Almeida, Filipa deKirn, Yannik2025-01-222024-10-152024-09http://hdl.handle.net/10400.14/47873As algorithmic management (AM) becomes increasingly integrated into modern workplaces, understanding its impact on job motivation is essential, particularly for graduates and soon-to be graduates entering white-collar professions. This study investigates how AM practices influence key motivational factors4autonomy, competence, and relatedness4drawing upon the Self-Determination Theory (SDT) framework. Using a controlled experimental design, we surveyed recent and soon-to-be graduates to assess their motivation levels under conditions managed by either AM systems or human supervisors. The sample consisted of 150 participants, all of whom were presented with a realistic job scenario tailored to reflect typical white-collar tasks. Data were analysed using ANOVA and regression models to explore the relationships between AM, job motivation, and job appeal. The results indicate that AM negatively impacts job motivation, with significant differences observed between AM and human management conditions. Specifically, AM was associated with lower levels of perceived autonomy, competence, and relatedness, which, in turn, reduced overall job motivation and job appeal. These findings suggest that while AM can enhance efficiency, it may also undermine the psychological drivers critical to employee engagement. The study's implications emphasize the need for a balanced approach to AM implementation, one that safeguards employee well-being while maintaining operational efficiency. Future research should explore additional mediators and employ longitudinal studies to provide deeper insights into how AM influences motivation and job outcomes over time.Com a crescente integração da gestão algorítmica (GA) nos ambientes de trabalho, é crucial entender seu impacto na motivação, especialmente entre recém-licenciados e futuros profissionais de colarinho branco. Este estudo examina como as práticas de GA afetam fatores chave de motivação 4 autonomia, competência e relacionamento 4 com base na Teoria da Autodeterminação (TDA). Utilizando um desenho experimental controlado, pesquisamos 150 recém-licenciados e estudantes prestes a se formar para medir seus níveis de motivação sob gestão algorítmica ou supervisão humana. Os participantes foram expostos a cenários de trabalho realistas de tarefas típicas de colarinho branco. Os dados foram analisados por meio de ANOVA e regressão para explorar as relações entre GA, motivação e atração pelo trabalho. Os resultados revelam que a GA impacta negativamente a motivação, com diferenças significativas em comparação à gestão humana. A GA foi associada a percepções mais baixas de autonomia, competência e relacionamento, diminuindo a motivação e a atração pelo trabalho. Esses achados sugerem que, apesar de aumentar a eficiência, a GA pode prejudicar fatores psicológicos essenciais ao engajamento dos trabalhadores. O estudo destaca a importância de equilibrar a implementação da GA, preservando o bem-estar dos trabalhadores sem comprometer a eficiência. Futuras pesquisas devem investigar outros mediadores e adotar estudos longitudinais para entender melhor os impactos da GA ao longo do tempo.engAlgorithmic managementWhite colarGraduatesEmployee motivationGestão algorítmicaColarinho brancoLicenciadosMotivação dos trabalhadoresmaster thesis203731557