Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/308978 
Year of Publication: 
2023
Citation: 
[Journal:] AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv [ISSN:] 1863-8163 [Volume:] 17 [Issue:] 3 [Publisher:] Springer [Place:] Berlin, Heidelberg [Year:] 2023 [Pages:] 253-303
Publisher: 
Springer, Berlin, Heidelberg
Abstract: 
Die amtliche Statistik zeichnet sich durch ihren gesetzlich auferlegten Fokus auf die Qualität ihrer Veröffentlichungen aus. Dabei folgt sie den europäischen Qualitätsrahmenwerken, die auf nationaler Ebene in Form von Qualitätshandbüchern konkretisiert und operationalisiert werden, sich jedoch bis dato hinsichtlich Ausgestaltung und Interpretation an den Anforderungen der "klassischen" Statistikproduktion orientieren. Der zunehmende Einsatz maschineller Lernverfahren (ML) in der amtlichen Statistik muss daher zur Erfüllung des Qualitätsanspruchs durch ein spezifisches, darauf zugeschnittenes Qualitätsrahmenwerk begleitet werden. Das vorliegende Papier leistet einen Beitrag zur Erarbeitung eines solchen Qualitätsrahmenwerks für den Einsatz von ML in der amtlichen Statistik, indem es (1) durch den Vergleich mit bestehenden Qualitätsgrundsätzen des Verhaltenskodex für Europäische Statistiken relevante Qualitätsdimensionen für ML identifiziert und (2) diese unter Berücksichtigung der besonderen methodischen Gegebenheiten von ML ausarbeitet. Dabei (2a) ergänzt es bestehende Vorschläge durch den Aspekt der Robustheit, (2b) stellt Bezug zu den Querschnittsthemen Machine Learning Operations (MLOps) und Fairness her und (2c) schlägt vor, wie die Qualitätssicherung der einzelnen Dimensionen in der Praxis der amtlichen Statistik ausgestaltet werden kann. Diese Arbeit liefert die konzeptionelle Grundlage, um Qualitätsindikatoren für ML-Verfahren formell in die Instrumente des Qualitätsmanagements im Statistischen Verbund zu überführen und damit langfristig den hohen Qualitätsstandard amtlicher Statistik auch bei Nutzung neuer Verfahren zu sichern.
Subjects: 
Qualität
Maschinelles Lernen
Amtliche Statistik
Erklärbarkeit
Interpretierbarkeit
Robustheit
Stabilität
Quality
Machine Learning
Official Statistics
Explainability
Interpretability
Robustness
Stability
JEL: 
C80
C52
C18
Persistent Identifier of the first edition: 
Creative Commons License: 
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Document Type: 
Article
Document Version: 
Published Version

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