sou · H4B385 · 2016-12-15 00:00:00 — är insamlingen och analysen av data inom hälso- och sjukvården förenad med stora tekniska utmaningar och den reser stora frågor, t.ex. kring sekretess och personlig integritet. I arbetar eHälsomyndigheten inom området, med visionen att ska vara bäst i världen på att använda digitali- seringens och e-hälsans möjligheter. Analys av stora datamängder ger detaljerad information om människors beteende har diskussionen om stora datamängder inte i någon större utsträckning berört vilken betydelse insamling och analys av data har för utvecklingen av samhället i stort. Fokus har främst legat på hur dataanalyser används för att fatta beslut i företag och i sociala medier, och hur det påverkar den personliga integriteten. Ett resone- mang om hur samhället påverkas förs dock av , forskare vid M.I.T. Han menar att den största betydel- sen av big data är att det nu går att på detaljnivå studera människors beteende i stället för deras åsikter. Informationen kan t.ex. vara positionsdata från en persons mobiltelefon eller uppgifter om hur kreditkort används. Det visar vad människor verkligen väljer att göra, i stället för en åsikt de väljer att uttrycka, t.ex. på Facebook, i webb- sökningar eller via valsedeln. Genom analyser av dessa data kan forskare göra förutsägelser om enskilda personer, exempelvis om det är troligt att de kommer återbetala lån, eller om de löper risk att drabbas av diabetes. Tanken bakom detta är att en person är en del i ett socialt sammanhang, vilket påverkar ens beteenden och vad man tycker är normalt. Genom att analysera en del av en persons beteen- 21 (2015), Data-Driven Innovation: for Growth and Well-Being. den och jämföra med övriga personer som ingår i samma sociala sam- manhang kan man göra alla möjliga förutsägelser om den personen.22 Analyser av stora datamängder kommer alltmer handla om att hitta samband mellan människor och samband mellan människors beteenden och vilket utfall det ger, menar . Studier av finan- siella bubblor är ett exempel på hur denna typ relationsanalys (con- nection analysis) kan användas. Där kan analyser av stora datamäng- der som beskriver människors beteende och nätverk ge en förstå- else för hur de finansiella systemen fungerar och om de är stabila.23 Analyserna för alltså in människan i ekvationen, vilket bygger på en insikt om att det är en förståelse för relationer och nätverk mellan människor som är kärnan i att få saker som transportsystem, energi- system och finansmarknader att fungera effektivt. Marknader består inte endast av algoritmer, de består av algoritmer och människor i Statliga insatser och incitament kan i högre grad bli individualiserade De nya möjligheterna att analysera data på mikronivå skulle kunna få betydelse för utformningen av statliga insatser och incitament. De öppnar upp nya vägar för hur man kan tänka kring samhällets funktion och organisation. Beslutsfattare behöver inte längre utgå från aggregerade data och medeltal, utan kan utgå från specifika personers beteende och deras individuella fysiska, ekonomiska och sociala förutsättningar. Exempelvis kan man tänka sig att justera bidrags- och stödnivåer för enskilda individer och företag utifrån deras specifika förhållanden och behov. En sådan utveckling för sam- tidigt med sig frågeställningar om vad som är rättvist och jämlikt, och om detta skulle accepteras av övriga medborgare och företag. För att nå en acceptans kommer staten troligen behöva visa att detta nya sätt att fördela medel på är träffsäkert, effektivt och ger positiv samhällsnytta. ”in the of ”. /conversation/ alex_sandy_pentland-reinventing-society-in-the-wake-of-big-data Hämtad . har en stark position inom analys av stora datamängder. Svenska företag och den offentliga sektorn genererar och samlar in stora datamängder av hög kvalitet. Det finns också en forskningstradition inom området både vad gäller grundforskning och tillämpad forskning, t.ex. inom områden som dataanalys, moln- tjänster