In meiner Arbeit im Bereich der Bereitstellung offener Daten werde ich regelmäßig mit diesen Mythen konfrontiert. Ob in Gesprächen mit Kollegen, bei Präsentationen vor Entscheidungsträgern oder in Diskussionen mit der Öffentlichkeit – immer wieder tauchen dieselben Bedenken und Fehleinschätzungen auf. Diese Mythen können ein ernsthaftes Hindernis für die Akzeptanz und Umsetzung von Open Data-Initiativen darstellen.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen und ein besseres Verständnis für Open Data zu fördern, ist es wichtig, diese Mythen zu identifizieren und mit Fakten zu widerlegen. Im Folgenden möchte ich einige der häufigsten Mythen zu Open Data vorstellen und erklären, warum sie nicht der Realität entsprechen oder anders kontextualisiert werden sollten.
Mythos 1: Open Data ist schlecht für die Wirtschaft.
Tatsächlich ist Open Data ein Treiber für schnelles Wachstum und ermöglicht die Entwicklung neuer Dienstleistungen und Produkte. Ein Beispiel dafür ist Citymapper, das auf offenen Verkehrsdaten aufbaut und nun in vielen Städten weltweit genutzt wird.
Mythos 2: Alle Daten sollten offen sein.
In Wirklichkeit gibt es ein Spektrum der Datennutzung. Während einige Datensätze offen lizenziert sind, gibt es auch Datensätze, die aus guten Gründen (z.B. personenbezogene oder geschäftlich sensible Daten) nur eingeschränkt zugänglich sind.
Mythos 3: Open Data steht im Widerspruch zum Datenschutz.
Tatsächlich können Datensätze, die nicht dem Datenschutzrecht unterliegen und entsprechend anonymisiert wurden, veröffentlicht werden. Open Data und Datenschutz schließen sich nicht gegenseitig aus.
Mythos 4: Es gibt keine Vorteile für die Herausgeber von Open Data.
In Wahrheit können Open Data-Herausgeber sowohl direkte als auch indirekte Vorteile erzielen, wie Feedback zur Datennutzung, Verbesserungsvorschläge und Einblicke in neue Anwendungsmöglichkeiten ihrer Daten.
Mythos 5: Menschen werden Open Data missbrauchen.
Tatsächlich kann der Missbrauch von Daten unabhängig davon auftreten, ob sie offen sind oder nicht. Die Offenheit von Daten ermöglicht es sogar, Fehler oder Ungenauigkeiten schneller zu erkennen und zu korrigieren.
Mythos 6: Wenn man die Daten veröffentlicht, werden die Nutzer schon kommen.
In Wirklichkeit ist die bloße Veröffentlichung von Daten nicht ausreichend. Kommunikation, Vertrauensaufbau und Feedback-Mechanismen sind entscheidend für eine erfolgreiche Open Data-Initiative.
Mythos 7: Open Data ist nur für Technologie-Experten relevant.
Tatsächlich kann Open Data von Menschen aus allen Bereichen genutzt werden, von Journalisten über Unternehmer bis hin zu engagierten Bürgern. Die Daten können für verschiedenste Zwecke wie Recherche, Geschäftsentwicklung oder bürgerschaftliches Engagement genutzt werden.
Mythos 8: Die Qualität von Open Data ist generell schlecht.
In Wirklichkeit variiert die Qualität von Open Data, wie bei allen Daten. Viele Organisationen legen großen Wert auf die Bereitstellung hochwertiger Open Data. Zudem kann die Offenheit der Daten dazu beitragen, Qualitätsprobleme schneller zu identifizieren und zu beheben.
Mythos 9: Open Data ist zu komplex für den durchschnittlichen Bürger.
Tatsächlich gibt es viele benutzerfreundliche Tools und Anwendungen, die Open Data für jedermann zugänglich machen. Visualisierungen und interaktive Dashboards machen komplexe Datensätze oft leicht verständlich. Zudem schwingt in dieser Aussage mit, der Durchschnittsbürger wäre nicht in der Lage mit Daten umzugehen. Es reicht auch eine Minderheit an Expertinnen in der Bürgerschaft, um offene Daten für Andere in Wert zu setzen oder bessere Entscheidung zu treffen, die sich auch auf andere Menschen indirekt auswirken.
Mythos 10: Open Data ist nur ein vorübergehender Trend.
In Wahrheit gewinnt Open Data zunehmend an Bedeutung. Viele Regierungen und Organisationen weltweit haben sich zu Open Data verpflichtet und integrieren es in ihre langfristigen Strategien.
Mythos 11: Open Data führt automatisch zu mehr Transparenz.
Tatsächlich ist die bloße Veröffentlichung von Daten nicht gleichbedeutend mit Transparenz. Es bedarf auch Kontextualisierung, Erklärungen und oft der Zusammenarbeit mit der Zivilgesellschaft, um echte Transparenz zu schaffen.
Mythos 12: Open Data ist kostenlos zu produzieren.
In Wirklichkeit erfordert die Erstellung und Pflege von qualitativ hochwertigen Open Data Ressourcen. Es gibt Kosten für die Datenerfassung, -aufbereitung, -speicherung und -verteilung, die berücksichtigt werden müssen.