Staatliche Dateninfrastrukturen sind ein zentraler Baustein der Europäischen Datenstrategie, aber es ist wenig darüber bekannt, wie öffentliche Verwaltungen offene und eingeschränkte Daten austauschen und mit ihnen zusammenarbeiten. Diese Forschung adressiert die Lücke, indem sie die vorhandene Literatur zur Datenkooperation im Bereich der digitalen staatlichen Forschung systematisch analysiert.  

Die Arbeit unserer Wissenschaftlerin Juliane Schmeling gemeinsam mit dem DPS-Kollegen Sami Al Dakruni sowie Prof. Dr. Ines Mergel von der Universität Konstanz leistest einen methodischen Beitrag zur digitalen Regierungsforschung durch einen strengen Literaturrechercherahmen, der die Strukturthemenmodellierung einschließt, um die verschiedenen Themen der wissenschaftlichen Diskussion im Bereich der digitalen Regierung zu verstehen.  

Die Analyse basiert auf der systematischen Auswertung von über 1.400 Artikeln aus der Digital Government-Forschung. Mit einem Verfahren namens Structural Topic Modelling wurden acht zentrale Themenfelder herausgearbeitet, die zeigen, wie in den letzten Jahren über Daten diskutiert wird. Besonders stark vertreten sind Innovation und Partizipation, also die Frage, wie Daten genutzt werden können, um neue Lösungen zu entwickeln und Bürgerinnen und Bürger einzubeziehen. Weniger Beachtung finden hingegen Themen wie Standardisierung oder Datenschutz, obwohl gerade sie entscheidend sind, um verlässliche und souveräne Datenräume aufzubauen. 

Das Forschungsteam schlägt ein innovatives Rahmenwerk für die Datenzusammenarbeit vor, das das Ökosystem, die Organisation und die individuellen Ebenen umfasst und ein Verständnis der multidimensionalen Natur der Datenzusammenarbeit verbessert. Das Rahmenwerk soll unterschiedliche Ebenen verbinden: Die ökonomische Dimension (etwa Innovation und öffentliche Wertschöpfung), die technische Dimension (z. B. zentrale oder dezentrale Infrastrukturen, Offenheit von Daten) und die Governance-Dimension (Kontrolle, Zugangsrechte, Interdependenzen) - und auch d organisatorische und individuelle Perspektive Ebene.