Smart Government

Ein datengesteuerter Ansatz zur Verbesserung der Flüchtlingsintegration

Think-Tank-Summit 2021 Dominik Hangartner, Immigration Policy Lab, ETH Zürich

8.2.2021, 7:30

Wie die Wissenschaft die Behörden bei der optimalen Platzierung von Flüchtlingen unterstützen kann, hat Dominik Hangartner vom Immigration Policy Lab der ETH Zürich in seiner Keynote am Think-Tank-Summit 2021 aufgezeigt.

Die Wissenschafter haben ein Tool entwickelt, das die soziale und kosteneffiziente Integration von Flüchtlingen optimiert. Im Fokus stehen einerseits die persönlichen Charakteristika der Neuankömmlinge wie ihre Ausbildung und Berufserfahrung, anderseits wird das geografische Umfeld ihrer möglichen Unterbringung untersucht. Eine Optimierung dieser Faktoren ist zentral für eine erfolgreiche Integration von Flüchtlingen, sagt Hangartner.

Der Erfolg von Arbeitsintegration unterscheidet sich aus verschiedensten Gründen stark innerhalb der Schweizer Kantone: Während im Wallis die Beschäftigung von Flüchtlingen bei rund 15% liegt, beträgt sie im Kanton Graubünden fast 50%. Dies, obwohl die Zusammensetzung von Flüchtlingen zwischen den Kantonen kaum abweicht, da die Menschen bisher nach dem Zufallsprinzip verteilt wurden.

Jüngere Immigranten haben deutlich bessere Chancen, einen Job zu finden als ältere. Noch relevanter für eine erfolgreiche Integration sind allerdings Sprachkenntnisse. Beispielsweise hat sich gezeigt, dass Flüchtlinge aus Sri Lanka eine deutlich höhere Wahrscheinlichkeit für eine berufliche Integration aufweisen als solche aus Somalia. Die persönlichen Charakteristika wirken sich in verschiedenen Kantonen jedoch unterschiedlich aus.

Wenn es gelingt, bei der Platzierung der Flüchtlinge den richtigen Hebel anzusetzen, verbessert sich die Integration. Ein vom Immigration Policy Lab entwickelter Algorithmus berechnet, welche Flüchtlinge in welchen Kantonen die besten Chancen für eine erfolgreiche Integration aufweisen. Das Werkzeug erlaubt es, die Arbeitsintegration von Flüchtlingen um 40-50% zu erhöhen.

Erste Erfahrungen mit dem Algorithmus haben gezeigt, dass die Verbesserung nicht nur den Durchschnitt betrifft, sondern auch in sämtlichen Untergruppen funktioniert, d.h. in allen Altersgruppen, bei verschiedenen Geschlechtern, verschiedenen Herkunftsländern und unterschiedlichen Sprachkenntnissen.

Gegenwärtig wird dieser Ansatz der datenbasierten Platzierung von Flüchtlingen in Zusammenarbeit mit dem Staatssekretariat für Migration (SEM) getestet und laufend den neusten Erkenntnissen angepasst.

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