Wie kommt das Gemeinwohl in das Dateninstitut?

Obwohl beim Digitalgipfel üblicherweise Frontalformate dominiert haben, ging es in diesem Jahr vermehrt in den Austausch. Im Zentrum des Wikimedia-Workshops stand das Dateninstitut und die Use Cases (Anwendungsfälle), die es durchführen soll. Das sind Datenprojekte, in denen in der Umsetzung offene Fragen rund um Daten für den Einzelfall geklärt werden, um damit Impulse und Erkenntnisse für weitere Projekte zu liefernaus denen abgeleitet werden soll, welche Bedarfe es im Bereich der Datennutzung und des Datenteilens gibt. Die Leitfragen für den Workshop ergaben sich aus den von Wikimedia Deutschland entwickelten acht Anforderungen für gemeinwohlorientierte Digitalpolitik. Ein für den wirtschaftslastigen Gipfel eher ungewöhnlicher Fokus – der beim Dateninstitut aber sehr nahe liegt. Schließlich handelt es sich um ein öffentlich finanziertes Projekt, das über Anwendungsfälle explizit das Gemeinwohl durch Daten fördern soll. Die Teilnehmende haben in fünf Gruppen zu verschiedenen Teilfragen gearbeitet:

Zwei wesentliche Faktoren zur Stärkung des Gemeinwohls sind Transparenz und Beteiligung. Zur Frage, wie transparent das Dateninstitut über die Auswahl und den Stand der Use Cases kommunizieren muss und wie ein Austausch auf Augenhöhe gelingen kann, gab es eine Vielzahl von Ideen.

Das Dateninstitut sollte gezielt zivilgesellschaftliche, nicht kommerzielle und Akteure aus der Sozialwirtschaft ansprechen. Das Ziel sollte ein nachhaltiger Austausch mit einer Community sein, die auch die Durchführung und Evaluation der Use Cases begleitet. Ein diverser und repräsentativer Beirat könnte das Dateninstitut beraten und mit gesellschaftlichen Akteuren vernetzen.

Um den gesellschaftlichen Mehrwert zu verdeutlichen, könnte das Dateninstitut auch nicht digitalaffine gesellschaftliche Akteure adressieren – etwa bei einer Roadshow. Auch eine digitale Plattform kann dafür nützlich sein. Sie würde Interaktion und Feedback zu Anwendungsfällen ermöglichen.

In der Diskussion darum, welche Aspekte der ökologischen Nachhaltigkeit für die Use Cases berücksichtigt werden müssen, kristallisierten sich schnell zwei Grundsatzüberlegungen heraus.

Use Cases können ökologische Nachhaltigkeit als explizites Ziel haben – etwa durch Daten zur kommunalen Wärmeplanung oder Ressourceneffizienz. Einige Teilnehmende hinterfragten, ob Daten für mehr Nachhaltigkeit immer ein wichtiger Hebel für mehr Gemeinwohl seien. Wenn das Dateninstitut durch einen Use Case etwa den aktuellen Datenmangel beim Thema Bildung verringern kann, könnte möglicherweise eine stärkere Gemeinwohlwirkung zu erzielen sein.

Viele Diskussionen kreisten um die Frage, wie Anwendungsfälle sektorübergreifend Nachhaltigkeit sicherstellen könnten. Hierzu zählen ressourcenschonende Datenerhebungen (z.B. die Wiederverwendung existierender Datenquellen anstelle von redundanten Erhebungen), ressourcenschonendes Datenhosting und die Wiederverwendbarkeit der vom Dateninstitut verwendeten Daten. Für die Auswahl könnte dann eine Rolle spielen, ob ein Anwendungsfall solche Ansprüche erfüllt. Tut er dies nicht, wäre das ein Minuspunkt in der Bewertung. Auf jeden Fall könnte das Dateninstitut eine Folgenabschätzung über Nachhaltigkeit und andere Externalitäten bei der Auswahl von Anwendungsfällen verlangen, um diese in der Auswahl einfließen zu lassen.

Eine der acht Bedingungen für gemeinwohlfördernde digitale Projekte besteht in ihrer Offenheit und damit der Möglichkeit, ihre Ergebnisse nachnutzen zu können. Für die Diskussion um die Use Cases bedeutete dies: In welcher Form müssen sie offen sein und wodurch kann ihre Nachnutzbarkeit gesichert werden? Die Ideen bezogen sich primär auf die praktische Durchführung der Anwendungsfälle und nur sekundär auf Auswahlkriterien. Die Wiederverwendbarkeit der Methodik und Ergebnisse kann auch ein hartes Kriterium für die Auswahl von Anwendungsfällen sein.

Bei der Auswahl der Anwendungsfälle sollte eine Prognose stattfinden, wem die Offenheit und Nachnutzung zugutekommen. Dem Gemeinwohl ist dann gedient, wenn dies zuerst öffentliche oder gesellschaftliche Akteur*innen sind und nicht exklusiv oder vorrangig private.

