sou · H4B385 · 2016-12-15 00:00:00 — Teknik och metoder för databearbetning, inklusive datorer och lagrings- kapacitet till låg kostnad, har väsentligt höjt analys- och beräk- ningskapaciteten. Inte bara i datacenter, utan även i persondatorer, smartphones, och andra mindre datorer. Databearbetning beskrivs ofta med en retorik som för tankarna till mänsklig, ibland övermänsklig, intelligens. Lärande maskiner, artificiell intelligens och superintelligens är några av de termer som bidrar till denna bild. I grund och botten handlar det dock om tilläm- pad matematik för att lösa grundläggande problem som klassifice- ring, kategorisering och kurvpassning. Det förekommer stor variation bland de matematiska metoder som används för att kunna hantera många olika typer av data i allt större mängd och högre takt. med fantastiska resultat i allt från självkörande bilar till identifiering av komplicerade samband mellan faktorer som bidrar till svåra sjuk- 16 Se exempelvis essä Your Brain is not a computer, . Datadriven digitalisering – översikt och strukturering Men grunden för problemlösningen är densamma över hela linjen. Den stora förtjänsten med databearbetning kommer sig av tillgång till stora mängder data och av förmågan att skapa ordning och struktur i densamma. Det fulla värdet i data infinner sig dock först när data kan leda till information som i ett specifikt sammanhang kan leda till an- vändbar kunskap. Detta steg kräver stor förståelse för den aktuella omgivningen, liksom väl underbyggda idéer om vilka transforma- tioner som kunskapen kan leda till. Det senare gäller såväl önskade som oönskade förändringar. Medan den första delen, den som handlar om datainsamling och -bearbetning, har upplevt en mycket kraftig utveckling så har delen som handlar om vilka transformationer som kan och bör följa därav utvecklats i betydligt mer blygsam takt. Datadriven digitalisering rymmer en enorm potential för positiv förändring och utveckling inom många olika tillämpningsområden. Det kräver dock mycket och gedigen kompetens för att förverkligas, dels inom databearbetning och -analys, dels gällande de transforma- tioner som väntas följa. Bristande förmåga att hantera såväl önska- de som oönskade effekter sätter käppar i hjulen för många av de fantastiska möjligheter som datadriven digitalisering har potential att bidra till. Det är väsentligt att dessa hanteras skyndsamt och väl, annars riskerar en del av potentialen att gå om intet. Kapitlet avslutas med en översikt över några av de utmaning- ar som är mest angelägna att hantera. Stora heterogena datamängder är svåra att överblicka och förstå i sin helhet. Avancerade verktyg för analys och visualisering av så- dana kan därför skapa ett närmast magiskt intryck när mönster och korrelationer mellan olika delar av datamängden framträder. I sådana sammanhang är det lätt att skapa falska eller överdrivna förhopp- ningar om vad tekniken kan bidra till. På samma sätt kan en omoti- verad optimism om framtida förändringar obstruera och effektivt dölja viktiga andra viktiga aspekter. De omfattande globala klimatutmaningarna har lett till stora be- hov av att minska vårt energiberoende, bland annat genom lägre elenergiförbrukning. Tillgången till allt billigare elenergimätare med hög upplösning och granularitet har sedan nära till- baka närt idén att visualisering av energiförbrukning har möjlighet att påverka människors vanor och beteende med minskad förbruk- Datadriven digitalisering – översikt och strukturering ning som följd. Tanken är lika tilltalande som enkel. Tyvärr så är förändring av vanor och beteende långt ifrån enkelt eftersom det styrs av en stor mängd faktorer, inte minst sociala, institutionella och regulatoriska. Att göra människor medvetna om deras energi- användning har därför inte den omvälvande positiva effekten som idén utlovar. En bred tillämpning av modellen riskerar däremot att skapa ett antal högst negativa effekter, i synnerhet om tekniken kopplas till olika