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Discuto
SWOT-Analyse
Stärken, Schwächen, Möglichkeiten und Bedrohungen des österreichischen Datenökosystems
0 days left (ends 10 Mar)
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Update: Workshop am 14.12.23
Wir laden Sie zu einem Stakeholder-Workshop ein, in dem wir die Erkenntnisse aus diesem ersten Schritt vorstellen und mit Ihnen diskutieren möchten. Darüber hinaus würden wir gerne gezielt zu einigen Themen tiefer in die Diskussion gehen (z.B. zu Datenräumen).
Der Workshop findet daher bereits am Donnerstag, den 14.12., zwischen 9 und 11 Uhr statt (aus Termingründen online auf Zoom). Die Zugangsinformationen sind wie folgt:
https://wu-ac-at.zoom.us/j/65771565296?pwd=RTJNaHUvNTd0dExxeHhXOUVkMlJZZz09
Meeting-ID: 657 7156 5296
Kenncode: 298348
Bis dann!
Wie kann man die Veränderungen im europäischen Datenökosystem am besten nutzen? Was sind die österreichischen Stärken, Schwächen, Möglichkeiten und Bedrohungen?
Wir analysieren gerade die Stärken und Schwächen des österreichischen Datenökosystems und hätten gerne Ihren Input dazu. Zum einen haben Sie die Möglichkeit hier Stärken, Schwächen, Bedrohungen und Möglichkeiten hochzuladen. Zum anderen können Sie bereits hochgeladene Beiträge bewerten und kommentieren und so Teil der Diskussion sein.
Wir führen in diesem Zeitraum mit unterschiedlichen Akteuren Gespräche - aus Zeitgründen leider nicht mit allen, die auf unserer Liste stehen - und laden die Einsichten daraus ebenfalls hoch, damit sie diskutiert werden können.
Wir freuen uns auf Ihre Beiträge bis zum 15.12.2023!
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Die Austrian Society for Artificial Intelligence (ASAI) schließt sich dieser Argumentation an. Neben dem Data Act ist auch der AI Act im Trilog, beide Themen sind aber miteinander verwoben und sollten auch entsprechend behandelt werde. Data Act und AI Act sollen mehr Sicherheit schaffen, das sollte aber nicht zu überbordender Bürokratie und nicht auf Kosten von Praktikabilität und Innovation gehen!
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Ja, da ist Österreich sicher nicht schlecht aufgestellt. Der Teufel liegt im Details, und der Datenaustausch zwischen den Silos kann aufgrund fehlender Standards eine Herausforderung werden. Die wahren Hürden sind aber soziale, institutionelle, weil die Herrschaft über Daten auch Macht bedeutet. Wir müssen von diesem Denken weg, dass Daten irgendeiner öffentlichen Stelle (einem Silo) "gehören".
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Diese Strategien sind relativ inhaltsleer, voll mit Schalgwörtern und lassen völlig offen, wie die angestrebten Ziele operationalisiert werden sollen. Konkrete Maßnahmen fehlen. Eine neue Datenstrategie muss messbare Ziele und operationalisierbare Maßnahmen enthalten, die auch budgetär unterlegt sind. Sonst bleibt es eine Luftnummer.
MOST ACTIVE USERS
Viele Menschen haben Angst davor, als "gläserne Menschen" betrachtet zu werden und vor einer möglichen Übergriffigkeit einer "Datenkrake". Die Herausforderung besteht darin, eine Rolle zu schaffen, die gesetzlich, statutarisch und in Bezug auf die Governance unabhängig ist. Wenn man diese Kriterien berücksichtigt, einschließlich der bereits existierenden Fähigkeiten und der Unabhängigkeit in der Governance, kommt man vermutlich zum Schluss, dass das die Statistik Austria ist. Das bedeutet nicht, dass man nicht über Governance nachdenkt, denn die Sorge besteht, dass man hier einen Datenmonopolisten schafft. In diesem Fall wäre ein gut regulierter, unabhängiger Akteur, der dem Gemeinwohl verpflichtet ist - eine benevolente "Datenkrake" - das, was man sich erhofft, wobei man in Bezug auf die Benevolenz nicht naiv sein darf. Hier ist eine solide Governance von entscheidender Bedeutung. Man wird sich überlegen müssen, wie man das reguliert und die Governance der Statistik Austria verbessert. Das heißt auch, dass Veränderungen im Statistikgesetz notwendig sein werden. Es gibt internationale Beispiele, wie es funktionieren kann, wie etwa in Dänemark und der Schweiz.
