Data & Society Interface

Die zunehmende Digitalisierung aller Lebensbereiche hat eine Flut von Daten erzeugt, die gesammelt, gespeichert und verarbeitet werden. Die meisten dieser Daten sind in den Datensilos von öffentlichen Institutionen und privaten Unternehmen gespeichert. Offensichtlich ist, dass die Analyse dieser Daten zu einem besseren Verständnis der Gesellschaft beitragen würde und dabei helfen könnte, einige der dringendsten gesellschaftlichen Herausforderungen auf der Welt zu bewältigen. Vor diesem Hintergrund ist der weit verbreitete Ruf nach „Open Data“ sehr verständlich.

Ein solches Teilen von Daten – mit „Teilen“ im strengen Sinne des Wortes – ist jedoch mit einer Fülle von Hemmnissen konfrontiert: der Notwendigkeit, Betriebs- und Geschäftsgeheimnisse zu schützen, gesetzlichen oder vertraglichen Verpflichtungen, Ängsten hinsichtlich der Auswirkungen des Datenaustauschs auf den Wettbewerb, ethischen Erwägungen und mehreren anderen. Dies alles sind durchaus triftige Gründe dafür, bestimmte Daten keiner interessierten Partei frei zugänglich zu machen.

Das Data & Society Interface will daher über die weit verbreitete Forderung nach „offenen Daten“ hinausdenken und hinausgehen: Wie können wir Daten von privaten und öffentlichen Organisationen für wissenschaftliche Zwecke und für das allgemeine Wohl der Gesellschaft nutzbar machen und dabei rechtliche, ethische, wirtschaftliche oder organisatorische Herausforderungen und die legitimen Interessen aller Beteiligten berücksichtigen? Wie können wir Lösungen – sowohl technische als auch nicht-technische, als Proof-of-Concept, Demonstrator oder prototypische Umsetzung – identifizieren, entwickeln und testen, die Schnittstellen auf organisatorischer Ebene erleichtern? Wie können wir den Mangel an „Schnittstellenerfahrungen“ im Hinblick auf die tatsächlichen Praktiken in Organisationen überwinden und Best-Practices der Zusammenarbeit und Umsetzung identifizieren und entwickeln? Und wie können wir dann diese Lösungen generalisieren, um allgemeinere, grundlegende Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie eine gute wissenschaftliche Datennutzung in einer datenreichen Gesellschaft erreicht werden kann?