sou · H4B385 · 2016-12-15 00:00:00 — Hållbar produktion och konsumtion ............................................ Konsumenters beteenden och betydelsen av styrmedel .... Om artiklarna i denna temarapport ............................................... IKT – en viktig nyckel till att nå klimatmål IKT-, media- och underhållningssektorernas klimatpåverkan i 1990–2015 och framåt.............................................. IKT som en väsentlig infrastruktur för hållbar utveckling........... IKT:s transformerande roll i samhället................................ IKT-lösningarnas effekter på växthusgasutsläpp ....... Ett sektorsperspektiv för att utnyttja IKT för att minska IKT-förstärkt kunskap leder till bättre beslut............................... Beslutsfattarna måste gå till handling ............................................ Slutsatser och rekommendationer.................................................. Smarta hållbara städer – en lösning för att nå klimatmål Smarta hållbara städer ..................................................................... Definition av smarta hållbara städer .................................... Digitalisering för att nå klimatmål i städer.......................... Exempel på smarta städer ..................................................... Var finns den största effekten?....................................................... Konsumtions eller produktionsperspektiv.......................... Digitala lösningar för transport och byggnader ............................ Transport och resor .............................................................. Minska efterfrågan på transport och resor .......................... Optimering av befintlig infrastruktur ................................. Övergång till ny teknik – möjligheter och hinder ........................ Möjligheter och hinder på planerings- och policynivå i kommun, region och stat........................................... Digitalisering, innovation och hållbar urbanisering Den smarta hållbara staden ............................................................ Är storstaden mer resurseffektiv än småstaden?................ Vad är en smart hållbar stad? Är storstaden mer innovativ än småstaden? Digitaliseringens kunskapseffekter: Från kolera till SARS .......... Den smarta hållbara staden: Exemplet ............... Digitalisering och studiet av mänskliga beteenden ............ Staden som laboratorium för hur beslut fattas ............................. Att ”knuffa” medborgare mot klimatsmarta beslut ........... Effektiv kollektivtrafik genom ”knuffar” ........................... Staden som laboratorium för samskapande .................................. Skapandeprocesser med, inte för, människor ...................... Kan living labs främja innovationer för hållbarhet? Den välartikulerade staden ............................................................. Scenario: ”Beam me up ” – På spaning mot det Digitaliseringen – möjliggörare till mobilitet i ett uthålligt Scenario: En vanlig dag , 2027. Bakgrund och fakta till scenariot......................................... Delningsekonomin och transportsystemet ................................... Scenario: Stadsdelen ................................ Bakgrund och fakta till scenariot ......................................... Automatiseringen av transportsystemet........................................ Scenario: Stadsdelen ................................ Bakgrund och fakta till scenariot ......................................... process i policy labs för att uppnå hållbarhet ........................ DEN HÖGRE UTBILDNINGENS ROLL I EN DIGITAL TID..... Den högre utbildningens roll i en digital tid – ..... Ett manifest för utveckling av högre utbildning i en digital tid ... Intresset för it-relaterade utbildningar behöver öka........... Möjligheter till högre utbildning under hela livet Näringslivets behov och arbetsmarknadens förändringar ............ Betydelsen av att ha en högre utbildning ökar .................... Behovet av nya kompetenser och färdigheter ..................... Både arbetstagare och arbetsgivare behöver vara mer delaktiga i högre utbildning ....................................... Uppdragsutbildningar har stor potential och bör Universitetens ledning, styrning och förändringsmöjligheter ..... Teknikens utveckling och pedagogiska utmaningar ..................... Tempora mutantur nos et mutamur in illis Tiderna förändras och vi med dem Denna temarapport handlar om vad analys av stora mängder data innebär för vår kunskap om och förståelse av människan, samhället och miljön och vilka möjligheter och utmaningar utvecklingen för med sig 