Das KI-gestützte Adoptionsvermittlungstool ist für gefährdete Pflegekinder unzureichend

Thea Ramirez, eine ehemalige Sozialarbeiterin, entwickelte das KI-gestützte Tool Family-Match, um Jugendämtern bei der Suche nach geeigneten Adoptiveltern für einige der schutzbedürftigsten Kinder des Landes zu helfen. Diese Kinder haben oft komplexe Bedürfnisse, Behinderungen oder haben schwere Traumata erlebt. Jugendämter kämpfen seit Jahren mit der Herausforderung, für diese Kinder ein dauerhaftes Zuhause zu finden. Ramirez behauptete, ihr Algorithmus, der von ehemaligen Forschern eines Online-Dating-Dienstes entwickelt wurde, könne die Adoptionsvermittlung revolutionieren. Eine Untersuchung der Nachrichtenagentur Associated Press deckte jedoch erhebliche Einschränkungen und Schwierigkeiten auf.

Das Versprechen der Familienzusammenführung

Ramirez stellte Family-Match als technologische Lösung vor, die den langfristigen Erfolg von Adoptionen vorhersagen kann. Sie argumentierte, dass das System wissenschaftliche Erkenntnisse und nicht bloße Präferenzen nutzt, um eine Vorhersagekraft für potenzielle Adoptivfamilien zu ermitteln. Der Algorithmus zielt darauf ab, die Adoptionserfolgsraten in den gesamten Vereinigten Staaten zu verbessern und die Effizienz der cashJugendämter zu steigern.

Begrenzte Ergebnisse und Herausforderungen

Trotz seines vielversprechenden Ansatzes blieb Family-Match in den Bundesstaaten, in denen es eingesetzt wurde, hinter den Erwartungen zurück. Laut von Family-Match selbst gemeldeten Daten, die die Nachrichtenagentur AP über Anfragen nach öffentlichen Dokumenten erhalten hat, lieferte das KI-Tool nur begrenzte Ergebnisse.

Die Erfahrungen von Virginia und Georgia

Virginia und Georgia setzten den Algorithmus zunächst ein, gaben ihn aber nach Testläufen wieder auf, da er keine erfolgreichen Adoptionen ermöglichte. Trotzdem nahmen beide Bundesstaaten nach einiger Zeit die Zusammenarbeit mit Ramirez' gemeinnütziger Organisation Adoption-Share wieder auf.

Tennessees Schwierigkeiten

Tennessee stieß bei der Umsetzung des Programms auf Schwierigkeiten und gab es schließlich auf, da es nicht mit den internen Systemen kompatibel sei, obwohl man bereits über zwei Jahre an dem Projekt gearbeitet hatte.

Gemischte Erfahrungen in Florida

In Florida, wo Family-Match seinen Einsatz ausgeweitet hat, berichteten Sozialarbeiter von unterschiedlichen Erfahrungen mit dem Algorithmus. Obwohl das Unternehmen zahlreiche Vermittlungen für sich beanspruchte, kamen Zweifel an der Richtigkeit dieser Angaben auf.

Mangelnde Transparenz und fehlende Datenhoheit

Staatsbeamte äußerten Bedenken hinsichtlich der mangelnden Transparenz von Family-Match bezüglich der Funktionsweise seines Algorithmus. Zudem besaß die Organisation einige der von Family-Match gesammelten sensiblen Daten, was Fragen des Datenschutzes und der Datensicherheit aufwirft.

Unvorhersehbarkeit des menschlichen Verhaltens

Experten im Bereich Kinder- und Jugendhilfe betonten, dass die Vorhersage menschlichen Verhaltens, insbesondere bei Jugendlichen mit komplexen Bedürfnissen, naturgemäß schwierig ist. Bonni Goodwin, eine Datenexpertin im Bereich Kinder- und Jugendhilfe, hob hervor, dass es keine absolut sichere Methode gibt, menschliches Verhalten vorherzusagen.

