Aandachtspunten voor de Data Maatschappij

De Data economie is hier

Quote uit ‘de Data economie’ van Viktor Mayer-Schönberger en Thomas Ramge:
 ‘We betogen dat een herstart, aangedreven door data, zal leiden tot een fundamentele herconfiguratie van onze economie, een omwenteling die aantoonbaar net zo gedenkwaardig is als de industriële revolutie, en dat het kapitalisme zoals wij dat kennen opnieuw zal worden uitgevonden. Datarijke markten kunnen de arbeidsmarkt weer opstoten, naar meer geïndividualiseerd en voldoening schenkend werk.’

Quote United Nations Frontier Technology Quarterly januari 2019 over de Data economie:
 ‘Data is steeds meer een kritische factor van productie, een belangrijke aanvulling op menselijke arbeid en kapitaal. Anders dan arbeid, grondstoffen en kapitaal kun je data niet ‘uitputten’ ‘.
en
 ‘Mensen kunnen vaak de data die ze in de markt krijgen niet vertrouwen. Ze kunnen soms maar moeilijk inzicht krijgen in wat ze moeten gaan betalen en wat ze daarvoor in de plaats krijgen. Mensen weten niet of ze meer of minder betalen dan anderen.’

Quote uit Wikipedia over Dataism van de sociaal wetenschapper Yuval Noah Harari:
 ‘Dataism is een opkomende ideologie of zelfs een nieuwe form van religie, waarin ‘informatie stroom’ de ‘hoogste waarde’ krijgt. Dataisme is een vorm van transhumanistische utopie.

De weg van een grote verandering

Dat de enorme hoeveelheid data waar de mensheid tegenwoordig mee kan werken grote voordelen biedt, daar kunnen we ons wel wat bij voorstellen. In hun boek ‘De Data Economie’ beschrijven Viktor Mayer-Schönberg en Thomas Ramge als belangrijk voordeel van meer data, dat we beter beslissingen kunnen nemen omdat we beter geïnformeerd zijn met meer data. Zij geven daarbij aan dat data daarmee net als geld een waarde vertegenwoordigd, eigenlijk een nieuw soort kapitaal is.

Hun boek straalt alleen zoveel positivisme uit voor de mensheid, dat het naïef en irritant wordt. (Zie ook de recensie in de Volkskrant uit 2018). Alsof alle voorgaande uitvindingen van de mensheid ons niet geleerd hebben dat nieuwe uitvindingen altijd voor- maar ook nadelen met zich meebrengen. De industriële revolutie heeft eerst arbeiderswijken opgeleverd waar het niet bepaald gezond en rijk leven was, daarna is de maatschappelijke welvaart gegroeid en vandaag hebben we een klimaatprobleem.

Het rapport van de United Nations is op dat punt meer gebalanceerd en kijkt zowel naar de voordelen als naar de gevaren van een datarijke economie. Zij zien dan ook (net als overigens Mayer-Schönberg en Ramge) een rol weggelegd voor overheden om op diverse aspecten te gaan bijsturen op het gebruik van data d.m.v. wetgeving.

Onze data toekomst laten komen of zelf bijsturen?

Hoe moeten we onze datarijke toekomst inrichten? De Schrijvers van het boek de Data Economie, Mayer-Schönberg en Ramge, hebben wel gelijk dat ze daar vooral met een economische blik naar kijken. We laten ons nu, aan het begin van het data tijdperk, namelijk behoorlijk door de economie leiden. Veel digitale diensten zijn we gratis gaan afnemen, maar vervolgens wordt onze persoonlijke data gebruikt voor andere winstgevende economische activiteiten. Big-brother is niet de overheid geworden, die we steeds in de gaten hebben gehouden, maar de economie.

Het gaat er niet om dat we conservatief proberen iets tegen te houden, maar we hoeven ook niet alle vernieuwingen van een datarijke economie klakkeloos over ons heen te laten komen. Zo zijn we er vroeger blind in gegaan om plastic te gebruiken, nu zijn onze rivieren en oceanen vervuild met plastic. Hadden we maar beter opgelet.
We zouden moeten streven naar een maatschappij waarin we het gebruik van data beheersen op een manier die ons allemaal voordeel oplevert. Daarmee zorgen we er voor dat we over een paar decennia geen spijt krijgen.

