Außenansicht: Entwicklungshilfe nach Zahlen

Katastrophen bewältigen, Armut lindern, Klima schützen: Dafür braucht es verlässliche Daten. Die kosten Geld - doch die öffentliche Statistik in den Entwicklungsländern ist dramatisch unterfinanziert. Deutschland sollte sich stärker engagieren.

Was können wir tun, um die zerstörerischen Auswirkungen durch Naturkatastrophen abzumildern? Die Nutzung von Big Data bietet hier weitgehend ungenutzte Möglichkeiten, wie die positiven Erfahrungen nach dem Erdbeben in Nepal im Jahr 2015 zeigen. Kurz nach der Katastrophe entschied sich der größte nepalesische Mobilfunkanbieter Ncell, seine gesammelten mobilen Daten in anonymisierter Form mit der gemeinnützigen schwedischen Organisation Flowminder zu teilen. Flowminder erstellte aus diesen Daten in Echtzeit Karten, die darüber Aufschluss gaben, wohin genau die Menschen nach dem Erdbeben geflüchtet waren. Für die Organisatoren der Hilfsmaßnahmen war das entscheidend: Denn dank dieser Informationen konnten sie den Betroffenen schnell und wirksam Hilfe zukommen lassen.

Daten und Entwicklung sind seit der "Agenda für nachhaltige Entwicklung", die im September 2015 auf einem Gipfeltreffen der Vereinten Nationen in New York verabschiedet wurde, ein Top-Thema. Die Agenda umfasst einen ehrgeizigen Katalog von 17 globalen Zielen - den sogenannten Sustainable Development Goals, SDGs. Sie berücksichtigt erstmals alle drei Dimensionen der Nachhaltigkeit: Soziales, Umwelt und Wirtschaft. Das Zielsystem der Agenda 2030 ist dabei universell angelegt; und es enthält einen detaillierten Rahmen von mehr als 240 Indikatoren, um Fortschritte bei der Umsetzung messen zu können.

Um die Indikatoren zu bilden, braucht man eine Vielzahl von Daten. Diese sind insbesondere in armen und fragilen Staaten bei vielen Themen nicht oder nur in sehr schlechter Qualität verfügbar. Die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) hat 2017 einen Bericht zum Thema "Daten für Entwicklung" veröffentlicht. Er zeigt, dass die Datenlücken entstanden sind, weil nationale Institutionen wie beispielsweise öffentliche Statistikämter nicht gefördert wurden. Sie können daher oft keine Grundversorgung mit Daten und Statistiken zu Wirtschaftswachstum, Armut und der Umwelt gewährleisten.

Könnten wir durch eine stärkere Nutzung von Big Data Entwicklungsprobleme lösen? Big Data sind "digitale Brotkrumen" oder Datenspuren, die entstehen, wenn wir im Web surfen, chatten, mit unserer Kreditkarte einkaufen gehen oder telefonieren; auch neue Datenquellen wie geo-räumliche Daten und Satellitenbilder werden dazu gezählt. Da auch in armen Ländern die Digitalisierung exponentiell wächst - in vielen Ländern Afrikas, Asiens und Lateinamerika gibt es mittlerweile mehr Mobiltelefone als Menschen -, herrscht ein regelrechter Hype um Big Data. Mit der Nutzung von Big Data erhofft man sich einen Anschub für wirtschaftliche Entwicklung, ein besseres Krisenmanagement nach Katastrophen und generell zeitnahe und verbesserte Daten und Informationen.

Es gibt bereits heute interessante Beispiele aus der Praxis, wo Big Data einen Beitrag zu nachhaltiger Entwicklung geleistet hat. Exemplarisch sei genannt: die Kontrolle der Verbreitung von Infektionskrankheiten wie Ebola in Westafrika; oder die erwähnte Steuerung der Katastrophenhilfe nach dem Erdbeben 2015 in Nepal. Beides wurde möglich, indem Mobilfunkdaten und Bewegungsmuster der betroffenen Menschen ausgewertet wurden. Darüber hinaus kommt Big Data beim Klimaschutz zum Einsatz, wo Satellitenbilder ausgewertet werden, um das Abschmelzen des Eises an den Polen zu messen. Oder bei der geo-räumlichen Datenanalyse, wobei es etwa um das Wachstum der Vegetation oder die Bodenerosion geht. Oder bei der Analyse von Scannerdaten, um die Inflationsraten in einem Land zu bestimmen.

Die Beispiele verdeutlichen, welch enormes Potenzial die neuen Datenquellen für eine nachhaltige Entwicklung haben können. Sie müssen dafür jedoch zugänglich gemacht und mit anderen Datenquellen kombiniert werden. Das ist oft nicht gewährleistet.

Die Nutzung von Big Data ist heute mit einer Reihe von Einschränkungen verbunden: die Daten sind nicht repräsentativ, lassen sich nicht sicher über einen längeren Zeitraum mit derselben Qualität und denselben Standards erheben und speichern und erlauben nur sehr begrenzte statistische Interpretationsmöglichkeiten. So ist es nicht möglich, Armut allein durch Big Data verlässlich zu messen. Dies gelingt nur in Kombination mit traditionellen Datenerhebungstechniken. Zudem ist es oft nicht ausreichend gewährleistet, die Nutzerdaten zu schützen und vereinbarte Standards bei der Anonymisierung von Daten einzuhalten. Und oft ist der Zugang zu den Daten selbst nicht gewährleistet, da sie sich in der Hand von privaten Unternehmen befinden, die mit der Datenanalyse selbst Geld verdienen möchten.

Daher ist es notwendig, Institutionen wie die öffentliche Statistik zu fördern und weiterzuentwickeln. Die öffentliche Statistik bietet erhebliche Vorteile: Sie ist im Regelfall unabhängig und produziert Daten nach festgelegten Qualitätsstandards. Eine Kombination von neuen Datenquellen wie Big Data mit herkömmlichen Quellen wie dem Zensus, Haushaltsbefragungen oder Behördendaten zeigt, wie Institutionenförderung und Digitalisierung im Interesse einer nachhaltigen Entwicklung zusammenwirken können.

Die öffentliche Statistik in Entwicklungsländern erhält weniger als ein halbes Prozent der finanziellen Entwicklungshilfe. Sie ist drastisch unterfinanziert. Regierungen, Stiftungen, der private Sektor und Entwicklungshilfeorganisationen sollten daher mehr Geld zur Verfügung stellen, um Daten für eine nachhaltige Entwicklung zu erheben und mit den Nutzern zu teilen. Deutschland sollte sich hier viel stärker engagieren und seinen finanziellen Beitrag zur weltweiten Daten- und Statistikentwicklung erhöhen. Von 2011 bis 2015 hat Berlin 37,4 Millionen Dollar zur Entwicklung von Daten und Statistiken zugesagt. Deutschland trägt damit weniger als zwei Prozent der globalen Unterstützung.

Es ist zu begrüßen, dass es der Koalitionsvertrag vorsieht, die Digitalisierung in der Entwicklungszusammenarbeit zu fördern. Wie das Beispiel der Nutzung von Big Data für nachhaltige Entwicklung zeigt, sollten dabei jedoch nationale Institutionen und die örtliche Verwaltung in Entwicklungsländern stärker eingebunden und modernisiert werden. Hier sind zuerst die nationalen Statistikämter zu nennen, um sicherzustellen, dass die Digitalisierung sich dem lokalen Kontext anpasst. Nur dadurch wird langfristig gewährleistet, eine nachhaltige Entwicklung zu fördern.