Wie Open Data im Sozialwesen funktionieren kann

Im Zuge der Digitalisierung sozialer Einrichtungen zeigt sich ein Spannungsverhältnis zwischen zwei Themen, die zunehmend an Aufmerksamkeit gewinnen: die Veröffentlichung von Daten und der individuelle Datenschutz. Daten zugänglich zu machen, bringt zwar verschiedene Vorteile, aber auch Risiken. Diese Abwägungen werden am zweitägigen Hack4SocialGood diskutiert, der Soziale Organisationen bei Anliegen zur Digitalisierung unterstützen möchte.

Offene und frei nutzbare Verwaltungsdaten haben das Potenzial, Dienstleistungen zu verbessern, Innovationen zu fördern, Institutionen zu transformieren und insgesamt die Gesellschaft zu verbessern, indem sie Forschende, Datenjournalist*innen und öffentlichen Interessengruppen den Zugang zu Daten ermöglichen. Im Zuge der «Open Government Data»-Strategie der Bundesverwaltung werden daher immer mehr Daten der Kantone, Gemeinden, Städte oder bundesnahen Betriebe öffentlich verfügbar gemacht. Auch in der Grundlagenforschung sind offene Daten wichtig. So fördert der Schweizerische Nationalfonds den Grundsatz, Forschungsdaten für Wissenschaft und Gesellschaft offen und zugänglich zu machen, sofern die Bereitstellung von offenen Daten keine rechtlichen und ethischen Prinzipien verletzt.

Obwohl die Vorteile offener Daten auf der Hand zu liegen scheinen, ist es in der Praxis so, dass besonders Organisationen des Gesundheits- und Sozialwesens ihre Daten selten offen zur Verfügung stellen. Dies hat zunächst damit zu tun, dass Daten in diesen Sektoren besonders sensibel und schützenswert sind. Weitere Risiken betreffen auch andere öffentliche Dienste: Wenn die Kontrolle über Daten aufgegeben wird, können daraus irreführende oder falsche Analysen erstellt werden. Im schlimmsten Fall können falsch aufbereitete offene Daten zur Identifizierung von Einzelpersonen führen.

Möglichkeiten zum Schutz des Individuums

Die Zurückhaltung gegenüber offenen Daten hängt aber auch mit fehlendem Wissen über die bestehenden Sicherheitsmassnahmen zum Schutz von Individuen zusammen. Daten, die untrennbar mit natürlichen Personen verbunden sind, dürfen nicht einfach offen bereitgestellt werden. Sie können aber die Basis für einen anonymisierten oder statistischen Datensatz bilden.

Grundsätzlich gilt, Personendaten bei einer Veröffentlichung komplett zu anonymisieren und unkenntlich zu machen, damit keine Rückschlüsse auf Einzelpersonen möglich sind. Persönliche Daten wie Namen, Adressen oder AHV-Nummern müssen entfernt werden, aber auch Daten, die eine Re-Identifizierung einer Person ermöglichen. Diese Daten sind nicht von allgemeinem Interesse und eine Veröffentlichung könnte eine Verletzung der Persönlichkeitsrechte darstellen. Durch eine «Verschleierung» oder das Unkenntlichmachen weiterer Schlüsselmerkmale können die Daten zusätzlich geschützt werden. Zum Beispiel bietet die Veröffentlichung des Geburtsjahrs anstelle des Geburtsdatums mehr Anonymität.

Eine andere Kategorie der Anonymisierung besteht darin, Daten gruppiert oder aggregiert zu veröffentlichen, das heisst, sie werden nach bestimmten Merkmalen zusammengefasst und verallgemeinert. So werden Bewohner*innen nach Wohngemeinde gruppiert, Geburtsdaten werden in grössere Zeitintervalle unterteilt oder es wird die Qualifikationsstufe aufgeführt statt des Berufs. Eine weitere Möglichkeit sind synthetische Datensätze. Hier werden komplett neue Daten geschaffen, die nicht mehr auf realen Personen beruhen jedoch die gleichen Korrelationen aufweisen, wie der ursprüngliche Datensatz.

Mit zunehmender Verschleierung der ursprünglichen Daten nimmt der Schutz für das Individuum zu und eine Re-Identifizierung wird erschwert. Allerdings nehmen damit gleichzeitig die Möglichkeiten und die Genauigkeit der weiteren Datenbearbeitung rapide ab. Es gilt somit eine Balance zwischen öffentlichem, allgemeinem Interesse und dem individuellen Schutz zu finden. Welche Vorgehensweise sinnvoll und angemessen ist, muss im konkreten Fall geprüft und abgewogen werden.

Ein Beitrag für eine inklusive Digitalisierung

Am Hack4SocialGood treffen sich Interessierte aus dem Sozial- und Technologiesektor, um soziale Einrichtungen bei Daten- und Softwareprojekten zu unterstützten und auf diese Weise faire und gerechte Innovationen im Sozialbereich zu fördern. Im Rahmen dieser Veranstaltung werden soziale Einrichtungen dabei unterstützt, ihre Daten auf sichere Weise befristet zugänglich zu machen. Die Teilnehmenden werden über neue Technologien für den Datenzugang und die Einhaltung des Datenschutzes informiert. Sie lernen auch den Wert offener Daten für den Aufbau einer Community kennen, die entscheidend zum Erreichen der Ziele im sozialen Sektor beitragen kann. Dadurch kann ein kleiner Schritt gemacht werden auf dem Weg zu einer offenen und sicheren Datennutzung mit stärkerem Austausch und mehr Teilhabe.

Über den Hackathon Hack4SocialGood

Der Hack4SocialGood bringt Menschen aus dem Technik- und Sozialbereich zusammen, um an einer zweitägigen Veranstaltung sozialen Organisationen zu helfen, Lösungen für Anliegen im Digitalisierungsbereich zu finden. Am Anlass können sich alle engagieren, egal welchen Hintergrund sie haben.

• Keynote: «Augmented Intelligence in the Digital Society of the Future», Mascha Kurpicz-Briki (Berner Fachhochschule)
• Podiumsdiskussion: «Social Organizations and the Challenge of Digitalization»
• Teamarbeit an Challenges (mit regelmässigen Verpflegungspausen)
• 31. März, 13.30 Uhr – 1. April 18.00 Uhr im Berner Generationenhaus, Bahnhofplatz 2, Bern
• Betreutes Kinderprogramm: 1. April, 9.00-15.30 Uhr

Hier geht es zu Informationen und Anmeldung

Literatur und weiterführende Links

• Bundesamt für Statistik: «Open Government Data»-Strategie 2019–2023
• Gkoulalas-Divanis A, Mac Aonghusa P (2014) Privacy protection in open information management platforms. IBM Journal of Research and Development 58:2:1-2:11.
• Green B, Cunningham G, Ekblaw A, et al (2017) Open Data Privacy. Social Science Research Network, Rochester, NY
• Janssen M, Charalabidis Y, Zuiderwijk A (2012) Benefits, Adoption Barriers and Myths of Open Data and Open Government. Information Systems Management 29:258–268.
• Kostkova P, Brewer H, de Lusignan S, et al (2016) Who Owns the Data? Open Data for Healthcare. Frontiers in Public Health 4
• Schweizerischer Nationalfonds: Open Research Data
• Sweeney L (2000) Simple Demographics Often Identify People Uniquely. Carnegie Mellon University
• Young MM (2020) Implementation of Digital-Era Governance: The Case of Open Data in U.S. Cities. Public Administration Review 80:305–315.

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