{"status":"ok","message-type":"work","message-version":"1.0.0","message":{"indexed":{"date-parts":[[2023,5,17]],"date-time":"2023-05-17T04:51:11Z","timestamp":1684299071456},"reference-count":28,"publisher":"Springer Science and Business Media LLC","issue":"1","license":[{"start":{"date-parts":[[2023,3,1]],"date-time":"2023-03-01T00:00:00Z","timestamp":1677628800000},"content-version":"tdm","delay-in-days":0,"URL":"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0"},{"start":{"date-parts":[[2023,4,24]],"date-time":"2023-04-24T00:00:00Z","timestamp":1682294400000},"content-version":"vor","delay-in-days":54,"URL":"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0"}],"funder":[{"name":"Statistisches Bundesamt"}],"content-domain":{"domain":["link.springer.com"],"crossmark-restriction":false},"short-container-title":["AStA Wirtsch Sozialstat Arch"],"published-print":{"date-parts":[[2023,3]]},"abstract":"<jats:title>Zusammenfassung<\/jats:title><jats:p>Mit der Einf\u00fchrung des allgemeinen gesetzlichen Mindestlohnes zum 1.\u00a0Januar 2015 stieg der Bedarf an geeigneten Daten f\u00fcr die Evaluation der Mindestlohnwirkungen. Die Mindestlohnkommission empfahl daher in ihrem ersten Bericht an die Bundesregierung die Verkn\u00fcpfung der Integrierten Erwerbsbiografien mit der Verdienststrukturerhebung. Die Paneldaten der Integrierten Erwerbsbiografien sollen durch die Verkn\u00fcpfung mit ansonsten fehlenden Angaben zum Bruttostundenverdienst bzw. zur Mindestlohnbetroffenheit aus der Verdienststrukturerhebung angereichert werden, um so die Analysem\u00f6glichkeiten zu verbessern. Sowohl ein deterministisches als auch ein probabilistisches Record Linkage waren aus rechtlichen Gr\u00fcnden nicht umsetzbar. Daher hat das Statistische Bundesamt die Option einer Anreicherung der Integrierten Erwerbsbiografien mit Informationen zur Mindestlohnbetroffenheit aus der Verdienststrukturerhebung auch mittels maschineller Lernverfahren gepr\u00fcft. Im Fokus standen die Methoden \u201eRandom Forest\u201c und \u201eBoosting\u201c, die keine Verkn\u00fcpfung oder Weitergabe von Einzeldatens\u00e4tzen erfordern und daher datenschutzrechtlich handhabbar sind. \u00dcber die konkrete Vorgehensweise, speziell die getesteten Modellierungsvarianten f\u00fcr die Teilpopulationen Vollzeit\u2011, Teilzeit- und geringf\u00fcgig entlohnte Besch\u00e4ftigte, wird in diesem Beitrag ausf\u00fchrlich berichtet.<\/jats:p><jats:p>Die vorliegende Untersuchung hat gezeigt, dass entsprechende Modelle prinzipiell erlernbar sind und es somit grunds\u00e4tzlich m\u00f6glich ist, die Integrierten Erwerbsbiografien um eine Angabe zur Mindestlohnbetroffenheit zu erg\u00e4nzen. Deutlich erkennbar wurde im Zuge der Untersuchungen aber auch der Zielkonflikt zwischen Sensitivit\u00e4t und positivem Vorhersagewert, das hei\u00dft der Konflikt zwischen dem Ziel, m\u00f6glichst alle vom Mindestlohn betroffenen Besch\u00e4ftigten als solche zu klassifizieren, und dem Ziel, bei dieser Klassifikation m\u00f6glichst keine vom Mindestlohn nicht betroffenen Besch\u00e4ftigten, irrt\u00fcmlich als \u201evom Mindestlohn betroffen\u201c zu kennzeichnen. In der Praxis muss diesem Zielkonflikt bei der Auswahl der eingesetzten Modelle in Abh\u00e4ngigkeit vom angestrebten Analysezweck Rechnung getragen werden.<\/jats:p><jats:p>Ob, wann und wie die Resultate der vorliegenden Untersuchung in den Integrierten Erwerbsbiografien konkret umgesetzt werden k\u00f6nnen, bedarf weiterer Untersuchungen und Festlegungen.<\/jats:p>","DOI":"10.1007\/s11943-023-00318-w","type":"journal-article","created":{"date-parts":[[2023,4,24]],"date-time":"2023-04-24T14:02:08Z","timestamp":1682344928000},"page":"5-34","update-policy":"http:\/\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy","source":"Crossref","is-referenced-by-count":1,"title":["Verbesserung der Datengrundlage der Mindestlohnforschung mittels maschineller Lernverfahren","Improvement of the data basis of minimum wage research by means of machine learning methods"],"prefix":"10.1007","volume":"17","author":[{"given":"Florian","family":"Dumpert","sequence":"first","affiliation":[],"role":[{"role":"author","vocabulary":"crossref"}]},{"given":"Martin","family":"Beck","sequence":"additional","affiliation":[],"role":[{"role":"author","vocabulary":"crossref"}]}],"member":"297","published-online":{"date-parts":[[2023,4,24]]},"reference":[{"key":"318_CR1","doi-asserted-by":"publisher","first-page":"144","DOI":"10.1145\/130385.130401","volume-title":"A training algorithm for optimal margin classifiers","author":"BE Boser","year":"1992","unstructured":"Boser\u00a0BE, Guyon\u00a0IM, Vapnik\u00a0VN (1992) A training algorithm for optimal margin classifiers. 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