In 2024 is het dagelijks leven doordrongen van allerlei processen voor het verzamelen en analyseren van data en het toepassen van resultaten — veelal zonder noemenswaardige eisen of richtlijnen waaraan moet worden voldaan. De hoeveelheid data over de hele wereld is uitgegroeid tot een niveau dat amper te bevatten valt: de zogeheten 'global datasphere' wordt tegenwoordig uitgedrukt in zettabytes (ZB, één triljard bytes). Data zijn onmisbaar geworden voor de economie en de maatschappij als geheel. De Europese Commissie schat dat het aantal dataexperts in Europa in 2025 verdubbeld zal zijn ten opzichte van 2018. Tegelijkertijd maken datagestuurde bedrijfsprocessen individuen tot doelwit van doelgerichte marketingacties, selectieve informatievoorziening en op algoritmes gebaseerde beslissingen.

Krijgen burgers voldoende informatie over het gebruik van data en algoritmes?

Hoe wordt de bevolking op de hoogte gebracht over de werking van geautomatiseerde processen? Wie weet er nou precies hoe meteorologische gegevens worden gegenereerd, wat er gebeurt met gegevens uit het navigatiesysteem van je auto en of het aanpassen van je cookie-instellingen bij het bezoeken van een website echt de moeite waard is? Tijdens hun dagelijkse interacties op sociale media maken mensen zonder erbij na te denken gebruik van datagestuurde bedrijfsmodellen van deze platforms. Bij het bezoeken van websites worden continu gebruikersprofielen aangemaakt en dat gebeurt veelal zonder dat men zich hiervan bewust is. En bijna niemand vraagt zich af op welke gegevens een gelikte grafiek is gebaseerd of welke trainingsdata er achter een AI-resultaat zitten. Maar moeten we dit nou wel of niet als een probleem zien? En als het een probleem is, kan datageletterdheid dan een oplossing bieden?

Datageletterdheid - wat is dat eigenlijk?

Volgens een kennissynthese uit 2015 wordt datageletterdheid gedefinieerd als het vermogen om op een kritische manier data te verzamelen, beheren, evalueren en toe te passen. Deze definitie doet ons denken aan vaardigheden zoals het uitvoeren van zoekopdrachten op internet, het maken van Excel-tabellen, het gebruiken van tools voor webanalyses of het samenstellen van rapporten op basis van gegevens.

In 2019 werd een Duitstalig competentiekader voor datageletterdheid – het 'Future Skills Framework for Data Literacy' (in het Duits) – ingevoerd voor het hoger onderwijs, waarin vooral vaardigheden staan beschreven die relevant zijn voor onderzoekssituaties. In 2020 hebben twee onderzoekers uit Hamburg een artikel gepubliceerd met als titel 'Datenkompetenz – datageletterdheid' (in het Duits), waarin zij datageletterdheid aanwezen als kerncompetentie voor de 21e eeuw en omschreven als het verzamelen, beheren, evalueren en toepassen van data (inclusief data-ethiek, d.w.z. nadenken over hoe er met data wordt omgegaan).

Dit alles blijft relevant, maar gezien de razendsnelle veranderingen is het zaak om hier opnieuw naar te kijken. Definities als 'datageletterdheid' zijn nu eenmaal nauw verbonden met technologische vooruitgang en zijn bijgevolg altijd dynamisch van aard.

Datageletterdheid opnieuw onder de loep genomen: wat is er veranderd?

Het bedrijfsmodel van sociale media is erop gericht om interactie te genereren en algoritmes vormen de stuwende kracht achter dit model. Gebruikers worden aangemoedigd om te delen, 'liken', opmerkingen te plaatsen en digitale sporen achter te laten, en meestal doen ze dit met content die een emotionele lading bevat. Dit heeft in het algemeen een polariserend en destabiliserend effect. Media-educatie waarin deze dynamiek wordt uitgelegd en toegelicht, draagt bij aan meer mediageletterdheid en democratie. Gebruikers van sociale media die geïnformeerd worden over het bedrijfsmodel achter de platforms, zijn (hopelijk) in staat om het patroon van prikkels waarin het online publiek vastzit te doorbreken.

In 2024 moet het algemene bewustzijn hierover nog verder worden vergroot doordat we hard op weg zijn naar een wereld waarin generatieve AI wijdverbreid is. Grote taalmodellen als ChatGPT genereren informatie op basis van zogeheten trainingsdata die vooroordelen (bijv. genderbias) kunnen bevatten en bij het interpreteren van de resultaten moet hier dan ook rekening mee worden gehouden. Daarnaast geldt voor de output van zuivere taalmodellen dat de directe bronnen niet kunnen worden getraceerd, waardoor de resultaten niet in een context kunnen worden geplaatst. Voor AI-producten geldt dan ook heel sterk: het is niet altijd wat het lijkt. Datageletterdheid en begrip van de werking van AI zijn nodig om correct om te kunnen gaan met tools zoals ChatGPT – in elk geval wanneer de resultaten bedoeld zijn voor publicatie of voor gebruik in leersituaties. Daarnaast moet er bij het gebruik van generatieve AI-tools altijd goed gekeken worden naar dataprivacy.

Tot slot is de verwachting dat AI zal zorgen voor een enorme hoeveelheid oppervlakkige of onnauwkeurige informatie op het internet – al dan niet bewust of uit onwetendheid gegenereerd. Het omgaan met dergelijke inhoud vergt dan ook knowhow en kritisch denken, met andere woorden: specifieke datageletterdheid. Hoewel het huidige voorstel voor de Europese AI-wet pleit voor regulering van AI-systemen met een hoog risico en voor het instellen van eisen en benchmarks voor producten zoals ChatGPT, blijft de uitkomst onzeker (in het Duits).

