„Profiling“ von Arbeitslosen: Vielfach genutzt, Erfolg unklar

OECD-Arbeitsmarktexpertin Kristina Langenbucher
Aufreger AMS-Algorithmus: OECD-Expertin empfiehlt den Einsatz, warnt aber auch vor den Risiken.

In Österreich heftig umstritten, international vielfach im Einsatz: Laut OECD-Studie nutzt fast ein Drittel aller OECD-Staaten statistisches „Profiling“ zur Ermittlung der Jobchancen von Arbeitslosen. Das heißt, ein Computer erstellt nach Auswertung persönlicher Daten wie Alter, Geschlecht, Bildung, Erwerbshistorie, Betreuungspflichten etc. ein Profil, um daraus eine Prognose für die Jobvermittlung zu ermitteln.

Das AMS wird ab 2020 das Profiling als Grundlage für Kursmaßnahmen nutzen und startete bereits einen Testbetrieb – der KURIER berichtete bereits mehrfach. „Man könnte sagen, solche Modelle sind Standard. In den USA sind sie schon seit 1996 im Einsatz, in den vergangenen Jahren haben sie sich vermehrt auch in Europa verbreitet“, erläutert OECD-Arbeitsmarktexpertin Kristine Langenbucher.

Der Einsatz ist unterschiedlich, meist ist es eine Mischform zwischen Computer und Berater. In Dänemark, den Niederlanden und Schweden ist die Teilnahme für Arbeitslose freiwillig, in Belgien setzt man „Künstliche Intelligenz“ ein und wertet auch die Berater-Meinungen aus.

Kein Problemlöser

Ob Profiling besser ist als das Wissen und Gespür eines Beraters, zu einer rascheren Jobvermittlung führt oder Kosten spart, lasse sich aufgrund fehlender Evaluierung nicht beantworten, so Langenbucher. Profiling allein könne noch kein Problem lösen, es ersetze die Diagnose nicht. Algorithmen seien nur eine Ergänzung zum Berater, „die menschliche Entscheidung bleibt“. Laut AMS-Vorstand Johannes Kopf geht es vor allem darum, „den Arbeitslosen rascher zu helfen und die richtige Maßnahme für die richtige Gruppe zu finden“. Für arbeitsmarktferne Personen sei Coaching oft zielführender als ein Kurs, der oft vorzeitig abgebrochen wird.

Diskriminierung

Langenbucher empfiehlt grundsätzlich den Einsatz von Algorithmen, warnt aber zugleich vor Risiken wie fehlerhafte Daten oder statistische Diskriminierungen aufgrund des Geschlechts oder Betreuungspflichten. Auch in Österreich gibt es deshalb Bedenken. „Die Letztentscheidung hat immer der AMS-Berater, der Umstufungen vornehmen kann“, versucht Kopf zu beruhigen. Im Zweifelsfall entscheidet ein „Perspektiven-Check“ durch externe Berater.

„Profiling“ von Arbeitslosen: Vielfach genutzt, Erfolg unklar

AMS-Vorstand Johannes Kopf

Neue IT-Infrastruktur

m die Jobvermittlung effizienter zu machen, braucht das AMS  dringend eine neue IT-Infrastruktur. Die schon vor fünf Jahren angekündigte Skill-Matching-Plattform (Jobsuche nach Kompetenz, Anm.) lässt noch immer auf sich warten. Schuld sind mannigfaltige Probleme beim  IT-Partner IBM, weshalb das AMS noch heuer zum Bundesrechenzentrum (BRZ) wechseln möchte. 

Weil hohe Übergangskosten anfallen, die nicht budgetiert sind, geht dies jedoch nur schrittweise. „Wir starten den Prozess im April, bis alles umgestellt ist, werden zweieinhalb Jahre vergehen“, sagt Kopf dazu. Durch die IT-Probleme sei man in Sachen Digitalisierung „weit zurückgeworfen worden“.

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Die Drei-Klassen-Gesellschaft beim AMS

AMS-Algorithmus

Via Computer-Algorithmus werden Arbeitslose aufgrund von Profildaten je nach Arbeitsmarktchancen in drei Gruppen eingeteilt:

Klasse A
Beste Arbeitsmarktchancen. Im Jahresschnitt 2018 fielen 16 Prozent aller beim AMS gemeldeten arbeitslosen Männer und 9 Prozent der Frauen darunter.

Klasse B
Mittlere Arbeitsmarktchancen. Darunter fielen im Vorjahr 62 Prozent der arbeitslosen Frauen und 51 Prozent der Männer

Klasse C
Geringste Arbeitsmarktchancen. Nur 25 Prozent schaffen es, binnen der näcshten 24 Monate zumindest 6 Monate zu arbeiten.  Im Vorjahr waren das 16 Prozent der arbeitslosen Männer und 9 Prozent der Frauen.

Datengrundlage

Verwaltungsdaten des Hauptverbandes,  Personenmerkmale wie   Alter, Geschlecht, Staatsbürgerschaft, Ausbildung, Erwerbshistorie, Häufigkeit von Arbeitslosigkeit, Betreuungspflichten, gesundheitliche Beeinträchtigungen.

 

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