Aandachtspunten voor een Data Maatschappij

In de rest van deze blog doe ik een opsomming van de punten waar we bij de inrichting van onze data-rijke maatschappij aandacht aan zouden moeten besteden. Ik gebruik hierbij het kader dat ik heb gezet in mijn blog 'De 7 kapitalen van welvaart'.

Wat is data, wat valt daar onder?

Voor de scope van de discussie is het belangrijk vast te stellen wat we met data bedoelen. Ik trek de term in deze blog zo breed mogelijk. Data is datgene wat we digitaal opslaan. Dus daarmee neem ik ook Youtube filmpjes meer en data uit social media. Maar denk natuurlijk aan de database van overheid, banken en bedrijven. Denk aan de gegevens die over jouw bezoek aan een website worden bijgehouden, of denk aan de gegevens die door IOT (internet of things) componenten worden gelogd, bijvoorbeeld de gegevens van je smartwatch of weersensoren overal ter wereld. En natuurlijk nemen we de grote datasets mee die Google, Facebook etc. beheren.

# Data-eigenaarschap

De schrijvers van het boek stellen dat data het nieuwe geld wordt, die claim wordt wat mij betreft niet helemaal duidelijk. Maar ze stellen wel dat wie de juiste data heeft betere beslissingen kan nemen, data vertegenwoordigd voor de bezitter daarom wel degelijk een waarde.

Heb jij als particulier veel data in je bezit? Zo nee, hoe denkt je dan mee te kunnen doen in de data-economie? Hoe zorg je dat je data in je bezit krijgt, hoe zorg je er voor dat je kan claimen dat bepaalde data jouw eigendom is? En hoe zorg je ervoor dat je jouw eigen data als kapitaal kan inzetten?

Op dit moment is de meeste data van particulieren opgeslagen bij banken, verzekeraars, social media bedrijven, webwinkels, etc. en dus niet in het bezit van particulieren. Denk ook aan de data die je genereert met een smartwatch, met een slimme energiemeter, met je zonnepanelen, met je nieuwe hightech auto. Al die data van jouw fysieke eigendommen wordt opgeslagen op computer systemen van bedrijven, die data zijn niet in jouw bezit.

Het vergt een heel andere denkwijze en manier van digitale diensten bouwen om particulieren eigenaar te laten zijn van hun eigen data. Bijvoorbeeld met een persoonlijke digitale portemonnee waarin je jou data bewaart en aanvult. Elk persoon is dan eigenaar van zijn eigen data. Als een bedrijf, organisatie, overheid of een andere particulier data van jouw wil gebruiken. In een transactie of bijvoorbeeld voor een breedschalig onderzoek. Dan ben jij als particulier zelf degene die daar toestemming voor kan geven en een vergoeding voor kan vragen. Pas dan kun je als particulier deelnemen aan een data-economie. Zie bijvoorbeeld het Nederlandse initiatief van QIY.

# Data-privacy

Veel Europeanen hebben een haat liefde verhouding met de Europese Unie, het kost veel geld en we moeten ons houden aan regels die we niet willen. (Zie één van mijn blogs over de EU 'Europa - Spelen met vuur.') Maar de EU is wel de organisatie van landen die de meest uitgebreide data-privacy wetgeving voor personen heeft opgezet de General data protection regulation (GDPR), kijk bijvoorbeeld eens naar de principes.

# Data-echtheid of Data-kwaliteit

Fysiek geld wordt onder strikte condities gedrukt en bevat allerlei echtheidskenmerken zodat we echt en vals geld van elkaar kunnen onderscheiden. Voor data is dat in de meeste gevallen niet te bepalen wat echt en valse data is. Daarnaast zijn de omstandigheden waaronder data wordt gecreëerd extreem divers. En als laatste is data vaak niet beschermd tegen veranderen.