Ramirez' Hintergrund und Motivation

Thea Ramirez' Hintergrund als ehemalige Sozialarbeiterin und ihr Wunsch, Adoption als Mittel zur Reduzierung von Abtreibungen zu fördern, spielten eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Family-Match. Zuvor hatte Ramirez eine Website ins Leben gerufen, um schwangere Frauen mit potenziellen Adoptiveltern zu vernetzen, wobei sie sich besonders an Beratungsstellen richtete, die sich gegen Abtreibung aussprechen. Sie stellte jedoch klar, dass Family-Match nicht mit solchen Einrichtungen verbunden ist.

Zusammenarbeit mit Forschern von eharmony

Ramirez entwickelte in Zusammenarbeit mit Gian Gonzaga, einem Wissenschaftler, der zuvor bei eharmony für Algorithmen zuständig war, das Adoptionsvermittlungstool. Gonzaga und seine Frau Heather Setrakian arbeiteten an der Entwicklung des Family-Match-Modells, das auf eharmonys Expertise im Bereich Partnervermittlung basiert.

Erfahrungen mit Family-Match in den einzelnen Bundesstaaten

Sozialarbeiter erklärten die Funktionsweise von Family-Match: Erwachsene, die adoptieren möchten, füllen über die Online-Plattform des Algorithmus einen Fragebogen aus, während Pflegeeltern oder Sozialarbeiter die Daten jedes Kindes eingeben. Der Algorithmus berechnet dann die „Passung“ und zeigt eine Liste potenzieller Pflegeeltern für jedes Kind an. Sozialarbeiter prüfen die Kandidaten, und im besten Fall wird ein Kind einer Pflegefamilie zugeteilt und für einen Probeaufenthalt untergebracht.

Bei Virginias zweijährigem Test von Family Match kam es nur zu einer bekannten Adoption, und die Mitarbeiter vor Ort berichteten, dass sie das Tool nicht als besonders nützlich empfanden.

Georgien beendete das Pilotprojekt von Family-Match aufgrund mangelnder Effektivität, nahm es aber später wieder auf.

In Florida, wo das Programm ausgeweitet wurde, gaben verschiedene Jugendämter unterschiedliche Bewertungen zu Family-Match ab. Aufgrund von Diskrepanzen in den gemeldeten Daten war es schwierig, den Erfolg zu beurteilen.

Staatsbeamte äußerten Bedenken hinsichtlich der Art und Weise, wie Family-Match Familien anhand sensibler Variablen bewertete, und stellten die Notwendigkeit bestimmter Datenpunkte in Frage. Einige Versionen des Fragebogens des Algorithmus enthielten Fragen zum Haushaltseinkommen und zu religiösen Überzeugungen.

Sozialfürsorger und Datensicherheitsexperten äußerten Bedenken hinsichtlich der zunehmenden Nutzung von Predictive Analytics durch Regierungsbehörden, da diese Instrumente rassistische Ungleichheiten verfestigen und Familien aufgrund unveränderlicher Merkmale diskriminieren könnten.

Expansionsbemühungen

Trotz dieser Herausforderungen strebt Adoption-Share nach Expansionsmöglichkeiten und plant, Family-Match in Städten wie New York, Delaware und Missouri einzuführen. Kürzlich wurde ein Vertrag mit dem Gesundheitsministerium von Florida abgeschlossen, um einen Algorithmus zu entwickeln, der den Pool an Familien vergrößert, die bereit sind, medizinisch komplexe Kinder in Pflege zu nehmen oder zu adoptieren.

Das von Thea Ramirez entwickelte KI-gestützte Adoptionsvermittlungstool Family-Match galt zunächst als vielversprechende Lösung, um geeignete Adoptiveltern für gefährdete Pflegekinder zu finden. Seine Leistungsfähigkeit stieß jedoch auf Grenzen und Herausforderungen, und die Ergebnisse variierten je nach Bundesstaat. Fragen zum Datenschutz, zur Transparenz und zur Genauigkeit des Algorithmus gaben Anlass zur Besorgnis bei Kinderschutzexperten und -organisationen. Trotz dieser Schwierigkeiten arbeitet Adoption-Share weiterhin daran, die Nutzung des Tools in den gesamten Vereinigten Staaten auszuweiten.