Zum Inhalt springen
Fassade eines Bürohochhauses. Einige Büros sind blau und lila erhellt, andere sind dunkel. Dies symbolisiert das Dateninstitut
10 Januar 2024| doi: 10.5281/zenodo.13221900

Wie wird das Dateninstitut gemeinwohlorientiert?

Eine digitale Gesellschaft braucht nicht nur eine geeignete Infrastruktur, sondern auch Verantwortliche, die sie koordiniert. Das hat die Bundesregierung erkannt und das erste Dateninstitut gegründet. Am 20. November 2023 veranstaltete Wikimedia Deutschland eine interaktive Session auf dem Digitalgipfel in Jena, der sich unter anderem der Frage widmete, wie dieses Dateninstitut langfristig und gemeinwohlorientiert arbeiten kann. Theresa Züger war als Moderatorin bei der Diskussion dabei und fasst die Ansätze und Ideen hier zusammen. 

In der Session wurden fünf Gesprächsgruppen mit verschiedenen Fokusthemen gebildet, von denen ich eine moderieren durfte. Dieser Beitrag präsentiert einen Ausschnitt der besprochenen Ideen, die hier von Wikimedia insgesamt beschrieben wurden. Sie sollen dem Dateninstitut Hinweise zur Umsetzung liefern. Meine Gruppe widmete sich der Frage, wie Gemeinwohlorientierung vor allem im Spannungsfeld mit Profitinteressen nachhaltig gesichert werden kann und welche Mechanismen zu einer kontinuierlichen Sicherung der Gemeinwohlorientierung beitragen. 

Verschiedene Visionen für die Rolle des Dateninstituts

In der Diskussion wurden zunächst verschiedene Ideen für die eigentliche Arbeit und Rolle des Dateninstituts artikuliert, das ist relevant,, da dessen Arbeitsweise tatsächlich in vielen Fragen noch zu klären ist. Während einige das Dateninstitut klar als Datentreuhänder sehen, der Daten verwaltet und Zugänge regelt, betonten andere seine Förderrolle. Ob und wie das Dateninstitut beide Rollen erfüllen wird, ist jedoch unklar. Die Ankündigungen formulieren es so, dass das Dateninstitut “das Datenökosystem koordiniert, über Sektorengrenzen hinweg vernetzt und Innovationen ermöglicht. Das Dateninstitut soll als zentrale Anlaufstelle fungieren, die ganzheitlich und interdisziplinär Expertise bündelt und praxisnahe Methodenkompetenz und Lösungen zur Verfügung stellt. Es soll auf den zahlreichen bereits existierenden Initiativen im Datenbereich aufsetzen und diese miteinander vernetzen sowie neue, sektorübergreifende Projekte auf den Weg bringen.” (BMI).

Mit der Idee des Dateninstituts als Datentreuhänder, die als staatsferne aber öffentliche Institution (ähnlich den Medienanstalten) Daten verwaltet, kam die Idee auf, dass man kommerzielle digitale Plattformen im Sinne von Big Tech Konzernen, dazu verpflichten könne, die von ihnen gesammelten Daten auf Wunsch ihrer Nutzer*innen in anonymisierter Form dem Dateninstitut zur Verfügung zu stellen. So wären die Daten auch anderen Akteur*innen zugänglich und könnten Datenmonopolen entgegenwirken, indem eine breitere Konkurrenz datenbasierter Anwendungen ermöglicht sei.  

Woher kommen die Daten? 

