Regierungen, Universitäten, Unternehmen, Stiftungen und NGOs produzieren riesige Datenmengen. Statistiken, medizinische Forschungsergebnisse, Lehrmaterialien, Geodaten, Wetter- und Umweltinformationen und Projektevaluationen. Die meisten dieser Daten sind bislang für die Allgemeinheit nicht zugänglich – das soll sich im Zuge der Open-Data-Bewegung ändern. Denn aus den großen Datenbeständen können wichtige neue Erkenntnisse, Korrelationen und Kausalitäten gewonnen werden, die unsere Arbeit und Lebensqualität verbessern – auch im sozialen Sektor.

Die Open Data Bewegung fordert, dass Daten – nicht nur Zahlen, sondern alle Informationen, die digitalisiert und analysiert werden können – der Allgemeinheit zur freien Verfügung und Weiterverwendung zugänglich gemacht werden. Damit diese Daten genutzt werden können müssen sie drei Kriterien erfüllen: sie müssen zugänglich (suchbar), standardisiert (z.B. in Form von CSV, text oder Excel) und wieder verwendbar sein (in dem sie mit offenen Lizensierungen wie Creative Commons geschützt sind).

Die Treiber hinter dem Trend Daten für alle sind sowohl technischer, als auch sozio-kultureller Natur. Die Verarbeitungskapazitäten für die ständig wachsenden digitalen Inhalte sind exponentiell gestiegen und ermöglichen es nicht nur die „Endprodukte“, sondern auch frühere Entwicklungszustände und Rohdaten zugänglich zu machen. Zugleich ist die Open Data Bewegung auch als Reaktion auf die Verschärfungen des Urheberrechts und der Schutzgesetze für intellektuelles Eigentum zu verstehen, welche Unternehmen und Regierungen in den letzten Dekaden durchgesetzt haben, um ihre wirtschaftlichen Interessen zu sichern. Diese Entwicklung prallt auf eine gegenläufige Internetkultur, in der kostenloses Teilen und Open-Source-Kollaboration als Ideal gelten und in der immer mehr Menschen offenen Zugang zu dem „Herrscherwissen“ der Institutionen fordern. Menschen hinterfragen die Entscheidungen etablierter Institutionen und möchten sie auf der Basis ausreichender Informationen selbst nachvollziehen. Zugleich möchten sie die vielen Informationen, die ungenützt herumliegen und für deren Analyse der Staat oder Unternehmen keine Kapazität hat, selbst nutzen und auf ihrer Basis neues Wissen, Dienstleistungen und Produkte erarbeiten.

Offene Daten und Transparenz verbessern Politik

Im Zuge von Open-Government-Initiativen gehen immer mehr Regierungen dazu über, staatliche Informationen leichter verfügbar zu machen und transparenter zu werden (s. Glasklar): Auf data.gov.uk finden sich mittlerweile über 4.000 Datensätze und auch die US-Regierung hat unter Obama eine eigene Open Data Abteilung eingerichtet, die Datensätze zu Themen wie Kampagnenfinanzierung, Gesundheitsindikatoren und öffentlichen Einkäufen online gestellt hat. Die Suchmaschine, govtrackus durchkämmt die Server der US-Regierung nach verfügbaren Daten und „befreit“ sie, in dem sie in suchbare, standardisierte und weiterverwendbare Formate konvertiert werden. Aber auch die kenianische Regierung hat ein Open Data Portal eröffnet. In Deutschland fordern 96 % der Bürger eine weitere Öffnung von Politik und Verwaltung. Die deutsche Regierung sträubt sich aber, Datensätze zu veröffentlichen und ist im Bereich Open Government ein Nachzügler.

Die verfügbaren Datensätze können von Interessengruppen zu Wissen weiterverarbeitet werden und in Form von aussagekräftigen und innovativen Mash-ups, Visualisierungen, Websites und Apps der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt werden. So können Europäer auf Farmsubsidy.org nachvollziehen, in welche Agrarsubventionen ihre Steuergelder fließen. Und über privatwirtschaftliche Inititativen wie TheyWorkForYou können Briten verfolgen, wofür ihre Abgeordneten abstimmen. Im Zuge von Daten für alle werden aber nicht nur Daten „befreit“, sondern auch neue generiert: OpenStreetMap ist dafür ein gutes Beispiel. Für den Erfinder des World Wide Web, Tim Burners-Lee, wird die nächste Phase des Internets auch nicht mehr nur durch Links und den Austausch von Dokumenten geprägt. Ganzen Datensätze werden es Menschen ermöglichen, möglichst reibungslos miteinander zusammenzuarbeiten.

