sou · H4B385 · 2016-12-15 00:00:00 — Det är enligt personuppgiftslagen förbjudet att hantera känsliga personuppgifter, men i vissa undantagsfall är det ändå tillåtet. Lagring av personuppgifter för hälso- och sjuk- vårdsändamål är ett exempel på ett undantag som gör hanteringen laglig. För all hantering av känsliga uppgifter gäller dock hårdare krav på säker datahantering än för andra uppgifter. Personuppgifts- lagen kommer 2018 att ersättas av en ny EU-förordning om data- skydd9, den allmänna dataskyddsförordningen, men även den nya förordningen erbjuder ett särskilt skydd för känsliga uppgifter. 5Det finns gott om litteratur som behandlar integritet kopplat till data och digitalisering, men få texter erbjuder breda och multifacetterade diskussioner på temat. För två undantag se (2013) och Nissenbaum (2010). 9Europaparlamentets och rådets förordning (EU) 2016/679 om skydd för fysiska personer med avseende på behandling av personuppgifter och om det fria flödet av sådana uppgifter (allmän dataskyddsförordning). Datadriven digitalisering – översikt och strukturering Det är lätt att förledas att tro att det är enkelt att avgöra om enskilda dataobjekt går att koppla till en individ eller inte, liksom att de datamängder som innehåller sådana objekt skulle vara få i rela- tion till övriga. Många enskilda fall har dock bevisat motsatsen. Det finns i själva verket gott om datamängder som till synes inte inne- håller referenser till individer men som ändå innehåller dataobjekt med personliga kopplingar. En anledning till detta är att mycket data på ett eller annat sätt produceras som en konsekvens av mänsk- lig aktivitet, som social interaktion via webb eller telefon, men även fotografier, köptransaktioner och elförbrukning. En vanlig metod för att göra datamängder med personliga kopp- lingar hanterbara utan direkta individuella medgivanden, vilket lag- stiftning oftast kräver, är att anonymisera datamängden. Det handlar oftast om att tvätta bort identifierbar information från datamängden helt och hållet genom att ta bort alla identifierare i datamängden. Det låter sig göras om värdet i datamängden består även helt utan kopplingar till individer. Ett exempel är en automat som räknar antal passager in och ut från en butik. En alternativ metod för att anonymisera data är att byta ut identifierare som namn och person- nummer mot andra identifierare som var för sig inte går att koppla till någon individ. Det krävs om värdet i datamängden är beroende av kopplingar till människor som dock inte behöver vara kända indi- vider. Ett exempel är en automat som räknar antal återkommande besökare i en butik. En stor utmaning för båda dessa varianter, men i synnerhet den senare, är att det i många fall är förhållandevis enkelt att använda annan känd information för att avkoda anonymiseringen och åter- identifiera enskilda dataobjekt. I vissa fall låter sig hela datamängder återidentifieras. En telefonkatalog är ett bra exempel på en data- mängd som är användbar för ändamålet, eftersom den bidrar med information som kopplar individer till platser som hem och arbets- plats. Det är utomordentligt svårt att på förhand utesluta att en anonymiserad datamängd inte går att återidentifieras på något sätt. Vid en studie baserad på tre månaders kreditkortsdata från drygt en miljon personer lyckades forskare vid MIT i visa att det räcker med data från fyra transaktioner per person för att återidentifiera av individerna (de Montjoye et al. Datadriven digitalisering – översikt och strukturering då register var den dominerande metaforen för lagring av data var i princip all dataproduktion analog, varefter den mer eller mindre manuellt matades in i digitalt format. I takt med att mängden digitalt lagrad information har ökat så har även själva pro- duktionen blivit alltmer digital. lagras en överväldigande andel av all ny data digitalt redan från början. Fysikaliska signaler som temperatur och tryck, men även mer sammansatta intryck som ljud och