Digitaliseringens effekter på individ och samhälle

– fyra temarapporter

SOU 2016:85

Digitaliseringens effekter på individ och samhälle

– fyra temarapporter

Delbetänkande av Digitaliseringskommissionen

Stockholm 2016

SOU 2016:85

Syftet med artiklarna har varit att:

fördjupa kunskapen om utvecklingen och vilka faktorer och aspek- ter som har, eller kommer att få, betydelse (kunskapsuppbygg- ande)

bidra till förståelse för/vara tankeväckande kring digitaliseringens påverkan på individ och samhälle och de möjligheter och utma- ningar som utvecklingen innebär (främjande)

bidra till innovativa eller nya lösningar på de identifierade utma- ningarna (utvecklingsinriktade)

utgöra underlag för Digitaliseringskommissionens analyser och rekommendationer (policydrivande).

Vår förhoppning är att artiklarna ska inspirera till tankar och samtal och till att fler personer deltar i en bred debatt om den samhälls- utveckling vi befinner oss i och hur vi tillsammans kan arbeta för att på bästa sätt använda digitaliseringens möjligheter.

Digitaliseringskommissionen har inte tagit ställning till artiklarnas innehåll, utan varje författare ansvarar själv för innehåll, slutsatser och policyrekommendationer i sitt bidrag.

Redaktörer för temarapporten och ansvariga för det inledande kapitlet har varit utredningssekreterare Anna Backlund och kansli- chef AnnSofi Persson-Stenborg.

Stockholm december 2016

Jan Gulliksen

Ordförande

6

stånd och mobilisering mot invandring och invandrare i Sverige”

(Bokförlaget Atlas, 2014).

Anders Ekholm

Anders Ekholm är vice VD för Institutet för Framtidsstudier där han har ett särskilt ansvar för Institutets policyinriktade verksamhet. Han har arbetat som analyschef på Socialdepartementet där han bland annat undersökt vårt framtida behov av vård och omsorg. Anders har också arbetat på Finansdepartementet, Arbetsmarknadsdeparte- mentet och Utbildningsdepartementet.

Anna Felländer

Anna Felländer är digitaliserings- och framtidsekonom på Swed- bank med en bakgrund från Finansdepartementet och Statsråds- beredningen. Hon har en master från Handelshögskolan i Stock- holm samt har studerat Internationella relationer i USA. Anna har publicerat artiklar om digitaliseringens inverkan på arbetsmarknad, inflation och produktivitet i ett antal tidsskrifter och publikationer.

Stefan Fölster

Stefan Fölster är nationalekonom, chef för Reforminstitutet och adjungerad professor i nationalekonomi vid Kungliga Tekniska Hög- skolan i Stockholm. Stefan har varit chef för Handelns Utrednings- institut och chefsekonom för Svenskt Näringsliv. Stefans bok Robot- revolutionen lanserades 2015 och handlar om ekonomisk utveckling, välfärd och demokrati i robotarnas tidevarv.

Matilda Gennvi Gustafsson

Matilda Gennvi Gustafsson är Sustainability Director på koncern- nivå för Ericsson sedan 2009. Hon har en Master of Science i Industriell ekonomi, inklusive Miljöledning. Matilda har arbetat för Ericsson under de senaste 19 åren inom områdena hållbar utveck- ling, strategiskt genomförande och som General Manager inom

8

Sales & Marketing. Matilda är medlem i Momentum for Change Advisory Panel, som leds av FN:s klimatsekretariat, samt styrelse- ledamot i ICT-organisationen Global e-Sustainability (GeSI). Hon har tidigare arbetat för Procordia Food AB som miljöchef och chef för två produktionsanläggningar.

Jan Gulliksen

Jan Gulliksen, mera känd som Gulan, är professor i Människa-dator- interaktion och dekan för skolan för datavetenskap och kommunika- tion på KTH. Han är också ordförande för Digitaliseringskommis- sionen och Digital champion of Sweden för EU-kommissionen. Gulan doktorerade i systemanalys vid Uppsala universitet och be- driver för närvarande forskning inom användbarhet och tillgänglighet av it, digitala arbetsmiljöer, användarcentrerad systemdesign, samt digitalisering och ledarskap.

Lars Haikola

Lars Haikola är en svensk ämbetsman, akademisk ledare, och före detta universitetskansler (2010–2014). Han har varit rektor för Cam- pus Helsingborg vid Lunds universitet (2007–2010). Under åren 2001–2007 var han rektor för Blekinge tekniska högskola. Haikola var ordförande för organisationskommittén som genomförde sam- manslagningen av Växjö universitet och Högskolan i Kalmar till Linnéuniversitetet.

Carl Heath

Carl Heath är ansvarig för affärs- och innovationsområdet ICT Lear- ning på RISE ICT (Swedish ICT). Genom åren har Carl verkat och forskat i gränslandet mellan lärande och digitalisering i många olika sammanhang. Carl medverkar i ett antal utvecklingsprojekt inom svensk skola i dag, bland annat i den nationella testbädden Maker- skola – ett Vinnovaprojekt för att utveckla användning av IT som material och programmering i skolan. Carl är också rådgivare inom frågor rörande digitalisering och lärande för företag, myndigheter

9

och organisationer i Sverige som utomlands. Carl är anställd på dotterbolaget Interactive Institute Swedish ICT.

Jakob Heidbrink

Jakob Heidbrink är docent i civilrätt vid Göteborgs universitet och bedriver forskning i gränsområdet mellan privat avtalsrätt och offentligrättslig reglering. Han har tidigare varit lektor på Inter- nationella handelshögskolan i Jönköping och adjungerad ledamot av Göta hovrätt.

Per-Erik Holmberg

Per-Erik Holmberg är affärs- och projektutvecklare på RISE ICT (Swedish ICT) och arbetar med tillämpad informations- och kommunikationsteknik med fokus på hur digitaliseringen kan bidra till ett mer hållbart transportsystem. Per-Erik har en kandidat- examen inom området Informationssystem och har sin industriella bakgrund i kollektivtrafik och sjöfart, där han arbetat med verk- samhetsutveckling med hjälp av it. Per-Erik är anställd på dotter- bolaget Viktoria Swedish ICT och är involverad i flera FoI-projekt som rör nya mobilitetstjänster och dess effekter på hållbarhet.

Claire Ingram

Claire Ingram är doktorand vid Handelshögskolan i Stockholm.

Hennes forskning handlar om ”peer-to-peer” innovationer och hur de påverkar finanssektorn. Claire är en av författarna till rapporter om delningsekonomin, FinTech och crowdfunding i Sverige, ut- givna av Entreprenörskapsforum Stockholm Business Region och Stiftelsen för Internetinfrastruktur.

Darja Isaksson

Darja Isaksson har medgrundat och drivit flera digitala byråer, och har jobbat med att utveckla digitala tjänster sedan 1990-talet. Idag är hon medlem i statsministerns innovationsråd, och hon är en varm

10

förespråkare för öppna data, standardisering och designmetodik som strategiskt verktyg.

Karim Jebari

Karim Jebari är forskare vid Institutet för framtidsstudier. Han disputerade vid KTH med en avhandling som handlar om tillämpad etik och i synnerhet om hur vi bör förhålla oss till de utmaningar och möjligheter som den teknologiska utvecklingen ställer oss inför. Just nu forskar Karim om riskerna med artificiell intelligens (AI), kulturell evolution och evidensbaserad policy.

Anna Kramers

Anna Kramers doktorerade 2014 vid KTH i Stockholm i planering och beslutsanalys med inriktning mot miljöstrategisk analys, med avhandlingen “Smart Cities and Climate targets; Reducing cities’ energy use with ICT and travel information”. Hon är idag verksam som forskare vid Centre for Sustainable Communication (CESC) vid KTH och chef för avd. för Miljöstrategisk Analys. Hennes forsk- ning är inriktad på att utforska hur informations- och kommunika- tionsteknologi kan bidra till att nå klimatmål i städer. Hon har mer än 20 års erfarenhet från it- och telekombranschen genom sitt arbete på företagen Ericsson och Cap Gemini.

Erik Lakomaa

Erik Lakomaa, ekon. dr, är associerad forskare vid institutionen för marknadsföring och strategi vid Handelshögskolan i Stockholm samt föreståndare för Institutet för ekonomisk-historisk och före- tagshistorisk forskning (EHFF). Hans forskning är inriktad på hur organisationer – offentliga och privata – hanterar extern förändring, som ny lagstiftning, ny teknik eller nya marknader. Hans forskning är publicerad i bland annat Business History, QJAE och IEEE Access.

11

Claus Popp Larsen

Claus Popp Larsen är affärs- och innovationsområdeschef för Urban Life vid RISE ICT (Swedish ICT). Claus har en PhD i optisk kom- munikation från Danmarks Tekniska Universitet i samarbete med Ericsson. Claus fokuserar speciellt på hur teknik- och tjänsteleveran- törer tillsammans med offentliga aktörer kan skapa och införa öppna plattformar för digitala tjänster. Claus har sin anställning på dotter- bolaget Acreo Swedish ICT där han bland annat projektleder det stora Vinnova-projektet Smarta hem i samverkan med 25 partners från näringslivet och offentlig sektor.

Karl Palmås

Karl Palmås är docent vid avdelningen för teknik, vetenskap och samhälle, Chalmers tekniska högskola. Karl doktorerade 2005 i sociologi vid London School of Economics and Political Science, efter att ha arbetat med digitalisering inom EU-kommissionen samt inom ramen för konsultverksamhet och startup-företag. Hans senaste bok heter ”Göteborg: Mellan segregation och kreativitet”

(2016), och är samförfattad med Jan Jörnmark och Joakim Forse- malm. Karl ingår i Digitaliseringskommissionens expertgrupp.

Lars-Olof Pettersson

Lars-Olof Pettersson är konsult, och driver företaget Rådhusgruppen City sedan år 2000. Han har en bakgrund i fackliga organisationer och Regeringskansliet, där han var verksam i Statsrådsberedningen och Arbetsmarknadsdepartementet. Har medverkat i en rad statliga utredningar inom arbetsmarknadsområdet och ledde A-kasseutred- ningen år 1999.

Per-Olof Sjöberg

Per-Olof Sjöberg är affärs- och innovationsområdeschef för e-hälsa vid RISE ICT (Swedish ICT), ett forskningsinstitut för tillämpad informations- och kommunikationsteknik. Han är också chef för Digital Health Lab vid dotterbolaget SICS Swedish ICT. Per-Olof

12

har examen i management från MIT Sloan School i Boston och i elektroteknik från KTH i Stockholm. Per-Olof har arbetat med digi- talisering sedan tidigt 1980-tal och var bland annat ansvarig för hemkommunikationsområdet inom Ericsson. Sedan 2004 har fokus legat på digitala e-hälsotjänster med basen både inom Stockholms Stads stadsledning och sedan 2009 inom SICS Swedish ICT. RISE ICT har för närvarande 45 pågående projekt inom området e-hälsa.

13

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

Det datadrivna samhället

Temarapport

2016:1

Digitaliseringskommissionen har inte tagit ställning till artiklar- nas innehåll utan varje författare ansvarar själv för innehåll, slutsatser och policyrekommendationer i sitt bidrag.

Redaktörer för temarapporten och ansvariga för det inledande kapitlet har varit utredningssekreterare Anna Backlund och kansli- chef AnnSofi Persson-Stenborg.

32

Stora datamängder och algoritmer är en del av vår vardag

Den mängd data som skapas, samlas in och analyseras ökar snabbt. Redan 2012 uppskattades att 2,5 exabytes data (en triljon byte) ska- pades varje dag, och att volymen skulle fördubblas var 40:e månad.2 Begreppet big data kan på svenska översättas till stora datamängder. Det saknas en officiell definition av begreppet, men en som ofta används kommer från konsultföretaget Gartner. De menar att stora datamängder har tre huvudsakliga egenskaper: volume (volym), velocity (hastighet) och variety (variation/mångfald). Under senare år brukar definitioner av begreppet även innefatta att de stora data- mängderna kräver ny teknik och nya analysmetoder för att om- vandlas till värde.3 Med stora datamängder menas i denna inledning data som är mycket omfattande i volym och som kommer från många olika datakällor och har olika format. Datamängderna kan både bestå av tidigare insamlad data och av data som registreras i realtid.

Såväl individer, företag som offentlig sektor genererar data. När en person t.ex. använder en mobiltelefon, söker på internet, lägger upp foton på sociala nätverk eller betalar med kreditkort skapas data som beskriver aktiviteterna. Företag och offentlig sektor samlar också in uppgifter om sin organisation och sina processer. Men det är inte bara mänskliga aktiviteter som genererar data. En stor mängd infor- mation kommer också från sensorer, t.ex. i trafikmiljöer eller i indu- striell produktion.

Utvecklingen påverkar processer för hur beslut fattas. Data spelar numera en allt större roll som underlag för beslutsfattande, både som stöd för beslut som människor tar men också som grund för automatiserade beslut. Utvecklingen inom dataanalys har gjort att det dessutom finns större möjligheter att göra datadrivna experi- ment innan beslut fattas. Beslutsunderlag kan också hämtas in från helt nya källor, t.ex. via crowdsourcing där idéer, förslag eller in- formation samlas in från ett stort antal människor.

Analysen av data för att hitta mönster och ta fram beslutsunder- lag utförs i stor utsträckning av algoritmer. Algoritmer ingår i regel i programvaror och består av instruktioner om vad som ska utföras, med vad och i vilken ordning. Algoritmerna har blivit alltmer avan-

2McAfee and Brynjolfsson (2012), Big Data: The Management Revolution. Harvard Business Review.

3https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data Läst 2016-06-05.

34

cerade, och kan innehålla funktioner för självlärande. I vår vardag används stora datamängder och algoritmer redan i dag. Ett exempel kan hämtas från musikbranschen, där flera företag erbjuder strömmad musik. Ett sätt att särskilja sin tjänst på marknaden är att erbjuda lyssnaren skräddarsydda personliga spellistor med ny musik. Bakom en sådan spellista finns en algoritm som analyserar musikbloggar, recensionssajter och tidningar där det skrivs om ny musik, och som sedan analyserar vilka av musiktjänstens användare som tidigt lägger till dessa låtar i sina spellistor. Från dessa spetsanvändares låtlistor sätter algoritmen sedan automatiskt samman spellistor till övriga lyss- nare, baserat på vilka sparade låtar och vilken smakprofil de senare har. Spellistorna med ny musik finns bara tillgängliga en vecka, och genom att även analysera om lyssnarna väljer att spara de nya låtar- na, eller byter låt när det spelas något de inte gillar, kan rekommen- dationerna bli än mer träffsäkra.4 Det är inte förvånande att etable- rade företag i dag investerar i analys av stora datamängder eftersom de ser att det kan förändra och avgöra konkurrensförutsättningarna i deras industrisektorer.

Ett annat exempel i vår vardag är algoritmer som utvecklats för att varna resenärer för förseningar i tågtrafik, redan innan förseningen har inträffat. Algoritmerna använder sig av historiska trafikdata för att förutsäga hur stor förseningen blir och beräknar även effekter på andra tåg. Det skulle också gå att kombinera historiska data med information om resenärerna, för att t.ex. ge prioritet åt tåg med många resenärer. På detta vis får trafikledarna bättre beslutsunder- lag och resenärerna får bättre information om sin resa. Den som använder översättningstjänsten Google Translate utnyttjar också kraften i algoritmers analys av stora datamängder. Google valde i sin tjänst att gå ifrån den traditionella metoden för översättning, som gör en grammatisk analys av meningar och har regler för hur dessa skulle översättas. I stället skrev de algoritmer som analyserar alla över- sättningar som finns på nätet för att hitta statistiska samband mellan förekomst av ord och hur meningar är konstruerade. Intressant nog nådde tjänsten ett tak där texterna inte längre förbättrades efter- som det började publicerades dåliga maskinöversättningar på nätet, och dessa låg sedan till grund för algoritmernas analyser. Google

4 www.dn.se/kultur-noje/deras-robotar-vet-mer-om-din-musiksmak-an-du-sjalv/ Hämtad 2016-06-18.

35

fick då dels ändra algoritmerna, dels via crowdsourcing ta hjälp av människor för att få in fler exempel på korrekta översättningar.5

Datadriven innovation kan öka tillväxt och konkurrenskraft

Data och dataanalys används för att utveckla nya produkter, pro- cesser, marknader och organisationer, något som brukar kallas data- driven innovation. Det har blivit en av hörnstenarna för tillväxt på 2000-talet, med potential att avsevärt höja produktivitet, kon- kurrenskraft och social välfärd samt att effektivisera utnyttjandet av resurser.6

Företag utvecklar innovationer baserade på analys av stora datamängder

Hittills har it-sektorn varit ledande i att dra nytta av möjligheterna med dataanalys. Men intresset ökar snabbt från andra delar av näringslivet som ser möjligheter att utnyttja data i sin innovations- verksamhet. I tillverkningsindustrin använder företag sensorer på produktionsutrustningen och de färdiga varorna för att samla in och analysera data. Uppgifterna används bl.a. för att övervaka, effek- tivisera och automatisera produktionen, för service och eftermark- nadstjänster, för att upptäcka behov av reparationer och service etc. Ibland ingår data som en del av nya tjänster för befintliga och poten- tiella kunder och leverantörer. Ett exempel på detta är lastbilstill- verkaren Scania, som ser att deras uppkopplade lastbilar genererar omfattande mängder information i realtid, information som sedan används för att skräddarsy tjänster till kunderna. Genom att exem- pelvis analysera hur förarna gasar, bromsar och låter motorn gå på tomgång kan Scania fortsätta utveckla fordonen mot lägre bränsle- konsumtion.7

Jordbruket är ytterligare en sektor som moderniseras tack vare datadriven innovation, och som ser möjligheter att öka produktivi- ten och minska verksamhetens negativa miljöeffekter. Data samlas

5http://digital.di.se/artikel/varfor-blir-google-translate-inte-battre Hämtad 2016-05-24.

6OECD (2015), Data-Driven Innovation: Big Data for Growth and Well-Being.

7www.scania.com/group/en/the-next-big-data-thing/ Hämtad 2016-05-23.