ekonomiska eller sociala förmåns- och belönings- system. Det riskerar att skapa sociala sorteringsmekanismer där de som av en eller annan anledning, som bristande ekonomi, kompetens eller tillgång till tid, inte kan ta del av de fördelar som användning- en av systemet är kopplat till. Det hindrar tyvärr vare sig forskare eller beslutsfattare i både näringsliv och offentlig sektor att förorda modellen som dess eventuella negativa konsekvenser sällan undersöks närmare. Oönskade effekter av datadriven digitalisering är ofta svåra att upptäcka, inte minst på grund av dess oöverblickbara natur. Det har en familj i fått erfara efter att blivit hem- sökta av allt från poliser som söker efter narkotika och barn som rymt hemifrån till lurade konsumenter som brutit sig in och vanda- liserat gården i jakt på hämnd. kunde ingen förstå varför familjen ständigt utsattes för dessa trakasserier. Till slut lycka- des en redaktör vid mediabolaget förstå sambandet17. Det visade sig att en tjänst för att positionera IP-adresser av en slump hänvisade alla 600 miljoner amerikanska IP-adresser med okänd geo- grafisk position till just den utsatta gården i . Anekdoten illustrerar två stora problem med stora och heterogena datamäng- der. Dels utformades positioneringssystemet så att misstaget kunde ske. Problemet hade exempelvis gått att undvika genom att peka okända adresser till platser mitt i sjöar i stället. Dels förlitade sig många, från myndighetspersoner till brottslingar, på information från en tjänst som inte alls var avsedd att användas på det sättet och därför inte levererar information med den kvalitet som använd- ningen kräver. Data är makt är ett populärt uttryck med mycket substans, men möjlighet att analysera och förädla data till information och kun- skap innebär ännu mer makt. Ännu så länge så är det få som har Datadriven digitalisering – översikt och strukturering både kompetens och resurser att göra det i betydande skala, vilket innebär en stor risk för maktobalans mellan olika aktörer i sam- hället. Här finns en oro för att vissa aktörer utnyttjar obalansen på ett ojuste sätt. Utöver att stora datamängder är svårgripbara så är de även svåra att se, åtminstone för de allra flesta. Det medför att även maktobalansen mellan de som kan och inte kan dra nytta av data i sig är svår att identifiera. Det senare riskerar att leda till minskad tillit mellan enskilda, näringsliv och offentlig sektor, efter- som ovisshet är en stark orsak till oro och ängslan. Det förekommer initiativ som syftar till att synliggöra data- insamling och skapa tydliga villkor som reglerar förhållandet mellan de som bidrar med data och de som använder den. Crowdsignals.io18 är ett exempel som fokuserar på varierad longitudinell insamling av data från smarta telefoner och klockor. Syftet är att skapa en plattform för delning där såväl de som bidrar med data som de som använder den är fullt synliga i alla steg. Transparens av det slaget är ett viktigt förtroendeskapande verktyg. Det är dock även viktigt med verktyg som hjälper fler enskilda och andra aktörer att analy- sera och förädla data, vilket är betydligt mer ovanligt. Rättvisa och opartiskhet är dygder i många sammanhang. Det gäller för media och nyhetsrapportering, relationen mellan enskilda och det offentliga, liksom en lång rad andra sammanhang inom näringsliv och offentlig sektor. Det finns en tendens att tillskriva algoritmer och stora datamängder en högre grad av opartiskhet än system som baseras på mänskliga beslut. Ett tydligt exempel är den upprörda debatten som följde påståendet att Facebook diskrimine- rar konservativa nyheter i sin automatiska nyhetsrapportering19, en debatt som har sin grund i antagandet att urvalet av nyheter skulle vara helt rättvist för alla inblandade, från alla tänkbara perspektiv, bara för att det till stor del är datadrivet. Det finns tvärtom goda skäl att vara mer kritisk i sin granskning av opartiskhet och rättvisa när det gäller just automatiska