Projektbeschreibung
Mit der Schaffung neuer gesetzlicher Rahmenbedingungen wurde in den vergangenen Jahren das Zugriffsrecht der Bürgerinnen und Bürger auf ihre Daten deutlich gestärkt. Damit einhergehend wurden die Möglichkeiten für Individuen, ihre Daten zu spenden, vereinfacht und somit eine wichtige Grundlage für Datenspenden durch die breite Bevölkerung geschaffen. Durch den Einzug digitaler Technologien in unterschiedlichste Lebensbereiche ergibt sich dabei eine Vielzahl aussichtsreicher Anwendungskontexte für Datenspenden zur Steigerung des Allgemeinwohls, insbesondere für komplexe Herausforderungen in den Bereichen Gesundheit und Umwelt.
Trotz dieser Bestrebungen bestehen wesentliche Herausforderungen bei der Mobilisierung, Motivation und Wertschöpfung, um Datenspenden als gängige und wirksame Form der aktiven Bürgerinnen- und Bürgerpartizipation zu etablieren. Das Konsortialprojekt untersucht, welche Rolle digitale Nudges spielen können, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Dabei sollen die Wirkung und die Interdependenzen digitaler Nudges über die einzelnen Stufen des Datenspendeprozesses untersucht werden. Unter Nudges werden hierbei Veränderungen von Entscheidungsprozessen verstanden, die das Verhalten von Menschen beeinflussen können, ohne auf Verbote oder veränderte ökonomische Anreize zurückzugreifen. Die Digitalisierungbietet hierfür neue Möglichkeiten für die personalisierte und dynamische Gestaltung von Nudges, die innerhalb des Projekts aus den Perspektiven der Kommunikationswissenschaft, Wirtschaftsinformatik und Verhaltensökonomie analysiert werden.
DataDonations4SustainableChange liefert somit Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu Datenspenden als Möglichkeit der aktiven Bürgerinnen- und Bürgerpartizipation zur Lösung gesellschaftlich drängender Herausforderungen wie Klimawandel, Ressourcenknappheit oder zur Früherkennung, Prävention und Eindämmung schwerwiegender Erkrankungen. So soll das Projekt auf Grundlage empirischer Befunde die tatsächlichen Potenziale von Datenspenden, aber auch deren Grenzen in den verschiedenen Anwendungskontexten aufzeigen. Diese Ergebnisse sollen konkrete Handlungsempfehlungen eröffnen, wie der sich gerade erst etablierende Rechtsrahmen für Datenspenden möglichst effektiv ausgestaltet und weiterentwickelt werden kann.
Projektteam
Dr. Jörg Haßler
Leiter Nachwuchsforschungsgruppe DigiDeMo, Institut für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung | Ludwig-Maximilians-Universität München
Prof. Dr. Daniel Schnurr
Professor für Maschinelles Lernen, insbes. Uncertainty Quantification, Universität Regensburg
Prof. Dr. Verena Tiefenbeck
Professorin für Digitale Transformation, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Elisabeth Schmidbauer
Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Institut für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung | Ludwig-Maximilians-Universität München
Leonie Manzke
Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Professur für Digitale Transformation | Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Philipp Hartl
Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Lehrstuhl für Maschinelles Lernen, insbes. Uncertainty Quantification, Institut für Informatik und Data Science, Institut für Informatik und Data Science | Universität Regensburg