Bei der Durchführung von Use Cases sind Offenheit und Nachnutzbarkeit dann gewährleistet, wenn ein möglichst großer Teil der technischen Umsetzung auf möglichst anknüpfungsfähiger Infrastruktur erfolgt (wie international anerkannten Lizenzen, öffentlich zugänglichen APIs) und auf den FAIR-Kriterien (findable, accessible, interoperable, re-usable) beruht.

Das Dateninstitut sollte auch während der Umsetzung von Anwendungsfällen beobachten, ob sie die erhoffte Wirkung erzielen oder ob ein Abbruch auch vor Abschluss angeraten ist. Dabei sollte der Erkenntnisgewinn im Mittelpunkt stehen, nicht Erfolgsdruck für einzelne Anwendungsfälle.

Um das Gemeinwohl auch im digitalen Raum und durch digitale Projekte zu stärken, müssen diese diskriminierungsfrei sein und die Befähigung stärken. Eine der Leitfragen im Workshop lautete daher: Wie muss in den Use Cases Diskriminierungsfreiheit gewährleistet sein und wie können sie dazu beitragen, unterrepräsentierte Gruppen zu stärken? In der Diskussion standen vor allem drei Aspekte im Zentrum.

Bei der Auswahl der Anwendungsfälle sollte das Dateninstitut abschätzen und herausarbeiten, inwiefern und welche benachteiligten Gruppen dadurch einen Mehrwert erhalten sollen.

Die Daten aus den Use Cases sollten offen sein. Denn offene Daten ermöglichen es festzustellen, welche Daten fehlen, welche Gruppen daher beispielsweise unterrepräsentiert sind und diskriminiert werden können.

Das Dateninstitut sollte einen besonderen Fokus darauf legen, schlecht repräsentierte Gruppen gut einzubinden. Das kann zum Beispiel über eine bewusste Auswahl von Sprache, Tonalität, Medium oder über Vertrauensnetzwerke gelingen.

Was dem Gemeinwohl dient, steht nicht überzeitlich fest. Damit digitale Projekte ihre Gemeinwohlwirkung langfristig entfalten können, braucht es Mechanismen zur fortwährenden Verbesserung. Wie diese aussehen können,  wurde teilweise kontrovers diskutiert:

Ein Vorschlag lautete, dass das Dateninstitut die Verwendung von Daten aus Use Cases an Bedingungen knüpfen könnte – zumindest wenn etwa gewinnorientierte Akteursgruppen sie nutzen wollen. Eine Bedingungen könnte sein, dass mit den Daten generierte neue Daten oder Erkenntnisse an das Dateninstitut zurückfließen müssen. Das entspricht nicht dem Open-Data-Ansatz. Es würde dem Dateninstitut aber neue Datenquellen erschließen. Eine Lizenz für die Datennutzung wurde diskutiert, mit der man für verschiedene Akteure verschiedene Nutzungsbedingungen festlegen könnte.

Datenerhebung, wenn diese in offenen Daten mündet, könnte als gemeinnützige Tätigkeit anerkannt werden. So könnten die Kosten von Datenerhebungen für das Gemeinwohl gesenkt und mehr Daten offen verfügbar werden.

Das Dateninstitut könnte zudem gemeinwohlorientierte Anwendungsfälle auswählen. Das können Use Cases sein,bei denen zwar von manchen Beteiligten Geld fließt, aber nicht genug, um die Kosten zu decken.

In jedem Fall sollte das Dateninstitut von denjenigen, die Anwendungsfälle vorschlagen oder ausarbeiten, erfordern, dass sie Überlegungen über die Gemeinwohlorientierung anstellen und offenlegen.

Der Workshop zu den Auswahlkriterien der Use Cases für das Dateninstitut kann ein Baustein auf dem Weg zu Gemeinwohlstärkung durch das Institut sein. Doch der Kreis derer, die zum Digital-Gipfel eingeladen werden, ist exklusiv und nicht repräsentativ – zu ihm gehörten kaum benachteiligte Gruppen. Daher ist dringend eine weitere und vor allem diversere Beteiligung notwendig, um die Gemeinwohlorientierung im Dateninstitut zu verankern. Erfreulich war, dass die für das Dateninstitut verantwortlichen Ministerien, das Innen- und das Wirtschaftsministerium, den Workshop mit geleitet und daran aktiv teilgenommen haben und die Ergebnisse in den weiteren Aufbau des Dateninstituts mitnehmen.

Übergreifend machte der Workshop deutlich, dass Ideen für eine Verankerung von Gemeinwohl vor allem die Ausgestaltung von Anwendungsfällen betreffen. Bei der Auswahl können sie vor allem insofern eine Rolle spielen, indem das Dateninstitut die verschiedenen Dimensionen abschätzen kann, um zu beurteilen, bei welchen Anwendungsfällen eine gemeinwohlorientierte Umsetzung gut möglich ist.