36

in via sensorer, drönare, radar och andra teknologier för att ge detal- jerad information om jordmån, näringsbrister, ogräs, skadedjur, sol- ljus och skugga, fukthalt m.m. Analys av stora datamängder används t.ex. för att göra rekommendationer om val av utsäde och gödsel- mängder, baserat på information om jordmån och lokala väderleks- rapporter.8

Företag som använder analys av stora datamängder ökar arbets- produktiviten snabbare än företag som inte gör det, visar ett ännu begränsat antal studier. Studierna indikerar 5–10 procents snabbare produktivitetstillväxt bland företag med datadriven innovation (”DDI users”) jämfört med de som inte utnyttjar dessa möjligheter. Resultaten kan dock inte generaliseras, eftersom effekterna varierar beroende på sektor och ett stort antal andra faktorer, som tillgång på kompetent personal och på relevant data. Dessutom lider stu- dierna ofta av att de baseras på ett positivt urval av företag, varför det behövs studier i stor skala för att bättre förstå de ekonomiska effekterna av datadriven innovation.9

Datadriven innovation kan förbättra offentlig verksamhets tjänster

Offentliga organisationer producerar och samlar in stora mängder data för att utföra sina verksamheter, vilket gör offentlig sektor till en av de mest dataintensiva i samhället. Men offentlig sektor är inte bara en stor producent av data, utan även en stor användare av data och analyser. Datadriven innovation kan bidra till att effektivisera offentlig verksamhet och att utforma bättre välfärdstjänster. En ökad användning av offentlig data kan också underlätta kontrollen av förvaltningen, öka insynen och den demokratiska utvecklingen samt göra privatpersoner mer delaktiga i beslut och processer. En sådan utveckling förutsätter både att offentliga aktörer själva an- vänder stora datamängder för att förbättra sin verksamhet, och att de gör sin information tillgänglig och sökbar så att företag och privatpersoner kan använda den, t.ex. för att utveckla nya tjänster.10

8Megan Stubbs (2016), Big Data in U.S. Agriculture, Congressional Research Service.

9OECD (2015), Data-Driven Innovation: Big Data for Growth and Well-Being.

10Ibid.

37

Offentliga aktörer data kan också kombinera egen intern data med externa data för att utveckla tjänster eller policy. Ett exempel är prognoser för utvecklingen på arbetsmarknaden. Forskare har i olika studier visat att officiella prognoser om arbetslöshet kan för- bättras och bli mer träffsäkra om de utnyttjar uppgifter från Google om jobbrelaterade sökningar som görs i sökmotorn.11 Data kan också hämtas enbart från nätet, t.ex. om officiella uppgifter skulle vara för dyra att samla in eller inte kunna täcka det man vill beskriva, vilket exempelvis är av intresse för statistikproducenter. Statistikutredning- en pekar i sitt slutbetänkande på problemet med minskande svars- frekvenser i statistiska undersökningar och statistikproducenterna behöver hitta andra vägar för att komma åt information, t.ex. genom att utnyttja den ökande mängd information som finns på internet.12

Data kan också ligga till grund för automatiserade beslutspro- cesser, som i ett exempel från Pensionsmyndigheten som har effek- tiviserat sin ärendehantering av bland annat ålderspension. Myndig- heten beslutar i så hög grad som möjligt om sina ärenden utan att en handläggare behöver hantera ärendet. Effektiviseringen av ärende- hanteringen har lett till att Pensionsmyndigheten i vissa delar har kunnat halvera personalen som jobbar med denna typ av ärenden. Havs- och vattenmyndigheten har också infört automatiserade be- slut i en tjänst där yrkesfiskare sinsemellan kan byta tilldelade fiske- möjligheter och myndigheten kan automatiskt fatta beslut om för- ändringarna. I bägge fallen behövdes regelförenklingar för att få till stånd dessa beslutsprocesser. I takt med att allt fler myndigheter inför automatiserade beslutsprocesser finns det risk för att varje myn- dighet har sina egna regler om hur dessa beslut får fattas. E-dele- gationen har därför föreslagit att regleringen ska förenklas och att förutsättningarna för e-förvaltning och för automatiserat besluts- fattande ska bli gynnsammare, så att det inte råder någon osäkerhet om att beslut får fattas automatiserat.13

11Se bl.a. D’Amuri och Marcucci (2015). The Predictive Power of Google Searches in Fore- casting Unemployment http://www.econ.upf.edu/docs/seminars/marcucci.pdf och Askitas, N. and Zimmermann, K. F. 2009. “Google Econometrics and Unemployment Forecasting”,

Applied Economics Quarterly.

12Vad är officiell statistik? En översyn av statistiksystemet och SCB (SOU 2012:83).

13Automatiserade beslut – färre regler ger tydligare reglering (SOU 2014:75).

38

Regeringar arbetar för att främja öppna offentliga data

Den bärande tanken bakom att göra offentliga data tillgängliga är att användningen av data kan skapa värde för användare både inom offentlig och privat sektor. För den offentliga sektorn själv är vik- tiga värden att öka tranparens och öppenhet gentemot medborgarna, liksom att öka verksamhetens effektivitet och träffsäkerhet. Genom att göra data öppna behöver inte alltid den offentliga aktören själv förutse vilka tjänster som skulle kunna tas fram utifrån data, utan fler aktörer kan delta i utvecklingen. För den privata sektorn ger öppna data således möjligheter för nystartade och etablerade företag att utveckla innovationer och skapa ekonomiskt värde.

För att göra offentlig information mer tillgänglig har EU-kom- missionen utarbetat det s.k. PSI-direktivet (Public Sector Informa- tion). Det innebär bland annat att olika aktörer i samhället ska kunna använda offentlig information för att skapa nya produkter och tjänster. PSI-direktivet har gett upphov till den svenska så kallade PSI-lagen, som trädde i kraft 2010-07-01.14 Lagen avser att under- lätta enskildas användning av handlingar som tillhandahålls av myn- digheter och att förhindra att myndigheter beslutar om villkor för hur handlingar får användas som begränsar konkurrensen. Känne- domen om och intresset för öppna data har ökat och flera svenska myndigheter gör försök med öppna data. Däremot efterlyses högre politiskt tryck på myndigheterna för att snabba på och utöka arbetet.15 Enligt Open data index, som visar hur långt olika länder har kommit inom öppna data, låg Sverige 2014 på 13:e plats av totalt 97 länder.16 Att det återstår en hel del arbete innan alla myndigheter lever upp till syftet med PSI-lagen framgår av en enkätundersök- ning från Statskontoret från 2015. I den angav var femte myndighet som besvarade enkäten att de inte känner till PSI-lagens syfte eller vad lagen betyder för dem.17

Även OECD har publicerat rekommendationer för ökad tillgång och mer effektivt utnyttjande av offentlig sektors information.18

14Lagen (2010:566) om vidareutnyttjande av handlingar från den offentliga förvaltningen.

15Vinnova (2014), Öppna data 2014. Nulägesanalys. VR 2014:04.

16http://index.okfn.org/place/2014/ Hämtad 2016-05-29.

17Statskontoret (2015), Myndigheternas arbete med vidareutnyttjande av information – En nulägesbild.

18OECD (2008), Recommendation of the Council for Enhanced Access and More Effective Use of Public Sector Information. C(2008)36.

39

Hälso- och sjukvården – exempel på en sektor under förändring

Hälso- och sjukvård lyfts ofta fram som en sektor där det finns en stor potential i datadriven innovation. Hälso- och sjukvården är under press i ett samhälle med en stigande andel äldre, multisjuka och där många drabbas av livsstilssjukdomar. Samtidigt finns ett tryck på att minska utgifterna, öka produktiviteten och att erbjuda en än mer patientspecifik vård.

Inom hälso- och sjukvården genereras mängder av data från jour- naler, röntgenbilder, sensorer, hälsoappar osv. Dessa uppgifter kan användas för att förbättra vården för enskilda patienter, för att ut- veckla och styra sjukvårdens egen organisation, för att följa och för- utse befolkningens hälsoläge i stort, arbeta förebyggande samt för att förbättra forskningen. Patienterna är också själva i allt högre utsträckning involverade i att generera data, t.ex. via appar och själv- tester, och de vill använda data och annan information för själv- diagnoser och för att följa sin hälsa.

Ett exempel på hur hälso- och sjukvården har börjat utnyttja analyser av stora data är att IBM:s programvara Watson används vid behandlingscentret Memorial Sloan Kettering för att förbättra cancer- diagnostik och utforma individuella vårdplaner. Programvaran har utvecklats för att förstå mänskligt språk, föreslå hypoteser och lära sig kontinuerligt. Watson går igenom publicerat material från veten- skapliga tidskrifter och konferenser samt behandlingshistorik från centrets tidigare patienter, och utifrån dessa data föreslår systemet på några sekunder diagnos och ett vårdprogram för en enskild patient. Läkaren får på detta sätt stöd i att fatta specifika och nyanserade beslut, baserat på stora mängder forskningsresultat.19 Ytterligare ett exempel hur dataanalys används är för att förutspå influensautbrott. I USA samlar Center for Disease Control (CDC) in influensa- rapporter varje vecka från ett nätverk av läkare, laboratorier och sjukhus. Data behandlas i CDC:s applikation FluView, och kan ge en bild av hur influensan breder ut sig i landet, vilka patientgrupper som drabbas, vilken typ av behandling som är mest effektiv etc.20

Datadrivna innovationer inom hälso- och sjukvården kan också bidra till att nya vårdmodeller utvecklas, så att personer i ökad ut-

19www.mskcc.org/blog/msk-trains-ibm-watson-help-doctors-make-better-treatment-choices Hämtad 2016-06-20.

20www.cdc.gov/flu/weekly/

40

sträckning kan vårdas i sina hem och uppmuntras att ta ett per- sonligt ansvar för att göra hälsosamma val i livet. Dataanalyser kan också stötta sektorns arbete med ett kontinuerligt lärande, identi- fiering av best practise och ständiga förbättringar. Hälso- och sjuk- vården kan på så sätt bli mer proaktivt, arbeta mer förebyggande och fokusera på livskvalitet och hälsa. Det förutsätter en ökad för- måga att samla in, dela och analysera hälsodata och även forskning bl.a. kring preventivt arbete.21

Samtidigt är insamlingen och analysen av data inom hälso- och sjukvården förenad med stora tekniska utmaningar och den reser stora frågor, t.ex. kring sekretess och personlig integritet.

I Sverige arbetar eHälsomyndigheten inom området, med visionen att Sverige år 2025 ska vara bäst i världen på att använda digitali- seringens och e-hälsans möjligheter.

Analys av stora datamängder ger detaljerad information om människors beteende

Hittills har diskussionen om stora datamängder inte i någon större utsträckning berört vilken betydelse insamling och analys av data har för utvecklingen av samhället i stort. Fokus har främst legat på hur dataanalyser används för att fatta beslut i företag och i sociala medier, och hur det påverkar den personliga integriteten. Ett resone- mang om hur samhället påverkas förs dock av Alex Pentland, forskare vid M.I.T. Media Lab. Han menar att den största betydel- sen av big data är att det nu går att på detaljnivå studera människors beteende i stället för deras åsikter. Informationen kan t.ex. vara positionsdata från en persons mobiltelefon eller uppgifter om hur kreditkort används. Det visar vad människor verkligen väljer att göra, i stället för en åsikt de väljer att uttrycka, t.ex. på Facebook, i webb- sökningar eller via valsedeln. Genom analyser av dessa data kan forskare göra förutsägelser om enskilda personer, exempelvis om det är troligt att de kommer återbetala lån, eller om de löper risk att drabbas av diabetes. Tanken bakom detta är att en person är en del i ett socialt sammanhang, vilket påverkar ens beteenden och vad man tycker är normalt. Genom att analysera en del av en persons beteen-

21 OECD (2015), Data-Driven Innovation: Big Data for Growth and Well-Being.

41

den och jämföra med övriga personer som ingår i samma sociala sam- manhang kan man göra alla möjliga förutsägelser om den personen.22 Analyser av stora datamängder kommer alltmer handla om att hitta samband mellan människor och samband mellan människors beteenden och vilket utfall det ger, menar Pentland. Studier av finan- siella bubblor är ett exempel på hur denna typ relationsanalys (con- nection analysis) kan användas. Där kan analyser av stora datamäng- der som beskriver människors beteende och nätverk ge en förstå- else för hur de finansiella systemen fungerar och om de är stabila.23 Analyserna för alltså in människan i ekvationen, vilket bygger på en insikt om att det är en förståelse för relationer och nätverk mellan människor som är kärnan i att få saker som transportsystem, energi- system och finansmarknader att fungera effektivt. Marknader består inte endast av algoritmer, de består av algoritmer och människor i

samverkan.

Statliga insatser och incitament kan i högre grad bli individualiserade

De nya möjligheterna att analysera data på mikronivå skulle kunna få betydelse för utformningen av statliga insatser och incitament. De öppnar upp nya vägar för hur man kan tänka kring samhällets funktion och organisation. Beslutsfattare behöver inte längre utgå från aggregerade data och medeltal, utan kan utgå från specifika personers beteende och deras individuella fysiska, ekonomiska och sociala förutsättningar. Exempelvis kan man tänka sig att justera bidrags- och stödnivåer för enskilda individer och företag utifrån deras specifika förhållanden och behov. En sådan utveckling för sam- tidigt med sig frågeställningar om vad som är rättvist och jämlikt, och om detta skulle accepteras av övriga medborgare och företag. För att nå en acceptans kommer staten troligen behöva visa att detta nya sätt att fördela medel på är träffsäkert, effektivt och ger positiv samhällsnytta.

22Pentland, Alex. ”Reinventing Society in the Wake of Big Data”. www.edge.org/conversation/ alex_sandy_pentland-reinventing-society-in-the-wake-of-big-data Hämtad 2016-05-04.

23Ibid.

42

Utmaningar

Sverige har en stark position inom analys av stora datamängder. Svenska företag och den offentliga sektorn genererar och samlar redan i dag in stora datamängder av hög kvalitet. Det finns också en forskningstradition inom området både vad gäller grundforskning och tillämpad forskning, t.ex. inom områden som dataanalys, moln- tjänster och nätverk. Det växer dessutom fram ett ekosystem av små och medelstora tjänsteföretag som genererar data och riktar sig till slutanvändarna.24

Det finns dock ett antal utmaningar som regeringar, företag och andra organisationer behöver hantera för att fullt ut kunna utnyttja potentialen med analys av stora datamängder och datadriven inno- vation. Det finns därmed behov av ett kontinuerligt statligt engage- mang, vilket innefattar en systematisk kunskapsuppbyggnad, stöd för offentliga och privata aktörers utvecklingsarbete samt stöd för samverkan mellan aktörerna.

Regelverk behöver anpassas

Användningen av stora datamängder utmanar lagstiftning inom många områden. EU lyfter i sin strategi för en datadriven ekonomi fram att relevant lagstiftning och den politik som förs, t.ex. inom områdena interoperabilitet, dataskydd, säkerhet och immateriella rättigheter, måste vara datavänlig och leda till större rättslig säker- het för företag och öka konsumenternas förtroende för datateknik.25

Regelverk kan också hindra företag och offentliga aktörer i deras användning av databaserad analys. Som beskrivits tidigare har myn- digheter behövt få till stånd förändringar i regelverk som styr deras verksamhet för att kunna fatta automatiserade beslut. Ett annat exempel är självkörande fordon, där det finns lagar som hindrar självkörande fordon. Regeringen har därför tillsatt en utredning för att anpassa detta regelverk.26

24The Swedish Big Data Analytics Network (2012), Big Data Analytics – A Research and Innovation Agenda for Sweden.

25COM(2014) 442 final, Mot en blomstrande datadriven ekonomi.

26Regeringen (2015), Självkörande fordon på väg, Dir. 2015:114.

43

Från politiskt håll har det varit viktigt att förbättra förutsätt- ningarna för vidareutnyttjande av offentlig information från myndig- heter för både kommersiella och ideella ändamål.27 Det rättsliga regelverket kan dock framstå som komplext och ibland delvis mot- sägelsefullt. Det finns ingen sammanhållen reglering om vidareut- nyttjandet av offentlig information och därför blir det aktuellt med många olika regler, med olika inriktning och syfte. Vissa innebär att myndigheter måste underlätta vidareutnyttjandet (regler som kräver tillgängliggörande av information, regler som begränsar vilka villkor för vidareutnyttjande som får uppställas etc.) medan andra regler begränsar tillgängliggörandet eller förutsättningarna för vidare- utnyttjande (t.ex. bestämmelser om personuppgiftsbehandling eller upphovsrätt).28

Det kommer vara en utmaning att anpassa dessa regelverk och deras uttolkning så att de är relevanta i ett datadrivet samhälle.

Se data som en del av en modern infrastruktur

Begreppet infrastruktur avser inte bara fysisk infrastruktur, utan i ett datadrivet samhälle är data i sig en del av infrastrukturen. Stora datamängder kännetecknas av att de är stora med avseende på volym, hastighet och variation i källor och format, vilket ställer stora krav på infrastruktur och interoperabilitet. EU beskriver i sin strategi för en datadriven ekonomi att infrastrukturen behöver ha följande egenskaper:29

Själva datamängderna behöver vara tillförlitliga och av god kvalitet, vilket inkluderar öppna data som är allmänt tillgängliga för att utveckla nya tjänster. Det ska inte finnas några irrelevanta hinder för ett fritt flöde av data mellan olika sektorer, språk och lands- gränser. Användare behöver också ha förtroende för tekniken, data- leverantörerna och de regler som gäller för dem.

Det behövs standardiserade och gemensamma format för insam- ling och behandling av data från olika källor, och det måste finnas

27Näringsdepartementet (2011), It i människans tjänst – en digital agenda för Sverige, N2011.12.

28www.vidareutnyttjande.se/juridik-och-rekommendationer/regelverket/ Läst 2016-06-10.

29COM(2014) 442 final, Mot en blomstrande datadriven ekonomi.

44

en interoperabilitet mellan sektorer och marknader som t.ex. energi, transport, miljö, smarta städer, detaljhandel, säkerhet m.m.

Det behövs solida infrastrukturer, resurser och tjänster, som t.ex. portaler för öppna data samt forskningsinfrastrukturer som stöder datadriven innovation, snabb internetuppkoppling och tillgång till stora och flexibla datorresurser. Här kan särskilt nämnas högpre- sterande datorsystem, gridteknik, molntjänster samt statistikinfra- struktur.

I Sverige gör olika offentliga aktörer satsningar på att utveckla infrastrukturen för det datadrivna samhället. Exempelvis har Vinnova en utlysning om datadrivna labb, som syftar till att öka den natio- nella kapaciteten att använda data i innovationer, och Stiftelsen för Strategisk Forskning har en utlysning för att stimulera tvärveten- skaplig forskning om datamängder och beräkningsvetenskap av betydelse för näringslivet och samhället.

Både teknisk och affärsmässig kompetens behöver förstärkas

Behovet av kompetens på alla nivåer kring analys och datahantering ökar kraftigt. För att kunna dra nytta av potentialen med data- driven analys och innovation krävs både teknisk kompetens och kompetens om hur en organisation ska tolka och generera nytta utifrån dataanalyserna. Brist på kompetens har lyfts fram som ett av de största hindren för datadriven innovation, och även företag utanför it-sektorn behöver kompetens för att ställa om till en data- driven verksamhet. En studie visar att antalet specialister inom stora data ökar med mer än 240 procent i Storbritannien under 2012– 2017.30 Även OECD har lyft fram att det saknas personal med ut- bildning inom naturvetenskap, teknik, ingenjörsvetenskap och mate- matik, med särskild brist på statistiker och matematiker. OECD framhåller dessutom att det är viktigt att utbildningssystemen stöttar en förståelse för mänskligt beteende och sociala system, i syfte att stärka en känsla av ansvar hos beslutsfattare som i framtiden grun- dar sina beslut på data.31 Utbildningar inom naturvetenskap, teknik

30e-skills UK (2013), Big Data Analytics – An assessment of demand for labour and skills, 2012–2017.