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Bei der Freigabe von Datenbeständen ist es eine vernünftige Strategie, Prioritäten zu setzen, um sicherzustellen, dass die vorhandenen Ressourcen effektiv eingesetzt werden, was zweifellos eine anspruchsvolle Aufgabe ist. Dabei ist entscheidend, dass die Risiken minimiert werden und der Nutzen maximiert wird. Die Herausforderung besteht darin, wie die Risiken im Voraus erkannt und bewertet werden können. Manchmal besteht die Gefahr, dass überall Risiken gesehen werden, die den Prozess blockieren könnten.
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Für wissenschaftliche Einrichtungen ist die Einrichtung des Austrian Microdata Centers (AMDC) definitiv ein Meilenstein, auch wenn es noch unter Kinderkrankheiten leidet. Ein relativ strenger Zugang regelt, dass diese Daten wirklich nur für wissenschaftliche Zwecke genutzt werden, von Institutionen oder Personen, die auf institutioneller Ebene Forschung auf Universitätsniveau betreiben. Das ist kompatibel mit dem Ethikkodex und den Freiheiten, die die Wissenschaft genießt. Die Idee ist nicht, diese Daten im AMDC freizugeben, damit beispielsweise die Lufthansa ihre Preismodelle optimieren kann.
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Eine Herausforderung besteht darin, dass Datenbestände oder Registerdaten, die nicht im direkten Besitz der Statistik Austria sind, in die über das AMDC zugänglichen Datenbestände eingegliedert werden müssen. Dies betrifft auch Datenbestände, die im Besitz der Statistik Austria sind, jedoch einem bestimmten Bundesministerium zugeordnet sind – diese müssen ebenfalls freigegeben werden. Der gesamte Prozess dauert leider unglaublich lange.
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Es besteht eine gewisse Naivität gegenüber künstlicher Intelligenz (KI) und ein begrenztes Verständnis für die zugrunde liegenden Grundlagen, insbesondere in Bezug auf Modellierung und Daten. Es ist wichtig, dass dieses Verständnis in der Politik vorhanden ist, und dies kann nur gewährleistet werden, wenn die entsprechenden beratenden Gremien über die erforderliche Expertise verfügen. Mittel- bis langfristig sollte sich das Verständnis für KI in Politik und Medien verbessern. Jedoch wäre es kurzfristig sinnvoll sicherzustellen, dass in den Gremien ein gewisses statistisches Grundverständnis vertreten ist.
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Während der Corona-Pandemie haben wir gesehen, wie die Datenerhebung und -lieferung erfolgt. Dies fand ich durchaus beunruhigend, da die Erhebung in vielen Bereichen offenbar weitgehend manuell erfolgt, mit nur wenig digitaler Unterstützung. Es wird deutlich, dass eine Digitalisierung bis zur Basis notwendig ist, um eine solide Datengrundlage zu schaffen. Schließlich sollen sich die Mitarbeitenden im Krankenhaus vorrangig um die Patienten kümmern. Wenn dazu noch alles manuell aufgezeichnet und weitergeleitet werden muss, stellt dies eine zusätzliche Belastung dar. Es ist entscheidend, den Mitarbeitenden die Erhebung hochwertiger Daten einfacher zu gestalten, ohne dass dies einen zusätzlichen Aufwand bedeutet. Ideal wäre, dass dies quasi automatisiert geschieht.
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Für mich steht immer im Mittelpunkt, dass wir die Ausbildung der Menschen nicht vernachlässigen dürfen. Es ist entscheidend, ein Bewusstsein auf höherem Niveau für alle Aspekte im Bereich Data Science, Statistik, KI usw. zu schaffen. Dies sollte bereits in den Schulen Teil der digitalen Grundbildung sein, die verschiedene wichtige Aspekte abdeckt und diese miteinander verbindet. Dies muss selbstverständlich sein. Es sollte den gleichen Stellenwert haben wie Lesen und Schreiben – die Fähigkeit, mit Daten umzugehen, ist meiner Meinung nach von grundlegender Bedeutung.
