Stanford Nutzt Algorithmus Zur Senkung Der Flüchtlingskriminalität, Die Europa Kopfzerbrechen Bereitet

Der 20. Juni ist Weltflüchtlingstag. Im Jahr 2018 betrug die Zahl der Flüchtlinge weltweit fast 25,4 Millionen. Die Frage, wie man sie besser umsiedeln kann, ist zu einem internationalen Problem geworden. Im Januar 2018 veröffentlichten Forscher der Stanford University und der ETH Zürich ein Papier, in dem sie den Einsatz von Algorithmen vorschlugen, um Ländern dabei zu helfen, Flüchtlinge effektiver umzusiedeln und ihre Beschäftigungserfolgsquoten deutlich zu verbessern.

In den letzten 60 Jahren hat die Welt750 Millionen MenschenSie wurden aufgrund von Krieg, Katastrophen und anderen Gründen gezwungen, ihre Heimat zu verlassen und wurden zu Flüchtlingen. Um die internationale und gesellschaftliche Aufmerksamkeit auf Flüchtlinge zu lenken und das Bewusstsein für ihren Schutz zu stärken, wird UNHCRDer 20. Juni ist der Weltflüchtlingstag.

Vorgestern findet der Film "Capernaum" der libanesischen Regisseurin Nadine Labaki inFlüchtlinge leben in den Slums des LibanonDer Öffentlichkeit präsentiert.

Um dem Krieg zu entkommen, leben der Protagonist, der kleine Junge Zain, und seine Familie illegal in einem überfüllten libanesischen Slum. Aufgrund ihres Flüchtlingsstatus können sie nur in den unerträglichsten Ecken überleben.

Verglichen mit dem modernen Stadtleben ist das Leben der Flüchtlinge in Filmen schockierend und mitfühlend, doch in kriegszerrütteten Ländern wie Syrien und Afghanistan spielen sich täglich herzzerreißende Geschichten ab.

Flüchtlinge: Synonym für Armut, Instabilität und Kriminalität

Als Flüchtlinge gelten Menschen, die aufgrund von Krieg, Naturkatastrophen usw. gezwungen sind, ihren ursprünglichen Wohnort zu verlassen und ihre ursprüngliche Staatsangehörigkeit aufzugeben.

Fast 1,3 Millionen Flüchtlinge weltweit sind aufgrund von Konflikten oder Verfolgung aus ihrer Heimat geflohen25,4 Millionen(Binnenvertriebene gelten gemäß Flüchtlingsdefinition nicht als Flüchtlinge) und mehr als die Hälfte dieser Flüchtlinge sind unter 18 Jahre alt.

Aus Mitgefühl und humanitären Gründen heißen viele Industrieländer Flüchtlinge willkommen und nehmen sie auf. Deutschland, Australien, Russland und andere Länder sind wichtige Aufnahmeländer für Flüchtlinge.

Aufgrund kultureller Unterschiede, politischer Bedingungen, Bildung und Beschäftigung, sozialer Ressourcen und anderer Gründe hat der Zustrom von Flüchtlingen jedoch einige disharmonische Faktoren hervorgebracht.

**Von Flüchtlingen verursachte grausame Verbrechen, die Verschlechterung der lokalen Finanzlage und Terrorismus nehmen immer mehr zu.**Alle Länder sind zunehmend nicht mehr in der Lage, die Folgen zu tragen.

Heutzutage sind Flüchtlinge vielerorts zum Synonym für „Unruhe“ geworden.

In manchen Ländern dauerte es nur wenige Jahre, bis von ihrem anfänglichen Versprechen, „Flüchtlinge zu retten“, eine große Zahl von Bürgern auf die Straße ging, um zu protestieren, oder sogar die Aufnahme von Flüchtlingen verweigerte oder sie auswies.

Einem UN-Bericht aus dem Jahr 2018 zufolge wird es, wenn die derzeitige Flüchtlingsansiedlungsrate anhält,18 JahreDie Umsiedlung aller derzeitigen Flüchtlinge wird lange dauern, von der künftigen Zunahme der Flüchtlinge ganz zu schweigen.

Ein guter Weg zur Stabilität: Algorithmen helfen Flüchtlingen bei der Jobsuche

Angesichts komplexer Flüchtlingsgruppen besteht die wichtigste Lösung darin, eine bessereEffizienter und kostengünstiger Transport und Platzierung, damit sie sich möglichst schnell an das Leben in ihrem neuen Zuhause gewöhnen können.

Angesichts dieses internationalen Problems treten die Vorteile der Technologie zutage.

Stanford University, ETH ZürichDas Forschungsteam stellte fest, dass der Algorithmus die Beschäftigungswahrscheinlichkeit von Flüchtlingen erhöhen und ihre Anpassungsfähigkeit an fremde Gesellschaften verbessern kann, wodurch die Länder besser geeignete Gebiete für die Neuansiedlung von Flüchtlingen finden können.

Die Forscher entwickelten einen flexiblen, datengesteuerten Algorithmus, der:**Es kann den Ressourcenstatus von Umsiedlungsstandorten analysieren und Flüchtlinge flexibel transportieren und verteilen.**Dadurch wird der Integrationseffekt verbessert.

Dieser Algorithmus kombiniert**Überwachtes Lernen und optimales Matching,**Synergien zwischen Flüchtlingsmerkmalen und Neuansiedlungsorten zu entdecken und zu nutzen.

Testergebnisse zeigen, dass der Algorithmus die Beschäftigungsquote von Flüchtlingen verbessert hat.Steigerung um 40 % – 70 %. Dieser Ansatz könnte den Regierungen ein praktisches und kostengünstiges politisches Instrument an die Hand geben, das innerhalb bestehender institutioneller Strukturen sofort umgesetzt werden kann.

1. Algorithmische Neuansiedlung von Flüchtlingen, drei Schritte

Zuvor hatten verschiedene Aufnahmeländer unterschiedliche Flüchtlingsverteilungsprogramme untersucht und vorgeschlagen. So wurde beispielsweise die optimale Verteilung auf Grundlage der Matching-Effizienz oder der Präferenzen der Flüchtlinge und der Aufnahmeländer ermittelt. Obwohl diese Ansätze in der Theorie attraktiv sind, stehen ihrer praktischen Umsetzung viele Hindernisse im Weg.

Im Gegensatz dazu können bei einem rein datengetriebenen Ansatz die Integrationsergebnisse durch die Nutzung vorhandener Daten optimiert werden. Der Algorithmus ist in drei Phasen unterteilt:Modellieren**, Mapping und Matching**.

– Schritt 1: Modellierung mit historischen Einwanderungsdaten

**Modellierungsphase:**Im überwachten Lernprozess kann der zu erwartende Erfolg jedes quantifizierbaren Indikators vorhergesagt werden. So lässt sich beispielsweise vorhersagen, ob neue Flüchtlinge, die sich bereits in der Anfangsphase einer Beschäftigung befinden, in potenzielle Umsiedlungsorte passen.

Die Forscher verwendeten historische Einwanderungsdaten für das Modelltraining und verwendeten einen einzelnen Flüchtling als Beobachtungseinheit. Dabei konzentrierten sie sich aufHerkunftsland, Sprachkenntnisse, Geschlecht, Alter, Bildungsniveau und Ankunftszeit, Einsatzort und BeschäftigungsergebnisseDiese Art von Daten.

Diese Trainingsdaten wurden dann verwendet, um eine Reihe überwachter Lernmodelle zu erstellen, mit denen die Erfolgsaussichten von Flüchtlingen im Berufsleben im Verhältnis zu ihren Hintergrundmerkmalen vorhergesagt werden konnten.

Den Flüchtlingen an jedem Standort kann ein separates Modell zugewiesen werden, sodass für jeden Standort ein anderes Modell entsteht und Synergien zwischen Flüchtlingen und Standorten aufgedeckt werden. Diese angepassten Modelle wurden dann auf die neue Stichprobe angewendet, um den erwarteten Beschäftigungserfolg neu angekommener Flüchtlinge für jeden neuen Umsiedlungsort vorherzusagen.

– Schritt 2: Zuordnung einzelner Platzierungen zur Fallebene

**Mapping-Phase:**Konvertieren Sie Vorhersagen auf Flüchtlingsebene aus der Modellierungsphase in Metriken auf Fallebene. Warum auf Metriken auf Fallebene abbilden? Denn die Zuweisung von Flüchtlingen zu Orten erfolgt in der Regel nicht auf individueller Basis, sondern auf Einzelfallebene, wobei es sich bei den Fällen in der Regel um Familieneinheiten handelt.

Die vom Team bevorzugte Metrik auf Fallebene besteht darin, die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass mindestens ein Flüchtling in diesem Fall an diesem Ort eine Arbeit findet. Dieser Indikator basiert auf der vereinfachenden Annahme, dass die Beschäftigungswahrscheinlichkeiten von Flüchtlingen in allen Fällen unabhängig sind.

– Schritt 3: Ordnen Sie jeden Fall einem bestimmten Ort zu

Matching-Phase: Ordnen Sie jedem Fall einen bestimmten Ort zu, vorbehaltlich der Einschränkungen und des ausgewählten Optimalitätskriteriums. Der Algorithmus kann sich an mehrere Kriterien anpassen.

In der Anwendung bestand das vom Team verwendete Optimalitätskriterium darin, den Mittelwert der Fallmetrik zu maximieren (d. h. den globalen Mittelwert der Wahrscheinlichkeit, dass mindestens ein Flüchtling in jedem Haushalt erwerbstätig ist).

2. Die Verbesserung der Beschäftigung von Flüchtlingen kann die Gemeinschaft stabilisieren

Das Team evaluierte die Anwendung des Algorithmus inUSA und SchweizLeistung: Die Vereinigten Staaten, die Flüchtlinge hauptsächlich auf der Grundlage von Kapazitätsbeschränkungen zuteilen; Die Schweiz verteilt Flüchtlinge nach dem Zufallsprinzip auf der Grundlage eines proportionalen Zuteilungsindikators.

In den Vereinigten Staaten werden Aufnahme- und Neuansiedlungsdienste (z. B. Organisation von Standortzuweisungen, Unterbringung von Flüchtlingen usw.) von neun freiwilligen Agenturen in Zusammenarbeit mit dem Außenministerium bereitgestellt.

Nachdem die Flüchtlinge einer der Agenturen zugewiesen wurden, verteilen Umsiedlungsbeamte die Flüchtlinge zentral auf die Umsiedlungsorte innerhalb dieser Agentur, vorbehaltlich lokaler Kapazitätsbeschränkungen.

Die Umsiedlungsbeamten treffen ihre Zuteilungsentscheidungen vor der Ankunft der Flüchtlinge, ohne sie zu befragen. Flüchtlinge erhalten bei ihrer Ankunft eine Arbeitserlaubnis und werden ermutigt, so schnell wie möglich eine Arbeit zu finden.

Um den Erfolg der Flüchtlingsansiedlung verfolgen zu können, sind die Agenturen verpflichtet, 90 Tage nach der Ankunft der Flüchtlinge, also nach Abschluss der Aufnahme- und Ansiedlungsphase, über deren Beschäftigungsstatus Bericht zu erstatten.

Um zu beurteilen, ob eine Optimierung des Umsiedlungsalgorithmus die Ergebnisse verbessern könnte, analysierte das Team Daten zu Flüchtlingen im arbeitsfähigen Alter (18 bis 64 Jahre), die zwischen 2011 und 2016 von einer der größten Umsiedlungsagenturen umgesiedelt wurden. Das Team teilte die Daten in Trainings- und Testdatensätze auf. Das angepasste Modell wurde dann angewendet, um den erwarteten Beschäftigungserfolg an jedem Standort vorherzusagen und die optimale Zuteilung für eine Testgruppe von Flüchtlingen zu bestimmen, die im dritten Quartal 2016 eintrafen.

Für die Testdaten konzentrierten sich die Forscher auf Flüchtlinge, die frei verschiedenen Neuansiedlungsorten zugewiesen wurden, und nicht auf solche, die aufgrund familiärer oder anderer Bindungen zugewiesen wurden. Darüber hinaus haben sie Beschränkungen für die Zuteilung verhängt. Bei der optimierten Zuordnung kann jeder Standort nurKleiner oder gleichDie tatsächliche Anzahl der empfangenen Personen.

Darüber hinaus ist die Algorithmusverteilung starkAnstelle der Status-quo-Zuteilungen wurden erwartete Beschäftigungsquoten für Flüchtlinge hinzugefügt.

Die endgültigen Ergebnisse zeigten, dass die algorithmische Zuweisung die Beschäftigungsquoten an fast allen Standorten erhöhte, einschließlich der Standorte mit hohen und niedrigen Basisbeschäftigungsquoten. Im Durchschnitt beträgt die Beschäftigungsquote bei der tatsächlichen Zuteilung 34% und bei der optimierten Zuteilung 48%. Das bedeutet, dassDurch die optimierte Zuteilung würde die Beschäftigungsquote auf etwa 41 % über dem Basiswert steigen.

Im Vergleich zu teureren Interventionen (wie Sprach- oder Berufsbildungsprogrammen), deren Umsetzung möglicherweise lange dauert, haben datengesteuerte Ansätze das Potenzial,Bessere Kosteneffizienz, was für die Regierung oder die Einwanderungsbehörden nahezu ohne zusätzliche Kosten erreicht werden kann.

Darüber hinaus modifiziert der Algorithmus den bestehenden politischen Prozess,Verbesserte Implementierungseffizienz, wodurch Flüchtlinge schneller in die Aufnahmegesellschaft integriert werden können. Und der Algorithmus istDynamisch, kann sich im Laufe der Zeit an Synergien anpassen.

Wir müssen uns keine Sorgen machen, dass Algorithmen alles übernehmen; Sie sind als Ergänzung und nicht als Ersatz für das Vermittlungspersonal gedacht. Bei einem computergestützten Zuweisungsprozess kann der Algorithmus mehrere Empfehlungen abgeben und der Zuweisungsbeauftragte kann die endgültige Zuweisung vornehmen oder keine Maßnahmen ergreifen.

Flüchtlingsproblematik: Mehr als nur Mitgefühl nötig

Das Flüchtlingsproblem lässt sich weder durch überbordendes Mitgefühl ändern, noch kann es allein durch Technologie gelöst werden. Soziale Faktoren wie lokaler Frieden, Politik und Systeme sind die Hauptfaktoren zur Verbesserung dieser Situation.

Der Einsatz von Technologie wird jedoch für die Regierung und die Einwanderungsbehörden zu einem wirksameren Instrument und ermöglicht wirksamere und angemessenere Empfehlungen zur Neuansiedlung von Flüchtlingen.

Es besteht die Hoffnung, dass es sowohl den Flüchtlingen als auch den Aufnahmeländern mit den Bemühungen und der technischen Unterstützung verschiedener Länder gelingt, die Krise so schnell wie möglich zu überwinden.

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