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Die datengesteuerte Verwaltung

  • Basanta E. P. ThapaEmail author
Living reference work entry

Zusammenfassung

Neue Datentechnologien wie Big Data Analytics, Künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge erlauben Datenerhebung und -auswertung in ungekannter Qualität und Dichte, mit neuen Möglichkeiten der Feingranularität, „Vermaschung“ von Datenquellen und Mustererkennung durch Maschinenlernen. Dadurch eröffnen sich der öffentlichen Verwaltung fortgeschrittene Möglichkeiten zur umfassenden Beobachtung, Analyse, Vorhersage und Automatisierung von Verwaltungshandeln. Die globale Debatte, die sowohl in der Verwaltungspraxis als in der Wissenschaft geführt wird, ist von weitreichenden Versprechen und vehementer Kritik geprägt. Die datengesteuerte Verwaltung kann jedoch je nach gesellschaftspolitischer Orientierung unterschiedlich gestaltet werden.

Schlüsselwörter

Big Data Linked Data Algorithmus Künstliche Intelligenz Verwaltungsautomatisierung 

Literatur

  1. Braman, Sandra. 2006. Change of state: Information, policy, and power. Cambridge: MIT Press.Google Scholar
  2. Chatfield, Akemi Takeoka, und Christopher G. Reddick. 2018. Customer agility and responsiveness through big data analytics for public value creation. A case study of Houston 311 on-demand services. Government Information Quarterly 35(2): 336–347.CrossRefGoogle Scholar
  3. Esty, Daniel C., und Reece Rushing. 2007. Governing by the numbers. The promise of data-driven policymaking in the information age. Washington, DC: Center for American Progress.Google Scholar
  4. Etscheid, Jan. 2018. Automatisierungspotenziale in der Verwaltung. In (Un)berechenbar? Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft, Hrsg. Resa Mohabbat Kar, Basanta E. P. Thapa und Peter Parycek, 126–158. Berlin: Kompetenzzentrum Öffentliche IT.Google Scholar
  5. Giest, Sarah. 2017. Big data for policymaking: Fad or fasttrack? Policy Sciences 50:367–382.CrossRefGoogle Scholar
  6. Kling, Rob. 1996. Hopes and horrors. Technological Utopianism and Anti-Utopianism in narratives of computerization. In Computerization and controversy. Value conflicts and social choices, Hrsg. Rob Kling, 40–58. San Diego: Morgan Kaufmann.Google Scholar
  7. Kolany-Raiser, Barbara, Reinhard Heil, Carsten Orwat, und Thomas Hoeren, Hrsg. 2018. Big Data und Gesellschaft. Wiesbaden: Springer VS.Google Scholar
  8. Lyon, David. 2014. Surveillance, Snowden, and big data: Capacities, consequences, critique. Big Data & Society 1(2): 1–13.CrossRefGoogle Scholar
  9. McKinsey. 2017. Mehr Leistung für Bürger und Unternehmen: Verwaltung digitalisieren. Register modernisieren. Berlin: Nationaler Normenkontrollrat.Google Scholar
  10. Mergel, Ines, Yiwei Gong, und John Bertot. 2018. Agile government. Systematic literature review and future research. Government Information Quarterly 35(2): 291–298.CrossRefGoogle Scholar
  11. Pencheva, Irina, Marc Esteve, und Slava J. Mikhaylov. 2018. Big data and AI – A transformational shift for government: So, what next for research? Public Policy and Administration 35:24.CrossRefGoogle Scholar
  12. Rieder, Gernot, und Judith Simon. 2018. Vertrauen in Daten oder: Die politische Suche nach numerischen Beweisen und die Erkenntnisversprechen von Big Data. In (Un)berechenbar? Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft, Hrsg. Resa Mohabbat Kar, Basanta E. P. Thapa und Peter Parycek, 159–178. Berlin: Kompetenzzentrum Öffentliche IT.Google Scholar
  13. Ruppert, Evelyn, et al. 2015. Socialising big data. From concept to practice, Centre for Research on Socio-cultural change working paper series 138. Manchester: CRESC, The University of Manchester and the Open University.Google Scholar
  14. Scott, James C. 1998. Seeing like a state. How certain schemes to improve the human condition have failed. New Haven: Yale University Press.Google Scholar
  15. Smith, Peter. 1995. On the unintended consequences of publishing performance data in the public sector. International Journal of Public Administration 18(2–3): 277–310.CrossRefGoogle Scholar
  16. Thapa, Basanta E. P. 2018. Vier wissenspolitische Herausforderungen einer datengetriebenen Verwaltung. In (Un)berechenbar? Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft, Hrsg. Resa Mohabbat Kar, Basanta E. P. Thapa und Peter Parycek, 268–293. Berlin: Kompetenzzentrum Öffentliche IT.Google Scholar
  17. Thapa, Basanta E. P., und Peter Parycek. 2018. Data Analytics in Politik und Verwaltung. In (Un)berechenbar? Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft, Hrsg. Resa Mohabbat Kar, Basanta E. P. Thapa und Peter Parycek, 40–75. Berlin: Kompetenzzentrum Öffentliche IT.Google Scholar
  18. Van Dijck, José. 2014. Datafication, dataism and dataveillance. Big data between scientific paradigm and ideology. Surveillance and Society 12(2): 197–208.CrossRefGoogle Scholar
  19. Weber, Max. 1922. Wirtschaft und Gesellschaft. Tübingen: Mohr Siebeck.Google Scholar

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Authors and Affiliations

  1. 1.Fraunhofer-Institut für offene KommunikationssystemeKompetenzzentrum Öffentliche ITBerlinDeutschland

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