bild, är ursprungligen analoga fenomen. I modern datahantering konverteras de dock till digitalt format tämligen omgående utan analog mellanlagring. En mycket stor mängd data produceras även helt digitalt, utan att någonsin ha passerat analog form. Det gäller all data som uteslutande baseras på digital data eller uppkommer som ett resultat av digitala transaktioner. Media i bred bemärkelse är i stor utsträckning digital i alla led, från produktion till lagring, distribution och konsumtion. Tryckt media som böcker och tidningar, liksom radio, är de mest fram- trädande undantagen där senare delar i kedjan alltjämt är analog. Inom digital media har webben som distributionsplattform en mycket framträdande roll. Dels för dess totala dominans avseende amatör- producerad media i form av bloggar och egenproducerad musik och film. Dels för att traditionell media i allt högre utsträckning går över till webbaserad distribution i samklang med stora förändringar i mediakonsumtionsvanor. Media i sin helhet står för en betydande del av all lagrad och distribuerad digital data. En annan stor komponent är kommuni- kation i form av epost, social media samt röst- och videosamtal. De digitala plattformarna för kommunikation och socialt umgänge har växt exponentiellt sedan webben gjorde internet populärt med början . Mobiltelefoni, och framför allt mobilt internet i kombination med smartphones, har bidragit med ytterligare bränsle till utvecklingen. uppskattas en knapp tredjedel av världens befolkning ha tillgång till internetuppkopplade smartphones med social interaktion som en av dess främsta tillämpningar. Röst- och videosamtal, liksom epost, lagras normalt inte på lång sikt. I vart fall inte centralt. Det gäller inte data som produceras i social media som Facebook och Twitter med flera. Där får man räkna med att meddelanden, kommentarer och gillaklick lagras och används för Datadriven digitalisering – översikt och strukturering Att radera denna informa- tion är komplicerat och ibland omöjligt. Internet, och då främst social och traditionell digital media, har bidragit till att skapa digitala rum i vilka människor numera utför många av de handlingar som var bundna till fysiska rum och platser. Vi umgås, roar oss, arbetar, handlar, gör affärer och mycket mer i dessa nya digitala rum, i stor utsträckning på samma sätt som vi har gjort det i de fysiska rummen. Andra förutsättningar hos de digitala rummen, med möjlighet till kommunikation över stora avstånd och till många , har dock bidragit till snabb spridning och upptag av nya vanor med kraftigt utökade nätverk som följd. Framför allt geografiskt men även sett till volym. Dessa digitala rum har på många sätt utvecklats parallellt med de fysiska rummen, endast hoplänkade via individer och organisationer. Sakernas internet, eller internet of things på engelska, är en term som beskriver företeelsen att koppla ihop fysiska och digitala rum via sensorer och aktuatorer av olika slag. Sensorer för att registrera signaler som representerar allt från temperatur till rörelse och bio- metriska data, liksom aktuatorer för att reglera belysning, öppna dörrar och styra inomhusklimat, förses i allt högre utsträckning med koppling till internet. Analysföretaget uppskattade i en färsk analys att antalet saker i sakernas internet skulle uppgå till fler än 6 miljarder10. är prognosen fler än 20 miljarder saker. Precis som med datadriven digitalisering i allmän- het så finns det många förväntningar avseende de värden som saker- nas internet kommer att bidra till11. Många är säkerligen överskat- tade, men om man ser till betydelsen för samhällsutvecklingen som det digitala har bidragit med , och då företrädesvis i digitala rum separerade från våra fysiska, så är det inte en alltför vild gissning att sammanlänkningen mellan det fysiska och digitala rymmer mycket stora möjligheter. Under alla omständigheter så kommer sakernas internet att bidra till en mycket omfattande digital dataproduktion med sikte på allt möjligt som händer i vår fysiska miljö. En annan växande datamängd är de restprodukter som skapas som ett resultat av digitala transaktioner av en mängd olika slag. 10www.gartner.com/newsroom/id/3165317. 