system, i synnerhet de som har många användare, eftersom en faktor som systematiskt förfördelar en viss grupp riskerar att drabba många människor . Exempel på det senare är webbaserad marknadsföring som i en studie visade sig 18http://crowdsignals.io/ 19http:///former-facebook-workers-we-routinely-suppressed-conser- 1775461006 Datadriven digitalisering – översikt och strukturering resultera i att fler män än kvinnor fick se jobbannonser för välbetalda arbeten medan reklam för lån till dåliga villkor visades oftare för låg- än höginkomsttagare (, Tschantz & Datta 2015). En övertro till teknikens förmåga att skapa neutrala och rättvisa beslutsunderlag är riskabel, inte minst för att systematiska orättvisor riskerar att bestå . Exemplet med gården i är en bra illustration på en händelse där det är tydligt att data och algoritmer i kombination kan skada enskilda utan att någon ens märker sambandet. Ett mer omfattande exempel är an- vändningen av automatiska klassificeringssystem för att bedöma risken att häktade och dömda återfaller i brottslighet. De proprietära algoritmerna som systemen baseras på har anklagats för att syste- matiskt gynna vita individer som färgade missgynnas i mot- svarande utsträckning, trots att hänsyn visats andra bakgrunds- faktorer.20 Denna omotiverade tilltro gör också att vi inte ställer samma krav på digitala system som vi normalt ställer på mänskligt beslutsfattan- de, med ombudsmän, mångfald i medieutbud, krav på transparens inom det offentliga, rätt att överklaga beslut, och så vidare. För att komma till rätta med det krävs dels tydlighet i hur utveckling av system går till, vilka träningsdatamängder som används, vilka kvalitets- garantier som ställs ut och hur upptäckta fel och brister rapporteras och åtgärdas. Det handlar i stor utsträckning om förbättrad direkt kommunikation i form av utformning av reklam och användarvill- kor, men även om indirekta aspekter avseende mer ändamålsenlig utformning av användargränssnitt och -upplevelse. Ett gränssnitt som utformas för att ge en tjänst intrycket av att vara opartiskt och som systematiskt döljer markörer som avslöjar källa eller annan kvalitetsinformation skapar lätt intrycket av att tjänsten är neutral. Även om det inte är sant. Algorithm Watch21 är ett bra exempel på ett av flera ideella och akademiska initiativ som startats för att genom forskning, omvärldsbevakning, nätverkande och opinionsbildning försöka på- verka teknikbranschen att ta ett tydligare ansvar för frågor som rör rättvisa och opartiskhet.22 Det finns dock ett stort behov av att 20www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing. 21http:/// 22Forskningsinstitutet står för ett annat initiativ, på temat vem kontrollerar den publika sfären, där de har samlat ett stort antal läsvärda texter. Datadriven digitalisering – översikt och strukturering stora beställare av tjänster och system, inte minst offentlig sektor, gör detsamma genom tydliga krav i upphandling och beställning. Personlig integritet på nätet. A.Datta, M.C. Tschantz, and A. Datta. Automated Experi- ments on Ad Privacy Settings, Proceedings on , 1. Moor, J.H. Soraker, and E. Steinhart. Singularity Hypotheses: An Overview, in Singularity hypotheses: A Scientific and Philosophical Assessment. T. and S. . of Data Quality: Current Practices and Evolving Trends. de Montjoye, L. Radaelli, , and A. Pentland. Unique in the shopping mall: On the reidentifiability of credit card metadata. Science, 347(6221), January 2015. De Nadai, J. Staiano, R. Larcher, N. Sebe, D. Quercia, and B. Lepri. The Death and Life of Great Italian Cities: A Perspective. In Proceedings of the (WWW '16). , Republic and Canton of , , 413–423. DOI=http://dx.doi.org/10.1145/2872427.2883084 H. Nissenbaum. Privacy in Context. Zha, and T.-S. Patterns from Geotagged Photos. 