Ontdek de kracht van Data Commons met het Data Commons Collective

Dit collectief, gelanceerd door de Amsterdam Economic Board, omvat organisaties als Waag Futurelab, de Universiteit van Amsterdam, Deloitte, Ahold Delhaize en AMdEX, en er worden binnenkort meer partners verwacht.

Waarom verantwoorde data?
In een groot, door technologie gedreven tijdperk worden data commercieel geëxploiteerd, waardoor het potentieel ervan om publieke belangen te dienen wordt overschaduwd. Toch wil een collectief in Amsterdam precies dat doen: meer gegevens delen om de zorg voor de stad te verbeteren. Data commons sluiten aan bij de visie van Amsterdam om in 2040 een verantwoordelijke, duurzame en inclusieve digitale regio te zijn, gedreven door maatschappelijke waarden die autonomie en controle over onze data garanderen.

Wat is een data-common?
Data kunnen als nieuwe digitale hulpbron producten en diensten verbeteren en het algemeen belang dienen. In tegenstelling tot traditionele commons zijn data-commons:
-Deelbaar binnen een gemeenschap zonder persoonlijke interacties of geografische grenzen.
-Onuitputtelijk; gegevens kunnen eindeloos worden gedupliceerd zonder waarde te verliezen.

 

Vier principes voor Data Commons:
-Dienen van publieke of gemeenschapsdoelen.
-Vereist samenwerking tussen individuen, bedrijven of openbare instellingen.
-Beheerst door principes die de toegang, het gebruik en het voorkomen van misbruik bepalen.
-Ingebedde systemen zorgen voor gegevenskwaliteit en detectie van misbruik met passende reacties.

 

Voordelen voor bewoners:
Amsterdammers profiteren van het leven in een veilige, inclusieve, eerlijke, transparante en duurzame digitale stad, waarbij ze vertrouwen op een verantwoorde gegevensverwerking door overheden en organisaties. Data-eigenaren krijgen meer controle, waardoor er sneller afspraken kunnen worden gemaakt over het delen van data om maatschappelijke uitdagingen aan te pakken. Dit is van cruciaal belang, aangezien minder dan drie procent van de wereldwijde gegevens wordt gedeeld.

Bezoek het Data Commons Collective voor het volledige artikel.