreitet werden. Schlüsselwörter: Social-Media-Analyse, Hashtags, Diskursanalyse, Zukunft der Ar- beit, Digitalisierung Abstract “WHAT DOES THE FUTURE OF WORK LOOK LIKE?” – HASHTAGS AS CENTRAL PIVOTS OF LINGUISTIC SOCIAL MEDIA ANALYSES What are the linguistic characteristics of media discourse about the future of work and what are people’s attitudes towards the digitalization of work? To answer these ques- tions, this article focuses on social media discourses. The article starts with an analysis of #zukunftderarbeit hashtag and proceeds to an analysis of related hashtags on Instagram, YouTube, Twitter and Facebook in order to then examine extracted posts from a dis- course linguistic perspective. As the article focuses on digitalization issues and the influ- ence of artificial intelligence (AI), it shows how the ‘future of work’ discourse is realized linguistically and which attitudes are disseminated by users who interact on social media. Keywords: social media analysis, hashtags, discourse analysis, future of work, digi- talization Povzetek „KAKŠNA JE VIDETI PRIHODNOST DELA (#ZukunftderArbeit)?“ KLJUČNIKI KOT OSREDNJA TOČKA JEZIKOSLOVNIH ANALIZ DRUŽBENIH OMREŽIJ Kakšne so jezikovne značilnosti medijskega diskurza o prihodnosti dela in katera mnenja opredeljujejo digitalizacijo dela? Da bi odgovorili na ti vprašanji, se v prispevku osredo- točamo na diskurze družbenih omrežij Instagram, YouTube in Facebook. S ključnikom #zukunftderarbeit pridobljene komunikate proučujemo z analizo ključnikov z diskurzno- lingvističnega vidika. Pri tem osvetljujemo predvsem digitalizacijo in vpliv umetne inte- ligence na delo ter pokažemo, kako je diskurz o prihodnosti dela jezikovno konstituiran ter katera mnenja uporabnic in uporabnikov so razširjena na družbenih omrežjih. Ključne besede: analiza družbenih omrežij, ključniki, diskurzna analiza, prihodnost dela, digitalizacija Linguistica_2021_FINAL.indd 80 31. 03. 2022 09:31:16