31OECD (2015), Data-driven Innovation for Growth and Well-being, What Implications for Governments and Businesses?, STI Policy Note, October 2015.

45

och humaniora behöver alltså samverka. Vidare finns det ett behov av vidareutbildning inom stora datamängder och datanalys för personer som redan är ute i arbetslivet.32

Diskussioner om vilka kompetenser som behövs i det datadrivna samhället måste även ta hänsyn till att datadrivet beslutsfattande och automatisering förändrar arbetsmarknaden som helhet. Många av dagens yrken kommer försvinna eller förändras och nya yrken kommer till.

Synen på integritet och säkerhet kan förändras

En förutsättning för att offentliga och privata aktörer ska kunna ta till vara möjligheterna i det datadrivna samhället är förtroende. Tillit är ett komplext begrepp som spelar en central roll i ekonomiska och sociala interaktioner, och förtroendets huvudsakliga bestånds- delar är säkerhet och integritet för medborgare och konsumenter.33

När allt fler aktiviteter och beslut är automatiserade och data- baserade så blir det nödvändigt att hantera säkerhetsfrågor. Säker- hetshoten har förändrats både i storlek och skala, de kan vara såväl organiserade som icke-avsiktliga, och de kan orsaka stor skada i ett datadrivet samhälle.

Samtidigt kan för stark säkerhet hindra innovation och utveckling som bygger på ett öppet och dynamiskt flöde av data mellan olika system, och där data ibland kombineras från nya källor. OECD förespråkar därför ett skifte från en kultur med fokus på säkerhet, till en kultur med fokus på riskhantering. Målet med riskhantering är att öka sannolikheten att data ska generera ekonomiska och social nytta, genom att minimera eventuella negativa effekter av osäkerhet kring datauppgifternas tillgänglighet, integritet och sekretess.34

Utvecklingen mot ett datadrivet samhälle reser också frågor kring hur den personliga integriteten kan skyddas. Även här behöver en avvägning göras mellan den nytta medborgare och konsumenter kan få av individualiserade tjänster och vad de anser är ett intrång i den personliga integriteten. OECD pekar på att ett sätt att hantera

32The Swedish Big Data Analytics Network (2012), Big Data Analytics – A Research and Innovation Agenda for Sweden.

33OECD (2015), Data-Driven Innovation: Big Data for Growth and Well-Being.

34Ibid.

46

integritet i en datadriven ekonomi är att öka transparensen kring vilka uppgifter som samlas in och öka individens tillgång till och kontroll över uppgifterna. Ett annat sätt är att främja självregering så att organisationer som samlar in data använder uppgifterna på ett ansvarsfullt sätt. Ytterligare en möjlighet är att stötta en kultur av riskhantering, på samma sätt som inom säkerhetsområdet.35 Inom EU införs under 2018 en ny EU-förordning om dataskydd, som kommer ersätta den svenska personuppgiftslagen. Den nya förord- ningen ställer bl.a. strängare krav på att företag och andra organisa- tioner ska informera om hur de hanterar enskildas personuppgifter.36

Introduktion till artiklarna

I denna temarapport beskriver ett antal författare utvecklingen mot ett datadrivet samhälle och vad det innebär för individer, företag och den offentliga sektorn.

Markus Bylund förklarar inledningsvis många av de termer som används inom området datadriven digitalisering. Syftet är att ge en tillräckligt god översikt och struktur så att läsaren ska kunna värdera såväl möjligheterna som utmaningarna med datadriven digitalisering.

Darja Isaksson diskuterar därefter kring vad begreppet infra- struktur betyder i ett digitalt samhälle, och vilka grundläggande system och tjänster som behöver tillhandahållas för att samhället och ekonomin ska fungera effektivt.

Erik Lakomaa fokuserar i sin artikel på företagens hantering av kunddata, vilka risker datainsamling och spridning för med sig, vilka krav det ställer på företagen samt hur företags olika sätt att agera på detta område påverkar konsumenterna.

Anna Felländer, Stefan Fölster och Claire Ingram lyfter i sin artikel fram att digitaliseringen ger upphov till ganska betydande värden som inte räknas in i BNP med nationalräkenskapernas nuvarande utformning. De menar att det sker en dold ökning av välståndet, som med tiden kan bli så omfattande att de sedvanliga makro- ekonomiska instrumenten tappar betydelse, om de inte uppdateras.

35Ibid.

36www.datainspektionen.se/lagar-och-regler/eus-dataskyddsreform/

47

Mårten Blix, fil.dr i nationalekonomi, har bidragit med värde- fulla kommentarer till artiklarna och diskuterat dem med författarna vid ett seminarium.

48

Digitalisering, två begrepp i samma term

Det saknas inte målande bilder av vad digitaliseringen kan bidra till. Debatter, diskussioner och marknadsföring pekar på en lång rad potentiella samhällsförbättringar där digitaliseringen förväntas leda till ett individualiserat, demokratiskt, klimatsmart och jämställt sam- hälle med trygga medborgare med stor samhällstillit och ökade möj- ligheter att ta initiativ, vara delaktiga och bidra till transparens. För- hoppningen är att digitaliseringen ska bidra till smarta städer och en levande landsbygd, bland annat genom att organisera och förvalta de offentliga verksamheterna genom rationaliseringar och effektivise- ringar. Det offentliga kommer att få ökade möjligheter att begripa, utveckla och styra komplexa system, som vården, så att de kan foku- sera på bättre service till en lägre kostnad liksom på nya processer, former och sätt att erbjuda service och välfärdstjänster till människor. Digitaliseringen kommer att medföra helt nya förutsättningar för näringslivet vilket leder till effektivare resursanvändning och ett innovativt näringsliv. Den kommer innebära att fysiska varor blir digitala tjänster samt leda till ökad efterfrågan i den lokala tjänste- sektorn där den förmår att effektivisera, rationalisera och internatio- nalisera tjänster. Traditionell produktion kommer att effektiviseras. Vi kan även se fram emot ett nytt, diversifierat och föränderligt arbetsliv med kontinuerlig utveckling av nya kunskaper och kompe- tenser. Högkvalificerade jobb kommer att skapa allt mer av värde och därför ge än högre löner. Arbetsuppgifter kommer att automa- tiseras, digitaliseras eller utföras av robotar samtidigt som arbets- kraft till det som inte kan automatiseras frigörs.

Beskrivningarna av möjligheter med digitalisering speglar många förväntningar på vad digital teknik och dess användning kan och kommer att bidra till. Det finns goda skäl att tro att mycket av det som förutspås kommer att förverkligas, inte minst eftersom digitali- seringen redan har bidragit till många och omvälvande samhällsför- bättringar. Men, att begränsa sig till ensidigt positiva beskrivningar av förhoppningar om positiva effekter, vilket ofta är fallet, har sina baksidor. En brist med att beskriva digitaliseringens förtjänster i alltför breda penseldrag är att kopplingen mellan orsak och verkan blir diffus. I ena änden finns data och digital teknik och i den andra finns förväntningar om positiv förändring, men vad händer egent- ligen däremellan?

50

Ett skäl till att digitalisering hanteras svepande och vagt är att begreppet har två snarlika men ändå tydligt olika betydelser1. Den första betydelsen handlar om att beskriva en analog signal med en digital representation, på engelska benämnt som digitization. Den andra betydelsen handlar om de förändringar i processer, organisa- tion och system som användningen av digital teknik bidrar till, på engelska benämnt som digitalization. Båda dessa rymmer såväl möjlig- heter som begränsningar som bidrar till att sätta ramar för vad som går att uppnå med datadriven digitalisering.

Digitala representationer av analoga signaler

Det finns många fördelar med att representera signaler digitalt. Ettor och nollor är enkla att spara i stora mängder. De kan enkelt trans- porteras och kopieras, om och om igen, till låg kostnad. Både data och kod (program eller appar, i mer vardagligt språk) kan represen- teras digitalt vilket medför att såväl materialet som maskinen kan lagras, mångfaldigas och distribueras i stor skala. Samma hårdvara, eller dator, kan användas för många olika syften. Alla dessa egen- skaper kretsar kring databearbetning av något slag, antingen som i kommunikation av data eller som i analys eller förädling av det- samma. Samtliga egenskaper kan i grunden kopplas till kostnads- effektivitet och skalbarhet. Ju större del i en produktion som kan digitaliseras, desto större blir dessa fördelar.

Digitaliseringen av musik utgör ett illustrativt exempel. Möjlig- heten att digitalisera akustiska ljudsignaler öppnar för kopiering av musik utan kvalitetsförlust till försumbar kostnad. Det är möjligt att transportera musiken över stora avstånd till många mottagare i stor skala. Inspelning, eller mer specifikt digitalisering av analoga ljud- signaler samt dess lagring, är billigt jämfört med motsvarande ana- loga process. Transformationer av de digitalt fångade signalerna, som när musik mixas eller kompletteras med effekter, är också enklare än med analoga signaler vilket kräver dyra elektroniska och mekaniska maskiner med mer begränsad användning. De direkta konsekvenserna av digitaliseringen av musik är att fler kan spela in

1 Olika sätt att se på begreppet digitalisering beskrivs i flera av Digitaliseringskommissionens betänkanden, se till exempel SOU 2014:13 (s. 28–29) och SOU 2015:28 (s. 97–98).

51

och skapa musik, fler kan sprida den, och fler kan avnjuta den till lägre kostnad än om musiken hade hanterats med analog teknik.

Digitalisering av analoga signaler är inte utan nackdelar. Upp- lösningen, eller detaljrikedomen, hos en digital signal har en tydlig begränsning vilket analoga signaler normalt inte har, åtminstone inte på samma sätt. Det gör att digitala signaler kan uppfattas som plattare eller blekare än dess analoga motsvarighet. Att värdefull klangfärg försvann i digitaliseringsprocessen var en vanligt förekommande kritik av musik på CD-skivor jämfört med dess motsvarighet i vinyl när de infördes. Möjligheten att digitalisera signaler och förflytta dessa i tid och rum gör att risken är stor för förlust av sidoinformation som är väsentlig för att kunna tolka signalen i ett relevant samman- hang. Detta är något som många tydligt upplever första gången de deltar i ett videosamtal och förlorar tajming och samspel i kropps- språk och ansiktsuttryck. Det är inte unikt för digitalisering, men de möjligheter som digitaliseringen öppnar för blottar utmaningarna med förlust av signalers ursprungliga sammanhang på ett sätt som inte är lika tydligt i analoga sammanhang. Ett snarlikt problem är att digital information inte slits på ett synligt sätt och därmed sak- nar den patina som är vanlig vid analogt lagrad information. Det är ofta en fördel, men det innebär även en informationsförlust som ibland är betydelsefull. Vi använder ibland stigar i skogen för att hitta rätt, vilket är detsamma som spår efter andra som har färdats samma väg tidigare, eller väljer böcker och tidskrifter utifrån att de ser att vara välanvända.

Hittills har dock fördelarna med att representera analoga signa- ler i digital form övervägt nackdelarna. Det gäller i synnerhet när medvetenhet om brister med det digitala gör att dessa kan undvikas eller kompenseras för på annat sätt. Mer allmänt bidrar övergången från analogt till digitalt till nya möjligheter av mer generell karaktär, som bättre möjlighet att skaffa sig koll på läget i tid och rum, att kontrollera och styra skeenden, att optimera och effektivisera kom- plexa processer, att hitta avvikelser samt regelbundenheter i brusiga eller stora datamängder och att matcha behov och efterfrågan. Möjligheten att både utnyttja fördelarna med digitalisering och undvika dess baksidor, och vid behov balansera dessa effekter, kräver en god förståelse för kopplingen mellan det analoga och digitala.

52

Datadrivna förväntningar

De generella möjligheter som digitala representationer av analoga signaler medför öppnar i sin tur för förändringar av existerande system, processer och organisationer inom en lång rad tillämpnings- områden. Dessa transformationer utgör det centrala i den andra be- tydelsen av begreppet digitalisering. Enskilda branscher genomgick stora förändringar som ett resultat av omfattande digitalisering redan under 1980- och 1990-talen, som meteorologi där manuella analoga mätstationer ersattes med automatiska digitala stationer. Dessa för- ändringar gjorde befintliga processer avsevärt billigare i drift på be- kostnad av ett antal arbetstillfällen på de bemannade mätstationerna. Digitaliseringen bäddade dessutom för en lång rad andra fördelar. Inom meteorologi har skiftet inneburit fler mättillfällen på fler platser. I kombination med nya typer av sensorer, bland andra satellitbase- rade, och väsentligt bättre datorbaserad lagrings- och analyskapacitet, så har prognosernas upplösning, längd och tillförlitlighet förbättrats. Dessutom har tillgången till prognoser effektiviserats via internet så att de allra flesta har tillgång till aktuella prognoser närsomhelst. De sammantagna effekterna av digitalisering inom meteorologi är alltså bättre prognoser till fler mottagare till en lägre kostnad. Data är centralt genom hela transformationen: tillgång till mycket sensor- data av olika slag från många platser, möjlighet att bearbeta stora mängder data till prognoser och till slut leverera data som beskriver dessa till slutanvändare.

I vissa fall var förändringar av de här slagen så pass värdefulla att de tidigt motiverade de ganska stora investeringarna som krävdes för att åstadkomma dem: dyra och tekniskt avancerade sensorer, kommunikationsutrustning för insamling av sensordata och sprid- ning av resultat, liksom lagrings- och beräkningskapacitet. Inled- ningsvis var det bara ett fåtal branscher där värdet av digitalisering kunde motivera dessa höga investeringströsklar. Utöver meteorologi var tryckeribranschen tidigt ute genom att fasa ut manuell typsätt- ning med hjälp av desktop publishing-programvara, liksom mekanisk tillverkning som övergick från ritningar med papper och penna till datorstödd design och tillverkning (CAD/CAM-system). Sedan dess har kostnaderna för alla delar i kedjan sjunkit dramatiskt sam- tidigt som tillgängligheten och kapaciteten har ökat. Resultatet är

53

att investeringströsklarna för transformation genom digitalisering numera är låga inom de flesta tillämpningsområden.

Kombinationen av goda möjligheter till positiv förändring till låg kostnad har väckt stora förhoppningar om allt från ökade intäkter, minskade kostnader, höjd produktivitet och rationellt resursutnytt- jande inom breda lager i såväl näringsliv som offentlig sektor. Nedan följer tre exempel på tillämpningsområden tillsammans med logiken bakom förväntningarna på datadriven digitalisering.

Kundanalys inom handel. Kunder möter i dag handelsföretag via många olika kanaler, mest framträdande är fysiska butiker, webbase- rad e-handel och mobilt internet. Sammantaget genererar dessa kon- takter mycket data av varierat slag från olika källor: webbloggar, ekonomiska transaktioner, mobila besöksräknare, annonsering via social media och webb, återkoppling via kundtjänst, med mera. Samlad analys av all data förväntas bidra med värdefulla insikter om kunderna. Hur de beter sig. Hur man kan få dem att handla mer. Hur man enklast når dem. Ytterst handlar det om att få fler beta- lande kunder och att behålla dessa längre.

Operationell analys i såväl näringsliv som offentlig sektor. Genom att samla och analysera data, ofta fragmenterad och ostrukturerad, från loggar, sensorer och maskiner är målet att identifiera trender, mönster och avvikelser i produktionsmönster. Förhoppningen är att insikterna ska förbättra beslut, öka prestanda och spara resurser. Dyr utrustning, arbetsintensiva processer eller kritiska system är sär- skilt lämpliga måltavlor. Ett exempel kommer från enheten MODA (Mayers’ Office for Data Analytics) i New York som har till uppgift att bidra till förbättrad verksamhet genom omfattande datainsam- ling och -analys. De har bland annat tillämpat sina insatser på före- byggande brandskydd. Genom att analysera statistik från tidigare brandincidenter och -utryckningar lyckades de prioritera om sina inspektioner så att de hittade 70 procent av de värsta överträdelser- na under den första fjärdedelen av alla utförda inspektioner jämfört med 21 procent innan analysen.

Stadsplanering är en komplicerad process med många inbyggda målkonflikter och varierande perspektiv att ta hänsyn till. Ett av de mål stadsplanerare försöker uppnå är en levande stad som stimule- rar kreativitet och initiativrikedom till förmån för goda levnads- villkor och innovationskraft. Det saknas inte teorier för hur städer ska planeras för att åstadkomma detta. Ett exempel är att planera

54

stadsdelar så att de tjänar flera olika syften vid olika tidpunkter på dygnet, dag som kväll. Ett annat är att planera för mindre gator med många tillfällen för fotgängare att mötas, med gott om andra mötesplatser än hem och arbetsplats, som torg, parker och restau- ranger. Hittills har få av dessa teorier kunnat verifieras empiriskt. Dels för att utmaningen är beroende av många olika variabler sam- tidigt, dels för att det har varit dyrt och svårt att få data av hög kvalitet. Med hjälp av många olika nya datakällor, som kollabora- tiva digitala kartverktyg, social media och mobiltelefonanvändning, som alla kan bidra med information om hur människor rör sig, vad de gör, och när, är det möjligt att komplettera traditionella datakällor om landanvändning, boendestatistik, med mera (Nadai et al. 2016). Förutom verifiering av befintliga teorier är förhoppningen att tek- niken ska utgöra ett kompletterande verktyg för mer lokal- och situationsanpassad vägledning inför dyra infrastruktursatsningar med mycket lång livslängd.

Än så länge handlar datadriven digitalisering mycket mer om för- väntningar än om välbeprövade metoder med verifierbara resultat, åtminstone sett som en generell metod. Potentialen finns där i många branscher och tillämpningsområden. Hur väl det fungerar beror dock på många olika faktorer. Att sätta sin tilltro till en metod som endast testats i begränsad skala i helt andra sammanhang, med andra förutsättningar än den aktuella, är vanskligt. Datadriven digitali- sering behöver baseras på en mycket god förståelse för möjligheter och begränsningar med datainsamling, bearbetning och analys. Det kräver också kompetens för att bedöma om analysresultaten verk- ligen har potential att leda till den transformation som eftersträvas.

Data, information och kunskap

I vardagligt bruk används ofta begreppen data, information och kunskap närmast synonymt. Det finns flera olika definitioner på alla tre begrepp som också delvis är överlappande. Det finns dock goda skäl att beskriva de som tre olika men nära besläktade begrepp.

Data betraktas som den mest grundläggande komponenten av de tre, och kan definieras som symboler som representerar signaler av något slag. Enligt denna definition är det oklart om data är an- vändbar eller ej. Information skiljer sig från data såtillvida att den är

55

konstaterat användbar. Den hjälper till att besvara frågor som vad, vem, var, när, hur många, och så vidare. Eller med andra ord, infor- mation är data som tilldelats mening. Genom att vidare processa, strukturera eller ordna information så kan det leda till kunskap. Det kräver att informationen sätts i ett sammanhang av erfarenheter, värderingar och omgivningsbeskrivningar för att skapa nya erfaren- heter, upplevelser eller information.