och nätverk. Det växer dessutom fram ett ekosystem av små och medelstora tjänsteföretag som genererar data och riktar sig till slutanvändarna.24 Det finns dock ett antal utmaningar som regeringar, företag och andra organisationer behöver hantera för att fullt ut kunna utnyttja potentialen med analys av stora datamängder och datadriven inno- vation. Det finns därmed behov av ett kontinuerligt statligt engage- mang, vilket innefattar en systematisk kunskapsuppbyggnad, stöd för offentliga och privata aktörers utvecklingsarbete samt stöd för samverkan mellan aktörerna. Användningen av stora datamängder utmanar lagstiftning inom många områden. EU lyfter i sin strategi för en datadriven ekonomi fram att relevant lagstiftning och den politik som förs, t.ex. inom områdena interoperabilitet, dataskydd, säkerhet och immateriella rättigheter, måste vara datavänlig och leda till större rättslig säker- het för företag och öka konsumenternas förtroende för datateknik.25 Regelverk kan också hindra företag och offentliga aktörer i deras användning av databaserad analys. Som beskrivits har myn- digheter behövt få till stånd förändringar i regelverk som styr deras verksamhet för att kunna fatta automatiserade beslut. Ett annat exempel är självkörande fordon, där det finns lagar som hindrar självkörande fordon. Regeringen har därför tillsatt en utredning för att anpassa detta regelverk.26 24The (2012), Analytics – A Research and Innovation Agenda for . 25COM(2014) 442 final, Mot en blomstrande datadriven ekonomi. 26Regeringen (2015), Självkörande fordon på väg, Dir. 2015:114. Från politiskt håll har det varit viktigt att förbättra förutsätt- ningarna för vidareutnyttjande av offentlig information från myndig- heter för både kommersiella och ideella ändamål.27 Det rättsliga regelverket kan dock framstå som komplext och ibland delvis mot- sägelsefullt. Det finns ingen sammanhållen reglering om vidareut- nyttjandet av offentlig information och därför blir det aktuellt med många olika regler, med olika inriktning och syfte. Vissa innebär att myndigheter måste underlätta vidareutnyttjandet (regler som kräver tillgängliggörande av information, regler som begränsar vilka villkor för vidareutnyttjande som får uppställas etc.) medan andra regler begränsar tillgängliggörandet eller förutsättningarna för vidare- utnyttjande (t.ex. bestämmelser om personuppgiftsbehandling eller upphovsrätt).28 Det kommer vara en utmaning att anpassa dessa regelverk och deras uttolkning så att de är relevanta i ett datadrivet samhälle. Se data som en del av en modern infrastruktur Begreppet infrastruktur avser inte bara fysisk infrastruktur, utan i ett datadrivet samhälle är data i sig en del av infrastrukturen. Stora datamängder kännetecknas av att de är stora med avseende på volym, hastighet och variation i källor och format, vilket ställer stora krav på infrastruktur och interoperabilitet. EU beskriver i sin strategi för en datadriven ekonomi att infrastrukturen behöver ha följande egenskaper:29 Själva datamängderna behöver vara tillförlitliga och av god kvalitet, vilket inkluderar öppna data som är allmänt tillgängliga för att utveckla nya tjänster. Det ska inte finnas några irrelevanta hinder för ett fritt flöde av data mellan olika sektorer, språk och lands- gränser. Användare behöver också ha förtroende för tekniken, data- leverantörerna och de regler som gäller för dem. Det behövs standardiserade och gemensamma format för insam- ling och behandling av data från olika källor, och det måste finnas 27Näringsdepartementet (2011), It i människans tjänst – en digital agenda för , N2011.12. 28www.vidareutnyttjande.se/juridik-och-rekommendationer/regelverket/ Läst . 