LageLuchs · Datenlogik

Warum ist eine hohe Arbeitslosenquote trotzdem ein schlechter Score?

Weil der LuchsScore eine Richtungssemantik braucht: Für die meisten Kennzahlen gilt „höher ist besser" — aber für Fahrzeit, Hebesätze, Arbeitslosigkeit, Leerstand und Straftaten gilt das Gegenteil. Diese Indikatoren sind invertiert: ein hoher Rohwert führt zu einem niedrigeren Rang.

01goodnessPercentile = 100 − Rohperzentil

In lib/score/percentile.ts berechnet goodnessPercentile den Score-Rang so:

Normaler Indikator: höher = besser → goodness = rawPercentile
Invertierter Indikator: höher = schlechter → goodness = 100 − rawPercentile

Beispiel Arbeitslosenquote: Eine Region mit 8,2 % ALO liegt im p80 der ALO-Verteilung (schlechter als 80 % der Peers). Als Güte-Rang: 100 − 80 = 20 — schlechter als 80 % der Regionen, besser als nur 20 %.

Das inverted: true-Flag steckt direkt im SCORE_TREE in lib/region/indicator-display.ts bei jedem betroffenen Indikator. Ergänzt man einen neuen invertierten Indikator, reicht das Flag — keine weitere Sonderfallbehandlung.

02Welche Kennzahlen sind invertiert?

Alle Indikatoren, bei denen ein höherer Rohwert ein schlechteres Ergebnis für die Region bedeutet:

Kennzahl	Einheit	Warum invertiert?
Arbeitslosenquote	%	Hohe ALO = schlechter Arbeitsmarkt
Fahrzeit Oberzentrum	Min.	Lange Fahrzeit = schlechte Erreichbarkeit
Gewerbesteuer-Hebesatz	%	Hoher Hebesatz = höhere Steuerbelastung
Straftaten je 100k EW	je 100k	Viele Straftaten = niedrigere Sicherheit

Weitere invertierte Indikatoren: Hebesatz Grundsteuer A/B, Unternehmensinsolvenzen, kommunale Schulden je EW, ALO-Quote Veränderung YoY, Pkw-Dichte, Wohnungsleerstand, Gesamtquotient (Altersabhängige), Anteile 65–79 / ab 80 Jahre, diverse Armutsquoten.

03Normal vs. invertiert — der Unterschied

Zum Vergleich: nicht-invertierte Kennzahlen, bei denen „mehr" tatsächlich „besser" ist:

Arbeitslosenquote 8,2 % (invertiert)

Rang 20

Rohperzentil p80 (schlechter als 80 % der Peers) → goodness = 100 − 80 = 20.

Beschäftigte je EW 0,52 (normal)

Rang 72

Rohperzentil p72 (besser als 72 % der Peers) → goodness = 72.

Beide Werte gehen in den Arbeitsmarkt-Dimensionsscore ein. Die Invertierung stellt sicher, dass alle Indikatoren in dieselbe Richtung zeigen: höherer Dimensionsscore = stärkerer Arbeitsmarkt. Wie die Dimensionsscores dann gewichtet zum LuchsScore aggregiert werden, erklärt Aggregation & Gewichte.

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