NEW YORK – Nachdem Hurrikan Katrina im Jahr 2005 New Orleans heimgesucht hatte, stellte das Direktwerbungsunternehmen Valassis seine Datenbank Notdiensten und Freiwilligen zur Verfügung, um die Hilfeleistung zu verbessern. In der chilenischen Hauptstand Santiago arbeiteten Analytiker der Universidad del Desarrollo, der ISI Foundation, UNICEF und GovLab mit dem größten Mobilfunkbetreiber der Stadt, Telefónica, zusammen, um geschlechtsspezifische Mobilitätsmuster zu untersuchen und eine stärker geschlechtergerechte Verkehrspolitik zu entwickeln. Und im Rahmen des Open Data Access-Projekts der Universität Yale bieten die Gesundheitsunternehmen Johnson & Johnson, Medtronic und SI-BONE den Forschern Zugang zu zuvor isolierten Daten aus 333 klinischen Studien und eröffnen so Möglichkeiten für neue Innovationen in der Medizin..
Das sind nur drei Beispiele für so genannte „Data Collaboratives”, Daten-Kooperationsprojekte in Form von Partnerschaften, im Rahmen derer die Beteiligten Daten zugunsten des Gemeinwohls austauschen. An derartigen Zusammenschlüssen sind in der Regel öffentliche Stellen beteiligt, die Daten von Unternehmen und anderen privatwirtschaftlichen Einrichtungen zum Vorteil für die Gesellschaft einsetzen. Doch diese Daten-Kooperationsprojekte können auch für Unternehmen hilfreich sein - beispielsweise tauschen Pharmafirmen Daten über Biomarker aus, um ihre eigenen Anstrengungen in der Arzneimittelforschung zu beschleunigen. Initiativen zum Datenaustausch verfügen auch über großes Potenzial hinsichtlich der Verbesserung der künstlichen Intelligenz (KI). Allerdings müssen diese Initiativen verantwortungsbewusst gestaltet sein und datenschutzrechtliche Belange berücksichtigen.
Das Verständnis der gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Vorteile derartiger Daten-Kooperationsprojekte sowie der Formen, die sie annehmen können, ist von entscheidender Bedeutung, um das Potenzial und die Grenzen solcher Unternehmungen besser einschätzen zu können. GovLab hat über 150 Daten-Kooperationen ermittelt, die sich über Kontinente und Sektoren erstrecken, darunter Unternehmen wie Air France, Zillow und Facebook. Unsere Untersuchungen zeigen, dass diese Partnerschaften vor allem auf drei Arten Wert schaffen.
Zunächst können diese Daten-Kooperationen die Situations- und Ursachenanalyse verbessern. Ihre einzigartigen Datensammlungen helfen offiziellen staatlichen Vertretern, Fragestellungen wie Verkehrsprobleme oder finanzielle Ungleichheit besser zu verstehen und flexiblere und stärker zielgerichtete evidenzbasierte Strategien für deren Lösung zu entwickeln.
Darüber hinaus verbessert ein derartiger Datenaustausch die Prognosekapazität der Entscheidungsträger. Die enorme Zahl der heute gespeicherten öffentlichen und privaten Daten kann aussagekräftige Einblicke in zukünftige Entwicklungen vermitteln und damit den politischen Entscheidungsträgern helfen, effektivere Maßnahmen zu planen und umzusetzen.
Schließlich – und von größter Bedeutung: mit den Datenkooperationen kann KI solider, präziser und reaktionsschneller gestaltet werden. Obwohl Analysten davon ausgehen, dass KI das Herzstück der Governance im 21. Jahrhundert sein wird, ist die Leistung der KI nur so gut wie die zugrunde liegenden Modelle. Und die Ausgereiftheit und Präzision der Modelle hängt im Allgemeinen wiederum von Qualität, Tiefe, Komplexität und Vielfalt der Daten ab, die die Basis dieser Modelle bilden. Datenkooperationen können daher eine wichtige Rolle beim Aufbau besserer KI-Modelle spielen, indem sie Datensilos aufbrechen und Daten aus neuen und alternativen Quellen verbinden.
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Öffentlich-private Daten-Kooperationen verfügen über großes Potenzial, Nutzen für die Gesellschaft zu generieren. Politische Entscheidungsträger, die Verkehrsströme oder die wirtschaftliche Entwicklung von Städten untersuchen, könnten ihre Modelle beispielsweise mit Hilfe von Einzelverbindungsnachweisen der Telekommunikationsanbieter präziser gestalten. Und Forscher könnten ihre Klimavorhersagemodelle verbessern, indem sie Daten kommerzieller Satellitenbetreiber hinzufügen. Der Datenaustausch könnte aber auch für den privaten Sektor nützlich sein und Unternehmen dabei unterstützen, ihre Markenbekanntheit zu steigern, Forschungs- und Entwicklungsausgaben effektiver einzusetzen, die Gewinne zu steigern und neue Risiken und Chancen zu erkennen.
