Kurzbeschreibung

Ziel des Projektes ist es zu untersuchen, wie algorithmische Entscheidungssysteme die Arbeit von Vermittlungsfachkräften unterstützen und die Ressourcenverteilung in deutschen Arbeitsagenturen optimieren können. Auf Basis der Integrierten Erwerbsbiografien (IEB) werden wir mehrere Datensätze konstruieren, die Erwerbsverläufe und Profile von Arbeitssuchenden nutzen, um unterschiedliche Arbeitslosigkeitsverläufe vorherzusagen. Basierend auf diesen Prognosen werden wir ein Modell entwickeln, das automatisch eindeutige Niedrigrisikofälle identifiziert, während uneindeutige Fälle an menschliche Entscheidungsträger weitergeleitet werden. Zusätzlich werden wir historisierte Informationen zu den Profiling-Zuordnungen durch Vermittlungsfachkräfte heranziehen, um die Wirksamkeit eines solchen hybriden Mensch-Algorithmus-Ansatzes zu evaluieren.