Webanalyse / Datenerfassung

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Sonja Reinhold, Katharina Euler, Petra Bendel et al.

Match’In

Passgenaue Verteilung für Schutzsuchende und Kommunen im Zuweisungsverfahren

Schwerpunktthemen: Integration, Künstliche Intelligenz

Wie können Asylsuchende so zugewiesen werden, dass ihre individuellen Bedürfnisse und Fähigkeiten mit den Ressourcen und Möglichkeiten der aufnehmenden Kommunen bestmöglich zusammenpassen? Und welche Auswirkungen hätte eine solche passgenaue Verteilung auf Integration, Verwaltungsprozesse und gesellschaftliche Akzeptanz?

Das Policy Paper beleuchtet den Algorithmus Match’In als einen neuen Ansatz, der diesen Fragen nachgeht. Match’In ist ein neuer Algorithmus, der die Effizienz der Zuweisungen von Asylsuchenden verbessern kann. Wie durch ihn gezieltere Zuweisung den Integrationsprozess unterstützen kann, welche Akteurinnen und Akteure daran beteiligt sind und welche Chancen und Grenzen dieser Ansatz mit sich bringt, wird in dem Dokument untersucht.

Es wird gezeigt, welche Faktoren über die erfolgreiche Eingliederung Geflüchteter entscheiden, welche Herausforderungen bestehende Verteilmechanismen mit sich bringen und wie ein datenbasierter Abgleich zwischen Schutzsuchenden und Kommunen die Effizienz und Fairness des Systems verbessern könnte. Dabei geht es nicht nur um theoretische Überlegungen – auch praktische Erfahrungen und erste Erkenntnisse aus der Anwendung eines innovativen Matching-Ansatzes spielen eine Rolle.

Online verfügbar:
https://www.stiftung-mercator.de/de/publikationen/policy-paper-matchin/

Zitation:
Reinhold, S., Euler, K., Bendel, P., Kasparick, D., Schammann, H. (2025). Match’In. Passgenaue Verteilung für Schutzsuchende und Kommunen im Zuweisungsverfahren. Policy Paper. DOI: 10.25528/224. 

Kontakt:
Sonja Reinhold
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Forschungsbereich Migration, Flucht und Integration
sonja.reinhold(at)fau.de


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