Was bedeutet„Matching“<\/em>?<\/h2>\n<\/div>Technische L\u00f6sungen werden in verschiedenen Anwendungsbereichen zunehmend popul\u00e4r. Sie werden h\u00e4ufig eingesetzt, um Menschen, Angebote oder Bed\u00fcrfnisse effizient zusammenzuf\u00fchren und dabei spezifische Algorithmen gezielt zu nutzen. Durch die Entwicklung und Anwendung eines pr\u00e4ferenzbasierten Algorithmus, der aufnahmebereite St\u00e4dte und schutzsuchende Menschen zusammenbringt<\/strong>, will Re:Match gerechte, nachhaltige und auf die Menschenrechte ausgerichtete Innovationen in den Bereich der Migrationssteuerung bringen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>![](\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\")
<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Was ist ein Match?<\/h3>\n<\/div>![](\"https:\/\/rematch-eu.org\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Puzzle.png\" "\\"Puzzle\\"")
<\/span><\/div><\/div><\/div>Der Begriff „Matching“ bezieht sich auf die Bildung geeigneter und passgenauer Paare.<\/strong> Im Kontext von Re:Match wird ein Match zwischen schutzsuchenden Personen und aufnehmenden St\u00e4dten hergestellt, indem die Bed\u00fcrfnisse und Pr\u00e4ferenzen der Erstgenannten sowie die Kapazit\u00e4ten und individuellen Profile der Letztgenannten ber\u00fccksichtigt werden. Die durch den eigens entwickelten Algorithmus erzeugten Matches stellen sicher, dass die teilnehmenden Schutzsuchenden und St\u00e4dte in gr\u00f6\u00dftm\u00f6glichem Ma\u00dfe kompatibel sind. Ziel ist es, Relocation- und Aufnahmeprozesse zu verbessern und den Weg in eine Zukunft zu ebnen, die von den Betroffenen mitgestaltet wird. <\/span><\/p>\nEs gibt zahlreiche innovative Ideen und Ans\u00e4tze, Schutzsuchende geografischen Orten zuzuweisen \u2013 der Fokus liegt dabei jedoch selten auf den individuellen Pr\u00e4ferenzen der Ankommenden oder den Kapazit\u00e4ten von Gemeinden und St\u00e4dten. Re:Match schlie\u00dft diese L\u00fccke, indem das Matching konsequent darauf ausgerichtet wird, St\u00e4dte und betroffene Schutzsuchende direkt zu ihren individuellen Profilen und Pr\u00e4ferenzen zu befragen und sie mithilfe eines ma\u00dfgeschneiderten, pr\u00e4ferenzbasierten Algorithmus zusammenzuf\u00fchren. <\/p>\n
Ein derart pr\u00e4ferenzbasiertes algorithmisches Matching erf\u00fcllt mehrere wichtige Funktionen: Es r\u00fcckt individuelle Priorit\u00e4ten, Kapazit\u00e4ten und Bedarfe in den Mittelpunkt, beugt Verzerrungen im Matching-Prozess vor, erm\u00f6glicht die Analyse gro\u00dfer Datens\u00e4tze und gew\u00e4hrleistet \u2013 unter Ber\u00fccksichtigung der verf\u00fcgbaren Unterbringungskapazit\u00e4ten in den teilnehmenden St\u00e4dten \u2013 die bestm\u00f6glichen Matches f\u00fcr alle Beteiligten. Verifizierte Daten erf\u00fcllen dar\u00fcber hinaus die wichtige Funktion von Baseline-Metriken zur Analyse der Zusammenh\u00e4nge zwischen der Qualit\u00e4t der Matches, der Programmzufriedenheit und den Integrationsergebnissen der Beg\u00fcnstigten. <\/p>\n
Sie m\u00f6chten mehr \u00fcber das Re:Match Matching-Verfahren erfahren? Lesen Sie Kapitel 4 unseres <\/span>Zwischen-Evaluationsreports<\/a> und unseren <\/span>Leitfaden zur Umsetzung von Daten-gest\u00fctztem Matching<\/a>!<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Algorithmus-basiertes und bedarfsorientiertes Matching als Werkzeug des Migrationsmanagements hat international derzeit ein Momentum.<\/p>\n
