Data-ethiek bij certificeringsorganisaties: Waarom Transparantie en Verantwoordelijkheid Cruciaal Zijn
Door Lan van Wassenaar
Het efficiënt en transparant delen van data staat centraal in het PPS project Chain Transparency 4.0 (CT4.0) waarin MPS, Floricode, AgroConnect en Wageningen Economic Research samenwerken aan het dataecosysteem van duurzaamheidsdata. Het project kijkt naar de techniek en governance rondom data delen. Data-ethiek is hierbij een belangrijk thema.
Als Chief Data Economist ben ik ervan overtuigd dat data een waardevol goed is dat niet alleen verzameld, maar ook verantwoord benut moet worden. Certificeringsorganisaties, die werken aan het beoordelen en verifiëren van productstandaarden, gebruiken steeds meer geavanceerde datasystemen en technologieën om hun werk te stroomlijnen. Hoewel deze digitalisering grote kansen biedt, roept het ook belangrijke ethische vragen op: hoe zorgen we ervoor dat data op een transparante en verantwoorde manier wordt gebruikt?
Data-ethiek verwijst naar de morele principes en richtlijnen die organisaties volgen bij het verzamelen, verwerken, delen en gebruiken van data. Het gaat over hoe data op een verantwoorde, transparante en eerlijke manier wordt beheerd, waarbij de rechten van individuen, organisaties en de samenleving worden beschermd.
Data-ethiek is vooral belangrijk in een tijd waarin steeds meer beslissingen worden gebaseerd op grote hoeveelheden gegevens, vaak verwerkt door geautomatiseerde systemen met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning.
Belangrijke aspecten van data-ethiek zijn:
Privacybescherming: Het respecteren van de privacy van individuen door ervoor te zorgen dat persoonsgegevens correct en veilig worden verwerkt en datalekken worden voorkomen.
Toestemming en transparantie: Individuen en bedrijven (de data eigenaren) moeten duidelijk worden geïnformeerd over hoe hun gegevens worden verzameld, waarvoor ze worden gebruikt, en met wie ze worden gedeeld. Toestemming moet altijd worden verkregen voordat data wordt verzameld of verwerkt.
Eerlijkheid en rechtvaardigheid: Het vermijden van vooringenomenheid (bias) in data-analyse en algoritmes, zodat de uitkomsten eerlijk zijn en geen discriminatie veroorzaken op basis van bijvoorbeeld geslacht, ras, of sociaal-economische status.
Verantwoording en verantwoordelijkheid: Organisaties moeten verantwoording afleggen over hoe ze data gebruiken en beheren. Ze moeten procedures en protocollen hebben om misbruik van data te voorkomen.
1. De Rol van Certificeringsorganisaties en Data
Certificeringsorganisaties spelen een cruciale rol bij het onafhankelijk beoordelen van producten, processen of bedrijven om te waarborgen dat zij aan bepaalde normen voldoen. Denk aan de certificering van biologische producten, duurzame visserij, of eerlijke handelspraktijken. Deze organisaties vertrouwen steeds meer op data om hun werk efficiënter en nauwkeuriger te maken. Of het nu gaat om het bemonsteren van bloemen en planten op residuen, satellietbeelden voor landmonitoring of blockchain voor het traceren van goederenstromen, data speelt een cruciale rol in hun werkwijze.
Als voorstander van het verwaarden van data en het benutten van bestaande databronnen zie ik een enorme potentie voor certificeringsorganisaties om met hun beschikbare data waarde toe te voegen zowel t.b.v. hun eigen werkzaamheden (efficiency) als ook data-analyse met de grote hoeveelheid data van al hun klanten waarover zij beschikken. Tegelijkertijd brengt dit ook een belangrijke verantwoordelijkheid met zich mee. Dat iets technisch mogelijk is, betekent nog niet dat het ook ethisch verantwoord is om te doen. Bijvoorbeeld, het verzamelen van grote hoeveelheden gegevens over bedrijven of personen biedt misschien nieuwe inzichten, maar zonder toestemming van de betrokkenen kan dit leiden tot ernstige privacyschendingen. Evenzo kan het delen van gegevens tussen organisaties efficiëntie bevorderen, maar zonder transparante afspraken over beveiliging en gebruik kan dit vertrouwen schaden. In een tijd waarin data een steeds grotere rol speelt, blijft het cruciaal om bij elke stap zorgvuldig af te wegen wat ethisch juist is, niet alleen wat technisch haalbaar is.