11Se exempelvis rapporten of Things: Mapping the Value Beyond the Hype från , /business-functions/business- technology/ our-insights/the-internet-of-things-the-value-of-digitizing-the-physical-world. Datadriven digitalisering – översikt och strukturering Kreditkortköp, elenergianvändning, passage genom vägtullar, liksom en mängd andra aktiviteter i fysiska rum skapar bestående avtryck i form av digitala loggar och noteringar. Detsamma gäller händelser i digitala rum, som webbsökning, besök på bloggar och nyhetsplatser samt gillaklick i social media. De är alla datakällor i sin egen rätt. I vissa fall skapas data för stunden, som vid datakommunikation då information om ett meddelandes storlek, dess avsändare och mot- tagare fastställs för att säkerställa transport av meddelandet. I andra fall har syftet en längre tidshorisont, som när trafikdata från mobil- telefonanvändning lagras för att säkerställa ett betalningsunderlag vid fakturering av kund. I åter andra fall upptäcks ett mer bestå- ende värde i dessa tillfälliga data, varefter de lagras än vad ursprungsändamålet kräver. Statens krav på telekomopera- törer att lagra trafikdata för brottsbekämpande ändamål utöver det som krävs för fakturering, den så kallade trafikdatalagen12, är ett sådant exempel. Gemensamt för alla varianter av trafikdata är att de anses vara mycket värdefulla för en många olika ändamål, inklusive övervakning, marknadsföring och optimering av exempelvis res- vanor. Sammantaget finns det en stor och variationsrik mängd källor till digital dataproduktion i vår omgivning. De allra flesta är osyn- liga för ögat liksom för de flesta människors medvetande. Det finns lite som talar för att utvecklingen med allt fler källor kommer att plana ut. Troligare är att vi kommer få se en allt kraftigare tillväxt i både variation och antal. Det förekommer en stor mängd tekniker och metodskolor som an- vänds för att bearbeta och söka värde i datamängder av olika slag: databrytning, artificiell intelligens, deep learning, artificiella neuron- nät, statistisk analys, mönsterigenkänning, genetisk programmering, är några av många termer som förekommer i såväl teknisk som mer vardaglig litteratur. Gemensamt för alla är att de handlar om pro- cesser och system för utvinning av kunskap ur såväl strukturerad 12 Ingår i lagen om elektronisk kommunikation, SFS 2003:389. Datadriven digitalisering – översikt och strukturering som ostrukturerad data. Alla har sin grund i tillämpad matematik, ofta med framträdande inslag av statistiska metoder. Maskininlärning är ett samlingsbegrepp för algoritmer13 för att mer eller mindre automatiskt skapa modeller som beskriver någon egen- skap i en datamängd – ett sätt för datorer att lära sig från data utan program som exakt beskriver vad de ska göra. Intrycket blir att resultatet kan liknas med inlärning av mänskligt eller biologiskt slag. Dessa algoritmer utgör på ett eller annat sätt centrala komponenter i många av de tekniker och metodskolor som handlar om data- bearbetning. Maskininlärning kan användas för att lösa ett antal grundläggan- de matematiska problem. Vid klassificering skapas en modell som kan användas för att sortera indata i ett antal förutbestämda kate- gorier. Vid klustring skapas en modell för att sortera indata i icke förutbestämda kategorier. Vid regressionsanalys är målet att givet en bekant variabel hitta en funktion som beskriver dess beroende av en eller flera obekanta variabler. 