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 vär- dera såväl möjligheterna som utmaningarna med datadriven digitali- sering. diskuterar vad begreppet infrastruktur 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 ut- formning. De menar att det sker en dold ökning av välståndet, som med tiden kan bli så omfattande att de sedvanliga makroekonomiska instrumenten tappar betydelse, om de inte uppdateras. dr i nationalekonomi, har bidragit med värde- fulla synpunkter på artiklarna och kommenterat dem vid ett semi- narium med författarna. har inte tagit ställning till artiklar- nas innehåll utan varje författare ansvarar själv för innehåll, slutsatser och policyrekommendationer i sitt bidrag. Redaktörer för temarapporten och ansvariga för det inledande kapitlet har varit utredningssekreterare och kansli- chef . I dagens samhälle genereras enorma mängder data. Individer, företag och andra organisationer har visserligen samlat in data för att följa upp och förbättra sina verksamheter, men har insamlingen och analysen av data förändrats. I vårt digitalisera- de samhälle lämnar numera människor och saker ständigt digitala spår efter sig. Dessa enorma mängder data passar inte längre in i tradi- databaser, utan det har utvecklats nya metoder för lagring och dataanalys. Allt fler företag och offentliga aktörer ser att denna utveckling ger stora möjligheter till innovation och ökad konkurrens- kraft, till att effektivisera offentlig sektor liksom till att öka vår kun- skap om hur människan, samhället och miljön fungerar. Data kan liknas med den nya oljan för tvåtusentalet, och dataanalys är då för- bränningsmotorn.1 En ökad tillgång till och användning av data utmanar regleringar och policy på många områden. Det berör allt ifrån frågor om hur tillgång till öppna data ska säkras och hur integritets- och konsumentskydd ska utformas, till en förändrad syn på hur del- aktighet och jämlikhet kan definieras och utvecklas i ett datadrivet samhälle. I detta inledande kapitel ges en översikt över vilken betydelse stora datamängder och dataanalys spelar i samhället, vilka möjligheter det finns till datadriven innovation samt utmaningar för att fullt ut dra nytta av dessa möjligheter. 1 Fritt översatt citat av , senior vice president, . Stora datamängder och algoritmer är en del av vår vardag Den mängd data som skapas, samlas in och analyseras ökar snabbt. uppskattades att 2,5 exabytes data (en triljon byte) ska- pades , och att volymen skulle fördubblas var 40:e månad.2 Begreppet big data kan på svenska översättas till stora datamängder. Det saknas en officiell definition av begreppet, men en som ofta används kommer från konsultföretaget . De menar att stora datamängder har tre huvudsakliga egenskaper: volume (volym), velocity (hastighet) och variety (variation/mångfald). brukar definitioner av begreppet även innefatta att de stora data- mängderna kräver ny teknik och nya analysmetoder för att om- vandlas till värde.3 Med stora datamängder menas i denna inledning data som är mycket omfattande i volym och som kommer från många olika datakällor och har olika format. Datamängderna kan både bestå av tidigare insamlad data och av data som registreras i realtid. Såväl individer, företag som offentlig sektor genererar data. När en person t.ex. använder en mobiltelefon, söker på internet, lägger upp foton på sociala nätverk eller betalar med kreditkort skapas data som beskriver aktiviteterna. Företag och offentlig sektor samlar också in uppgifter om sin organisation och sina processer. Men det är inte bara mänskliga aktiviteter som genererar data. En stor mängd infor- mation kommer också från sensorer, t.ex. i trafikmiljöer eller i indu- striell produktion. Utvecklingen påverkar processer för hur beslut fattas. Data spelar numera en allt större roll som underlag för beslutsfattande, både som stöd för beslut som människor tar men också som grund för automatiserade beslut. Utvecklingen inom dataanalys har gjort att det dessutom finns större möjligheter att göra datadrivna experi- ment innan beslut fattas. Beslutsunderlag kan också hämtas in från helt nya källor, t.ex. via crowdsourcing där idéer, förslag eller in- formation samlas in från ett stort antal människor. Analysen av data för att hitta mönster och ta fram beslutsunder- lag utförs i stor utsträckning av algoritmer. Algoritmer ingår i regel i programvaror och består av instruktioner om vad som ska utföras, med vad och i vilken ordning. Algoritmerna har blivit alltmer avan- 2McAfee and Brynjolfsson (2012), : Revolution. 