Följande talserie kan illustrera det vi med ovan definition kallar för data.

[−2.7, −2.8, 0.2, 5.2, 10.9, 14.7, 17.7, 16.2, 11.4, 6.5, 1.8, −1.7]

Utan annan information om datamängden kan vi bara konstatera att det är ett antal symboler från det arabiska talsystemet som sam- mantaget uttrycker värdet från tolv distinkta signaler. Mer än så kan vi inte säga utan ett sammanhang som berättar något mer om signalernas uppkomst. Genom att tillföra kunskapen att talserien representerar månadsmedeltemperaturen uttryckt i grader Celsius, listade i ordningsföljd med den första signalen avseende månaden januari, så har datamängden fått mening – vi har fått information. Om vi dessutom sätter informationen i ett sammanhang tillsammans med en annan kunskap så kan vi använda informationen i datamäng- den för att få ny kunskap. Om vi exempelvis tänker oss att sam- manhanget är bilkörning, och att vi dessutom känner till att is är halt och att vatten fryser vid temperaturer under 0 grader Celsius, då har vi tillägnat oss den nya kunskapen att det sannolikt är halt på vägarna under månaderna december till februari. Om vi dessutom vet att temperaturen normalt varierar en hel del utifrån medel- temperaturerna så kan vi gissa att risken för halka även är stor i november och mars.

Ovanstående exempel är trivialt men representativt för en stor mängd datasammanhang där nya datamängder förhållandevis enkelt kan leda till ny kunskap. I många fall är dock övergångarna från data till information, och information till kunskap, betydligt otyd- ligare och svårare att få till. Med alla nya möjligheter till såväl data- insamling som -analys och -bearbetning är det lätt att skapa höga förväntningar på den kunskap som kan skapas utifrån nya stora datamängder. I vissa fall infrias dessa förväntningar, men i många kommer de i stället på skam. Det är en svår utmaning att skilja de

56

båda fallen åt, i synnerhet på förhand. Det finns dock många exem- pel på att situationer där misslyckanden att nå målen kan vara svåra att upptäcka ens i efterhand. Det senare kan bara botas genom en bättre förståelse för vad datadriven digitalisering egentligen är, vad det går ut på och vad som är rimligt att vänta sig i slutändan.

Data, data, data, …

Datadriven digitalisering utgår från data: stora och små data, snabba och långsamma data, hög- och lågdimensionella data, värdefulla och icke värdefulla data, flyktiga data och data som behåller värde över tiden. Och så vidare. Kort sagt, data kan se ut och uppträda på många olika sätt. I dataålderns barndom under 1950- och 1960-talen var lagringskapacitet oerhört dyrt och exklusivt. För att spara lag- ringsutrymme valdes därför det data som skulle hanteras av datorer ut med stor omsorg. På samma sätt fanns det goda skäl att hitta kompakta representationer av det som skulle bearbetas för att spara ytterligare lagringsutrymme, vilket exempelvis tog sig uttryck i vanan att lagra årtal med endast två siffror. Något som ställde till det rejält i samband övergången från 1900-tal till 2000-tal då år 99 över- gick i år 00 och åldersdifferensen mellan något sentida fenomen och något äldre plötsligt kunde bli negativ. Den absoluta merparten av all information som producerades i samhället var under lång tid analog även efter att datorer ökade i popularitet och användning. Fjärrkommunikation skedde företrädesvis via analog telefoni och hand- eller maskinskrivna brev. Media var under lång tid alltjämt analog i både radio, TV och tryckt form.

Det var då. Sedan dess har datorer och lagring har blivit allt mindre, billigare och energisnålare. I kombination med internets snabba tillväxt sedan början av 1990-talet så har det bidragit till en exponentiell tillväxt i digital dataproduktion. I början av 2000-talet inträffade brytpunkten då mängden digitalt lagrad information över- steg mängden analogt lagrad information. Sedan dess har det digitala ökat kraftigt på bekostnad av en krympande analog lagringsvolym. Det kryllar numera av målande beskrivningar av hur mycket digital data som produceras, i synnerhet inom social media. Googles VD Eric Schmidt påstod i en kommentar från 2010 att det då tog två dagar att skapa lika mycket digitalt lagrad information som mänsk-

57

ligheten hade skapat genom historien fram till 50-50-brytpunkten, och avsåg då såväl analog som digital information. Dataanalysföre- taget Domo bidrog med några uppskattningar i augusti 2015 med följande ungefärliga produktionstakt per minut: fler än 200 miljoner skickade ebrev, fyra miljoner Google-sökningar och lika många gilla- klick på Facebook-inlägg, 300 timmar uppladdad video på Youtube, 300 000 snaps via Snapchat och något fler kvitter på Twitter2. Listan kan göras mycket längre, och siffrorna ökar i allt snabbare takt.

Datakarakteristik

Dagens enorma dataproduktion skapar ett behov av mer finkornig beskrivning av datamängders olika egenskaper och särdrag. Innan digitaliseringen tog fart på allvar, fram till 1970-talet ungefär, var registerdata dominerande. Goda exempel är folkbokföringsuppgift- er och statistik i olika former, det senare ofta i rejält aggregerad form för att spara lagringsutrymme. Att använda manuella pappersregister som metafor för att beskriva digital data var naturligt, eftersom en av de första stora uppgifterna för datorer var automation av tidigare analoga register. Metaforen var så väletablerad att den utgjorde grunden för Sveriges, och världens, första nationella datalag 19733. Till skydd för enskildas personliga integritet föreskrev den att inga dataregister med personuppgifter skulle få inrättas och föras utan tillstånd av Datainspektionen.

Registermetaforen är alltjämt relevant, men endast för en mycket liten delmängd av all digitalt hanterad data. Det finns helt enkelt inga tydliga vinster med att likna dagens stora mängd digital media med ljud, bild och video, liksom sensordata, trafikdata, transaktions- data, med mera, vid register i pappersformat.

Stora data, eller big data på engelska, har under flera år varit ett lika populärt som missbrukat begrepp för att beskriva de nya möjlig- heter som många hoppas på i och med ökad förmåga till insamling och bearbetning av data. Det finns egentligen ingen bra definition av vad som menas med stort i begreppet, mer än en allmän och diffus avgränsning uttryckt som datamängder som är så stora att

2https://www.domo.com/blog/2015/08/data-never-sleeps-3-0/

3SFS 1973:289.

58

traditionell databehandling inte är tillräcklig. Facebooks fyra miljo- ner gillaklick per minut är tillsammans med all annan data som skapas i samband med att över en miljard individer använder tjänsten ett bra exempel på stora data. Detsamma gäller klimatdata och data från DNA-sekvensering. Den exponentiella tillväxten i datavolym- er till trots så är dock många datamängder fortfarande små i ljuset av den gängse avgränsningen. Icke desto mindre kan de innehålla intressant information som bidrar till ny kunskap.

Volym och mängd är således förhållandevis trubbiga instrument för att beskriva datamängder, inte minst för att det i det närmaste finns en oändlig variation i vad data kan beskriva. Registerdata har med tiden kompletterats med data som beskriver i stort sett all form av text och skriftlig information; bild, ljud, och video i en uppsjö av kvaliteter; social information i form av relationer mellan individer och reaktioner på deras yttranden; fysiska fenomen av olika slag i allt från meteorologisk och biometrisk data till data från maskiner och produktionssystem. Den stora variationen i vad data beskriver bäddar för betydande skillnader mellan olika datamängder.

Skillnaderna är inte minst viktiga för att förstå graden av osäkerhet i hur väl data, till exempel en temperaturmätning, stämmer överens med verkligheten. Denna osäkerhet kan bestå i avvikelser och direkta fel, men även ofullständig och inaktuell data. Den kan vara svår att upptäcka eftersom datamängden ofta är separerad från källan i både rum och tid. Oren och felaktig data är ett stort och växande pro- blem i både näringsliv och offentlig sektor, som genom extraarbete och dåliga beslut och beräknas leda till mycket stora kostnader liksom dålig arbetsmiljö och annat lidande. Det saknas studier av bra kvalitet som på ett konstruktivt sätt kvantifierar dessa kon- sekvenser, men de ekonomiska riskerna bedöms i allmänhet vara höga. I en studie av användning och upptag av datakvalitetsverktyg genomförd av Gartner svarar de deltagande företagen att de upp- skattar kostnaderna som härrörs från bristande datakvalitet till i genomsnitt USD 14,2 miljoner årligen (Friedman & Judah 2013).

Ett alternativt sätt att beskriva data är att se till hastigheten med vilken ny data produceras och levereras. Hög dataproduktions- hastighet kan leda till mycket stora datavolymer, men bara om den producerade datamängden behöver lagras i sin helhet. Ofta kan ana- lysen av dataströmmen ske löpande, exempelvis i jakt på föränd- ringar i ett dataflöde, vilket leder till låg volym men stora behov av

59

hög analyskapacitet. På samma sätt utgör komplexiteten i en data- mängd en faktor som uttrycker såväl möjligheter som utmaningar i samband med analys och förädling. Enklare sammanhang, som en temperaturmätning över tiden, kan beskrivas i ett fåtal dimensioner (två stycken: temperatur och tid). På samma sätt kan geografisk information i sitt enklaste utförande beskrivas i fyra dimensioner (längd, höjd, bredd och tid). I takt med att antalet sammankopp- lade datakällor ökar så kan även antalet dimensioner i datamängden bli mycket stor, inte sällan räknas de i tusental eller mer.

Metadata

En term som ofta förekommer utan vidare definition eller diskussion i datasammanhang är metadata. Termen avser data som på något vis beskriver annan data. Ett vardagligt exempel är information om digitala fotografier. Det kan handla om kvaliteteter i själva bilden som dess upplösning och färgdjup, eller omständigheter kring själva skapandet av bilden som kamerans brännvidd, bländare och slutar- tid vid fototillfället. Det kan också handla om sammanhanget i vilket bilden fotograferades, som tidpunkt och plats. All denna informa- tion skapas av kameran i fotograferingsögonblicket och lagras till- sammans med bilden i en och samma datafil. Ytterligare metadata kan tillföras senare, som motiv eller vilka personer som är med på bilden, antingen manuellt av en människa eller automatisk som ett resultat av maskinell analys. Syftet med metadata i bilder är deskrip- tiv för att skapa ett mervärde där informationen följer bilden genom dess livslängd. En annan slags metadata har en mer begränsad livs- längd. Syftet här kan vara strukturellt som att beskriva data under transport eller lagring, exempelvis ett meddelandes längd eller orga- nisation.

Metadata kan ses som sekundär och perifer i jämförelse med den datamängd som metadata beskriver. Men i många fall visar sig just metadata ha värden som består mycket längre än dess tilltänkta livs- längd, inte sällan på helt oförutsedda sätt. Av det skälet är begrep- pet åtföljt av ständigt återkommande värdeladdade kontroverser. En anledning till det är att metadata ofta är ett fokusobjekt i över- vakningssammanhang. Flera regleringar för brottsbekämpande ända- mål tar sikte på just metadata snarare än de dataobjekt de är satta

60

att beskriva. Exempelvis tid, plats och avsändare för ett meddelande som skickas mellan olika individer. Ett syfte med att begränsa sig till metadata är att minska kränkningen av integritet som övervak- ningen befaras leda till genom att utesluta innehållet i meddelandet från övervakning. Det går dock att utläsa en stor mängd informa- tion enbart från metadata, även avseende innehållet i meddelandet, med kvarstående stor risk för kränkning av de övervakades integritet.

Tid och plats för produktion av ett dataobjekt är bra exempel på metadata som har långt många fler tillämpningar än vad som ur- sprungligen avses. Sådan metainformation från stora mängder foto- grafier i öppna bildarkiv som Flickr och Panoramio har exempelvis använts för att härleda vanliga turistattraktioner i stora städer, lik- som vilka rutter turister oftast använder för att ta sig mellan dessa (Zheng, Zha & Chua 2012).

Öppna data

En överväldigande majoritet av all data som produceras har begräns- ningar i vem som får tillgång till den och hur den får användas. Media som nyheter, böcker, film och musik distribueras mot betal- ning i någon form, och de får normalt inte dupliceras eller spridas vidare av mottagaren, i vart fall inte utan begränsningar. Dessutom är tillgången ofta behäftad med kostnader. Social media, som med- delanden i Twitter, är ofta fria för användarna att ta del av. Men om man vill få tillgång till alla meddelanden som produceras i tjänsten, liksom metadata som exempelvis var och när de producerade, så sker det normalt mot betalning och med begränsningar i hur de får användas. Öppen data handlar om motsatsen och beskriver således ingen kvalitet i datamängden eller dess källa utan handlar om frihet att använda den fritt utan begränsande restriktioner. Formella defini- tioner av begreppet saknas, men de allra flesta innefattar återanvänd- ning som en given frihet. Det kan exempelvis handla om redigering av en bild, eller användning av ett ljud i en musikproduktion. Fri vidare spridning inkluderas också, men oftast med begränsningen att upphovsmannen ska uppges vid spridningen liksom att spridningen ska ske med samma rättighet som ursprungsdata distribuerades med. Det senare innebär att det inte är möjligt att ta betalt för data som helt eller delvis skapats med hjälp av öppen data.

61

Det finns många argument för varför öppen data är bra varav få är generellt tillämpliga. Många anser att data som har sina rötter i grundläggande biologiska eller fysiska strukturer, som exempelvis organismers genetiska material, tillhör mänskligheten i stort och att det därför inte kan skyddas av upphovsrätt eller begränsas i sprid- ning. Mycket data produceras med offentliga medel, antingen som en del i offentlig verksamhet eller via offentligt finansierad forsk- ning i akademi och näringsliv. Enligt ett EU-direktiv från 20034 ska all data som offentlig verksamhet tillgängliggör vara fri för alla att återanvända. Rätten och spridningen får inte utformas så att den diskriminerar någon enskild, och den får inte behäftas med avgifter som överstiger kostnaden för reproduktion och spridning. Många länder har tagit god tid på sig att fullt ut implementera direktivet i nationell lagstiftning, inklusive Sverige, men sedan några år tillbaka blir alltmer offentligt producerad data publikt tillgänglig. Det finns även goda skäl att tro att felaktig data, eller så kallad dataröta, har större chans att blir rättad om många har tillgång till datamängden än bara ett fåtal.

Möjligheten för alla och envar att på ett enkelt sätt ta del av, vidareförädla och själv sprida offentliga data är värdefull av flera skäl. Ett handlar om att modellen har potential att skapa en positiv innovationskraft där uppfinningsrikedom och skaparglädje leder till en uppsjö av kreativ och användbar användning som skapar värde på många nivåer i samhället: ekonomiskt, socialt och demokratiskt. Ett annat handlar om att delandet i sig är förtroendeskapande i rela- tionen mellan offentliga institutioner och både medborgare och näringsliv, och att det bidrar till såväl större delaktighet i offentliga processer som ett medskapande som är positivt och utvecklande för samhället i stort.

Personlig data

Personliga data, eller personuppgifter som de benämns i reglerings- sammanhang, avser data som direkt eller indirekt kan kopplas till en individ. Exempel på data som med stor precision går att koppla till enskilda individer är namn, personnummer och adress. Foto-

4 EU-direktiv 2003/98/EC, även bekant under namnet PSI-direktivet.

62

grafier som innehåller identifierbara personer är exempel på data med indirekta kopplingar till individer. Såväl metadata som trafik- data innehåller ofta information som går att koppla till geografiska positioner, vilket gör det möjligt att skapa detaljerade spår av hur individer rör sig mellan och inom olika platser. Denna praktik under- lättas ytterligare av användning av direkta positioneringsmekanis- mer som GPS i smartphones och sportklockor.

Personliga data skyddas genom en mängd olika regleringar för att på olika sätt hjälpa individer att värna sin integritet5, exempelvis personuppgiftslagen6, kreditupplysningslagen7 och lagen om elek- tronisk information8 som var och en reglerar olika tillämpningsom- råden. Generellt gäller att det inte är tillåtet att samla in, behandla och sprida personliga data utan varje enskild individs medgivande. Personen det gäller har även rätt att ta del av data som kan kopplas till ens person och få den korrigerad om den är felaktig. Hantering och spridning av ostrukturerad personlig data, som exempelvis namn på personer i löpande text på en blogg eller i en tidningsartikel, är tillåten även utan omnämnda personers direkta medgivande.

Vissa uppgifter anses vara särskilt känsliga, det gäller sådana som avslöjar ras eller etniskt ursprung, politiska åsikter, religiös eller filo- sofisk övertygelse, medlemskap i fackförening samt uppgifter som rör hälsa och sexualliv. Det är enligt personuppgiftslagen förbjudet att hantera känsliga personuppgifter, men i vissa undantagsfall är det ändå tillåtet. Lagring av personuppgifter för hälso- och sjuk- vårdsändamål är ett exempel på ett undantag som gör hanteringen laglig. För all hantering av känsliga uppgifter gäller dock hårdare krav på säker datahantering än för andra uppgifter. Personuppgifts- lagen kommer 2018 att ersättas av en ny EU-förordning om data- skydd9, den allmänna dataskyddsförordningen, men även den nya förordningen erbjuder ett särskilt skydd för känsliga uppgifter.

5Det finns gott om litteratur som behandlar integritet kopplat till data och digitalisering, men få texter erbjuder breda och multifacetterade diskussioner på temat. För två undantag se Bylund (2013) och Nissenbaum (2010).

6SFS 1998:204.

7SFS 1973:1173.

8SFS 2003:389.

9Europaparlamentets och rådets förordning (EU) 2016/679 om skydd för fysiska personer med avseende på behandling av personuppgifter och om det fria flödet av sådana uppgifter (allmän dataskyddsförordning).

63

Det är lätt att förledas att tro att det är enkelt att avgöra om enskilda dataobjekt går att koppla till en individ eller inte, liksom att de datamängder som innehåller sådana objekt skulle vara få i rela- tion till övriga. Många enskilda fall har dock bevisat motsatsen. Det finns i själva verket gott om datamängder som till synes inte inne- håller referenser till individer men som ändå innehåller dataobjekt med personliga kopplingar. En anledning till detta är att mycket data på ett eller annat sätt produceras som en konsekvens av mänsk- lig aktivitet, som social interaktion via webb eller telefon, men även fotografier, köptransaktioner och elförbrukning.

En vanlig metod för att göra datamängder med personliga kopp- lingar hanterbara utan direkta individuella medgivanden, vilket lag- stiftning oftast kräver, är att anonymisera datamängden. Det handlar oftast om att tvätta bort identifierbar information från datamängden helt och hållet genom att ta bort alla identifierare i datamängden. Det låter sig göras om värdet i datamängden består även helt utan kopplingar till individer. Ett exempel är en automat som räknar antal passager in och ut från en butik. En alternativ metod för att anonymisera data är att byta ut identifierare som namn och person- nummer mot andra identifierare som var för sig inte går att koppla till någon individ. Det krävs om värdet i datamängden är beroende av kopplingar till människor som dock inte behöver vara kända indi- vider. Ett exempel är en automat som räknar antal återkommande besökare i en butik.

