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Zusammenarbeit Staat & Zivilgesellschaft

Host: BMBFSJ / Daniel

Kontext/Ausgangspunkt​

Datagovernance

  • Zusammenarbeit zw. Staat & zivilgesellschaft
  • CASE: Veränderungsnachweis (Daten) bzgl. Umlauf
  • Wirkungsorientierung → Excel-Tabelle bei Mittelvergabe

Was wurde beobachtet, erzählt oder geteilt?​

  • IMPACT-Daten können sowohl intern als auch extern genutzt
  • Daten (als Träger) können wir intern nicht richtig [unleserlich]
  • Externe Wirkungsevaluierung kann auch nicht intendierte Wirkung messen

Welche Spannungen/Herausforderungen kamen zur Sprache?​

  • Fehlende Standards
  • Wirkungsmessung wird [unleserlich] → datenbasiert
  • Wie können vergleichbare Daten gestellt werden?
  • Datenlieferung durch alte, schwierige Tools

Zitate oder prägnante Aussagen​

  • „Es geht nicht darum, ein perfektes System zu designen, einzuführen"
  • „Eine Gesamtdefinition von KPIs ist nicht möglich (oder nötig)"
  • „Wir hatten keine Wirkung, aber viele Erkenntnisse"

Welche zentralen Erkenntnisse oder Thesen wurden deutlich?​

  • Zeitpunkt der Evaluierung ist entscheidend → Nicht [unleserlich] Programm/ [unleserlich]
  • Mit dem richtigen Juristen + Projek + Open Source + Schnittstelle

Welche offenen Fragen sind geblieben oder entstanden?​

  • Welche [unleserlich] hat das einzelne Projekt nach der Evaluation der Daten?
  • Wie kann man über Deutschland hinaus, z. B. europäische Standards einsetzen?

Wie können wir...​

  • Daten, die "ohnehin" primär anfallen nutzen
  • Wie können nicht-intendierte Effekte berücksichtigen?
  • Braucht es eine zentralisierte Datenbank, um [unleserlich]Förderungen (irregulär) zu erfassen?

Notizen von Damian Paderta

Thematischer Fokus: Data Governance, Staat-Zivilgesellschaft-Kooperation

Kontext / Ausgangspunkt​

Problemstellung der Session:
Die Session adressierte die komplexe Thematik der Data Governance im Kontext der Zusammenarbeit zwischen staatlichen Institutionen und zivilgesellschaftlichen Organisationen.

Spezifische Herausforderungen:

  • Verwendungsnachweis von Fördermitteln und entsprechende Datenströme
  • Zunehmende Bedeutung der Wirkungsorientierung für Fördermittelempfänger
  • Praktische Umsetzung: Datenübermittlung meist via Excel-Tabellen per E-Mail
  • Datenfluss: Mittelverwendung → inhouse Verarbeitung → Weiterleitung an Fördermittelgeber

Beobachtungen, Fakten und Muster​

Impact-Daten Charakteristika​

  • Dual-Use-Struktur: Impact-Daten können sowohl intern als auch extern genutzt werden
  • Interne Nutzungslimitationen: Zivilgesellschaftliche Organisationen können externe Datenanforderungen oft nicht intern sinnvoll verwenden
  • Separate Datenarchitekturen: Träger legen deshalb zusätzliche, interne Datenstrukturen an

Kritische Aspekte der Wirkungsmessung​

  • Nicht-intendierte Wirkungen: Bestehende Datenerfassung kann Zusammenhänge und nicht-intendierte Wirkungen nicht adäquat abbilden
  • Messbarkeitsdefizit: Was vorab nicht antizipiert wurde, kann nicht systematisch gemessen werden
  • Strukturelle Blindstellen: Wirkungsorientierte Datenerfassung erfasst wichtige Erkenntnisprozesse nicht