3, 3, Article 56 (2012), 18 pages. DOI=http://dx.doi.org/10.1145/2168752.2168770 Infrastruktur för ett digitalt samhälle Infrastruktur är de grundläggande system och tjänster, såsom trans- port och energisystem, som ett land eller organisation använder för att fungera effektivt.1 Infrastruktur refererar till strukturer, system och inrättningar som tjänar ett land, stad eller område, inklusive de tjänster och faciliteter som är nödvändiga för dess ekonomi att fungera.2 Vad är infrastruktur i en digital demokrati? Vilka är de grundläggan- de system och tjänster som behöver tillhandahållas, för att landet och dess ekonomi ska fungera effektivt? Det finns en tydlig koppling mellan digitalisering och företags tillväxt och lönsamhet.3 Samma samband är relevant på nationsnivå.4 Effektiv förvaltning, hög kvalitet och en hållbar utveckling inom alltifrån transportsektorn till hälsoområdet kräver digitalisering. Det innebär att vi behöver uppdatera vår syn på infrastruk- tur till att inkludera de strukturer, processer och regelverk som ger oss bästa möjliga effektivitet i arbetet att digitalisera samhället. 1http://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/infrastructure 2https://en.wikipedia.org/wiki/Infrastructure 3www.capgemini.com/resource-file-access/resource/pdf/The_Digital_AdvantageHow_ Digital_ Leaders_Outperform_their_Peers_in__Industry.pdf 4www.bcg.se/documents/file191290.pdf, s. 9 Infrastruktur för ett digitalt samhälle Flera rapporter, från bland annat DESI5 och Världsbanken6, visar att tappat tempo i digitaliseringen och att vi behöver agera nu för att komma ikapp länder som moderniserat sin förvaltning med tydliga strategier och åtgärder för ökad digitalisering. Det innebär att vi behöver investera tid, pengar och kunskap i att komplettera vårt lands infrastruktur ur ett digitalt perspektiv. Vi behöver skapa regelverk, incitament och strukturer som ger oss öppna data, interoperabilitet och innovationsmotorer som river silos. Vi behöver också utgå från ett starkare individfokus i alltifrån integritetsfrågor till utvecklingsprocesser. Open data is publicly available data that can be universally and readily accessed, used, and redistributed free of charge. It is structured for usability and computability.7 En organisations, såväl som ett lands, förmåga till innovation i en digital tid beror till stor del på förmågan att förädla data till tjänster och produkter som skapar värde. Precis som i fråga om fysiska rå- varor som järn och malm, är råvarans tillgänglighet, och det bredare ekosystemet av aktörers möjligheter att förädla den, avgörande. Världsbanken8 har konstaterat att öppna data har stor betydelse för att nå de globala målen. När data görs tillgänglig kan den användas till att effektivisera och förbättra produktions- och supply chain- processer men också konsumtionsmönster, vilket är en förutsättning för ekonomiskt och miljömässigt hållbar utveckling.9 Öppna data kan ge ett viktigt stöd för offentlig förvaltning i att prioritera och agera på de ställen som ger störst nytta.10 Dessutom är öppna data en grundläggande förutsättning för transparens i en 5https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/scoreboard/ 6http://reports.weforum.org/global-information-technology-report-2015/network-readiness- index/ 7http:///about.html 8http://pubdocs.worldbank.org/pubdocs/publicdoc/2015/9/741081441230716917/Open- Data-for-Sustainable-development-PN-FINAL-ONLINE-September1.pdf 9www.ellenmacarthurfoundation.org/news/circular-economy-would-increase-european- competitiveness-and-deliver-better-societal-outcomes-new-study-reveals 10http:/// Infrastruktur för ett digitalt samhälle Öppna data ger journalister verktyg för att mera kostnadseffektivt utföra viktigt granskningsarbete och medborgare ökad möjlighet att organisera sig och fatta informerade beslut. Slutligen fungerar öppna data som råvara för innovation. När öppna data dessutom är standardiserad, skapar det marknader. Sam- mantaget ger det stora möjligheter till innovation, ökad hållbar tillväxt och nya jobb i alla branscher och samhällssektorer, från transport till hälsa och utbildning. För EU