---
title: "Artificial Intelligence in Social Sciences and Social Work: Bridging Technology and Humanity to Revolutionize Research, Policy, and Human Services"
authors:
  - Unknown Author
year: 2025
type: journalArticle
doi: 
url: "https://www.multispecialityjournal.com/uploads/archives/20250920153430_MCR-2025-5-004.1.pdf"
tags:
  - paper
llm_decision: Include
llm_confidence: 0.92
llm_categories:
  - AI_Literacies
  - KI_Sonstige
  - Soziale_Arbeit
  - Bias_Ungleichheit
  - Fairness
human_decision: Include
human_categories:
  - AI_Literacies
  - KI_Sonstige
  - Soziale_Arbeit
  - Bias_Ungleichheit
  - Diversitaet
  - Fairness
agreement: agree
---

# Artificial Intelligence in Social Sciences and Social Work: Bridging Technology and Humanity to Revolutionize Research, Policy, and Human Services

## Transformation Trail

### Stufe 1: Extraktion & Klassifikation (LLM)

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, KI_Sonstige, Soziale_Arbeit, Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness
**Argumente:** 5 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 92 |
| Correctness | 98 |
| Category Validation | 88 |
| **Overall Confidence** | **92** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Include (Confidence: 0.92)
**Human:** Include

## Key Concepts

- [[Algorithmic Bias in Social Services]]
- [[Predictive Analytics in Social Work]]

## Wissensdokument

# Artificial Intelligence in Social Sciences and Social Work: Bridging Technology and Humanity to Revolutionize Research, Policy, and Human Services

## Kernbefund

KI bietet erhebliche Chancen zur Verbesserung der Forschungseffizienz, Ressourcenallokation und Entscheidungsfindung in sozialen Diensten, wirft aber kritische ethische Bedenken hinsichtlich algorithmischer Verzerrung, Datenschutz, Überwachung und Erosion menschenzentrierter Betreuung auf.

## Forschungsfrage

Wie transformiert KI die Forschungsmethodologien, öffentliche Ordnungspolitik und Dienstleistungserbringung in Sozialwissenschaften und Sozialer Arbeit, und welche ethischen Herausforderungen ergeben sich dabei?

## Methodik

Theoretisch/Review - systematische Literaturanalyse von 2022-2025 mit thematischer Analyse; Untersuchung von Peer-Review-Artikeln, Regierungsberichten, Politikdokumenten und Fallstudien aus Soziologie, Politikwissenschaft, Ökonomie und Sozialer Arbeit
**Datenbasis:** Sekundärdaten; Literaturreview von ca. 52 zitierten Quellen aus 2022-2025; Fallstudien (Crisis Text Line, COMPAS, Robodebt, Allegheny Family Screening Tool)

## Hauptargumente

- KI-Technologien wie Machine Learning, Natural Language Processing und Predictive Analytics revolutionieren Forschungsmethodologien in den Sozialwissenschaften durch Big-Data-Analytik, Echtzeit-Sentimentanalyse und Prognosemodelle, die komplexe soziale Phänomene besser erfassen und Politikentscheidungen informieren können.
- In der Sozialen Arbeit und HumanServices ermöglicht KI effizientere Fallverwaltung, Risikobewertung und Ressourcenallokation, insbesondere durch AI-gestützte Therapie-Chatbots und Vorhersagemodelle zur Identifikation gefährdeter Bevölkerungsgruppen.
- Algorithmische Bias, Datenschutzverletzungen, Überwachungsrisiken und die Erosion menschlicher Urteilskraft in kritischen Entscheidungssituationen stellen grundlegende ethische und rechtliche Herausforderungen dar, die robuste Governance-Frameworks und menschliche Aufsicht erfordern.
- Ein Human-in-the-Loop-Ansatz ist notwendig, um KI als Entscheidungsunterstützungstool zu positionieren und nicht als Ersatz für menschliche Fachkompetenz, emotionale Intelligenz und kulturelle Sensibilität in der Sozialen Arbeit.
- Regulatorische Frameworks wie die EU AI Act und UNESCO's AI Ethics Guidelines sind essentiell, um ethische, inklusive und rechenschaftspflichtige KI-Integration in sozialen Kontexten zu gewährleisten und soziale Gerechtigkeit zu fördern.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

The review emphasizes the importance of ethical AI frameworks and interdisciplinary collaboration to ensure professionals understand AI's capabilities and limitations: 'the review calls for interdisciplinary collaboration to ensure the ethical, inclusive, and accountable integration of AI in social contexts.' Critical engagement with AI competencies is evident in discussions of how social workers must maintain oversight rather than relying on AI autonomously.