Auch diese Frage ließ noch Raum für Diskussion. In der Runde wurde die Einschätzung geteilt, dass viele Daten bereits auf Basis kommunaler Strukturen existieren würden. Das Dateninstitut habe nun die Aufgabe Strukturen zu schaffen, um diese Daten öffentlich nutzbar zu machen. Dabei, so die Idee einiger Redner*innen, sollten die Daten möglichst offen für verschiedene Akteure nutzbar sein, so dass eine Konkurrenz und Vielfalt an Use Cases auf Basis der öffentlichen Daten entstehen können. Verschiedene Nutzungszwecke, profitorientierte wie auch nicht-profitorientierte und dem Gemeinwohl dienende, seien denkbar und sollten unter verschiedenen Lizenzen ermöglicht werden, die unterschiedliche Bedingungen für gemeinwohlorientierte und profit-orientierte Vorhaben schaffen könnten. Ein*e Teilnehmende*r betonte, dass es Anwendungsfälle gebe, für die sich aus der Datennutzung kein wirtschaftlicher Business Case ergebe, da mit bestimmten gemeinwohlorientierten Datenprojekten kein Geld zu machen sei. Genau in solchen Fällen sollte das Dateninstitut aktiv werden, um als Förderer solche Projekte zu ermöglichen, bei denen ein Nutzen für das Gemeinwohl entsteht. Weiter wurde gefordert, dass generell Datenerheber*innen gefördert und subventioniert werden sollten, unter anderem in der Form, dass Datenerhebung, wie auch die Open Source Entwicklung, als gemeinnütziger Zweck anerkannt wird. 

Welche Rolle spielt die Wirtschaft für ein gemeinwohlorientiertes Dateninstitut? 

Diese Frage war eher umstritten. Während einige klar einen Auftrag für im Kern gemeinwohlorientierte Projekte beim Dateninstitut sehen, war für andere klar, dass wirtschaftliche Interessen für jeden Use Case eine Rolle spielen müssten. Dabei sollten Daten jedoch nicht nur durch das Dateninstitut in die Wirtschaft fließen, sondern auch “zurückgegeben werden”. Beispielsweise würde dann durch ein Lizenzmodell festgelegt: Wer Daten nutzt, muss z.B. 20 Prozent der neuen Daten aus seinem Produkt, das auf Basis der öffentlichen Daten entstanden ist, wieder zurückfließen lassen. 

Noch konkreter wurde diese Idee als “Gemeinwohlrendite” formuliert. Diese könnte in Form von Daten, wie dargelegt, aber auch in Form eines Finanzierungsanteils oder auch anderer Teilhabe an das Dateninstitut zurücklaufen, wodurch ein Beitrag zu einer längerfristigen Finanzierung des Dateninstituts geleistet wäre. 

Allgemein wurde problematisiert, dass es derzeit nur ein Entweder-Oder für Datenprojekte gäbe: Entweder seien sie gemeinnützig und dürften damit keine Gewinne machen ODER sie seien profitorientiert und könnten daher häufig ihren gemeinwohlorientierten Zielen nicht gerecht werden, da sie Investor*innen und Marktlogiken unterworfen sind. Das Plädoyer benannte den Bedarf für Lösungen dazwischen, die wirtschaftliches Agieren mit einem Gemeinwohlinteresse verbinden könnten. 

Wer darf mitmachen? 

Ein weiterer Steuerungsmechanismus, so ein Vorschlag, könnten Vorgaben zu einer diversen Zusammensetzung von Akteuren für Konsortien zu Use-Cases sein. So könnten 

Rahmenbedingungen der Use Cases z.B. definieren, dass ein Start-UP oder ein mittelständisches Unternehmen, jeweils mit einem größeren Unternehmen und einem zivilgesellschaftlichen Akteur kooperieren müssen. Gleichzeitig erhöhe die Anzahl der Partner*innen und Interessen immer die Komplexität. So könnte es aber gelingen, Akteure einzubinden, die sonst unterrepräsentiert sind.

Wie schützt man das Dateninstitut vor Missbrauch oder Schaden?

Als offene Frage wurde diskutiert, wie die Qualität der Daten und ihre Pflege durch oder auch für das Dateninstitut gewährleistet werden könne und welche Ansprüche an Datensätze gestellt werden müssten, die durch private oder gemeinnützige Akteure über das Dateninstitut zur Verfügung gestellt werden. Beispielsweise sei es aus Sicht eines Teilnehmenden eine zu hohe Anforderung, jegliche Biases aus Datensätzen zu mitigieren. Vielmehr wäre eine gute Dokumentation der Daten erforderlich, die ihre Einschränkungen, auch bezüglich möglicher Biases und ihre Qualität transparent machen. 

