Effiziente und gerechte Verteilung von Mietbeihilfen zur Verhinderung von Obdachlosigkeit durch ML-gestützte Priorisierung

Core Concepts

Durch den Einsatz von Maschinellem Lernen können Einzelpersonen mit dem höchsten Risiko, in Obdachlosigkeit zu geraten, proaktiv identifiziert und mit Mietbeihilfen unterstützt werden. Dies führt zu einer effizienteren und faireren Verteilung der begrenzten Ressourcen im Vergleich zum derzeitigen reaktiven Prozess.

Abstract

Die Studie beschreibt eine Zusammenarbeit zwischen Forschenden und dem Allegheny County Department of Human Services (ACDHS), um die Zuweisung von Mietbeihilfen zur Verhinderung von Obdachlosigkeit zu verbessern. Dafür wurden Maschinelle-Lernmodelle entwickelt, die anhand von Verwaltungsdaten des Landkreises und des Bundesstaates das Risiko von Einzelpersonen, in Obdachlosigkeit zu geraten, vorhersagen.
Die Kernelemente sind:

Proaktiver Ansatz: Die Modelle berücksichtigen alle Personen, die von einer Räumungsklage betroffen sind, anstatt nur diejenigen, die selbst Hilfe beantragen. So werden 28% der Personen identifiziert, die vom derzeitigen Prozess übersehen werden und in Obdachlosigkeit geraten.
Bedarfsbasierte Priorisierung: Die Modelle identifizieren Personen mit dem höchsten Risiko für zukünftige Obdachlosigkeit mit mindestens 20% Verbesserung gegenüber einfacheren Ansätzen und sind 10-mal besser als eine zufällige Auswahl, bei gleichzeitiger Gewährleistung von Fairness und Gerechtigkeit.
Feldvalidierung: Es wurde ein Shadow-Mode-Einsatz durchgeführt, um die Modelle auf neuen Daten zu validieren. Außerdem ist eine randomisierte kontrollierte Studie geplant, um die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Ansatzes im Vergleich zum derzeitigen Prozess zu evaluieren.
Erkenntnisse: Es werden Lehren aus dem Projekt gezogen, die andere KI-Forschende bei der ethischen Gestaltung von prädiktiven Entscheidungsunterstützungssystemen in ähnlichen Kontexten unterstützen können.

Stats

Personen, die zuvor Obdachlosenhilfe in Anspruch genommen haben, sind 34-mal wahrscheinlicher, wieder in Obdachlosigkeit zu geraten, als andere Personen in der Kohorte.
Personen in der Spitzengruppe der 100 Personen mit dem höchsten Risiko hatten 28-mal mehr Tage in Obdachlosigkeit verbracht als der Rest der Kohorte.
Personen in der Spitzengruppe der 100 Personen mit dem höchsten Risiko waren 100-mal wahrscheinlicher, in den letzten 3 Jahren eine psychische Krise erlebt zu haben, als der Rest der Kohorte.

Quotes

"Durch den Einsatz von Maschinellem Lernen können Einzelpersonen mit dem höchsten Risiko, in Obdachlosigkeit zu geraten, proaktiv identifiziert und mit Mietbeihilfen unterstützt werden."
"Unser Modell würde 28% der Personen identifizieren, die vom derzeitigen Prozess übersehen werden und in Obdachlosigkeit geraten."

Key Insights Distilled From

Preventing Eviction-Caused Homelessness through ML-Informed Distribution of Rental Assistance

by Catalina Vaj... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12599.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der Ansatz der proaktiven Identifizierung von Personen mit hohem Obdachlosigkeitsrisiko auf andere Kontexte der Sozialversorgung übertragen werden?

