Ny lov: Arbejdsløse skal dataprofileres og samkøres i landsdækkende register

Arbejdsløse skal testes for risiko for langtidsledighed. Men ekspert mener, at øvelsen er svær, og Datatilsynet afgrænsede høringssvar til områder i loven uden for profileringsværktøjet.

Jobcentre og arbejdsløshedskasser er på vej til at få et nyt landsdækkende digitalt afklarings- og dialogværktøj, som skal skabe dataprofiler af arbejdsløse på baggrund af personoplysninger.

Det fremgår af en ny lov om beskæftigelsesindsats, som for nylig er vedtaget i Folketinget. Værktøjet er netop nu under udvikling af Styrelsen for Arbejdsmarked og Rekruttering (STAR) under Beskæftigelsesministeriet.

I lovbemærkningerne kan man læse, at værktøjet skal foretage en statistisk baseret analyse af borgerens risiko for at blive langtidsledig ud fra en række oplysninger om borgeren.

Oplysningerne, såsom alder, herkomst og ledighedshistorik, indhentes fra registre i Beskæftigelsesministeriet samt andre offentlige myndigheder.

Forslag til lov om en aktiv beskæftigelsesindsats, L209 blev vedtaget af Folketinget ved 3. behandling den 30. april i år. Samtlige Folketingets partier stemte for, på nær Enhedslisten og Alternativet, der stemte imod.

Man skal langt ned i lovteksten for at finde omtalen af profileringsværktøjet - nærmere bestemt til side 212. Her fremgår det af bemærkninger til lovforslagets enkelte bestemmelser, til § 8:

»Det foreslås i stk. 2, at beskæftigelsesministeren fastsætter regler om et landsdækkende digitalt afklarings- og dialogværktøj, som kan benyttes af jobcentre og arbejdsløshedskasser,« står der i bemærkningerne.

Datatilsynet afgrænsede høringssvar

Værktøjet kan efter de gældende regler indeholde spørgsmål af såkaldt objektiv karakter, skrives der. Det kan handle om borgerens uddannelse og erhvervserfaring, frafaldshistorik i forhold til uddannelse, samt spørgsmål af subjektiv karakter, for eksempel om borgerens motivation, kompetencer og forventninger.

Værktøjet vil herefter foretage en statistisk baseret analyse af borgerens risiko for at blive langtidsledig ud fra en række informationer om borgeren, som indhentes fra offentlige myndigheders registre.

Værktøjet vil blive udviklet og administreret inden for rammerne af databeskyttelsesforordningen og databeskyttelsesloven, står der i bemærkningerne.

STAR udbad sig et høringssvar fra Datatilsynet om lovforslaget, men efter telefon- og mail-kontakt med styrelsen har tilsynet afgrænset sit høringssvar til at omfatte områder i loven, der ikke berører profileringsværktøjet.

Professor: Svært at gennemskue hvad der sker i virkeligheden

Thomas Hildebrandt, som er professor ved Datalogisk Institut på Københavns Universitet, leder et forskningsprojekt, der skal opnå stort set det samme, som det, der beskrives i lovforslaget: nemlig vurdere en ledig borgers risiko for at blive langtidsarbejdsløs.

I et nyligt interview med Version2 påpegede han, at forholdet mellem data og virkelighed i forbindelse med jobcentrenes arbejde, er svært at lægge ind i en algoritme.

»Man kan ikke bare tage et dump af databasen og så gennemskue, hvad der egentlig skete i virkeligheden.«

Det skyldes blandt andet, at hændelser kan registreres på flere forskellige måder.

»Hvorfor er den arbejdsløse stoppet i et forløb? Hvis mange årsager er registreret på forskellige måder, falder datakvaliteten. Så ved vi reelt ikke, hvad der er sket. Måske er personen slet ikke stoppet i et forløb, men er bare registreret på en anden måde. Det kan også være, at et tidsstempel slet ikke svarer til virkeligheden, fordi der er blevet registreret på et senere tidspunkt. Så får man misvisende data.«

Derudover ændrer lovgivningen sig også. Man skal have øje for, hvilke love og regler der var gyldige, da data blev indsamlet.

»Det nytter ikke at træne en algoritme til at komme med forudsigelser eller beslutninger baseret på data, som blev indsamlet i en anden sammenhæng – hvor lovgivningen gav helt andre muligheder.«

Thomas Hildebrandt har ikke været involveret i STAR’s arbejde med det nye værktøj.

