Die Studie beschäftigt sich mit einer großangelegten Datenanalyse um die Matching-Qualität auf dem Arbeitsmarkt zu untersuchen. Als Basis hierfür dient ein sehr umfangreicher administrativer Datensatz zu Arbeitsmarkbiografien in Deutschland. Es wird deutlich, dass maschinelles Lernen insbesondere in den Bereichen Mustererkennung, Analyse von sehr großen Datensätzen und Minimierung der Fehlerrate deutliche Vorteile gegenüber den herkömmlichen Methoden aufweist.
IAB-Discussion Paper 9/2024: Predicting Job Match Quality: A Machine Learning Approach