Kurzbeschreibung

Die Typisierung bildet ein wesentliches Element für das operative Management im SGB-III- und SGB-II-Bereich. Die BA kann den Einsatz arbeitsmarktpolitischer Maßnahmen nur dann effektiv steuern und die Einhaltung der Zielvorgaben für die Agenturen für Arbeit und Jobcenter nur dann kontrollieren, wenn sie die regionalen Unterschiede hinsichtlich der spezifischen sozialpolitischen Problemlagen berücksichtigt. Das IAB identifiziert regionale Bestimmungsfaktoren der Zieldimensionen des SGB III und des SGB II und fasst in Analogie zu modernen Verfahren der Künstlichen Intelligenz Agenturen und Jobcenter mit ähnlichen regionalwirtschaftlichen Bedingungen zu Gruppen zusammen, die die sogenannten Vergleichstypen bilden. Kennzeichen des IAB-Verfahrens ist, dass Auswahl und Gewichtung der Klassifikationsfaktoren nicht – wie sonst vielfach üblich – auf Basis von Expertenmeinungen eingebracht werden, sondern dem Clusterverfahren (“unsupervised learning”) eine Regressionsanalyse (“supervised learning”) vorgeschaltet ist. Diese Vorgehensweise entspricht Methoden des Maschinellen Lernens (ML), bei denen ebenfalls Modellparameter in Abhängigkeit von der aktuellen Situation angepasst werden. Im Rahmen des Projekts werden methodische Innovationen im Bereich des ML für die SGB-III- und SGB-II-Typisierung getestet, deren Anwendbarkeit im Erfolgsfall als Grundlage für die Diskussion mit den Beratungsempfängerinnen beider Rechtskreise dient.