3https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data Läst . cerade, och kan innehålla funktioner för självlärande. används stora datamängder och algoritmer . Ett exempel kan hämtas från musikbranschen, där flera företag erbjuder strömmad musik. Ett sätt att särskilja sin tjänst på marknaden är att erbjuda lyssnaren skräddarsydda personliga spellistor med ny musik. Bakom en sådan spellista finns en algoritm som analyserar musikbloggar, recensionssajter och tidningar där det skrivs om ny musik, och som sedan analyserar vilka av musiktjänstens användare som tidigt lägger till dessa låtar i sina spellistor. Från dessa spetsanvändares låtlistor sätter algoritmen sedan automatiskt samman spellistor till övriga lyss- nare, baserat på vilka sparade låtar och vilken smakprofil de senare har. Spellistorna med ny musik finns bara tillgängliga , och genom att även analysera om lyssnarna väljer att spara de nya låtar- na, eller byter låt när det spelas något de inte gillar, kan rekommen- dationerna bli än mer träffsäkra.4 Det är inte förvånande att etable- rade företag investerar i analys av stora datamängder eftersom de ser att det kan förändra och avgöra konkurrensförutsättningarna i deras industrisektorer. Ett annat exempel i vår vardag är algoritmer som utvecklats för att varna resenärer för förseningar i tågtrafik, redan innan förseningen har inträffat. Algoritmerna använder sig av historiska trafikdata för att förutsäga hur stor förseningen blir och beräknar även effekter på andra tåg. Det skulle också gå att kombinera historiska data med information om resenärerna, för att t.ex. ge prioritet åt tåg med många resenärer. På detta vis får trafikledarna bättre beslutsunder- lag och resenärerna får bättre information om sin resa. Den som använder översättningstjänsten Google Translate utnyttjar också kraften i algoritmers analys av stora datamängder. Google valde i sin tjänst att gå ifrån den traditionella metoden för översättning, som gör en grammatisk analys av meningar och har regler för hur dessa skulle översättas. I stället skrev de algoritmer som analyserar alla över- sättningar som finns på nätet för att hitta statistiska samband mellan förekomst av ord och hur meningar är konstruerade. Intressant nog nådde tjänsten ett tak där texterna inte längre förbättrades efter- som det började publicerades dåliga maskinöversättningar på nätet, och dessa låg sedan till grund för algoritmernas analyser. 4 /kultur-noje/deras-robotar-vet-mer-om-din-musiksmak-an-du-sjalv/ Hämtad . fick då dels ändra algoritmerna, dels via crowdsourcing ta hjälp av människor för att få in fler exempel på korrekta översättningar.5 Datadriven innovation kan öka tillväxt och konkurrenskraft Data och dataanalys används för att utveckla nya produkter, pro- cesser, marknader och organisationer, något som brukar kallas data- driven innovation. Det har blivit en av hörnstenarna för tillväxt , med potential att avsevärt höja produktivitet, kon- kurrenskraft och social välfärd samt att effektivisera utnyttjandet av resurser.6 Företag utvecklar innovationer baserade på analys av stora datamängder har it-sektorn varit ledande i att dra nytta av möjligheterna med dataanalys. Men intresset ökar snabbt från andra delar av näringslivet som ser möjligheter att utnyttja data i sin innovations- verksamhet. I tillverkningsindustrin använder företag sensorer på produktionsutrustningen och de färdiga varorna för att samla in och analysera data. Uppgifterna används bl.a. för att övervaka, effek- tivisera och automatisera produktionen, för service och eftermark- nadstjänster, för att upptäcka behov av reparationer och service etc. ingår data som en del av nya tjänster för befintliga och poten- tiella kunder och leverantörer. Ett exempel på detta är lastbilstill- verkaren , som ser att deras uppkopplade lastbilar genererar omfattande mängder information i realtid, information som sedan används för att skräddarsy tjänster till kunderna. Genom att exem- pelvis analysera hur förarna gasar, bromsar och låter motorn gå på tomgång kan fortsätta utveckla fordonen mot lägre bränsle- konsumtion.7 Jordbruket är ytterligare en sektor som moderniseras tack vare datadriven innovation, och som ser möjligheter att öka produktivi- ten och minska verksamhetens negativa miljöeffekter. 5http://digital.di.se/artikel/varfor-blir-google-translate-inte-battre Hämtad . 6OECD (2015), Data-Driven Innovation: for Growth and Well-Being. 