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Die digitalen Räume der Bibliotheken öffnen

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Bibliotheken sind ein Ort des Wissens. Neben den gedruckten Werken verfügen sie heute über eine riesige Menge an digitalen Daten. Am Hackathon Geneva Open Libraries tauschten sich SpezialistInnen aus, wie diese allen öffentlich zugänglich gemacht werden könnenen. Einer der Organisatoren des Events, Lionel Walter vom Swissbib-Konsortium erklärt, was es mit diesem Hackathon auf sich hatte.

SocietyByte: Open libraries – offene Bibliotheken, ist das nicht ein Pleonasmus?

Lionel Walter: Bibliotheken sollten ihre Informationsschätze ja eigentlich sowieso für möglichst viele Leute zugänglich machen, denkt man. Doch neben Büchern horten Bibliotheken heute auch immer mehr digitale Datensätze – beziehungsweise, sie übertragen ihre analogen Bestände in die digitale Form. Dazu kommen noch eine Menge Nutzungsdaten; Bibliotheken sind Informationsdrehscheiben und in den gehorteten Daten mag so einiges stecken, das womöglich erst noch an die Oberfläche befördert werden muss. Und dabei könnten ganz verschiedene Leute mit ebenso verschiedenen Ideen und Expertisen helfen – sofern sie denn Zugang zu den Daten haben.

Lionell Walter

Sie haben den Open Libraries-Event in Genf mit organisiert. Inwiefern sind die Bibliotheken heute eher geschlossen als ‚open‘?

Eigentlich ist die Grundphilosophie von Bibliotheken natürlich eine offene, aber das gilt vielleicht mehr für die analogen Bestände, für die klassische Idee von Schriftstücken. Im digitalen Bereich gilt das deutlich weniger. Da braucht es Initiativen, die wieder hin zu einer möglichst grossen Offenheit gehen – zum Beispiel damit auch alle digitalisierten Dokumente öffentlich zugänglich gemacht werden. Und zwar mit offenen Lizenzen.

Verraten die Bibliotheken im digitalen Zeitalter also ein wenig ihre Tradition?

Nein, das würde ich so nicht sagen. Sie haben schon verstanden, was ihre prinzipielle Aufgabe wäre – es ist sehr selten, dass Bibliotheken ihre Informationsschätze nicht verteilen wollen, aber oft wissen sie nicht, wie genau sie das anstellen sollen, sei es in technischer oder in rechtlicher Hinsicht.

Was sind dabei die Schwierigkeiten?

Oft ist es so, dass man auf digitalisierte Dokumente zwar zugreifen kann, die Lizenzen aber nicht klar regeln, was man mit den Dokumenten alles machen darf – kann man sie herunterladen, darf man mit ihnen arbeiten, sie weiterverwenden? Um solche Fragen geht es auch bei ‚Open Libraries‘, wir möchten helfen zu klären, wie man welche Lizenzen am besten einsetzt und wie man das dann auch klar kommuniziert. Beispielsweise hat Google einer Bibliothek in Lausanne beim Scannen der Bestände geholfen – nun stellt sich allerdings die Frage, wer welche Rechte auf die Digitalisate hat. Da gibt es oft eine Menge offener rechtlicher Fragen.

Wie schätzen Sie die diesbezügliche Lage in der Schweiz und in anderen Ländern ein?

Ich würde sagen, die Bibliotheken haben in der ganzen Schweiz mit ähnlichen Problemen zu tun, und nach allem was ich von ausländischen Kollegen höre, ist die Situation auch mit anderen Ländern vergleichbar. Es sind also überall dieselben Herausforderungen.

Neben diesen strukturellen Fragen ging es beim Geneva Open Libraries-Anlass vom 12. und 13. Mai auch ganz konkret darum, Datenschätze von Bibliotheken zu heben, um originelle Zugänge oder Analysen aus ungewohnter Warte. Beteiligt waren unter anderem die Bibliothek der UNO, das Bodmer Lab der Uni Genf, das Genfer Staatsarchiv, der universitäre Bibliotheksverbund Rero und die Bibliothek des Musikkonservatoriums. Die UNO-Bibliothek etwa steuerte einen grossen Bestand an historischen Fotografien und anderer Dokumente bei, die unlängst digitalisiert worden sind. Das Bodmer Lab wiederum machte wahre Schätze aus der Sammlung Bodmer zugänglich, unter anderem eine Reihe reich illustrierter Reisebücher aus der Renaissance sowie über hundert Ausgaben von Goethes Faust in diversen Sprachen. Und auch das Staatsarchiv stellte historische Bestände in digitaler Form zur Verfügung.

Herr Walter, was erhoffen Sie sich von einem Hackathon-Event im Bibliotheks- und Archivumfeld?

Es gibt verschiedene Ziele: Mit einem Event kann man einen Rahmen setzen, ein klares Datum, auf das hin Bemühungen fokussiert werden können. Das schafft Motivation bei den Institutionen, im Hinblick auf diesen Event etwas zu tun. Ausserdem sehen die Institutionen sofort Resultate, sie bekommen unmittelbar konkrete Beispiele, was man mit diesen offenen Datensätzen alles machen kann. Und nicht zuletzt kommt es am Hackathon zu einem Austausch verschiedener Spezialisten, die sich sonst nicht unbedingt treffen würden. Oft sind Datenspezialisten angewiesen auf das Detailwissen derjenigen, die die Daten kennen.

Können Sie da ein Beispiel nennen?

Ein tolles Projekt, das am Hackathon erarbeitet worden ist, ergab sich aus dem offenen Fotoarchiv der UNO. Unter anderem war ein Historiker anwesend, der bereits mit diesem Fotofundus gearbeitet hat. Er bringt seine Expertise für die Zeit zwischen 1920-1940 mit und kennt die abgebildeten Menschen deshalb gut. Seine Arbeit, die Fotos entsprechend zu verschlagworten, war allerdings ein mühsames Klein-Klein und die erhobenen Daten waren kaum weiterzuverwenden, falls sich jemand anderes auch dafür interessiert hätte. Er hätte gern eine offenere Herangehensweise für diese Metadaten gefunden. Ein paar Informatik-Studenten aus Lyon, die sich mit Image Recognition auskennen, horchten auf und boten ihre Tools und Expertise an – nun werden die Fotos automatisch gescannt und alle abgebildeten Menschen bestimmt. Das mag als Methode nichts revolutionär neues sein, konnte aber nur in dieser Kombination von Archivexperten, Historikern und Informatik-Spezialisten passieren.

Wie hat das UNO-Bibliothek darauf reagiert?

Sehr positiv, doch es bleibt nach wie vor ein Lizenz-Problem. Wir würden es am liebsten sehen, wenn die Fotos einfach offen ins Netz gestellt werden, so dass die Online-Crowd mit ihnen arbeiten könnte – da würden bestimmt noch mehr spannende Ideen zusammenkommen. Doch das ist ein langer Prozess, der nun immerhin angestossen wurde – die Verantwortlichen haben ein konkretes Resultat gesehen und werden das nun entsprechend weiterdiskutieren.

Wie geht es weiter mit Open Libraries? Welche weiteren Projekte zeichnen sich ab?

Es waren diverse Institutionen am Event zugegen, die auch über die Öffnung ihrer Datensätze nachdenken. Sehr spannend zum Beispiel: ist das Archiv des welschen Fernsehens ist dabei, einen Riesenbestand an Videos zu digitalisieren. Nun stellt sich die Frage, ob zum Beispiel die archivierten Nachrichtensendungen allen Interessierten zugänglich gemacht werden sollen. Dabei bekommt man es wiederum mit komplexen Copyright-Problemen zu tun, weil oft Fremdbilder in die Sendungen eingebaut wurden. Wir haben das in Genf mit den Verantwortlichen diskutiert und hoffen, dass wir da etwas angestossen haben, das noch weitergehen wird.