29COM(2014) 442 final, Mot en blomstrande datadriven ekonomi. en interoperabilitet mellan sektorer och marknader som t.ex. energi, transport, miljö, smarta städer, detaljhandel, säkerhet m.m. Det behövs solida infrastrukturer, resurser och tjänster, som t.ex. portaler för öppna data samt forskningsinfrastrukturer som stöder datadriven innovation, snabb internetuppkoppling och tillgång till stora och flexibla datorresurser. Här kan särskilt nämnas högpre- sterande datorsystem, gridteknik, molntjänster samt statistikinfra- struktur. I gör olika offentliga aktörer satsningar på att utveckla infrastrukturen för det datadrivna samhället. Exempelvis har en utlysning om datadrivna labb, som syftar till att öka den natio- nella kapaciteten att använda data i innovationer, och har en utlysning för att stimulera tvärveten- skaplig forskning om datamängder och beräkningsvetenskap av betydelse för näringslivet och samhället. Både teknisk och affärsmässig kompetens behöver förstärkas Behovet av kompetens på alla nivåer kring analys och datahantering ökar kraftigt. För att kunna dra nytta av potentialen med data- driven analys och innovation krävs både teknisk kompetens och kompetens om hur en organisation ska tolka och generera nytta utifrån dataanalyserna. Brist på kompetens har lyfts fram som ett av de största hindren för datadriven innovation, och även företag utanför it-sektorn behöver kompetens för att ställa om till en data- driven verksamhet. En studie visar att antalet specialister inom stora data ökar med i – 2017.30 Även har lyft fram att det saknas personal med ut- bildning inom naturvetenskap, teknik, ingenjörsvetenskap och mate- matik, med särskild brist på statistiker och matematiker. framhåller dessutom att det är viktigt att utbildningssystemen stöttar en förståelse för mänskligt beteende och sociala system, i syfte att stärka en känsla av ansvar hos beslutsfattare som grun- dar sina beslut på data.31 Utbildningar inom naturvetenskap, teknik 30e-skills UK (2013), Analytics – An assessment of demand for labour and skills, 2012–2017. 31OECD (2015), Data-driven Innovation for Growth and Well-being, What Implications for Governments and Businesses?, STI Policy Note, October 2015. och humaniora behöver alltså samverka. Vidare finns det ett behov av vidareutbildning inom stora datamängder och datanalys för personer som redan är ute i arbetslivet.32 Diskussioner om vilka kompetenser som behövs i det datadrivna samhället måste även ta hänsyn till att datadrivet beslutsfattande och automatisering förändrar arbetsmarknaden som helhet. Många av dagens yrken kommer försvinna eller förändras och nya yrken kommer till. Synen på integritet och säkerhet kan förändras En förutsättning för att offentliga och privata aktörer ska kunna ta till vara möjligheterna i det datadrivna samhället är förtroende. Tillit är ett komplext begrepp som spelar en central roll i ekonomiska och sociala interaktioner, och förtroendets huvudsakliga bestånds- delar är säkerhet och integritet för medborgare och konsumenter.33 När allt fler aktiviteter och beslut är automatiserade och data- baserade så blir det nödvändigt att hantera säkerhetsfrågor. Säker- hetshoten har förändrats både i storlek och skala, de kan vara såväl organiserade som icke-avsiktliga, och de kan orsaka stor skada i ett datadrivet samhälle. kan för stark säkerhet hindra innovation och utveckling som bygger på ett öppet och dynamiskt flöde av data mellan olika system, och där data ibland kombineras från nya källor. förespråkar därför ett skifte från en kultur med fokus på säkerhet, till en kultur med fokus på riskhantering. Målet med riskhantering är att öka sannolikheten att data ska generera ekonomiska och social nytta, genom att minimera eventuella negativa effekter av osäkerhet kring datauppgifternas tillgänglighet, integritet och sekretess.34 Utvecklingen mot ett datadrivet samhälle reser också frågor kring hur den personliga integriteten kan skyddas. Även här behöver en avvägning göras mellan den nytta medborgare och konsumenter kan få av individualiserade tjänster och vad de anser är ett intrång i den personliga integriteten. pekar på att ett sätt att hantera 32The (2012), Analytics – A Research and Innovation Agenda for . 