Vielen lieben Dank für die nette Vorstellung. Ich freue mich auf ein entspanntes Webinar und ich freue mich auch sehr, wenn Sie, liebe Zuschauer und Zuschauerinnen, den Chat auch nutzen, um rege miteinander zu diskutieren. Denn letztendlich wollen wir der Zivilgesellschaft vor allem eins: positive Entwicklung fördern. Und ich finde, gerade solche Themen wie Digitalisierung, da die Strategie, die profitieren einfach von einem regen Austausch untereinander.
Erst mal kurz zu uns: CorrelAid ist ein deutschlandweites Netzwerk von über 2000 Datenwissenschaftlerinnen, die die Welt durch und mit Daten verbessern wollen. Das heißt, wir arbeiten selber auch mit zivilgesellschaftlichen Organisationen zusammen und helfen denen eben dabei, ihre Daten besser zu nutzen. Deswegen werden wir mit einem leichten Schmunzeln immer so als "Daten-Weltretter" bezeichnet. Wir machen also Digitalisierung in der Zivilgesellschaft möglich, dass sie funktioniert, anders: pro bono. Das heißt, diese Datenwissenschaftlerinnen, die bei uns im Netzwerk aktiv sind, die arbeiten hauptberuflich eben für alle möglichen Unternehmen, muss total diverse in unterschiedlichsten Bereichen. Immerhin, Daten ist ja auch ein sehr breites Feld. Und ja, möchten aber ihre Kompetenzen eben auch nutzen, um etwas Gutes zu tun. Und davon können eben zivilgesellschaftliche Organisationen profitieren und können dort eben an Expertise kommen, die sonst ja nur sehr, sehr teuer ist.
Wir machen ja so ungefähr drei Säulen, würde ich sagen, stützen unsere Arbeit. Wir führen Projekte durch, das sind dann so Pro-bono-Datenanalyseprojekte, die einen starken Fokus auf der Weitergabe von Kompetenzen haben. Das heißt, es kommt da ein bisschen Datenwissenschaftlerin und kommt zu Ihnen in Ihre gemeinnützige Organisation und hilft Ihnen, ein Datenprojekt umzusetzen. Und das Schöne ist, dass man als Organisation selber total viel dabei lernt. Nämlich: Wie wird so ein Datenprojekt überhaupt aufgesetzt? Was brauche ich alles an Infrastruktur dafür? Wie funktioniert das? Was für technische Lösungen gibt es, um dieses Datenprojekt umzusetzen? Wie arbeiten die Teams denn eigentlich am zielorientiertesten zusammen? All diese Sachen werden wir dann in der zivilgesellschaftlichen Organisation auch direkt mit in der Praxis vermittelt.
Die zweite Säule, auf die sich unsere Arbeit stützt, ist Bildung. Das heißt, wir bieten einerseits für die Datenanalystinnen Fortbildung an, zum Beispiel im Bereich Datenschutz, Datenethik. Das sind sehr wichtige Themen. Wir bieten aber auch eben dateninteressierten gemeinnützigen Organisationen an, was über Daten zu lernen, jetzt zum Beispiel heute in diesem Webinar. Ansonsten trifft man uns auch immer wieder auf politischen Konferenzen dabei, auch zu diesen gesellschaftlichen Zusammenkünften. Und da setzen wir uns immer wieder auch für den Dialog einfach darüber ein, dass natürlich Daten, nur weil das negativ konnotierte Thema ist, total viel Potenzial auch für positive gesellschaftliche Entwicklung haben kann, wenn eben die Richtigen entscheiden, für die richtigen Sachen zu nutzen.
Ich habe also ein paar Lernziele heute vorbereitet, die Sie hoffentlich teilen, ja, teilen können. Also, was mir ganz wichtig ist, ist, dass wir diese Begriffe Daten und Wirkung tatsächlich zusammen uns anschauen und verstehen, was das eigentlich bedeutet und was das ist, irgendwie auch mit Daten zu tun hat. Wir schauen uns an so ein paar Tools an, die gängig sind: eine Wirkungskette. Schauen uns an, was Input, Output, Outcome, Impact ist. Das ist dieses IOI-Framework, das wird sich einfach aus den Anfangsbuchstaben dieses zusammen. Das wird immer wieder irgendwie in den Raum geworfen, wenn man über Wirkungen spricht, und ihr könnt das dann später vielleicht in einer eigenen gemeinnützigen Organisation selbst aufsetzen. Dann schauen wir uns auch so ein paar Indikatoren an und was irgendwie man so schauen sollte. Woher könnten Daten überall herkommen? Dann werfen wir einen kleinen Blick drauf und dann teile ich auch mal so paar weiterführende Ressourcen.
Ja, da. Ich denke immer, wenn man so ein Webinar einsteigt, muss man sich erstmal irgendwie darauf einigen, worüber man sprechen möchte eigentlich. Und ich sage bei Daten, was oft irgendwie vergessen wird: Das sind erstmal formalisierte Informationen. Also, wenn wir zum Beispiel so eine Zeichenfolge anschauen: 31 05 22. Und wir überhaupt nicht wissen, was das sein könnte, ist es total schwierig zu beurteilen. Also, könnte eine Einwohnerzahl von einer Stadt sein, es könnte ja irgendwie die Anzahl der Menschen, die von Ihren Projekten und Programmen profitieren, sein, ja, oder es könnte vielleicht ein Datum sein, nämlich das Datum des heutigen Webinars. Und das ist bei Daten einmal ganz wichtig: Denn durch diese Formalisierung von Informationen müssen wir die dann später, um Wissen daraus zu generieren, auch wieder kontextualisieren. Das heißt, wenn man erstmal Daten vorliegen hat, das ist für uns immer ganz wichtig: Okay, was bedeuten diese Daten überhaupt? Und das ist so eine Grundart, wie man irgendwie Datenintegrität. Und ganz wichtig ist, wenn man schon häufig das Gefühl hat, mit Daten wird irgendwie ganz viel gemacht, aber so richtig sich kritisch damit auseinandersetzen, was sie eigentlich bedeuten, das geht manchmal verloren, weil man eben so coole technische Möglichkeiten hat, ja, und man verliert sich das manchmal, muss ich da drin.
Diese formalisierten Informationen, Daten, werden verarbeitet, und Datenwissenschaft, das ist ein Werkzeug, das diese Verarbeitung halt möglich macht, ja. Es ist aber auch nicht nur ein Werkzeug, das ist eben auch eine Denkweise, und es ist vor allem auch ein Kompetenzbereich. Ich habe schon angedeutet, das ist auch sehr, sehr divers, ja. Also, es gibt total unterschiedliche Anwendungsfelder im Bereich der Datenwissenschaft. Deswegen ist nicht nur wichtig, dass man analytische Fähigkeiten mitbringt und technische Fähigkeiten, das da jetzt in dem Fall Mathematik, Statistik, seine Programmierkenntnisse. Es ist auch total wichtig, dass man sich mit dem Themengebiet auskennt. Und da würde ich immer sagen, Sie, die Zuschauerinnen, in Ihren Organisationen, die oft auch eine Expertenrolle, denn Sie kennen sich mit Ihrer Organisation total gut aus, wenn Sie sich thematisch gut auskennen. Und deswegen können auch Sie eben in so Datenprojekten einen wichtigen Beitrag leisten.