En stor utmaning för båda dessa varianter, men i synnerhet den senare, är att det i många fall är förhållandevis enkelt att använda annan känd information för att avkoda anonymiseringen och åter- identifiera enskilda dataobjekt. I vissa fall låter sig hela datamängder återidentifieras. En telefonkatalog är ett bra exempel på en data- mängd som är användbar för ändamålet, eftersom den bidrar med information som kopplar individer till platser som hem och arbets- plats. Det är utomordentligt svårt att på förhand utesluta att en anonymiserad datamängd inte går att återidentifieras på något sätt. Vid en studie baserad på tre månaders kreditkortsdata från drygt en miljon personer lyckades forskare vid MIT i USA visa att det räcker med data från fyra transaktioner per person för att återidentifiera hela 90 procent av individerna (de Montjoye et al. 2015).

64

Datakällor

Under tiden då register var den dominerande metaforen för lagring av data var i princip all dataproduktion analog, varefter den mer eller mindre manuellt matades in i digitalt format. I takt med att mängden digitalt lagrad information har ökat så har även själva pro- duktionen blivit alltmer digital. I dag lagras en överväldigande andel av all ny data digitalt redan från början. Fysikaliska signaler som temperatur och tryck, men även mer sammansatta intryck som ljud och bild, är ursprungligen analoga fenomen. I modern datahantering konverteras de dock till digitalt format tämligen omgående utan analog mellanlagring. En mycket stor mängd data produceras även helt digitalt, utan att någonsin ha passerat analog form. Det gäller all data som uteslutande baseras på digital data eller uppkommer som ett resultat av digitala transaktioner.

Media i bred bemärkelse är i dag i stor utsträckning digital i alla led, från produktion till lagring, distribution och konsumtion. Tryckt media som böcker och tidningar, liksom radio, är de mest fram- trädande undantagen där senare delar i kedjan alltjämt är analog. Inom digital media har webben som distributionsplattform en mycket framträdande roll. Dels för dess totala dominans avseende amatör- producerad media i form av bloggar och egenproducerad musik och film. Dels för att traditionell media i allt högre utsträckning går över till webbaserad distribution i samklang med stora förändringar i mediakonsumtionsvanor.

Media i sin helhet står för en betydande del av all lagrad och distribuerad digital data. En annan stor komponent är kommuni- kation i form av epost, social media samt röst- och videosamtal. De digitala plattformarna för kommunikation och socialt umgänge har växt exponentiellt sedan webben gjorde internet populärt med början under 1990-talet. Mobiltelefoni, och framför allt mobilt internet i kombination med smartphones, har bidragit med ytterligare bränsle till utvecklingen. I dag uppskattas en knapp tredjedel av världens befolkning ha tillgång till internetuppkopplade smartphones med social interaktion som en av dess främsta tillämpningar. Röst- och videosamtal, liksom epost, lagras normalt inte på lång sikt. I vart fall inte centralt. Det gäller inte data som produceras i social media som Facebook och Twitter med flera. Där får man räkna med att meddelanden, kommentarer och gillaklick lagras och används för

65

analys under mycket lång tid framöver. Att radera denna informa- tion är komplicerat och ibland omöjligt.

Internet, och då främst social och traditionell digital media, har bidragit till att skapa digitala rum i vilka människor numera utför många av de handlingar som tidigare var bundna till fysiska rum och platser. Vi umgås, roar oss, arbetar, handlar, gör affärer och mycket mer i dessa nya digitala rum, i stor utsträckning på samma sätt som vi tidigare har gjort det i de fysiska rummen. Andra förutsättningar hos de digitala rummen, med möjlighet till kommunikation över stora avstånd och till många samtidigt, har dock bidragit till snabb spridning och upptag av nya vanor med kraftigt utökade nätverk som följd. Framför allt geografiskt men även sett till volym. Dessa digitala rum har på många sätt utvecklats parallellt med de fysiska rummen, endast hoplänkade via individer och organisationer.

Sakernas internet, eller internet of things på engelska, är en term som beskriver företeelsen att koppla ihop fysiska och digitala rum via sensorer och aktuatorer av olika slag. Sensorer för att registrera signaler som representerar allt från temperatur till rörelse och bio- metriska data, liksom aktuatorer för att reglera belysning, öppna dörrar och styra inomhusklimat, förses i allt högre utsträckning med koppling till internet. Analysföretaget Gartner uppskattade i en färsk analys att antalet saker i sakernas internet under 2016 skulle uppgå till fler än 6 miljarder10. Om fyra år är prognosen fler än 20 miljarder saker. Precis som med datadriven digitalisering i allmän- het så finns det många förväntningar avseende de värden som saker- nas internet kommer att bidra till11. Många är säkerligen överskat- tade, men om man ser till betydelsen för samhällsutvecklingen som det digitala har bidragit med hittills, och då företrädesvis i digitala rum separerade från våra fysiska, så är det inte en alltför vild gissning att sammanlänkningen mellan det fysiska och digitala rymmer mycket stora möjligheter. Under alla omständigheter så kommer sakernas internet att bidra till en mycket omfattande digital dataproduktion med sikte på allt möjligt som händer i vår fysiska miljö.

En annan växande datamängd är de restprodukter som skapas som ett resultat av digitala transaktioner av en mängd olika slag.

10www.gartner.com/newsroom/id/3165317.

11Se exempelvis rapporten The Internet of Things: Mapping the Value Beyond the Hype från McKinsey Global Institute, www.mckinsey.com/business-functions/business- technology/ our-insights/the-internet-of-things-the-value-of-digitizing-the-physical-world.

66

Kreditkortköp, elenergianvändning, passage genom vägtullar, liksom en mängd andra aktiviteter i fysiska rum skapar bestående avtryck i form av digitala loggar och noteringar. Detsamma gäller händelser i digitala rum, som webbsökning, besök på bloggar och nyhetsplatser samt gillaklick i social media. De är alla datakällor i sin egen rätt. I vissa fall skapas data för stunden, som vid datakommunikation då information om ett meddelandes storlek, dess avsändare och mot- tagare fastställs för att säkerställa transport av meddelandet. I andra fall har syftet en längre tidshorisont, som när trafikdata från mobil- telefonanvändning lagras för att säkerställa ett betalningsunderlag vid fakturering av kund. I åter andra fall upptäcks ett mer bestå- ende värde i dessa tillfälliga data, varefter de lagras under längre tid än vad ursprungsändamålet kräver. Statens krav på telekomopera- törer att lagra trafikdata för brottsbekämpande ändamål utöver det som krävs för fakturering, den så kallade trafikdatalagen12, är ett sådant exempel. Gemensamt för alla varianter av trafikdata är att de anses vara mycket värdefulla för en många olika ändamål, inklusive övervakning, marknadsföring och optimering av exempelvis res- vanor.

Sammantaget finns det en stor och variationsrik mängd källor till digital dataproduktion i vår omgivning. De allra flesta är osyn- liga för ögat liksom för de flesta människors medvetande. Det finns lite som talar för att utvecklingen med allt fler källor kommer att plana ut. Troligare är att vi kommer få se en allt kraftigare tillväxt i både variation och antal.

Tekniker för databearbetning

Det förekommer en stor mängd tekniker och metodskolor som an- vänds för att bearbeta och söka värde i datamängder av olika slag: databrytning, artificiell intelligens, deep learning, artificiella neuron- nät, statistisk analys, mönsterigenkänning, genetisk programmering, är några av många termer som förekommer i såväl teknisk som mer vardaglig litteratur. Gemensamt för alla är att de handlar om pro- cesser och system för utvinning av kunskap ur såväl strukturerad

12 Ingår i lagen om elektronisk kommunikation, SFS 2003:389.

67

som ostrukturerad data. Alla har sin grund i tillämpad matematik, ofta med framträdande inslag av statistiska metoder.

Maskininlärning

Maskininlärning är ett samlingsbegrepp för algoritmer13 för att mer eller mindre automatiskt skapa modeller som beskriver någon egen- skap i en datamängd – ett sätt för datorer att lära sig från data utan program som exakt beskriver vad de ska göra. Intrycket blir att resultatet kan liknas med inlärning av mänskligt eller biologiskt slag. Dessa algoritmer utgör på ett eller annat sätt centrala komponenter i många av de tekniker och metodskolor som handlar om data- bearbetning.

Maskininlärning kan användas för att lösa ett antal grundläggan- de matematiska problem. Vid klassificering skapas en modell som kan användas för att sortera indata i ett antal förutbestämda kate- gorier. Vid klustring skapas en modell för att sortera indata i icke förutbestämda kategorier. Vid regressionsanalys är målet att givet en bekant variabel hitta en funktion som beskriver dess beroende av en eller flera obekanta variabler.

13 Mer vardagligt kan det matematiska begreppet algoritm liknas vid ett recept, som i en kok- bok, eller mer generellt en struktur, för att lösa matematiska problem.

68

Källa: https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning#/media/File:Svm_max_sep_hyperplane_with _margin.png

Källa: https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis#/media/File:Cluster-2.svg

69

Källa: https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis#/media/File:Linear_regression.svg

Det finns flera olika sätt som maskininlärning kan gå till på. Vid övervakad inlärning presenteras algoritmen med ett antal exempel på datapunkter och deras motsvarande rätta svar. Efter tillräckligt många exempel kan algoritmen med viss säkerhet förutse rätt resul- tat givet datapunkter som den inte stött på tidigare. Metoden kräver att man har en känsla för vad man vill få ut redan när man startar träningen, exempelvis olika förutbestämda kategorier i en svarsrymd. Det behövs även tillgång till exempel på datapunkter och deras mot- svarande rätta svar, vilka kan vara svåra att få tag på. Klassificering är ett problem som kan lösas med övervakad inlärning.

Vid oövervakad inlärning visas inte några exempel på korrekta kopplingar mellan indata och resultat utan algoritmen ska enbart utifrån förevisade datapunkter hitta användbar struktur i data, exem- pelvis ordning eller gruppindelning. Metoden är användbar när man inte vet vad man letar efter och på förhand inte kan säga vilka alter- nativa svar som indata kan ge upphov till, liksom när man vill ta fram ny kunskap från data. Klustring är ett problem som man lösas med oövervakad inlärning.

En tredje variant, reinforcement learning, kan ses som en slags kombination av de två ovanstående. Det används i föränderliga

70

situationer där algoritmens beteende behöver förändras över tiden, exempelvis vid interaktion med en dynamisk omvärld. Genom att kontinuerligt utvärdera och återkoppla de beslut algoritmen fattar förändras den över tiden. Medan det finns likheter mellan reinforce- ment learning och både övervakad och oövervakad inlärning så finns det också en viktig skillnad. Vid de båda senare är målet att iden- tifiera likheter och skillnader i indata medan det i den förra är att skapa ett föränderligt beteende i en dynamisk miljö.

Dessa tre problemlösningsutmaningarna klustring, klassificering och regressionsanalys illustrerar grundläggande problem som man kan lösa med maskininlärning, men ett stort antal besläktade och specialiserade varianter förekommer. Sammantaget handlar dessa om att skapa system med förmågan sortera och ordna data, förutse varia- tioner och förändringar i dataströmmar, hitta avvikelser i datamäng- der, och så vidare. Dessa kan sedan tillämpas inom en mängd olika områden i allt från programvara som spelar avancerade spel som schack och go baserat på en motspelares drag, kör ett fordon givet signaler från sensorer som detekterar egenskaper i fordonets omgiv- ning eller uppmärksammar hälso- och sjukvården på annalkande in- fluensaepidemier utifrån många individers webbsökningar på temat.

Centralt i alla resonemang är dock förekomsten av (1) någon slags modell av ett fenomen och (2) en algoritm som givet (3) indata kan producera (4) resultat med utgångspunkt från modellens be- skaffenhet. I maskininlärningens barndom för 40–50 år sedan krävdes mycket handpåläggning och manuellt arbete för att skapa dessa modeller. Det kunde handla om kodning av regler i schack eller om- fattande systematisering av beroenden och relationer i tillverknings- processer i så kallade expertsystem. Med bättre algoritmer, mer minne och processorkraft, och framför allt tillgång till alltmer data, har gränserna för hur mycket av modellbygget som måste göras manuellt på förhand krympt drastiskt. I dag finns många exempel på tillämpningar som helt drivs av data.

Beräkningskraft och lagring av data

I dataålderns barndom var både beräkningskraft och lagringskapa- citet mycket resurskrävande. De var dyra i inköp och underhåll, tog stor plats och krävde mycket energi för drift. Resultatet blev stora

71

centraliserade datorhallar för hantering av ett begränsat antal problem- lösningar till ett fåtal aktörer. I takt med att processorer och minnen blev mindre, mer energisnåla och billigare att tillverka så flyttade lag- ring och beräkning ut till persondatorer och såväl tillämpnings- områden som antal användare ökade kraftigt. Dagens tillämpningar, som baseras på mycket stora datamängder och väldiga behov av beräkningskraft, har tvingat fram en återgång till centraliserade an- läggningar eftersom kapaciteten i enskilda datorer, även kraftfulla sådana, inte räcker till. Dessa anläggningar, så kallade datacenter, möjliggör även en högre grad av kostnadseffektiv tillförlitlighet (redundans, säkerhetskopiering, skalskydd, med mera) jämfört med distribuerade lösningar. Dagens datacenter är baserade på många men billiga datorer och de är utvecklade för att kunna växa i storlek utan att komplexiteten blir ohanterlig. De kan hantera såväl stora som små problem av många olika slag kostnadseffektivt och de kan tjäna många olika aktörer samtidigt.

Molnbaserade lösningar är närbesläktade med datacenter såtill- vida att en lösning anses vara molnbaserad om den till skillnad från lokal lagring och beräkning i servrar, desktops, laptops och telefoner hanteras i datacenter i stället. Vid små och medelstora behov köps oftast denna kapacitet av en leverantör av molntjänster. Det fungerar bra för aktörer vars beräkningsbehov är så små att de inte motiverar investering och drift av ett eget datacenter. Dessutom möjliggör det flexibilitet för kunder vars behov av beräkningskraft och lagring ändras snabbt. Vid större behov är det dock vanligt med egen data- centerkapacitet. Stora leverantörer av social media som Google, Microsoft och Facebook utgör typiska exempel på aktörer som driver egna datacenter för molnbaserade lösningar i stor skala. Men även företag utanför IT-branschen som H&M och IKEA har stora behov av lagring och beräkningskraft och driver datacenter i egen regi.

Övergången till stora anläggningar med många, ofta tiotusentals, datorer och stor lagringskapacitet ställer nya krav på mjukvara och problemlösningsstrategier. För att kunna dra nytta av att ha många datorer samtidigt (så kallade beräkningskluster) och kunna lösa problem baserat på mycket stora datamängder behövs metoder för att dela upp problem i mindre delar och lösa de var för sig på var sitt håll. Vissa aktörer, som exempelvis Google, har utvecklat egna system för effektiv distribuerad problemlösning. En vanligt om-

72

nämnd produkt i sammanhanget är Hadoop, vilket är ett mjukvaru- ramverk baserat på öppen källkod för distribuerad lagring och be- räkning av mycket stora datamängder på stora beräkningskluster. Ramverket innehåller komponenter för distribuerade filsystem, algoritmer för att bryta upp stora beräkningsproblem till mindre delproblem, samt funktioner för att skapa tillförlitlighet i problem- lösningen.

Databrytning

Databrytning, eller data mining, är en term som ofta förekommer i databearbetningssammanhang, ofta som om det vore en teknik i sig själv. Det är dock snarare ett användningsområde som handlar om att tillämpa maskininlärning och statistisk analys för att hitta mönster i stora datamängder. Det finns många sammanhang där databrytning spelar en viktig roll eller bidrar med nyckelkomponenter, exem- pelvis för kundsegmentering inom handel och övervakning för att förhindra kortbedrägerier. Uppsala Monitoring Centre14 har en lång tradition av att framgångsrikt tillämpa databrytning på miljontals medicinska biverkningsrapporter som samlas in via WHO Programme for International Drug Monitoring. Syftet är att identifiera hittills okända kausala samband mellan medicinanvändning och allvarliga biverkningar.

Databrytning bygger på en process om fyra steg: hypotes, data, analys och utvärdering. Vid helt förutsättningslös databrytning kan hypotessteget plockas bort, åtminstone i en första vända. Därefter följer datainsamling och tvätt av data, varefter analys baserat på maskininlärning eller statistisk analys tar vid. I det avslutande steget utvärderas resultatet med avseende på förväntat värde. Processen är typiskt iterativ med många upprepningar av ovanstående steg med inslag av förfinade hypoteser, ny datainsamling eller omstrukture- ring och nya analyser. Visualisering av data i de olika stegen är en viktig komponent då datavolymerna typisk är mycket stora och ostrukturerade. Området rymmer en stor mängd tekniker för att visuellt åskådliggöra olika egenskaper i stora och spretiga datamäng- der.

14 www.who-umc.org

73

Källa: Andrew Beveridge, med benäget tillstånd av Mathematical Association of America

Artificiell intelligens

Ett annat begrepp som förtjänar särbehandling är artificiell intelligens, eller mer vardagligt AI. Begreppet myntades redan 1955 av data- och kognitionsforskaren John McCarthy med betydelsen “vetenskapen och tekniken att skapa intelligenta maskiner”. Vad som utgör intel- ligens i maskiner är dock ett högst rörligt mål. Därför används även

74

ibland den något retsamma betydelsen av AI som “det som AI- forskare ägnar sig åt”.

AI var ett populärt begrepp på 1960-talet och genererade stora forsknings- och utvecklingsanslag. De tillämpningar som tekniken bidrog med var maskiner som hade förmågan att spela enkla spel och lösa matematiska problem baserat på inlärning och träning. Sedan dess har termen varierat stort i popularitet i flera omgångar. På senare år talas det återigen mycket om AI som begrepp, som i an- slutning till Googles arbete med självkörande bilar, i Facebooks användning av sin interna AI-plattform för att förutse vilket inne- håll varje enskild användare är intresserad av och i Apples röstbase- rade digitala tjänst Siri. Ett aktuellt exempel som illustrerar hur be- greppet används i dag är lanseringen av den artificiella advokaten Ross som utnyttjar AI-plattformen IBM Watson för att skapa något som liknar en mänsklig advokat avseende kommunikation och problemlösningsförmåga15.

Rent allmänt finns ett antal egenskaper eller förmågor som ofta är närvarande när något marknadsförs som AI, inklusive förmågan att tolka och använda naturligt språk i kommunikation, att postulera hypoteser som ett resultat av kommunikation med omgivningen, att aktivt beforska och söka stöd för hypoteser, och slutligen att komma fram till slutsatser baserat på allt ovanstående. Egenskaper- na tillåter att maskiner kan lära av sina erfarenheter och öka sina förmågor över tiden.

