Loikka reiluun datatalouteen edellyttää yhteistyötä ja yksilön aktiivista osallistamista

Euroopan komissio kuvasi tiedonannossaan digitaalista tulevaisuutta, jossa yrityksillä on puitteet koota ja käyttää dataa, innovoida sekä kilpailla tai tehdä yhteistyötä oikeudenmukaisin ehdoin. Sen mukaan digitaalisen osingon tulee jakautua aiempaa tasapuolisemmin.

Tiedonannossa vaaditaan lisäksi, että esimerkiksi kuluttajansuojasäännöksiä tulee soveltaa myös verkkopalveluihin. Kuluttajien on voitava luottaa digitaalisiin tuotteisiin ja palveluihin yhtä paljon kuin muihinkin tuotteisiin ja palveluihin.

“

Kuluttajien on voitava luottaa digitaalisiin tuotteisiin ja palveluihin yhtä paljon kuin muihinkin tuotteisiin ja palveluihin.

Komission tiedonannossa todetaan, että ”tarvitaan selkeämmät säännöt niiden tahojen läpinäkyvyydestä, käyttäytymisestä ja vastuuvelvollisuudesta, jotka toimivat portinvartijoina tieto- ja datavirtoihin”. Miten nämä säännöt luodaan, miten niitä koetellaan käytännössä ja millainen seuranta niille luodaan?

Yksi tapa on lähteä liikkeelle yhteisten periaatteiden määrittelystä. Suomen johdolla laaditut eurooppalaisen datatalouden periaatteet (PDF englanniksi) julkaistiin korkean tason datatalouskonferenssissa Helsingissä marraskuussa 2019. Periaatteet ohjaavat datataloutta ihmiskeskeiseen ja tasapainoiseen suuntaan. Periaatteet liittyvät datan saatavuuteen, datan jakamiseen, yksilöiden toimintakykyyn, innovointiin sekä luottamukseen ja oppimiseen. Datan vapaan liikkuvuuden sujuvoittaminen on tärkeä osa unionin sisämarkkinoiden digitalisaatiokehitystä. Euroopasta halutaan globaali eettisen datankäytön edelläkävijä. Periaatteet auttavat yhteisen tahtotilan määrittelyssä, mutta yksilön näkökulma jää heikoksi ja ihmiskeskeisyys unohtuu viranomaistyössä helposti.

Etiikan tutkijat Tuukka Lehtiniemi ja Minna Ruckenstein kirjoittavat omadataa käsittelevässä kolumnissaan: ”MyDatan edistäjät ovat tehokkaasti osoittaneet ihmiskeskeisyyden tarpeellisuuden datatalouden rakenteissa. Samalla ihmiskeskeisyyttä kuitenkin tulkitaan varsin joustavasti. Se voi tarkoittaa kansalaiselle tasavertaista osallistumista digitaaliseen yhteiskuntaan, yritykselle taas väylää päästä yksilön kautta käsiksi datajättien hallussa oleviin aineistoihin. Mikä merkitsee yhdelle toimijalle kaikkien digitaalisten oikeuksien suojaamista, voi toiselle tarkoittaa mahdollisuutta tarjota maksukykyisille yksityisyyttä turvaavia palveluja. Ihmiskeskeisyydestä tulee eräänlainen musteläiskä, jossa toimijat näkevät omasta näkökulmastaan edistämisen arvoisia piirteitä.”

Eettisiä ohjeistuksia ja koodistoja on riittävästi

Turun yliopisto on työstänyt reilun datatalouden IHAN-hankkeen eettistä näkökulmaa ja tutkinut arvoja, joihin eurooppalainen datatalouden malli perustuu. Tutkimuksen mukaan eurooppalaisen datatalouden mallin lähtökohta on eri sidosryhmien vallan tasapainottaminen: tietovuotojen heikentämä luottamus on uudelleenrakennettava yksilön ja muiden sidosryhmien välille. Tavoitteena on varmistaa yksilön tietosuoja-asetuksen tietosuoja-asetuksen mukaisten oikeuksien toteutuminen ja samaan aikaan mahdollistaa tiedon vapaa liikkuvuus Euroopan sisällä.

“

“Epäluottamus ja sen seuraamukset – rajoitukset datan jakamiseen ja vääristymät datassa – voivat vaarantaa datan keruun ja koko datatalouden perustan.”
– Jani Koskinen, Turun yliopisto

Tutkijat toteavat, että viranomaiset, eri ammattiryhmien edustajat, yritykset ja tutkijat ovat jo kehittäneet useita eettisiä koodistoja ja itsesäätelyyn liittyviä suosituksia, esimerkiksi:

• ACM Code of Ethics and Professional Conduct (linkki englanniksi), 2018
• Ethics Guidelines for Trustworthy AI (linkki englanniksi), High-Level Expert Group on Artificial Intelligent. European Commission, 2019
• Floridi et.al (2018) AI4People — An Ethical Framework for a Good AI Society: Opportunities, Risks, Principles, and Recommendations. Minds and Machines, 28, 689-707

Samalla he nostavat esille toistuvan ongelman: yksilön näkökulma aktiivisena toimijana puuttuu. Yksilöt nähdään kohteina, joiden asema on turvattava. Koodistot eivät anna yksilölle toimintavaltaa, heitä ei osallisteta eettisten koodistojen kehitys- ja käyttöönottotyöhön, vaan ammattilaiset ja teknokraatit päättävät yksilön puolesta.

