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Boa prática Importada

GeoMatch — Projeto-Piloto Suíço de Alocação de Refugiados Assistido por IA

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Evidência: Quase-experimental Top 46% 60/100 · Pergunte a Evidence Copilot sobre esta prática

O Secretariado de Estado para a Migração da Suíça está a conduzir um ensaio aleatorizado do GeoMatch, um algoritmo que recomenda para que cantão deve ser reinstalada uma família requerente de asilo, de modo a maximizar as suas hipóteses de emprego. Testes retrospetivos com dados históricos previram grandes ganhos; os resultados reais a três anos ainda estão pendentes.

15 %
Taxa de emprego dentro de três anos, coorte de 2013 (referência histórica) (2013 cohort)
26 %
Taxa de emprego projetada sob atribuição algorítmica (retrospetiva) (2013 cohort, backtested)
1,000+
Famílias de refugiados colocadas no ensaio-piloto até à data
GeoMatch — Projeto-Piloto Suíço de Alocação de Refugiados Assistido por IA

Detalhes

Maturidade
Piloto
Promotor
Swiss State Secretariat for Migration (SEM), with Stanford Immigration Policy Lab
Período
2020–ongoing (randomized controlled trial)
Palavras-chave
migration policy, refugee resettlement, labour-market integration, public administration

Contexto

O GeoMatch é uma ferramenta de aprendizagem automática desenvolvida por investigadores do Immigration Policy Lab de Stanford, em parceria com a Secretaria de Estado da Migração da Suíça (SEM), para recomendar em que cantão suíço uma família requerente de asilo deve ser reinstalada de forma a maximizar as suas hipóteses de encontrar emprego. Desde 2020, a SEM utiliza a ferramenta no âmbito de um ensaio controlado aleatorizado: aproximadamente metade das famílias que chegam recebe uma recomendação algorítmica de colocação por cantão, enquanto as restantes são colocadas segundo a prática habitual.

Resultados

Ao testar retrospetivamente o algoritmo com dados históricos de colocação na Suíça — uma coorte de 2013 em que apenas 15% dos refugiados reinstalados encontraram trabalho dentro de três anos —, os investigadores projetaram que a atribuição algorítmica poderia ter elevado essa taxa de emprego para cerca de 26%, uma melhoria relativa de 73-75%, segundo a metodologia revista por pares publicada pelo Immigration Policy Lab. O ensaio-piloto já colocou mais de 1.000 famílias de refugiados.

Conclusões

Esta melhoria de destaque provém de testes retrospetivos, e ainda não do próprio ensaio governamental em curso. Segundo os relatórios públicos mais recentes, os resultados de emprego a três anos do ensaio real ainda estavam pendentes de análise, pelo que o impacto real do GeoMatch tal como implementado pela SEM ainda está por confirmar, e não estabelecido.

Implementação

Custo indicativo
Baixo (< 50 mil €) — Academic-government research partnership; no specific budget figures disclosed for the pilot.
Tempo até resultados
Médio (1–3 anos) — RCT running since 2020, having placed 1,000+ families; three-year outcome analysis is still pending.
Equipa e competências
Stanford Immigration Policy Lab researchers, Swiss State Secretariat for Migration (SEM) placement officials

Condições de sucesso

  • Randomized trial design enabling a rigorous comparison to standard placement practice
  • Peer-reviewed matching algorithm
  • Government willingness to run a live RCT rather than a direct rollout

Modos de falha comuns

  • Live three-year RCT employment outcomes are not yet published, so real-world impact remains unconfirmed

Onde se enquadra

Tipo de governação
national government with academic partnership
Escala
national (pilot)
Nível de rendimento
high-income

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.

Implementa esta prática? Reivindique-a — implementadores verificados obtêm um contacto público na página e podem propor correções.

Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

Anexos

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