En stor utmaning med begreppet är att det är beroende av en högst flytande förståelse för begreppet intelligens som saknar en klar och entydig definition. Kombinationen av otydlighet och snabba fram- steg inom området har utgjort en grogrund för höga förväntningar på framtida utveckling inom AI. Begrepp som singularitet, som be- skriver den hypotetiska situationen då AI är så avancerat att det leder till en kedjereaktion av självförbättrande algoritmer och i slut- ändan en superintelligens som vida överstiger mänsklig intelligens, diskuteras flitigt inom såväl datavetenskap som mer filosofiska fora (se exempelvis Eden et al. 2012). Andra har en mer nedtonad syn på utvecklingen och menar att utvecklingen visserligen rymmer många fantastiska möjligheter, men att tekniken inte på något sätt bör,

15 http://futurism.com/artificially-intelligent-lawyer-ross-hired-first-official-law-firm/

75

eller ens går att, jämföras med mänsklig intelligens.16 Alldeles oaktat vilken betydelse man vill lägga i begreppet så har dock alla AI-tillämp- ningar en gemensam faktor, de bygger på grundläggande matema- tiska problemlösningsmetoder med koppling till maskininlärning och tillgången till stora datamängder, beräkningskraft och lagrings- kapacitet. Vad som faller inom respektive utanför begreppets ram är därutöver helt upp till betraktaren att bestämma.

Data och digitalisering – sammanfattning och reflektioner inför framtiden

Datadriven digitalisering handlar i grunden om två sammanlänkade komponenter. Den ena handlar om styrkor som kommer av digita- lisering av analoga signaler vilket möjliggör omfattande och kost- nadseffektiv datainsamling och -bearbetning. Den andra handlar om förmågan att tillämpa resultaten från databearbetningen för att skapa ny kunskap med potentialen att förändra system, processer och organisation till det bättre.

Infrastruktur för datakommunikation och låga priser på sensorer och annan elektronik har sänkt de ekonomiska trösklarna för om- fattande datainsamling inom många tillämpningsområden. Teknik och metoder för databearbetning, inklusive datorer och lagrings- kapacitet till låg kostnad, har väsentligt höjt analys- och beräk- ningskapaciteten. Inte bara i datacenter, utan även i persondatorer, smartphones, och andra mindre datorer.

Databearbetning beskrivs ofta med en retorik som för tankarna till mänsklig, ibland övermänsklig, intelligens. Lärande maskiner, artificiell intelligens och superintelligens är några av de termer som bidrar till denna bild. I grund och botten handlar det dock om tilläm- pad matematik för att lösa grundläggande problem som klassifice- ring, kategorisering och kurvpassning. Det förekommer stor variation bland de matematiska metoder som används för att kunna hantera många olika typer av data i allt större mängd och högre takt. Ibland med fantastiska resultat i allt från självkörande bilar till identifiering av komplicerade samband mellan faktorer som bidrar till svåra sjuk-

16 Se exempelvis Robert Epsteins essä Your Brain is not a computer, https://aeon.co/essays/your-brain-does-not-process-information-and-it-is-not-a-computer.

76

domar. Men grunden för problemlösningen är densamma över hela linjen. Den stora förtjänsten med databearbetning kommer sig av tillgång till stora mängder data och av förmågan att skapa ordning och struktur i densamma.

Det fulla värdet i data infinner sig dock först när data kan leda till information som i ett specifikt sammanhang kan leda till an- vändbar kunskap. Detta steg kräver stor förståelse för den aktuella omgivningen, liksom väl underbyggda idéer om vilka transforma- tioner som kunskapen kan leda till. Det senare gäller såväl önskade som oönskade förändringar. Medan den första delen, den som handlar om datainsamling och -bearbetning, har upplevt en mycket kraftig utveckling de senaste decennierna så har delen som handlar om vilka transformationer som kan och bör följa därav utvecklats i betydligt mer blygsam takt.

Datadriven digitalisering rymmer en enorm potential för positiv förändring och utveckling inom många olika tillämpningsområden. Det kräver dock mycket och gedigen kompetens för att förverkligas, dels inom databearbetning och -analys, dels gällande de transforma- tioner som väntas följa. Bristande förmåga att hantera såväl önska- de som oönskade effekter sätter för närvarande käppar i hjulen för många av de fantastiska möjligheter som datadriven digitalisering har potential att bidra till. Det är väsentligt att dessa hanteras skyndsamt och väl, annars riskerar en del av potentialen att gå om intet. Kapitlet avslutas med en översikt över några av de utmaning- ar som är mest angelägna att hantera.

Stora heterogena datamängder är svåra att överblicka och förstå i sin helhet. Avancerade verktyg för analys och visualisering av så- dana kan därför skapa ett närmast magiskt intryck när mönster och korrelationer mellan olika delar av datamängden framträder. I sådana sammanhang är det lätt att skapa falska eller överdrivna förhopp- ningar om vad tekniken kan bidra till. På samma sätt kan en omoti- verad optimism om framtida förändringar obstruera och effektivt dölja viktiga andra viktiga aspekter.

De omfattande globala klimatutmaningarna har lett till stora be- hov av att minska vårt energiberoende, bland annat genom lägre elenergiförbrukning. Tillgången till allt billigare elenergimätare med hög upplösning och granularitet har sedan nära ett decennium till- baka närt idén att visualisering av energiförbrukning har möjlighet att påverka människors vanor och beteende med minskad förbruk-

77

ning som följd. Tanken är lika tilltalande som enkel. Tyvärr så är förändring av vanor och beteende långt ifrån enkelt eftersom det styrs av en stor mängd faktorer, inte minst sociala, institutionella och regulatoriska. Att göra människor medvetna om deras energi- användning har därför inte den omvälvande positiva effekten som idén utlovar. En bred tillämpning av modellen riskerar däremot att skapa ett antal högst negativa effekter, i synnerhet om tekniken kopplas till olika ekonomiska eller sociala förmåns- och belönings- system. Det riskerar att skapa sociala sorteringsmekanismer där de som av en eller annan anledning, som bristande ekonomi, kompetens eller tillgång till tid, inte kan ta del av de fördelar som användning- en av systemet är kopplat till. Det hindrar tyvärr vare sig forskare eller beslutsfattare i både näringsliv och offentlig sektor att förorda modellen samtidigt som dess eventuella negativa konsekvenser sällan undersöks närmare.

Oönskade effekter av datadriven digitalisering är ofta svåra att upptäcka, inte minst på grund av dess oöverblickbara natur. Det har en familj i Kansas fått erfara efter att under nära 10 år blivit hem- sökta av allt från poliser som söker efter narkotika och barn som rymt hemifrån till lurade konsumenter som brutit sig in och vanda- liserat gården i jakt på hämnd. Under lång tid kunde ingen förstå varför familjen ständigt utsattes för dessa trakasserier. Till slut lycka- des en redaktör vid mediabolaget Fusion förstå sambandet17. Det visade sig att en tjänst för att positionera IP-adresser av en slump hänvisade alla 600 miljoner amerikanska IP-adresser med okänd geo- grafisk position till just den utsatta gården i Kansas. Anekdoten illustrerar två stora problem med stora och heterogena datamäng- der. Dels utformades positioneringssystemet så att misstaget kunde ske. Problemet hade exempelvis gått att undvika genom att peka okända adresser till platser mitt i sjöar i stället. Dels förlitade sig många, från myndighetspersoner till brottslingar, på information från en tjänst som inte alls var avsedd att användas på det sättet och därför inte levererar information med den kvalitet som använd- ningen kräver.

Data är makt är ett populärt uttryck med mycket substans, men möjlighet att analysera och förädla data till information och kun- skap innebär ännu mer makt. Ännu så länge så är det få som har

17 http://fusion.net/story/287592/internet-mapping-glitch-kansas-farm/

78

både kompetens och resurser att göra det i betydande skala, vilket innebär en stor risk för maktobalans mellan olika aktörer i sam- hället. Här finns en oro för att vissa aktörer utnyttjar obalansen på ett ojuste sätt. Utöver att stora datamängder är svårgripbara så är de även svåra att se, åtminstone för de allra flesta. Det medför att även maktobalansen mellan de som kan och inte kan dra nytta av data i sig är svår att identifiera. Det senare riskerar att leda till minskad tillit mellan enskilda, näringsliv och offentlig sektor, efter- som ovisshet är en stark orsak till oro och ängslan.

Det förekommer initiativ som syftar till att synliggöra data- insamling och skapa tydliga villkor som reglerar förhållandet mellan de som bidrar med data och de som använder den. Crowdsignals.io18 är ett exempel som fokuserar på varierad longitudinell insamling av data från smarta telefoner och klockor. Syftet är att skapa en plattform för delning där såväl de som bidrar med data som de som använder den är fullt synliga i alla steg. Transparens av det slaget är ett viktigt förtroendeskapande verktyg. Det är dock även viktigt med verktyg som hjälper fler enskilda och andra aktörer att analy- sera och förädla data, vilket är betydligt mer ovanligt.

Rättvisa och opartiskhet är dygder i många sammanhang. Det gäller för media och nyhetsrapportering, relationen mellan enskilda och det offentliga, liksom en lång rad andra sammanhang inom näringsliv och offentlig sektor. Det finns en tendens att tillskriva algoritmer och stora datamängder en högre grad av opartiskhet än system som baseras på mänskliga beslut. Ett tydligt exempel är den upprörda debatten som följde påståendet att Facebook diskrimine- rar konservativa nyheter i sin automatiska nyhetsrapportering19, en debatt som har sin grund i antagandet att urvalet av nyheter skulle vara helt rättvist för alla inblandade, från alla tänkbara perspektiv, bara för att det till stor del är datadrivet. Det finns tvärtom goda skäl att vara mer kritisk i sin granskning av opartiskhet och rättvisa när det gäller just automatiska system, i synnerhet de som har många användare, eftersom en faktor som systematiskt förfördelar en viss grupp riskerar att drabba många människor samtidigt. Exempel på det senare är webbaserad marknadsföring som i en studie visade sig

18http://crowdsignals.io/

19http://gizmodo.com/former-facebook-workers-we-routinely-suppressed-conser- 1775461006

79

resultera i att fler män än kvinnor fick se jobbannonser för välbetalda arbeten medan reklam för lån till dåliga villkor visades oftare för låg- än höginkomsttagare (Datta, Tschantz & Datta 2015).

En övertro till teknikens förmåga att skapa neutrala och rättvisa beslutsunderlag är riskabel, inte minst för att systematiska orättvisor riskerar att bestå under lång tid. Exemplet med gården i Kansas är en bra illustration på en händelse där det är tydligt att data och algoritmer i kombination kan skada enskilda under lång tid utan att någon ens märker sambandet. Ett mer omfattande exempel är an- vändningen av automatiska klassificeringssystem för att bedöma risken att häktade och dömda återfaller i brottslighet. De proprietära algoritmerna som systemen baseras på har anklagats för att syste- matiskt gynna vita individer samtidigt som färgade missgynnas i mot- svarande utsträckning, trots att hänsyn visats andra bakgrunds- faktorer.20

Denna omotiverade tilltro gör också att vi inte ställer samma krav på digitala system som vi normalt ställer på mänskligt beslutsfattan- de, med ombudsmän, mångfald i medieutbud, krav på transparens inom det offentliga, rätt att överklaga beslut, och så vidare. För att komma till rätta med det krävs dels tydlighet i hur utveckling av system går till, vilka träningsdatamängder som används, vilka kvalitets- garantier som ställs ut och hur upptäckta fel och brister rapporteras och åtgärdas. Det handlar i stor utsträckning om förbättrad direkt kommunikation i form av utformning av reklam och användarvill- kor, men även om indirekta aspekter avseende mer ändamålsenlig utformning av användargränssnitt och -upplevelse. Ett gränssnitt som utformas för att ge en tjänst intrycket av att vara opartiskt och som systematiskt döljer markörer som avslöjar källa eller annan kvalitetsinformation skapar lätt intrycket av att tjänsten är neutral. Även om det inte är sant.

Algorithm Watch21 är ett bra exempel på ett av flera ideella och akademiska initiativ som nyligen startats för att genom forskning, omvärldsbevakning, nätverkande och opinionsbildning försöka på- verka teknikbranschen att ta ett tydligare ansvar för frågor som rör rättvisa och opartiskhet.22 Det finns dock ett stort behov av att

20www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing.

21http://algorithmwatch.org/

22Forskningsinstitutet Data & Society står för ett annat initiativ, på temat vem kontrollerar den publika sfären, där de har samlat ett stort antal läsvärda texter.

80

stora beställare av tjänster och system, inte minst offentlig sektor, gör detsamma genom tydliga krav i upphandling och beställning.

Referenser

M. Bylund. 2013. Personlig integritet på nätet. FORES.

A.Datta, M.C. Tschantz, and A. Datta. 2015. Automated Experi- ments on Ad Privacy Settings, Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, 1.

A.H. Eden, J.H. Moor, J.H. Soraker, and E. Steinhart. 2012. Singularity Hypotheses: An Overview, in Singularity hypotheses: A Scientific and Philosophical Assessment. Dordrecht: Springer. 2012.

T. Friedman and S. Judah. 2013. The State of Data Quality: Current Practices and Evolving Trends. 11 December 2013.

Y.-A. de Montjoye, L. Radaelli, V. K. Singh, and A. Pentland. 2015. Unique in the shopping mall: On the reidentifiability of credit card metadata. Science, 347(6221), January 2015.

M. De Nadai, J. Staiano, R. Larcher, N. Sebe, D. Quercia, and B. Lepri. 2016. The Death and Life of Great Italian Cities: A Mobile Phone Data Perspective. In Proceedings of the 25th International Conference on World Wide Web (WWW '16). International World Wide Web Conferences Steering Committee, Republic and Canton of Geneva, Switzerland, 413–423.

DOI=http://dx.doi.org/10.1145/2872427.2883084

H. Nissenbaum. 2010. Privacy in Context. Stanford University Press.

Y.-T. Zheng, Z.-J. Zha, and T.-S. Chua. 2012. Mining Travel Patterns from Geotagged Photos. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 3, 3, Article 56 (May 2012), 18 pages.

DOI=http://dx.doi.org/10.1145/2168752.2168770

Se www.datasociety.net/events/who-controls-public-sphere/.

81

En uppdaterad infrastruktur

Flera rapporter, från bland annat DESI5 och Världsbanken6, visar att Sverige tappat tempo i digitaliseringen och att vi behöver agera nu för att komma ikapp länder som moderniserat sin förvaltning med tydliga strategier och åtgärder för ökad digitalisering. Det innebär att vi behöver investera tid, pengar och kunskap i att komplettera vårt lands infrastruktur ur ett digitalt perspektiv.

Vi behöver skapa regelverk, incitament och strukturer som ger oss öppna data, interoperabilitet och innovationsmotorer som river silos. Vi behöver också utgå från ett starkare individfokus i alltifrån integritetsfrågor till utvecklingsprocesser.

Öppna data

Open data is publicly available data that can be universally and readily accessed, used, and redistributed free of charge. It is structured for usability and computability.7

En organisations, såväl som ett lands, förmåga till innovation i en digital tid beror till stor del på förmågan att förädla data till tjänster och produkter som skapar värde. Precis som i fråga om fysiska rå- varor som järn och malm, är råvarans tillgänglighet, och det bredare ekosystemet av aktörers möjligheter att förädla den, avgörande. Världsbanken8 har konstaterat att öppna data har stor betydelse för att nå de globala målen. När data görs tillgänglig kan den användas till att effektivisera och förbättra produktions- och supply chain- processer men också konsumtionsmönster, vilket är en förutsättning för ekonomiskt och miljömässigt hållbar utveckling.9

Öppna data kan ge ett viktigt stöd för offentlig förvaltning i att prioritera och agera på de ställen som ger störst nytta.10 Dessutom är öppna data en grundläggande förutsättning för transparens i en

5https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/scoreboard/sweden

6http://reports.weforum.org/global-information-technology-report-2015/network-readiness- index/

7http://odimpact.org/about.html

8http://pubdocs.worldbank.org/pubdocs/publicdoc/2015/9/741081441230716917/Open- Data-for-Sustainable-development-PN-FINAL-ONLINE-September1.pdf

9www.ellenmacarthurfoundation.org/news/circular-economy-would-increase-european- competitiveness-and-deliver-better-societal-outcomes-new-study-reveals

10http://odimpact.org/

84

digital demokrati. Öppna data ger journalister verktyg för att mera kostnadseffektivt utföra viktigt granskningsarbete och medborgare ökad möjlighet att organisera sig och fatta informerade beslut.

Slutligen fungerar öppna data som råvara för innovation. När öppna data dessutom är standardiserad, skapar det marknader. Sam- mantaget ger det stora möjligheter till innovation, ökad hållbar tillväxt och nya jobb i alla branscher och samhällssektorer, från transport till hälsa och utbildning. För EU som helhet bedöms öppna data kunna generera en direkt marknad11 på 325 miljarder euro de när- maste fyra åren, åtminstone 16 miljarder kronor i direkt marknad i Sverige, och flera tusen arbetstillfällen de närmaste fyra åren.

Öppna data är alltså en viktig del av den infrastruktur som krävs i bygget av ett ekonomiskt, ekologiskt och socialt hållbart samhälle. Både Världsbanken och EU rekommenderar länder och städer att satsa på öppna data, bland annat genom att:

göra öppna data tillgängligt kostnadsfritt för allmänheten

prioritera datamängder som efterfrågas

säkerställa långsiktig finansiering, kompetens och processer för arbete med kvalitetssäkring och löpande underhåll.

Nuläget för öppna data i Sverige

I dag finns fler barriärer än incitament för myndigheter att bidra till den viktiga digitala infrastrukturen. Få myndigheter eller verksam- heter i offentlig sektor har i dag instruktioner i sina regleringsbrev, eller ersättningsmodeller, som belönar satsningar på öppna data eller arbete med öppna standarder. I många fall saknas också kompetens. Detta kan ställas i kontrast till länder som Storbritannien, som haft en tydlig riktning för öppna data på varje enskilt departement12 sedan 201213, med en ständigt uppdaterad handlingsplan14 och öppen redo- visning av hur arbetet fortgår15.

11Direkt marknad dvs. tillväxt som bygger direkt på öppen data. Indirekt marknad kan vara tillväxt som skapas i omkringliggande tjänster eller på andra sätt.

12https://data.gov.uk/open-data-strategies

13www.gov.uk/government/publications/open-data-white-paper-unleashing-the-potential

14http://theodi.org/roadmap-uk-2015

15https://data.blog.gov.uk/2015/03/24/progress-on-the-national-information-infrastructure- project/

85

Skillnaden mellan våra länder syns tydligt, bland annat i Open Data Barometer16, som visar att Sverige har lägre mognadsgrad och lägre nytta av öppna data exempelvis i form av ren tillväxt än Storbritannien. Det mest oroande att Sveriges trend dessutom är nedåtgående.

17

Källa: Open Data Barometer 2015.

