Pourquoi inciter les gens à payer pour les données pourrait finalement l'ouvrir

Les données ouvertes coûtent toujours quelque chose. Lorsque les gouvernements publient des données gratuitement, les normes peuvent glisser et la qualité des données peut chuter. L'introduction d'un accès payant à certains ensembles de données pourrait mettre des données précieuses et bien conçues entre de bonnes mains, tout en encourageant le gouvernement à mettre davantage de ses données à la disposition du public. Andrew Nicklin , directeur des pratiques en matière de données au Center for Government Excellence de l'Université Johns Hopkins, propose une taxonomie de modèles de données tarifés, des marchés de données aux échelles de rémunération graduées.

L'ancien maire de Washington DC, Anthony Williams, a récemment revu un sujet de conversation commun dans le mouvement des données ouvertes: «Peut-être que les données du gouvernement ne devraient pas toujours être gratuites». (L'administration Fenty suivante, qui, fin 2007, a sans doute lancé le mouvement moderne des données ouvertes aux États-Unis, sur la base des travaux réalisés en 2006 sous Williams.)

"Les villes peuvent concevoir l'accès de différentes manières. Vous pouvez facturer en fonction du volume, de sorte que seuls les utilisateurs à volume élevé paient quoi que ce soit. Ou vous pouvez donner à chacun un mois d'accès gratuit, ou renoncer aux frais pour les ONG, la presse ou les citoyens. Ou peut-être y aurait-il une contrepartie où des entreprises comme Uber échangeraient des données avec les gouvernements. "

"Les programmes de données ouvertes peuvent être exploités à des coûts très faibles par rapport à d'autres services gouvernementaux, mais le coût n'est jamais nul"

De nombreux gouvernements étatiques et locaux, avec de nombreux autres dans le monde entier, facturent l'accès en masse aux données, mais le maire Williams suggère des moyens d'obtenir une partie de ces données sous forme de données ouvertes. Plongeons-nous un peu plus dans ces approches hybrides gratuites / payantes et discutons d'un certain nombre de façons supplémentaires.

Consommation mesurée. Dans ce modèle, une certaine quantité de données est gratuite, et lorsque vous en avez besoin, vous devez la payer. Dans ce modèle, il existe deux options: une où les taux sont mesurés par ensemble de données et une où les taux sont mesurés à l'échelle du site, quel que soit le ou les ensembles de données auxquels on accède. Bien qu'ils ne l'utilisent pas pour les paiements, l' une des principales plates-formes de données ouvertes dispose déjà de cette capacité , et il est probable que d'autres le font également. Besoin d'un exemple d'une entreprise du secteur privé faisant cela? Ne cherchez pas plus loin que Google Maps .

Classification des consommateurs. La facturation de tarifs différents pour différents types de clients est un modèle commercial bien connu. Pour les données gouvernementales, les consommateurs professionnels sont les plus susceptibles d'être facturés, car ils utilisent probablement les données à des fins génératrices de revenus. Comme pour les autres modèles freemium , les consommateurs professionnels paient des clients qui subventionnent efficacement les services gratuits pour les clients non professionnels.

L'échange de données. Décrit par le maire Williams comme une «contrepartie», le gouvernement fournit des données à un tiers en échange de la possibilité d'en consommer d'autres. Le programme Waze Connected Citizens en est un meilleur exemple que Uber, avec l'avantage supplémentaire que certains (mais certainement pas tous) les gouvernements mettent à la disposition du public les mêmes données qu'ils partagent avec Waze.

Méthodes d'accès. D'un point de vue purement technologique (mémoire informatique, traitement et connectivité), le téléchargement d'un ensemble complet de données est généralement moins coûteux que de demander de petites pièces spécifiques. Les données en masse pourraient être mises à disposition gratuitement tandis que les interfaces de programmation d'applications (API) pourraient être payantes. Faire payer les données à un abonné dès qu'elles deviennent disponibles (plutôt que de les extraire à l'aide de téléchargements en masse ou d'API) est une autre option.

Ensembles de données Premium. Semblable à la classification des consommateurs, sauf qu'au lieu de facturer en fonction de qui accède aux données, les coûts sont déterminés par les données auxquelles ils accèdent. Par exemple, les données sur les délits peuvent être gratuites, mais pas les données sur les propriétaires d'entreprise agréés.

Colonnes de données Premium. Version plus raffinée des ensembles de données premium, cette approche permet à un ensemble d'enregistrements d'être librement accessible à tous, mais fournit plus de détails sur les enregistrements à ceux qui sont prêts à payer. Par exemple, une version gratuite des données de vente de biens immobiliers peut contenir une adresse, un type de propriété, des limites, une valeur évaluée et une date de transfert, mais la version premium peut contenir des détails sur l'acheteur / le vendeur, le montant de la vente, les taxes payées, les informations sur les privilèges, etc. sur.