Die Crowd ist schneller als Bürokratien.

Für den sozialen Sektor ist der Trend Daten für alle eine enorme Chance: Denn Außenstehende mit gezielten Interessen wissen oft besser, welche Daten sie wie korrelieren müssen, um Fragen zu beantworten. Die Crowd im Internet ist oft schneller und innovativer als Bürokratien. Über offene Daten können beispielsweise amerikanische Diabetikervereinigungen mehr über die Krankheit erfahren – wo sie vermehrt auftritt, welche Korrelationen zu anderen Indikatoren bestehen und wie die Krankheiten verlaufen. Auf der Basis dieser Infos können neue innovativere Dienstleistungen und Behandlungsmethoden entwickelt werden. Ebenso können Obdachlosenorganisationen, die Daten von Notaufnahmen und Polizeistationen erhalten, genau die Unterkünfte und Mahlzeiten und medizinischen Versorgungen anbieten, die zu einem bestimmten Zeitpunkt benötigt werden.

Für die Messung der eigenen Arbeit, für Wirksamkeitsanalysen und Evaluationen, sind Daten ebenfalls von großer Bedeutung. Um standardisierte Messinstrumente für soziale Dienste, NGOs und Impact Investoren zu entwickeln (s. Messen) müssen zuerst große Datenmengen gesammelt, geteilt und analysiert werden. Diese können dann in Datenbanken wie TRASI für die Öffentlichkeit aufbereitet werden und ihrerseits den Trend zu einer wirkungsorientierten Philanthropie beschleunigen. "Daten-Philanthropie" ist das neue Buzzword, dass Konzepte wie Daten-Spenden oder Daten-Allmende zusammenfasst (hier ein Blogpost aus dem betterplace lab dazu).

Datenaufbereitung kostet Geld. Aber Stiftungen unterstützen NGOs finanziell.

Auf der Basis von offenen Daten können auch Berichte und Prognosewerkzeuge entwickelt werden, die die Planung im sozialen Sektor verbessert. Stocherten Online-Fundraiser bis vor kurzem noch im Dunkeln der Maßnahmen, können sie heute in den USA auf monatliche Benchmarks zurückgreifen. In Deutschland versucht das betterplace lab mit dem NGO-Meter ein Benchmarking im Bereich Online Fundraising aufzubauen, welches den Teilnehmern und der Öffentlichkeit kostenlos zur Verfügung steht und wirkungsorientiertere Arbeit ermöglichen soll.

Viele soziale Organisationen nutzen auch die eigenen Daten intensiver als früher, um ihre eigene Arbeit zu verbessern. So analysieren Mitarbeiter des amerikanischen Teenager Volunteering Netzwerks DoSomething.org Zehntausende SMS, mit denen sie Jugendliche zum Engagement mobilisieren, um herauszufinden, welche von ihnen besonders effektive Multiplikatoren sind. Auf der Basis dieser ständigen Feedback-Loops können sie immer mehr Teenager erreichen.

Da Rohdaten anstrengend sind, müssen sie aufbereitet werden. Viele soziale Institutionen haben aber nicht die Ressourcen, um eigene oder öffentliche Daten zu analysieren. Deshalb fördern Stiftungen gezielt Datenaufbereitung. So finanziert die Bill und Melinda Gates Stiftung Infografiken zu politisch und sozial relevanten Themen, die z.B. im Guardian veröffentlicht werden. Mit Infografiken, Videoclips oder interaktiven Websites können NGOs und sozial engagierte Gruppen dann ihre Anliegen medienwirksamer verbreiten und mehr Menschen mit ihren Botschaften erreichen.

