• U moet ingelogd zijn om onderwerpen te kunnen volgen.

    Log-in als u al een account heeft of maak een gratis account aan.

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.

De publicatie De Datagedreven Samenleving van het Rathenau Instituut is bedoeld voor beleidsmakers en beslissers die meer willen weten over big data. Wat verstaan we eigenlijk onder big data? En welke maatschappelijke kwesties hangen er samen met het gebruik ervan? Met deskresearch, literatuurstudie en gesprekken met stakeholders brachten we het nationale en internationale debat over big data in kaart. 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.

Meer lezen?

 

Praat mee over dit onderwerp via sociale media

Wij horen graag wat u van onze publicaties vindt en gaan graag de dialoog met u aan. Praat mee via #rathenau