Data for Good: gegen Datendisparität, die globale Ungleichheiten verschärft

Am Horn von Afrika herrscht derzeit eine katastrophale Dürre. Fünf Regenzeiten in Folge sind ausgefallen – und Expert:innen sagen eine sechste voraus. Millionen verzweifelter Menschen in Äthiopien, Kenia und Somalia haben auf der Suche nach Wasser und Weideland ihre Häuser verlassen müssen. 

Diese Krise stellt für bereits strapazierte staatliche Organisationen eine riesige Herausforderung dar. Wo sollen begrenzte Ressourcen eingesetzt werden? Klimadaten in Echtzeit können dabei helfen, Gebiete mit besonders schweren Bedingungen und wahrscheinlichen Migrationsrouten vorherzusagen. 

Diese Lücken sind überall. Datendisparitäten bilden nicht nur die Grundlage für klimabedingte Herausforderungen, sondern auch für die Krisen, mit denen wir im Gesundheitswesen und im Bereich der sozialen Gerechtigkeit konfrontiert sind. Die Zwillingsrevolutionen in Cloudtechnologie und künstlicher Intelligenz erzeugen mehr Daten und Analysen als je zuvor. Da wir immer mehr von Daten abhängig werden, müssen wir sicherstellen, dass Daten jeden repräsentieren. Menschen können von datengestützten Innovationen nur profitieren, wenn die Datasets verfügbar sind, die ihre wichtigsten Probleme behandeln und sie umfassen. 

Was ist eine Datendisparität? Denken Sie an systematische Untertestungen von Frauen in klinischen Studien, ungleichen Zugang zu Grundschulbildung und fehlerhafte Klimamodelle. Das sind echte Probleme mit echten Auswirkungen, die sich daraus ergeben, wie wir mit Informationen umgehen. 

Das Lösen von Datendisparitäten ist eine der großen Chancen unserer Zeit. 

Das Vereinigte Königreich erlebt jeden Winter 32.000 zusätzliche Todesfälle. Von diesen Todesfällen sind 9.700 auf das Leben in einem kalten Heim zurückzuführen – das entspricht etwa der Anzahl der Menschen, die jedes Jahr an Brust- oder Prostatakrebs sterben. 3.200 stehen in direktem Zusammenhang mit Menschen, die sich keinen Treibstoff leisten können, um sich ein warmes Zuhause zu schaffen. Energieunsicherheit sollte nicht Leben oder Tod bedeuten. 

In einer idealen Welt könnten Regierungen und Nichtregierungsorganisationen ihre Wetterdaten mit Nutzungskennzahlen von Energieversorgern koppeln, um zu antizipieren, welche Haushalte im Winter am anfälligsten sind und Hilfe anbieten. Der Zugriff auf und die Bereitstellung dieser Daten waren lange nahezu unmöglich, doch das ändert sich. EDF, das Haushalte in ganz Großbritannien mit Gas und Strom beliefert, identifiziert nun mittels maschinellem Lernen finanziell schwache Kund:innen und springt ein, um in Zeiten der Not Hilfe zu leisten. 

Ungleicher Datenzugriff verschärft globale Ungleichheiten. Wir verlassen uns jetzt auf Daten, um die dringendsten sozioökonomischen Gespräche zu führen und die Politik zu beeinflussen, aber wir müssen – über private und öffentliche Einrichtungen hinweg – konzertierte Anstrengungen unternehmen, um diese Daten zu vervollständigen. Das bedeutet, Datensilos zu beseitigen, Lücken in der Datenerfassung zu schließen und Wissen auf sichere und geschützte Weise zu teilen. 

Trotz lobenswerter Bemühungen ist es nicht genug. Weltweit sind wir auf dem richtigen Weg, nur 15 % der nachhaltigen Entwicklungsziele (SDGs) der Vereinten Nationen zu erreichen, die darauf abzielen, „Frieden und Wohlstand für Menschen und den Planeten“ zu sichern. Das sind die wichtigsten Beispiele dafür, was wir tun müssen, um ein gutes Leben für alle zu gewährleisten. Es muss noch mehr getan werden. 

SDG 17 konzentriert sich auf den Aufbau von Partnerschaften zwischen Organisationen für eine nachhaltigere Entwicklung. Dieses Ziel erkennt: Niemand kann unsere globalen Probleme lösen, sondern wir brauchen eine globale Bewegung. 

Viele dieser Akteure werden private Unternehmen sein. Durch „Data for Good“-Maßnahmen von Meta, Google und anderen Unternehmen gab es bemerkenswerte Bemühungen, riesige Datasets für den Einsatz in Forschung und Studien bereitzustellen. Eine neue „End Data Disparity“-Kampagne, die Datenexpert:innen wie Snowflake mit Gruppen vor Ort wie der Internationalen Organisation für Migration der Vereinten Nationen zusammenbringt, baut auf diesen Bemühungen auf und ermutigt Unternehmen, ihre wachsenden technologischen Fähigkeiten mit denjenigen zu teilen, die traditionell weniger haben. 

Selbst eine führende gemeinnützige Organisation hat wahrscheinlich nur wenige Personen in ihrem Data-Science-Team. Vergleichen Sie das mit Hunderten Data Scientists bei einem gleichwertigen multinationalen Unternehmen. Gemeinnützige Organisationen und NGOs verfügen nicht immer über das nötige Fachwissen oder die Kapazitäten, um Lücken in Datasets auszufüllen und komplexe Multi-Faktor-Berechnungen durchzuführen. Aber das kann sich ändern. 

Wir können auf die jüngsten Durchbrüche im Bereich der KI und des klassischen maschinellen Lernens zurückgreifen, um herauszufinden, wie wir die weltweit größten Probleme angehen. Stellen Sie sich vor, es wäre möglich, den Einsatz von Ärzt:innen und Hilfskräften in Echtzeit anhand anonymisierter Telefondaten anzupassen. Dies würde den Zugang zu Dienstleistungen verbessern und letztlich Leben retten. Indem sie Wissen austauschen – den Menschen vor Ort genau zuhören – und Technologie nutzen, können sie dazu beitragen, die globalen Ziele der Vereinten Nationen zu erreichen.

Während sich die Staats- und Regierungschefs der Welt zu wichtigen Diskussionen bei der Generalversammlung der Vereinten Nationen, der COP29 und dem Weltwirtschaftsgipfel Davos treffen, sollten wir dafür sorgen, dass Daten auf der Tagesordnung bleiben. 

Es ist an der Zeit, die Datendisparität gemeinsam zu beenden.