calendar tag arrow download print
Rapport
22 september 2015

De datagedreven samenleving

Achtergrondstudie
De studie brengt de stand van zaken van het debat over de verantwoorde inzet van big data in kaart. Ze is bedoeld voor beleidsmakers en beslissers die meer willen weten over wat big data nu eigenlijk zijn, en welke maatschappelijke en economische kwesties samenhangen met het gebruik van big data.

Downloads

Sluiten x

Samenvatting

De datagedreven samenleving is volop in ontwikkeling: data en slimme software worden een steeds belangrijker onderdeel van bedrijfsmodellen en organisatieprocessen. Diverse voorbeelden laten zien hoe krachtig het gebruik van data kan zijn. Denk aan dijken die zelf aangeven wanneer onderhoud nodig is met behulp van sensoren, of aan de inzet van slimme camera’s om de veiligheid te verbeteren. De verwachtingen van big data om maatschappelijke problemen op te lossen zijn hoog. Tegelijkertijd lopen organisaties in de praktijk tegen diverse hindernissen aan, zoals bij het delen of combineren van data, garanties bieden over kwaliteit en beveiliging, het borgen van privacy en grip houden op automatische beslissingen.

Deze publicatie is bedoeld voor beslissers en beleidsmakers die meer willen weten over wat big data eigenlijk zijn, en welke maatschappelijke kwesties samenhangen met de inzet van big data. Op basis van literatuurstudie en gesprekken met stakeholders brachten we het nationale en internationale debat hieromtrent in kaart.

Met de Datagedreven samenleving wil het Rathenau Instituut een bijdrage leveren aan de verdere gedachtevorming over verantwoord datagebruik. Dat krijgt echter pas echt vorm in de praktijk. De studie is een startpunt voor een gezamenlijke dialoog tussen overheden, bedrijven en het maatschappelijk middenveld om nader invulling te geven aan de voorwaarden voor een verantwoorde datasamenleving.

 

Bij voorkeur citeren als:
Kool, L, J. Timmer & R. van Est, De datagedreven samenleving - Achtergrondstudie, Den Haag, Rathenau Instituut 2015

Sluiten x

Aanbevelingen

Checklist voor een verantwoorde inzet van big data

De explosief groeiende hoeveelheid digitale gegevens in onze samenleving is de ‘nieuwe olie’ van innovatie. Maar big data roept ook vragen op. Bijvoorbeeld over de kwaliteit van de gebruikte data, het eigenaarschap ervan, en over de beveiliging van gegevens. Dan hebben we het nog niet eens over de privacybescherming. Of over de controle en het toezicht op complexe softwaresystemen - systemen die steeds belangrijker worden bij het nemen van beslissingen.

Het Rathenau Instituut ziet zes belangrijke uitgangspunten voor een verantwoorde inzet van big data in onze samenleving.

1. Dataprotectierecht vormt het uitgangspunt

Elke partij die big data toepast, moet zich houden aan de huidige juridische uitgangspunten van doelbinding, dataminimalisatie, transparantie, toestemming en accountability.

2. Neem verwachtingen van burgers en consumenten serieus

Juridische kaders sluiten niet altijd aan bij de verwachtingen van burgers en consumenten. De Twitterexplosie die volgde op plannen van de banken ING en Equens over het vermarkten van klantgegevens, liet dat zien. Het is dan ook noodzakelijk dat organisaties transparanter worden over het gebruik van klantgegevens en dat individuen meer controle krijgen over datagebruik.

3. Naar een realistische kijk op big data

De torenhoge verwachtingen over big data lopen vooruit op wat er daadwerkelijk allemaal kan met big data. In de praktijk blijkt het delen van data nog problematisch. Verouderde ICT-systemen, datasilo’s (waarbij data onder de verantwoordelijkheid van een afdeling of een bedrijf staan en moeizaam gedeeld kunnen worden) en een gebrek aan garanties over de kwaliteit en beveiliging van data, belemmeren het delen ervan. Ook ontbreekt vaak nog de prikkel om data te delen.

De oplossing ligt in de ontwikkeling van ‘data stewardship’, van datamarkten en van licentiemodellen. Data stewardship creëert gezamenlijke normen en meetinstrumenten over het beheer van data: dat kan gaan over een gemeenschappelijk kader over wie in de keten van dataverwerking waar verantwoordelijk voor is, of over een vast systeem voor toegangsmonitoring. Datamarkten en licentiemodellen vergemakkelijken de toegang tot data, en maken kwaliteitsgaranties mogelijk. Ze zorgen er ook voor dat data worden opgeschoond en in de juiste formats worden aangeleverd. Partijen die data bezitten, kunnen die tegen vergoeding op datamarkten aanbieden.

4. Meer datavaardigheid, graag. (Big) data zijn niet neutraal

Teveel vertrouwen in big data kan leiden tot een te groot geloof in wat de computer zegt. Maar data zijn echter zelden neutraal. Elke dataverzameling en -analyse gaat immers gepaard met keuzes: welke data worden wel of niet meegenomen, welk algoritme (rekenmethode) wordt gebruikt, hoe worden de resultaten gevisualiseerd?

Data-analyse, en het op waarde kunnen schatten van data vraagt van managers, beleidsmakers en burgers om datavaardigheid.

5. Grip houden op automatische (software)beslissingen; belang van autonomie

Big data en privacy gaan niet alleen over het beschermen van persoonsgegevens, maar ook over het waarborgen van autonomie, vrije keuze, gelijke behandeling en voorkomen van ongewenste vormen van uitsluiting. Data-analyses worden steeds complexer en gaan een steeds grotere rol spelen bij het nemen van beslissingen, bijvoorbeeld op de beurs, bij het verstrekken van krediet of bij het opsporen van fraude. Wanneer er iets fout gaat, is het voor burgers en toezichthouders vaak lastig te achterhalen waar of waarom het fout ging. De ervaring leert dat het toepassen van ICT in de praktijk nooit foutloos is. En dat eenmaal gemaakte fouten zeer hardnekkig kunnen zijn. De gevolgen voor burgers of consumenten kunnen schrijnend zijn.

Daarom moet er meer aandacht komen voor hoe de controle en het toezicht op complexe ICT-systemen goed geregeld kunnen worden.

6. Experimenteer met oog voor publieke waarden en rechten

Datagedreven bedrijfsmodellen worden steeds belangrijker. Ze kunnen bestaande bedrijven of sectoren verstoren. Zo is in de verzekeringssector te zien hoe data nieuwe verzekeringsmodellen mogelijk maken. Maar ook hoe - in een disruptief scenario – bijvoorbeeld internetbedrijven met big data beschikken – zich op de verzekeringswereld storten.

Innoveren met big data vraagt om ruimte voor experiment. Bijvoorbeeld met de ontwikkeling van data stewardship en licentiemodellen (zie hierboven). Maar maatschappelijk verantwoorde innovatie vraagt ook om reflectie en evaluatie, en inachtneming van publieke waarden en rechten als privacy, autonomie of solidariteit.

Sluiten x

Gerelateerd

Lees ook ons onderzoek naar big data en verzekeraars.

Meer laden