2. De Uitdagingen van Data-ethiek
Met de toenemende digitalisering in certificeringsorganisaties, ontstaan er uitdagingen rondom data-ethiek. Dit gaat over het verantwoord verzamelen, beheren en gebruiken van data, met aandacht voor privacy, transparantie en eerlijkheid. De belangrijkste ethische vraagstukken zijn onder andere:
Privacy en Gevoelige Informatie: Certificeringsorganisaties verwerken vaak gevoelige gegevens over productieprocessen en supply chains. Het beschermen van de privacy van bedrijven en individuen is essentieel, omdat in vrijwel alle sectoren concurrentiegevoelige informatie een rol speelt.
Toestemming en Verzameling: Wordt er toestemming gevraagd aan boeren, bedrijven of andere belanghebbenden om hun gegevens te gebruiken? Transparantie over hoe en waarom data wordt verzameld is essentieel om vertrouwen op te bouwen zowel bij individuen als bij samenwerkende organisaties. Het duidelijk communiceren van de doelen, methoden en opslag van gegevens zorgt ervoor dat belanghebbenden beter geïnformeerd zijn en zich meer op hun gemak voelen bij het delen van hun data. Een gedegen machtigingsregister kan hierbij helpen door nauwkeurig vast te leggen wie toegang heeft tot welke gegevens en met welk doel. Dit bevordert niet alleen de verantwoordelijkheid van data-verwerkers, maar biedt ook inzicht en controle voor de betrokkenen. Daarnaast kan het regelmatig updaten en communiceren van dit register bijdragen aan de transparantie en ethische omgang met gegevens, en tegelijkertijd voldoen aan wettelijke vereisten zoals de GDPR.
Bias en Eerlijkheid: Geautomatiseerde systemen of algoritmes die beslissingen ondersteunen, kunnen onbedoeld vooringenomen zijn. Dit kan leiden tot oneerlijke uitkomsten, met name voor kleinschalige producenten die minder toegang hebben tot geavanceerde technologieën.
3. Transparantie en Verantwoordelijkheid Waarborgen
Om deze ethische uitdagingen aan te pakken, is het van groot belang dat certificeringsorganisaties een duidelijk beleid ontwikkelen rondom data-ethiek. Hieronder een paar belangrijke stappen:
Transparante Datapraktijken: Organisaties moeten duidelijk communiceren hoe zij data verzamelen, opslaan en gebruiken. Dit kan via gedetailleerde privacyverklaringen, publieke rapporten en het laten uitvoeren van onafhankelijke audits hierop.
Verantwoord Data-gebruik: Zorg ervoor dat data niet alleen veilig beheerd wordt, maar ook op een eerlijke manier wordt gebruikt. Ontwikkel mechanismen om bias in algoritmes te verminderen en neem weloverwogen beslissingen.
Betrekken van Belanghebbenden: Boeren en tuinders, producenten en andere belanghebbenden moeten actief worden betrokken bij het proces van dataverzameling en -gebruik. Zo kunnen certificeringsorganisaties vertrouwen opbouwen en eerlijke beslissingen nemen. Het is aan te raden om voldoende ruimte te creëren voor ethische dialoog, zowel intern als met partners, en om concrete acties te ondernemen die ervoor zorgen dat de uitkomsten daadwerkelijk worden toegepast.
4. De Toekomst van Data-ethiek in Certificering
De technologische vooruitgang zal alleen maar doorgaan, wat betekent dat certificeringsorganisaties hun databeleid regelmatig moeten evalueren. Is het databeleid bijvoorbeeld conform de huidige en Europese en nationale wet- en regelgeving? Denk hierbij aan de EU Data Act, de Data Governance Act en de recent ingevoerde AI Act. In hoeverre is het toekomst bestendig? Naarmate blockchain, kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning verder geïntegreerd worden, zullen ethische vraagstukken complexer worden. Het is daarom essentieel dat deze organisaties vooroplopen op het gebied van ethiek en verantwoordelijkheid, zodat ze hun integriteit behouden in een wereld die steeds verder gedigitaliseerd wordt.
Conclusie
Data-ethiek is geen bijzaak; het vormt de kern van een verantwoorde bedrijfsvoering. Certificeringsorganisaties die bewust nadenken over de ethische implicaties van hun datagebruik, kunnen niet alleen hun processen verbeteren, maar ook een positieve impact hebben op de sectoren die ze ondersteunen. Als Chief Data Economist geloof ik dat het benutten van bestaande data op een verantwoorde manier kan leiden tot betere inzichten en duurzamere certificeringstrajecten.