Zukunft digitale Schweiz – Wirtschaft und Gesellschaft weiterdenken

Auszüge:

Vorteile digitaler Daten 

Das Überführen von analogen in digitale Daten hat verschiedene Vorteile bei der Nutzung, Bearbeitung, Verteilung, Erschliessung und Wiedergabe in elektronischen Datenverarbeitungssystemen. Daten können digital maschinell und damit schneller verarbeitet, verteilt, vervielfältigt und durchsucht werden. Dabei ist der Platzbedarf bei einer Speicherung deutlich geringer als bei analogen Signalen. Dazu kommt eine höhere Sicherheit: Selbst bei langen Transportwegen und nach vielfacher Bearbeitung sind Fehler und Verfälschungen im Vergleich zur analogen Verarbeitung gering oder können vollständig ausgeschlossen werden. Ein weiterer Vorteil liegt bei den Möglichkeiten einer Langzeitarchivierung. Gerade weil davon auszugehen ist, dass es keine langfristig haltbaren Datenträger gibt, ist ständige Migration eine Voraussetzung für den Erhalt. Während analoge Inhalte mit jedem Kopiervorgang an Qualität verlieren, sind digitale Inhalte als diskrete Werte gleichwertig mit einem digitalen Original. Zusammenfassend lässt sich die technologische Grundlage der Digitalisierung in einem Modell mit vier Dimensionen beschreiben: Daten werden generiert, verarbeitet, gespeichert und übermittelt. …

Mehr Effizienz – mehr Angleichung

Parallel zum Effizienzgewinn bringt die Standardisierung der Prozesse und Tätigkeiten aber auch eine zunehmende Angleichung der Resultate, indem sie per Definition dieselben oder ähnliche Ergebnisse liefern. Was im Fall von Buchhaltungsaufgaben zur Qualität beiträgt, bedeutet bei Produkten, die sich durch Differenzierung auszeichnen, weniger Möglichkeiten zur Profilschärfung, also zur Herausbildung eines klaren Alleinstellungsmerkmals. Banken können so zwar massgeschneiderte Aktienempfehlungen liefern, das System von Bank A wird sich aber kaum wesentlich von dem der Bank B unterscheiden. Empfehlungssysteme für Musik oder für Aktien liefern massgeschneiderte Vorschläge für ein Produkt oder einen Titel, der einem Kunden gefallen könnte, basierend auf dem historischen Kaufverhalten der Nutzer. Wir erhalten in der Konsequenz laufend Vorschläge, die unserem Geschmack entsprechen, und das zu immer tieferen Kosten. Diese werden sich jedoch auch bei Empfehlungssystemen unterschiedlicher Anbieter nicht voneinander unterscheiden, da der Algorithmus die logische Zuordnung aufgrund der dahinterliegenden Statistik vornimmt. Die Ergebnisse gleichen sich mit besserer Leistungsfähigkeit sogar noch weiter an. Überraschende Empfehlungen, die ausserhalb der statistischen Bandbreite liegen, werden nicht vermittelt. Die Vermessung unseres Verhaltens und die Umsetzung dieser Daten in eine datenbasierte Wirtschaft und Gesellschaft erzeugt auch eine zunehmende Normierung. Je mehr Daten wir erhalten, die für statistische Auswertungen genutzt werden können, desto mehr Standards und Normwerte setzen sich durch. Dies betrifft zum Beispiel auch die Medizin, wo der Gesundheitszustand eines Menschen durch eine bessere Datenbasis immer präziser beschrieben werden kann. Dadurch werden aber auch neue Grenzwerte festgelegt, die definieren, wann ein Mensch als gesund oder als krank eingestuft wird. Neben der Möglichkeit einer genaueren medizinischen Analyse und Behandlung wächst aber auch das Risiko, dass Menschen in vorbestimmte Diagnosefelder eingeteilt werden und dass die Grenzen zwischen gesund und krank schärfer gezogen werden, was zu einer stärkeren Normierung führt und das Risiko von Ausgrenzung birgt. …

Mehr Sicherheit – mehr Kontrollverlust

Mit dem präzisen Verständnis der Interessen und des Verhaltens der Konsumenten und Bürger wächst jedoch gleichzeitig das Risiko eines Verlustes von Daten (etwa durch Diebstahl) und ein daraus resultierendes Missbrauchspotenzial. Darüber hinaus bestehen grundlegende Unklarheiten punkto Eigentum von persönlichen Daten, beispielsweise im medizinischen Kontext bei genetischen Daten, die Veranlagungen für Krankheiten zeigen, die zu einem späteren Zeitpunkt auftreten könnten und dadurch bestehende Versicherungsmodelle infrage stellen. Mit der Einordnung in eine digitale Infrastruktur, die im Hintergrund den Alltag und die wirtschaftlichen Verflechtungen steuert, wächst auch die Gefahr von Cyberattacken, die die Systemintegrität bedrohen. Die Kontrolle über Fahrzeuge, Häuser oder Spitäler kann dabei durch externe Kräfte übernommen und manipuliert werden. …

Individualisierte Datemmärkte 

Daten werden in Zukunft nicht nur konstant generiert, sondern auch systematisch erfasst. Sie können als Rohstoff für Algorithmen genutzt werden, die für die Anwender einen erheblichen Mehrwert generieren. Es braucht dabei allerdings Systeme, die persönliche Daten vor fremden Zugriffen und Hacking schützen. Zudem müssen Strukturen geschaffen werden, damit jeder entscheiden kann, wie mit den selbst generierten Daten umgegangen werden soll. Damit werden Geschäftsmodelle ermöglicht, die dem Wert der verarbeiteten Daten auch gerecht werden. Transparenz und Eigenverantwortung ermöglichen den Aufbau von Marktplätzen, wo jeder Bürger festlegen kann, wer bis zu welchem Ausmass Zugriff auf Bewegungs-, Gesundheits-, Konsum- oder Bankdaten hat. Anbieter wiederum können Gegenleistungen definieren: Ein Patient, der seine genetischen Daten für klinische Studien zur Verfügung stellt, soll auch finanziell davon profitieren können. Die Preisgabe von Daten kann aber auch ganz uneigennützige Motive haben, so beispielsweise – analog der Organspende –, um die klinische Forschung zu unterstützen und damit Leben zu retten.

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