Was steht als nächstes auf der Agenda?

Der Open Cultural Data Hackathon im September. Wir wollen eine gewisse Kontinuität in die Open Cultural Data-Diskussion hineinbringen, indem wir jedes Jahr einen grossen Hackathon organisieren, in jeweils wechselnden Orten – nach Bern und Basel dieses Jahr in Lausanne.

Hintergund:

Geneva Open Libraries war Teil von opengeneva, eines regelrechten Hackaton-Festivals, das rund 400 Interessierte in Genf zusammenbrachte, um auf ganz verschiedenen Gebieten Projekte mit offenen Daten zu erarbeiten. Für Lionel Walter war der Event eine wichtige Etappe hin zum dritten Open Cultural Data Hackathon, der dieses Jahr Mitte September in Lausanne stattfinden wird. Die Initianten möchten mit Veranstaltungen in verschiedenen Schweizer Städten darauf hinwirken, Datensätze mit Bezug zur Kultur für alle zu öffnen. Ein weiterer Pre-Event wird am 9. Juni am Schweizer Archivtag in Zürich stattfinden.

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Interview mit Adrian Schmid: Papierakten behindern bestmögliche Gesundheitsversorgung

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Das elektronische Patientendossier ist beschlossene Sache. Doch bei der Umsetzung müssen noch viele Widerstände überwunden werden. Dabei geht es längst nicht nur um technische Lösungen, sagt Adrian Schmid. Er leitet die Koordinationsstelle eHealth Suisse.

Interview: Reinhard Riedl

Was sind die wesentlichen Erfolge von eHealth Suisse?
Ich weiss nicht, ob Sie die Frage der richtigen Person stellen. Aussenstehende können das vielleicht besser beurteilen. Ich kann auch noch nicht beurteilen, ob wir wirklich erfolgreich sein werden. Diese Frage kann ich wohl erst in etwa 10 Jahren beantwortet, wenn das elektronische Patientendossier im Alltag der Bevölkerung und aller Behandelnden tiefe Wurzeln geschlagen hat. Wenn ich zurückblicke, dürfen wir aber für uns in Anspruch nehmen, dass wir gemeinsam mit allen Akteuren ein Konzept für die digitale Vernetzung im Gesundheitswesen etablieren konnten, das breit mitgetragen wird und inzwischen auch international auf Interesse stösst.

Was waren die grössten Schwierigkeiten, die überwunden werden mussten?
Es gab sicher zwei heikle Phase. Einerseits der Start im Jahr 2008, als wir mit einer Vision von Bund und Kantonen für ein elektronisches Patientendossier bei den Akteuren auf grosse Skepsis stiessen. Viele kritisierten, dass die Patienten in Zukunft die Berichte und Dokumente ihrer Ärzte, Spitäler oder Apotheken online einsehen können. Auch die Idee, dass die Patienten entscheiden sollen, wer auf ihr Dossier zugreifen darf, ging vielen zu weit. Es brauchte rund fünf Jahre bis die Konzepte reif genug waren für die politische Diskussion im Parlament. Und damit begann die zweite heikle Phase. Wenn ein neues Bundesgesetz zur Beratung in den National- und Ständerat geht, bleibt unbekannt, ob das Geschäft nicht zurückgewiesen oder verzögert wird. Das war zum Glück nicht der Fall.

Wo steht die Schweiz im Bereich eHealth im internationalen Vergleich?
Es gibt zweifellos Länder, die wesentlich weiter sind. Es sind vor allem Staaten, die das Gesundheitswesen viel zentraler steuern als die Schweiz. Dazu gehören zum Beispiel die skandinavischen Staaten. Bei unseren direkten Nachbarn kommt Österreich mit einem ähnlichen Konzept wie die Schweiz gut voran. Die anderen Nachbarländer haben zwar teilweise sehr gute und reife regionale Projekte, mit einer nationalen Lösung tun sich aber Italien, Frankreich oder Deutschland noch schwer.

Wie bringt das Patientendossier konkret das Schweizer Gesundheitswesen vorwärts?
In den Bergen bestehend aus Papierakten, die Spitäler oder Arztpraxen produzieren, ist eine Unmenge Wissen vergraben, das für eine bessere Versorgung und Behandlung der Bevölkerung wichtig wäre. Das Patientendossier ist ein erster kleiner Schritt, damit die wichtigsten Informationen über den Patienten immer und überall verfügbar sind. Zum Beispiel kommen schädliche und unbeabsichtigte Reaktionen auf ein Arzneimittel häufig vor, weil bei deren Verschreibung oder Abgabe nicht bekannt ist, welche Wirkstoffe ein Patient nicht verträgt oder welche Medikamente er bereits anderswo erhalten hat. Der zukünftige Nutzen der Digitalisierung geht aber über das Patientendossier hinaus. Wenn das Wissen in den Papierakten systematisch aufgearbeitet werden könnte, dann wüsste man heute schon viel mehr, welche Therapien wirklich nützlich sind und welche nicht.

In der Praxis entscheiden aber Gesundheitsfachpersonen, allen voran die Ärzte, über den Einsatz von IT im Berufsalltag. Es wird immer propagiert, dass der Patient im Zentrum von eHealth stehen soll. Wie passt das zusammen?
Die Frage suggeriert, dass der Patient in der Papierwelt nicht im Zentrum steht. Die Gesundheitsversorgung hat aber einzig das Ziel, die Patientinnen und Patienten bestmöglich zu versorgen und zu behandeln. Je mehr nützliche Informationen eine Gesundheitsfachperson in möglichst kurzer Zeit erhält, desto grösser ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine treffende Diagnose gestellt und die richtige Therapie angeordnet werden kann. Mit dezentralen Papierakten ist dieser Anspruch nicht einlösbar.

Viele haben den Eindruck, dass eHealth ein Administrationsthema ist, bei dem es darum geht, die Ärzte zu überwachen und gerade für sie zusätzlicher, unbezahlter Aufwand entsteht. Was sagen Sie jenen, die diesen Eindruck haben?
Heute füllen Gesundheitsfachpersonen täglich eine Reihe von Papierformularen für verschiedene Zwecke aus. Das braucht viel Zeit und Energie. Das Ziel der digitalen Vernetzung muss sein, dass eine Gesundheitsfachperson die wesentlichen Angaben zur Diagnose oder Therapie ein einziges Mal erfasst. Was davon für die Weiterbehandlung, die Abrechnung, die Statistik oder die Qualitätssicherung verwendet wird, sollte sie nicht mehr weiter kümmern müssen. Dies bedingt aber auch, dass die relevanten Prozesse im Gesundheitswesen viel besser koordiniert werden als bisher.

Oft werden in der Diskussion zu eHealth die technischen Risiken thematisiert – nicht nur in der Schweiz, sondern auch im Ausland. Wie gross sind die Cyber-Risiken tatsächlich?
Die 100-Prozent-Sicherheit gibt es nicht. Das Bundesgesetz über das elektronische Patientendossier macht aber erstmals im Gesundheitswesen klare Vorgaben, wie medizinische Daten sicher gelagert und vor Angriffen geschützt werden können. Das ist ein sehr wichtiges Signal. Bei Umfragen zeigt sich jedoch deutlich, dass die Bevölkerung die Cyberrisiken sehr wohl kennt. Dennoch wird der Nutzen des Patientendossiers höher bewertet als die Risiken. Wer das anders sieht, muss kein Patientendossier eröffnen, für die Bevölkerung bleibt es freiwillig.

Wie beurteilen Sie Initiativen wie MIDATA.coop?
Interessant ist, dass Projekte wie MIDATA.coop oder andere die informationelle Selbstbestimmung in den Vordergrund stellen. Ich denke, dass die digitale Vernetzung – in welcher Form auch immer – dann bei der Bevölkerung gut akzeptiert wird, wenn die persönlichen Daten nicht ungefragt und unkontrolliert bei kommerziellen Anbietern landen, die damit ein gutes Geschäft machen. Auch das Patientendossier geht diesen Weg der Selbstbestimmung.