Der Ansatz der proaktiven Identifizierung von Personen mit hohem Obdachlosigkeitsrisiko könnte auf andere Bereiche der Sozialversorgung übertragen werden, indem ähnliche Modelle und Methoden angewendet werden, um gefährdete Personen frühzeitig zu erkennen und gezielte Unterstützung anzubieten. Zum Beispiel könnten ähnliche Modelle in der Gesundheitsversorgung eingesetzt werden, um Personen mit einem hohen Risiko für bestimmte Krankheiten oder Gesundheitsprobleme zu identifizieren und präventive Maßnahmen zu ergreifen. In der Kinder- und Jugendhilfe könnten solche Modelle verwendet werden, um Kinder in gefährdeten Situationen frühzeitig zu erkennen und entsprechende Unterstützung bereitzustellen. Der Schlüssel liegt darin, relevante Datenquellen zu nutzen, um prädiktive Modelle zu entwickeln, die eine frühzeitige Intervention ermöglichen und die Effizienz und Wirksamkeit von Sozialversorgungsprogrammen verbessern.

Welche Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Privatsphäre müssen bei der Verwendung von Verwaltungsdaten für solche Vorhersagemodelle berücksichtigt werden?

Bei der Verwendung von Verwaltungsdaten für Vorhersagemodelle zur Identifizierung von Personen mit einem hohen Risiko für Obdachlosigkeit oder anderen sozialen Problemen müssen verschiedene Datenschutz- und Privatsphärebedenken berücksichtigt werden. Dazu gehören:

Anonymisierung und Datenschutz: Es ist wichtig, sicherzustellen, dass personenbezogene Daten angemessen anonymisiert werden, um die Privatsphäre der Betroffenen zu schützen. Sensible Informationen sollten geschützt und nur für den vorgesehenen Zweck verwendet werden.

Datensicherheit: Verwaltungsdaten müssen sicher gespeichert und übertragen werden, um unbefugten Zugriff oder Datenlecks zu verhindern. Es sollten angemessene Sicherheitsmaßnahmen implementiert werden, um die Integrität und Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten.

Einwilligung und Transparenz: Personen sollten über die Verwendung ihrer Daten informiert werden und gegebenenfalls ihre Einwilligung zur Nutzung für Vorhersagemodelle geben können. Transparenz darüber, welche Daten verwendet werden und wie sie verarbeitet werden, ist entscheidend.

Fairness und Bias: Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Verwendung von Verwaltungsdaten für Vorhersagemodelle keine bestehenden Vorurteile oder Diskriminierungen verstärkt. Modelle sollten auf Fairness überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie gerecht und ausgewogen sind.

Durch die Berücksichtigung dieser Datenschutz- und Privatsphärebedenken kann sichergestellt werden, dass die Verwendung von Verwaltungsdaten für Vorhersagemodelle in der Sozialversorgung ethisch und verantwortungsbewusst erfolgt.

Wie könnte der Einsatz von Maschinellem Lernen in der Sozialversorgung dazu beitragen, die strukturellen Ursachen von Obdachlosigkeit und anderen sozialen Problemen anzugehen?

Der Einsatz von Maschinellem Lernen in der Sozialversorgung kann dazu beitragen, die strukturellen Ursachen von Obdachlosigkeit und anderen sozialen Problemen anzugehen, indem prädiktive Modelle genutzt werden, um gefährdete Personen frühzeitig zu identifizieren und gezielte Unterstützung bereitzustellen. Durch die Analyse von Verwaltungsdaten können Muster und Trends erkannt werden, die auf strukturelle Probleme hinweisen, wie z.B. unzureichende Wohnungsversorgung, Armut oder mangelnde Zugang zu Gesundheitsdiensten.
Darüber hinaus können prädiktive Modelle dabei helfen, Ressourcen effizienter zu verteilen und Programme gezielter einzusetzen, um die Bedürfnisse der Betroffenen besser zu adressieren. Durch die Identifizierung von Risikofaktoren und Schutzfaktoren können Maßnahmen entwickelt werden, die auf die individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind und langfristige Lösungen für soziale Probleme bieten.
Darüber hinaus kann Maschinelles Lernen dazu beitragen, strukturelle Ungleichheiten und Diskriminierungen aufzudecken und zu bekämpfen, indem Modelle auf Fairness und Gerechtigkeit überprüft werden. Durch die Integration von Ethik und sozialer Verantwortung in den Einsatz von Maschinellem Lernen in der Sozialversorgung können innovative Lösungen entwickelt werden, die dazu beitragen, die strukturellen Ursachen von Obdachlosigkeit und anderen sozialen Problemen langfristig anzugehen.