Doch trotz aller Fortschritte und vielversprechenden Ergebnisse steckt die Daten-Kooperation noch in den Kinderschuhen und wir beginnen erst, ihre Vor- und Nachteile zu verstehen. Unser Ansatz bei GovLab unterstreicht den wechselseitigen Nutzen der Zusammenarbeit und zielt darauf ab, Vertrauen zwischen Datenlieferanten und Benutzern aufzubauen.
Als Teil dieses Prozesses haben wir begonnen, ein institutionelles Rahmenwerk zu entwerfen, das die verantwortungsvolle Daten-Kooperation in den Mittelpunkt der Aktivitäten öffentlicher Stellen und privater Unternehmen stellt. Dazu gehört die Bestimmung leitender Datenmanager in diesen Organisationen, die für die Konzeption und Umsetzung systematischer, nachhaltiger und ethischer Kooperationsbemühungen verantwortlich sind. Das Ziel besteht darin, ein Netzwerk von Einzelpersonen aus dem privaten und öffentlichen Sektor aufzubauen, um das Datenmanagement zu fördern.
Angesichts der zunehmenden Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datenmissbrauch – dem so genannten Techlash – wird mancherorts verständlicherweise einige Skepsis gegenüber diesen Initiativen zum Datenaustausch geäußert. Wir sind uns dieser berechtigten Sorgen und der Gründe für den allgemeineren Verlust des öffentlichen Vertrauens bewusst. Allerdings sind wir auch der Ansicht, dass strengere Rahmenbedingungen und systematischere Ansätze in der Daten-Kooperation die besten Möglichkeiten darstellen, um diese Bedenken auszuräumen.
Daten-Kooperationsprojekte bringen isolierte Daten und verstreute Expertise zusammen, um Angebot und Nachfrage nach solchen Informationen aufeinander abzustimmen. Gut durchdachte Initiativen stellen sicher, dass die entsprechenden Institutionen und Einzelpersonen verantwortungsbewusst mit Daten umgehen, um das Potenzial innovativer sozialpolitischer Strategien zu maximieren. Und das beschleunigte Wachstum der Daten-Kooperationen ist für die weitere Entwicklung der KI von entscheidender Bedeutung.
Der Austausch von Daten birgt Risiken, verfügt aber auch über das Potenzial die Art und Weise, wie wir regiert werden, zu verändern. Durch die Nutzung der Möglichkeiten der Daten-Kooperation können Regierungen klügere Strategien entwickeln, die das Leben der Menschen verbessern.
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At the end of a year of domestic and international upheaval, Project Syndicate commentators share their favorite books from the past 12 months. Covering a wide array of genres and disciplines, this year’s picks provide fresh perspectives on the defining challenges of our time and how to confront them.
ask Project Syndicate contributors to select the books that resonated with them the most over the past year.
NEW YORK – Nachdem Hurrikan Katrina im Jahr 2005 New Orleans heimgesucht hatte, stellte das Direktwerbungsunternehmen Valassis seine Datenbank Notdiensten und Freiwilligen zur Verfügung, um die Hilfeleistung zu verbessern. In der chilenischen Hauptstand Santiago arbeiteten Analytiker der Universidad del Desarrollo, der ISI Foundation, UNICEF und GovLab mit dem größten Mobilfunkbetreiber der Stadt, Telefónica, zusammen, um geschlechtsspezifische Mobilitätsmuster zu untersuchen und eine stärker geschlechtergerechte Verkehrspolitik zu entwickeln. Und im Rahmen des Open Data Access-Projekts der Universität Yale bieten die Gesundheitsunternehmen Johnson & Johnson, Medtronic und SI-BONE den Forschern Zugang zu zuvor isolierten Daten aus 333 klinischen Studien und eröffnen so Möglichkeiten für neue Innovationen in der Medizin..
Das sind nur drei Beispiele für so genannte „Data Collaboratives”, Daten-Kooperationsprojekte in Form von Partnerschaften, im Rahmen derer die Beteiligten Daten zugunsten des Gemeinwohls austauschen. An derartigen Zusammenschlüssen sind in der Regel öffentliche Stellen beteiligt, die Daten von Unternehmen und anderen privatwirtschaftlichen Einrichtungen zum Vorteil für die Gesellschaft einsetzen. Doch diese Daten-Kooperationsprojekte können auch für Unternehmen hilfreich sein - beispielsweise tauschen Pharmafirmen Daten über Biomarker aus, um ihre eigenen Anstrengungen in der Arzneimittelforschung zu beschleunigen. Initiativen zum Datenaustausch verfügen auch über großes Potenzial hinsichtlich der Verbesserung der künstlichen Intelligenz (KI). Allerdings müssen diese Initiativen verantwortungsbewusst gestaltet sein und datenschutzrechtliche Belange berücksichtigen.
Das Verständnis der gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Vorteile derartiger Daten-Kooperationsprojekte sowie der Formen, die sie annehmen können, ist von entscheidender Bedeutung, um das Potenzial und die Grenzen solcher Unternehmungen besser einschätzen zu können. GovLab hat über 150 Daten-Kooperationen ermittelt, die sich über Kontinente und Sektoren erstrecken, darunter Unternehmen wie Air France, Zillow und Facebook. Unsere Untersuchungen zeigen, dass diese Partnerschaften vor allem auf drei Arten Wert schaffen.