In hun boek betogen de schrijvers dat we met meer data betere beslissingen kunnen nemen. Maar hoe weet je dat de data die je in handen hebt ‘echt’ is, en dus echte waarde vertegenwoordigd? Als ik naar een website voor een hotelkamer boeking ga, staat er na enige minuten ineens dat er nog maar één kamer beschikbaar is en dat ik snel moet reageren. Dat is dus geen echte data. Op nieuws sites komen we steeds meer ‘fake news’ tegen, ‘nieuws’ dat net zo gemakkelijk door andere sites wordt overgenomen, geen echte data. Politieke partijen en zelfs regeringen manipuleren data zodat wij niet goed, of erger, ‘specifiek verkeerd’ geïnformeerd worden. Als bedrijven onderling data-bestanden verkopen, hoe weten ze dan dat die gegevens echt zijn en niet gewoon gegenereerd door een computerprogramma, net zoals vals geld gedrukt wordt?

Er zijn dus voorzieningen en controles op data nodig als we de kwaliteit en de echtheid van data willen kunnen beoordelen. Pas dan krijg je zekerheid over de waarde van de data die je bij je beslissingen inzet.

# Data-betekenis en Data-uitwisselbaarheid

Voor geld zijn er op de hele wereld mogelijkheden om deze om te wisselen in geld dat in een ander land gebruikt kan worden. Maar hoe zit dat met data? Als ik overstap van de ene op de andere energieleverancier, kunnen ze dan mijn data overzetten zodat mijn jaarlijks energieverbruiksrapportage gewoon doorloopt? Als ik data heb verzameld over mijn muziek voorkeuren, kan ik dan van de ene muziekstreaming aanbieder naar de andere overstappen en de data van mijn voorkeuren mee nemen? Als een bedrijf uit China allerlei productgegevens verstuurt naar een geïnteresseerd bedrijf in Europa, passen die gegevens dan perfect in hun datasysteem zodat ze een productselectie over meerdere leveranciers kunnen doen?

De grote winst van data is dat het gemakkelijk verwerkbaar is en dat het mogelijk wordt grote hoeveelheden data te verwerken voor analyse en onderzoek. Maar een probleem daarbij is dat data uit verschillende databronnen qua betekenis lang niet altijd op elkaar te matchen zijn. Het data-economie boek spreekt daarom al over de noodzaak tot standaardiseren van de betekenissen van data. Helaas heeft dat ook weer een keerzijde, dat beperkt namelijk de inventiviteit van mensen, want met nieuwe ontdekkingen komen er ook weer nieuwe ideeën die weer in nieuwe data moeten worden vastgelegd.

Een extra grote uitdaging, die ook in het boek de Data Economie wordt benoemd, is hoe we ons geestelijke leven in data kunnen vatten zodanig dat we die digitaal kunnen gaan verwerken. Met welke persoonlijke voorkeuren zou een automatische analyse jou perfecte vakantie kunnen samenstellen?.  Hoe zijn jouw eigen ervaringen en culturele gedragingen daar bijvoorbeeld in data vastgelegd?

Mogelijk hebben we meerdere data-woordenboeken nodig, aangevuld met interpretatie- en vertaaloplossingen.

# Data-analyse

We kunnen uit de wetenschap drie dingen leren die belangrijk zijn als we naar de waarde van onze analyses willen beoordelen.

Het eerste is dat we met de doorontwikkeling van onze eigen kennis er steeds opnieuw achter komen dat we er vroeger naast zaten met onze analyses. We er dus rekening mee houden dat we onze beslissingssystemen moeten blijven onderhouden, anders blijven die op oude kennis beslissingen voor ons nemen.

Het tweede dat we uit de wetenschap kunnen leren is dat de mens soms last heeft van biassen, fouten in onze beoordeling op basis waarvan we foute conclusies trekken. (Zie ook mijn blog 'Denkfouten en redeneringsfouten'.) Dat moet ons er bijvoorbeeld toe aanzetten om bij de realisatie van beslissingssystemen te controleren op specifieke denkfouten. Bij de ontwikkeling van zelflerende systemen (Artificial intelligence - AI) is er een nieuwe wetenschappelijke uitdaging. Hoe bepaal je of deze systemen ook een bias kunnen ontwikkelen.