Værktøj er profilering af ledige borgere

I lovens bemærkninger angives følgende eksempler på forhold, der kan indgå i profileringsværktøjets afgørelse:

»Ledighedshistorik, alder, tidligere beskæftigelse, herkomst, uddannelsesmæssig baggrund og årsag til ledighed, herunder fx oplysninger om helbredsmæssige forhold. Der sker med andre ord en sammenstilling og samkøring af borgerens egne oplysninger i værktøjet og de nævnte oplysninger fra eksterne registre.«

Borgerens egen vurdering af sine beskæftigelsesmuligheder indgår i den statistiske vurdering af borgerens risiko for langtidsledighed. Analysen foretages ved at sammenholde den konkrete borgers karakteristik med karakteristika for borgere, der tidligere har været langtidsledige.

Modellen kan udskille en gruppe af borgere, der på baggrund af deres karakteristika, i gennemsnit, har en forhøjet risiko for langtidsledighed.

»Værktøjet kan således medføre en form for behandling af personoplysninger, der udgør ‘profilering’, som i databeskyttelsesforordningens artikel 4, nr. 4, det defineres som ‘enhver form for automatisk behandling af personoplysninger, der består i at anvende personoplysninger til at evaluere bestemte personlige forhold vedrørende en fysisk person, navnlig for at analysere eller forudsige forhold vedrørende den fysiske persons arbejdsindsats, økonomiske situation, helbred, personlige præferencer, interesser, pålidelighed, adfærd, geografisk position eller bevægelser’.«

Halvdelen af jobcentrene giver kold skulder

STAR har arbejdet på det nye værktøj i et stykke tid.

I en skriftlig evaluering af projektet ‘Samtaler og indsats der modvirker langtidsledighed’, udført af konsulentfirmaet Mploy, skrives der:

»I alt 16 lokale projekter har udviklet og afprøvet metoder, indsatser og samarbejdsaktiviteter, som kan nedbringe andelen af nyledige dagpengemodtagere, der bliver langtidsledige. Som et fælles centralt element har projekterne alle arbejdet med det profilafklaringsværktøj, som STAR har udviklet til at identificere nyledige i risiko for langtidsledighed. Som led i pilotprojektet har Styrelsen for Arbejdsmarked og Rekruttering bedt Mploy om at udarbejde en evaluering, der samler resultaterne af projektet. Projektperioden kørte fra januar 2016 til juni 2017, og evalueringen er gennemført umiddelbart herefter.«

Men succesen er næppe klar:

»Godt halvdelen af de deltagende jobcentre vurderer, at profilafklaringsværktøjet giver et godt grundlag for at identificere nyledige i risiko for langtidsledighed,« står der i en faktaboks.

Med andre ord mener den anden halvdel af jobcentrene ikke, at værktøjet giver et godt grundlag.

Foranstaltninger skal sikre personoplysninger og hindre forskelsbehandling

Profileringsværktøjet vil ifølge bemærkningerne bruges til at understøtte sagsbehandlernes vurdering af borgeren med henblik på at forbedre muligheden for at tilbyde den rette indsats, står der i lovens bemærkninger.

»Afgørelser træffes således ikke automatisk udelukkende på baggrund af screeningsværktøjet, men træffes af sagsbehandleren på baggrund af en samlet faglig vurdering af borgerens situation (beslutningsstøtte).«

Inden for rammerne af den foreslåede bestemmelse vil det blive sikret, at der anvendes passende matematiske eller statistiske procedurer til profileringen. Der vil også blive gennemført tekniske og organisatoriske foranstaltninger, der kan sikre, at faktorer, der resulterer i unøjagtige personoplysninger, bliver rettet, og at risikoen for fejl minimeres.

»Foranstaltningerne skal tillige sikre personoplysninger på en måde, der tager højde for de potentielle risici for den registreredes interesser og rettigheder, og som hindrer bl.a. forskelsbehandling af fysiske personer på grund af race eller etnisk oprindelse, politisk, religiøs eller filosofisk overbevisning, fagforeningsmæssigt tilhørsforhold, genetisk status eller helbredstilstand eller seksuel orientering, eller som resulterer i foranstaltninger, der har en sådan virkning.«