Welche Fragestellungen kann man sich so im Bereich der Datenwissenschaft stellen, wenn man jetzt in der Zivilgesellschaft arbeitet? Ist zum Beispiel: Was macht man mit gesellschaftlichen Herausforderungen aus? Wie können wir bessere Entscheidungen treffen? Wie können wir effizienter und effektiver arbeiten? Und das dreht sich eben alles um diesen Grundgedanken: Es handelt sich hier um einfach Informationen, und je mehr Informationen wir haben, desto besser können wir natürlich eben auch Entscheidungen treffen.
Dieser Grundgedanke ist auch wichtig, weil wir oft ja auch so eine Art Bauchgefühl haben. Das ist nicht immer unbedingt falsch, ja, aber oft ist es halt doch immer seine Arbeitshypothese, die vielleicht haben. Und wir können Daten nutzen, um die zu bestätigen oder auch abzulehnen, ja. Und dadurch, dass wir halt Daten mittlerweile auch sehr schnell verarbeiten können, haben wir eben viel, viel, viel mehr Fallbeispiele, die wir zum Beispiel in dieser Analyse einbeziehen können, auf deren Basis wir dann diese Hypothese abgeben oder bestätigen können. Ich denke, manchmal sind sie total offensichtlich, das heißt, na ja, es gibt auch Sachen, die Menschen von sich aus total gut beurteilen, ja. Wenn es also darum geht, irgendwie ein Projekt, ein Programm mit zu bewerten, irgendwann wird es ihm dann doch schwierig. Also, als Menschen würden wir über uns selbst mal verhalten, wie eigentlich die Sachlage ist. Und dabei unterstützen uns, das schnell zu verarbeiten, Daten eben gut. Da wir können uns damit eben die richtigen kleinen Werkzeuge bauen, die uns einfach einen Gesamtüberblick geben über das Thema.
Was eben auch schön ist, ich kann das, setzt aber voraus, dass die Daten auch tatsächlich in digitaler Form vorliegen, und das tun sie nicht immer, wie wir leider wissen. Aber wir setzen das sozusagen jetzt dafür voraus. Wenn sie digital vorliegen, dann helfen die uns auch total, effektiver und effizienter zu arbeiten. Warum? Weil sozusagen diese Verarbeitungsprozesse, sobald wir eben in einem technischen Bereich sind, kann ich Sachen eben automatisieren, ja. Also, das kann zum Beispiel was sein wie: Ich habe irgendwie den Anmeldeprozess von meinen Teilnehmerinnen, habe ich automatisiert, ja. Das ist irgendwie jetzt digital, die können sich da einfach eintragen, und das Ganze wird für mich irgendwie in eine Datenbank gespeichert, ja. Dann habe ich irgendwie, weiß ich nicht, wie man fördert, dann muss ich irgendwie reporten, wie viele Teilnehmerinnen da waren. Vielleicht brauche ich noch ein paar Informationen mehr über die Teilnehmenden. Dann muss das sozusagen irgendwie gereportet werden. Und wenn ich wieder so ein kleines Analysewerkzeug, ja, das mir sagt, so und so viele Menschen, vielleicht aus den Regionen in Deutschland, mit dem beruflichen Hintergrund waren in meinen Veranstaltungen, dann kann ich das eben selbst heraussuchen. Das heißt, ich habe dann diesen Prozess, durch den ich ständig vielleicht vorher hätte zählen müssen, gehört jetzt sehen, kann ich eben dann auch automatisieren. Und das ist gerade in der Zivilgesellschaft, wo wir sowieso mit knappen Ressourcen arbeiten, lohnt es sich. Das heißt, man kann Prozesse auf total unterschiedliche Arten und Weisen ganz neu denken.
Wir haben bei uns zum Beispiel auch was automatisiert, was wir da einfach eine Bedarfsanalyse war. Das war vorher ein Interviewformat, ja, wo wir dann eben verschiedene Sachen gefragt haben, wie das mit dem Datenreifegrad und so. Eingestellt, dass mittlerweile funktioniert das halt über ein digitales Tool, und die Daten, die wir dabei sammeln, werden eben so gespeichert. Dann können wir mit der Organisation sprechen. Anstatt diesen relativ aufwändigen und langwierigen Interviewprozess zu führen, haben wir jetzt über die Gesamtschule, wir haben mit Daten an die Reihe gespeichert und können mit denen eben weiterarbeiten, ja. Das heißt, da lohnt sich auch manchmal einfach der Blick über den Tellerrand zu schauen. Wie aber mal so ein bisschen, wie es im Sozialsektor aussieht, und das ist generell gar nicht so einfach zu sagen, weil eben dieser Sektor so vielfältig ist. Was aber total interessant finde, ist, dass man Informationen dazu findet, inwieweit man in der Zivilgesellschaft mehr wie denn eine evidenzbasierte Strategie verfolgt, also wie datenbasierte Strategie. Bedeutet einfach: Okay, wenn ich eine Entscheidung treffe, dann schaue ich mir vorher, ja, die Sachlage an, die Beweislage, und treffe darauf basierend Entscheidungen. Und da sieht man eigentlich in der Zivilgesellschaft, dass es da aber auf jeden Fall noch Ausbaupotenzial gibt.
Ja, und was wir vielleicht auch noch in manchen Sachen, gerade in Deutschland, noch am Anfang stehen. Also, von 100 Organisationen in Deutschland gibt es am 28... 18 Prozent haben noch gar keine klare Strategie. Also, das ist doch gar keine da. Das war, könnt ihr wieder die Strategie aufbauen, wo man jetzt irgendwie sagen würde: Okay, da lohnt sich jetzt vielleicht ein Analysetool dazu zu bauen. Da gibt es doch gar keine evidenzbasierte Strategie. Für die, die eine Strategie haben, muss es dann natürlich der Rest, 72 Prozent. Aber selbst wenn man eben eine klare Strategie hat, muss man das Ganze ja irgendwie noch umsetzen. Um das Ganze umsetzen zu können für evidenzbasierte Strategien, muss man ja erstmal ein paar Sachverhalte sammeln, nämlich Daten. Und da sieht man, dass 38 Prozent von diesen befragten Organisationen erheben und nutzen Daten erst. Das heißt, eine evidenzbasierte Strategie ohne Evidenzbasis ist irgendwann halt auch nur eine Strategie.