som helhet bedöms öppna data kunna generera en direkt marknad11 på de när- maste fyra åren, åtminstone i direkt marknad i , och flera tusen arbetstillfällen . Öppna data är alltså en viktig del av den infrastruktur som krävs i bygget av ett ekonomiskt, ekologiskt och socialt hållbart samhälle. Både och EU rekommenderar länder och städer att satsa på öppna data, bland annat genom att: göra öppna data tillgängligt kostnadsfritt för allmänheten prioritera datamängder som efterfrågas säkerställa långsiktig finansiering, kompetens och processer för arbete med kvalitetssäkring och löpande underhåll. Nuläget för öppna data i finns fler barriärer än incitament för myndigheter att bidra till den viktiga digitala infrastrukturen. Få myndigheter eller verksam- heter i offentlig sektor har instruktioner i sina regleringsbrev, eller ersättningsmodeller, som belönar satsningar på öppna data eller arbete med öppna standarder. I många fall saknas också kompetens. Detta kan ställas i kontrast till länder som , som haft en tydlig riktning för öppna data på varje enskilt departement12 sedan 201213, med en ständigt uppdaterad handlingsplan14 och öppen redo- visning av hur arbetet fortgår15. 11Direkt marknad dvs. tillväxt som bygger direkt på öppen data. Indirekt marknad kan vara tillväxt som skapas i omkringliggande tjänster eller på andra sätt. 12https://data.gov.uk/open-data-strategies 13www.gov.uk/government/publications/open-data-white-paper-unleashing-the-potential 14http:///roadmap-uk-2015 15https://data.blog.gov.uk/2015/03/24/progress-on-the-national-information-infrastructure- project/ Infrastruktur för ett digitalt samhälle Skillnaden mellan våra länder syns tydligt, bland annat i Barometer16, som visar att har lägre mognadsgrad och lägre nytta av öppna data exempelvis i form av ren tillväxt än . Det mest oroande att trend dessutom är nedåtgående. 16http:///data-explorer/?_year=2015&indicator=ODB 17http:///data-explorer/?_year=2015&indicator=ODB&lang= en&region=:EU&open=SWE&comparew=GBR Infrastruktur för ett digitalt samhälle För att både göra nytta på kort sikt, och påbörja arbetet att komma ikapp de länder som ligger före oss, behöver vi Ta fram en nationell strategi och ramverk för öppna data.18 Säkra finansiering och utpekat ansvar för att tillgängliggöra och underhålla de öppna data som bedöms ha störst värde på kort sikt, bland annat geodata och klimatdata. Löpande arbeta med att identifiera fortsatta problemområden där öppna data kan göra stor skillnad, och de datamängder som har stort värde.19 Se över de regelverk som eventuellt hindrar öppnande av värde- fullt data. Incitament för öppna data utanför offentlig sektor I näringslivet finns naturliga incitament för att samverka för stan- dardisering, åtminstone bland stora företag. Men incitamenten att dela data är inte lika uppenbara. Ändå finns flera områden där kon- kurrensneutralt tillgänglig data skulle ge stora möjligheter att öka utvecklingen mot ett hållbart samhälle och öka innova- tionstakten utan att skada befintliga företag. Policy skulle kunna ge de incitament som saknas att få det att hända. Incitament i form av bättre information till konsumenter Ett exempel på möjlig policy: kan det vara varje svensk invånares rättighet att kunna fatta konsumentbeslut baserat på infor- mation om utsläppseffekter av vad vi köper. Just nu görs mycket arbete med att samla data för att optimera produktion och supply chain i olika tillverkande industrier. Men arbetet är sällan inriktat på att också driva konsumentefterfrågan på ännu bättre klimateffekter, så informationen görs inte tillgänglig. föreslår i SOU 2015:91 att en nationell strategi tas fram för datadriven innovation och ramverk för öppna data, se sid 163–164. föreslår i SOU 2015:91 att ett nationellt kompetenscenter kring stora datamängder inrättas kring metoder för insamling, analys och nyttiggörande av stora datamängder, se sid 165–166. Infrastruktur för ett digitalt samhälle finns aktörer som försöker