Skip to content
Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter Oldenbourg March 28, 2022

Genossenschaften im neuen Datenzeitalter

Cooperatives in the new data age
Ernst Hafen, Dominik Steiger and Mathis Brauchbar

Zusammenfassung

Die digitale Transformation hat weitreichende Folgen für unser Leben und Wirtschaften. In der entstehenden datengetriebenen Ökonomie werden neue Geschäftsmodelle möglich. Möglich wurde diese Transformation dank der überall verfügbaren, miteinander vernetzten Digitalgeräte. Sie hat zum Aufstieg von Plattformlösungen und zur wirtschaftlichen Dominanz von Digitaltechnologiefirmen geführt. Sie bietet Chancen, aber Fragen des Datenschutzes und der informationeilen Selbstbestimmung der Individuen müssen überzeugend gelöst sein. Wie können Unternehmen Daten in ihren Geschäftsmodellen optimal nutzen und dabei gleichzeitig das Vertrauen ihrer Kunden aufrechterhalten? Es gibt etablierte Formen: Datenpartnerschaften, gemeinsame Datenplattformen, digitale Marktplätze. Bezüglich der Vertrauensfrage wird das Umfeld anspruchsvoller und die gesetzlichen Anforderungen höher. Gerade Genossenschaften haben hier besondere Vorteile. Genossenschaftliche Ansätze spielten in der Vergangenheit eine wichtige Rolle in der Verwaltung gemeinsamer Ressourcen. In der digitalen Sphäre erleben genossenschaftliche Ansätze im Umgang mit gemeinsamen digitalen Ressourcen (Digital Commons) eine Renaissance. Genossenschaften sind besonders gut darauf eingestellt, eine Balance zwischen Individuen, Nutzung der Ressourcen und Nutzen für die Gesellschaft herzustellen. Sobald personenbezogene Daten im Spiel sind, werden das Vertrauen der Nutzer, Partizipation, lokale Verankerung und eine transparente Governance wichtige Erfolgsfaktoren. Hier können Genossenschaften mit ihren Werten im Vorteil sein. Deshalb sollten Genossenschaften ihren partizipativen Ansatz bei der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle beibehalten. [1]

Abstract

The digital transformation has far-reaching consequences for our lives and economies. New business models are becoming possible in the emerging data-driven economy. This transformation was made possible thanks to ubiquitous, interconnected digital devices. It has led to the rise of platform solutions and the economic dominance of digital technology companies. It offers opportunities, but questions of data protection and the informational selfdetermination of individuals must be convincingly resolved. How can companies make the best use of data in their business models while maintaining the trust of their customers? There are established forms: data partnerships, joint data platforms, digital marketplaces. Regarding the question of trust, the environment is becoming more demanding and the legal requirements higher. Cooperatives have particular advantages here. Cooperative approaches have historically played an important role in the management of shared resources. In the digital sphere, cooperative approaches to dealing with common digital resources (Digital Commons) are experiencing a renaissance. Cooperatives are particularly well positioned to strike a balance between individuals, use of resources and benefit to society. As soon as personal data is involved, user trust, participation, local anchoring, and transparent governance become important success factors. This is where cooperatives with their values can have an advantage. Therefore, cooperatives should maintain their participatory approach when developing digital business models.

Resumée

La transformation numérique a des conséquences considérables sur nos vies et nos économies. De nouveaux modèles commerciaux deviennent possibles dans l'économie émergente axée sur les données. Cette transformation a été rendue possible grâce à des appareils numériques omniprésents et interconnectés. Cela a conduit à l'essor des solutions de plateforme et à la domination économique des entreprises de technologie numérique. Elle offre des opportunités, mais les questions de protection des données et d'autodétermination informationnelle des individus doivent être résolues de manière convaincante. Comment les entreprises peuvent-elles exploiter au mieux les données dans leurs modèles d'affaires tout en conservant la confiance de leurs clients? Il existe des formes établies: partenariats de données, plateformes de données communes, places de marché numériques. Concernant la question de la confiance, l'environnement devient plus exigeant et les exigences légales plus élevées. Les coopératives ont ici des avantages particuliers. Les approches coopératives ont historiquement joué un rôle important dans la gestion des ressources partagées. Dans la sphère numérique, les approches coopératives de gestion des ressources numériques communes (Digital Commons) connaissent une renaissance. Les coopératives sont particulièrement bien placées pour trouver un équilibre entre les individus, l'utilisation des ressources et les avantages pour la société. Dès lors qu'il s'agit de données personnelles, la confiance des utilisateurs, la participation, l'ancrage local et la transparence de la gouvernance deviennent des facteurs de succès importants. C'est là que les coopératives avec leurs valeurs peuvent avoir un avantage. Par conséquent, les coopératives devraient maintenir leur approche participative lors du développement de modèles commerciaux numériques.

