Datenentziehungen, Datenlücken und digitale Kluften: Lehren aus der COVID-19-Pandemie

Dieses Papier zieht Lehren aus der COVID-19-Pandemie für die Beziehung zwischen datengestützter Entscheidungsfindung und globaler Entwicklung. Die Lehren sind: (i) Nutzer sollten den sich ändernden Wert von Daten während einer Krise im Auge behalten und die Fallstricke, die ihre Nutzung schaffen kann; (ii) Vorhersagen bringen Kosten in Form von Trägheit, Überreaktion und Herdenverhalten; (iii) Daten können durch digitale und datenbezogene Überflutungen entwertet werden; (iv) Mangel an Interoperabilität und Schwierigkeiten bei der Wiederverwendung von Daten werden den Wert von Daten einschränken; (v) Datenentzug, digitale Lücken und digitale Kluften sind nicht nur ein By-Produkt ungleicher globaler Entwicklung, sondern werden die ungleichen Auswirkungen einer globalen Krise verstärken und wiederum durch globale Krisen verstärkt werden; (vi) mehr Daten und sogar bessere Datenanalysetechniken, wie Künstliche Intelligenz, garantieren nicht, dass sich die Entwicklungsergebnisse verbessern; (vii) dezentrale Datensammlung und -nutzung können helfen, Vertrauen aufzubauen – besonders wichtig für die Koordination des Verhaltens.