Was ist Ihre persönliche Vision für eHealth 2030 in der Schweiz? Oder passen Visionen nicht zum Schweizer Gesundheitswesen?
Wenn das Kostenwachstum weiter geht wie bisher, dann wird das Gesundheitswesen ohne massive Eingriffe im Jahr 2030 nicht mehr finanzierbar sein. Kluge digitale Lösungen haben das Potential, trotz Kostendruck eine bessere und effizientere Behandlung der Bevölkerung zu ermöglichen.

Zur Person:
Adrian Schmid ist seit Anfang 2008 Leiter der Geschäftsstelle von eHealth Suisse, der damals neu gegründeten Kompetenz- und Koordinationsstelle von Bund und Kantonen. Die Organisation wird von Bund und Kantonen gemeinsam finanziert und geführt. Nach einem pädagogischen Studium war Adrian Schmid während vielen Jahren als Redaktor bei verschiedenen Schweizer Medien tätig (mit Spezialgebiet „Gesundheitswesen“). Anschliessend wechselte er als Projektleiter ins Bundesamt für Gesundheit (BAG). In dieser Funktion leitete er unter anderem die Arbeiten an den rechtlichen Grundlagen zur nationalen Versichertenkarte und der «Strategie eHealth Schweiz».

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Vortrag digitale Transformation La Werkstadt

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In der Digitalisierung sehen Junge vor allem Chancen, für ältere Menschen stehen dagegen eher die Risiken im Vordergrund. Dieses Bild zeichnete sich ab bei der angeregten Publikumsdebatte „Inmitten der digitalen Transformation: Wie Airbnb, Uber und Co. Wirtschaft und Gesellschaft verändern“. Eingeladen hatte zu der Veranstaltung die Berner Fachhochschule am 24. April auf der Vortragstour zum 20-Jahr-Jubiläum diesmal ins Bieler Ideenhaus «La Werkstadt».

Reinhard Riedl sprach in seinem Eröffnungsvortrag über die möglichen Folgen der digitalen Transformation, ausgehend von den ersten konkreten Erfahrungen mit der Sharing Economy. Der Leiter des Zentrums Digital Society rief dazu auf, diese Phänomene besser zu verstehen, bevor die Politik voreilig reguliert.

Reinhard Riedl, BFH-Zentrum Digital Society

Das Wissen über die Digitalisierung sei aktuell beschränkt, sodass in der Öffentlichkeit häufig die grossartigen Erfolgsstories des freien Taxiunternehmens Uber und der Privatzimmervermittlung Airbnb oder dann Horrorszenarien wie zur Prekarisierung der Arbeit oder zum Missbrauch der Privatsphäre herumgereicht werden . Riedls Ausführungen zur Sharing Economy, aber auch die weiterführenden Thesen zur Digitalisierung zeigten an diesem Abend klar, dass Diskussionsbedarf herrscht. Dem Publikum standen Beatrice Merlach, Geschäftsführerin der Beratungsfirma Kasei und Beni Hirt, CEO und Gründer des Bieler Medtech-Joint-Ventures Decomplix Rede und Antwort.

Transparenz und Preisdiskriminierung

Plattformökonomien gelingen gemäss Riedl, wenn die «Tausch»-Transaktion wenig kostet und ihre Qualität digital abgebildet werden kann. Würden diese beiden Kriterien eingehalten, könne jeder und jede eine Plattform erfolgreich selber bauen und rasch die globale Marktführerschaft erwerben. Ein Gast wollte explizit darauf hinweisen, dass zusätzlich das Kriterium des Vertrauens in der Plattformwirtschaft gelöst werden müsse. Nur wenn man sich gegenseitig vertrauen kann, würden private Güter und Dienstleistungen wie Wohnraum, Autos oder Dienstleistungen geteilt. Was die bekannten Sharing-Plattformen ausmachen, ist die (fast) totale Transparenz, welche das Teilen mittlerweile global erleichtert, ohne dass Anbietende und Kundschaft sich gegenseitig kennen im Sinne «analoger» Beziehungen.

Beatrice Merlach, Kasei

Dies führte schliesslich zur intensiv diskutierten These, wonach die Transparenz neue ethische, rechtliche und politische Fragen aufwerfe. So wäre es laut Riedl denkbar, dass Angestellte in Zukunft in einem Bewerbungsprozess freiwillig ihr Genom offenlegen mit der Message: «Schau her, ich bin gesund!» Im Bereich der Versicherungen könnte Transparenz zu einer totalen Individualisierung der Prämien führen, und damit zu einer gesellschaftlichen Entsolidarisierung. Genau diese gesellschaftlichen Auswirkungen wurden vom Publikum vehement angemahnt. Wo bleibt die Errungenschaft «Gesellschaft» angesichts der persönlichen Transparenz? Wenn der Markt in Zukunft individuelle Preise festlegt, werden risikobehaftete Konsumenten auf der Strecke bleiben.

Mindset-Change ja, aber auch Coaching

Dass die Digitalisierung zu mehr Transparenz führt, wurde auch von den Podiumsgästen und vom Publikum nicht in Frage gestellt. Aber ist diese Transparenz auch gut? Sie führe zur Machtbeschränkung des Chefs, meinte etwa Hirt, Absolvent der BFH.

Beni Hirt, Decomplix

Unternehmensberaterin Merlach betonte ebenfalls die Chancen. Transparenz stelle etwa das Verhältnis zwischen Arzt und Patient auf eine neue Grundlage. Im Management sei ein Change im Mindset angebracht, Offenheit sei in Zukunft gefragt, Persönlichkeiten würden sich gegenüber Machtmenschen durchsetzen. Vom Publikum wurde kritisch gefragt, wie denn schlecht qualifizierte und ältere Arbeitnehmende die Digitalisierung meistern könnten, ein Mindset-Change sei doch nur eine zynisches Angebot. Riedl forderte für alle – auch für gut ausgebildete Ingenieure – die Bereitschaft zum Coaching. Die Unternehmen dürften die Menschen nicht allein lassen. Die Skepsis überwog an diesem Debattenabend bei den älteren Votanten, die jüngeren Gäste strömten unter Verweis auf die Wirtschaftsgeschichte grossen Zukunftsoptimismus aus, ganz im Sinne der Moderatorin, Valérie Vuillerat, welche die positiven Seiten der Digitalisierung in den Vordergrund stellte.

 

Vortrag digitale Transformation La Werkstadt

Interview mit Reinhard Riedl in der Berner Zeitung vom 19. April 2017

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#SocialWork4.0 #Digital #BigData – Chancen und Herausforderungen der digitalen Gesellschaft

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Wir leben in einer Gesellschaft, in der die Medienvielfalt unser kommunikatives Handeln nicht nur beeinflusst, sondern auch steuert. Das mit dem Buchdruck begann, wird in Zukunft vielleicht mit Robotern weitergeführt: Die Digitalisierung ist nicht mehr wegzudenken – auch nicht bei einer Profession, bei der der Mensch im Mittelpunkt steht.

Um die Sozialhilfegelder für den kommenden Monat zu bekommen, muss die Klientin online einen kurzen Fragebogen ausfüllen. Sie kann dies auf ihrem Smartpho- ne tun oder auf jedem anderem Gerät, das mit dem Internet verbunden werden kann. Ihr Sozialarbeiter, der die Zahlung prüft, heisst Avo. Avo ist braunhaarig, hat grüne Augen und eine ruhige Stimme, er ist einfühlsam und hilfsbereit. Er kann jede Frage beantworten, sei es eine rechtliche oder eine zu einem familiären Problem. Und er ist jederzeit verfügbar. Avo ist eine wichtige Ansprechperson für die Klientin geworden, er existiert – jedoch nur virtuell. Er ist eine intelligente Weiterentwicklung der heute üblichen Avatare.

