Transparenz, Klarheit, Austausch, Innovation – die Idee von Open Data geht mit großen Versprechen einher. Unternehmen oder Behörden stellen Datensätze zur Verfügung und BürgerInnen können selbst nach jenen konkreten Informationen suchen, die sie tatsächlich interessieren. Daten stehen in maschinenlesbarer Form zur Verfügung und können so nicht nur analysiert, sondern auch operativ weiterverarbeitet werden.

Das ist eine schöne Vision und gerade in Zeiten, in denen auch Aktenlieferungen für Untersuchungsausschüsse auf Papier geliefert werden (gut, viel von dieser Information ist tatsächlich – noch – nicht für eine breitere Öffentlichkeit bestimmt), in denen Transparenzdatenbanken schlicht nicht befüllt werden, oder in denen auch veröffentlichte Daten mehr Fragen aufwerfen als sie beantworten eine Vision, die wir nicht aus den Augen verlieren sollten.

Allerdings gibt es in der Praxis viele Gegenbeispiele dazu. Zuletzt etwa werden die Veröffentlichungen zur öffentlichen Medienfinanzierung immer öfter kritisch diskutiert:

• Die Informationen zur Presseförderung führen die FörderempfängerInnen in unsystematisierten unterschiedlichen Schreibweisen an.
• Es gibt keine Übersicht zu Konzerndaten oder Beteiligungsverhältnissen, wenn Förderungen über Tochterunternehmen abgewickelt werden.
• Geförderte Inhalte werden – wenn überhaupt – nur rudimentär und unsystematisch erfasst.
• Bei den öffentlichen Medieninseraten (der Volumen ein Vielfaches der Medienförderung beträgt) ist der Wildwuchs noch größer – hier sind die Bezeichnungen der FörderempfängerInnen überhaupt unsortierter Freitext.

All das sind für sich betrachtet Kleinigkeiten, die es allerdings in Summe sehr schwer machen, Daten in Information zu verwandeln. Ich habe das in den letzten Monaten in einigen Analysen aufbereitet, Ergebnis sind unter anderem filterbare Tabellen, Netzwerkvisualisierungen und der Versuch, einzelne Medienunternehmen Mediengruppen zuzuordnen. Details dazu gibt es auf dataanalyst.at.

Einen anderen leider nicht mehr ganz aktuellen Zugang zum gleichen Thema der Medienfinanzierung verfolgt die FH Joanneum auf medien-transparenz.at.

Oft sind es kleine technische Unachtsamkeiten, die den Wert von Open Data Repositories beschneiden. Manche davon können durch analytische Mehrarbeit wettgemacht werden, andere zwingen User zu Spekulation, wenn Informationslücken geschlossen werden sollen. Und damit entfernen sich Open Data von ihrem eigentlichen Versprechen, Klarheit und Transparenz zu schaffen.

Bei Wetterdaten hat das vielleicht wenig soziale Relevanz. Bei Daten zu Verkehrsflüssen ist Interpretationsspielraum schon kritischer zu sehen. Besonders spannend sind diese Unterschiede, wenn die Unschärfe den eigentlichen Zweck einer Veröffentlichung konterkartiert – oder wenn naheliegt, dass die Unschärfe auch im Sinn der der Datensubjekte liegt.

Ich habe vor einigen Monaten versucht, das Lobbyingtransparenzregister der EU datenanalytisch zu betrachten – es ist ein besonderer Fall von Unschärfen, die den Zweck von Open Data in Frage stellen. Umso mehr freue ich mich, dass ich mich im Rahmen dieses Netidee-Projekts in den kommen Monaten daran machen kann, diesen Unschärfen nachzuspüren.