7www.scania.com/group/en/the-next-big-data-thing/ Hämtad . in via sensorer, drönare, radar och andra teknologier för att ge detal- jerad information om jordmån, näringsbrister, ogräs, skadedjur, sol- ljus och skugga, fukthalt m.m. Analys av stora datamängder används t.ex. för att göra rekommendationer om val av utsäde och gödsel- mängder, baserat på information om jordmån och lokala väderleks- rapporter.8 Företag som använder analys av stora datamängder ökar arbets- produktiviten snabbare än företag som inte gör det, visar ett ännu begränsat antal studier. Studierna indikerar 5–10 procents snabbare produktivitetstillväxt bland företag med datadriven innovation (”DDI users”) jämfört med de som inte utnyttjar dessa möjligheter. Resultaten kan dock inte generaliseras, eftersom effekterna varierar beroende på sektor och ett stort antal andra faktorer, som tillgång på kompetent personal och på relevant data. Dessutom lider stu- dierna ofta av att de baseras på ett positivt urval av företag, varför det behövs studier i stor skala för att bättre förstå de ekonomiska effekterna av datadriven innovation.9 Datadriven innovation kan förbättra offentlig verksamhets tjänster Offentliga organisationer producerar och samlar in stora mängder data för att utföra sina verksamheter, vilket gör offentlig sektor till en av de mest dataintensiva i samhället. Men offentlig sektor är inte bara en stor producent av data, utan även en stor användare av data och analyser. Datadriven innovation kan bidra till att effektivisera offentlig verksamhet och att utforma bättre välfärdstjänster. En ökad användning av offentlig data kan också underlätta kontrollen av förvaltningen, öka insynen och den demokratiska utvecklingen samt göra privatpersoner mer delaktiga i beslut och processer. En sådan utveckling förutsätter både att offentliga aktörer själva an- vänder stora datamängder för att förbättra sin verksamhet, och att de gör sin information tillgänglig och sökbar så att företag och privatpersoner kan använda den, t.ex. för att utveckla nya tjänster.10 8Megan Stubbs (2016), in U.S. 9OECD (2015), Data-Driven Innovation: for Growth and Well-Being. Offentliga aktörer data kan också kombinera egen intern data med externa data för att utveckla tjänster eller policy. Ett exempel är prognoser för utvecklingen på arbetsmarknaden. Forskare har i olika studier visat att officiella prognoser om arbetslöshet kan för- bättras och bli mer träffsäkra om de utnyttjar uppgifter från Google om jobbrelaterade sökningar som görs i sökmotorn.11 Data kan också hämtas enbart från nätet, t.ex. om officiella uppgifter skulle vara för dyra att samla in eller inte kunna täcka det man vill beskriva, vilket exempelvis är av intresse för statistikproducenter. Statistikutredning- en pekar i sitt slutbetänkande på problemet med minskande svars- frekvenser i statistiska undersökningar och statistikproducenterna behöver hitta andra vägar för att komma åt information, t.ex. genom att utnyttja den ökande mängd information som finns på internet.12 Data kan också ligga till grund för automatiserade beslutspro- cesser, som i ett exempel från som har effek- tiviserat sin ärendehantering av bland annat ålderspension. Myndig- heten beslutar i så hög grad som möjligt om sina ärenden utan att en handläggare behöver hantera ärendet. Effektiviseringen av ärende- hanteringen har lett till att i vissa delar har kunnat halvera personalen som jobbar med denna typ av ärenden. Havs- och vattenmyndigheten har också infört automatiserade be- slut i en tjänst där yrkesfiskare sinsemellan kan byta tilldelade fiske- möjligheter och myndigheten kan automatiskt fatta beslut om för- ändringarna. I bägge fallen behövdes regelförenklingar för att få till stånd dessa beslutsprocesser. I takt med att allt fler myndigheter inför automatiserade beslutsprocesser finns det risk för att varje myn- dighet har sina egna regler om hur dessa beslut får fattas. E-dele- gationen har därför föreslagit att regleringen ska förenklas och att förutsättningarna för e-förvaltning och för automatiserat besluts- fattande ska bli gynnsammare, så att det inte råder någon osäkerhet om att beslut får fattas automatiserat.13 11Se bl.a. D’och Marcucci (2015). The Predictive Searches in Fore- casting Unemployment och Askitas, N. and , K. F. 2009. “Google Econometrics and Unemployment Forecasting”, Applied Economics Quarterly. 12Vad är officiell statistik? En översyn av statistiksystemet och SCB (SOU 2012:83). 