Soziologen

Lebens-, Physik- und Sozialwissenschaften

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Sehr hoch· relativ

    NiedrigVier relative BänderSehr hoch

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)

    831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band

    Quelldatensatz (XLSX-Download)

  • Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: 2026-03

    0.383

    0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745
    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht

    Auf O*NET-Aufgaben abgebildet

    Quelldatensatz

  • Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025

    0.48

    0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht

    ISCO-08-Berufsgattung — alle Berufe mit demselben Code erhalten diesen Wert

    Von dieser Website berechnet, nicht von der IAO veröffentlicht: Von den 1.012 Berufen, die diese Website mit dem IAO-Datensatz verknüpft, erreichen oder übertreffen 21% diesen Wert.

    Quelldatensatz

Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht

Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.

Task-level exposure

Nur exponierte Aufgaben

Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Prepare publications and reports containing research findings.

O*NET Task ID 5464

1.0
Collaborate with research workers in other disciplines.

O*NET Task ID 5472

1.0
Analyze and interpret data to increase the understanding of human social behavior.

O*NET Task ID 5465

0.5
Plan and conduct research to develop and test theories about societal issues such as crime, group relations, poverty, and aging.

O*NET Task ID 5466

0.5
Collect data about the attitudes, values, and behaviors of people in groups, using observation, interviews, and review of documents.

O*NET Task ID 5467

0.5
Develop, implement, and evaluate methods of data collection, such as questionnaires or interviews.

O*NET Task ID 5468

0.5
Teach sociology.

O*NET Task ID 5469

0.5
Direct work of statistical clerks, statisticians, and others who compile and evaluate research data.

O*NET Task ID 5470

0.5
Consult with and advise individuals such as administrators, social workers, and legislators regarding social issues and policies, as well as the implications of research findings.

O*NET Task ID 5471

0.5
Develop approaches to the solution of groups' problems, based on research findings in sociology and related disciplines.

O*NET Task ID 5473

0.5
Develop problem intervention procedures, using techniques such as interviews, consultations, role playing, and participant observation of group interactions.

O*NET Task ID 5475

0.0

β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.

Data sources & licenses — O*NET®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Berufsinformationen

Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf

März 2026: Published evergreen blog post analyzing AI impact on sociologists (48% exposure, 35% risk, augment mode)

[Quelle: AI Changing Work Blog]