Visionen und Wirklichkeit – man darf gespannt bleiben

Doch diese Ideen sind bislang nur Zukunftsmusik. Derzeit befindet sich das Dateninstitut in einem Auswahlprozess für erste sogenannte Use Cases. Die beiden ersten Use Cases sollen sich mit Post-Corona und Energieeffizienz beschäftigen. Aus Sicht der Diskussionsteilnehmenden sollte schon in der Auswahl der Cases eine Gemeinwohlorientierung mitgedacht werden und z.B. im Bewerbungsprozess von den Verantwortlichen für die Cases reflektiert werden. 

Und wer entscheidet?

Relevant wird jedoch die Klärung der Frage sein, durch welchen Prozess und durch welche Akteure die jeweiligen Use Cases gewählt werden und welche Kriterien bei der Auswahl angelegt werden. Gemeinwohl erfordert immer die Deliberation, weshalb die Frage nach dem Prozess und nach der Möglichkeit von Teilhabe entscheidend ist. Dieser Workshop auf dem Digitalgipfel war ein ermutigendes Beispiel gelungener Teilhabe. Nun bleibt abzuwarten, wie Ideen der Teilnehmenden eingebunden werden und welche Prozesse und Ziele das Dateninstitut tatsächlich in den kommenden Monaten entwickelt.

Dieser Beitrag spiegelt die Meinung der Autorinnen und Autoren und weder notwendigerweise noch ausschließlich die Meinung des Institutes wider. Für mehr Informationen zu den Inhalten dieser Beiträge und den assoziierten Forschungsprojekten kontaktieren Sie bitte info@hiig.de

Theresa Züger, Dr.

Leiterin AI & Society Lab & Forschungsgruppe Public Interest AI, Co-Leiterin des Projekts Human in the Loop

Auf dem Laufenden bleiben

HIIG-Newsletter-Header

Jetzt anmelden und  die neuesten Blogartikel einmal im Monat per Newsletter erhalten.

Aktuelle HIIG-Aktivitäten entdecken

Forschungsthemen im Fokus

Das HIIG beschäftigt sich mit spannenden Themen. Erfahren Sie mehr über unsere interdisziplinäre Pionierarbeit im öffentlichen Diskurs.

Weitere Artikel

Drei Gruppen von Menschen haben Formen über sich, die zwischen ihnen und in Richtung eines Papiers hin und her reisen. Die Seite ist ein einfaches Rechteck mit geraden Linien, die Daten darstellen. Die Formen, die auf die Seite zusteuern, sind unregelmäßig und verlaufen in gewundenen Bändern.

Beschäftigte durch Daten stärken

Arbeitsplätze werden zunehmend datafiziert. Doch wie können Beschäftigte und Gewerkschaften diese Daten nutzen, um ihre Rechte zu vertreten?

Eine stilisierte Illustration mit einem großen „X“ in einer minimalistischen Schriftart, mit einem trockenen Zweig und verblichenen Blättern auf der einen Seite und einem leuchtend blauen Vogel im Flug auf der anderen Seite. Das Bild symbolisiert einen Übergangsprozess, wobei der Vogel das frühere Twitter-Logo darstellt und das „X“ das Rebranding der Plattform und Änderungen im Regelwerk von X symbolisiert.

Zwei Jahre nach der Übernahme: Vier zentrale Änderungen im Regelwerk von X unter Musk

Der Artikel beschreibt vier zentrale Änderungen im Regelwerk der Plattform X seit Musks Übernahme 2022 und deren Einfluss auf die Moderation von Inhalten.

Das Bild zeigt einen Traktor von oben, der ein Feld bestellt. Eine Seite des Feldes ist grün bewachsen, die andere trocken und erdig. Das soll zeigen, dass nachhaltige KI zwar im Kampf gegen den Klimawandel nützlich sein, selbst aber auch hohe Kosten für die Umwelt verursacht.

Zwischen Vision und Realität: Diskurse über nachhaltige KI in Deutschland

Der Artikel untersucht die Rolle von KI im Klimawandel. In Deutschland wächst die Besorgnis über ihre ökologischen Auswirkungen. Kann KI wirklich helfen?