Das von Prof. Dr. Daniel Schnurr, Lehrstuhl für Maschinelles Lernen, insbesondere Uncertainty Quantification der Fakult?t für Informatik und Data Science (FIDS) an der Universit?t Regensburg, geleitete Konsortialprojekt ?Datenspenden und Digitale Nudges für Nachhaltige Verhaltens?nderungen (DataDonations4SustainableChange)“ hat den Zuschlag für eine F?rderung durch das Bayerische Forschungsinstitut für Digitale Transformation (bidt) erhalten. Das interdisziplin?re Projekt wird vom Bayerischen Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst über eine dreij?hrige Projektlaufzeit von 2023 bis 2026 gef?rdert. Das Gesamtprojekt umfasst ein F?rdervolumen von knapp einer Million Euro, ca. ein Drittel davon an der Universit?t Regensburg, wo Prof. Dr. Schnurr die Konsortialleitung übernimmt. Konsortialpartner sind Prof. Dr. Verena Tiefenbeck von der FAU Erlangen-Nürnberg und Dr. J?rg Ha?ler von der LMU München. Das Projekt wird zudem durch Prof. Dr. Lucia A. Reisch von der University of Cambridge unterstützt.
?Gerade mit Hinblick auf neue Anwendungen des maschinellen Lernens haben Datenspenden gro?es Potenzial das Allgemeinwohl, z.B. in den Bereichen Umwelt und Gesundheit, zu f?rdern. Die genauen Nutzungsm?glichkeiten, die damit einhergehenden Anforderungen an die Datenqualit?t sowie Mechanismen zur Mobilisierung und Motivation von Datenspenden sind jedoch bisher noch weitgehend unerforscht. Ich freue mich daher sehr über die F?rderung unseres Konsortialprojekts DataDonations4SustainableChange durch das Bayerische Forschungsinstitut für Digitale Transformation und die interdisziplin?re Zusammenarbeit mit den Projektpartnerinnen und Projektpartnern in den kommenden drei Jahren“, erkl?rt Prof. Dr. Schnurr.
?ber das Projekt ?DataDonations4SustainableChange“
Das Projekt ?DataDonations4SustainableChange“ widmet sich der übergeordneten Frage, wie Bewusstsein und Bereitschaft für Datenspenden mittels digitaler Nudges gef?rdert werden k?nnen, um nachhaltige Verhaltens?nderungen in den Bereichen Umwelt und Gesundheit zu erzielen. Dabei werden digitale Nudges entlang des gesamten Datenspende-Prozesses von Mobilisierung über Motivation bis Wertsch?pfung aus den Perspektiven der Kommunikationswissenschaft, Wirtschaftsinformatik und Verhaltens?konomie untersucht.
Mit der Schaffung neuer gesetzlicher Rahmenbedingungen wurde in den vergangenen Jahren das Zugriffsrecht der Bürger:innen auf ihre Daten deutlich gest?rkt. Damit einhergehend wurden die M?glichkeiten für Individuen, ihre Daten zu spenden, vereinfacht und somit eine wichtige Grundlage für Datenspenden durch die breite Bev?lkerung geschaffen. Durch den Einzug digitaler Technologien in unterschiedlichste Lebensbereiche ergibt sich dabei eine Vielzahl aussichtsreicher Anwendungskontexte für Datenspenden zur Steigerung des Allgemeinwohls, insbesondere für komplexe Herausforderungen in den Bereichen Gesundheit und Umwelt.
Trotz dieser Bestrebungen bestehen wesentliche Herausforderungen bei der Mobilisierung, Motivation und Wortsch?pfung, um Datenspenden als g?ngige und wirksame Form der aktiven Bürgerpartizipation zu etablieren. Das Konsortialprojekt untersucht welche Rolle digitale Nudges spielen k?nnen, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Dabei soll die Wirkung und Interdependenzen digitaler Nudges über die einzelnen Stufen des Datenspende-Prozesses erforscht werden. Unter Nudges werden hierbei Ver?nderungen von Entscheidungsprozessen verstanden, die das Verhalten von Menschen beeinflussen k?nnen, ohne auf Verbote oder ver?nderte ?konomische Anreize zurückzugreifen. Die Digitalisierung bietet hierfür neue M?glichkeiten für die personalisierte und dynamische Gestaltung von Nudges, die innerhalb des Projekts aus den Perspektiven der Kommunikationswissenschaft, Wirtschaftsinformatik und Verhaltens?konomie analysiert werden.
DataDonations4SustainableChange liefert somit Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu Datenspenden als M?glichkeit der aktiven Bürgerpartizipation zur L?sung gesellschaftlich dr?ngender Herausforderungen wie Klimawandel, Ressourcenknappheit oder zur Früherkennung, Pr?vention und Eind?mmung schwerwiegender Erkrankungen. So soll das Projekt auf Grundlage empirischer Befunde die tats?chlichen Potenziale von Datenspenden, aber auch deren Grenzen in den verschiedenen Anwendungskontexten aufzeigen. {web_name}e Ergebnisse sollen auch konkrete Handlungsempfehlungen er?ffnen, wie der sich gerade erst etablierende Rechtsrahmen für Datenspenden m?glichst effektiv ausgestaltet und weiterentwickelt werden kann.
Projektseite DataDonations4SustainableChange (externer Link, ?ffnet neues Fenster)
Kontakt aufnehmen
Prof. Dr. Daniel Schnurr
Fakult?t für Informatik und Data Science?
Lehrstuhl für Maschinelles Lernen, insbes. Uncertainty Quantification
Tel.: +49 (0)941 943-68506
E-Mail: daniel.schnurr@ur.de