16http://opendatabarometer.org/data-explorer/?_year=2015&indicator=ODB

17http://opendatabarometer.org/data-explorer/?_year=2015&indicator=ODB&lang= en®ion=:EU&open=SWE&comparew=GBR

86

För att både göra nytta på kort sikt, och påbörja arbetet att komma ikapp de länder som i dag ligger flera år före oss, behöver vi

Ta fram en nationell strategi och ramverk för öppna data.18

Säkra finansiering och utpekat ansvar för att tillgängliggöra och underhålla de öppna data som bedöms ha störst värde på kort sikt, bland annat geodata och klimatdata.

Löpande arbeta med att identifiera fortsatta problemområden där öppna data kan göra stor skillnad, och de datamängder som har stort värde.19

Se över de regelverk som eventuellt hindrar öppnande av värde- fullt data.

Incitament för öppna data utanför offentlig sektor

I näringslivet finns naturliga incitament för att samverka för stan- dardisering, åtminstone bland stora företag. Men incitamenten att dela data är inte lika uppenbara. Ändå finns flera områden där kon- kurrensneutralt tillgänglig data skulle ge stora möjligheter att öka utvecklingen mot ett hållbart samhälle och samtidigt öka innova- tionstakten utan att skada befintliga företag. Policy skulle kunna ge de incitament som saknas att få det att hända.

Incitament i form av bättre information till konsumenter

Ett exempel på möjlig policy: Från 2020 kan det vara varje svensk invånares rättighet att kunna fatta konsumentbeslut baserat på infor- mation om utsläppseffekter av vad vi köper. Just nu görs mycket arbete med att samla data för att optimera produktion och supply chain i olika tillverkande industrier. Data finns. Men arbetet är sällan inriktat på att också driva konsumentefterfrågan på ännu bättre klimateffekter, så informationen görs inte tillgänglig. På andra håll

18Digitaliseringskommissionen föreslår i SOU 2015:91 att en nationell strategi tas fram för datadriven innovation och ramverk för öppna data, se sid 163–164.

19Digitaliseringskommissionen föreslår i SOU 2015:91 att ett nationellt kompetenscenter kring stora datamängder inrättas kring metoder för insamling, analys och nyttiggörande av stora datamängder, se sid 165–166.

87

finns aktörer som försöker stärka konsumentperspektivet: Företaget GoodGuide erbjuder konsumenter möjligheter att göra medvetna konsumentval genom en app som ger information om olika konsu- mentprodukters klimatpåverkan.20 Det medlemsdrivna organet GS1 i Belgien arbetar med att göra information om utsläpp allmänt till- gänglig för allmänheten genom att koppla utsläppsinformation till de streck-koder som används för att registrera varor i alltifrån lager till kassasystem.21

Initiativ som GS1 projekt eller startupen GoodGuide kan ge vik- tiga bidrag till hållbar utveckling genom att påverka konsumenters attityder och beteende. Policy som stärker vår rätt som konsumen- ter kan öka takten i denna typ av datadriven innovation och sam- tidigt gynna de enskilda företag som är bäst på att verka i denna riktning redan i dag.

Interoperabilitet är nödvändigt

Men att göra data tillgängligt räcker inte. För att data ska kunna användas, och för att lösningar ska kunna få verklig effekt, behövs interoperabilitet.

Interoperability is a characteristic of a product or system, whose inter- faces are completely understood, to work with other products or systems, present or future, in either implementation or access, without any restrictions.22

Inom alltifrån transporter till hälsa och smarta städer, ser vi ett allt- mer komplext ekosystem av olika tekniska implementationer växa fram. I dag är det ibland ett problem. Bara Stockholms Läns Lands- ting bedömer till exempel att man har 1 600 olika system. Det skadar både arbetsmiljö och effektivitet när dessa fungerar dåligt tillsam- mans. Samtidigt vore motsatsen; få men gigantiska system, snarare en innovationshämmande dystopi än något att sträva efter. Tvärt- om behöver det bli enklare och billigare att komplettera eller ersätta digitala lösningar med varandra.

20www.goodguide.com

21http://ecr-all.org/files/GS1-Belgilux-CO2-measurement-roadmap.pdf

22https://en.wikipedia.org/wiki/Interoperability

88

Kvalitet, effektivitet, och tempo i vidareutveckling kräver att data kan flöda effektivt mellan olika system och tjänster. För att det ska vara möjligt behöver man använda gemensamma standarder för hur data struktureras och tillgängliggörs. Data kan vara öppen i olika grad för olika aktörer, men såväl semantik som teknisk tillgänglighet be- höver fungera på samma sätt för att data ska kunna flöda mellan olika system.

Nationell samordning behövs

Standarder utvecklas oftast i näringslivet och dessutom i internatio- nellt kontext. I de flesta sammanhang finns bra standarder att tillgå och använda, men utmaningen är att se till att tillräckligt många an- vänder samma standard. Så nationell samordning behövs på flera områden. Gemensamma standarder är avgörande för att skapa en fungerande marknad för digitala innovationer i Sverige, inte minst därför att vi är ett litet land. Alternativet innebär att lösningar i brist på gemensamma standarder hela tiden behöver anpassas för att fun- gera med varandra, vilket snabbt leder till exploderande komplexitet och med det orimliga kostnader för underhåll eller vidareutveck- ling. Gemensamma standarder är lösningen, och inom varje sektor såsom exempelvis hälsa, transport eller miljö behöver det därför finnas utpekat ansvar hos lämplig part att underhålla riktlinjer för vilka standarder som gäller i Sverige.

Det finns erfarenheter att hämta från länder som redan agerat, både ifråga om arbetssätt, tekniklösningar och nytta av nationella standarder. I USA, där privat sektor tillhandahåller många av de tjänster som vi i Europa ser som gemensamma, finns statliga initiativ på området. ONC (Office of National Coordinator of Health Information Technology) har en nationell strategi för interopera- bilitet på hälsoområdet23. I Europa är Nederländerna ett gott före- döme på transportområdet, där man sedan länge har en nationell standard för trafikdata, en nationell standard för biljetthantering och en öppen plattform för trafikdata24 som används av en rad olika aktörer.

23www.healthit.gov/sites/default/files/hie-interoperability/nationwide-interoperability- roadmap-final-version-1.0.pdf

24www.plannerstack.org/

89

Även processerna för arbetet med standarder behöver vara trans- parenta. EU-kommissionen faciliterade i juni 2016 en workshop där man slog fast att små och medelstora företag är otillräckligt involve- rade i arbetet med standarder för interoperabilitet, och att sättet att arbeta med standarder behöver vara mera transparent25. I praktiken ser dag i dag ut så att många standardiseringsprocesser omgärdas av betalkrav. I flera fall är till och med själva standarden dyr att ens läsa, vilket i praktiken nästan blir en garanti för att små bolag inte har tillgång till dem. Det är skadligt för innovationssystemet att tillåta att samhällsviktiga standarder tillåts kosta pengar att bidra till och ens ta del av. I praktiken fungerar det som en utelåsningsmeka- nism mot de små bolag som behövs i ekosystemet, och det bygger in en affärsmässig risk för många som vill bygga tjänster baserat på öppna data, eftersom man inte har praktisk möjlighet till insyn i vilka förändringar man kan förvänta sig i de standarder man är beroende av. Enkelt uttryckt kan den tjänst man bygger sluta fungera utan att man själv haft möjlighet att agera proaktivt för att förhindra det.

Följande behöver göras:

Utse aktörer med ansvar att samordna arbetet med vilka stan- darder som ska gälla i Sverige ifråga om data som rör hälsa, trans- porter samt data som är viktigt för ekologiskt hållbar utveckling.

Finansiera öppna standarder och transparenta processer på de områden som är särskilt viktiga för samhället.

Innovationsmotorer river silos

Öppna data och interoperabilitet är i sig en infrastruktur för de nya digitala tjänster som behövs. Men för att vi ska få den utveckling som ger mesta möjliga nytta till samhället behövs också processer som river silos, säkerställer tempo i utvecklingen och ger träffsäker- het i att skapa lösningar med hög kvalitet. I dag finns kunskap om vad som kännetecknar sådana processer26. Viktiga återkommande principer är att de:

25www.europeandataportal.eu/sv/content/standards-data

26https://playbook.cio.gov/

90

involverar en bredd av aktörer

utgår ifrån användarnas behov

arbetar med iterativa processer.

För att injicera mer av sådan kompetens, arbetssätt och kultur i sam- hället och den statliga förvaltningen, har flera länder goda erfaren- heter av att starta olika former av ”labb”, där principerna för modern digital utveckling omsätts i praktiken. Syftet med sådana labb är ofta flera:

Fungera som goda föredömen. Genom lyckade exempel inspirera andra delar i offentlig sektor att ta till sig alltifrån startup-världens arbetssätt till gemensamma lösningar.

Skapa bättre digitala tjänster till lägre kostnad än gammaldags it- organisationer lyckats med, genom att omsätta arbetssätt och principer som bevisat sig framgångsrika, framför allt principer för agil och användarcentrerad utveckling, samt hög grad av öppen- het.

Fungera som katalysatorer i arbetet att skapa samhällsnyttiga tjänster som ställer höga krav på samarbete mellan olika myndig- heter.

Öppna upp utvecklingen av samhällsnyttiga tjänster för en rikare flora av innovativa team i civilsamhälle och näringsliv.

Några relevanta exempel som i dag visar vägen är:

18f i USA

18f har beskrivits som en ”startup i administrationen”. Temat består av specialister handplockade från USA:s största digitala företag, och de använder startup-världens arbetssätt till att bygga samhällsnytta tjänster.27 Teamet har handplockats från USA:s ledande digitala företag; Google, Amazon, Facebook och andra.

27 https://18f.gsa.gov/

91

Så här uttrycker de vad de bidrar med till de statliga myndig- heter de tjänar: ”Leverans är strategin. Vi levererar:

anpassade produkter som löser dina problem

innovativa sätt att köpa lösningar

plattformar för staten

en väg till att bli en digitalt stärkt organisation

tekniker för moderna digitala tjänster.

Vi arbetar med användarcentrerad design, agila metoder och öppen källkod för att bygga digitala tjänster i världsklass för amerikas allmän- het. Vi är dedikerade till att arbeta öppet, bygga tillgängliga produkter och lansera tidigt och ofta.”

De arbetar verkligen öppet. Allting som produceras av dem finns tillgängligt på deras webbplats: öppen källkod, nyheter såväl som mätetal på användning för allt de bygger28, vilket gör att allting de gör är fritt och enkelt kan återanvändas och vidareutvecklas.

NASA Tournament lab

Få organisationer har samma möjligheter att attrahera de bästa talang- erna i världen som NASA. Ändå säger Harvardprofessorn Karim Lakhani att öppna innovationstävlingar gång på gång överträffar NASA:s egna team i problemlösning.29 Därför finns NASA Tourna- ment Lab, som regelbundet arrangerar öppna innovationstävlingar, där team från hela världen kan delta.30 NASA Tournament Lab visar att i en digitaliserad värld handlar det inte längre bara om att an- ställa de bästa, eller göra de bästa upphandlingarna. Det finns andra sätt att mobilisera innovationskraft, och de sätten handlar ofta om att använda plattformar som ger öppenhet, sammanhang som ger trovärdighet och attraktionskraft samt processer som säkerställer

28https://18f.gsa.gov/dashboard/

29https://hbr.org/2013/04/using-the-crowd-as-an-innovation-partner/

30www.nasa.gov/coeci/ntl

92

att de lösningsidéer som genereras kan skalas upp i verkliga imple- mentationer.

US Challenge platform

Liksom NASA Tournament Lab förstår USA:s administration att inte ens USA:s regering kan anställa all den talang som krävs för att skapa de bästa lösningarna för sina behov. En viktig nyckel för både tempo och kvalitet är att lyckas skapa plattformar för samarbete som gör att lösningar skapas av många fler än de team som kan an- ställas eller upphandlas direkt. US Challenge platform är ett sätt som USA:s administration använder för att stimulera innovativa lös- ningar på sina egna problem.31 På plattformen publiceras utmaning- ar där myndigheter uppmanar de som känner sig manade att lösa alltifrån kommunikativa problem till ingenjörs- och forsknings- problem. Till varje utmaning finns en problemägare och de vinnande förslagen vinner priser som ersättning för sitt bidrag.

GDS i Storbritannien

I Storbritannien finns myndigheten Government Digital Service (GDS) som stöd till myndigheter och offentlig verksamhet. Om sig själva säger de att de arbetar med:

standarder och kvalitetssäkring

att utveckla gemensamma resurser

att stärka människor och förmågor.

I sin blogg32 konstaterar de att det ofta är svårt att skapa bra tjänster för medborgare, på grund av att administrationen arbetar i silos. Befintliga processer leder också ibland till att tjänster utvecklas med metodik som kan göra att lösningarna gör det enklare för admini- strationen snarare än för medborgarna. De har identifierat tjänste-

31www.challenge.gov/list/

32https://gds.blog.gov.uk/2016/04/18/what-we-mean-by-service-design/

93

design33 som en central metodik för att skapa lösningar som adres- serar verkliga problem, på ett effektivt sätt.

Lärdomar och möjligheter för Sverige

Sverige har jämförelsevis gott om kompetens på flera av de om- råden som nu behövs. Men vi har ännu inte tagit något grepp om hur vår gemensamma välfärd ska stärkas genom ökat tempo i digita- liseringen av myndigheter och offentlig sektor. Det är avgörande för vår framtida konkurrenskraft, kvalitet och effektivitet i förvalt- ningen att vi nu organiserar oss för den digitala transformation som behövs inom alltifrån hälsa och transport till migration och hållbara städer. I arbetet att göra det vore det klokt att lära av de som gått före oss.

Vi behöver organisera oss för att riva de silos som i dag känne- tecknar svensk förvaltning. Ett invånarfokuserat arbetssätt behövs både för att identifiera förbättringsområden och lösningar som ger verklig effekt. Vi behöver öppna upp för en bred flora av aktörer som skapar de lösningar som behövs. Allt detta kan vi åstadkomma genom att:

Lansera en plattform som mobiliserar Sveriges digitaliseringskraft

Vi kan skapa en plattform på samma sätt som NASA och USA:s regering gör, där myndigheter gemensamt kan synliggöra sina ut- maningar och behov och ge möjlighet för fler att bidra med lösnings- idéer. En sådan plattform behöver vara en del av ett systematiskt arbete med att skapa synlighet till utmaningarna och attraktionskraft till att bidra. Processer ska finnas på plats för att skapa engagemang kring utmaningarna, exempelvis genom hackatons, men också för att sedan finansiera och implementera de bästa idéerna.

33 https://sv.wikipedia.org/wiki/Tj%C3%A4nstedesign

94

Undersök möjligheter till affärsmodeller som ger skalbarhet

Öppen källkod har radikalt sänkt barriärerna för att bygga digitala tjänster. Plattformar som Github gör det möjligt för utvecklare i hela världen att dra nytta av varandra genom att återanvända varan- dras kod i sina egna lösningar. App-stores gör det ofta möjligt för den som byggt något att distribuera sina lösningar till en global målgrupp på ett effektivt sätt.

Det vore värdefullt att undersöka möjligheten att skapa en nationell plattform för digitala tjänster. En plattform som premierar öppen källkod, och där de som utvecklar funktioner får ersättning baserat på hur mycket deras funktionalitet används. En sådan platt- form skulle göra det möjligt för offentlig sektor att både dra maxi- mal nytta av den kostnadsbesparing och effektivisering som kan uppnås med hjälp av öppen källkod, ge finansiella incitament till ut- veckling av digitala tjänster och att samtidigt möjliggöra ett betydligt bredare utbud av tjänster och leverantörer än vad traditionell upp- handling kan göra.

Oavsett affärsmodell skulle det också bidra till effektivitet och kvalitet i statlig digitalisering att skapa gemensamma standarder för data som handlar om kvalitet. App-stores och sociala handelsplatser erbjuder transparens i form av användardrivna recensioner och be- tyg. Det gör det enklare för användare att hitta bra lösningar, men skapar också effektiva incitament att ta ansvar för sin egen kund- upplevelse. På liknande sätt skulle de digitala tjänster som används i offentlig sektor kunna låta användare (både invånare och yrkes- verksamma) ge betyg på tjänsterna de möter. Precis som i appstores skulle den informationen kombineras med information om vem som byggt tjänsten, och kanske vilken del av offentlig sektor som upphandlat den. Öppna data på den upplevda kvaliteten av statens digitala tjänster skulle kunna sänka barriärerna för bra lösningar att nå ökad spridning, men också öka trycket på att förbättra de tjänster som inte håller måttet.

95

Inrätta en statlig innovationsmotor som river silos

Vi kan följa USA:s, Storbritanniens, Danmarks, Estlands och Singapores exempel och inrätta minst en organisation med tydligt mandat att vara den katalysator i samarbetet mellan myndigheter och organisationer som behövs. En sådan organisation ska:

a)innehålla multidisciplinära team med mandat att samla de myndig- heter, aktörer och invånare som krävs för att identifiera förbätt- ringsområden.

b)arbeta enligt samma principer som skapar framgångar i hela den digitala världen: öppet, agilt och med ett tydligt invånarperspek- tiv i fokus.

… Några ord om integritet

Att värna individens integritet är centralt i en digital demokrati. Regelverken som omgärdar den kan också anses vara en del av vår digitala infrastruktur. Mänskligheten har aldrig tidigare haft tillgång till så enorma mängder data som vi har just nu. Ur hållbarhetssyn- punkt är det avgörande att kunna använda stora datamängder. Opti- merade transportsystem kräver data för att kunna realiseras, och inom hälsa är det av avgörande betydelse för oss att alltifrån medicin till behandling i ökande grad baserar sig på data om våra individu- ella förutsättningar. Som både individer och samhälle kan vi sägas stå mitt i en informationstsunami, och vi ger ofta bort data om oss själva i försök att få enklare upplevelser i våra försök att hantera den. Samtidigt behöver vår integritet värnas.

Men i stället för att bara se integritetsfrågan som ett hinder för den utveckling vi vet att vi behöver, behöver vi också minnas det omvända perspektivet på integritet. Att värna invånares integritet handlar om att stärka oss som individer. Vår integritet handlar om:

individens rätt till sin egen data, och i tillbörliga fall rätten att välja vem som ska ha tillgång till den.

individens rätt till transparens ifråga om vem som har tillgång till data och hur den används

96

individens möjlighet till rättsskydd i de fall där individen anser att data används på ett för hen skadligt sätt. Kanske borde vi ha en informationsombudsman?

Integritet handlar inte bara om att hindra data från att samlas eller användas. Det handlar i allra högsta grad om att öka transparensen i vem som använder data, och hur. Framför allt handlar det om att stärka individens rätt till sin egen data.