Een derde aspect is dat wij mensen in zijn algemeenheid de complexiteit van bepaalde situaties/omgevingen onderschatten en daarmee een beslissing nemen op grond van te weinig variabelen. Hierbij moet je denken aan de werking van het klimaat of de economie op wereldschaal. Maar zelfs de dynamiek van een stad is al enorm. We maken hier wel analyses op, maar (voorlopig) moeten we niet de fout maken te denken dat deze analyses ons een 100% zekerheid kunnen verschaffen.

En een laatste uitsmijter. Zelfs met veel data is nog niet gezegd dat we tot maar één waarheid zullen komen. Zie bijvoorbeeld nu.nl over een 'tegenonderzoek' door het Mesdagfonds naar de effecten van stikstof uitstoot door boeren in de buurt van natuurgebieden. Zit het verschil in de data, zit het in de analyse, of zit het in de mens dat de uitkomst anders is?

# Data-macht

Bedrijven krijgen veel meer data in handen dan particulieren. De extra macht die ze daarmee verkrijgen wordt gebruikt om maatschappelijke en economische invloed uit te oefenen, net zoals dat gebeurd met ‘geld maakt macht’.

Bedrijven en zeker de grootte als Amazon, Google, Facebook, Ali-Express, etc. kunnen door hun schaalgrootte veel meer data over mensen en bedrijven verzamelen dan wie dan ook. Het gaat om  enorme hoeveelheden data over onze dagelijkse activiteiten. De data die zij in bezit hebben laten ze ook nog in waarde groeien door nieuwe verbanden te leggen. Bijvoorbeeld met foto herkenning kunnen zij onze familie en vriendengroep aan elkaar linken.

De afhankelijkheid van data die we niet zelf bezitten, maar die nodig hebben om te kunnen blijven concurreren, is net zo’n afhankelijkheid als van geld om te kunnen blijven investeren. De schrijvers van het boek geloven dat een datarijke economie de wereld ‘a better place’ zal maken, maar het is veel aannemelijker dat het maatschappelijke en economische leven net zo beïnvloed wordt door de macht van de data-rijken als door de macht van de financieel-rijken.

# Data-toegang en Data-openheid

Wij maken allemaal graag gebruik van diensten als google search, navigatie systemen, muziek streaming diensten, wikipedia, etc. De kennis die de mensheid heeft opgedaan en nog steeds op doet is steeds meer digitaal opgeslagen. De toegang tot ‘ónze kennis’ in digitale vorm is cruciaal om te overleven en ons als mensheid verder te ontwikkelen. (Zie ook blog ‘Kennis als maatschappelijk kapitaal’). Als de toegang tot data of de openheid van bronnen van data wordt beperkt, dan is dat een behoorlijk machtsmiddel, zeker in tijden van crisis.

Aan de andere zien we dat de Europese overheid er alles aan doet om steeds meer een open overheid te worden. Door haar data ter beschikking te stellen aan burgers en bedrijven en zo openheid van zaken van de maatschappelijke besturing te geven. Heel mooi, maar dat heeft natuurlijk ook een keerzijde, voor andere landen ben jij als EU een open boek, maar dat geldt lang niet altijd wederzijds. Dat ondermijnt je positie.

Waar de schrijvers van het data economie boek over spreken is de noodzaak tot data-openheid tussen bedrijven en overheid. De problemen/uitdagingen die we maatschappelijk of in het bedrijfsleven proberen te op te lossen worden steeds complexer. Samenwerking is altijd al de sleutel tot het succes van de mensheid en zijn enorme innovatievermogen geweest. In dat kader zullen bedrijven en overheid dus ook meer data met elkaar moeten delen om die complexere problemen op te lossen.

Kortom een onderwerp met meerdere invalshoeken.

# Data-oorlog

In oorlogen zijn regeringen en militairen verrast geweest hoe de nieuwste ontwikkelingen de wijze van oorlog voeren compleet veranderde. Denk aan de eerste wereldoorlog waarin oudere generaals hun manschappen bij honderdduizenden de dood in hebben gejaagd van het kanonnen vuur. Of denk aan de aanslag op de Twin-Towers, waarbij maar een paar vliegtuigen een terroristische daad hebben gepleegd die de Verenigde Staten in een enorme stress toestand hebben gezet.