33OECD (2015), Data-Driven Innovation: for Growth and Well-Being. integritet i en datadriven ekonomi är att öka transparensen kring vilka uppgifter som samlas in och öka individens tillgång till och kontroll över uppgifterna. Ett annat sätt är att främja självregering så att organisationer som samlar in data använder uppgifterna på ett ansvarsfullt sätt. Ytterligare en möjlighet är att stötta en kultur av riskhantering, på samma sätt som inom säkerhetsområdet.35 Inom EU införs en ny EU-förordning om dataskydd, som kommer ersätta den svenska personuppgiftslagen. Den nya förord- ningen ställer bl.a. strängare krav på att företag och andra organisa- tioner ska informera om hur de hanterar enskildas personuppgifter.36 I denna temarapport beskriver ett antal författare utvecklingen mot ett datadrivet samhälle och vad det innebär för individer, företag och den offentliga sektorn. förklarar inledningsvis många av de termer som används inom området datadriven digitalisering. Syftet är att ge en tillräckligt god översikt och struktur så att läsaren ska kunna värdera såväl möjligheterna som utmaningarna med datadriven digitalisering. diskuterar därefter kring vad begreppet infra- struktur betyder i ett digitalt samhälle, och vilka grundläggande system och tjänster som behöver tillhandahållas för att samhället och ekonomin ska fungera effektivt. fokuserar i sin artikel på företagens hantering av kunddata, vilka risker datainsamling och spridning för med sig, vilka krav det ställer på företagen samt hur företags olika sätt att agera på detta område påverkar konsumenterna. , och lyfter i sin artikel fram att digitaliseringen ger upphov till ganska betydande värden som inte räknas in i BNP med nationalräkenskapernas nuvarande utformning. De menar att det sker en dold ökning av välståndet, som med tiden kan bli så omfattande att de sedvanliga makro- ekonomiska instrumenten tappar betydelse, om de inte uppdateras. 36www.datainspektionen.se/lagar-och-regler/eus-dataskyddsreform/ , fil.dr i nationalekonomi, har bidragit med värde- fulla kommentarer till artiklarna och diskuterat dem med författarna vid ett seminarium. – översikt och strukturering Datadriven digitalisering är ett begrepp vars båda ingående termer rymmer lika mycket hopp och förväntan som otydlighet. Brist på förståelse och insikt i hur datadriven digitalisering fungerar medför stora risker. Dels finns risken att möjligheter och förbättringspoten- tial går om intet eftersom de förblir osynliga för beslutsfattare och nyckelpersoner i samhälle och näringsliv. Dels finns risken för fel- riktade satsningar som begränsar eller helt omintetgör den potential som området rymmer baserat på antingen övertro till tekniken eller alltför stora rädslor kopplade till dess tillämpning. Avslutningsvis finns risken för direkt skada eller förlust som ett resultat av att nega- tiva effekter med tillämpningen av datadriven digitalisering förbises. Avsikten med följande kapitel är att skapa en grundläggande för- ståelse för vad de båda termerna datadriven och digitalisering bety- der, dels var för sig, dels tillsammans. Målet är att därmed erbjuda en tillräckligt god översikt och struktur över området för att kunna värdera såväl de möjligheter som utmaningar som följer dess tillämp- ning. Kapitlet innehåller även flera reflektioner kring några av de utmaningar som hotar att begränsa den stora potential som data- driven digitalisering rymmer: är integritet ett reellt problem i samman- hanget och går det att lösa med hjälp av anonymisering; erbjuder datadriven digitalisering en genväg till opartiska bedömningar och avvägningar eller är det tvärtom ett hinder; och vilken effekt kan vi förvänta att datadriven digitalisering har på etablerade maktbalanser i samhället? Datadriven digitalisering – översikt och strukturering Digitalisering, två begrepp i samma term Det saknas inte målande bilder av vad digitaliseringen kan bidra till. Debatter, diskussioner och marknadsföring pekar på en lång rad potentiella samhällsförbättringar