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Ausweg aus der Datenwüste

Präzise Entwicklungshilfe braucht Daten. An denen fehlt es in vielen Ländern oder sie sind nicht zugänglich. Eine von der Schweiz beauftragte Studie zeigt am Beispiel Somalia, wo die Probleme liegen.

Das UN-Weltdatenforum hat Anfang Oktober in Bern einen Pakt verabschiedet, der betont, wie wichtig verlässliche Daten etwa zu Armut und Ungleichheit in einem Land sind, um die Nachhaltigkeitsziele der Agenda 2030 zu erreichen. Die Staatengemeinschaft wird aufgerufen, unter anderem Kapazitäten zur Datenerhebung auszubauen und „Datenpartnerschaften“ zu schaffen, um die internationale und nationale Zusammenarbeit, etwa beim Austausch von Daten, zu verbessern. 

Für Thomas Gass, Vizedirektor der Direktion für Entwicklung und Zusammenarbeit (DEZA) und einer der Redner beim Weltdatenforum, sind „Datenwüsten“ eines der größten Probleme. In vielen Ländern mit niedrigem Einkommen würden keine Bevölkerungszählungen und -befragungen durchgeführt, was es unmöglich mache, dort die Armutsentwicklung detailliert zu berechnen. Das habe weitreichende Folgen insbesondere für ärmere und verletzliche Bevölkerungsgruppen, die „in aggregierten Daten und den daraus berechneten Durchschnittswerten untergehen“. Daten etwa zu Einkommen und Lebensstandard müssten nach einzelnen Bevölkerungsgruppen aufgeschlüsselt werden, um Entwicklungsmaßnahmen zielgenau durchführen zu können, sagt Gass. 

Datenwüste Somalia: Kein nationales Statistik-Amt

Somalia war bislang eine dieser Datenwüsten. Gut 30 Jahre lang existierte dort kein nationales Amt für Statistik. Sharmarke Farah, der Leiter des neu geschaffenen Somalia National Bureau of Statistics (SNBS), hat im September in einem Artikel auf der Plattform AidData auf ein Paradox hingewiesen: Zu Somalia würden von Gebern und Hilfsorganisationen zwar viele Daten gesammelt, es herrsche sogar ein regelrechter Datenwettbewerb. Doch der Zugang zu diesen Daten sei schwer, und die Erhebung werde von keiner Stelle koordiniert. 

Farah beruft sich in seinem Beitrag auf die Ergebnisse einer Ende 2020 von der DEZA in Auftrag gegebenen Studie, die den umkämpften Datenmarkt in Somalia beschreibt. Laut Thomas Oertle, dem Leiter des Schweizer Kooperationsprogramms am Horn von Afrika, ist etwa die Hälfte der Bevölkerung Somalias auf humanitäre Hilfe angewiesen, fast ein Viertel sind Binnenflüchtlinge. Geber und Partnerorganisationen bräuchten robuste Daten, um Programme zu planen, müssten sich aber aufgrund der Sicherheitslage auf lokale Partner zur Datenerhebung verlassen. 

Geber-Organisationen sammeln Daten, teilen sie aber kaum

Gemäß der Studie ist die Beschaffung und Analyse von Informationen zu einem Geschäft geworden, das vom Wettbewerb um den Besitz von Informationen und um Aufträge zur Datenerhebung geprägt ist. „Je weiter man in der Hierarchie nach unten geht, desto weniger lukrativ wird das Geschäft“, erklärt Oertle. Lokales Personal, das die Daten erhebe, habe den größten Einfluss auf die Datenqualität, erhalte aber die niedrigsten Löhne. Die Mitarbeiter hätten wenig Anreiz, die Qualität der Informationen zu gewährleisten. Laut der Studie kann das auch „Data cooking“ zur Folge haben, also das Fälschen von Informationen. 
Gemäß Oertle treffen die meisten Ergebnisse der Studie auch auf andere konfliktbetroffene Länder zu.

Vor allem Geberorganisationen und Unternehmen sammeln und besitzen Daten, teilen sie aber kaum mit anderen. Die Folge sei, dass immer wieder die gleichen Personen in denselben Regionen befragt würden. Das führe dort zu einer „Interviewmüdigkeit“ oder zu kalkulierten Antworten in der Hoffnung, mehr Unterstützung zu erhalten, zeigt die Studie. Oertle begrüßt deshalb das Anliegen des Datenpakts von Bern, dass Geber ihre Daten mit nationalen Statistik­ämtern teilen. In Somalia hat die Schweiz nun einen Plan erarbeitet, um die Empfehlungen der Studie umzusetzen. Sie unterstützt das somalische Statistikamt unter anderem dabei, einen ersten Bericht zu den Nachhaltigkeitszielen zu erarbeiten und Umweltdaten zu erheben.

erschienen in Ausgabe 12 / 2021: Das Spiel der großen Mächte

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