Forschungsquartett | Algorithmus zur Verteilung von Flüchtlingen

Arbeit bedeutet Integration

06.02.2018

Der "Königsteiner Schlüssel" legt die prozentuale Verteilung von Flüchtlingen auf die Bundesländer fest. Wer aber wohin kommt, wird oft dem Zufall überlassen. Ein Algorithmus soll das ändern.

Zufallsgenerator

Jedes Land hat seine eigenen Vorschriften, wenn es um die Verteilung von Geflüchteten geht. In Deutschland gibt es dafür das Computersystem „Easy“. Das handelt nicht willkürlich, sondern hält sich an den „Königsteiner Schlüssel„. Der wird aus den Steuereinnahmen (Zwei-Drittel-Anteil) und Bevölkerungszahl (Ein-Drittel-Anteil) der Länder errechnet. Die Größe des Bundeslandes spielt hingegen keine Rolle. So bestimmt die Bund-Länder-Kommission, wie viele Geflüchtete prozentual in ein Bundesland dürfen.

Dieses System soll möglichst viel Gerechtigkeit schaffen, doch für die Geflüchteten ist es dennoch nicht ideal. Sie kommen nicht automatisch zu ihrer Familie oder zu Freunden. Auch die Ausbildung in ihrem Heimatland spielt erst einmal keine Rolle.

Aufschwung für die Wirtschaft

Dabei könnte genau das interessant sein. Eine Studie des arbeitgebernahen Instituts der deutschen Wirtschaft Köln (IW) zeigt, dass das Bruttoinlandsprodukt (BIP) durch die Zuwanderung von hunderttausenden Flüchtlingen bis 2020 um insgesamt rund 90 Milliarden Euro steigen könnte. Allerdings ist es nicht so einfach, wie erhofft. Zahlreiche Geflüchtete finden gar nicht erst einen Job, auch wenn sie bereits eine Ausbildung in ihrem Heimatland abgeschlossen haben.

Dabei könnte ein Algorithmus helfen. Entwickelt haben den Wissenschaftler der Standfort University und der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich. Das Ziel ist es, die Geflüchteten gezielter auf die Länder zu verteilen, um ihnen einen besseren Zugang zum Arbeitsmarkt zu ermöglichen. Ein Job ist ein wesentlicher Faktor für eine leichtere Integration.

Zusammenhänge erkennen

Zunächst wurde der Algorithmus mit möglichst vielen Daten gefüttert. Dabei haben die Wissenschaftler maschinelles Lernen eingesetzt. Für ihre Tests wurden die Daten von mehr als 33.000 Flüchtlingen analysiert, die von 2011 bis 2016 in die USA gekommen sind. Wichtige waren dabei Kriterien wie das Alter, Geschlecht, die Ausbildung, Sprachkenntnisse, die Ankunftszeit und der Ort, an den sie geschickt wurden.

Der Algorithmus lernte daraus selbstständig, welche Kombination von Merkmalen zu welchem Ort am besten passen – und errechnete daraus die optimale Verteilung von Geflüchteten. Die Wissenschaftler zeigten, dass für einen Flüchtling mit dem verbesserten Verteilungssystem die Wahrscheinlichkeit einen Job zu finden, um 41 Prozent steigt. In der Schweiz habe man damit einen Wert von 73 Prozent erreicht.

Das kann theoretisch auch für jedes andere Land funktionieren. Welche Hürden es in Deutschland noch gibt, erklärt Prof. Dr. Dominik Hangartner von der ETH Zürich. Er hat an der Entwicklung des Algorithmus mitgearbeitet.