28.10.2026

Neue Professur am Cluster: Felix Rusche

Im Oktober hat Felix Rusche seine W1-Professur "Methoden des Maschinellen Lernens in den Wirtschaftswissenschaften" angetreten. Woran er forscht und welche Schwerpunkte er künftig setzen möchte, erzählt er im Interview.

Woran forschen Sie aktuell und welche Themen beschäftigen Sie dabei besonders?

Meine Forschung bewegt sich in der Arbeitsmarkt- und Entwicklungsökonomie. Ein Schwerpunkt liegt auf sozioökonomischer Ungleichheit, sozialen Normen und Diskriminierung. In einem Feldexperiment mit 20.000 LinkedIn-Nutzer:innen zeigen meine Ko-Autor:innen und ich beispielsweise, dass Kontaktanfragen schwarzer Profile 13 Prozent seltener angenommen werden als die weißer Profile. Diskriminierung setzt damit bereits beim Aufbau beruflicher Netzwerke an. Weitere Projekte untersuchen Benachteiligung von Kleinkindern, eigene Vorurteile und die Wirkung lokaler Radiostationen in Indien auf die Benachteiligung von Frauen. Methodisch verbinden diese Projekte statistische Methoden mit Machine Learning, um kausale Zusammenhänge zu untersuchen und Texte, Audio oder Bilder für die Forschung nutzbar zu machen.

Was hat Sie für Ihre Forschung bzw. Ihr Fachgebiet besonders begeistert?

Mich begeistert, dass die Volkswirtschaftslehre schwer greifbare Phänomene messbar und kausal untersuchbar macht. Ungewöhnliche Datenquellen und innovative Forschungsdesigns eröffnen neue Möglichkeiten. So können soziale Medien berufliche Netzwerke sichtbar machen, während Machine Learning die Analyse von Texten, Bildern oder Audio ermöglicht. Im LinkedIn-Experiment konnten wir zum Beispiel mithilfe KI-generierter Porträts ausschließlich die ethnische Zugehörigkeit eines Profils variieren. Aus solchen Daten belastbare Aussagen über gesellschaftlich relevante Fragen abzuleiten, ist für mich der Kern empirischer Forschung.

Welche Schwerpunkte möchten Sie in Zukunft setzen?

Ich möchte Machine Learning für die empirische Wirtschaftsforschung nutzen – etwa zur Auswertung von Text-, Audio- und Bilddaten oder für neue experimentelle Designs. Ein Fokus soll auf Bilddaten liegen. Zugleich möchte ich kausale Methoden aus der Ökonomie in das Exzellenzcluster einbringen.

Was möchten Sie Studierenden in Ihrer Lehre besonders vermitteln?

Ich möchte Studierende dafür begeistern, ökonomische Theorie mit empirischen Daten zu verbinden. An Themen wie KI, Mindestlohn, Diskriminierung oder Ungleichheit lässt sich zeigen, welche Forschungsdesigns glaubwürdige kausale Aussagen erlauben. Zudem werde ich einen neuen Kurs zur Nutzung von Machine Learning für unstrukturierte Daten wie Bilder, Videos, Texte und Audiodateien entwickeln. Denn die Fähigkeit, große Datensätze auszuwerten, wird in Zeiten von KI und Big Data immer wichtiger.

Das Interview führte Lena Pinto aus dem Fachbereich Wirtschaftswissenschaften