Wenn man sich das dann hier noch mal genauer anschaut, ja, die soziale Wirkung dabei auch berücksichtigt wird, das bedeutet also, wir schauen uns an, was für Effekte auf die Zielgruppe, auf die Gesellschaft haben unsere Projekte überhaupt, dann sind wir hier nur noch bei 28 Prozent. Und das schließt noch gar nicht so unbedingt ein, da dieser Begriff der sozialen Wirkung ist ja auch so ein bisschen weiter gefasst, auf welcher Ebene das tatsächlich passiert. Also, da kann sich um die kurzfristigen Effekte handeln, ja. Wenn wir zum Beispiel im Webinar über eine Datenstrategie sprechen und direkt nach dem Webinar sagen Sie: "Hey, jetzt weiß ich hier mehr über Datenstrategie", ja. Aber wenn ich Sie in zwei Wochen frage, vielleicht haben Sie schon alles wieder vergessen, ja. Das ist ja dann keine nachhaltige soziale Wirkung von diesem Webinar. Das heißt, hier wissen wir auch noch gar nicht: Okay, geht es tatsächlich um langfristige Veränderungen? Waren wir tatsächlich, wirklich langfristig auch was verändert? Das können wir noch gar nicht sagen. Das ist also ein sehr weiter Begriff, und da würde ich sagen, da können wir uns auf jeden Fall alle zusammensetzen und uns eine gute Lösung überlegen, wie wir das vielleicht noch ein bisschen mehr bekommen, die Zahlen.
Strategie an sich, damit wir mit diesem Begriff auch nochmal abklären: Ist für mich einfach so ein Verfahren zu klären, wie sie einfach wissen. Dann gesagt, Daten sind formalisierte Informationen. Die Datenstrategie, die sagt uns eigentlich, wie sie wissen. Wir nicht. Und damit man das ein bisschen vielleicht diese Identität von mir, meine zu Organisation, Kontext analysieren kann, kann man sich hier eine Wirkungskette anschauen. Länder CorrelAid hat eine leicht angepasste Version davon gemacht. Ich aber deswegen auch sehr, sehr schön und verständlich finde, ja. Die reicht quasi von der gesellschaftlichen Herausforderung, die man lösen möchte als gemeinnützige Organisation, bis zur gesellschaftlichen Veränderung, die man eben bewirken möchte.
Weil man sich jetzt überlegt: Okay, ich möchte hier also mit Hilfe meiner Datenstrategie, ja, möchte ich irgendwie sicherstellen, dass meine Wirkungslogik funktioniert, ja. Da kann man sich schon überlegen: Okay, was könnte ich mir denn da vielleicht anschauen, ja? Und das Erste, was man eben machen kann, ist zum Beispiel zu sagen: Okay, ich möchte ja eigentlich bedarfsgeleitet arbeiten. Ich führe nicht einfach irgendwelche Projekte und Programme an, biete die an, dafür die Fördergelder einsammeln und die mit viel Arbeit und Liebe umsetzen. Da bin ich noch ganz am Anfang. Was meine Zielgruppe braucht, ja. Und so ist die erste Möglichkeit zwischen Bereich dieser Herausforderung und der Zielgruppe, wenn wir uns als Veranstalter ist, die Sachlage: Was ist eigentlich das Umfeld, in dem wir agieren als gemeinnützige Organisation? Da könnte ich erstmal überlegen: Okay, ich nehme jetzt zum Beispiel öffentliche Daten. Auf Basis dieser öffentlichen Datenquellen verbessere ich erstmal mein Problemverständnis. Jetzt kann ich entweder selber machen, ich kann aber natürlich auch auf externe Studienergebnisse zugreifen, ja. Da steht so: Na bitte, es evidenzbasierte Strategie schließt das nicht aus, dass man auch manchmal einfach die Analysen von einer anderen Person, Organisation oder Forschung nutzt, ja. Das ist völlig in Ordnung. Aber ich schaue eben, dass ich nicht diese Sachen mit einbeziehe.
Wenn ich das gut verstanden habe, dann überlege ich mir: Okay, wie komme ich denn eigentlich zu gesellschaftlichen Veränderungen? Das heißt, dieses Grundgerüst, ja, das führt uns von der Herausforderung der Zielgruppe für das zu unseren Aktivitäten, die wir eben vornehmen im Bereich der Zielgruppe. Wir fragen uns dann: Okay, welche Ressourcen benötigen wir für die Aktivitäten? Beim Output fragen wir uns: Welche direkten Ergebnisse liefern unsere Aktivitäten? Beim Outcome fragen wir uns: Welche Veränderungen ergeben sich bei der Zielgruppe? Und beim Impact sprechen wir dann tatsächlich darüber: Welche gesellschaftliche Veränderung wollen wir eigentlich bewirken? Und auf all diesen unterschiedlichen Schritten, ja, können wir uns überlegen: Okay, wie kommen wir eigentlich von A nach B? Muss gucken, dass wir wirklich von A nach B gekommen sind. Helfen uns eben Informationen, formalisierte Informationen, Daten.
Im Bereich der Input könnte Input könnte hier sein, Datenprojekt zum Beispiel so aussehen, dass wir sagen: Na gut, das sind so Sachen, Ressourcen, die wir reinstecken in unsere Projekte. Wir haben vielleicht irgendwie Fundraising-Kampagnen, Spenden eingegeben, die nächste Reise. Und ja, man spricht hier auch öfter von Segmentierung. Segmentierung bedeutet einfach, dass verschiedene Gruppen zusammen schaut, was diese ausmacht, ja, um dann zum Beispiel eben Zielgruppen besser erreichen zu können. Jetzt Zielgruppen hier in dem Fall von dieser Fundraising-Kampagne mit ihnen den richtigen Werbekampagnen. Genauso könnte man das eben im Rahmen der Kommunikationskampagne machen.
Im Bereich der Outputs, wenn du zu überlegen: Okay, was, welche direkten Ergebnisse gibt es, ja? Eigentlich sind so klassischerweise so Sachen wie Teilnehmerzahlen oder auch Anmeldezahlen von dem Webinar, wie viele Personen sich tatsächlich da, ja. Das sind oft auch Outputs, verbunden, die wir zum Beispiel sind Förderern gegenüber berichten müssen. Es sind aber auch so Qualitätsindikatoren. Also, wie gut finden wir dann zum Beispiel das Webinar, ja? Das sind zum Beispiel, dass in diesem Bereich der Output-Indikatoren. Und da kann uns Daten einfach dabei helfen, fördern, sozusagen diese, diese Basis dafür, dass wir irgendeine Veränderung bei den Menschen, mit denen wir arbeiten, oder Umwelt, ja, auslösen können. Das ist sagen, die Basis. Das Schöne dann: Wenn sich niemand für mein Webinar anmeldet, wenn jemand zu mir kommt, wenn alle das Webinar doof finden, ja, dann ist natürlich auch klar, dass es auf der nächsten Ebene, der Output, sich wirklich zu erwirken kann. Und das ist so ein bisschen natürlich das, was die Stufe vor der definiert.