Von der Geldbank zur Datenbank

Insbesondere die notorisch intransparente Entwicklungszusammenarbeit kann enorm von Open Data profitieren, um Geldflüsse zu optimieren, Projekte besser aufeinander abzustimmen und Wissen zu teilen. Die Weltbank geht seit 2010 mit gutem Beispiel voran und veröffentlicht nach und nach ihren Datenkatalog. Mittlerweile sind 7.000 Indikatoren zugänglich und Nachfrage ist gewaltig: die Datenseite generiert mehr Traffic als die Homepage der Weltbank. Andere Institutionen halfen bei der Entwicklung: google übersetzte die Indikatoren in 39 Sprachen und wenige Wochen nach Launch der Datenbank hatte eine andere Gruppe die Seite Blind Data errichtet, die aufzeigt in welchen Regionen und zu welchen Themen die Weltbank  keine Daten hat bzw. veröffentlicht. Diese Lücken versucht die Bank nun zu füllen. Im Zuge der Open Data Bewegung stellt die Weltbank aber nicht nur statische Daten zur Verfügung, sondern hat auch einen Apps for Development Wettbewerb ins Leben gerufen.

Entwicklungspolitische Laien mag es erstaunen, wie schlecht die Datenlage vielerorts ist. So weiß in einem Land wie Nigeria niemand, wie viele Gesundheitsstationen es gibt, wie diese ausgestattet sind und wie viele Patienten dort mit welchen Krankheiten behandelt werden. Die Datenlage ist nicht nur in den Empfängerländern schlecht; auch die Geberländer veröffentlichen nur einen Bruchteil ihrer Ausgaben. Dies soll sich im Rahmen der IATI-Initiative (International Aid Transparency Initiative) ändern, die sich für einen einheitlichen Daten-Standard einsetzt. Auch die Initiative "Publish What You Fund" fordert Daten-Transparenz:

In Deutschland arbeitet aidinfo für mehr Transparenz in der EZ und organisierte im Rahmen der Open Aid Data Konferenz einen Open Data Hackday. Denn die Datenpolitik der zuständigen deutschen Behörden und Institutionen ist enttäuschend. „Informationen sind verstreut, kaum Daten sind in offenen Formaten vorhanden und eine Aufschlüsselung von Finanzdaten werden bisher nicht veröffentlicht,“ sagt der Politologe Christian Kreutz, Gründer von Frankfurt-Gestalten, im ZDF-Blog Hyperland. So veröffentlicht das Bundesministerium für wirtschaftliche Zusammenarbeit, der Hauptfinanzier deutscher Entwicklungshilfe, nur eine einfache Liste der Empfängerländer. Als Kreutz für die Open Knowledge Foundation Germany eine Weltkarte deutscher Geldflüsse erstellte (und erst bei der OECD, an die das BMZ seine Zahlungen regelmäßig liefern muss, fündig wurde), kamen eine Reihe von überraschenden Erkenntnissen zu Tage: Nicht nur fördert Deutschland nach dem Gießkannenprinzip fast jedes Land der Welt mit irgendwelchen Maßnahmen. Der Löwenanteil der jährlich sechs Milliarden Euro BMZ-Gelder geht nicht an klassische Entwicklungsländer, sondern an die Schwellenländer Brasilien, Russland, Indien und China sowie europäische Nachbarn wie Polen. Nachdem Kreutz die Zahlen mit Daten aus dem Economist zu demokratischen Entwicklung verbunden hatte, wurde deutlich, dass mit deutschen Steuergeldern besonders gerne undemokratische Länder gefördert werden.

Auch Stiftungen heben ihre Datenschätze

Nicht nur der Staat, auch Stiftungen haben einen ungehobenen Datenschatz herumliegen. In Stiftungsarchiven lagert wertvolles und unter großem Arbeitseinsatz generiertes Wissen in Form von Förderungsanträgen, Evaluationen, Abschlussberichten und Studien über soziale Missstände und effektive und weniger effektive Lösungsansätze, die im Normalfall nur einmal verwendet und von sehr wenigen Menschen gesichtet werden. Online können sie dieses Wissen kostengünstig mit anderen Organisationen teilen und der Öffentlichkeit zur Verfügung stellen, um Erfolgsbeispiele zu verbreiten und Innovationen zu fördern. Indem sie ihr implizites Wissen explizit machen und es durch Visualisierungen und Tools verständlich aufbereiten, profitiert nicht nur die Allgemeinheit davon, sondern auch die Organisationen selbst.