Welke invloed data op een nieuwe oorlog zal hebben, willen we liever niet mee maken. Maar het zal heel anders zijn dan we verwachten, die les kunnen we al wel vast uit het verleden leren. Wat als een soldaat aan het front wordt 'herkend’? Dan kan zijn familie via facebook gemakkelijk worden opgezocht en digitaal geterroriseerd? Een oorlog wordt in de tijd van social media en de verkoop van persoonlijke digitale data door malafide bedrijven dan mogelijk ineens heel persoonlijk.

# Data-vuilnis en Data-archief

De mens heeft zich ontwikkeld tot een soort die enorme veel produceert, en daarbij produceren we ook veel afval. Voor de ‘data wereld’ is dat al niet anders. We creëren enorme hoeveelheden data waar ook enorm veel afval bij ontstaat. Data-vuilnis zou je kunnen definiëren als data die zo slecht of zo nutteloos is geworden dat je die als vuilnis mag beschouwen. Maar oude data kan ook een tweede leven krijgen, je kunt oude data ook zien als een archeologische schat die je kunt gebruiken om onderzoek te doen naar gewoontes van vroeger. Misschien ontstaat er ooit wel kunst uit oude data.

Als we niks doen aan die enorme groei van data én het continue beschikbaar willen hebben van al deze data, dan halen we onszelf wel wat problemen op de hals.

Ten eerste wordt het vinden van de juiste nuttigste data steeds lastiger, je ziet door de bomen het bos niet meer. Dat kan dus betekenen dat je jouw probleem niet optimaal kan oplossen.

Ten tweede, stel dat je wel wat wil doen aan het opruimen van data, hoe ontwikkel je een data-vuilnisdienst en een data-archiefdiensten? Hoe ga je bepalen wat wel en niet relevant is? Gooi je een wetenschappelijk artikel weg omdat dat bijna niet is geraadpleegd en laat je dus de video van dat speelse katje staan dat een paar miljoen likes heeft?

Ten derde zijn we bezig steeds grotere datacentra in de lucht aan het houden die onze klimatologische uitdaging nog groter maken. Moeten we echt alle data die we produceren bewaren en dan ook nog continue online direct beschikbaar. Het is wellicht verstandig te kijken welke efficiënte en logische afweging we willen maken tussen vermaak en ondersteuning d.m.v. data, en de kosten en vernieling die dit met zich mee brengt. Onze data hoeveelheid groeit alleen maar harder.

# Data-diefstal en Data-gijzeling

Met Data-diefstal zijn al bekend. Hoe vaak hebben we al niet gehoord van gestolen creditcard- of inlog-gegevens. Dit heeft ook te maken met de manier waarop we data bewaren, veel bij elkaar in grote bestanden. Als ik mijn data als persoonlijke data bij me zou dragen, dan zou dit probleem er misschien al anders uitzien.

Een opkomende vorm van data-criminaliteit is die van data-gijzeling. In een digitale wereld waarin we onze bedrijfsvoering, onze overheidsdienstverlening en ons particuliere leven volledig afhankelijk hebben gemaakt van data, zijn we dus heel kwetsbaar geworden als we niet meer bij onze data kunnen. We zullen onze data voldoende aandacht (en dus geld) moeten geven om gijzelingen te voorkomen. Als het dan toch een keer gebeurd hebben we misschien wel een data-politie nodig die ons kan helpen bij een dergelijke gijzeling.

De echte verandering van data

De grote verandering die data ons brengt is al hard onderweg, maar net als met elektriciteit kan het nog best vele decennia duren voordat deze verandering in volle omvang is geland.  Het is aan ons, de maatschappij, om te werken aan de veiligheid, kwaliteit en nuttige inzet van data om te komen tot een Data Maatschappij i.p.v. alleen een Data Economie.

Laatste tip, kijk eens of de net gepubliceerde EU data strategie voor jouw de juiste toon zet en kijk bij de volgende verkiezingen eens welke partij aandacht aan dit onderwerp besteed.