Was da zum Beispiel immer ganz beliebt ist, irgendwie so explorative Datenanalyse, ja. Wir sind ja oft so im Bereich der interaktiven Dashboards. Das sind also mit Visualisierung, Balkendiagramme kennen Sie bestimmt. Man kann da eben die Zielwerte kann man da eintragen. Sagen gibt es mit Übersicht, können irgendwie Feedback-Umfrage gemacht und nach Umsetzen können wir da irgendwie mit visualisieren und können dann zum Beispiel schon: Okay, wenn jetzt für bestimmte Bildungsangebote besonders schlecht bekommen, dass wir da auch reagieren, ja. Das heißt, sich auf der Ebene, das ermöglicht uns einfach auch zu schauen: Ist jetzt da vielleicht irgendwo eine rote Ampel, irgendwas, auf das wir ein Augenmerk werfen müssen? Und wenn wir zum Beispiel diese Daten, ja, wenn sich das so vor werden, irgendwie die Feedback-Umfrage, da kommen immer wieder Datenreihen nach den Veranstaltungen abgefragt. Bewerten Sie denn dann sehen wir überall in Deutschland, wo Veranstaltung durchgeführt werden, wie gut die bewertet sind. Da kann man zum Beispiel so einfach umsetzen. Also, Grenzwert hat zum Beispiel werden, weiß ich, geschlecht, weniger als 40 Prozent sagen, dass das Seminar gut war, dann wird das irgendwie zum Beispiel auf der Karte als rot angezeigt. Dann kann man zum Beispiel als Projektmanagerin kann man sich damit sich anschauen und hier in den Charts oder muss ich vielleicht mal gucken, vielleicht stimmt irgendwas nicht. Idealerweise habe ich dann vielleicht in einer Umfrage noch ein paar mehr Informationen dazu. Nur vielleicht sind die Räumlichkeiten total schlecht. Vielleicht hat das mit Seminarleitung nicht gut funktioniert. Vielleicht war der Anmeldeprozess an dem Ort besonders schlecht, und ich kann darauf auch reagieren.
Die nächste Ebene, das sind in der Regel dann Sachen, die nicht mehr laufend erhoben werden. Also, wenn wir hier in diesem Bereich mit Daten arbeiten, das ist eigentlich immer so fortlaufende Datenerhebungen. Heißt, hier lohnt sich es auch total, immer in digitalen Prozessen zu denken, Sachen irgendwie Anmeldeprozesse, Feedbackprozesse weitgehend zu automatisieren, damit die Daten fortlaufend reinkommen. Hier in dem Bereich ist man im Bereich punktueller Datenerhebung. Hier schauen wir tatsächlich auf individuelle Veränderung. Also, besonders tricky ist dieser Begriff der Wirkung. Denn wenn Sie mich als Datenwissenschaftlerin fragen, Wirkungen, was ist, ist immer eine Kausalität. Und Kausalität nachzuweisen, das ist sich vielleicht ist gar nicht so einfach.
Ich empfehle hier tatsächlich, wenn man selber, ich glaube ehrlich gesagt, dass du meine zur Besatzung bis zu diesem Punkt, Prozesse, wenn man das schon solide macht, ja, dass man seine Qualität gut monitort, dass man sich anschaut, wie gut es schmeckt und haben, dass man die Zahlen damit. Ich glaube, dann ist man schon nicht gut aufgestellt. Und dass man dann ergänzend nachmachen kann, ist zum Beispiel in Kooperation mit Universitäten sich anzuschauen: Was verändert sich dann durch meine Aktivitäten, ich meine Projekte, meine Programme bei der Zielgruppe? Und das hat sich ja, ja, so ein bisschen, finde ich, so ein forschenden Charakter. Und da finde ich, kann man sich auch total gut eben externe Unterstützung holen. Das ist es bei der eigenen, einige Universitäten anbieten, dass man zum Beispiel mit Masterstudierenden kooperiert, die das im Zuge ihrer Abschlussarbeit zu stabilisieren.
Hier schauen wir uns dann zu sagen: Okay, wenn ich, weiß ich nicht, nur Bildungsreise mache, um eben die Datenkompetenz, ja, mit wie Zivilgesellschaft zu erhöhen, müssten wir dann zu vergleichen, Test überlegen sind. Einmal die Personengruppe vorher macht oder nachher, das ist also Pre-Post-Design. Oder ich überlege, ja: Na gut, ich könnte diese eine Umfrage, diesen Pre-Test, könnte ich einmal mit den Menschen machen, die beim Mal bei meinen Sachen teilnehmen, Post-Test. Und dann zusätzlich noch über die Warteliste von den Leuten, die gerade auf dem Platz in meinem Bildungsprogramm warten, würde ich zusätzlich noch Daten erheben und schauen, wie sie die Unterschiede, ja. Und da kann man dann eben genau schauen, ob sie, dass das, was macht, das, was die Leute zum Beispiel dazu gewinnen an Kenntnis.
Was dann wirklich, wirklich schwierig ist, ist die gesellschaftliche Veränderung nachzuweisen, die man eben bewirkt hat. Mehr idealerweise wissen wir dann genau: Okay, so hat sich dann die Welt verändert dadurch, dass diese tolle Arbeit gemacht haben, ja. Aber das tatsächlich nachzuweisen, dafür muss man ja auch schauen, so ein bisschen: Okay, was gibt's dann vielleicht für andere Faktoren, die das Ganze auch beeinflussen könnten? Und da würde ich auch sagen, dass man auch in der Forschung den Bereich. Und da könnte man sich eben genauso übergeben wird den Universitäten im Konzept ausarbeiten, wie man das eben gut vergleichen kann.
So, so viel zu der Datenstrategie und wo man überhaupt mit Daten überall Wissen herkriegen kann. Denn dieses Gesetz zu sagen, der gemeinnützige Einsatz unserer CorrelAid, wir sehen diese Wirkungslogik ein bisschen als Leitstern, weil wir uns wirklich von der Herausforderung zur gesellschaftlichen Veränderung tragen. Strategisch sinnvoll finde ich eigentlich diesen Vergleich aber ganz nett. Es ist einfach das Rückgrat, sozusagen, denn für meine Organisation. Daraus können sich also total tolle Datenprojekte ergeben, weil wir jeden auf den verschiedenen Stufen total interessante Zugewinne erzielen können über Wissen.
Man kann das aber auch so ein bisschen in strategischen Zielen denken. Wir sind ja immer noch im Bereich der Datenstrategie. Ich kann zum Beispiel eben Datenprojekte machen, um Qualitätsmanagement zu betreiben, ja. Ich will um die Qualitätsstandards sichern. Ich will schauen, dass Prozesse, Programme effizient sind. Ich möchte hier vor allem ihr daneben anschauen: Wie sieht's ja eigentlich auch dieser Input-Output da aus, ja? Also, wie stehen sozusagen die Sachen, die ich einstecke in meine Projekte und Programme, bestehen die im Verhältnis zu dem, was dabei rauskommt, ja, im direkten Ergebnissen? Wie viele Menschen nehmen dann teil? Wie viel kostet das dann zum Beispiel pro Teilnehmerin? Das für mich immer eine ganz interessante Kennzahl. Und vor allem kann ich mir dann eben auch anschauen, wie tatsächlich sieht die Bildungsprogramme bewerten.
