Hohenheimer Team analysiert mit Hilfe von maschinellem Lernen den Zusammenhang zwischen Alter und Lebenszufriedenheit  [10.07.22]

Die Lebenszufriedenheit hängt von zahlreichen Variablen ab, viele davon sind altersabhängig. Eine aktuelle Studie zur Vorhersage der Lebenszufriedenheit unter Verwendung eines Machine Learning Ansatzes deutet darauf hin, dass die Lebenszufriedenheit bei jungen Personen unterschätzt und bei Personen mittleren Alters überschätzt wird. Über die gesamte Lebensspanne hinweg scheint diese Zufriedenheit einer U-förmigen Kurve zu folgen, mit einem Minimum rund um das Alter von 50 Jahren - die allbekannte Midlife Crisis?

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Originalpublikation

Kaiser, M. (a), Otterbach, S. (b,c), Sousa-Poza, A. (b,c); 2022; Using machine learning to uncover the relation between age and life satisfaction. Nature Scientific Reports, Volume 12, Issue 1, 5263, DOI 10.1038/s41598-022-09018-x.

  • (a) Department of Management, Society, and Communication, Copenhagen Business School, Dalgas Have 15, Frederiksberg, 2000, Denmark
  • (b) Institute for Health Care and Public Management, University of Hohenheim, Fruwirthstrasse 48, Stuttgart, 70599, Germany
  • (c) IZA, Bonn, Germany
Abstract

This study applies a machine learning (ML) approach to around 400,000 observations from the German Socio-Economic Panel to assess the relation between life satisfaction and age. We show that with our ML-based approach it is possible to isolate the effect of age on life satisfaction across the lifecycle without explicitly parameterizing the complex relationship between age and other covariates—this complex relation is taken into account by a feedforward neural network. Our results show a clear U-shape relation between age and life satisfaction across the lifespan, with a minimum at around 50 years of age.

© 2022, The Author(s).

 

Auch interessant: Otterbach, S. , Sousa-Poza, A. , Møller, V. (2018) A cohort analysis of subjective wellbeing and ageing: Heading towards a midlife crisis? Longitudinal and Life Course Studies

 

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