Systemische Herausforderungen​

  • Fehlende Standards: Mangel an einheitlichen, datenbasierten, austauschbaren und maschinenlesbaren Standards
  • Politische Dimension: Standardisierung steht im neuen Koalitionsvertrag
  • Vergleichbarkeitsproblem: Wie können vergleichbare Daten erstellt werden?
  • Usability-Defizite: Eingabetools und Formulare der Fördermittelgeber sind oft kompliziert und wenig nutzerfreundlich

Zentrale Erkenntnisse und Thesen​

Pragmatische Systemansätze​

"Es gibt nicht ein perfektes System zu designen oder einzuführen"

  • Annäherung erfolgt "peu à peu" auf pragmatischer Basis
  • Ziel: Strukturierte Daten erzeugen und soweit möglich vergleichbar machen
  • "Eine Gesamtdefinition von KPIs ist nicht möglich oder sogar nicht nötig"

Evaluationszeitpunkt​

  • Timing als kritischer Faktor: Evaluation sollte nach, nicht während dem Programm stattfinden
  • Kommentar der Fördermittelgeber: Post-hoc-Evaluation ermöglicht reflexive Distanz

Wirkungsparadox​

  • Erkenntnisgewinn trotz geringer Zielerreichung:
    "Gibt es gar keine Wirkung oder wenig erzielte Wirkung am Anfang intendiert waren, aber dafür viele Erkenntnisse"

Lösungsansätze​

  • Technische Komponenten: Open Source Software mit passenden Schnittstellen
  • Methodische Integration: Kombination aus richtigem Timing und Projektkompetenz
  • „Ganz gutes Vorgehen für die Zukunft“ durch systematische Herangehensweise

Spannungen und Herausforderungen​

Standardisierungsdilemma​

  • Fördermittelgeber-Perspektive: Entwicklung zufriedenstellender Standards würde zu lange dauern oder unverhältnismäßig viele Mittel binden
  • Pragmatismus vs. Perfektion: Spannungsfeld zwischen sofortiger Handlungsfähigkeit und optimaler Lösung

Internationale Dimension​

  • Europäische und internationale Standards: Bereits existierende Standards sollten berücksichtigt werden
  • Vergleichbarkeit: Ermöglichung von Vergleichen mit Vorhaben in anderen Ländern
  • Externe Referenzen: „Was man sich im Ausland noch mal genauer angucken sollte“

Offene Fragen und systemische Herausforderungen​

Konsequenzen-Problematik​

  • Was passiert bei Nichterreichung der Wirkungsziele? Ungeklärte Konsequenzen für Projekte und dahinterliegende Institutionen
  • Legitimität der Wirkungsmessung: Ohne Konsequenzen steht die Wirkungsmessung möglicherweise in Frage

Nicht-intendierte Effekte​

  • Methodische Herausforderung: Wie können nicht-intendierte Effekte in der Wirkungsmessung berücksichtigt werden?
  • Epistemische Grenzen: Erfassung emergenter Wirkungen

Infrastrukturelle Fragen​

  • Zentrale vs. dezentrale Ansätze: Braucht es eine zentrale Datenbank für regelmäßige Förderungen?
  • Retrospektive Erfassung: Möglichkeit der Überprüfung vergangener Förderungen
  • Organisationale Kapazitäten: Verantwortung von Stiftungen nicht überlasten

Systemische Effekte​

  • Wettbewerbsdruck: Entstehung neuen Wettbewerbsdrucks mit ungewollten Facetten
  • Perverse Anreize: Mögliche unintendierte Konsequenzen der Wirkungsmessung

Nächste Schritte und Weiterentwicklung​

Technische Entwicklung​

  • Implementation von Open Source Software mit geeigneten Schnittstellen
  • Entwicklung nutzerfreundlicherer Eingabetools

Methodische Verbesserung​

  • Optimierung des Evaluationszeitpunkts
  • Integration verschiedener Datenquellen und -perspektiven

Internationale Orientierung​

  • Analyse bestehender europäischer und internationaler Standards
  • Adaptierung bewährter Praktiken aus anderen Ländern