Foto: jeshoots.com
- Amerikanske Dion fant sitt musikalske uttrykk i Norge - 03.08.2018
- Polsk språklærer hjelper deg med å forstå deg selv - 24.07.2018
- Linda Vidala rapper for fri utfoldelse - 20.07.2018
I en ny amerikansk studie, publisert i det anerkjente vitenskapelige tidsskriftet Science, har forskere utviklet en algoritme som skal kunne beregne hvor det er best å bosette flyktninger ut i fra parametere som etnisitet, utdannelse og kjønn.
I år vil rundt 4400 flyktninger bosettes rundt om i Norge. Det viser anslag fra Integrerings- og mangfoldsdirektoratet. For at disse skal ha best mulig forutsetninger for å komme i arbeid, er selve plasseringen av hver enkelt flyktning et nøkkelkomponent, ifølge forskerne.
Jens Olav Dahlgaard, forsker ved institutt for Business and Politics ved Copenhagen Business School (CBS), som bruker tilsvarende data i forskningen sin, er en av de som stiller seg positive til den nye algoritmen.
– Det er et spennende redskap som er basert på data som allerede er samlet inn. Det er noe vi bør vurdere å bruke her, forteller han til forskning.no.
Øker sannsynligheten
Forskerne som står bak algoritmen, mener at den enkelt kan brukes i praksis:
– Denne tilnærmingen kan gi myndigheten et praktisk, kostnadseffektivt verktøy som er lett å ta i bruk.
Algoritmen, er laget på bakgrunn av flerårig innsamling av data fra USA og Sveits. Statistikken tar hensyn til blant annet: flyktningers opprinnelsesland, hvor de vil bo ved oppnådd oppholdstillatelse, hvor ofte de kommer ut i arbeid, samt statistikk over språkkunnskaper, utdannelse, yrkeserfaring og andre parametere.
De resulterende beregningene viser at modellen kan øke sannsynligheten for at bosatte flyktninger kommer i arbeid:
I USA kom 1 av 3 flyktninger ut i arbeid, men ved å plassere flyktningene ut i fra modellen ville dette antallet øke til omtrent halvparten.
I Sveits, der 1 av 6 flyktninger kom ut i arbeid, ville bruk av modellen og dens algoritme få nærmere 1 av 4 ut i arbeid.
Modellens overførbarhet
Dahlgaard har tro på modellens beregninger og påpeker at algoritmen kan ta hensyn til flere parametere enn kun språk og at den dermed kan tilpasses den enkelte flyktningen.
– Det som er bra med modellen, er at den er dynamisk, slik at man kan justere på den og oppdatere den. Vi har jo dataene allerede, så vi kan innføre en tilsvarende modell i Danmark. Det ville være overraskende om det ikke førte til forbedringer, sier Dahlgaard.