Als al deze aspecten geïntegreerd worden in het concept 'datageletterdheid', sluit de definitie nauw aan bij 'kritische mediageletterdheid', zoals door Mario Friedwagner van het bifeb (het Duits instituut voor volwasseneneducatie) wordt uitgelegd in deze video (in het Duits).

Wat heeft het concept datageletterdheid te bieden aan volwasseneneducatie?

Hoewel datageletterdheid al geruime tijd geleden gedefinieerd is, wordt het slechts minimaal toegepast in programma's voor volwasseneneducatie in Oostenrijk die zichtbaar zijn voor het publiek. 

In de huidige interpretatie ('opnieuw onder de loep genomen') bevindt datageletterdheid zich op het vlak van kritische mediageletterdheid. Pleiten voor meer 'datageletterdheid' is eigenlijk een oproep om de aandacht te verleggen — specifieker gesteld: om gericht te kijken naar de mechanismen achter sociale media en generatieve AI (en andere op data gebaseerde bedrijfsmodellen van de toekomst).

Kan deze focus een strategische bijdrage leveren om het sociaal-politiek belangrijke doel te verwezenlijken: inzicht in de werking van sociale media en AI? En zou volwasseneneducatie hiervan kunnen profiteren?

Het antwoord op beide vragen zou zo maar eens een volmondig 'ja' kunnen zijn. Vanwege sociale media en generatieve AI zijn kritisch denken, waakzaamheid en mediageletterdheid crucialer dan ooit tevoren. Deze onderwerpen komen weliswaar ook aan bod tijdens politieke educatie, maar termen als 'politieke vorming' en 'kritisch denken' zijn traditioneel moeilijk aan de man te brengen in volwasseneneducatie — gemeten naar het aantal deelnemers zijn het dan ook relatief kleine programma's. Jezelf staande leren houden in een datagestuurde wereld is voor veel mensen al een grote uitdaging — en dat gaat veel verder dan de momenten waarop relevante beslissingen in hun levens gemaakt worden op basis van algoritmes. Eigenlijk is datageletterdheid van belang voor alle mensen die nadenken over hun risicobeoordeling door de verzekeringsmaatschappij, die zich afvragen waar gegevens uit het navigatiesysteem van hun auto naartoe worden gestuurd en waarom het vaak zo lastig is om cookies af te wijzen.

Datageletterdheid op de beleidsagenda

In het Europese kader voor digital competenties – ook wel bekend als DigComp – was het competentiedomein 'Informatie en datageletterdheid' al opgenomen in versie 2.1 (die stamt uit 2017). In dit competentiedomein zijn diverse doelen gedefinieerd zoals het onderzoeken, kritisch evalueren en beheren van informatie en gegevens. Deze doelen zijn opgenomen in het Oostenrijkse DigComp 2.2 AT-model en verder ontwikkeld in het DigComp 2.3-model, dat nu expliciet de term 'kritisch’ bevat.

In 2021 heeft de Duitse federale overheid een uitgebreide datastrategie aangenomen die er nadrukkelijk op gericht is om de datageletterdheid van de Duitse bevolking te vergroten. In Oostenrijk heeft de (voormalige) Raad voor Onderzoek en Technologische ontwikkeling in 2022 een standpuntnota gepresenteerd met de titel 'Data Excellence: Strategieën voor Oostenrijk' (in het Duits), waarin opgeroepen werd om doelgericht de datageletterdheid onder de Oostenrijkse bevolking te verbeteren. Zowel in Oostenrijk als in andere landen is men het erover eens dat het realiseren van datageletterdheid onder de bevolking het gewenste scenario is.

Het valt echter niet te ontkennen dat er een bepaalde spanning bestaat tussen datageletterdheid en economische belangen. In een publicatie over het Oostenrijkse Digitale Actieplan met als titel 'The Big Data Opportunity' (in het Duits) staat vermeld dat 'Datasoevereiniteit alleen mogelijk is als iemand voldoende kennis heeft over zijn/haar eigen gegevens (en hoe deze gegevens verwerkt worden) en de mogelijkheden en risico's die gegevensgebruik in de maatschappij met zich meebrengt'. Tegelijkertijd wordt het concept datasoevereiniteit aangevuld met het begrip 'datasolidariteit'. Dit is feitelijk een pleidooi om gegevens te delen als ze maatschappelijk gezien toegevoegde waarde hebben. Als achtergrond hierbij fungeert de Europese datastrategie die erop gericht is om één interne markt voor data in te stellen en het delen van gegevens tussen verschillende sectoren en landen binnen de EU te faciliteren. De landelijke implementatie van de Europese datastrategie is in Oostenrijk sinds juli 2023 de verantwoordelijkheid van het federale ministerie van Financiën (BMF).

Verdere informatie: 

• Future Skills: Ein Framework für Data Literacy – Kompetenzrahmen und Forschungsbericht (2019) (in het Duits)
• Ludwig, Th. / Tielmann, H.: Datenkompetenz – Data Literacy. Informatik Spektrum (2020) (in het Duits)
• Datastrategie van de Federale Duitse overheid
• Publicatie over het Oostenrijks digitale actieplan: Die große Daten-Chance (2020) (in het Duits)
• Een zelftest voor datageletterdheid in het dagelijks leven
• Het Oostenrijkse competentiemodel DigComp 2.3 AT (in het Duits)
• Kritische Medienkompetenz: Noch relevanter durch neue KI-Anwendungen? (in het Duits)

Tekst/auteur van oorspronkelijke artikel in het Duits: Birgit Aschemann/CONEDU 

Redactie/bewerking van het oorspronkelijke artikel in het Duits: Gunter Schüßler/CONEDU 

Omslagfoto/Cover image: Unsplash-Lizenz, Kelvin Han, unsplash.com