stärka konsumentperspektivet: Företaget erbjuder konsumenter möjligheter att göra medvetna konsumentval genom en app som ger information om olika konsu- mentprodukters klimatpåverkan.20 Det medlemsdrivna organet GS1 i arbetar med att göra information om utsläpp allmänt till- gänglig för allmänheten genom att koppla utsläppsinformation till de streck-koder som används för att registrera varor i alltifrån lager till kassasystem.21 Initiativ som GS1 projekt eller startupen GoodGuide kan ge vik- tiga bidrag till hållbar utveckling genom att påverka konsumenters attityder och beteende. Policy som stärker vår rätt som konsumen- ter kan öka takten i denna typ av datadriven innovation och sam- tidigt gynna de enskilda företag som är bäst på att verka i denna riktning . Men att göra data tillgängligt räcker inte. För att data ska kunna användas, och för att lösningar ska kunna få verklig effekt, behövs interoperabilitet. Interoperability is a characteristic of a product or system, whose inter- faces are completely understood, to work with other products or systems, present or future, in either implementation or access, without any restrictions.22 Inom alltifrån transporter till hälsa och smarta städer, ser vi ett allt- mer komplext ekosystem av olika tekniska implementationer växa fram. är det ibland ett problem. Bara Lands- ting bedömer till exempel att man har 1 600 olika system. Det skadar både arbetsmiljö och effektivitet när dessa fungerar dåligt tillsam- mans. vore motsatsen; få men gigantiska system, snarare en innovationshämmande dystopi än något att sträva efter. Tvärt- om behöver det bli enklare och billigare att komplettera eller ersätta digitala lösningar med varandra. 21http:///files/GS1-Belgilux-CO2-measurement-roadmap.pdf 22https://en.wikipedia.org/wiki/Interoperability Infrastruktur för ett digitalt samhälle Kvalitet, effektivitet, och tempo i vidareutveckling kräver att data kan flöda effektivt mellan olika system och tjänster. För att det ska vara möjligt behöver man använda gemensamma standarder för hur data struktureras och tillgängliggörs. Data kan vara öppen i olika grad för olika aktörer, men såväl semantik som teknisk tillgänglighet be- höver fungera på samma sätt för att data ska kunna flöda mellan olika system. Standarder utvecklas oftast i näringslivet och dessutom i internatio- nellt kontext. I de flesta sammanhang finns bra standarder att tillgå och använda, men utmaningen är att se till att tillräckligt många an- vänder samma standard. Så nationell samordning behövs på flera områden. Gemensamma standarder är avgörande för att skapa en fungerande marknad för digitala innovationer i , inte minst därför att vi är ett litet land. Alternativet innebär att lösningar i brist på gemensamma standarder behöver anpassas för att fun- gera med varandra, vilket snabbt leder till exploderande komplexitet och med det orimliga kostnader för underhåll eller vidareutveck- ling. Gemensamma standarder är lösningen, och inom varje sektor såsom exempelvis hälsa, transport eller miljö behöver det därför finnas utpekat ansvar hos lämplig part att underhålla riktlinjer för vilka standarder som gäller i . Det finns erfarenheter att hämta från länder som redan agerat, både ifråga om arbetssätt, tekniklösningar och nytta av nationella standarder. I , där privat sektor tillhandahåller många av de tjänster som vi i ser som gemensamma, finns statliga initiativ på området. ONC (Office of National Coordinator of ) har en nationell strategi för interopera- bilitet på hälsoområdet23. I är ett gott före- döme på transportområdet, där man har en nationell standard för trafikdata, en nationell standard för biljetthantering och en öppen plattform för trafikdata24 som används av en rad olika aktörer. 23www.healthit.gov/sites/default/files/hie-interoperability/nationwide-interoperability- roadmap-final-version-1.0.pdf Infrastruktur för ett digitalt samhälle Även processerna för arbetet med standarder behöver vara trans- parenta.