Projekt für soziales Scoring in Russland gestartet

Das von der Russischen Staatlichen Sozialuniversität (RGSU) entwickelte Projekt "MY" (das. "Wir") für soziales Scoring wurde am 4. Juli 2024 gestartet. Die "MY"-Plattform ermöglicht es jedem, eine Einschätzung des aktuellen sozialen Status, d.h. der Leistungen einer Person zum Zeitpunkt der Befragung, und eine soziale Prognose, d.h. eine Einschätzung des Potenzials, zu erhalten.

Dazu wird ein einfacher und kostenloser Fragebogen angeboten, dessen Ausfüllen nicht länger als drei Minuten dauert. Dabei muss der Studienteilnehmer seinen Namen nicht nennen, sondern verwendet ein Pseudonym, das eine vollständige Anonymität ermöglicht.

Die Teilnahme an dieser Untersuchung ermöglicht eine objektive Bewertung des Erreichten und die Möglichkeit einer beruflichen und persönlichen Weiterentwicklung in der nahen Zukunft. Der soziale Status zeigt die gegenwärtigen Leistungen der Person, die soziale Prognose zeigt ihre Entwicklungsmöglichkeiten in der Zukunft. Das Diagramm, das auf der Grundlage der gewonnenen Daten erstellt wird, spiegelt die Bereiche der Tätigkeit einer Person wider, in denen sie den größten Erfolg erzielt hat und in denen es Möglichkeiten für Wachstum gibt.

Für diejenigen, die ihre Sozialprognose verbessern wollen, entwickelt die RGSU eine erweiterte Version der MY-Plattform, die Optionen für ihre Entwicklung bietet.

"Unsere Entwicklung ist sowohl in Bezug auf die Aufgabenstellung dieses Projekts als auch in der Form der Umsetzung einzigartig", sagt Jomart Alijew, der erste Projektleiter der RGSU: "Die Projektteilnehmer erhalten auf der Grundlage der Algorithmen des Programms eine objektive Bewertung ihres sozialen Status und ihres Potenzials. Bereits auf dieser Ebene wird einer Person klar, in welche Richtung sie sich bemühen sollte."

Die weitere Entwicklung der Plattform wird es ermöglichen, ihre Indikatoren mit den Daten anderer digitaler Zwillinge nach Alter, Bildung und Region zu vergleichen.

Darüber hinaus werden die verallgemeinerten Ergebnisse mit der Anhäufung eines riesigen Datensatzes es ermöglichen, Schlussfolgerungen sozialer Art zu ziehen, die sich auf das Bildungssystem, den Arbeitsmarkt und die Sozialleistungen beziehen, merkt D. Alijew an.