Was heute noch etwas merkwürdig anmuten mag, könnte ein Zukunftsszenario der wirtschaftlichen Sozialhilfe sein. Wie Bancomaten die Schalterfrauen und -männer in den Banken ersetzt haben, könnten Avatare oder Roboter vielleicht bald die Sozialarbeitenden in der Beratung ersetzen. Eine Studie geht davon aus, dass 47 Prozent der aktuellen Arbeitsplätze in den USA in den nächsten ein bis zwei Jahrzehnten infolge der Digitalisierung ersetzt werden (vgl. Frey & Osborne, 2013, S. 38 ff.). Würde dieses Szenario auf die Schweiz zutreffen, hätten die Fachpersonen der Sozialen Arbeit nicht nur mit einer grösseren Anzahl Klientinnen und Klienten zu tun, sie würden eventuell gar selber zu dieser Klientel gehören. Noch sind wir zwar nicht soweit. Die Mediatisierung,  also  die  «zeitliche,  räumliche  und  soziale Durchdringung des Alltags mit Medien» (Nadia Kut- scher, Thomas Ley & Udo Seelmeyer, 2015, S. 3), und die Digitalisierung unseres Lebens bergen jedoch neue Herausforderungen für die Soziale Arbeit. Sie eröffnen aber auch Chancen.

Vom Buchdruck zur «Liquid Democracy»
Mit der Erfindung des Buchdruckes im 15. Jahrhundert wurde es möglich, Informationen schriftlich in Massenauflagen zu veröffentlichen. Dies bedeutete auch, dass die Informationsmacht im Laufe der Zeit immer weiter demokratisiert wurde – bis zum heutigen Inter-net, in dem jede und jeder publizieren kann. Wobei die «Liquid Democracy», die flüssige Demokratie, die eine Mischung aus direkter und repräsentativer Demokratie darstellt, wie sie das Internet ermöglicht, nicht unumstritten ist (vgl. Passig & Lobo, 2012). Doch ihre massive Wirkung ist klar ersichtlich, wie nicht zuletzt das Beispiel der «Panama Papers» zeigte: Eine Gruppe von Journalistinnen und Journalisten konnte durch weltweite Vernetzung ein Datenleck nutzen und eine Unmenge von Daten aufbereiten und über diverse Medien zeitgleich veröffentlichen; mit einschneidenden Folgen für die Anbietenden von Offshore-Dienstleistungen und deren Kundinnen und Kunden.

Veränderter Umgang mit Daten
Die unglaubliche Menge an Daten, auch «Big Data» genannt, die online abgelegt sind, werden unterschiedlich behandelt. Manche Daten über uns stellen wir selbst frei zugänglich ins Netz, wie zum Beispiel unsere Adresse und Telefonnummer auf den virtuellen «Gelben Seiten» oder über einen eigenen Blog. Andere Daten von uns landen im Netz, ohne dass wir es wissen, beispielsweise über Protokolle der Vereins-Mitarbeit, Social-Media-Plattformen oder durch Websites unserer Arbeitgebenden. Weitere Daten würden wir nie veröffentlichen und wir wünschen, dass sie sicher verwaltet werden, wie etwa die Inhalte unseres Online-Banking-Accounts.

Auch Klientinnen und Klienten der Sozialen Arbeit wünschen, dass die Daten, die wir über sie sammeln, vertrauenswürdig bearbeitet und abgelegt werden. Die genutzte Informatik-Infrastruktur sollte in einer sicheren Umgebung eingebettet sein, sie soll Angriffen von aussen standhalten. Weiter dürfen nur befugte Mitarbeitende Zugriff auf die Daten haben. Die Daten – sowohl in Papier- als auch in elektronischer Form – müssen vernichtet werden, wenn sie nicht mehr benötigt werden (vgl. dazu das Datenschutzgesetz des Kantons Bern).

Ein Zukunftsszenario könnte sein, dass die Klientinnen und Klientinnen sich ihre Daten zu Nutze machen: So wie heute einige Krankenkassen ihren Versicherten für einen Bonus anbieten, ihre Gesundheitsdaten freiwillig festzuhalten und wiederum den Kassen zur Verfügung zu stellen, könnten in Zukunft vielleicht die Klientinnen und Klienten einen direkten oder indirekten Nutzen aus den Daten generieren, die sie den Sozialarbeitenden zur Verfügung stellen.

Zwischen Kontaktaufnahme und Datenschutz
Besonders Fachpersonen der Sozialen Arbeit, die mit der jüngeren Klientel zu tun haben, stellen sich tagtäglich neue Herausforderungen: Jugendarbeiterinnen und Jugendarbeiter in der Soziokulturellen Animation müssen sich sowohl mit oft wechselnden Social-Media-Platt- formen (wie Facebook, SnapChat, Twitter, etc.) auskennen und ihr Publikum online auf dem gerade angesagten Medium abholen. Gleichzeitig müssen sie den Datenschutz berücksichtigen. Denn nicht jeder Kontakt, der online hergestellt werden kann, darf auf der jeweiligen Plattform weitergeführt werden. In der Arbeit mit Kindern und Jugendlichen stellen sich – im Unterschied zur den oft gut geregelten Informatik-Lösungen in der Sozialarbeit mit Erwachsenen – laufend Fragen zum Einsatz von neuen Medien. Mitarbeitende benötigen hohe Medienkompetenzen, die Leitung muss sich strategischen Fragen zum Einsatz von Social Media stellen.

Neue Beratungsformen senken die Hemmschwelle
Eine Vorreiterin in der Online-Beratung ist die Stiftung Pro Juventute, die auf eine über 100-jährige Geschichte zurückblicken kann. 1970 versendete Pro Juventute erstmals Elternbriefe, ab 1992 gab es das «Help- o-Fon», ab 1999 die Nummer 147 mit einer während 24 Stunden und 365 Tagen erreichbaren Telefonberatung für Kinder und Jugendliche. Heute ist eine ebenfalls rund um die Uhr erreichbare Multi-Channel-Helpline für Kinder, Jugendliche und deren Bezugspersonen in Betrieb.

Beraten wird noch immer über das Telefon, jedoch auch über E-Mail, das Internet, Chat und SMS. Dabei wird zwischen synchroner Beratung (Telefon, Chat) und asynchroner Beratung (Web, E-Mail und SMS) unterschieden. Die verschiedenen Beratungsformen ermöglichen den Ratsuchenden mit ihren Fragestellungen unterschiedliche Zugänge zu Beratung; wobei die eine Beratungsform die andere nicht konkurriert, sondern ergänzt.

Thomas Brunner, Leiter der Pro-Juventute-Beratungsangebote und Lehrbeauftragter an der BFH, sagt dazu: «Lange wurde Telefon- und Onlineberatung als Konkurrenz zur klassischen Face-to-Face-Beratung an- gesehen. Mittlerweile weiss man, dass diese neuen Beratungsformen die Schwelle erheblich senken, über persönliche Fragestellungen und Probleme ‹zu sprechen›. Menschen erhalten so die Möglichkeit, schwierige Themen ohne Gesichtsverlust und ohne Angst vor Stigmatisierung oder anderen negativen Konsequenzen zu bearbeiten.»

Studien bestätigen denn auch, dass Online-Beratung beispielsweise über Video-Chat genau so effektiv ist wie eine Präsenz-Beratung – zudem ist sie günstiger. Diese Erkenntnisse sollte sich die Soziale Arbeit zu Nutze machen, nicht nur hinsichtlich ökonomischer Gesichtspunkte, sondern auch um Menschen, die keine Präsenz-Beratung wünschen, trotzdem zu erreichen. Dass Medienkompetenz und die Weiterentwicklung der Sozialen Arbeit im Zuge der Digitalisierung nicht dem Zufall oder wie selbstverständlich den «Digital Natives» überlassen werden darf, diesem Umstand trägt die BFH Rechnung. Medienkompetenz und Wissen um die Potenziale der Digitalisierung dürfen nicht weiterhin unsystematisch und ausschliesslich aus dem Alltagswissen generiert werden, sondern bedürfen einer Professionalisierung – einerseits um den Klientinnen und Klienten gerecht zu werden und andererseits um den Anforderungen, welche die Digitalisierung und Mediatisierung an die Sozialarbeitenden stellt, vorausschauend begegnen zu können.