Periaatteista käytäntöön

Tutkijoiden mukaan dataekosysteemien dataekosysteemien ja datatalouden datatalouden arvonluontimallien tutkimus on vielä nuorta ja yhtenäinen terminologia puuttuu. Laajan yhteiskunnallisen tai eettisen keskustelun käyminen on mahdotonta koska digitalisaatio- ja datakeskustelua käydään pääosin ammattikielellä. Tutkimusperinteen puuttuminen hankaloittaa myös hallintamallin määrittelyä. Yksinkertaisimmillaan hallintamalli sisältää organisaatiorakenteet, johtamissäännöt ja -periaatteet sekä liiketoimintaprosessit.

“

Reilun datatalouden hallintamalli syntyy yhteistyöllä ja uusien palveluiden kokeiluilla dataverkostoissa.

Alustatalouden hallintamalleissa on vahva keskitetty toimija, joka toimii omavaltaisesti datan haltijana, standardoijana ja palveluiden kehittäjänä. Hajautetuissa ekosysteemeissä on useita vahvoja toimijoita, jotka saavat lisäarvoa verkostossa toimimisesta. Keskinäisriippuvuus on lisääntynyt. Miten rakennetaan hallintamalli useamman dataverkoston muodostamalle datatalouden ekosysteemille? Miten dataverkostojen monimuotoisuutta lisätään, jotta myös pienemmät toimijat hyötyvät datataloudesta?

Vanhoja oppeja uudella otteella

IHAN-hankkeen hallintamallityö on vasta alkumetreillä. Skenaariotyöskentelyn avulla on pyritty luomaan kuvaa datatalouden tulevaisuudesta vuonna 2025. Apunamme on jo nyt ollut lukuisa joukko asiantuntijoita ja tutkijoita. ETLAn raportissa käsiteltiin datan jakamisen arvonmuodostusta. Turun yliopiston tutkijat osallistuivat hankkeeseen analysoimalla tekemiämme kansalais- ja yrityskyselytutkimuksia. Olemme hakeneet oppeja tekemällä yhteistyötä kestävän liiketoiminnan asiantuntijajärjestö FIBSin kanssa. Datavastuu on vasta nousemassa edistyksellisten yritysten työpöydälle edelläkävijöiden tietotilinpäätösten ja datastrategioiden muodossa.

MyData MyData ja ihmiskeskeisyys, eurooppalainen arvopohja haastavat meitä huomioimaan yksilön ja eettiset näkökulmat. Näistä elementeistä on luotava eettinen hallintamalli reilun datatalouden ekosysteemille. Reiluus on kyettävä määrittelemään ja sille on luotava kriteerit, joita on kyettävä noudattamaan myös käytännössä. Hallintamallin kehittämistyöhön liittyy kaksi keskeistä dokumenttia, joissa on pyritty konsensukseen siitä, miten reiluus ilmenisi käytännössä.

• Vaatimusmäärittelydokumentissa (IHAN Blueprint) on kuvattu tekniset ja toiminnalliset vaatimukset dataekosysteemille.
• Sääntökirja (IHAN Rulebook) määrittelee yleisellä tasolla juridiset, eettiset, liiketoiminnalliset, tekniset ja hallinnolliset säännöt, joita mukana olevien organisaatioiden tulisi noudattaa jakaessaan dataa verkostossa.

Vielä julkaisemattomassa tutkimuksessaan Jani Koskinen työryhmineen esittelee eettisen, ihmislähtöisen hallintamallin datatalouden ekosysteemejä varten. He yhdistävät data- ja liiketoimintaekosysteemin sekä määrittelevät dataekosysteemin seuraavasti: ”Datatalousekosysteemi on verkko, jonka muodostavat sellaiset ekosysteemin toimijat, joilla data on päälähde tai liiketoiminnan kohde. Toimijat ja sidosryhmät ovat verkostoituneet suoraan ja arvoketjujen kautta. Datatalouden ekosysteemi sisältää myös viralliset tai epäviralliset säännöt, jotka ohjaavat ekosysteemin toimintaa.”

Verkkomainenkin datatalouden ekosysteemi tarvitsee toimiakseen hallintarakenteen. Verkoston ohjausryhmän tehtävänä on sovittaa yhteen eri sidosryhmien tavoitteet ja valvoa sääntöjen toteuttamista. Miten ohjausryhmä muodostetaan ja kuinka yksilön näkökulma varmistetaan ekosysteemin ohjauksessa?

Avoimia kysymyksiä on vielä paljon ja työ eettisen hallintamallin rakentamiseksi jatkuu vielä pitkään. Tarvitaan yhä tiiviimpää sektorirajat ylittävää yhteistyötä, monitieteellistä osaamista ja käytännön kokeiluja uusiin digitaalisiin palveluihin liittyvissä dataverkostoissa. Ja ennen kaikkea, ihmislähtöisen datatalouden määrittäminen vaatii ihmislähtöisyyttä palveluiden suunnittelussa.

Nostamme tässä artikkelisarjassa esille näkökulmia, jotka asiantuntijoidemme mielestä ansaitsevat lisää tutkimusta ja käytännön kokeiluja, jotta datatalouden vallitseva malli kehittyy nykyistä ihmislähtöisemmäksi.