Re:Match baut auf internationalen Erfahrungen im Bereich des Matchings auf und erg\u00e4nzt diese. Interdisziplin\u00e4re Teams in mehreren L\u00e4ndern erforschen derzeit verschiedene matchingbasierte Migrationsstrategien, unter anderem in den Bereichen Resettlement und Community Sponsorship. Staatlich gef\u00f6rderte Community-Sponsorship-Programme in Kanada haben beispielsweise bereits seit mehreren Jahren Erfolge bei der Integration von Gefl\u00fcchteten in lokale Gemeinschaften und private Haushalte gezeigt. Die Stanford University und die ETH Z\u00fcrich testen im Rahmen ihres GeoMatch-Projekts derzeit ein Matching-Tool in einem Schweizer Resettlement-Programm, mit dem Fokus auf der Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten f\u00fcr bestimmte Integrationsergebnisse. Parallel dazu wird die Machine-Learning-Software Annie\u2122 MOORE von einer gro\u00dfen Resettlement-Organisation in den Vereinigten Staaten eingesetzt, um f\u00fcr Personen ohne famili\u00e4re Bindungen in den USA geeignete Unterbringungsorte zu finden. Das \u00fcbergeordnete Ziel dieser Matching-Initiativen besteht darin, Personen auf Grundlage historischer Daten und pr\u00e4diktiver Analysen Orten zuzuweisen, die mit ihren arbeitsmarktbezogenen Profilen \u00fcbereinstimmen. Die Universit\u00e4ten Hildesheim und Erlangen-N\u00fcrnberg arbeiten gemeinsam am Projekt Match\u2019In und entwickeln ein Tool, das den vier beteiligten deutschen Bundesl\u00e4ndern dabei helfen soll, Asylsuchende und Gefl\u00fcchtete in ihren Erstaufnahmeeinrichtungen effektiver mit aufnehmenden St\u00e4dten zu matchen. <\/p>\n
Forschungspublikationen unterstreichen durchg\u00e4ngig das Potenzial von Matching als wirksamen Ansatz. Mit der Entwicklung eines auf europ\u00e4ischer Ebene einsetzbaren Relocation-Tools, das auf menschenrechtlichen Prinzipien basiert und die Rolle der St\u00e4dte st\u00e4rkt, leistet Re:Match einen bedeutenden Beitrag zu dieser globalen Bewegung. Als neuartiges Konzept und praktischer Ansatz bietet Relocation via Matching den EU-Mitgliedstaaten die M\u00f6glichkeit, innovative Verteilungsmechanismen erg\u00e4nzend zu ihren nationalen Verteilungssystemen zu erproben. Dar\u00fcber hinaus er\u00f6ffnet es ihnen die Option, solche Mechanismen in ihre langfristigen Strategien zu integrieren. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
Ein forschungsgest\u00fctztes Konzept<\/h3>\n<\/div>![](\"https:\/\/rematch-eu.org\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Europe.png\" "\\"Europe\\"")
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Technische L\u00f6sungen werden in verschiedenen Anwendungsbereichen zunehmend popul\u00e4r. Sie werden h\u00e4ufig eingesetzt, um Menschen, Angebote oder Bed\u00fcrfnisse effizient zusammenzuf\u00fchren und dabei spezifische Algorithmen gezielt zu nutzen. Durch die Entwicklung und Anwendung eines pr\u00e4ferenzbasierten Algorithmus, der aufnahmebereite St\u00e4dte und schutzsuchende Menschen zusammenbringt<\/strong>, will Re:Match gerechte, nachhaltige und auf die Menschenrechte ausgerichtete Innovationen in den Bereich der Migrationssteuerung bringen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div> Der Begriff „Matching“ bezieht sich auf die Bildung geeigneter und passgenauer Paare.<\/strong> Im Kontext von Re:Match wird ein Match zwischen schutzsuchenden Personen und aufnehmenden St\u00e4dten hergestellt, indem die Bed\u00fcrfnisse und Pr\u00e4ferenzen der Erstgenannten sowie die Kapazit\u00e4ten und individuellen Profile der Letztgenannten ber\u00fccksichtigt werden. Die durch den eigens entwickelten Algorithmus erzeugten Matches stellen sicher, dass die teilnehmenden Schutzsuchenden und St\u00e4dte in gr\u00f6\u00dftm\u00f6glichem Ma\u00dfe kompatibel sind. Ziel ist es, Relocation- und Aufnahmeprozesse zu verbessern und den Weg in eine Zukunft zu ebnen, die von den Betroffenen mitgestaltet wird. <\/span><\/p>\n Es gibt zahlreiche innovative Ideen und Ans\u00e4tze, Schutzsuchende geografischen Orten zuzuweisen \u2013 der Fokus liegt dabei jedoch selten auf den individuellen Pr\u00e4ferenzen der Ankommenden oder den Kapazit\u00e4ten von Gemeinden und St\u00e4dten. Re:Match schlie\u00dft diese L\u00fccke, indem das Matching konsequent darauf ausgerichtet wird, St\u00e4dte und betroffene Schutzsuchende direkt zu ihren individuellen Profilen und Pr\u00e4ferenzen zu befragen und sie mithilfe eines ma\u00dfgeschneiderten, pr\u00e4ferenzbasierten