Urban Data

Daten geben! — Teil 1

(Dies ist der erste Beitrag einer Serie, die sich mit der Realisierbarkeit von Datenphilanthropie im Sinne von Open Data beschäftigt. Teil 1 stellt das Konzept von Datenphilanthropie vor, und wo es bislang zum Einsatz kommt.)

Auf dieser Welt gibt es einen Überschuss an Daten und einen Überschuss an dringlichen gesellschaftlichen Herausforderungen. Höchste Zeit also, diese beiden zusammen zu bringen.

Genauso, wie es in Industrieländern eine Überproduktion an Lebensmitteln und Kleidung gibt, gibt es auch einen Datenüberschuss. Angeblich produzieren privatwirtschaftliche Unternehmen täglich bis zu 2,5 Trillionen Bytes Daten. Nicht nur das — nur weniger als 0,5 Prozent davon werden analysiert und genutzt. Was also machen mit all den ungenutzten Daten, die Robert Kirkpatrick, Direktor der UN-Initiative Global Pulse, “massive passive Daten” oder “Datenerschöpfung” nennt?

Es ist ja nicht so, dass es für diese passiven Daten keine Verwendungs-möglichkeiten außerhalb der Unternehmen gäbe. Umweltschutz, Mobilität, Klimawandel, Bildung und Wissenschaft, kommunale Infrastrukturprojekte, Migrationsbewegungen, Gesundheit, mehr Transparenz bei Produktionsabläufen — you name it. All das sind gesellschaftliche Themen, wo es an der einen oder anderen Ecke brennt. Und Unternehmen sind in Besitz von Daten, die hierbei helfen können.

Es ist also Zeit für Unternehmen, sich Gedanken über Datenphilanthropie zu machen. Das ist eine Form der Zusammenarbeit, bei der privatwirtschaftliche Unternehmen ihre Daten für den öffentlichen Nutzen teilen.

Mit der Gründung von Global Pulse hat die UN vor einigen Jahren damit begonnen, den Nutzen von Daten in Form von Datenphilanthropie zu beleuchten.

‘Die nächste Bewegung im Bereich gemeinnütziges Spenden und Corporate Citizenship kann sein, dass Unternehmen und Regierungen Daten spenden, die dazu dienen könnten, Krankheiten zu verfolgen, Wirtschaftskrisen abzuwenden, Verkehrsstaus zu verringern und die Entwicklung zu unterstützen. Der öffentliche Sektor ist jedoch nicht der einzige, der von Data Philanthropie profitiert: Unternehmen, die Daten spenden, können auch davon profitieren”.

Die Vision: Eine Zukunft, in der große Datenmengen sicher und verantwortungsbewusst als öffentliches Gut genutzt werden. Dafür wiederum benötigt es die Zusammenarbeit des Privatsektors mit akademischen Institutionen, öffentlichen Organisationen und der kommunalen Verwaltung, um Kollaborationen für soziale und ökologische Fragen der Zeit zu fördern.

Im humanitären Bereich kommen Unternehmensdaten bereits erfolgreich zum Einsatz, nachfolgend ein paar Beispiele:

1. Seenotrettung von Flüchtlingen und Migranten

Die Zahl der Todesfälle von Flüchtlingen und Migranten, die das Mittelmeer überqueren, hat 2016 Rekordwerte erreicht. Um die Zahl der Todesopfer verringern zu können, braucht es ein Verständnis des gesamten Prozesses der Überfahrt auf See. Zusammen mit dem UN-Hochkommissariat für Flüchtlinge (UNHCR) hat UN Global Pulse Datenquellen analysiert, um ein besseres Verständnis des Kontextes von Such- und Rettungsaktionen zu ermöglichen. Hierfür wurden Schiffspositionsdaten (AIS), um den Weg von Rettungsschiffen von Italien und Malta zu den Rettungszonen und zurück zu bestimmen, mit den Warndaten bei Notrufen von auf See gestrandeten Schiffen kombiniert. Die Erkenntnisse wurden genutzt, um Erzählungen über einzelne Rettungsaktionen zu konstruieren und ein besseres Verständnis für kollektive Rettungsaktionen in der Region zu gewinnen.

2. Krankheitsausbrüche über Suchmaschinenanfragen voraussagen

2008 führte Google das Tool “Google Flu Trends”, dass auf Basis von Suchanfragen die aktuelle Höhe der wöchentlichen Influenza-Fälle genau einschätzen konnte. Das gleiche Prinzip steckt hinter Google Dengue Trends. Man nutzt die Suchbegriffe als Indikatoren für die Krankheitsverlauf und -aktivitäten, oder eben zur Vorhersage von hochansteckenden Krankheiten, die tödlich verlaufen können.

3. Social Data Mining

Das Bruttoinlandsprodukt eines Landes kann laut des Papers “From Social Data Mining to Forecasting Socio-Economic Crisis” in real-time an der Messung der nächtlichen Lichtemissionen geschätzt werden.

4. Verbesserung des Katastrophenschutzes

Die Auswertung von Mobiltelefondaten während Katastrophenfällen kann dabei helfen, den Katastrophenschutz zu verbessern. In einem Beispiel wurden Aktivitätsdaten von Mobiltelefonen mit Fernerkundungsdaten kombiniert, um besser zu verstehen, wie Menschen während schwerer Überschwemmungen im mexikanischen Bundesstaat Tabasco im Jahr 2009 kommunizierten. Und nach dem verheerenden Erdbeben in Haiti arbeiteten Forscher der Columbia University und des schwedischen Karolinska Institute mit dem Mobilfunkunternehmen Digicel zusammen, um mit Hilfe von Telefonmasten zu analysieren, wohin sich Menschen aus cholerabedingten Gebieten bewegen und die ansteckenden Bakterien mitnehmen.