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Als wir Studiengänge für Data Science konzipiert haben, legten wir großen Wert auf eine Pflichtveranstaltung zur Ethik. Wir denken, dass die proaktive Beschäftigung mit ethischen Themen im Bereich Data Science / Data Governance uns langfristig sogar einen Vorteil verschaffen könnte, gerade wenn es um den Umgang mit Daten im Vergleich zu anderen Ländern geht.
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Metadaten sind tatsächlich von zentraler Bedeutung und erfordern eine einheitliche Steuerung. Es ist unerlässlich, gemeinsame Standards zu etablieren, um in der Zukunft sowohl longitudinal als auch im Querschnitt vergleichbare Daten zu haben, aus denen sinnvolle Schlussfolgerungen gezogen werden können. Manchmal sind es gerade die scheinbar banalen Aspekte, die bei der Zusammenstellung und Aufbereitung von Daten berücksichtigt werden müssen. Daher ist es sinnvoll, der Politik zu vermitteln, dass es notwendig ist, sich umfassend um Standards in diesen vermeintlich banalen Fragestellungen oder Kontexten zu bemühen.
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Barbara Prainsack: Im Hinblick auf den DGA bin ich ambivalent. Einerseits glaube ich, dass das eine positive Entwicklung ist, weil dem Zweck und den Umständen der Datennutzung größere Bedeutung zukommt. Andererseits gefällt mir die Konzeption der altruistischen Organisation nicht, weil hier falsche Signale gesendet werden, nämlich, dass die Menschen ihre Rechte und ihre Interessen und Daten aufgeben. Das ist etwas, das der Begriff der Datensolidarität nicht impliziert. Dort kann ich sozusagen Daten teilen, ohne meine eigenen Rechte daran aufzugeben. Und ich glaube auch, dass das zu einem Matthäus-Effekt führen wird, also dass das einfach für Firmen leichter wird, Daten abzugreifen und die Konsequenzen bei Regelbruch relativ gering sind.
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Barbara Prainsack: Die Umsetzung der Datensolidarität wäre ein großes Unterfangen, weil man dann wirklich sagen müsste, dass es Erleichterungen für jene Formen der Datennutzung geben soll, die großen öffentlichen Wert erzielen. Der öffentliche Wert ist immer das Ergebnis der Abwägung von Risiken und Nutzen für Einzelpersonen und Gruppen (siehe https://pluto.univie.ac.at/). - Formen der Datennutzung, die keinen öffentlichen Wert erzielen, gilt es rechtlich zu unterbinden. In den Bereichen dazwischen müsste man entweder die Risiken minimieren oder die kommerziellen Profite mit der Öffentlichkeit besser teilen. Wenn man das umsetzen will, müsste man ein anderes Regelwerk bauen.
Der Datensolidaritätsansatz stellt also nicht primär darauf ab, welche Daten genutzt werden und wer sie nutzt, sondern wieviel öffentlichen Wert die Nutzung schafft (letzteres ist wiederum eine Abwägung von Risiken und Nutzen). In der Regel wird eine nicht profitorientierte Nutzung mehr öffentlichen Wert generieren, aber dies ist nicht zwangsläufig der Fall. Auf der anderen Seite kann kommerzielle Nutzung auch öffentlichen Wert schaffen, jedoch sollten in Situationen, in denen der öffentliche Wert gering ist und kommerzielle Gewinne erzielt werden, angemessene Maßnahmen ergriffen werden, um sicherzustellen, dass Daten solidarisch genutzt werden, d.h. die Gewinne auch geteilt werden. Datensolidarität basiert auf der Annahme, dass die Wertschöpfung von Menschen und der Gesellschaft stammt, die die Datenwissenschaftler ausgebildet haben und die Infrastrukturen bereitstellen, die notwendig sind, um die Daten zu kuratieren und zu sammeln. Daher betont Datensolidarität die Notwendigkeit einer fairen Verteilung der Vorteile und Schäden, die aus digitalen Praktiken resultieren.