Slutord

Vi har länge sagt att vi ska vara bäst i världen på att ta vara på digi- taliseringens möjligheter. Ändå visar de flesta internationella jäm- förelser att vi tappat tempo i både näringsliv och offentlig sektor. En starkt bidragande anledning till det är att vi underskattat hur viktigt det är att uppdatera vår svenska förvaltning med ett digitalt perspektiv. Det fungerar inte längre att arbeta i sinsemellan effek- tiva silos. Det fungerar inte längre att tro att digitalt är ett undantag i våra verksamheter, när det i själva verket är normen för alla former av verksamhetsutveckling. Vi behöver agera nu. Vi behöver:

Mobilisera digitaliseringskraften i hela landet genom att

Säkra tillgången till samhällsnyttig öppna data att bygga tjänster på. Börja med den vi vet har stort värde i närtid: geodata, trafik- data och miljödata.

Säkerställa (genom utpekat ansvar och finansiering) transparenta processer för, och tillgång till, standarder för den data som är avgörande för att säkra interoperabilitet inom hälsa, transporter och miljö.

Lansera en nationell plattform och process som tydliggör behov hos olika myndigheter och offentliga verksamheter, och säker- ställer att de bra lösningsidéer som fångas upp också implemen- teras.

Maximera skalbarheten i de lösningar som byggs åt staten genom att ha transparens i kvalitet på lösningar, kanske kombinerat med

97

affärsmodeller som gör att lösningar som tillgängliggörs som öppen källkod också ger finansiell ersättning.

Skapa innovationsmotorer som river silos i offentlig sektor. Se till att de arbetar agilt och multidisciplinärt samt designdrivet där de involverar alla för uppgiften relevanta myndigheter men fram- för allt invånarna själva. Se till att de börjar arbeta inom de om- råden där vi vet att förbättringsbehovet är stort och effektiva lösningar kan hittas i mötet mellan olika verksamheters processer, exempelvis etablering av nyanlända34.

Genom sunda inkluderande processer och öppna plattformar, kan vi mobilisera bred samverkan för samhällsnyttig digitalisering långt bortom myndighets-, verksamhet- och kommungränser.

Vi väljer själva om vi vill dra nytta av de möjligheter som nu finns att bygga ett samhälle som är hållbart ekonomiskt, miljömässigt och socialt. Vi har allt att vinna på att nu uppdatera vår bild av vad infrastruktur är i en modern digital demokrati. Vår gemensamma infrastruktur behöver inkludera den data, de standarder och de pro- cesser som hjälper oss att digitalisera för ett hållbart samhälle. Vi kan välja att öka tempot i att riva de silos och arbetssätt som funge- rade igår, men som inte längre räcker till. Vi vet att digitaliseringen är central för vår framtid och att den kan ge oss både bättre kvalitet och mera effektivitet. Vi vet att digitaliseringen är central för vår framtid och att den kan ge oss både bättre kvalitet och mera effek- tivitet. Det är dags för den svenska modellen att sätta digitalt först.

34 Förslag presenterat för innovationsrådet av Lisa Lindström i februari 2016.

98

annat av affärsmodeller där en tjänst erbjuds konsumenten i utbyte mot data, eller av prenumerationsmodeller där man för en fast avgift får tillgång till ett större digitalt utbud (exempelvis av musik).2 Det andra utgörs exempelvis av hur etablerade företag slås ut av nya företag som varit snabbare eller bättre på att implementera ny tekno- logi. Det finns emellertid även andra områden där digitaliseringen påverkar företagen. För ett växande antal företag är insamling av kunddata en central del av verksamheten. Det gör dem också mer beroende av hur kunderna ser på denna hantering.

Kunddata får allt större betydelse

Kunddata, både i form av personuppgifter och i form av uppgifter om kunders köpbeteenden, får allt större betydelse för företagen. För vissa företag är sådana uppgifter till och med en av deras största tillgångar. Många företag förlitar sig på att kunderna inte ska reagera på att man sparar data om deras köpbeteenden, att de är villiga att fortgående lämna ifrån sig personuppgifter frivilligt samt att de accep- terar att uppgifter lagras, bearbetas och sprids.

Möjligheterna att analysera data har samtidigt utvecklats enormt genom nya analystekniker som databaserad kognitiv beräkning (cognitive computing; se t.ex. (Kelly III & Hamm, 2013) och predik- tiva analyser utifrån stora datamängder (big data; se t.ex. (Berman, 2013; Hildebrandt, 2008). Sådana data insamlas i dag av en mängd företag och även av myndigheter, förmodligen av det stora flertalet organisationer som är aktiva i den digitala världen. Det gör att både nyttan av datainsamlingen och riskerna vid missbruk ökar.

I och med att kostnaderna för insamling minskat till nära noll begränsas inte heller insamlingen av ekonomiska skäl. Det innebär också att besluten kan tas längre ner i organisationen, exempelvis på it- eller marknadsavdelningar. Tidigare fanns en automatisk ekono- misk begränsning av datainsamling. Eftersom lagring var dyrt var det nödvändigt för företag (och myndigheter) att sålla, och kostna- derna gjorde också att det krävdes strategiska beslut om dessa utgift- er. I dag är den begränsningen borta och företag samlar regelmässigt

2 För diskussion om sådana möjligheter se exempelvis Shapiro & Varian (2013).

100

in och sparar data de inte behöver för verksamheten eftersom den kan vara bra att ha i framtiden.

Dataminimeringsprincipen som ingår i EU:s dataskyddsförord- ning syftar till att begränsa sådan överdriven datainsamling. En be- gränsning är dock att förordningen överlåter till företagen att av- göra vad som är nödvändigt för verksamheten i stället för att låta detta bestämmas utifrån objektiva kriterier. Risken finns att det blir företagens intressen som i praktiken kommer att överordnas konsu- menternas. Samtidigt ger förordningen ökade möjligheter för kon- sumenter att hävda sin rätt, exempelvis möjligheter till grupptalan eller annan kollektiv handling. Ökad konkurrens innebär också att konsumenterna får större möjligheter att rösta med fötterna och välja bort företag vars hantering av kunddata de ogillar.3

Företags allt mer omfattande insamling och användning av kund- uppgifter innebär å ena sidan att de kan erbjuda nya tjänster, å andra sidan risker för att kunderna överger företaget om företaget eller någon annan, med det insamlande företagets godkännande eller ej, missbrukar eller sprider dessa uppgifter.

Genom att samla in data om kunderna som sådana och om deras beteende när det gäller interaktionen med företagen i fråga, exem- pelvis hur de väljer varor inför ett köp eller deras surfmönster, kan företagen skapa profiler eller bedöma deras sannolikhet till köp. Ett vanligt användningsområde för sådana profiler är att ge riktade erbju- danden eller rekommendationer om andra produkter som kunden kanske också skulle kunna tänkas köpa.

De kan även anpassa prissättningen efter hur angelägen kunden bedöms vara. Visar profilen att kunden gjort omfattande research innan köpet krävs kanske en rabatt för att få till ett avslut. Medan rabatter normalt uppfattas som okontroversiella kan profilerings- data också användas till sådant som inte ligger i kundens intresse. Visar profilen att kunden är i desperat behov av produkten – exem- pelvis om den potentielle kundens agerande i sociala media avslöjat att den flygbiljett kunden söker sannolikt ska användas för att flyga

3 En brittisk surveyundersökning (Information Commissioner’s Office Annual Track 2016) visar att 35 procent av konsumenterna valt bort en tjänst som en följd av att företaget bakom begärt för mycket personuppgifter. För att kunna byta bort en tjänst krävs dock att konsu- menten känner till hur företaget hanterar data. Vidare kan det finnas företag som fått en sådan dominerande ställning att de kan vara svåra att byta bort. Denna typ av företags ageranden har traditionellt varit föremål för särskild reglering.

101

till sin dotters bröllop – kan företaget använda informationen för att höja priset. Många skulle tycka att detta var omoraliskt men be- teendet kan vara svårt att komma åt.4 Priser på flygbiljetter varierar kraftigt och det är inte alltid två personer på ett flygplan har betalat lika mycket för sina biljetter. Undersökningar visar att prisdiskrimi- nering är något som konsumenter oroar sig för. En brittisk survey- undersökning av internetanvändare visar att 35 procent ansåg att prisdiskriminering var en av de användningar av persondata som oroade dem mest.5

Data kan även användas på andra sätt som går emot kundens intressen. Profiler kan användas för att bestämma försäkringspremier (eller om någon ska få en försäkring överhuvudtaget). Information om köpmönster rörande livsmedel kan exempelvis användas för att identifiera förekomst av, eller risk för, vissa sjukdomar. De skulle även kunna användas för profilering i fler än ett steg. En persons inköp av vissa produkter kanske inte i sig kan användas för att identifiera en viss typ av risk, eller riskbeteende, men om profilen stämmer överens med en annan profil som matchar ett riskbeteende kan profilen ändå användas för att sortera bort en försäkringstagare.

Profiler kan också, vilket Hildebrandt (2008) uppmärksammar, användas för att screena arbetssökande. Den person vars profil matchar en tidigare uppsatt varningsflagga, exempelvis för risk för sjukfrånvaro, kallas aldrig till intervju. Inte heller detta kan antas ligga i konsumentens intresse (även här kan detta vara svårt att upp- täcka eftersom den sökande rimligen inte får reda på varför hon eller han inte kallats).

Digitalisering kan även komma att ändra styrkeförhållandena på arbetsmarknaden. Den övervakning av anställda som företag har möjlighet att bedriva kan användas för att hitta förevändningar för att kunna säga upp obekväma medarbetare. De flesta arbetsgivare har exempelvis praktiska möjligheter att övervaka anställdas e-post.

De digitala fotspår som dagens verktyg ofta lämnar efter sig innebär också att arbetsgivare i högre grad än tidigare kan följa vad de anställda gör, ofta i detalj. För den anställde kan det uppfattas som obehagligt. Inom hemtjänst har det exempelvis förekommit att

4Här är värt att notera att prisdiskriminering skulle kunna leda till minskade välfärdsför- luster (”deadweight loss”). Dock räcker inte nödvändigtvis detta för att sådan i alla lägen ska ses som önskvärd.

5Information Commissioner’s Office Annual Track 2016.

102

anställda övervakats via smartphones eller GPS. Syftet med detta har varit att säkerställa att de hjälpbehövande verkligen har fått hjälp, ett ändamål som måste ses som angeläget. Metoden för att uppnå detta innebär dock att betydligt mer data än nödvändigt samlas in. Arbetsgivaren har då exempelvis kunnat följa exakt hur den an- ställde rört sig, om denne stannat för att köpa kaffe eller för att besöka toaletten. Samma resultat hade kunnat uppnås med betyd- ligt mindre datainsamling exempelvis genom att hemtjänstpersonalen scannade en streckkod hos personen de besökte när de kom och gick.

Inte alla risker som kan associeras med kunddata handlar om att företagen medvetet missbrukar data. Kunder kan även drabbas om en tredje part kommer över data, exempelvis genom intrång. Kunder kan dock antas reagera negativt även i de fall deras data kommit på avvägar utan att det varit företagets avsikt.

Däremot visar undersökningar att företag som snabbt infor- merar kunder om dataläckage inte med nödvändighet förlorar deras förtroende; det kan till och med leda till ökat förtroende. En under- sökning från Australien visar att 33 procent av kunderna som fått information om dataläckage upplevde att deras förtroende ökade när de informerades, något som kan bero på att de uppfattade att företaget då agerade i kundens intresse och genom att det signale- rade att företaget inte försökte dölja något. Ungefär lika många, 29 procent av dem som fått en notifiering, upplevde samtidigt att deras förtroende för företaget minskat (Deloitte 2016).

För normalkunden torde de fördelar som riktade erbjudanden och rabatter eventuellt innebär inte uppväga de risker som omfat- tande insamling av kunduppgifter för med sig. Undersökningsdata visar exempelvis att de flesta amerikaner inte anser att data mot rabatter är ett rättvist byte (Turow et al., 2015).

Frågan om riktad reklam är speciell då det finns undersökningar från reklambranschen som visar att många konsumenter inte har något emot att data används för att ta fram mer anpassade erbju- danden.6 Samtidigt finns andra undersökningar som visar på mot- satsen.7 Vidare indikerar kundernas beteende att de sannolikt inte

6Se exempelvis Insight Intelligence ”Delade meningar – Svenska folkets syn på digital inte- gritet 2015”.

7Information Commissioner’s Office Annual Track 2016.

103

uppskattar reklam som sådan. Exempelvis använder en betydande andel reklamblockerare (”adblockers”). I Sverige är det 2016 cirka var fjärde person som använder sådana.8 Den siffran motsvarar genom- snittet inom OECD. Användningen varierar mellan länder: i Polen och Grekland använder 38, respektive 36 procent reklamblockerare medan det endast är 10 procent i Japan. Undersökningar från USA visar också att användningen av reklamblockerare är kunskapsdriven, ju mer datakunniga personerna är desto mer använder de reklam- blockerare.9 Användningen är också tydligt åldersdriven. I länder som Polen, Spanien och Tyskland använder varannan (eller mer än så) i åldersgruppen 18–24 år reklamblockerare. Siffran är i nästan samtliga undersökta länder dubbelt så hög i gruppen 18–24 år som i gruppen 55+.10 Om detta samband står sig kan andelen som blockerar reklam komma att öka i takt med att kunskapsnivån och datavanan höjs.

Skälen att använda en reklamblockerare kan vara flera. Det van- ligaste uppgivna skälet är att man tycker att mängden reklam är besvärande, följt av att man vill undvika spårning och att webbsidor laddar snabbare utan reklam.11 Av studien framgår att den som väl laddat ner en reklamblockerare också kommer att använda den.12 Detta bekräftas i andra undersökningar. En brittisk surveyunder- sökning visar att vidareförsäljning av data för marknadsföringsända- mål hör till det som användarna är mest oroade av när det gäller dataskyddsbrister, efter stöld av personuppgifter av kriminella och att data används för störande telefonförsäljning.13

Oavsett varför användare använder reklamblockerare minskar an- vändningen av sådana möjligheten för företag att finansiera tjänster

8Dagens Media 2016-01-25 ”Skräcksiffran: 4 av 10 har adblockers”. Digital News Report 2016 visar att 27 procent uppger sig använda reklamblockerare i Sverige, s. 21.

9Man kan också förvänta sig att de som inte ville ha reklam skulle vinna om detta ut- vecklades till en teknikstrid. Skulle mediaföretagen exempelvis införa adblockblockers skulle det sannolikt snabbt följas av att det utvecklades adblockblockerblockers som lät kunderna läsa utan reklam på skärmen.

10Reuters Institute for the study of journalism ”Digital News Report 2016”, s. 22. Nedbruten data för Sverige saknas.

11Reuters Institute for the study of journalism ”Digital News Report 2016”.

12Undersökningar visar också att ett växande antal konsumenter använder reklamblockerare i mobilen. 21 procent av smartphone-användarna globalt använde reklamblockerare. Fram- för allt gäller det på tillväxtmarknader. I Asien-Stilla havsregionen använder exempelvis 36 pro- cent av smartphone-användare reklamblockerare, däremot är det relativt få som använder sådana i Europa och Nordamerika (se PAGEFAIR 2016 Mobile Adblockning Report). Det finns även reklamblockerare som blockerar reklam inne i appar.

13Information Commissioner’s Office Annual Track 2016.

104

med reklam eller med datainsamling för reklamändamål. Utbredd användning av data för reklamändamål kan vara kontraproduktiv för företagen om den leder till att kunderna vidtar åtgärder för att slippa reklamen. Reklam eller datainsamling som kunderna inte upp- skattar kan därmed ses som en negativ externalitet som drabbar andra företags möjligheter att finansiera tjänster med reklam.

Anseende är en allt viktigare strategisk fråga

Tidigare studier som gällt företagsrisker som följd av digitalisering har främst fokuserat på risken att som etablerat företag slås ut av nya konkurrenter som är snabbare/bättre på att anamma ny teknik. Risken för anseendeskador kopplade till hantering av data finns emellertid både för existerande och nya företag. Samtidigt ses denna fråga inte alltid som strategisk för företagen.

Att företags egna ageranden kan leda förtroendeskador av sådan omfattning att företaget går under är inte något som kommit med digitaliseringen. Ett företag som förlorar kundernas förtroende kan snabbt gå från att vara världsledande till konkursmässigt. Ett av de mest kända exemplen på hur förtroendeförlust kan sänka ett före- tag kommer från revisionsbranschen. Arthur Andersen LLP var en av världens fem största revisionsbyråer tillsammans med PricewaterhouseCoopers, Deloitte & Touche Tohmatsu, Ernst & Young och KPMG. År 2002 lämnade företaget frivilligt in sin revi- sionslicens efter att ha befunnits skyldigt till kriminellt agerande i samband med att man reviderade företaget Enron, ett stort globalt företag som året innan hade gått i konkurs, även det under uppmärk- sammade former efter förlorat anseende. Trots att USA:s högsta domstol senare friade Arthur Andersen hade deras anseende skadats så allvarligt att det omöjligen kunde återuppta sin revisionsverksam- het. Företaget hade med andra ord tagit en anseenderisk som kostade dem hela sin kärnverksamhet.

Digitaliseringen innebär dock att företag löper större risk att drabbas av betydande anseendeskada även när de inte medvetet gjort något olagligt eller omoralisk. Det gäller exempelvis reaktioner på externa intrång. Det amerikanska detaljhandelsföretaget Target ut- sattes 2014 för ett intrång där kontouppgifter för minst 40 miljoner kunder spreds. Resultatet blev minskad försäljning med 2–6 procent

105

och att kvartalsvinsten sjönk med 47 procent jämfört med året innan. Target räknade också att intrånget skulle leda till stämningar från drabbade.14 Tagets börsvärde minskade också med 9 procent den första månaden efter intrånget. Sammantaget bidrog detta till att företagets koncernchef fick lämna företaget.15

När data från uppemot fyra miljoner kunder till det brittiska tele- och bredbandsföretaget TalkTalk spreds efter ett intrång resulte- rade det i att man tappade över 100 000 kunder och att företagets börsvärde föll med en tiondel.16

Ny forskning (Wahlund m.fl. 2016) visar att kunder och anställda reagerar starkt på missbruk av kunddata. I en stor surveyundersök- ning (n = 10 000) har de undersökt reaktioner på olika beteenden hos företag som kunde förväntas leda till negativa reaktioner. Av dessa var det bara om företag inte kontrollerar om underleverantörer använder sig av barnarbete som gav ett mer betydande negativa reaktioner än bristande dataskydd. På en skala från +100 till –100 fick bristande kontroll av barnarbete –69 och vidarespridning av kundinformation –65.

Wahlund m.fl. (2016) undersökte också i vilken utsträckning de negativa reaktionerna kunde dämpas genom kommunikation, dvs. om företagen kunde minska de negativa reaktionerna genom att förklara varför de gjorde som de gjorde, och/eller vilka positiva kon- sekvenser deras ageranden också hade.

14CNN Money 2014-01-11 ”Target: Hacking hit up to 110 million customers”.

15Los Angeles Times 2014-05-05 “Target CEO resigns as fallout from data breach continues”.

16The Telegraph 2015-10-23 ”TalkTalk share prices drop almost 11pc as Metropolitan Police investigation continues”.

106