Données brutes ou traitées. Il ne s'agit pas de résumés, de statistiques ou de visuels. C'est plutôt la distinction entre un déluge de données provenant d'un grand nombre de capteurs et les observations qui peuvent en résulter. Par exemple, les compteurs électriques mesurent en continu le taux de consommation d'énergie, mais ces données peuvent être traitées pour créer de nouveaux enregistrements reflétant l'utilisation quotidienne, ou simplement des événements comme un changement inhabituel de la consommation. Ces données brutes nécessitent généralement plus d'investissement pour être traitées, il peut donc être raisonnable de s'attendre à ce que les consommateurs paient pour y accéder dans le cadre de cet investissement. (D'un autre côté, les coûts de traitement des données brutes et de facturation des résultats peuvent également être une option.)

Accès en temps réel ou différé. Ce scénario est utile pour les données transactionnelles où les données extrêmement récentes ont une plus grande valeur, mais la valeur diminue avec le temps jusqu'à ce qu'elles soient libres. Un bon exemple du secteur financier est les données boursières, où les entreprises paient une prime pour des informations en temps réel (et investissent des millions de dollars pour gagner une milliseconde d'avance sur la concurrence), mais en 15 à 20 minutes, les données sont gratuites et publiques disponible. Les données gouvernementales telles que les demandes de service, les permis, les violations et les transferts de biens immobiliers sont probablement de bons candidats pour cette approche, bien que les délais soient peut-être en jours ou en heures, pas en minutes.

Frais minimes. Suivant le modèle de transport en commun, facturez à tous les consommateurs de données un petit supplément pour l'utilisation. Les tarifs de transport en commun ne couvrent généralement pas le coût total d'exploitation du service; le reste est subventionné.

"La facturation des données obligera également la qualité et la documentation à s'améliorer considérablement"

Contributions volontaires. Il existe un certain nombre de plates-formes en ligne qui invitent les visiteurs à donner des données, mais très peu publient des données et invitent des dons pour soutenir leur disponibilité continue. Les dons au gouvernement ne sont pas inhabituels. De nombreux projets de logiciels open source et organisations associées invitent à faire des dons .

Marchés publics de données. Il s'agit d'une approche extrêmement intéressante, car elle offre quelques autres avantages en plus de rendre les données gouvernementales accessibles. Avec cette approche, un gouvernement offre un marché public des données comme plate-forme sur laquelle lui-même et des tiers mettent à disposition une variété de données, certaines gratuitement et d'autres à un prix élevé. Parce qu'ils l'exploitent, le gouvernement gagne la capacité d'appliquer des taxes ou des frais aux transactions d'accès aux données (et cela pourrait se faire par le biais de tout ou partie des modèles suggérés ci-dessus), mais il a également la possibilité de réglementer le marché lui-même en établissant règles de base pour protéger la vie privée, l'intérêt public, etc. Smart Copenhagen semble s'orienter dans cette direction, et Smart Dubai pourrait également évoluer dans ce sens. (Ces plates-formes offrent également la possibilité de générer des revenus grâce à la publicité, même s'il s'agit simplement de faire la publicité d'autres ensembles de données à leurs clients réguliers.)

La liste ci-dessus n'est pas exhaustive et certains modèles peuvent être combinés pour créer une vaste gamme d'options. Chaque approche a également une variété d'avantages et d'inconvénients associés qui seront mieux explorés dans les discussions futures. Cependant, un problème majeur qui est cohérent pour bon nombre de ces approches est le coût de la mise en œuvre d'un mécanisme de mesure et de paiement - non seulement pour gérer la transaction financière d'un consommateur, mais aussi la comptabilité, la distribution et l'audit des fonds - doit être pris en compte.

Peut-être au cœur de cette conversation est la suivante: les programmes de données ouvertes peuvent être exploités à des coûts très faibles par rapport à d'autres services gouvernementaux, mais le coût n'est jamais nul. La mise en place de programmes de données publiques avec des composants de paiement peut être l'un des nombreux moyens d'assurer la durabilité, en particulier en période d' austérité . On peut faire valoir que la facturation des données obligera également la qualité et la documentation à s'améliorer considérablement. Les modèles ci-dessus, s'ils sont appliqués avec une réflexion approfondie et un débat ouvert, peuvent soutenir ces possibilités sans exclure les amateurs, les journalistes, les universitaires, les avocats, les organisations à but non lucratif, les communautés ou d'autres consommateurs au sein du gouvernement.

Cet article a été initialement publié par Medium et peut être trouvé ici . Andrew Nicklin écrit régulièrement à GovEx . En savoir plus sur son travail ici .

Crédit photo: (Pexels / energepic.com)