där digitaliseringen förväntas leda till ett individualiserat, demokratiskt, klimatsmart och jämställt sam- hälle med trygga medborgare med stor samhällstillit och ökade möj- ligheter att ta initiativ, vara delaktiga och bidra till transparens. För- hoppningen är att digitaliseringen ska bidra till smarta städer och en levande landsbygd, bland annat genom att organisera och förvalta de offentliga verksamheterna genom rationaliseringar och effektivise- ringar. Det offentliga kommer att få ökade möjligheter att begripa, utveckla och styra komplexa system, som vården, så att de kan foku- sera på bättre service till en lägre kostnad liksom på nya processer, former och sätt att erbjuda service och välfärdstjänster till människor. Digitaliseringen kommer att medföra helt nya förutsättningar för näringslivet vilket leder till effektivare resursanvändning och ett innovativt näringsliv. Den kommer innebära att fysiska varor blir digitala tjänster samt leda till ökad efterfrågan i den lokala tjänste- sektorn där den förmår att effektivisera, rationalisera och internatio- nalisera tjänster. Traditionell produktion kommer att effektiviseras. Vi kan även se fram emot ett nytt, diversifierat och föränderligt arbetsliv med kontinuerlig utveckling av nya kunskaper och kompe- tenser. Högkvalificerade jobb kommer att skapa allt mer av värde och därför ge än högre löner. Arbetsuppgifter kommer att automa- tiseras, digitaliseras eller utföras av robotar som arbets- kraft till det som inte kan automatiseras frigörs. Beskrivningarna av möjligheter med digitalisering speglar många förväntningar på vad digital teknik och dess användning kan och kommer att bidra till. Det finns goda skäl att tro att mycket av det som förutspås kommer att förverkligas, inte minst eftersom digitali- seringen redan har bidragit till många och omvälvande samhällsför- bättringar. Men, att begränsa sig till ensidigt positiva beskrivningar av förhoppningar om positiva effekter, vilket ofta är fallet, har sina baksidor. En brist med att beskriva digitaliseringens förtjänster i alltför breda penseldrag är att kopplingen mellan orsak och verkan blir diffus. I ena änden finns data och digital teknik och i den andra finns förväntningar om positiv förändring, men vad händer egent- ligen däremellan? Datadriven digitalisering – översikt och strukturering Ett skäl till att digitalisering hanteras svepande och vagt är att begreppet har två snarlika men ändå tydligt olika betydelser1. Den första betydelsen handlar om att beskriva en analog signal med en digital representation, på engelska benämnt som digitization. Den andra betydelsen handlar om de förändringar i processer, organisa- tion och system som användningen av digital teknik bidrar till, på engelska benämnt som digitalization. Båda dessa rymmer såväl möjlig- heter som begränsningar som bidrar till att sätta ramar för vad som går att uppnå med datadriven digitalisering. Digitala representationer av analoga signaler Det finns många fördelar med att representera signaler digitalt. Ettor och nollor är enkla att spara i stora mängder. De kan enkelt trans- porteras och kopieras, om och om igen, till låg kostnad. Både data och kod (program eller appar, i mer vardagligt språk) kan represen- teras digitalt vilket medför att såväl materialet som maskinen kan lagras, mångfaldigas och distribueras i stor skala. Samma hårdvara, eller dator, kan användas för många olika syften. Alla dessa egen- skaper kretsar kring databearbetning av något slag, antingen som i kommunikation av data eller som i analys eller förädling av det- samma. Samtliga egenskaper kan i grunden kopplas till kostnads- effektivitet och skalbarhet. Ju större del i en produktion som kan digitaliseras, desto större blir dessa fördelar. Digitaliseringen av musik utgör ett illustrativt exempel. Möjlig- heten att digitalisera akustiska ljudsignaler öppnar för kopiering av musik utan kvalitetsförlust till försumbar kostnad. Det är möjligt att transportera musiken