Zusätzlich kann ich das, die ganzen Daten, die ich eben so erhebe, kann ich ihnen nutzen und das Programm und Projekt auch direkt zu steuern. Das heißt, da würde ich mir dann also zusätzlich hier im Wirkungsbereich, ja, angucken, zum Beispiel: Ist vielleicht Programm A besser als Programm B? Das ist zum Beispiel im A-B-Test hatte Frage, die ich mir als Organisation vielleicht stellen kann. Und wenn ich denn hier zum Beispiel eine Begleitforschung hier von subjekt Programm kann ich das eben besser evaluieren.
Die anderen zwei Möglichkeiten, warum man irgendwie so datenstrategische Projekte macht, ist, dass man sich vielleicht nach außen hin auch legitimieren muss, ja. Das ist bei uns natürlich ganz typisch. In der Regel öffentlich gefördert, das sehr gute Reporting-Pflichten. Ich weiß, dass in Deutschland Förderer dann ganz allmählich sich auch dahin bewegen, dass sie solche verschiedenen Maßzahlen abfragen. Dass sie aber noch lange nicht so weit sind wie in anderen Ländern. Und das kann schon passieren, dass sich das noch in die Richtung entwickelt. Also, ich weiß nicht nur das eine UK in Australien, ist man tatsächlich auch noch wesentlich weiter, tatsächlich nachweisen zu müssen, dass man Wirkungen hat.
Das Andere, was vielleicht interessant ist, warum man irgendwie so Daten nachgibt, ja: Man will vielleicht irgendwie auch wachsen. Und wachsen als Organisation würde ich mal sagen, ist besonders gut, wenn man irgendwie effiziente und effektive und legitimierte Kampagne hat. Denn wenn man natürlich ganz genau nachweisen kann, dass für tolle Ergebnisse man erzielt mit seinem Bildungsweg, zu davidson zum Beispiel, ja, das vielleicht hast du Fördern und auch einfach, ja, zu sagen und eben auch die nächste Foto funktionieren. Und das heißt auch gar nicht nur, dass man da zu bezahlen muss. Aber Zahlen, ja, helfen uns herzlich ein bisschen so ein Gesamtüberblick zu sehen, ja. Ich kann sagen, wie viele Persische Person hat das Wolf, ja. Und zusätzlich kenne ich ja dann auch immer noch auf qualitativer Ebene so deutlich zutage Anekdoten der Mutter legen. Das ist gar nicht entweder-oder, das alles ohne Brand ist aktiv sein muss, sondern ich kann aber einfach Datenanalysen gesunden und guten Gesamtüberblick zu geben.
Schauen wir uns mal an. Ich habe hier, glaube ich, dass häufig zitiert es zum Beispiel setzte die Gesellschaft mitgebracht. Und das ist, weil du und du, warum nimmt man die immer? Die haben das einfach total schön aufgearbeitet, und man kann eben die Sachen teilen, weil die öffentlich sind. Das macht es uns immer ein bisschen leichter. Da wir können ja nicht mit internen Informationen die Webinare gehen. Das ist also alles essen, sich auf der Webseite auch zu finden könnt, ihr euch gerne anschauen.
Balu und Du bietet eine Mentorin und kommt für Kinder an. Entschuldigung. Warum geht es? Es gibt ein Kind im Grundschulalter, das bekommt eine Patin. Die Patinnen inzwischen gibt es um 30 Jahre alt, und die beiden, dieses Duo, das trifft sich mindestens ein Jahr einmal pro Woche und verbringt zu 1-3 Stunden zusammen. Und die Idee ist, dass beide darüber so etwas wie eine Perspektive erhalten. Also, es gibt sowohl eine positive Wirkung eben auch das Kind als auch eben auch die Patin. Und die Idee ist so ein bisschen, ja, dass man einerseits irgendwie bei den Patinnen fördert, dass die sich engagieren, dass sie fröhlich und selbstbewusster werden, dass die das war, andere Kulturen kennenlernen. Da, dass man Zeit, Mannstunden, Budgetverantwortung gelernt, aber die Verantwortung für junge Menschen übernimmt. Und darüber nämlich bürgerschaftliches Engagement müssen wir, wirkt sich auch positiv aus. Werden jetzt nicht übertreiben und dass die insgesamt auch glücklicher sind.
Bei den kleinen Kindern, die dort im Grundschulalter mit bei dem Programm dabei sind, gibt Veränderung, dass sie sich so ein bisschen auch was lernen zu organisieren. Das geht wirklich eine Vorbildfunktion wieder, die Patin, ja. Die Partei nimmt die sonne, konzentrierter sein, seien besser lernen, wie man Konflikte löst. Die sollen vor allem im Bildungsbereich davon profitieren, ja. So die Idee ist, dass man hier auch an vor allem Kinder aus sozial benachteiligten Familien fördert. Und die sollen insgesamt dadurch ein bisschen die Möglichkeit eben bekommen, ja, neue, neue Menschen kennenzulernen und eben war jetzt eben zuerst.
Die haben auf Basis von drei Datenarten geben sich angeschaut und ihr: Was bringt eigentlich dieses Mentorinnenprogramm, das sich ja anbieten? Das habe sich erstmal gefragt: Wissen wir ja eigentlich, wie das Grundproblem? Und um das Grundproblem so ein bisschen darzustellen, haben sie sich externe Daten angeschaut. Und bei den externen Daten, da findet man zum Beispiel: Na gut, aus welcher sozialen Herkunft, Geschichte kommt denn welcher Schüler dann in welches weiterführen? Das besagt eine weiterführende Schule. Also, zum Beispiel ist es so, dass beim Anteil der Gymnasialschülerinnen, das ist er auch alle jetzt sagen, dass diese oberen Erhärten, Geschichte, dass es meistens das Einkommen der Eltern näher definiert, dass er eine höhere Chance haben, auch auf die aus Gymnasium zu kommen.
Er hat sich gelohnt, du gedacht, dass es doch eigentlich schade. Das sollte doch irgendwie für alle Kinder chancengleich. Das ist also das erstmal das Problem, die gesellschaftliche Herausforderung, mit der sie sich auseinandersetzen. Da habe ich jetzt hier exemplarisch diese Visualisierung aus ihrem Wirkungsbereich. Dann ausprobiert haben sie sich angeschaut: Was ist die Aktivitäten, die wir verfolgen? Und dafür haben sie einfach ihre Operationsdaten genommen. Und das sind Operationsdaten sind Daten, die uns sowieso in der Regel vorliegen, weil wir die irgendwie sammeln müssten. Wir brauchen, müssen eigentlich wissen: Okay, wie viele Patinnen und Kinder gibt es zum Beispiel gerade im Laufen? Und da gibt's dann eben, wir wissen also, wie viele Kinder es gibt, wie viele Treffen gibt es eigentlich. Das sagen doch sogar ein digitales Tool aufgesetzt und das gut zu dokumentieren. Und diese ganzen Daten haben sich einfach nochmal aufbereitet und zu sagen: Dass also das, was wir tun.