Zunächst können diese Daten-Kooperationen die Situations- und Ursachenanalyse verbessern. Ihre einzigartigen Datensammlungen helfen offiziellen staatlichen Vertretern, Fragestellungen wie Verkehrsprobleme oder finanzielle Ungleichheit besser zu verstehen und flexiblere und stärker zielgerichtete evidenzbasierte Strategien für deren Lösung zu entwickeln.
Darüber hinaus verbessert ein derartiger Datenaustausch die Prognosekapazität der Entscheidungsträger. Die enorme Zahl der heute gespeicherten öffentlichen und privaten Daten kann aussagekräftige Einblicke in zukünftige Entwicklungen vermitteln und damit den politischen Entscheidungsträgern helfen, effektivere Maßnahmen zu planen und umzusetzen.
Schließlich – und von größter Bedeutung: mit den Datenkooperationen kann KI solider, präziser und reaktionsschneller gestaltet werden. Obwohl Analysten davon ausgehen, dass KI das Herzstück der Governance im 21. Jahrhundert sein wird, ist die Leistung der KI nur so gut wie die zugrunde liegenden Modelle. Und die Ausgereiftheit und Präzision der Modelle hängt im Allgemeinen wiederum von Qualität, Tiefe, Komplexität und Vielfalt der Daten ab, die die Basis dieser Modelle bilden. Datenkooperationen können daher eine wichtige Rolle beim Aufbau besserer KI-Modelle spielen, indem sie Datensilos aufbrechen und Daten aus neuen und alternativen Quellen verbinden.
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Öffentlich-private Daten-Kooperationen verfügen über großes Potenzial, Nutzen für die Gesellschaft zu generieren. Politische Entscheidungsträger, die Verkehrsströme oder die wirtschaftliche Entwicklung von Städten untersuchen, könnten ihre Modelle beispielsweise mit Hilfe von Einzelverbindungsnachweisen der Telekommunikationsanbieter präziser gestalten. Und Forscher könnten ihre Klimavorhersagemodelle verbessern, indem sie Daten kommerzieller Satellitenbetreiber hinzufügen. Der Datenaustausch könnte aber auch für den privaten Sektor nützlich sein und Unternehmen dabei unterstützen, ihre Markenbekanntheit zu steigern, Forschungs- und Entwicklungsausgaben effektiver einzusetzen, die Gewinne zu steigern und neue Risiken und Chancen zu erkennen.
Doch trotz aller Fortschritte und vielversprechenden Ergebnisse steckt die Daten-Kooperation noch in den Kinderschuhen und wir beginnen erst, ihre Vor- und Nachteile zu verstehen. Unser Ansatz bei GovLab unterstreicht den wechselseitigen Nutzen der Zusammenarbeit und zielt darauf ab, Vertrauen zwischen Datenlieferanten und Benutzern aufzubauen.
Als Teil dieses Prozesses haben wir begonnen, ein institutionelles Rahmenwerk zu entwerfen, das die verantwortungsvolle Daten-Kooperation in den Mittelpunkt der Aktivitäten öffentlicher Stellen und privater Unternehmen stellt. Dazu gehört die Bestimmung leitender Datenmanager in diesen Organisationen, die für die Konzeption und Umsetzung systematischer, nachhaltiger und ethischer Kooperationsbemühungen verantwortlich sind. Das Ziel besteht darin, ein Netzwerk von Einzelpersonen aus dem privaten und öffentlichen Sektor aufzubauen, um das Datenmanagement zu fördern.
Angesichts der zunehmenden Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datenmissbrauch – dem so genannten Techlash – wird mancherorts verständlicherweise einige Skepsis gegenüber diesen Initiativen zum Datenaustausch geäußert. Wir sind uns dieser berechtigten Sorgen und der Gründe für den allgemeineren Verlust des öffentlichen Vertrauens bewusst. Allerdings sind wir auch der Ansicht, dass strengere Rahmenbedingungen und systematischere Ansätze in der Daten-Kooperation die besten Möglichkeiten darstellen, um diese Bedenken auszuräumen.
Daten-Kooperationsprojekte bringen isolierte Daten und verstreute Expertise zusammen, um Angebot und Nachfrage nach solchen Informationen aufeinander abzustimmen. Gut durchdachte Initiativen stellen sicher, dass die entsprechenden Institutionen und Einzelpersonen verantwortungsbewusst mit Daten umgehen, um das Potenzial innovativer sozialpolitischer Strategien zu maximieren. Und das beschleunigte Wachstum der Daten-Kooperationen ist für die weitere Entwicklung der KI von entscheidender Bedeutung.
Der Austausch von Daten birgt Risiken, verfügt aber auch über das Potenzial die Art und Weise, wie wir regiert werden, zu verändern. Durch die Nutzung der Möglichkeiten der Daten-Kooperation können Regierungen klügere Strategien entwickeln, die das Leben der Menschen verbessern.
Aus dem Englischen von Helga Klinger-Groier