13Automatiserade beslut – färre regler ger tydligare reglering (SOU 2014:75). Regeringar arbetar för att främja öppna offentliga data Den bärande tanken bakom att göra offentliga data tillgängliga är att användningen av data kan skapa värde för användare både inom offentlig och privat sektor. För den offentliga sektorn själv är vik- tiga värden att öka tranparens och öppenhet gentemot medborgarna, liksom att öka verksamhetens effektivitet och träffsäkerhet. Genom att göra data öppna behöver inte alltid den offentliga aktören själv förutse vilka tjänster som skulle kunna tas fram utifrån data, utan fler aktörer kan delta i utvecklingen. För den privata sektorn ger öppna data således möjligheter för nystartade och etablerade företag att utveckla innovationer och skapa ekonomiskt värde. För att göra offentlig information mer tillgänglig har EU-kom- missionen utarbetat det s.k. PSI-direktivet (Public Sector Informa- tion). Det innebär bland annat att olika aktörer i samhället ska kunna använda offentlig information för att skapa nya produkter och tjänster. PSI-direktivet har gett upphov till den svenska så kallade PSI-lagen, som trädde i kraft 2010-07-01.14 Lagen avser att under- lätta enskildas användning av handlingar som tillhandahålls av myn- digheter och att förhindra att myndigheter beslutar om villkor för hur handlingar får användas som begränsar konkurrensen. Känne- domen om och intresset för öppna data har ökat och flera svenska myndigheter gör försök med öppna data. Däremot efterlyses högre politiskt tryck på myndigheterna för att snabba på och utöka arbetet.15 data index, som visar hur långt olika länder har kommit inom öppna data, låg 2014 på 13:e plats av totalt 97 länder.16 Att det återstår en hel del arbete innan alla myndigheter lever upp till syftet med PSI-lagen framgår av en enkätundersök- ning från Statskontoret . I den angav var femte myndighet som besvarade enkäten att de inte känner till PSI-lagens syfte eller vad lagen betyder för dem.17 Även har publicerat rekommendationer för ökad tillgång och mer effektivt utnyttjande av offentlig sektors information.18 14Lagen (2010:566) om vidareutnyttjande av handlingar från den offentliga förvaltningen. 15Vinnova (2014), Öppna data 2014. 16http://index.okfn.org/place/2014/ Hämtad . 17Statskontoret (2015), Myndigheternas arbete med vidareutnyttjande av information – En nulägesbild. 18OECD (2008), Recommendation of Sector Information. C(2008)36. Hälso- och sjukvården – exempel på en sektor under förändring Hälso- och sjukvård lyfts ofta fram som en sektor där det finns en stor potential i datadriven innovation. Hälso- och sjukvården är under press i ett samhälle med en stigande andel äldre, multisjuka och där många drabbas av livsstilssjukdomar. finns ett tryck på att minska utgifterna, öka produktiviteten och att erbjuda en än mer patientspecifik vård. Inom hälso- och sjukvården genereras mängder av data från jour- naler, röntgenbilder, sensorer, hälsoappar osv. Dessa uppgifter kan användas för att förbättra vården för enskilda patienter, för att ut- veckla och styra sjukvårdens egen organisation, för att följa och för- utse befolkningens hälsoläge i stort, arbeta förebyggande samt för att förbättra forskningen. Patienterna är också själva i allt högre utsträckning involverade i att generera data, t.ex. via appar och själv- tester, och de vill använda data och annan information för själv- diagnoser och för att följa sin hälsa. Ett exempel på hur hälso- och sjukvården har börjat utnyttja analyser av stora data är att programvara används vid behandlingscentret för att förbättra cancer- diagnostik och utforma individuella vårdplaner. Programvaran har utvecklats för att förstå mänskligt språk, föreslå hypoteser och lära sig kontinuerligt. går igenom publicerat material från veten- skapliga tidskrifter och konferenser samt behandlingshistorik från centrets tidigare patienter, och utifrån dessa data föreslår systemet diagnos och ett vårdprogram för en enskild patient. Läkaren får på detta sätt stöd i att fatta specifika och nyanserade beslut, baserat på stora mängder forskningsresultat.19 Ytterligare ett exempel hur dataanalys används är för att förutspå influensautbrott. I samlar () in influensa- rapporter från ett nätverk av läkare, laboratorier och sjukhus. Data behandlas i CDC:s applikation FluView, och kan ge en bild av hur influensan breder ut sig i landet, vilka patientgrupper som drabbas, vilken typ av behandling som är mest effektiv etc.20 Datadrivna innovationer inom hälso- och sjukvården kan också bidra till att nya vårdmodeller utvecklas, så att personer i ökad ut- 19www.mskcc.org/blog/msk-trains-ibm-watson-help-doctors-make-better-treatment-choices Hämtad . 20www.cdc.gov/flu/weekly/ sträckning kan vårdas i sina hem och uppmuntras att ta ett per- sonligt ansvar för att göra hälsosamma val i livet. Dataanalyser kan också stötta sektorns arbete med ett kontinuerligt lärande, identi- fiering av best practise och ständiga förbättringar. Hälso- och sjuk- vården kan på så sätt bli mer proaktivt, arbeta mer förebyggande och fokusera på livskvalitet och hälsa. Det förutsätter en ökad för- måga att samla in, dela och analysera hälsodata och även forskning bl.a. kring preventivt arbete.21