Structural Equation Modeling (SEM) is een statistische methode die factoranalyse en meervoudige regressie combineert, waardoor onderzoekers complexe relaties tussen geobserveerde en latente variabelen kunnen onderzoeken. SEM wordt veel gebruikt in sociale wetenschappen, psychologie en economie om theoretische modellen en hypotheses over causale relaties te testen. Traditionele SEM-benaderingen kennen echter vaak beperkingen bij grote datasets, niet-lineaire relaties en hoog- dimensionale data.

Aan de andere kant blinkt Machine Learning (ML) uit in het omgaan met grootschalige datasets, het vastleggen van niet- lineaire patronen en het maken van nauwkeurige voorspellingen. Technieken zoals neurale netwerken, beslissingsbomen en ensemble-methoden hebben de data-analyse in verschillende velden revolutionair veranderd. Ondanks hun sterke punten worden ML-modellen vaak gezien als "black boxes", die de interpretatie missen die SEM biedt.

Het primaire doel van dit project is het ontwikkelen van een hybride framework dat de sterke punten van machine learning combineert met structurele vergelijkingsmodellering. Deze integratie is gericht op het verbeteren van de mogelijkheden van SEM bij het omgaan met complexe, hoog-dimensionale data, terwijl de interpretatie behouden blijft, en zo een krachtiger instrument voor onderzoekers te bieden.