Glossar

Avatar
Ein Avatar ist eine Software bzw. ein ExpertInnen-System, das sich in Form einer animierten Person zeigt, teilweise sogar in 3D. Ein Avatar soll im besten Falle Menschen beraten und unterstützen; die heute eingesetzten Avatare sind jedoch noch nicht sehr selbständig. Sie werden in Human- und Agent-Avatar unterschieden. Ein Human-Avatar funktioniert interaktiv: Eine Person spricht durch den Avatar und kann deshalb auf Äusserungen und Aktionen eines Gegenübers reagieren. Human-Avatare haben den Nachteil, dass sie nicht zeit- und personenunabhängig genutzt werden können. Ein Agent-Avatar kann nicht interagieren, er macht nur das, wofür er programmiert ist: Er spricht bzw. reagiert nach Drehbuch. Ein Agent-Avatar ist orts-, zeit- und personenunabhängig einsetzbar.

Digitalisierung
Der Begriff Digitalisierung bezeichnet die Umwandlung analoger Signale in digitale Signale zum Zweck, diese elektronisch zu speichern oder zu verarbeiten. Im weiteren Sinn wird unter Digitalisierung der Wandel hin zu elektronisch gestützten Prozessen mittels Informations- und Kommunikationstechnik verstanden.

Digital Natives und Digital Immigrants
Mit Digital Natives sind die Personen gemeint, die mit der Digitalisierung aufgewachsen sind – als frühster Jahrgang gelten die 1980 geborenen. Die Digital Immigrants sind Personen, die sich erst im Erwachsenenalter mit der Digitalisierung auseinandersetzten.

Literatur

  • Frey, Carl Benedikt & Osborne, Michael A. (2013). The Future of Employment: How Sursceptible are Jobs to Computerisation? Abgerufen von http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/publications/view/1314
  • Kutscher, Nadia, Ley, Thomas & Seelmeyer, Udo. (2015). Medi- atisierung (in) der Sozialen Arbeit. Baltmannsweiler: Schneider Verlag Hohengehren.
  • NZZ Folio. (April 2016). Künstliche Intelligenz. Zürich: NZZ Folio.
  • Passig, Kathrin & Lobo, Sascha. (2012.) Internet – Segen oder Fluch? Berlin: Rowohlt.
  • Pro Juventute. (2016). Stiftungsgeschichte. Abgerufen von https://www.projuventute.ch/Geschichte.69.0.html
  • Süddeutsche Zeitung. (2016). Panama Papers. Die Geheimnisse des schmutzigen Geldes [Website]. Abgerufen von http://panamapapers.sueddeutsche.de/
  • Verein sozialinfo.ch. (2013). Soziale Arbeit & Social Media. Leitfaden für Institutionen und Professionelle der Sozialen Arbeit. Bern: Edition Soziothek.
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Der steinige Weg zum einheitlichen Personenidentifikator

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Obwohl die Schaffung eines eindeutigen, universellen Personenidentifikators in Form der heutigen AHV- Nummer im Grundsatz weitherum begrüsst wird, verhindern Bedenken aus Datenschutzkreisen bislang einen solchen. Ein neues Gutachten zeigt indessen, dass sich universeller Personenidentifikator und Datenschutz nicht ausschliessen. Die Fallbeispiele schildern zudem die Gefahren von Falschidentifikation bzw. Nichtidentifikation bei Verzicht auf einen Identifikator und untermauern damit die Dringlichkeit des Handlungsbedarfs.

Die Digitalisierung der Verwaltung erfordert die Schaffung eines eindeutigen, universellen Personenidentifikators. Die Diskussion darüber wird bereits seit Jahrzehnten geführt. Dabei können zwei Meinungspositionen ausgemacht werden:

  • diejenigen, die in einem universellen Identifikator einen klaren Effizienzgewinn sehen
  • diejenigen, die wegen Datenschutzbedenken eine entsprechende Entwicklung zu verhindern suchen

Die Notwendigkeit eines behördenübergreifenden, eindeutigen Personenidentifikators wurde letztmals eingehend bei der Einführung des Registerharmonisierungsgesetzes (RHG) diskutiert (vgl. 1). Ziel des RHG ist, die Einwohnerregister in den Kantonen und Gemeinden zu harmonisieren und sie (wie auch die Personenregister des Bundes) für die bevölkerungsstatistischen Erhebungen und für die Modernisierung der Volkszählung nutzbar zu machen. Dabei braucht es einen behördenübergreifenden, eindeutigen Personenidentifikator für den Datenaustausch zwischen den verschiedenen Bundesregistern und den Einwohnerämtern. Die Verwendung der damals neuen AHV-Nummer bot sich an, zumal sie aufgrund ihrer Beschaffenheit  (im  Gegensatz  zur  alten «sprechenden» Nummer) keine Rückschlüsse mehr auf Personen zulässt.

Schaffung eines administrativen Personenidentifikators
Bereits damals war klar, dass ein behördenübergreifender, eindeutiger Personenidentifikator auch ausserhalb des statistischen Bereichs gebraucht wird. Der Botschaft des Bundesrates vom 23. November 2005 (vgl. 2) ist zu entnehmen, dass die neue AHV-Nummer ursprünglich als universeller Personenidentifikator angedacht war. Die Botschaft verweist auf den Nutzen einer solchen Entwicklung für das E-Government und für die Bevölkerung. Etwa zeitgleich debattierten die Räte über die Einführung der neuen AHV-Nummer (der sogenannten AHVN13) 3. Beide Vorlagen erkannten die Notwendigkeit, einen behördenübergreifenden Personenidentifikator zur Verfügung zu stellen. So listete der Bundesrat bereits damals konkrete Punkte für die Eignung der neuen AHV-Nummer zum universellen Personenidentifikator auf, nämlich die hohe Akzeptanz in der Bevölkerung, der weit verbreitete Einsatz sowie die Tatsache, dass die Nummer keine Rückschlüsse auf personenbezogene Merkmale zulässt und an die gesamte Wohnbevölkerung der Schweiz ausgegeben wird (vgl.. 3, p.516).

Datenschutzbedenken
Die Schaffung eines universellen Personenidentifikators in Form der neuen AHV-Nummer wurde im Rahmen des Vernehmlassungsverfahrens zum RHG grossmehrheitlich positiv beurteilt und für die Weiterentwicklung von E-Government als unerlässlich betrachtet. Bedenken kamen dagegen aus Datenschutzkreisen, wo eine missbräuchliche Verknüpfung von Daten befürchtet wurde. Am deutlichsten kommt dies in einer gemeinsamen Stellungnahme von EDÖB und privatim (der Vereinigung der schweizerischen Datenschutzbeauftragten) zum Ausdruck: «Die AHV-Versichertennummer führt dazu, dass die Register auf einfachste Weise verknüpft werden könnten. Damit wird ein erhebliches Missbrauchspotential geschaffen: Flächendeckende Auswertungen werden ermöglicht und der gläserne Bürger rückt in greifbare Nähe.» (vgl. 4)

Datenschutzbedenken waren auch der Grund, weshalb die AHVG-Vorlage nur eine eingeschränkte Verwendung der neuen AHV-Nummer vorschlug (vgl. 3, p.516). Damit sollte (neben den bereits bestehenden Massnahmen aufgrund der geltenden Datenschutzgesetzgebung) dem erwähnten Missbrauchspotenzial begegnet werden (vgl. 3, p.516).