Quellenverzeichnis

Bignens, S. und Steiger, D. (2018). MIDATA: Ein bürgerzentriertes mHealth-Ökosystem. Spectra. 121.Search in Google Scholar

Bundesgesetz über den Datenschutz (DSG) (Art. 3 lit. a.). Schweizerische EidgenossenschaftSearch in Google Scholar

Confessore, N. (2020). Cambridge Analytica and Facebook: The Scandal and the Fallout So Far. The New York Times.Search in Google Scholar

Curry, E. (2016). The Big Data Value Chain: Definitions, Concepts, and Theoretical Approaches, in New Horizons for a Data-Driven Economy, Cavanillas, J., Curry, E., und Wahlster, W. (Hrsg.). 2016, Springer: Cham.10.1007/978-3-319-21569-3Search in Google Scholar

Data Collaboratives. Website. Weblink: https://datacollaboratives.org/Search in Google Scholar

Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union (DSGVO) (Art. 4).Search in Google Scholar

Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union (DSGVO) (Art. 20).Search in Google Scholar

discover.swiss. Website. Weblink: https://discover.swiss/Search in Google Scholar

European Commission (2020). A European strategy for data. Weblink: https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/communication-european-strategy-data-19feb2020_en.pdfSearch in Google Scholar

gfs.bern (2011). Nachhaltig erarbeiteter Vertrauensbonus «Genossenschaft» (Schlussbericht). IG GenossenschaftSearch in Google Scholar

Grampp, M. und Brandes, D. (2018). Global Mobile Consumer Survey 2018 - Ergebnisse für die Schweiz. Weblink: https://www2.deloitte.com/ch/de/pages/technology-media-andtelecommunications/articles/global-mobile-consumer-survey.html (Stand: 17.03.2021)Search in Google Scholar

Gross, S. (2018). Manhattan Love Story: Warum Roche Flatiron kauft. Handelszeitung. Weblink: https://www.handelszeitung.ch/unternehmen/manhattan-love-story-warum-rocheflatiron-kauftSearch in Google Scholar

Hafen, E. (2019). Personal Data Cooperatives – A New Data Governance Framework for Data Donations and Precision Health, in The Ethics of Medical Data Donation, Krutzinna, J. und Floridi, L. (Hrsg.). 2019: Philosophical Studies Series 137.Search in Google Scholar

Hafen, E. et al. (2020). Genossenschaften im neuen Datenzeitalter. idée coopérative Impulse 2. Bern: idée coopérative. Weblink: https://www.ideecooperative.ch/laboratorium/publikationen/genossenschaften-imneuen-datenzeitalterSearch in Google Scholar

Häußling, R. (2020). Zur Genese und Wirkungsweise der Digitalisierung. Weblink: http://www.futur2.org/article/zur-genese-und-wirkungsweise-der-digitalisierung/Search in Google Scholar

Haynes, P. und Nguyen, C. M.-H. (2013). Rebalancing Socioeconomic Asymmetry in a Data-Driven Economy, in The Global Information Technology Report, Bilbao-Osorio, B., Dutta, S., und Lanvin, B. (Hrsg.). 2013. p. 67-72.Search in Google Scholar

Kane, G. C. et al. (2016). Aligning the Organization for its Digital Future. Deloitte University Press. p. 3Search in Google Scholar

MIDATA. Website. Weblink: www.midata.coopSearch in Google Scholar

Noe, T. und Parker, G. (2005). Winner Take All: Competition, Strategy, and the Structure of Returns in the Internet Economy. Journal of Economics & Management Strategy. 14(1): p. 141-164.10.1111/j.1430-9134.2005.00037.xSearch in Google Scholar

OECD (2019). Data in the digital age - OECD Going Digital Policy Note. OECD, Paris. Weblink: www.oecd.org/going-digital/data-in-the-digital-age.pdfSearch in Google Scholar

opendata.swiss. Website. Weblink: https://opendata.swiss/Search in Google Scholar

Rawls, J. (1971). A Theory of Justice: Harvard University Press.10.4159/9780674042605Search in Google Scholar

Rocher, L. et al. (2019). Estimating the success of re-identifications in incomplete datasets using generative models. Nat Commun. 10(1): p. 3069.10.1038/s41467-019-10933-3Search in Google Scholar

Stephens, D. (2020). The Radical Strategy That Drove Nike’s Pandemic Success. Weblink: https://www.businessoffashion.com/opinions/retail/the-radical-strategy-that-drovenikes-pandemic-successSearch in Google Scholar

Stierwalt, S. (2020). Can We Predict Earthquakes At All? Weblink: https://www.scientificamerican.com/article/can-we-predict-earthquakes-at-alll/ (Stand: 31.03.2021)Search in Google Scholar

The Boston Consulting Group (2012). The Value of Our Digital Identity. p. 1-65.Search in Google Scholar

Wilson, D. S. (2019). This View of Life – Completing the Darwinian Revolution. New York: Pantheon Books; p. 114 ff.Search in Google Scholar

Woods, D. (2011). Big Data Requires a Big, New Architecture. Weblink: https://www.forbes.com/sites/ciocentral/2011/07/21/big-data-requires-a-big-newarchitecture/ (Stand: Mai 2020)Search in Google Scholar

World Economic Forum (2011). Personal Data: The Emergence of a New Asset Class. p. 1-40Search in Google Scholar

Wyss, M. et al. (1997). Cannot Earthquakes Be Predicted? Science. 278(5337): p. 487-490.10.1126/science.278.5337.487Search in Google Scholar

Zuboff, S. (2019). Surveillance Capitalism and the Challenge of Collective Action. New Labor Forum. 28(1): p. 10-29.10.1177/1095796018819461Search in Google Scholar

Zückert, H. (2003). Allmende und Allmendaufhebung - Vergleichende Studien zum Spätmittelalter bis zu den Agrarreformen des 18./19. Jahrhunderts. Quellen und Forschungen zur Agrargeschichte, 47. Oldenbourg: De Gruyter.10.1515/9783110503746Search in Google Scholar

Published Online: 2022-03-28
Published in Print: 2022-03-28

© 2022 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston