Die Verteilung von Flüchtlingen ist eine strategische Herausforderung. Freie Plätze müssen berücksichtigt, und Quoten müssen eingehalten werden. Ein paar Menschen aus demselben Land sollten bereits vor Ort leben, aber auch nicht zu viele. Außerdem sollte es an dem Ort Arbeit geben, damit sich die Ankömmlinge eine Existenz aufbauen und integrieren können. Je nach Fall können noch zahlreiche andere Kriterien bedeutsam sein. Viel zu viel für einen Sachbearbeiter, haben einige Wissenschaftler herausgefunden und jüngst einen Algorithmus entwickelt, der Flüchtlinge so verteilt, dass ihre Chancen, einen Job zu finden, beträchtlich steigen.
Die Forscher der Stanford University und der Technischen Hochschule Zürich nutzten dazu die Daten von mehr als 33 000 Flüchtlingen, die von 2011 bis 2016 in die USA gekommen waren, darunter Alter, Geschlecht, Ausbildung, Sprachkenntnisse, den Zeitpunkt der Ankunft und den Ort, an den sie geschickt wurden. Der Algorithmus lernte selbständig, welche Kombination von Merkmalen zu welchem Ort am besten passte - während es etwa in der einen Stadt vorteilhaft war, mehrere Sprachen zu sprechen, bot in einer anderen eine Handwerksausbildung gute Chancen.
Bewohner einer Hamburger Flüchtlingsunterkunft: Ob die Stadt ihnen gute Chancen bietet, einen Job zu finden, oder sie woanders besser aufgehoben wären, kann bislang niemand sagen.
(Foto: Patrik Stollarz/AFP)Danach prognostizierten die Wissenschaftler mit ihrem Algorithmus die optimale Verteilung von Geflüchteten, die in einem Quartal neu ins Land kamen, und wie viele von ihnen laut Berechnung einen Job finden würden. Ihre Prognose verglichen sie mit der tatsächlichen Aufteilung der Menschen und deren Erfolg bei der Arbeitssuche. In dem Fachblatt Science schreiben die Forscher, ihr Algorithmus habe die Wahrscheinlichkeit, dass ein Flüchtling Arbeit findet, um 41 Prozent steigern können. In der Schweiz, wo sie ihren Algorithmus ebenfalls testeten, liege dieser Wert sogar bei 73 Prozent. "Unser Algorithmus ist der erste, der zeigt, dass über die datenbasierte Verteilung von Flüchtlingen die Ergebnisse verbessert werden können", sagt Jens Hainmüller, einer der Forscher.
Dirk Brockmann, der an der Berliner Humboldt-Universität zu komplexen Systemen forscht, schätzt die Arbeit als "clever" und "vielversprechend" ein. Die räumliche Verteilung Geflüchteter sei ein typisches Problem, bei dem maschinelle Lernverfahren aus existierenden Daten optimale Lösungen gewinnen könnten. Wie die Studie zeige, sei der zu erwartende Erfolg "nicht marginal, sondern deutlich", so der Professor. Einen großen Nachteil habe ein solcher Algorithmus jedoch: Man wisse nie genau, wie er ein Optimum findet. Die Forscher gaben ihm nur einen Haufen Daten und das Ziel, möglichst viele Flüchtlinge sollten einen Job finden. Wie genau der Algorithmus daraus sein Ergebnis errechnete und welche Kriterien er dabei wie stark gewichtete, das wussten sie nicht.
In der Vergangenheit hat sich gezeigt, dass Algorithmen zu diskriminierenden Ergebnissen kommen können. In einer Studie fanden Forscher heraus, dass US-amerikanische Arbeitgeber einen Bewerber eher zu einem Vorstellungsgespräch einluden, wenn er einen "weiß klingenden" Namen wie Emily oder Greg statt eines "afroamerikanisch klingenden" Namen wie Lakisha oder Jamal hatte. Ein Algorithmus, der letztlich nur weiß, wer eingestellt wurde, könnte solche diskriminierenden Haltungen übernehmen. Am Ende bestimmen immer Menschen, welche Informationen ein Algorithmus auswertet und welches Ziel er erreichen soll. Eine entscheidende Frage ist daher, wer In- und Output festlegen darf. SZ
Doch könnte so ein Algorithmus auch in Deutschland eingesetzt werden? Flüchtlinge werden hier nach dem Königsteiner Schlüssel prozentual auf die Bundesländer aufgeteilt. Auch die Herkunft und die freien Plätze in den Unterkünften sind Kriterien. In den Bundesländern werden sie laut einem Gutachten der Robert Bosch Stiftung in der Regel nach der jeweiligen Einwohnerzahl auf die Kommunen verteilt. Die Beschäftigungschancen blieben dabei weitgehend unberücksichtigt. Prinzipiell könne man den Algorithmus auch in Deutschland anwenden, sagt Hainmüller, auch die prozentuale Verteilung gemäß Königsteiner Schlüssel und andere Vorgaben ließen sich dem Programm beibringen. In der Schweiz gelten ebenfalls bestimmte Prozentsätze für die Kantone. Der Algorithmus berücksichtigte diese, verteilte aber besser, glauben die Wissenschaftler.
Wenn der Algorithmus den Realitätstest besteht, wäre er auch für Deutschland eine Option
Allerdings müssten in Deutschland zunächst die Personendaten vom Bundesamt für Migration und Flüchtlinge (Bamf) mit Informationen der Agentur für Arbeit verknüpft werden. Nur dann kann der Algorithmus lernen, welche Kombination von Merkmalen hier die Aussichten auf einen Job erhöht. Bisher sind diese Daten in Deutschland allerdings nicht verknüpft. Dies lasse die gegenwärtige Rechtslage nicht zu, schrieb das Institut für Arbeits- und Berufsforschung in einem 2017 veröffentlichten Bericht. Eine Ausnahme gab es aber bereits: Für den im Oktober vergangenen Jahres vorgelegten Forschungsbericht des Bamf wurden eben jene Daten kombiniert - die Wissenschaftler hatten zuvor das Einverständnis der Flüchtlinge eingeholt.
"Ich finde das sehr überzeugend", sagt Brockmann, "bin aber der Meinung, dass man den Algorithmus erst mal unter realen Bedingungen testen muss." Das sehen auch die Forscher so. Über eine bestimmte Zeit solle - vermutlich in den USA - eine Hälfte der neu ankommenden Flüchtlinge konventionell, die andere Hälfte mithilfe des Programms verteilt werden. Gelinge auch dieser Test, solle die entsprechende Software für Behörden entwickelt werden, empfiehlt Hainmüller. Letztlich würden beide Seiten von dem Algorithmus profitieren. Die Behörde spare Geld, und die Flüchtlinge fänden eher eine Arbeit.