Resultat dieser Debatten sind Gesetze, welche die Nutzung der AHV-Nummer ausserhalb des Sozialversicherungsbereichs stark einschränken. Dort ist die Verwendung der AHV-Nummer auf Ebene Bund oder Kanton grundsätzlich nur gestützt auf eine gesetzliche Grundlage erlaubt. Gemäss einem Brief des damaligen Direktors des BSV, Yves Rossier, an den Eidgenössischen Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragten Hanspeter Thür zielt die heutige Regelung darauf ab, jede Verwendung der AHV-Nummer ausserhalb der Sozialversicherungen einer demokratischen Kontrolle zu unterziehen. So soll von Fall zu Fall zwischen Datenqualität, Effizienz und dem Schutz der Persönlichkeitsrechte abgewogen werden. Damit wird die Entwicklung der AHV-Nummer hin zu einem administrativen Personenidentifikator explizit nicht ausgeschlossen. Die heutige Regelung bezweckt aber, dass der Prozess demokratisch begleitet wird (vgl. 5).

Rechtlicher Flickenteppich
Der andauernde bzw. stetig wachsende Bedarf nach einem universellen, eindeutigen Personenidentifikator äussert sich u.a. in der Zahl der Gesetzesentwürfe und Gesetze, die eine Nutzung der AHV-Nummer zu administrativen Zwecken vorsehen. Eine von der entsprechenden SIK-Arbeitsgruppe 2011 durchgeführte Umfrage ergab, dass 13 Kantone bereits eigene rechtliche Regelungen im Hinblick auf den Gebrauch der AHVN13 getroffen haben; fünf weitere Kantone äusserten einen Bedarf, haben aber noch keine eigene Regelung getroffen (vgl. 6, p.2). Aktuell liegen schon nur auf Bundesebene Vorlagen zum Grundbuch, Handelsregister und Strafregister vor.

Interessanterweise zeigen die Ergebnisse der Umfrage (vgl. 6, p.3) bei den Kantonen grosse Unsicherheiten, ob die von ihnen geschaffenen Grundlagen den Anforderungen des AHVG genügen. So wurde in acht Kantonen die kantonale Gesetzesgrundlage als pauschale Generalklausel gestaltet, welche weder den Verwendungszweck noch die Nutzungsberechtigten explizit definiert. Bei vier Kantonen wird die Definition des Verwendungszwecks und/oder der Nutzungsberechtigten auf die Verordnungsebene delegiert. Wie das Bundesrecht auf Kantonsebene korrekt auszulegen ist, ist unklar bzw. umstritten. Ein klärender höchstrichterlicher Entscheid in dieser Frage steht nach wie vor aus.

Der Abschlussbericht zum priorisierten Vorhaben «Rechtsgrundlagen» (B1.02) schlägt in die gleiche Kerbe. Er anerkennt den Handlungsbedarf ausdrücklich als dringend. Als Konsequenz empfiehlt er die Erarbeitung eines Konzeptes für einen nationalen E-Government-Personenidentifikator (vgl. 7,  p.16).

Bedarf nach einheitlicher Normierung
Die Umfrage der SIK aus dem Jahre 2011 ergab auch, dass die Kantone an einer einfachen, den dynamischen Bedürfnissen des E-Governments angepassten Lösung in hohem Masse interessiert sind. Die Fixierung des Verwendungszwecks und der Nutzungsberechtigten in der (starren) Gesetzesform wird als erhebliche Hürde empfunden, wodurch die prozessorientierte Zusammenarbeit zwi- schen Behörden in einem dynamischen Informatikumfeld erschwert wird (vgl. 6, p.3). Aus den Umfrageergebnissen schliesst die SIK-Arbeitsgruppe, dass eine einheitliche, abschliessende und klare Regelung von Verwendung und Nutzungsberechtigten der AHV-Nummer auf Stufe Bund erhebliche Verbesserungen brächte. Sie empfiehlt deshalb entweder die Anpassung des AHVG (insbesondere von Art. 50e) an die Bedürfnisse des E-Government oder die Herauslösung des Identifikators aus dem AHVG und dessen Regelung in einem E-Government-Gesetz auf Stufe Bund (vgl. 6, p.4).

In dieselbe Richtung zielt das Schreiben der Konferenz der Kantonalen Finanzdirektorinnen und Finanzdirektoren (FDK) Anfang 2014 an die Vorsteherin des Eidgenössischen Finanzdepartements (EFD), Bundesrätin Eveline Widmer-Schlumpf (vgl. 8). Sie wird gebeten, die Schaffung von bundesgesetzlichen Grundlagen zur Einführung eines eindeutigen, universell einsetzbaren behördlichen Personenidentifikators zu prüfen. Mit Hinweis auf ein von der SIK-Arbeitsgruppe erarbeitetes Argumentarium (vgl. 9) listet es eine beträchtliche Zahl an Gründen auf, weshalb sich die Verwendung der AHV-Nummer eignet und mit dem Datenschutz vereinbar ist. In ihrer Antwort bestätigt Eveline Widmer-Schlumpf die Notwendigkeit eines eindeutigen Personenidentifikators für den Austausch von Personendaten. Vorbehalte äussert sie namentlich hinsichtlich der Kompetenz des Bundes zur Einführung eines zentralen Identifikators. In der Folge wurde das Informatiksteuerungsorgan (ISB) beauftragt, zuhanden des Bundesrates ein Grundlagenpapier als Entscheidungsgrundlage zu erarbeiten (vgl. 10).

Wie weiter?
Um neue Impulse in die festgefahrene Diskussion zu bringen, erstellte die Berner Fachhochschule im Auftrag der SIK das Gutachten «AHV-Nummer als einheitlicher, organisationsübergreifender Personenidentifikator» (vgl. 11). Es zeigt Risiken auf, die mit einem fehlenden Identifikator verbunden sind und untermauert damit die Dringlichkeit der Angelegenheit. Gleichzeitig belegt es, dass andere Länder (teils seit Jahrzehnten) gute Erfahrungen mit einem universell einsetzbaren Personenidentifikator gemacht haben und ihn daher auch der Schweiz empfehlen können.

Nun ist die Politik gefordert, das Anliegen eines einheitlichen Identifikators zu vertreten. Dank dem Gutachten der BFH riskiert dabei aber niemand mehr den Vorwurf, den «gläsernen Bürger» in Kauf zu nehmen oder gar anzustreben.

