Data’s Stories

Innovationskraft fördern durch ein besseres Bewusstsein und Verständnis für datenwissenschaftliche Anwendungen im öffentlichen Sektor

Ziel des Projekts war es, das Bewusstsein, das Verständnis und die effektive Nutzung von Datenwissenschaft-basierten Technologien im öffentlichen Sektor zu erhöhen. Das Projektergebnis ist ein Designkonzept für ein datenwissenschaftliches Werkzeugpaket und ein Bericht mit Empfehlungen für wissenschaftliche Bibliotheken.

Datenwissenschaftlich basierte Technologien sind aktuell einer der stärksten Treiber digitaler Veränderungen auf globaler Ebene. Trotzdem ist das allgemeine Verständnis für die Funktionsweise dieser Technologie in der Gesellschaft noch nicht breit verankert. Die sogenannte ADM -Software (automatisierte / algorithmische Entscheidungsfindung) wird oft als eine Black Box dargestellt, da es schwierig sein kann, die verwendeten Algorithmen, ihre Limitierungen, Annahmen und Ergebnisse zu verstehen. ADM-Software basiert meist auf der Verbindung von Algorithmen des maschinellen Lernens mit großen Datenmengen. Angesichts des prägenden Einflusses, den der Einsatz von ADM-Technologien bereits heute hat, ist es wichtig, ihre Funktionsweise – zumindest bis zu einem gewissen Grad – einem breiten Spektrum von Interessengruppen nachvollziehbar zu machen.

Dieses Projekt untersuchte wie ADM im öffentlichen Sektor eingesetzt wird und was die wichtigsten Triebkräfte und Hindernisse dieser Entwicklung sind. Darüber hinaus wurden Empfehlungen entwickelt, wie die diesbezügliche Innovationskraft im öffentlichen Sektor erfolgreich und effizient gestärkt werden kann.

Bild: Luise Arn

In einem ersten Schritt wurde der aktuelle Status Quo und Trends von datenwissenschaftlichen Anwendungen im öffentlichen Sektor identifiziert. Daraus wurde ein Bericht mit Empfehlungen für wissenschaftliche Bibliotheken in der Schweiz erstellt. Ziel dieses Berichts ist es, die aktuelle Rolle wissenschaftlicher Bibliotheken im Kontext zunehmend datengetriebener Forschungsmethoden zu beleuchten und von ihnen eine zukünftige proaktive Rolle an der Schnittstelle von Wissenschaft und Gesellschaft einzufordern.

In einem zweiten Teil des Projekts wurde auf Basis der selben Forschungsergebnisse eine potenzielle Benutzergruppe für die Entwicklung eines Toolkits ermittelt. Für dieses Nutzersegment wurde in einem iterativen, partizipativen Prozess ein erstes Toolkit-Designkonzept entwickelt. Dieses bietet einen intuitiven und explorativen Zugang zu Grundlagen und Mechanismen der Datenwissenschaft, um die Kommunikation rund um datenwissenschaftlichen Themen zu erleichtern. Das Konzept wird in den kommenden Monaten weiterentwickelt und prototypisch umgesetzt.

Projektdauer

1. März 2020 – 30. November 2020

Projektbezogene Tags

Projektverantwortliche

Luise Arn ETH Library Lab

Luise Arn

Fast Track Ph.D. Student Computer Science, University of Zurich

Mitwirkende

Verschiedene Einrichtungen haben mit ihrem Wissen zu diesem Projekt beigetragen:

opendata.ch

Open Data Stadt Zürich

Statistisches Amt des Kantons Zürich

Computing Lab der Universität Zürich

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