KI-gestützte statistische Methoden zur präzisen Schätzung sozioökonomischer Indikatoren

Präzise sozioökonomische Indikatoren sind von zentraler Bedeutung für eine wirksame Politikgestaltung und eine gerechte Ressourcenverteilung. Bestehende Methoden, die für Analysen auf Bevölkerungsebene (z. B. Länder oder große demografische Gruppen) entwickelt wurden, verdecken häufig lokale Unterschiede und bergen das Risiko, die tatsächlichen Verhältnisse in einzelnen Regionen falsch darzustellen.
Dieses Projekt treibt die Forschung voran, indem es interpretierbares maschinelles Lernen (iML) und erklärbare künstliche Intelligenz (xAI) einsetzt, um verlässliche, fein aufgelöste Schätzungen auf Bezirks- und Gemeindeebene zu erzeugen.
Die daraus entwickelten Instrumente werden politischen Entscheidungsträgern, Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern sowie weiteren relevanten Akteuren ermöglichen, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen, die gezielt auf drängende sozioökonomische Herausforderungen reagieren.