Quellen

  1. Die Bundesversammlung der Schweizerischen Eidgenossenschaft, «Bundesgesetz über die Harmonisierung der Einwohnerregister und anderer amtlicher Personenregister (Registerharmonisierungsgesetz RHG; SR 431.02)», 23. Juni 2006. [Online]. Available: https://www.admin.ch/opc/de/classified-compilation/20052012/index.html. [Zugriff am 21. 10. 2015].
  2. Der Schweizerische Bundesrat, «Botschaft zur Harmonisierung amtlicher Personenregister vom 23. November 2005». [Online]. Available: https://www.admin.ch/opc/de/federal-gazette/2006/427.pdf. [Zugriff am 12. 10. 2015].
  3. Der Schweizerische Bundesrat, «Botschaft zur Änderung des Bundesgeset- zes über die Alters- und Hinterlassenenversicherung (Neue AHV-Versichertennummer) vom 23. November 2005». [Online]. Available: https://www.admin.ch/opc/de/federal-gazette/2006/501.pdf. [Zugriff am 21. 10. 2015].
  4. Eidgenössischer Datenschutz- und Öff    tlichkeitsbeauftragter EDÖB und privatim, «Stellungnahme vom EDÖB und privatem zur Verwendung der AHV-Versichertennummer in den Kantonen vom 1. Dezember 2006». [Online]. Available: http://www.edoeb.admin.ch/datenschutz/00786/ 00946/00949/index.html?lang=de. [Zugriff am 21. 10. 2015].
  5. Bundesamt für Sozialversicherungen BSV, «Stellungnahme des BSV zur Verwendung der AHV-Versichertennummer in den Kantonen vom 23. Oktober 2006». [Online]. Available: http://www.edoeb.admin.ch/datenschutz/ 00786/00946/00949/index.html?lang=de. [Zugriff am 21. 10. 2015].
  6. SIK-Arbeitsgruppe, «Zusammenfassung der Erkenntnisse aus der Umfrage zur systematischen Verwendung der AHVN13 im kantonalen Zuständigkeitsbereich». Schweizerische Informatikkonferenz (SIK), Bern, 2011.
  7. Bundesamt für Justiz BJ, «Abschlussbericht Lösungsansätze und Massnahmen», Mai 2012. [Online]. Available: https://www.bj.admin.ch/dam/data/bj/staat/rechtsinformatik/magglingen/2013/10b_konzept-d.pdf. [Zugriff   am  21. 10. 2015].
  8. Konferenz der Kantonalen Finanzdirektorinnen und Finanzdirektoren (FDK), «AHV-Nummer Personenidentifikator. Brief der FDK an Vorsteherin EFD vom 31.01.2014». [Online]. Available: http://www.fdk-cdf.ch/downloads/lu/kr/dateien/140131_personenid_e-brf_sik_def_d_uz.pdf. [Zugriff am 23. 10. 2015].
  9. SIK-Arbeitsgruppe, «Argumentation für die Verwendung der AHV-Nummer als Personenidentifikator aus Sicht der Verwaltung». Schweizerische Informatikkonferenz (SIK), Bern, 2012.
  10. Die Vorsteherin des Eidgenössischen Finanzdepartements EFD, Eindeutiger und universell einsetzbarer behördlicher Personenidentifikator. Antwortbrief vom 2. April 2014 an die Konferenz der Kantonalen Finanzdirektorinnen und Finanzdirektoren. Bern.
  11. Berner Fachhochschule (BFH), im Auftrag der SIK-Arbeitsgruppe, «AHV-Nummer als einheitlicher, organisationsübergreifender Personenidentifikator. Gutachten». Schweizerische Informatikkonferenz (SIK), Bern, 2015.
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Big Data – schnell erklärt

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Big Data steht für verschiedenste Methoden, implizit in Daten vorhandene Informationen explizit zu machen. Das ermöglicht unter anderem mehr Personalisierung – von der Politik über den Produktverkauf bis zur Medizin!

In aller Regel wird der Begriff dafür verwendet, dass mit mathematischen Instrumenten Informationen, die in Datensätzen implizit vorhanden sind, explizit gemacht werden. Dafür werden typischerweise grosse und nicht selten unterschiedliche Datensätze zuerst zusammengeführt und dann mit Mathematikinstrumenten und Informatikwerkzeugen ausgewertet. Dabei gibt es drei Standardformen:

  • «Klassisches» Big Data schätzt den Wert einer Kenngrösse, indem es die Korrelation mit anderen Kenngrössen nutzt – Obama identifizierte so im Wahlkampf die noch unentschiedenen Wähler, auf die er dann seine Kampagne konzentrierte
  • Exploratives Big Data sucht nach bisher unbekannten Mustern, die eventuell Bedeutung haben – z.B. weil sie auf Risiken hinweisen oder interessante Gruppen von Kunden identifizieren
  • Big Data «auf dem Graphen» nutzt komplexe semantische Zusammenhänge – z.B. um das Fehlen von Informationen zu entdecken

Neueste Formen von Big Data gehen über diese drei Standardformen hinaus und experimentieren beispielsweise mit Simulationswerkzeugen. Vorstellbar ist auch die Kombination von statischen Werkzeugen mit weiteren Modellen der abstrakten Algebra.

Konkrete Beispiele
Was heisst das alles konkret? Nun, das Vorgehen beim klassischen Big Data ist eigentlich recht simpel. Es wird erst kompliziert, wenn man es abstrakt zu erklären versucht. Darum einige einfache Beispiele. Angenommen Sie besitzen Daten über das Kaufverhalten von als Person identifizierten Kunden. Und sie möchten ein neues Produkt lancieren und gezielt bewerben. Dann werden sie zuerst ähnliche, bereits existierende Produkte in ihrem Verkaufsportfolio identifizieren und dann jene Kunden herausfiltern, die diese Produkte öfters gekauft haben. Die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass sie sich für das neue Produkt ebenfalls interessieren werden und es macht Sinn, die Marketingkampagne für das neue Produkt auf sie zu konzentrieren. Im Customer Relationship Management vieler Banken wird seit Langem ein ähnliches Verfahren eingesetzt, um neue Finanzprodukte gezielt Kunden zu promoten.

Ein anderes konkretes Beispiel lieferte der letzte Präsidentschaftswahlkampfs in den USA. Im amerikanischen Präsidentschaftswahlkampf geht es darum, in genügend vielen Staaten die meisten Stimmen zu bekommen. In der Schlussphase des Wahlkampfs ist in vielen Staaten klar, wer die Mehrheit haben wird. Dort wird dann kaum mehr Wahlkampf betrieben, weil es eine Ressourcenverschleuderung wäre. Der Wahlkampf konzentriert sich ganz auf die umkämpften Staaten. Aber auch dort macht es wenig Sinn, Wähler anzusprechen, die sich bereits klar entschieden haben, wen sie wählen werden. Wenn es also dem Team eines Kandidaten gelingt, die Unentschiedenen zu identifiziert, kann es seine ganze Energie auf deren Überzeugung konzentrieren, während eventuell die Konkurrenz einen Grossteil ihrer Energie auf Wähler konzentriert, deren Entscheidung bereits feststeht. Da die verfügbaren Ressourcen beschränkt sind, bedeutet die Identifikation der Unentschiedenen einen grossen Vorteil. Und genau dieser Vorteil hatte wesentlichen Anteil daran, dass Obama auch die zweite Wahl gewann. Sein Team konnte mittels Big Data die Unentschiedenen identifizieren. Sie nutzten dabei die Tatsache, dass in den USA über Personen weit mehr Informationen einfach beschaffbar sind als in Europa – u.a. Informationen zum Kaufverhalten – und überprüft en und verbesserten die Ergebnisse von Big Data mit gezielten Experimenten.

Ein Beispiel für Big Data auf dem Paragraphen ist das Suchen nach Anhaltspunkte für organisierte Kriminalität, in dem man verdächtige
Beziehungskonstellationen oder Transaktionsketten identifiziert, die auf Geldwäscherei hinweisen.

Andere Beispiele sind intelligente Suchanwendungen in der Wissenschaft und im Patentwesen, die von einem scheinbaren Paradoxon profitieren: Es ist einfacher ein Dokument in einer Menge ähnlicher Dokumente zu finden (zwischen denen Querbeziehungen existieren) als in einer Menge sehr unterschiedlicher Dokumente (die zueinander keinen Bezug haben).