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Barbara Prainsack: Es wäre sicherlich sinnvoll, einen Schadensminderungsfonds einzurichten, für Schäden, die aus der Nutzung von Daten entstehen. Es wäre interessant zu sehen, welche Auswirkungen dies hätte und wie wirksam es wäre. Dabei geht es nicht nur darum, Menschen finanziell zu entschädigen, die Schaden erlitten haben, sondern auch darum zu erfahren, welche Art von Schäden überhaupt auftreten oder entstehen könnten. Oft wissen wir nicht, welche Daten und Informationen zu Schäden oder anderen Belastungen führen könnten. Ein solcher Fonds könnte dazu beitragen, dies genauer zu analysieren und mögliche Lösungen zu finden. (Siehe dazu: https://academic.oup.com/medlaw/article/28/1/155/5543530?login=false)
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Daten dienen auch zum Trainieren von maschinelles Lernen, und sind damit ein wesentlicher Teil der datengetriebenen AI, insbesondere der generativen AI. Der Output der AI hängt wesentlich von den Daten und ihren Eigenschaften ab (Garbage In, Garbage Out; Bias In, Bias Out; etc.). Eine gemeinsame, kuratierte Datenbasis (mit den dafür notwendigen Technologien und Prozessen) zu schaffen stellt eine Option dar, hier mitzugestalten und die Möglichkeit schaffen, dass viele Stakeholder hier Daten beizusteuren. Dazu müssen die Daten entsprechende Eigenschaften aufweisen, und auch sozialen und gesetzlichen Normen wiederspiegeln (z.B., Copyright). Dazu müssen die Daten zumindest dokumentiert werden und bewertet werden, das allerdings auch einen erheblichen Arbeitsaufwand bedeutet. Eine entsprechende, öffentlich verfügbare Datensammlung sollte ermöglicht werden, und optimalerweise sogar aktiv gefördert werden.
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Der Aufbau und die Entwicklung von Nationalen Datenräumen aus der EU Gaia-X Initiative wird zu entscheidenden Faktor der Europäischen Datensouveränität. Doch dazu ist eine nationale Koordination der einzelnen Aktivitäten erforderlich, damit keine Insellösunge oder reine Piloten aus Forschungsprojekten entstehen.
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In den vergangenen Jahren hat Österreich einige Fortschritte beim Datenzugang für die Forschung / Wissenschaft zu Registerdaten gemacht. Beginnend mit den grundsätzlichen Möglichkeiten, die das Forschungsorganisationsgesetz (FOG) 2018 eröffnet hat und fortgesetzt durch die Änderung des Bundesstatistikgesetzes mit der Etablierung des Austrian Microdata Centers AMDC. Dadurch können Forschungsinstitutionen und ihre Forscher*innen erstmalig die Daten der Statistik Austria auf Mikrodatenebene nutzen. Während dies in anderen europ. Ländern normal ist, war das in Österreich ein Riesenschritt (bis zu den Zeitpunkt war die Nutzung der Daten der Statistik Austria von Gesetz wegen sogar untersagt!!!!). Ende letzten Jahres hat das erste Ministerium - das BMBWF - bundesgesetzlich eingerichtete Register für die Forschung freigegegeben und ins AMDC eingebracht. Während das BMBWF eine Triebfeder dieser Entwicklung ist, weigern sich andere Ministerien mehr oder weniger beharrlich, Daten aus Registern für die Forschung freizugeben. Angst vor Kontrollverlust und eine Skepsis gegenüber den Wert von wissenschaftlicher Forschung spielen da eine Rolle. Ein wichtiger Bereich - nicht zuletzt durch die Pandemie und die damit induzierten Folgen und Probleme für das Gesundheitssystem - wäre der Gesundheitsbereich. Ein substanzieller Anteil der bundesgesetzlichen Register (ca. 40%) entstammen diesem Bereich und würden viele Möglichkeiten für die Wissenschaft eröffnen, um damit den Forschungsstandort zu stärken bzw. einen Beitrag zu evidenzorientierter Politik zu liefen. Allerdings gibt es in diesem Bereich kaum Fortschritte und beharrliche Widerstände. Die Narrative der Politik, dass etwas nicht geht, überwiegen gegenüber einem ambitionierten Ansatz auch diesem Bereich der Forschung zugänglich machen und damit auch Public Health Research, Health Economics oder die Versorgungsforschung am Standort Österreich zu stärken. Aber nicht nur im Gesundheitsbereich liegen interessante und wichtige Daten, auch im Finanz, Wirtschafts- oder Sozialbereich. Auch hier gibt es Gespräche und auch hier ist es zäh.