över stora avstånd till många mottagare i stor skala. Inspelning, eller mer specifikt digitalisering av analoga ljud- signaler samt dess lagring, är billigt jämfört med motsvarande ana- loga process. Transformationer av de digitalt fångade signalerna, som när musik mixas eller kompletteras med effekter, är också enklare än med analoga signaler vilket kräver dyra elektroniska och mekaniska maskiner med mer begränsad användning. De direkta konsekvenserna av digitaliseringen av musik är att fler kan spela in 1 Olika sätt att se på begreppet digitalisering beskrivs i flera av betänkanden, se till exempel SOU 2014:13 (s. 28–29) och SOU 2015:28 (s. 97–98). Datadriven digitalisering – översikt och strukturering och skapa musik, fler kan sprida den, och fler kan avnjuta den till lägre kostnad än om musiken hade hanterats med analog teknik. Digitalisering av analoga signaler är inte utan nackdelar. Upp- lösningen, eller detaljrikedomen, hos en digital signal har en tydlig begränsning vilket analoga signaler normalt inte har, åtminstone inte på samma sätt. Det gör att digitala signaler kan uppfattas som plattare eller blekare än dess analoga motsvarighet. Att värdefull klangfärg försvann i digitaliseringsprocessen var en vanligt förekommande kritik av musik på CD-skivor jämfört med dess motsvarighet i vinyl när de infördes. Möjligheten att digitalisera signaler och förflytta dessa och rum gör att risken är stor för förlust av sidoinformation som är väsentlig för att kunna tolka signalen i ett relevant samman- hang. Detta är något som många tydligt upplever första gången de deltar i ett videosamtal och förlorar tajming och samspel i kropps- språk och ansiktsuttryck. Det är inte unikt för digitalisering, men de möjligheter som digitaliseringen öppnar för blottar utmaningarna med förlust av signalers ursprungliga sammanhang på ett sätt som inte är lika tydligt i analoga sammanhang. Ett snarlikt problem är att digital information inte slits på ett synligt sätt och därmed sak- nar den som är vanlig vid analogt lagrad information. Det är ofta en fördel, men det innebär även en informationsförlust som ibland är betydelsefull. Vi använder ibland stigar i skogen för att hitta rätt, vilket är detsamma som spår efter andra som har färdats samma väg tidigare, eller väljer böcker och tidskrifter utifrån att de ser att vara välanvända. har dock fördelarna med att representera analoga signa- ler i digital form övervägt nackdelarna. Det gäller i synnerhet när medvetenhet om brister med det digitala gör att dessa kan undvikas eller kompenseras för på annat sätt. Mer allmänt bidrar övergången från analogt till digitalt till nya möjligheter av mer generell karaktär, som bättre möjlighet att skaffa sig koll på läget och rum, att kontrollera och styra skeenden, att optimera och effektivisera kom- plexa processer, att hitta avvikelser samt regelbundenheter i brusiga eller stora datamängder och att matcha behov och efterfrågan. Möjligheten att både utnyttja fördelarna med digitalisering och undvika dess baksidor, och vid behov balansera dessa effekter, kräver en god förståelse för kopplingen mellan det analoga och digitala. Datadriven digitalisering – översikt och strukturering De generella möjligheter som digitala representationer av analoga signaler medför öppnar i sin tur för förändringar av existerande system, processer och organisationer inom en lång rad tillämpnings- områden. Dessa transformationer utgör det centrala i den andra be- tydelsen av begreppet digitalisering. Enskilda branscher genomgick stora förändringar som ett resultat av omfattande digitalisering , som meteorologi där analoga mätstationer ersattes med automatiska digitala stationer. Dessa för- ändringar gjorde befintliga processer avsevärt billigare i drift på be- kostnad av ett antal arbetstillfällen på de bemannade mätstationerna. Digitaliseringen bäddade dessutom för en lång rad andra fördelar. Inom meteorologi har skiftet inneburit fler mättillfällen på fler platser.