13 Mer vardagligt kan det matematiska begreppet algoritm liknas vid ett recept, som i en kok- bok, eller mer generellt en struktur, för att lösa matematiska problem. Datadriven digitalisering – översikt och strukturering Källa: _margin.png Datadriven digitalisering – översikt och strukturering Det finns flera olika sätt som maskininlärning kan gå till på. Vid övervakad inlärning presenteras algoritmen med ett antal exempel på datapunkter och deras motsvarande rätta svar. Efter tillräckligt många exempel kan algoritmen med viss säkerhet förutse rätt resul- tat givet datapunkter som den inte stött på tidigare. Metoden kräver att man har en känsla för vad man vill få ut redan när man startar träningen, exempelvis olika förutbestämda kategorier i en svarsrymd. Det behövs även tillgång till exempel på datapunkter och deras mot- svarande rätta svar, vilka kan vara svåra att få tag på. Klassificering är ett problem som kan lösas med övervakad inlärning. Vid oövervakad inlärning visas inte några exempel på korrekta kopplingar mellan indata och resultat utan algoritmen ska enbart utifrån förevisade datapunkter hitta användbar struktur i data, exem- pelvis ordning eller gruppindelning. Metoden är användbar när man inte vet vad man letar efter och på förhand inte kan säga vilka alter- svar som indata kan ge upphov till, liksom när man vill ta fram ny kunskap från data. Klustring är ett problem som man lösas med oövervakad inlärning. En tredje variant, reinforcement learning, kan ses som en slags kombination av de två ovanstående. Det används i föränderliga Datadriven digitalisering – översikt och strukturering situationer där algoritmens beteende behöver förändras över tiden, exempelvis vid interaktion med en dynamisk omvärld. Genom att kontinuerligt utvärdera och återkoppla de beslut algoritmen fattar förändras den över tiden. Medan det finns likheter mellan reinforce- ment learning och både övervakad och oövervakad inlärning så finns det också en viktig skillnad. Vid de båda senare är målet att iden- tifiera likheter och skillnader i indata medan det i den förra är att skapa ett föränderligt beteende i en dynamisk miljö. Dessa tre problemlösningsutmaningarna klustring, klassificering och regressionsanalys illustrerar grundläggande problem som man kan lösa med maskininlärning, men ett stort antal besläktade och specialiserade varianter förekommer. Sammantaget handlar dessa om att skapa system med förmågan sortera och ordna data, förutse varia- tioner och förändringar i dataströmmar, hitta avvikelser i datamäng- der, och så vidare. Dessa kan sedan tillämpas inom en mängd olika områden i allt från programvara som spelar avancerade spel som schack och go baserat på en motspelares drag, kör ett fordon givet signaler från sensorer som detekterar egenskaper i fordonets omgiv- ning eller uppmärksammar hälso- och sjukvården på annalkande in- fluensaepidemier utifrån många individers webbsökningar på temat. Centralt i alla resonemang är dock förekomsten av (1) någon slags modell av ett fenomen och (2) en algoritm som givet (3) indata kan producera (4) resultat med utgångspunkt från modellens be- skaffenhet. I maskininlärningens barndom för 40–krävdes mycket handpåläggning och manuellt arbete för att skapa dessa modeller. Det kunde handla om kodning av regler i schack eller om- fattande systematisering av beroenden och relationer i tillverknings- processer i så kallade expertsystem. Med bättre algoritmer, mer minne och processorkraft, och framför allt tillgång till alltmer data, har gränserna för hur mycket av modellbygget som måste göras manuellt på förhand krympt drastiskt. finns många exempel på tillämpningar som helt drivs av data. Beräkningskraft och lagring av data I dataålderns barndom var både beräkningskraft och lagringskapa- citet mycket resurskrävande. De var dyra i inköp och underhåll, tog stor plats och krävde mycket energi för drift. Datadriven digitalisering – översikt och strukturering centraliserade datorhallar för hantering av ett begränsat antal problem- lösningar till ett fåtal aktörer. I takt med att processorer och minnen blev mindre, mer energisnåla och billigare att tillverka så flyttade lag- ring och beräkning ut till persondatorer och såväl tillämpnings- områden som antal användare ökade kraftigt. Dagens