Data & Smart City Governance am Beispiel von Luftgütemanagement

Die rasante Urbanisierung stellt die Berliner Stadtgesellschaft vor enorme Herausforderungen. Hier wirft die gemeinsame Umsetzung digitaler Lösungen zur Bewältigung von Herausforderungen wie Klimaneutralität, Mobilitätswende oder Modernisierung der Verwaltung drängende Fragen auf: Wer darf auf welche Daten für welche Zwecke unter welchen Bedingungen zugreifen? Mit welchen Technologien werden die Daten wo und wie erhoben, gespeichert und verarbeitet? In welchen organisatorischen Strukturen bzw. mit welchen Verfahren werden Parameter für die Verarbeitung der Daten festgelegt?

Das Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Data-Governance-Modells, das auf diese Fragen exemplarisch anhand eines Tools zur Überwachung von Luftqualität (Luftgütemanagement) im Stadtraum Antworten findet. Im Zentrum steht dabei folgende Frage: Wie können öffentliche Verwaltungen, wirtschaftliche Akteure und die Zivilgesellschaft beim Thema Datennutzung und -verarbeitung gemeinwohlorientiert und auf Augenhöhe zusammenarbeiten? 

“Data & Smart City Governance am Beispiel von Luftgütemanagement” ist eine Pilotmaßnahme der Strategie Gemeinsam Digital: Berlin.

Wie verstehen wir Data-Governance?

Data Governance zielt auf einen optimalen Ausgleich widerstreitender Interessen an der Erhebung und Wiederverwendung von Daten ab. Das können personenbezogene Daten, Geschäftsgeheimnisse oder auch offene Daten sein. Oft geht es hier um das Teilen von Daten, um neue Erkenntnisse zu generieren, Innovationen voranzutreiben oder Menschen miteinander zu vernetzen. Dabei sollen Interessenskonflikte zwischen allen beteiligten Akteur*innen möglichst verhindert werden: Diese reichen von der Gewährleistung der öffentlichen Daseinsvorsorge, der Sicherung von Geschäftsgeheimnissen, bis hin zur Verhinderung von Überwachung und Zensur bzw. dem Schutz vor Ausbeutung, Diskriminierung oder politischer Repression. Erfolgreiche Data Governance bezweckt also, Prozesse in technische Systeme zu implementieren, die die Interessen aller Beteiligten und der Gesellschaft insgesamt schützen. 

Dafür werden eine Reihe von Entscheidungsregeln, -kriterien und -indikatoren, Prozessen, Rollen, Verantwortlichkeiten sowie Richtlinien und Standards festgelegt. Dies erfordert eine Koordinierung aller beteiligten Akteur*innen auf der technologischen, organisatorischen sowie rechtlichen Ebene. Diese werden in einem Data-Governance-Konzept zusammengefasst.

In unserem Projekt wird das Data-Governance-Konzept einserseits induktiv (bottom up) am Anwendungsfall eines Luftqualitätsmanagement-Tools entwickelt. Andererseits werden deduktiv (top down) vorhandene Governance-Prinzipien im Bereich Smart City, Corporate und Data Governance ausgewertet. Im Ergebnis wird ein Modell für Data Governance in der datengetriebenen Daseinsvorsorge generiert, der über den konkreten Anwendungsfall hinaus auch auf andere Kommunen und Herausforderungen der Urbanisierung übertragbar ist. 

Beteiligungsverfahren

Um der Vielschichtigkeit der Luftverschmutzungsproblematik adäquat entgegenzutreten, binden wir betroffene Akteur*innen aus Politik, öffentlicher Verwaltung, Wirtschaft und Zivilgesellschaft in unser Projekt ein. In einem iterativen Beteiligungsverfahren diskutieren wir, welche Interessen am Sammeln und Verarbeiten digitaler Daten bestehen, um potentielle Konflikte möglichst früh zu erkennen und zu entschärfen. Ziel der Beteiligungsprozesse ist es, das Spannungsfeld zwischen existierenden demokratischen Prozessen, den Verantwortlichkeiten und Gestaltungsmöglichkeiten der Verwaltung sowie der Freiheitsrechte aller beteiligten Akteur*innen zu navigieren.

Projektablauf

Das Projekt vertieft in der ersten Phase verschiedene Fragestellungen zu den drei identifizierten Data Governance Problemen. Aus den gefundenen Antworten resultiert dann das Data Governance Modell. Eine ausführlichere Version unseres Prozesses ist unten als Download zu finden.