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title: The role of artificial intelligence (AI) and machine learning in social work practice
authors:
  - M. Nuwasiima
  - M. P. Ahonon
  - C. Kadiri
year: 2024
type: journalArticle
doi: 10.30574/wjarr.2024.24.1.2998
url: "https://doi.org/10.30574/wjarr.2024.24.1.2998"
tags:
  - paper
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  - Bias_Ungleichheit
  - Diversitaet
  - Fairness
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# The role of artificial intelligence (AI) and machine learning in social work practice

## Transformation Trail

### Stufe 1: Extraktion & Klassifikation (LLM)

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, KI_Sonstige, Soziale_Arbeit, Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness
**Argumente:** 3 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 88 |
| Correctness | 92 |
| Category Validation | 94 |
| **Overall Confidence** | **91** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Include (Confidence: 0.95)
**Human:** Include

## Key Concepts

- [[AI Literacy in Social Work Education]]
- [[Algorithmic Bias in Social Services]]
- [[Algorithmic Fairness and Transparency]]
- [[Predictive Analytics in Social Work]]

## Wissensdokument

# The Role of Artificial Intelligence (AI) and machine learning in social work practice

## Kernbefund

AI und ML bieten erhebliches Potenzial zur Verbesserung der sozialen Arbeitspraxis durch Automatisierung, Predictive Analytics und bessere Ressourcenallokation, erfordern aber strikte ethische Richtlinien, Transparenz und ein proaktives Vorgehen gegen algorithmische Vorurteile, um Gerechtigkeit und Gleichheit zu gewährleisten.

## Forschungsfrage

Wie können Künstliche Intelligenz und Machine Learning die Praxis der Sozialen Arbeit transformieren, insbesondere in Bezug auf Fallmanagement, Risikoprognosen und Ressourcenallokation?

## Methodik

Theoretisch/Review: Systematische Literaturanalyse und Überblick über aktuelle Anwendungen von AI/ML in der Sozialen Arbeit mit Fokus auf ethische Implikationen und Implementierungsherausforderungen
**Datenbasis:** Nicht empirisch; Review-basiert auf bestehender Literatur, Fallstudien (Allegheny County, Chicago, Los Angeles) und Forschungsberichten

## Hauptargumente

- AI und ML können die administrativen Belastungen von Sozialarbeitern reduzieren, indem routine Aufgaben automatisiert werden, was mehr Zeit für direkte Klienteninteraktionen und bessere Outcomes ermöglicht.
- Predictive Analytics ermöglichen frühzeitige Interventionen bei gefährdeten Bevölkerungsgruppen in Bereichen wie Kinderwohlfahrt, psychische Gesundheit und Substanzmissbrauch durch datengestützte Risikobewertungen.
- Algorithmische Vorurteile in KI-Systemen können bestehende Ungleichheiten perpetuieren und zu diskriminierender Behandlung marginalisierter Gemeinschaften führen, was robuste ethische Frameworks und kontinuierliche Überwachung erfordert.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Integration von AI-Training in Sozialarbeit-Curricula: 'Social work curricula should integrate technology training, covering topics such as data privacy, ethical considerations, and the application of AI in practice.' (Section 7.2)

### Evidenz 2

Fokus auf Machine Learning, Predictive Analytics, Natural Language Processing und automatisierte Fallmanagementsysteme: 'By analysing various data sources, including demographic information, historical case data, and social determinants of health, predictive analytics can identify at-risk individuals or groups' (Section 2.1)

### Evidenz 3

Gesamter Fokus auf Anwendung in sozialen Diensten, Kinderwohlfahrt und psychischer Gesundheit: 'AI and machine learning are revolutionizing the field further, enhancing predictive analytics, automating routine tasks, and improving decision-making processes in areas such as child welfare and mental health' (Section 1.2)

### Evidenz 4

Detaillierte Analyse von algorithmischen Vorurteilen gegen marginalisierte Gruppen: 'In several U.S. states, algorithms designed to assess the risk of child maltreatment have been shown to disproportionately flag families of color for investigation... found that the predictive risk modeling tool disproportionately identified Black children as high risk' (Section 4.1.1)

### Evidenz 5

Betonung von inklusiven Datensätzen und kultureller Sensibilität: 'Stakeholders in social work must advocate for diverse and inclusive datasets that accurately represent the populations they serve. Additionally, ongoing evaluation and auditing of AI systems are essential to identify and mitigate bias' (Section 4.1)

### Evidenz 6

Expliciter Fokus auf Fairness und Gerechtigkeit in KI-Systemen: 'Ensuring that AI systems are interpretable and open to scrutiny, social workers can better evaluate the fairness of the tools they use' (Section 4.3.1) und 'the core values of social work, such as equity and social justice, remain central to practice' (Abstract)

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Hochrelevant für die Schnittstelle KI und Soziale Arbeit. Das Paper behandelt praktische Anwendungen, ethische Implikationen und Ausbildungsaspekte systematisch und verankert sie in sozialen Gerechtigkeitswerten.

**Unique Contribution:** Systematische Übersicht über AI/ML-Anwendungen in der Sozialen Arbeit mit explizitem Fokus auf ethische Frameworks, algorithmische Bias und die Integration in Curricula – eine seltene Verbindung dieser drei Dimensionen.

**Limitations:** Rein literaturbasierte Review ohne primäre empirische Datenerhebung; begrenzte Diskussion von Gender-spezifischen Implikationen und feministischen Perspektiven; teilweise generische Empfehlungen ohne tiefe Analyse kontextspezifischer Implementierungshürden.

**Target Group:** Sozialarbeiter und Sozialarbeit-Fachkräfte, Sozialarbeit-Educators und Curriculumsentwickler, Policy-Maker im Bereich Soziale Dienste, KI-Entwickler mit Interesse an sozialen Anwendungen, Organisationen der Kinderwohlfahrt und psychischen Gesundheit

## Schlüsselreferenzen

- [[Eubanks_2018]] - Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor
- [[Dastidar_et_al_2019]] - Disparities in Predictive Risk Modeling in Child Welfare: A Case Study of Allegheny County
- [[Obermeyer_et_al_2019]] - Dissecting Racial Bias in an Algorithm Used to Manage the Health of Populations
- [[Shlonsky_2020]] - Predictive Analytics in Child Welfare Risk Assessment
- [[Gonzalez_et_al_2021]] - Promoting Fairness in AI Systems: Best Practices for Social Work
- [[McGowan_et_al_2021]] - Data Privacy and Ethical Considerations in AI-Driven Health Research
- [[Russell_Norvig_2020]] - Artificial Intelligence: A Modern Approach
- [[Bovens_2021]] - Predictive Analytics in Social Services: A Tool for Early Intervention in Chicago
- [[ONeil_2016]] - Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy
- [[Benevenuto_et_al_2021]] - Blockchain technology for securing client data in social work