tillämpningar, som baseras på mycket stora datamängder och väldiga behov av beräkningskraft, har tvingat fram en återgång till centraliserade an- läggningar eftersom kapaciteten i enskilda datorer, även kraftfulla sådana, inte räcker till. Dessa anläggningar, så kallade datacenter, möjliggör även en högre grad av kostnadseffektiv tillförlitlighet (redundans, säkerhetskopiering, skalskydd, med mera) jämfört med distribuerade lösningar. Dagens datacenter är baserade på många men billiga datorer och de är utvecklade för att kunna växa i storlek utan att komplexiteten blir ohanterlig. De kan hantera såväl stora som små problem av många olika slag kostnadseffektivt och de kan tjäna många olika aktörer . Molnbaserade lösningar är närbesläktade med datacenter såtill- vida att en lösning anses vara molnbaserad om den till skillnad från lokal lagring och beräkning i servrar, desktops, laptops och telefoner hanteras i datacenter i stället. Vid små och medelstora behov köps oftast denna kapacitet av en leverantör av molntjänster. Det fungerar bra för aktörer vars beräkningsbehov är så små att de inte motiverar investering och drift av ett eget datacenter. Dessutom möjliggör det flexibilitet för kunder vars behov av beräkningskraft och lagring ändras snabbt. Vid större behov är det dock vanligt med egen data- centerkapacitet. Stora leverantörer av social media som Google, Microsoft och Facebook utgör typiska exempel på aktörer som driver egna datacenter för molnbaserade lösningar i stor skala. Men även företag utanför IT-branschen som H&M och har stora behov av lagring och beräkningskraft och driver datacenter i egen regi. Övergången till stora anläggningar med många, ofta tiotusentals, datorer och stor lagringskapacitet ställer nya krav på mjukvara och problemlösningsstrategier. För att kunna dra nytta av att ha många datorer (så kallade beräkningskluster) och kunna lösa problem baserat på mycket stora datamängder behövs metoder för att dela upp problem i mindre delar och lösa de var för sig på var sitt håll. Vissa aktörer, som exempelvis Google, har utvecklat egna system för effektiv distribuerad problemlösning. Datadriven digitalisering – översikt och strukturering nämnd produkt i sammanhanget är Hadoop, vilket är ett mjukvaru- ramverk baserat på öppen källkod för distribuerad lagring och be- räkning av mycket stora datamängder på stora beräkningskluster. innehåller komponenter för distribuerade filsystem, algoritmer för att bryta upp stora beräkningsproblem till mindre delproblem, samt funktioner för att skapa tillförlitlighet i problem- lösningen. Databrytning, eller data mining, är en term som ofta förekommer i databearbetningssammanhang, ofta som om det vore en teknik i sig själv. Det är dock snarare ett användningsområde som handlar om att tillämpa maskininlärning och statistisk analys för att hitta mönster i stora datamängder. Det finns många sammanhang där databrytning spelar en viktig roll eller bidrar med nyckelkomponenter, exem- pelvis för kundsegmentering inom handel och övervakning för att förhindra kortbedrägerier. Monitoring Centre14 har en lång tradition av att framgångsrikt tillämpa databrytning på miljontals medicinska biverkningsrapporter som samlas in via WHO Programme for International Drug Monitoring. Syftet är att identifiera okända kausala samband mellan medicinanvändning och allvarliga biverkningar. Databrytning bygger på en process om fyra steg: hypotes, data, analys och utvärdering. Vid helt förutsättningslös databrytning kan hypotessteget plockas bort, åtminstone i en första vända. Därefter följer datainsamling och tvätt av data, varefter analys baserat på maskininlärning eller statistisk analys tar vid. I det avslutande steget utvärderas resultatet med avseende på förväntat värde. Processen är typiskt iterativ med många upprepningar av ovanstående steg med inslag av förfinade hypoteser, ny datainsamling eller omstrukture- ring och nya analyser. Visualisering av data i de olika stegen är en viktig