Pilotphase Data4Refugees

Abteilung Migration

Projektleitung: Dr. Franck Düvell

Im Juni 2018 startete unter der Leitung von Dr. Franck Düvell zunächst an der Universität Oxford die Pilotphase eines interdisziplinären Projekts (Ökonomie, Soziologie, Ingenieurswissen-schaften, Mathematik), das durch den Wechsel von Franck Düvell ans DeZIM-Institut als Kooperation der beiden Institutionen bis Juli 2019 fortgeführt wurde. Im Rahmen des Pilotprojekts wurden (a) das Potenzial von Big Data für die Migrationsforschung getestet, (b) Bayesian Machine Learning Methoden am Beispiel von syrischen Geflüchteten in der Türkei getestet und (c) die Kooperation von Mathematik-, Ingenieurs- und Sozialwissenschaften erprobt. Gefragt wurde nach der geografischen Verteilung sowie der ökonomischen Integration und Mobilität (Handel, Arbeit) von syrischen Geflüchteten im Vergleich zu Staatsbürger*innen in der Türkei. Die in Kooperation mit UN-Organisationen wie UNHCR und UNICEF sowie türkischen zivilgesellschaftlichen Organisationen erfolgte Ausschreibung des Projekts „Data4Refugees“ hatte als Ziel formuliert, die Integration und Lebensbedingungen von Geflüchteten in der Türkei zu verbessern. Zu diesem Zweck wurde dem Team ein anonymisierter Datensatz zur Verfügung gestellt, der keinerlei personenbezogene Daten enthält.

Das Projekt hat eine quantitative Analyse verfolgt. In einem ersten Schritt wurde eine Sekundäranalyse von makro-ökomischen und mikro-ethnografischen Daten und der Literatur vorgenommen. Im zweiten Schritt wurde MatLab verwendet, Algorithmen basierend auf ‚schwachen Annahmen‘ zur Datenanalyse entwickelt und anschließend Bayesian Machine Learning angewendet (unsupervised Bayesian data analysis, Independent Classifier Combination Algorithm (IBCC)).

Ergebnisse: Die Ergebnisse des Pilotprojekts sind ermutigend. Zunächst war die Zusammenarbeit von Wissenschaftler*innen dreier ganz unterschiedlicher Disziplinen – Ingenieurswissenschaften, Ökonomie und Mikrosoziologie – erfolgreich. Beispielsweise haben ethnografische Erkenntnisse aus einem anderen Projekt dazu gedient, Annahmen zu treffen, die dann Grundlage der Algorithmen waren. Wir konnten zeigen, dass Big Data und eine Bayesianische Methode für die Migrations- und Integrationsforschung nutzbar gemacht werden können. Im Resultat haben wir ‚heat maps‘ erstellt, die die Nutzungsmuster von Mobiltelefondaten darstellen und Rückschlüsse auf das ökonomische Verhalten und den Status von syrischen Geflüchteten zulassen. Um einem eventuellen Missbrauch vorzubeugen, wurden entscheidende Teile der Methode nicht veröffentlicht. Die Daten des Pilotprojekts verbleiben in den Händen des Konsortiums, sodass diese für Anschlussprojekte verwendet werden können. Die für 2019 geplante Ausarbeitung eines Folgeantrags beim britischen Forschungsrat ESRC wurde vorerst zurückgestellt. Im Rahmen des Pilotprojekts sind zwei Outputs entstanden: ein Konferenzpapier, „New Approaches to the Study of Spatial Mobility and Economic Integration of Refugees in Turkey“ (21.1.2019, Istanbul) und „Employment Demographics of Refugees in Turkey: A Bayesian Probabilistic Approach using Weak Social Science Models“ (8.7.2019, Oxford) sowie ein Abschlussbericht „New Approaches to the Study of Spatial Mobility and Economic Integration of Refugees in Turkey?“

Förderung: Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend (Institutionelle Förderung)

Kooperationspartner:

Dr. Steven Reece, Engineering Science, Universität Oxford; Carlos Vargas-Silva, COMPAS, Universität Oxford; Türk Telekom (Bereitstellung Datensatz)