Auch wenn sich durch den Einsatz von Unternehmensdaten beeindruckende Ergebnisse im humanitären Bereich erzielen lassen, so tragen diese nicht unbedingt dazu bei, dass sich Unternehmen für großangelegte Datenphilanthropie-Commitments gewinnen lassen. Zum einen herrscht Unsicherheit und berechtigte Sorge, dass das Recht auf Privatsphäre ausgehöhlt wird (und beim Lesen der vorangegangenen Beispiele kann einem wirklich mulmig werden, schließlich handelt es sich auch die Auswertung persönlicher Daten). Es ist offensichtlich, dass hier schnell Rückschlüsse auf Personen und ihre Lebensumstände auf Basis dieser Daten gezogen werden können. Mag die Auswertung von Mobilfunkdaten in Katastrophensituationen zwar dabei helfen, Menschen in Zukunft schneller gezieltere Hilfe zukommen zu lassen, so können diese Daten ebenso dazu führen, dass Menschen in diesen prekären und verwundbaren Situationen ausgebeutet und missbraucht werden.

Die Privatsphäre ist ein Pfeiler einer funktionierenden Demokratie. Auch die Datenphilanthropie darf diese nicht aushöhlen, um damit wohltätige Zwecke zu rechtfertigen. Unternehmen, die u.a. personenbezogene und nutzergenerierte Daten sammeln, dürfen hier keine Risiken eingehen.

Ein weiterer Grund ist, dass Unternehmen um ihre Geschäftsmodelle fürchten. Gibt man mit der Datenspende eventuell wichtige Informationen an Marktmitkonkurrenten ab?

Global Pulse schlägt daher vier verschiedenen Modelle vor, wie Unternehmen ihre Daten teilen können, ohne dabei die Anonymität der Nutzer_innen zu kompromittieren:

1. Gemeinsame Nutzung aggregierter und abgeleiteter Datensätze zur Analyse im Rahmen von Geheimhaltungsvereinbarungen (NDA) (wobei sich die Frage stellt, inwieweit aggregierte Daten eine Geheim-haltungsvereinbarung benötigen)

2. Die Möglichkeit für Forschende, Daten innerhalb des eigenen Netzwerks des privaten Unternehmens unter NDA zu analysieren

3. Real-Time Data Commons: Daten, die zwischen mehreren Unternehmen derselben Branche gepoolt und aggregiert werden, um die Wettbewerbsfähigkeit zu schützen

4. Public/Private Alerting Network: Unternehmen sammeln Daten hinter ihren eigenen Firewalls und tauschen Indikatoren aus.

Auch wenn es hier noch einiges zu bearbeiten gibt, und diese Form von Philanthropie kritisch beleuchtet werden muss — in der humanitären Hilfe nähert man sich dem Konzept von Datenphilanthropie an. Es wird nach konstruktiven und ethischen Wegen gesucht, um Daten einem guten Zweck zukommen zu lassen, ohne dabei den Datenschutz aufs Spiel zu setzen. Mit einer Organisation wie UN Globale Pulse steht Unternehmen, die sich für diese Form der Wohltätigkeit interessieren, wenigstens eine Ansprechpartnerin zur Verfügung.

Die Datenphilanthropie, sollte sie denn an Fahrt gewinnen, darf sich also nicht zum wohltätigen Wolf im Schafspelz entwickeln. Inwieweit könnte hier Open Data ein Konzept sein, damit sich Datenphilanthropie in diesem Sinne entfalten kann? Wenn Patrick Kirkpatrick und mit ihm unzählige Netzaktivist_innen und Open Data-Akteur_innen von den datenerhebenden Unternehmen common sense fordern und Daten als öffentliches Gut begreifen — welche Bewegung würde sich hier besser eignen, um die Marschrichtung vorzugeben, als die Open Data-Community ( Verwaltung und zivilgesellschaftliche Organisationen und Initiativen gleichermaßen)?

Selbst wenn sich die Situation hierzulande nicht im entferntesten mit der in humanitären Katastrophengebieten vergleichen lässt, so müssen auch Kommunen Lösungen für ihre Herausforderungen finden. Unternehmen wiederum können einen Sinn dafür entwickeln, dass die Daten, die sie für einen oder gar keinen Zweck verwenden, tatsächlich in der Lage sein können, einer Vielzahl von anderen zu dienen.

Allerdings stehen die von Global Pulse vorgeschlagenen Sharing-Modelle jedoch diametral zum Open Data-Grundsatz: also der Bereitstellung von nicht-nutzerbezogenen Daten, die von jedermann/jederfrau ohne jegliche Einschränkungen genutzt, weiterverbreitet und weiterverwendet werden dürfen. Eine zweckgebunden, geschlossene Bereitstellung der Daten, wie sie sicherlich im Rahmen des Global Pulse-Projekts erfolgt ist, kommt daher nicht in Frage, sollte sich ein Unternehmen für das Teilen von Daten im Sinne von Open Data interessieren.

Im nächsten Teil: Welche Bereiche für Datenphilanthropie noch in Frage kommen, warum die EU-DSGV als Datenphilanthropie-Starthilfe dienen kann und weshalb die Open Data-Landschaft dafür ein guter Beschleuniger ist.