Meine Merkliste Geteilte Merkliste

M 04.05 Daten als Allmende

Digitalisierung - Meine Daten, meine Entscheidung! Didaktische Konzeption B1: Umgang mit Daten (Befragung) M 01.01 Impulsbild M 01.02 Datentagebuch M 01.03 Musterfragebogen M 01.04 Selbsttest M 01.05 Hypothesen bilden M 01.06 Auswertungshilfen M 01.07 Vergleichsdaten Info 01.01 Brainstorming und Umfragen im Unterricht Info 01.02 Datenauswertung mit GrafStat B2: Digitales Gold - Data Mining M 02.01 "Daten sind das neue Öl" M 02.02 Film Weg der Daten M 02.03 Etappen beim Data Mining M 02.04 Datenschutz & Datensparsamkeit M 02.05 Lückentext Datenschutz M 02.06 Lückentext Surfen & Browser M 02.07 Algorithmus M 02.08 Cookies M 02.09 Tracking M 02.10 VPN-Verbindung Info 02.01 Schaubild Etappen beim Data Mining Info 02.02 Steckbriefe und Infoflyer B3: Digitalisierte Welt M 03.01 Utopie (Podcast) M 03.02 Dystopie (Podcast) M 03.03 Quiz M 03.04 Dimension Bildung M 03.05 Dimension Medizin M 03.06 Dimension Staat & Verwaltung M 03.07 Dimension Unterhaltung, Konsum, Lifestyle M 03.08 Dimension Wirtschaft M 03.09 Dimension Information & Kommunikation M 03.10: Dimension Politik Info 03.01 Transkript "Utopie" Info 03.02 Transkript "Dystopie" Info 03.03 Digitale Mindmap Info 03.04 Dimension Bildung Info 03.05 Dimension Medizin Info 03.06 Dimension Staat & Verwaltung Info 03.07 Dimension Unterhaltung, Konsum, Lifestyle Info 03.08 Dimension Wirtschaft Info 03.09 Dimension Information & Kommunikation Info 03.10 Dimension Politik B4: Datenökonomie M 04.01 Zitate M 04.02 Ist-Zustand Datenökonomie M 04.03 Daten als privates Gut M 04.04 Daten als Allgemeingut M 04.05 Daten als Allmende M 04.06 Daten-Treuhandschaft M 04.07 Auswertungsmatrix Info 04.01 Auswertungsmatrix B5: Digital aktiv werden M 05.01 Digitalität und Gesundheit M 05.02 Digitalität und Information M 05.03 Digitalität und politische Willensbildung M 05.04 Wusstest du schon? (Gesundheit) M 05.05 Wusstest du schon? (Information) M 05.06 Wusstest Du schon? (Politische Willensbildung) M 05.07 Aktionsformen Glossar Redaktion

M 04.05 Daten als Allmende

Team "Forschen mit GrafStat"

/ 5 Minuten zu lesen

Wie wäre es, wenn wir uns gemeinsam auf Regeln zur Nutzung unserer Daten einigen würden? Das auf die Datenökonomie übertragene Allmende-Modell schlägt einen Weg jenseits von Markt und Staat vor. Hier können sich Schülerinnen und Schüler darüber informieren, worin die Vor- und Nachteile einer selbstorganisierten Datenverwaltung und -regulierung liegen.

Gemeinsam kümmern und profitieren

Seit dem Mittelalter versteht man unter Allmende eine landwirtschaftlich nutzbare Fläche, die beispielsweise zu einer Dorfgemeinschaft gehört, welche diese Fläche gemeinsam bewirtschaftet und pflegt. Heute wird der Allmende-Begriff in der Ökonomie jedoch auch auf andere Güter übertragen, die allen zugänglich sein sollten und nicht verwehrt werden dürfen – nur in ihrer Menge begrenzt oder mit Gebühren belegt, wie etwa Autobahnen, Trinkwasser, Fischbestände oder – wie in diesem Fall – digitale Güter. Denn gelegentlich werden auch Open-Data-Projekte wie die freie Online-Enzyklopädie Wikipedia oder das Betriebssystem Linux als Allmenden bezeichnet, da diese und ähnliche Projekte durch gemeinschaftliche Organisationen verwirklicht werden. Anders als privatwirtschaftliche Projekte müssen sie keinen finanziellen Gewinn erwirtschaften, und als nicht-staatliche Organisationen müssen sie auch nicht durch staatliche Institutionen verwaltet oder überwacht werden.