Das ist also hier kann sie in diesem Output-Bereich. Wir hier nochmal so zurückgehenden, das ist das zeigen hier, dass die gesellschaftliche Herausforderung, ja, das ist sozusagen das, was ich schon gesagt habe, mit irgendwie die soziale Herkunft bestimmt die Bildungschance. Dann gibt's ja irgendwie Daten zu dem Output, wird ja diesen direkten Ergebnissen von Balu und Du. Jetzt haben sich angeschaut: Was gibt es ja eigentlich für eine Veränderung bei der Zielgruppe? Und dazu haben es eben eine Begleitforschung machen lassen und konnten nachweisen, dass sich die Teilnahme an diesen Mentorenprogrammen die für sozialbenachteiligte Kinder die Wahrscheinlichkeit, aufs Gymnasium zu gehen, um 20 Prozent steigt.
Und ich würde jetzt sagen, wenn ich das jetzt als Fördernde oder hat externen sehen, ob ich bewege mich dazu, zu engagieren oder über liege dort Gelder hinzuschicken, finde ich das schon sehr, sehr überzeugend. Das ist also einfach eine Maßzahl für mich, die spricht für sich. Und was zum Beispiel einfach eine gute Art und Weise, um nachzuweisen, dass diese ganzen Ressourcen 7 und so Projekte schließen, ja, dass die tatsächlich sich einfach auch lohnen, ja. Und was ich auch schön finde, ist, dass sich eine Möglichkeit gefunden haben, dass ich bin da ganz einfach aussagekräftig macht. Sich 1000 Maßzahlen bei denen, sondern es gibt vor allem hat dieser eine, und diese aussagekräftig, dass sie ihn für das kam an sich spricht.
Eine gute Wirkungskette, wenn wir selber sagen: "Ach, das ist schon gut." Also, aber erstmal, um diese Zahl zu integrieren, brauche ich erstmal eine Wirkungslogik. Das sagen, die Basis überhaupt. Also, wir denken, du kannst du da bist du ja wirklich zusammen haben. Brauchen sie also erstmal so eine Wirkungskette. Und ich würde da immer an die Jahren die öffentlich verfügbaren Ressourcen von Phineo verweisen. Es ist eigentlich so die Organisation, Institution in Deutschland, die sich damit am meisten auseinandersetzt, auch ganz toll. Wenn Skala Campus, da kann man eben genau das lernen, eine richtig gute Wirkungskette.
Wenn man die ebene aufsetzt, sie hat also immer diese Wunsch, die vorlieben, und sie gemeinsam aber ausführlich angeschaut haben, ja. Aber die hat auch so ein paar priorisierte Kriterien, ja. Also, die Frage ist: Haben wir zum Beispiel im Daten und Fakten, um eben diese Ausgangslage jetzt verstehen? Ist die Zielgruppe klar genug definiert? Gibt es vielleicht noch andere Personen, die profitieren? Sind die Effektivität ein ganz klar auf die gesellschaftliche Herausforderung ausgerichtet? Das ist eine wichtige Frage, weil manchmal macht man eben erstmal und dann muss man sich eben noch mal einen Rückschritt machen und sich noch mal alles so anschauen. Dann gibt es manchmal verschiedene Aktivitäten, Strenge, die müssen irgendwie voneinander abgegrenzt werden innerhalb seiner Organisation. Dann ist die Frage, ob wir diese ganze Maßzahlen, die diese sammeln, Input, Output, Outcome und Impact wahrscheinlich erfasst wurden, ob sozusagen diese Wirkungskette tatsächlich logisch verknüpft ist, ja. Also, macht das irgendwie auch anders sein? Ich habe hier die gesellschaftliche Herausforderung, deswegen wird durch die stärkste Gruppe, deswegen machen wir die Aktivitäten, deswegen stecken wieder die Ressourcen rein, das später zu dem Output, das für bis zu den Outcomes und zu dem gesellschaftlichen Impact, ja. Ein bisschen zu überlegen, ob er das tatsächlich logisch.
Das Ganze sollte auch immer noch wenn-dann-Logik folgen. Also, zum Beispiel, wenn die Teilnehmenden das Webinar gut finden, ja, dann gehe ich davon aus, dass der Lerneffekt steigt, zum Beispiel. Das musste natürlich noch überprüfen, aber theoretisch kann man also diese ganzen Hypothesen kann man anhand einer Wenn-dann-Logik, ja, aufstellen. Und dann kann man sich zu sagen mit Daten überprüfbar machen.
Wichtig ist, dass man auf grundsätzliche Änderungen formuliert und auch schaut: Was sind eigentlich die wichtigsten? Also, man sieht bei Balu und Du, die haben sich in einer Haupt-KPIs haben sich rausgenommen, dass natürlich auch die wichtigste, ja. Und was man dem sogar auch noch machen kann, das jetzt zwei Fragen sind immer so ein bisschen extra. Das haben wir eigentlich im Rahmen dieser Wirkungslogik. Sind da alle Anforderung von internen und externen Stakeholdern drin? Da haben wir somit arbeiten, bin ich gleich noch mehr. Informationsanforderungen brauchen unsere Förderer noch andere Art von Information? Und zusätzlich kann man auch sich überlegen: Gibt es vielleicht auch externe Risiken? Nadia vielleicht irgendso ein Punkt möglich machen, wie zum Beispiel Pandemie? Oder gibt es vielleicht auch negative Folgen von Aktivitäten, die man macht? Wenn man es ja nicht alle Interaktionen, wie wir eben auch so durchführen, haben unbedingt im positiven Effekt. Es kann also auch sein, ja, dass wir mal was tun, und das hat vielleicht nach negativen Effekt. Und mit dieser realen Chance sind kritisch auseinandersetzen und überlegen: Was ist eigentlich unser Warnsystem? Auf Basis von welchen Daten müssen wir dann: Okay, das ist echter Fallen, mussten hat auch zum Eingreifen?
Genau. Ich habe hier noch ein paar Tipps bekommen im Nachgang auch als Sensation zugeschickt, ja. Es hilft manchmal einfach noch sehr guten Aktivitäten zu teilen. Es hilft in Fristigkeit zu denken, gerade im Bereich dieser auf kurzfristig, mittelfristig, langfristig lasse sich bei der Zielgruppe also verändern. Und dann immer so ein bisschen vor und zurück, hin und her zu definieren, ja. Also, immer so zuschauen: Okay, ja, macht das auch wirklich alles irgendwie sind? Nicht einmal vor und wenn ich zurück und das ist irgendwie verfolgt, alles logisch wie ein Falke.