Algorithmus zusammenzuf\u00fchren. <\/p>\n Ein derart pr\u00e4ferenzbasiertes algorithmisches Matching erf\u00fcllt mehrere wichtige Funktionen: Es r\u00fcckt individuelle Priorit\u00e4ten, Kapazit\u00e4ten und Bedarfe in den Mittelpunkt, beugt Verzerrungen im Matching-Prozess vor, erm\u00f6glicht die Analyse gro\u00dfer Datens\u00e4tze und gew\u00e4hrleistet \u2013 unter Ber\u00fccksichtigung der verf\u00fcgbaren Unterbringungskapazit\u00e4ten in den teilnehmenden St\u00e4dten \u2013 die bestm\u00f6glichen Matches f\u00fcr alle Beteiligten. Verifizierte Daten erf\u00fcllen dar\u00fcber hinaus die wichtige Funktion von Baseline-Metriken zur Analyse der Zusammenh\u00e4nge zwischen der Qualit\u00e4t der Matches, der Programmzufriedenheit und den Integrationsergebnissen der Beg\u00fcnstigten. <\/p>\n Sie m\u00f6chten mehr \u00fcber das Re:Match Matching-Verfahren erfahren? Lesen Sie Kapitel 4 unseres <\/span>Zwischen-Evaluationsreports<\/a> und unseren <\/span>Leitfaden zur Umsetzung von Daten-gest\u00fctztem Matching<\/a>!<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div> Algorithmus-basiertes und bedarfsorientiertes Matching als Werkzeug des Migrationsmanagements hat international derzeit ein Momentum.<\/p>\n Re:Match baut auf internationalen Erfahrungen im Bereich des Matchings auf und erg\u00e4nzt diese. Interdisziplin\u00e4re Teams in mehreren L\u00e4ndern erforschen derzeit verschiedene matchingbasierte Migrationsstrategien, unter anderem in den Bereichen Resettlement und Community Sponsorship. Staatlich gef\u00f6rderte Community-Sponsorship-Programme in Kanada haben beispielsweise bereits seit mehreren Jahren Erfolge bei der Integration von Gefl\u00fcchteten in lokale Gemeinschaften und private Haushalte gezeigt. Die Stanford University und die ETH Z\u00fcrich testen im Rahmen ihres GeoMatch-Projekts derzeit ein Matching-Tool in einem Schweizer Resettlement-Programm, mit dem Fokus auf der Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten f\u00fcr bestimmte Integrationsergebnisse. Parallel dazu wird die Machine-Learning-Software Annie\u2122 MOORE von einer gro\u00dfen Resettlement-Organisation in den Vereinigten Staaten eingesetzt, um f\u00fcr Personen ohne famili\u00e4re Bindungen in den USA geeignete Unterbringungsorte zu finden. Das \u00fcbergeordnete Ziel dieser Matching-Initiativen besteht darin, Personen auf Grundlage historischer Daten und pr\u00e4diktiver Analysen Orten zuzuweisen, die mit ihren arbeitsmarktbezogenen Profilen \u00fcbereinstimmen. Die Universit\u00e4ten Hildesheim und Erlangen-N\u00fcrnberg arbeiten gemeinsam am Projekt Match\u2019In und entwickeln ein Tool, das den vier beteiligten deutschen Bundesl\u00e4ndern dabei helfen soll, Asylsuchende und Gefl\u00fcchtete in ihren Erstaufnahmeeinrichtungen effektiver mit aufnehmenden St\u00e4dten zu matchen. <\/p>\n Forschungspublikationen unterstreichen durchg\u00e4ngig das Potenzial von Matching als wirksamen Ansatz. Mit der Entwicklung eines auf europ\u00e4ischer Ebene einsetzbaren Relocation-Tools, das auf menschenrechtlichen Prinzipien basiert und die Rolle der St\u00e4dte st\u00e4rkt, leistet Re:Match einen bedeutenden Beitrag zu dieser globalen Bewegung. Als neuartiges Konzept und praktischer Ansatz bietet Relocation via Matching den EU-Mitgliedstaaten die M\u00f6glichkeit, innovative Verteilungsmechanismen erg\u00e4nzend zu ihren nationalen Verteilungssystemen zu erproben. Dar\u00fcber hinaus er\u00f6ffnet es ihnen die Option, solche Mechanismen in ihre langfristigen Strategien zu integrieren. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div>![](\"https:\/\/rematch-eu.org\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/substitute-RE-MATCH_LOGO-without-name-e1674136341992.png\"){kind=logo}
Was ist ein Match?<\/h3>\n<\/div>
<\/span><\/div><\/div><\/div>Ein forschungsgest\u00fctztes Konzept<\/h3>\n<\/div>
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