Zahlreiche US-amerikanische Stiftungen beschreiten diesen Weg, indem sie Wissen teilen, Stakeholder professionalisieren und die eigenen Förderstrategien verbessern. So stellt die 1946 gegründete Seattle Foundation Evaluationsberichte und Good-Practice Beispiele von Hunderten von NGOs bereit. Im so genannten Giving Center können Öffentlichkeit, Privatspender und soziale Investoren die insgesamt circa 800 Organisationen nach Themen sortiert erkunden und sich ein differenziertes Bild machen. Dem Spender wird dabei nicht nur die Gelegenheit gegeben, direkt an die einzelnen Organisationen zu spenden. Dem Geben steht auch immer ein Lernen gegenüber: Kurze Sätze, die beschreiben, worauf der Spender bei seiner Spendenentscheidung achten sollte. In Deutschland veröffentlicht Phineo, gefördert von der Bertelsmann Stiftung, Themenreports im Internet und ermöglicht die Unterstützung von für gut befundenen Initiativen.

Auch lassen sich immer mehr Stiftungen von ihren Antragstellern und Förderprojekten bewerten und veröffentlichen Grantee Perception Reports, auch wenn diese auf Schwachstellen hinweisen (s. Produktiv Scheitern). Stiftungsdaten könnten auch zum so genannten „Kompost Grantmaking“ verwendet werden, in dem Förderanträge, die nicht erfolgreich waren, anderen Antragstellern als Lehrbeispiele zur Verfügung gestellt werden.

Chancen

• Mehr Daten ermöglichen mehr Transparenz und steigern damit die Rechenschaft öffentlicher, privatwirtschaftlicher und gemeinnütziger Institutionen gegenüber dem Steuerzahler und anderen Stakeholdern. Damit kann größeres Vertrauen entstehen.
• Daten für alle fördert Innovation.
• Partizipationsmöglichkeiten können durch Crowdsourcing gesteigert werden: Bürger und Interessengruppen erhalten besseren Zugang zu Daten und können gleichberechtigter in Debatten mitargumentieren und sich engagieren.
• Die Kombination von Daten lässt neue Entwicklungen, Korrelationen, Trends und Kausalitäten erkennen. Organisationen können ihre Arbeit besser evaluieren.
• Offene Daten verstärken den öffentlichen Druck für effizientere und effektivere Arbeit.
• Datenengpässe und fehlende Daten können erkannt werden.

Risiken

• Es bedarf neuer Kompetenzen, um Daten zu interpretieren. Ein einfaches Mehr an Daten ist nicht zielführend. Vielmehr müssen sie im Kontext verstanden werden.
• Um Daten „befreien“ zu können, sind Investitionen (etwa in neue Formate) notwendig.
• Die Datenmengen wachsen: schon jetzt geht man davon aus, dass sich die verfügbare Datenmenge alle fünf Jahre verzehnfacht. Damit wird die Datenverarbeitung immer anspruchsvoller.
• Offene Daten erhöhen die Datenschutzanforderungen an den Gesetzgeber, der entsprechende Regeln einführen muss, mit dem Tempo der Entwicklung aber bislang nicht Schritt halten kann.

Fazit

Daten für alle sind gut. Stellen Sie Daten, die für andere hilfreich sein können, in den erforderlichen Formaten zur Verfügung: Machen Sie sie suchbar, verwenden Sie standardisierte Formate und Lizenzen, die es Dritten ermöglichen, die Daten zu lesen, weiterzubearbeiten und zu verbreiten. Teilen Sie ihr Wissen mit der eigenen Organisation und der Öffentlichkeit. Öffnen Sie ihre Archive. Schützen Sie die Privatsphäre, indem Sie personalisierte Daten nur pseudonymisiert oder annonymisiert bereit stellen. Machen Sie potentielle Interessengruppen auf ihre Daten aufmerksam, organisieren Sie Veranstaltungen wie Hackdays, bei denen Datenexperten zusammenkommen, die die Daten analysieren und aufbereiten können.