Genau. Damit würde ich jetzt sozusagen diesem Bereich, die sich diese strategische Konstrukt der Wirkungskette, ja, würde ich jetzt hier sozusagen abschließen. Ich würde noch einmal kurz so gegen Ende über Indikatoren sprechen, weil das oft gar nicht so einfach auf sich zu bewegen: Okay, wenn es zum Beispiel eine Wirkung erzielen möchte, wie eine Erhöung von der Datenkompetenz, wie messe ich das dann das überhaupt? Und ganz ehrlich, das ist völlig normal, dass die einst so lang ist, keine Ahnung, ja. Da muss man sich wirklich einfach noch bei ihr sind. Es gibt so ein paar Konzepte, was sehr guten Indikator ausmacht. Wir sind irgendwie spezifisch, das heißt, sie ganz klar, sie sind eindeutig. Das machen sie können irgendwie gemessen werden, ja. Das ist irgendwie das auch geeignet überhaupt. Die sind relevant, ja. Und das ist auch irgendwie terminiert, also farben zeitlich terminiert.
Man kann Sachen absolut messen. Also, zum Beispiel, wir hatten ja vorhin diese Output-Indikatoren. Bier und wie viele Balu und Du, Du es gibt es sozusagen, das ist einfach ein absoluter Wert. Ist aber auch stärker im Kontext zu setzen. Also, ich weiß nicht, ob irgendwie die 20.000 sind Paare, die es da gibt, an wie viele sind tatsächlich. Also, das ist, dass viele, wie viele gibt, wie viele Kinder ausgedacht hatten, gibt es in Deutschland? Erstmal weiß ich noch gar nicht, muss ich alles also irgendwie in den Zug setzen. Muss wegen hilft es immer absolute Werte sind relativ Buttons kombinieren, ja. Man kann sich dann zum Beispiel belegen, diese, diese Verbesserung der Bildungschancen um 20 Prozent, ja. Da weiß man, dass ein schwiegen erste zweistellige Veränderung, das eindeutig.
Jetzt noch ein paar andere Sachen: Indikatoren, Proxy, realisierte Werte, ja. Also, es ist einfach etwas, ja, bei Annäherung. Man interessiert bringt das irgendwie in einem in gegenwärtiger. Da gibt es zum Beispiel irgendwie, das habe ich immer ganz nett, mit dem wie viele Stunden Pro-bono-Mentoring müsste zum Beispiel jemand bekommen, bis er sein Smartphone-Software kann, man mit Kindern zum Beispiel arbeitet. Und so ein bisschen der Wertigkeit auch von den Leistungen zu, ja, sagt optimieren, weil im Wunder, das ist ja auch gegenüber Fördern nicht ganz klar, warum sind dann die Programme und Projekte auch so teuer, wie sie denn eigentlich sind. Das hilft Erfassung bis in Sachen halt auch zu Kontext analysieren.
Die Referenzwerke freund schon ein bisschen drüber gesprochen. Also, wie gesagt, am Anfang bei dieser Indikatoren-Auswahl, dann muss man wirklich einfach schauen, weil es gibt total vier statt vor der Referenzwerke, die man sich anschauen kann. Man muss da gar nicht ganz allein bei null starten. Die klassischen, die die, glaube ich, auch relativ bekannt sind, dass in zwei englischsprachige Werke geht, aber das dicke den Mäster. Es gibt aber auch im deutschsprachigen Raum zwei Millionstes Buch Wirkung. Es gibt inzwischen Reporting-Standard, wobei ich sagen muss, also tatsächlich bei der Auswahl von Indikatoren würde ich derzeit nicht definiert gehen. Es gibt aber wichtige Indikatoren-Datenbanken, ja. Da gibt es zum Beispiel, wie die sich an deren Rand nachhaltig platzieren, dann ist dies orientiert. Da gibt es verschiedene Indikatoren, die man sich eben anschauen kann. Es gibt vom Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften Teil tollen es Instrumente, die wir selber auch gerne nutzen, weil die kommen auch tatsächlich mit denen Erhebung stolzen. So, dann hätte ich mich jetzt nach für irgendwie wird Indikatoren Schüler müssen überlegen, wie erheblich da jetzt eigentlich.
Und da kommt total darauf an, wie man fragen stellt, welche Antwortmöglichkeiten gibt es da. Und die geben eine Nullrunde daneben auch direkt das Ganze findet dazu. Das heißt, man könnte dann zum Beispiel im Nachgang irgendwie eine Umfrage machen, ja. Und da könnte man, könnte man eben diese, diese Messinstrumente dort vorgeschlagenen einfach direkt nutzen. Ansonsten gibt es noch zwei kleinere Indikator. Das ist so ein bisschen einfach eine Austauschplattform, würde ich sagen, für die verschiedensten gemeinnützigen Organisationen, ja. Das heißt, wir können hier im Grunde alle möglichen Instrumente von den verschiedensten Organisationen verschiedenster Größen finden.
Ich würde im deutschsprachigen Raum hat immer erstmal zur Seite GESIS gehen, weil die Instrumente selbst in deutscher Sprache vorliegen. Und je nachdem, mit welcher Zielgruppe Sie arbeiten, kann das eben so machen. Die Frage Texte macht Deutsch zu haben. Man muss auch ein bisschen gucken, auch mit der Übersetzung. Also, ja, da weise erlebt man immer in der Muttersprache der Zielgruppe tatsächlich Daten. GESIS daneben gegebenenfalls Übersetzung, aber hier wirklich sagen, dann meistens meinte in deutscher Sprache nutzen, die Schüler setzen, wenn das sehr wichtig da.
Ansonsten gibt es noch eines, das ist so viel Impact Investment. Also, tatsächlich kommen hier diese englischsprachige Werke auch dieser Perspektive wickeln Fördern schreiben, ob sie Projekte oder Projekt B fördern. Und die vergleichen das miteinander, hat oft auf Basis eben von genau diesen logischen Werk wieder Wirkungskette, ja. Und deswegen hilft dass das ein bisschen den einst Verordnungen. Kiwi gut verträglich die Arbeit ist, die gesellschaftliche Organisation leisten.