komponent då datavolymerna typisk är mycket stora och ostrukturerade. Området rymmer en stor mängd tekniker för att visuellt åskådliggöra olika egenskaper i stora och spretiga datamäng- der. Datadriven digitalisering – översikt och strukturering Källa: , med benäget tillstånd av Ett annat begrepp som förtjänar särbehandling är artificiell intelligens, eller mer vardagligt AI. Begreppet myntades av data- och kognitionsforskaren med betydelsen “vetenskapen och tekniken att skapa intelligenta maskiner”. Vad som utgör intel- ligens i maskiner är dock ett högst rörligt mål. Datadriven digitalisering – översikt och strukturering ibland den något retsamma betydelsen av AI som “det som AI- forskare ägnar sig åt”. AI var ett populärt begrepp och genererade stora forsknings- och utvecklingsanslag. De tillämpningar som tekniken bidrog med var maskiner som hade förmågan att spela enkla spel och lösa matematiska problem baserat på inlärning och träning. har termen varierat stort i popularitet i flera omgångar. talas det återigen mycket om AI som begrepp, som i an- slutning till Googles arbete med självkörande bilar, i Facebooks användning av sin interna AI-plattform för att förutse vilket inne- håll varje enskild användare är intresserad av och i Apples röstbase- rade digitala tjänst . Ett aktuellt exempel som illustrerar hur be- greppet används är lanseringen av den artificiella advokaten som utnyttjar AI-plattformen för att skapa något som liknar en mänsklig advokat avseende kommunikation och problemlösningsförmåga15. Rent allmänt finns ett antal egenskaper eller förmågor som ofta är närvarande när något marknadsförs som AI, inklusive förmågan att tolka och använda naturligt språk i kommunikation, att postulera hypoteser som ett resultat av kommunikation med omgivningen, att aktivt beforska och söka stöd för hypoteser, och slutligen att komma fram till slutsatser baserat på allt ovanstående. Egenskaper- na tillåter att maskiner kan lära av sina erfarenheter och öka sina förmågor över tiden. En stor utmaning med begreppet är att det är beroende av en högst flytande förståelse för begreppet intelligens som saknar en klar och entydig definition. Kombinationen av otydlighet och snabba fram- steg inom området har utgjort en grogrund för höga förväntningar på framtida utveckling inom AI. Begrepp som singularitet, som be- skriver den hypotetiska situationen då AI är så avancerat att det leder till en kedjereaktion av självförbättrande algoritmer och i slut- ändan en superintelligens som vida överstiger mänsklig intelligens, diskuteras flitigt inom såväl datavetenskap som mer filosofiska fora (se exempelvis et al. Andra har en mer nedtonad syn på utvecklingen och menar att utvecklingen visserligen rymmer många fantastiska möjligheter, men att tekniken inte på något sätt bör, Datadriven digitalisering – översikt och strukturering eller ens går att, jämföras med mänsklig intelligens.16 Alldeles oaktat vilken betydelse man vill lägga i begreppet så har dock alla AI-tillämp- ningar en gemensam faktor, de bygger på grundläggande matema- tiska problemlösningsmetoder med koppling till maskininlärning och tillgången till stora datamängder, beräkningskraft och lagrings- kapacitet. Vad som faller inom respektive utanför begreppets ram är därutöver helt upp till betraktaren att bestämma. Data och digitalisering – sammanfattning och reflektioner Datadriven digitalisering handlar i grunden om två sammanlänkade komponenter. Den ena handlar om styrkor som kommer av digita- lisering av analoga signaler vilket möjliggör omfattande och kost- nadseffektiv datainsamling och -bearbetning. Den andra handlar om förmågan att tillämpa resultaten från databearbetningen för att skapa ny kunskap med potentialen att förändra system, processer och organisation till det bättre. Infrastruktur för datakommunikation och låga priser på sensorer och annan elektronik har sänkt de ekonomiska trösklarna för om- fattande datainsamling inom många tillämpningsområden.