Jenseits von Markt und Staat

Die US-amerikanische Politikwissenschaftlerin Elinor Ostrom erforschte, wie Gemeinschaften Allmenden verwalten, und kam zu dem Schluss, dass eine zentrale Verwaltung von knappen, also endlichen Gemeingütern durchaus nicht immer besser ist als eine lokale. Ostrom bewies damit, dass klassische Wirtschaftstheorien dazu neigten, die Fähigkeit von Menschen zur selbstorganisierten Zusammenarbeit ebenso wie die Wirksamkeit und Kreativität lokal angepasster Selbstorganisation zu unterschätzen.
Zwar können Daten im Gegensatz etwa zu Fischbeständen oder Trinkwasser nicht „ausgehen“, also nicht aufgebraucht werden – trotzdem könnte es lohnend sein, das Allmende-Modell auf die Datenökonomie zu übertragen, weil dieses einen eigenverantwortlichen Weg zwischen Markt (Privatwirtschaft) und Staat (Interner Link: Verstaatlichung) eröffnet.

Allmende in der Datenwelt

Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler wie der Jurist Yochai Benkler haben dieses Potenzial längst erkannt und machen sich Ostroms Allmende-Modell zunutze, um Zukunftspläne für die Datenökonomie zu schmieden. So spricht sich Benkler für eine Dezentralisierung der Interner Link: Produktionsmittel aus, wobei mit Produktionsmitteln hier in erster Linie digitale Werkzeuge wie freie Betriebssysteme oder Office-Anwendungen gemeint sind. Auf diese Weise sollen jenseits der üblichen Lohnarbeit gemeinschaftlich digitale Güter produziert werden, von deren Nutzung niemand mehr aus finanziellen Gründen ausgeschlossen werden kann; infolgedessen würde der durch sie erwirtschaftete Mehrwert nicht mehr in erster Linie jenen zugute kommen, die schon jetzt über die meisten Produktionsmittel verfügen. Was Benkler damit bezwecken möchte, ist also nicht nur eine gerechte Verteilung von Produktionsmitteln, sondern auch des durch sie erzeugten Wohlstandes. Während die Debatte um die Zukunft der Datenökonomie sich für gewöhnlich zwischen den Polen der Regulation entweder durch Märkte oder Staaten aufspannt, weist das Allmende-Modell über diesen Zwiespalt hinaus und erlaubt es, außerhalb des üblichen Rahmens zu denken.

Das Modell in der Praxis

Das Hauptmerkmal dieser Ansätze besteht also darin, dass die zentrale Akteurin stets die Gemeinschaft ist: Aufgrund der dezentralen Organisation könnte sich – zumindest theoretisch – jede und jeder an der Daten-Verwaltung und -Bewirtschaftung ebenso wie an der kreativen Ausgestaltung der Nutzungsregeln beteiligen. Selbstorganisation hat somit auch den Vorteil großer Transparenz für die jeweiligen Teilnehmenenden. Und weil die Daten ebenso wie die durch sie erwirtschafteten Erträge zumindest anteilsmäßig an die jeweilige Gemeinschaft gekoppelt blieben, die sie erzeugt hat, könnten deren Mitglieder kollektiv den großen Digital-Unternehmen gegenübertreten, um so eine deutlich verbesserte Verhandlungsposition einzunehmen.
Der Staat müsste hierfür nichts anderes tun, als die rechtlichen Rahmenbedingungen (etwa ein Recht auf Teilhabe) und die nötige Infrastruktur für die Selbstorganisation schaffen.

