Auschnitt aus einer Mail an Daniel D. (OKF) am 10.Juli
Anlass war die "Bewerbung" zum CfA Summit zu fahren.
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Ich hab mit Mila das OK Lab Münster damals gegründet nachdem ich das erste Mal von DataKind gehört hatte. Ich wusste sehr bald, dass sich so etwas in der Art - also Data Science for Social Good - in Deutschland haben wollte - ich hatte bloß keine Mitstreiter. Mit Mila hatte ich aber zumindest einen Mitstreiter für das Schwester-Thema: Civic Hacking. Im Kern haben beide Themen, DSSG und Civic Hacking, ein gemeinsames Ziel: Die Gesellschaft durch Tech besser zu machen und zwar nicht nur für uns Privilegierte sondern für alle Schichten. Die Angriffspunkte und Werkzeuge unterscheiden sich geringfügig.
Über die anderthalb Jahre, die ich Code for Germany begleitet habe, fühle ich mich dennoch ein wenig enttäuscht. Ich bin seit ich in Berlin bin, bei nahezu jedem Berliner Lab-Treffen, aber beteilige mich nicht an Projekten. Das hat insbesondere zwei Gründe: Bedarfsorientierung und Wirkungsorientierung.
Bedarfsorientierung
„We build for and with citizens“ -- http://codeforall.org/about
Machen wir das? Ich fürchte wir sitzen noch viel zu sehr in unserer Echokammer. Das Thema habe ich auch schon ein paar mal mit den Berliner Lab Leads diskutiert (denen ich hier sicher keinen Vorwurf machen will). Auch auf Lab-Lead-Treffen ist das Thema immer mal wieder angeklungen. Zumindest ich habe noch keine konsistente Umsetzung wahrgenommen.
Wirkungsorientierung
„Defining and measuring impact“ ist einer der zentralen Agenda-Punkte des diesjährigen CfAll-Summits. Wissen wir, welche unserer Projekte uns unseren Zielen (http://codefor.de/ueber/ bzw. http://codeforall.org/about) näher bringen? Auch das war schon mehrfach Diskussionsthema im Berliner Lab. Ich denke nicht, dass das Thema ohne Grund auf dem Summit als erstes auf der Tagesordnung steht. Für mich persönlich ist das eines der zentralen Themen, die mich seit einiger Zeit beschäftigen.
Natürlich muss man die beschränkten Möglichkeiten eines Ehrenamtlichen Lab-Leads eingestehen, insbesondere wenn sie an einem eigenen Projekt arbeitet. In Firmen sind diese Themen rund um die strategische Ausrichtung Aufgabe des Mittelmanagements. Sind das bei uns die Lab Leads? Wäre ich Lab Lead würde ich versuchen daran zu arbeiten, aber ich habe mich entschieden woanders Lead zu sein.
Ich habe Anfang des Jahres angefangen meine eigene Veranstaltung namens DSSG Berlin[1] aufzubauen. In erster Linie natürlich, weil mich Data Science als Mathematiker mehr reizt, aber auch weil mir Bedarfsorientierung und Wirkungsorientierung sehr wichtig sind. Ein wesentlicher Unterschied zu CfDE ist dabei, dass jedes Projekt einen zivilgesellschaftlichen Partner hat. Wirkungsorientierung erreichen wir vor allem (so der Plan) dadurch, dass wir unseren Partnern helfen durch Data Science ihre Wirkungseffizienz zu erhöhen oder ihre Wirkung überhaupt erst einzuschätzen.
Zusätzlich stört mich eine Sache an der Open Data-Diskussion. (Ich muss dazu sagen, dass ich als Open-Data-Anfänger ein Lab gegründet habe und mich erst so langsam Kompetent genug fühle meine Meinung zu äußern). Die Diskussion fokussiert sich immer noch zu sehr auf die Transparenz. Ich glaube, dass sich Open Data insbesondere den Verwaltungen so nicht verkaufen lässt.
Wir wissen alle, dass wir dieses Henne-Ei-Problem haben: Es gibt keine interessanten offenen Daten, darum können wir die Killer-App nicht bauen. Die Verwaltungen wollen die Killer-App sehen, bevor sie sich die Arbeit machen, in offene Daten zu investieren.
Dabei werden aber die meiner Meinung nach interessantesten Anwendungsfälle für Verwaltungsdaten außer Acht gelassen und zwar die interne Nutzung. Es gibt bereits einige gute Artikel [2][3], die einen Perspektivwechsel anmahnen. Dabei gibt es nur ein Problem: Man steckt nicht drin (in der Verwaltung).
Damit kommen wir endlich zum positiven Teil meiner Email. Ich beobachte seit langem, wie insbesondere NYC[4] und Chicago[5] einige schöne Beispiele liefern, wie mit - nicht notwendigerweise offenen - Verwaltungsdaten Kosten gespart und mehr mit weniger erreicht werden kann.
Was ich gerne möchte ist in Deutschland mehr (oder überhaupt?) Präzedenzfälle schaffen und zwar solche, wo der ROI völlig offensichtlich ist. Ich glaube das kann man nur in der Verwaltung und gerade am Anfang wahrscheinlich ohne dabei Daten zu öffnen. Ich weiß, dass auch ihr von Anfang an ein Fellowship wolltet. Es kann durchaus sein, dass wir mit unseren Labs an natürliche Grenzen der Machbarkeit stoßen. Auch wie schnell und in welcher Form (ob als Fellow oder als externer Dienstleister) ich mein* Ziel erreiche ist nicht abzusehen.
*bzw. wir unser - mein Mitstreiter hierbei ist Tobias Pfaff von http://datalook.io.
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[1] http://dssg-berlin.org [2] http://businessvalueexchange.com/blog/2014/09/24/open-data-2-0-changing-perspectives/ [3] http://www.routefifty.com/2015/07/los-angeles-ron-galperin-controller-open-data/116935/ [4] http://beyondtransparency.org/chapters/part-4/beyond-open-data-the-data-driven-city/ [5] http://datasmart.ash.harvard.edu/news/article/delivering-faster-results-with-food-inspection-forecasting-631