### Evidenz 2

Extensive coverage of machine learning, natural language processing, predictive analytics, blockchain, virtual reality, and AI-powered assistants: 'AI technologies-such as machine learning, natural language processing, and predictive analytics-are reshaping research methodologies, public policy, and service delivery.' The paper examines NLP for sentiment analysis, ML for risk prediction, and emerging technologies like blockchain for welfare distribution and VR for social work training.

### Evidenz 3

Core focus throughout: direct examination of AI's role in case management, mental health interventions, child welfare, crisis response, and resource allocation. 'Within social work and human services, AI-driven tools facilitate case management, mental health interventions, crisis response, and resource allocation.' Specific discussion of AI chatbots (Woebot, Wysa), Crisis Text Line, Allegheny Family Screening Tool, and implications for frontline practice.

### Evidenz 4

Extensive critical examination of algorithmic bias and its disproportionate impact on marginalized communities: 'Biases in AI models have been documented in areas such as criminal justice, child welfare, and hiring practices, disproportionately affecting marginalized communities.' Case studies (COMPAS algorithm, Australia's Robodebt) demonstrate discriminatory outcomes; discussion of how 'AI training data can reflect and reinforce existing social inequalities' particularly affecting lower-income families and marginalized groups.

### Evidenz 5

Addresses representation, inclusion, and vulnerable populations throughout: 'identify vulnerable populations at scale' and emphasis on ensuring 'resources reach the most vulnerable populations.' Discussion of marginalized communities, underserved areas, refugees, low-income citizens, and disabled individuals as particularly affected by AI systems; emphasis on ensuring inclusive design and representation in data.

### Evidenz 6

Multiple references to fairness in algorithmic design and outcomes: 'Addressing algorithmic bias requires diverse training datasets, transparent model design, and continuous human oversight to mitigate discriminatory impacts.' Discussion of fairness-driven AI policies, fair allocation of resources, and fairness in economic decision-making; emphasis on transparent algorithm design and continuous bias auditing.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper ist hochgradig relevant für die Schnittstelle KI und Soziale Arbeit. Es bietet einen umfassenden Überblick über KI-Anwendungen in sozialen Diensten und adressiert kritische ethische Fragen. Es fehlt jedoch eine explizit Gender-spezifische oder feministische Perspektive auf KI-Systeme in der Sozialen Arbeit.

**Unique Contribution:** Der Hauptbeitrag liegt in einer aktuellen, interdisziplinären Synthese (2022-2025) der KI-Integration in Sozialwissenschaften und Soziale Arbeit mit starkem Fokus auf ethische Governance, kritischen Fallstudien von Systemen mit dokumentiertem Bias (COMPAS, Robodebt, AFST) und expliziter Betonung des Human-in-the-Loop-Ansatzes zur Wahrung menschenzentrierter Praxis.

**Limitations:** Das Paper ist eine Sekundärliteraturanalyse ohne primäre empirische Daten; es fehlen quantitative Evaluationen von KI-Interventionen in der Sozialen Arbeit, detaillierte intersektionale Analysen der Auswirkungen auf marginalisierte Gruppen, und eine explizit feministische theoretische Rahmung bleibt unterentwickelt trotz kritischer Diskussionen von Ungleichheit.

**Target Group:** Multidisziplinäre Zielgruppe: Sozialarbeiter und Praktiker in Humanservices, KI-Entwickler und Data Scientists im sozialen Sektor, Politikgestalter und Regulierer (speziell EU AI Act Governance), Researchers in Sozialwissenschaften und KI-Ethik, sowie Verbände und Interessengruppen, die sich mit Datenschutz, algorithmischer Fairness und sozialer Gerechtigkeit befassen.

## Schlüsselreferenzen

- [[Eubanks_V_2023]] - Automating Inequality
- [[Buolamwini_J_Gebru_T_2022]] - Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification
- [[Floridi_L_Cowls_J_2025]] - A Unified Framework of AI Ethics
- [[Chouldechova_A_et_al_2024]] - Fairness in Child Welfare Algorithms
- [[Raji_ID_et_al_2024]] - Auditing Algorithmic Bias
- [[Margetts_H_Dunleavy_P_2023]] - The Algorithmic State: Governance, Data, and Power in the 21st Century
- [[ONeil_C_2023]] - Bias in AI Welfare Systems
- [[Kitchin_R_2023]] - The Data Revolution in Social Science Research
- [[Luxton_D_2025]] - AI in Mental Health: Current Applications and Future Directions
- [[SánchezMonedero_J_et_al_2024]] - Explainable AI in Public Services