Wo liegen die Schwächen des Modells

Es ist zwar lobenswert, dass Ostrom, Benkler und andere die Menschen in ihrer Möglichkeit zur freien, selbstbestimmten und gemeinschaftlichen Organisation bestärken wollten und wollen – allerdings gibt es da ein organisatorisches Problem: Digitale Gemeinschaften halten sich nämlich nicht an Ländergrenzen, sondern überwinden diese manchmal mühelos. Aus diesem Grund können sie nicht sinnvoll nach Staatsangehörigkeiten gegliedert werden. Welcher Staat könnte die Rahmenbedingung für eine internationale Gemeinschaft schaffen und sie auf diese Weise autorisieren und schützen? Wie könnten gemeinschaftliche Datenflüsse zwischen Staaten geregelt werden, ohne diese Flüsse zu unterbrechen?
Des Weiteren scheint die Zugehörigkeit zu einer Gemeinschaft im digitalen Raum viel schwieriger auszumachen zu sein als etwa bei den Hummerfischern von Maine: Wer hätte Anspruch auf die Mitgliedschaft in einer solchen Gemeinschaft, wer nicht? Da sie nicht länger lokal abgegrenzt werden könnten, muss davon ausgegangen werden, dass digitale Gemeinschaften eine Größe erreichen würden, welche die Repräsentation ihrer Mitglieder durch Vertreterinnen und Vertreter notwendig macht. Wie könnte eine solche Repräsentation demokratisch ausgestaltet werden? Auch bezüglich des Allmende-Modells verbleiben viele Fragen noch ungeklärt.

Arbeitsaufträge

  1. Einzelarbeit

    • Lies den Text aufmerksam durch und trage die Antworten zu folgenden Fragen in deine Auswertungsmatrix ein:

      • Was ist die Grundidee des vorgestellten Modells?

      • Wer soll laut Modell künftig über die Daten verfügen?

      • Wer soll die Daten und den Datenhandel laut Modell künftig regulieren?

      • Wo zeigen sich Schwierigkeiten und welche Kritik wird am Modell geäußert?

  2. Gruppenarbeit

    • Vergleicht eure Ergebnisse innerhalb der Gruppe und ergänzt diese.

  3. Expertengruppen

    • Bildet für das Gruppenpuzzle jeweils neue Gruppen mit je einem Mitglied aus jeder Arbeitsgruppe und stellt euch gegenseitig jeweils das Modell eurer ursprünglichen Gruppe vor. Ergänzt die Ergebnisse zu den anderen Modellen in eurer Auswertungsmatrix.

Quellen

  • Benkler, Yochai (23.12.2015): Wir brauchen wieder Gemeinschaften, die alternative Plattformen bauen. Im Interview mit John Hendrik Weitzmann. Externer Link: iRights e.V.

  • Habermann, Friederike (19.08.2015): Commonsbasierte Zukunft. Wie ein altes Konzept eine bessere Welt ermöglicht. Interner Link: APUZ 35-37/2015.

  • Schneider, Ingrid (2019): Governance der Datenökonomie. Politökonomische Verfügungs-Modelle zwischen Markt, Staat, Gemeinschaft und Treuhand. In: Ochs, Carsten (u.a.) (Hrsg.): Die Zukunft der Datenökonomie. Zwischen Geschäftsmodell, Kollektivgut und Verbraucherschutz. Wiesbaden: Springer Fachmedien.

  • Stollorz, Volker (05.07.2011): Elinor Ostrom und die Wiederentdeckung der Allmende. Interner Link: APUZ 28-30/211.

Das Material steht als formatiertes Arbeitsblatt im Interner Link: PDF-Format zur Verfügung.

Fussnoten

Fußnoten

  1. So konnten beispielsweise die Hummerfischer des US-Bundesstaates Maine eine Überfischung des Hummerbestands verhindern, indem sie sich in den 1920er Jahren selbst Regeln zur Entnahme der Hummer auferlegten. Bis heute profitieren Fischerinnen und Fischer in Maine von dem auf diese Weise gesicherten Bestand.

Lizenz

Dieser Text ist unter der Creative Commons Lizenz "CC BY-ND 3.0 DE - Namensnennung-Keine Bearbeitung 3.0 Deutschland" veröffentlicht.
Urheberrechtliche Angaben zu Bildern / Grafiken / Videos finden sich direkt bei den Abbildungen.
Sie wollen einen Inhalt von bpb.de nutzen?

Team "Forschen mit GrafStat" Westfälische Wilhelms-Universität Münster Leitung: Prof. Dr. Andrea Szukala