Gerade beim Bereich Registerforschung ließen sich Erfolge relativ schnell realisieren. Die gesetzlichen Grundlagen wurden alle vom Gesetzgeber geschaffen und mit dem AMDC besteht auch bereits eine viable Infrastruktur, die sicherlich noch einiges Verbesserungsbedarf beinhaltet, aber stabil funktioniert. Hier kennen sich die Akteure und sind gut vernetzt - über die Plattform Registerforschung (einem Netzwerk aus der Forschung), der AG Registerforschung im BMBWF, Statistik Austria usw.
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Österreich hat im Bereich der Datenökonomie und des Open Governments ein großes Potenzial, das bisher nur teilweise genutzt wird. Ein wesentliches Hindernis dabei ist der Mangel an institutionalisiertem Austausch zwischen den verschiedenen Stakeholdern: Verwaltung, Wissenschaft, Unternehmen und Bürgern. Die Schaffung von nachhaltigen Plattformen und Institutionen, die diesen Austausch fördern und strukturieren, könnte eine bedeutende Rolle in der Entwicklung einer dynamischen und inklusiven Datenkultur spielen.
Eine Möglichkeit, diesen Austausch zu institutionalisieren, könnte die Einrichtung eines „Dateninstituts Österreich“ sein. Dieses könnte als zentrale Anlaufstelle dienen, um Forschung, Innovationen und die praktische Anwendung von Daten in verschiedenen Bereichen voranzutreiben. Es würde eine Plattform bieten, um Best Practices auszutauschen, gemeinsame Standards zu entwickeln und Synergien zwischen öffentlichen und privaten Akteuren zu schaffen.
Zusätzlich könnte das Konzept eines „Open Data Forums Österreich“ als effektives Mittel dienen, um den Dialog und die Kooperation zwischen Verwaltung, Wissenschaft, Unternehmen und Bürgern zu intensivieren. Durch regelmäßige Veranstaltungen wie Workshops, Hackathons und Barcamps würde es einen lebendigen und interaktiven Raum für die Diskussion über Open Data und dessen Anwendungen bieten.
Ein weiterer wichtiger Schritt könnte der Beitritt Österreichs zur „Open Government Partnership“ sein. Diese globale Initiative fördert die Zusammenarbeit und Partizipation aller Stakeholder, insbesondere bei der Ausarbeitung von Aktionsplänen. Der Beitritt würde nicht nur das Engagement Österreichs für Transparenz und partizipative Demokratie unterstreichen, sondern auch Zugang zu einem internationalen Netzwerk und zu bewährten Methoden im Bereich Open Government bieten.
Insgesamt würde die Etablierung dieser Initiativen Österreich dabei helfen, die vorhandenen Stärken zu nutzen und Schwächen im Bereich der Datenökonomie und des Open Governments zu überwinden. Es würde die Basis für eine stärkere, vernetzte und innovative Datenkultur legen, von der alle Beteiligten profitieren könnten.
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Gefahr des ‚Nachzüglers‘: Wenn andere Länder wie beispielsweise Deutschland schneller bei der Umsetzung sind und Unternehmen EU-weit Anträge stellen können, ist die Gefahr der ‚Abwanderung‘ inhärent.
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Angesichts des geforderten hohen Tempos bei der Umsetzung besteht die Gefahr ‚handwerklicher Fehler‘, da Zeit zur Reflexion/Durchdenken und Diskussion fehlt.
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Die D(G)A und Datenstrategie-Thematik ist nicht isoliert zu betrachten. Vielmehr ist auf das Zusammenspiel mit anderen Rechtsmaterien (KI-Act) abzustellen. Eine integrierte Sichtweise ist für den Erfolg notwendig.
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Die Thematik bildet eine Möglichkeit zur Imagebildung von öffentlichen Stellen, da diese Antragsteller/innen unterstützen sollen (DGA-Text).
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