Eine neue Studie, durchgeführt von Forschern aus den USA und Europa, behauptet, dass Daten-Algorithmen dazu verwendet werden könnten, Geflüchtete so in ihren Gastländern zu verteilen, dass sich ihre Chancen auf einen Job erhöhen. Dazu hat das Forscherteam Daten von 36.000 Geflüchteten in den USA und der Schweiz danach ausgewertet, ob die Neuankömmlinge eine Anstellung fanden. Diese Information wurde dann mit biografischen Daten – Alter, Geschlecht, Sprache, Herkunftsland etc. – der jeweiligen Geflüchteten verknüpft, um so wiedererkennbare Muster zu finden. Die Annahme: Bestimmte wiedererkennbare Muster könnten dabei helfen, Orte vorherzusagen, an denen Geflüchtete leichter Fuß fassen. Nach Angaben des in der Science veröffentlichten Papers war der Algorithmus in der Lage, den 36.000 Fällen optimalere Orte zuzuweisen, an denen die Beschäftigungsquote in den USA um 25 bis 50 Prozent und in der Schweiz um 73 Prozent höher läge.
Im Gespräch mit The Verge, führt einer der beteiligten Forscher, Jens Hainmueller, Professor am Department of Political Science an der Stanford University, diese signifikante Verbesserung hauptsächlich darauf zurück, dass aktuell ineffiziente Verteilungsmethoden verwendet würden. In der Schweiz werden die Geflüchteten nach dem Zufallsprinzip über die 26 Kantone des Landes verteilt, während in den USA die Ort ausschließlich nach Kapazitäten zugewiesen wird. Dazu Hainmueller: “Im Moment gibt es keinerlei zielgerichtete Verteilung. Der neue Wohnort wird rein zufällig zugeordnet – wenn du in einer bestimmten Woche ankommst und es gibt einen Ort in Denver – dann gehst du nach Denver.”
Das System hat natürlich auch seine Kritikpunkte. Mike Mitchell, der für die HIAS Geflüchteten-Programme beobachtet, kritisiert, dass der Algorithmus viele andere Faktoren ignoriert, die eine erfolgreiche Ansiedlung beeinflussen, wie z.B. informelle soziale Netzwerke und gesundheitliche Themen. Zudem ist eine Beschäftigung nicht der einzige Indikator für eine erfolgreiche Ankunft in der neuen Heimat. Das politische und soziale Umfeld in den Gastgeber-Ländern und den individuellen Communities hat ebenfalls einen großen Einfluss; dies berücksichtigt der Algorithmus bisher jedoch nicht.
Im Rahmen der Studie werden diese Schwächen eingeräumt, aber die Verfasser empfehlen, dass der Algorithmus dennoch als ein Startpunkt für das Personal von Einwanderungsbehörden verwendet werden kann; er unterstützt die menschliche Entscheidung, bedarf aber einer genaueren Betrachtung.
Der nächste Schritt wird es sein, weitere Erfahrungen mit dem Algorithmus in der realen Welt zu sammeln. Das kann natürlich einige Zeit in Anspruch nehmen; aufgrund der Trägheit und des teilweise sogar feindlichen politischen Klimas gegenüber Geflüchteten ist eine schnelle Adaption laut Mitchell unwahrscheinlich. Im Moment sieht es so aus, als ob Grassroot-Organisationen den größten Beitrag dabei leisten, Geflüchtete bei der Ankunft in ihrer neuen Heimat zu unterstützen, wie z.B. eine brasilianische Online-Plattform, die sie zu Entrepreneuren macht oder das UK-basierte Unternehmen, das Jobs als Sprachlehrer vermittelt, so lange die in der Heimat erworbenen Qualifikationen nicht anerkannt werden.
Dieser Artikel ist eine Übersetzung von Sarah-Indra Jungblut, das Original erschien zuerst auf unserer englischen Website.