Nicht immer müssen Daten aber auch erhoben werden. Das sei an dieser Stelle stehen auch gesagt werden. Also, wir haben ja eigentlich an dieser Wusste da und bei dem Beispiel schon da drin, Du auch gesehen, ja, nicht alle alles Wissen muss irgendwie integrieren wollen, ja. Haben dieser Wirkungsketten-Logik muss durchaus Daten generiert werden. Es gibt externe Daten, wie können wir nutzen? Die können wir auch nicht nur zur Einschätzung der gesellschaftlichen Herausforderung der Bedürfnisse der Zielgruppe nutzen. Wir können uns auch darauf berufen, dass sie zum Beispiel nachgewiesen haben, dass ich das bringt, ja. Und manchmal passiert ist, und das habe ich selber auch schon mitbekommen, dass eine Organisation das macht, was eine andere Organisation im Ausland genauso typisch. Und das Beispiel hier war jetzt, können Sie vielleicht an der Zeit. Das ist Idee, dass Seniorinnen mit Kutsche Kindern zusammen frühstücken. Und ja, da gibt es eine Organisation, die macht in England oder UK genau dasselbe. Und die haben was sehr, sehr umfangreich evaluiert. Das ist die Frage, ob man jetzt selber tatsächlich auch noch mal diese, dieses, dass es was bringt, noch mal selber evaluieren muss, oder ob man sich vielleicht auch darauf einfach gucken kann, ja. Ich würde immer sagen, also wenn das wissenschaftlich Standard macht, das ist irgendwie so wieder aus, da kann man schon schauen, dass man das vielleicht auch referenziert. Und vor allem kann man sich abschauen, wenn dann sagt: "Damit doch noch mal selber machen, einfach sicher zu sein", kann man sich die Tafel abstand, die das gemacht haben, welche Fragebogen. Also, ich so schwarz ist einfach viel Arbeit mit. Das heißt, hier lohnt sich auch total einfach die Recherche.
Dann gibt es eben diesen ganzen Burg der Operationsdaten. Also, überall, wo ich digitale kurz vor Ende, und das ist eben auch der Vorteil von der Nutzung von digitalen Schulz entstehen bilden, wie Daten, die ich eben nutzen kann. Und da weiß ich dann irgendwie viele Nutzerinnen gibt es zum Beispiel irgendwie, wenn ich in verschiedene Sachen anbiete, ja. Gewissen zum Beispiel bei uns in, wie viele Leute sind im Netzwerk? Es geht gar nicht darum, irgendwie die Leute da auszuspionieren. Wir wollen einfach nur wissen, ob ihr, wie viele Leute gibt es insgesamt. Da kann ich mir dann eben an: Okay, das bedeutet so der Zweck ist schon zu groß, so und so viele Aktive gibt. Und ich kann ja daran schon: Okay, wenn die Zahl totalen brechen, da kann ich da zum Beispiel eben auch reagieren und schauen: Okay, wie kriegen wir die Leute wieder mehr an den Tisch im Wert, mehr aktiviert?
Genau. Dann gibt es aber eben auch noch diese Erhebungsdaten. Und diesem Fall neben in diesem Wirkungsbereich irgendwie relevant. In der Regel sind das dann in die Befragung, Beobachtungen. Gibt aber total viele unterschiedliche Tools, wie man das als Nachweis. Und total viele experimentelle Designs. Und da würde ich sagen, ist man in der sozialwissenschaftlichen Forschung gut aufgehoben, gerade wenn man hat, vielleicht ein bisschen kleiner ist, sich da vielleicht auch ein bisschen externe Expertise reinzuholen.
Runde würde ich immer sagen, da sie der höchster auch mal hat man noch mal mit diesen Chips Daten. Also, man darf das auch nicht unterschätzen. Ich finde es total wichtig, dass wir uns kritisch damit auseinandersetzen, was unsere Projekte und Programme tatsächlich bewirken, ja. Die gibt es tatsächlich mehr Datenschutz. Die Gesellschaft wird es immer darum: Okay, zu sagen, was tatsächlich bringt es überhaupt, dass wir hier tun, ja. Das ist total wichtig. Da wir haben halt begrenzte Ressourcen, deswegen dort in Projekte und Programme halt auch möglichst gut helfen, ja. Aber man darf trotzdem, finde ich, nicht verschweigen, dass natürlich dieser Nachweis, das ist natürlich schon auch Aufwand. Hier bis zu diesem Bereich weiter abwärts kommt man sehr, sehr gut. Und dann irgendwie im Bereich der Wirkung gibt man dann, muss man sich ein bisschen mehr geben. Und deswegen gibt's da eben so ein paar Kniffe und Tricks, wie man sich das Ganze eben sparsamer gestalten kann, indem man eben so bono externe Expertise. Gibt es auch nicht nur Show und so, gibt es Organisationen wie uns, die dabei unterstützen können.
Last but not least, was ich immer total wichtig finde, weil wir sprechen hier immer über das Thema Daten, und wir sprechen hier oft auch über Daten, die sich um Zielgruppen, ja, also um Personen. Und was ich bei der Zivilgesellschaft immer ganz wichtig finde, ist die Art und Weise, wie wir eben auch an solche Daten-Projekte angehen. Sollte sich natürlich also an rechtlichen Vorschriften sowieso orientieren, aber sollte auch datenethischen Grundsätzen standhalten. Ich glaube ehrlich gesagt, sind wir als Zivilgesellschaft aber manchmal fast ja so gelebt davon, machen dann lieber gar nicht, dass du dich auch nicht richtig, weil das bedeutet also zu sagen, dass all die privatwirtschaftlichen Unternehmen, die die Daten nutzen, dann irgendwelche Marketingkampagnen zu optimieren, ja, dass sie irgendwie alle toll endlich nicht nutzen können. Und wir mich, das ist ja auch mich das nicht liegen, sondern tatsächlich sind die Disco und auch da tätig. Sind wir uns einfach nur krank. Also, da ist sehr wohl technische Innovation möglich. Es ist möglich, technisch tolle Datenprojekt umzusetzen und gleichzeitig dafür zu sorgen, dass die Privatsphäre von Menschen, das Recht bei Menschen davon schon zu seiner Selbstbestimmung, dass das hat auch gewahrt, ja. Und ich glaube eher, dass jetzt die Gesellschaft sogar die Chance haben, dadurch, dass wir eben dieses Bewusstsein für so ethische Grundsätze bringen, dass wir sogar die Chance haben, Datennutzung auch einen ganz neuen Beruf zu geben, ja. Weil wir sie irgendwie positive Entwicklung nutzen.
Und ich denke, was hier in dem Kontext auch noch richtig zu sagen ist, so ein absolutes Kriterium würde ich ja auch immer ansetzen: Man muss auch nicht alles immer automatisieren. Naja, das ist zum Beispiel, dass es kein datenschutzrechtlich das Thema, dass es zwischen datenethisches Thema ist, zum Beispiel die Zugangsrechte. Ich würde jetzt als zivilgesellschaftliche Organisation auch nicht automatisieren, unbedingt werden meine Projekte und Programme kommen, das irgendwie automatisch erledigt. Hier und da irgendwie eine tolle Analyse dorf fahren habe, damit automatisch zugewiesen. Da fallen und darf dich rein. Und ich glaube ehrlich gesagt, dass das die wenigsten Zivilgesellschaftsorganisation halt auch tun würden. Wenn wir uns aber dieses Praxisbeispiele angucken, wer bekommt ein Kredit, er bekommt eine Wohnung, es gibt tatsächlich ein Anwendungsbeispiel, wo genau das von der Privatwirtschaft gemacht wird. Das heißt, wir haben auch noch mal eine Chance, wie Gesellschaft und unserem Bewusstsein für ähnliche technische anderen letztere noch mal, ja, ganz neue Praxisbeispiele zu finden, die eben einfach einen schöneren Einstieg haben.