Ein typisches Beispiel für exploratives Big Data ist das Suchen nach guten Produktkombinationen. Seit Langem bietet der Verkauf von Extraausstattungen im Autohandel eine lukrative Einnahmequelle. Eine Zusammenstellung von Extras kann für Kunden dadurch besonders attraktiv gemacht werden, das sie als Paket verkauft wird, wobei der Kunde beim Kauf des ganzen Pakets einiges «spart» (verglichen mit der Summe der Einzelpreise für die Extras). Um verlockende Pakete zu schnüren, ist es aber notwendig, zu wissen, welche Kombinationen von Extras für Kunden besonders attraktiv sind. Deshalb wird in Daten über Kundenpräferenzen nach Mustern gesucht, die auf attraktive Paketzusammenstellungen hinweisen. Dieses Vorgehen wird freilich nicht nur im Autohandel  praktiziert. Ganz ähnlich lassen sich so auch Produkte zusammensetzen, die am Ende teurer verkauft werden können als ihre Einzelbestandteile – nicht zuletzt im Lebensmittelhandel. Die Liste möglicher Beispiele ist lang. Wichtige Anwendungsbereiche für Big Data sind Marketing und Verkauf, Politikgestaltung (u.a. Stadtentwicklung, Sozial- und Gesundheitspolitik), öffentlichen Verwaltung (u.a. Verkehrsmanagement, in Zukunft eventuell Umgang mit Randalen), personalisierte Medizin und wissenschaftliche Forschung ganz generell. Das grosse Versprechen von Big Data ist dabei, dass schwierige und aufwendige Untersuchungen von kausalen Zusammenhängen («aus A folgt zwingend B») durch Korrelationsanalyse («A und B treten häufig gemeinsam auf») ersetzt werden können. Wobei insbesondere das klassische Big Data auf das Individuum spielt. Einzelne werden als Ziele für was auch immer ausgesucht, beziehungsweise bekommen sie personalisierte Angebote. Im Fall von personalisierten medizinischen Therapien ist der gesellschaftliche Nutzen hoch, mindestens kaum bestritten. Im Fall von personenbezogener manipulativer Werbung steht eine gesellschaftliche Bewertung von Big Data dagegen noch aus.

Das menschliche Big Data
Der Medienkünstler Peter Weibel thematisiert die Tatsache, dass wir alle in einer Big-Data-Welt leben. Tatsächlich können wir aus grossen Datenmengen relevante Information herauszufiltern und quasi eine Nadel im Heuhaufen finden – allerdings eine Nadel, an der ein Faden festgebunden ist, der uns das Finden erleichtert.

Das wichtigste Instrument für dieses menschliche Big Data ist die Nutzung von impliziten Hinweisen. Oft ist es die Summe von Details, von denen jedes für sich unbedeutend ist, die uns eine Lagebeurteilung ermöglicht – beispielsweise in der Polizeiarbeit. Wird ein ertappter Einbrecher zur Waffe greifen? Wird der Fanmarsch von Fussballfans in Gewalt ausarten? Die Antwort bestimmt den Fortgang des Geschehens. Sie lässt sich zwar nicht mit Sicherheit aus den verfügbaren Information ableiten, aber trotzdem kann sie von erfahrenen Polizisten ziemlich zuverlässig gegeben werden. Dabei kann man drei Phänomene beobachten: Erstens hängt die Zuverlässigkeit der Analyseergebnisse davon ab, dass die richtigen Informationen gesammelt werden. Zweitens wird der tatsächliche Ablauf durch Handlungen beeinflusst, die sich aus der Situationsanalyse ergeben. Teilweise haben wir es also mit selbsterfüllenden Prophezeiungen zu tun. Drittens lautet die Zielvorgabe deshalb nicht, möglichst präzise Prognosen zu generieren, sondern Geschäftsziele zu erreichen – in unserem Beispiel die Minimierung von Gewalt.

All das gilt auch für maschinelles Big Data:

  1. Es ist entscheidend, dass man die passenden Informationen besitzt. Je nach verfügbaren Informationen kann ganz Unterschiedliches beim Anwenden der Big-Data-Werkzeuge herauskommen.
  2. Big Data findet in einem dynamischen Prozess statt, in dem die Daten sich durch Handeln verändern können. Die Umsetzung beeinflusst die Richtigkeit der Prognose.
  3. Big Data ist kein Glasperlenspiel mit dem Zweck von zweckfreien Zukunftsprognosen, sondern ein Mittel zur Nutzengenerierung im jeweiligen Geschäftskontext – sei es in der Wirtschaft, privat beim Wetten oder Pokern oder in der öffentlichen Verwaltung.

Denkfehler und verlockende Fiktionen
Eine Übertragung der Echtwelterfahrung auf Big Data ist also durchaus hilfreich. Sie beinhaltet aber auch die Gefahr, dass die Small-Data-Denkfehler aus dem Alltag uns auch bei der Nutzung von maschinellem Big Data in die Quere kommen. Wer den Satz von Bayes nicht verstanden hat, der sollte mit Big Data sehr vorsichtig umgehen. Zudem gibt es mehrere gefährliche Fiktionen, vor denen
man sich unbedingt hüten sollte.

  1. Erstens sollte man sich immer bewusst sein, dass Modellannahmen das Ergebnis von Big Data entscheidend beeinflussen, auch dann, wenn wir scheinbar ganz ohne Modelle Daten analysieren. Denn schon bei der Erzeugung von Daten spielen Modelle eine entscheidende Rolle. Es gibt in dieser Hinsicht keine natürlichen Rohdaten (Rohdatenfiktion).
  2. Zweitens können auch grossen Datenmengen einen klaren Bias haben. Nur weil wir viele Daten sammeln, können wir daraus nicht ableiten, dass unsere Daten in irgendeiner Weise repräsentativ sind (Statistikfiktion).
  3. Drittens liefert Big Data nicht einfach so gute Resultate (Simplizitätsfiktion) – es verlangt mindestens mathematische, technische, fachliche und rechtliche Kompetenzen.
  4. Viertens können Ergebnisse von Big Data Analysen ohne verständliche Erklärungsmodelle für die zugrunde liegenden Zusammenhänge oft nicht sinnvoll eingesetzt werden (Korrelationsfiktion). Stellen Sie sich einen Polizeieinsatz von Wasserwerfern vor, der damit begründet wird, dass Big Data Massenunruhen prognostiziert hat – und im Nachhinein stellt sich heraus, dass eine überdurchschnittlich hohe Zahl roter Halstücher der Auslöser war.
  5. Fünftens schaffen viele Daten noch keine Transparenz (Transparenzfiktion).
  6. Sechstens ist dauerhafte Anonymisierung schwer zu garantieren (Anonymisierungsfiktion).
  7. Siebtens bringen Big Data nicht notwendigerweise Nutzen für alle (Fairnessfiktion). Wer über die Daten von anderen verfügt, kann damit viel Gewinn machen. Die Masse der Datenlieferanten bekommt zwar meist im Tausch kostenlose Online-Dienste, hat aber keinen Anteil an den Milliardengewinnen und gerät im schlimmsten Fall sogar in ein Abhängigkeitsverhältnis.
  8. Last but not least: Was die Anwendungen von Big Data in der Politik betrifft, so besitzt die Vorstellung einer Welt mit einer computergestützten Demokratie, in der Fakten eine viel grössere Rolle spielen als in unserer heutigen Demokratie, recht viel Alptraumpotenzial – gerade weil dabei komplexe Probleme mit Computern vereinfacht werden. Denn es ist zu Recht sehr umstritten, dass man hohe Komplexität durch Automatisierung kontrollieren kann (Automatisierungsfiktion). Darüber hinaus kann der Einsatz von Big Data für Zukunftsprognosen in der Politik zu einer «Geschichtsbremse» führen. Da Big Data die Zukunft nur aus der Vergangenheit ableiten kann, wird durch eine unreflektierte «gläubige» Anwendung der Raum für kreative Innovationen eingeschränkt. Das ist gerade dort, wo die nächste (prognostizierbare) Wahl wichtiger ist als der langfristige (viel weniger prognostizierbare) Erfolg, eine echte Gefahr.

Schlussfolgerung
Big Data besitzt ein gewaltiges, derzeit nur in Ansätzen abschätzbares, Nutzenpotential. Es wird die Wirtschaft, unser persönliches Leben und das Staatswesen sehr stark verändern. Ignoriert die öffentliche Verwaltung das Thema, wird sie in Zukunft ihre Aufgaben nicht mehr zufriedenstellend erfüllen können. Gleichzeitig schafft aber Big Data auch neue, grosse Gefahren für die Gesellschaft, die sich verheerend auswirken könn(t)en. Es ist deshalb Zeit, dass wir uns ernsthaft mit Big Data auseinandersetzen!

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