Digitaalne, virtuaalne ja füüsiline ruum – ühendatud või ikka veel lahus?

Kas seadusruum soosib või pärsib Eestis elukeskkonna kujundamist nutikalt ja nutikaks?

Pea 15 aastat tagasi, täpsemalt aastal 2006 esindasime Ülar Marki, Rein Ahase ja Kaja Pae juhtimisel Veneetsia biennaalil Eestit arhitektuuribüroo Urbanmark, Positiumi, Tartu Ülikooli ja Eesti Kunstiakadeemia ühise projektiga Joint Space. Facebook oli loodud ja just 2006. aastal muutus kättesaadavaks üle maailma, kasutusele tuli News Feed. Facebookist ei teadnud meie veel midagi. Aastal 2007 hakkas rakendus, milles algoritm söödab sulle ette just sulle valitud sisu, tõsisemalt arenema; Yahoo, Microsoft ja Google püüdsid ettevõttesse investeerida. Microsoftil see ainsana ka õnnestus,1 1.6% aktsiatest 240 miljoni dollari eest. Aga see kõik oli alles algus.

Kunstiakadeemia otsis toona uut asukohta ja enamikul tudengitel olid taskus telefonid, mille asukohta sai juba suhteliselt täpselt positsioneerida – mõtlesime, et midagi selles on – digitaalse ja füüsilise ruumi põimimises. Saime hulgalt EKA tudengitelt loa end kuu aja jooksul positsioneerida, andsime neile võimaluse saata sõnumeid, mis kuvati reaalajas kohapõhiselt kaardirakendusele ja analüüsisime ekalaste liikumisi kooli uue võimalike asukohtade suhtes. Aimasime, aga ega me päris veel ei teadnud, miks on hea, kui rakendus teab, kus sa oled ja saad just sealt midagi valitud seltskonnaga telefoni kaudu jagada, olgu selleks fotod, sõnumid või oma asukoht. Lisaks uurisime Tartu jalgratturite rattateede paiknemise eelistusi, Tartu turistide liikumisi ja Tallinna valglinnastu elanike päevaseid liikumismustreid. Samal ajal oli Veneetsias ja juhtis koos Carlo Rattiga kuulsa Bostoni kooli MIT väljapanekut Real Time Rome üks meie koolivend EKAst Andres Sevtsuk. Olime uhked, et olime pioneeride hulgas, koostöö toonase EMTga lõi head eeldused suurte andmehulkade analüüsimiseks. Määravaks sai iPhone’i tulek 2007. aastal, sest sellega muutus telefon sisuliselt kaasaskantavaks arvutiks, mis tõi omakorda uued võimalused ruumiandmeid koguda (rohkem kui lihtsalt positsioneerimine). Aastal 2014 jätkasid noored arhitektid Johanna Jõekalda, Johan Tali ja Siim Tuksam Veneetsias virtuaalse, digitaalse ja füüsilise ruumi põimumise ja ruumi nutikuse teemat Eesti ekspositsioonis „Vaba ruum“ („Interspace“).

Aga mis toimub väljaspool biennaale tänavatel, planeerijate laudadel, seadusandjate kabinettides? Kas oskame digitaalseid võimalusi füüsilise ruumi hüvanguks tööle panna? Füüsilise ja digitaalse ruumi kokkupuutepunktis on ilmunud boldid, woldid, rattalaenutus telefonis, peatus.ee, asukohapõhised sündmused, Tripadvisor ja igasugu muud ruumis seiklejale kasulikud rakendused. Kas need on muutnud linnaelu rohkem kui arhitektid-linnaplaneerijad planeeringute kaudu samal ajal? Kui palju teame andmetest ja nutikusest planeerimises ja kuidas saame andmeid praktiliselt kasutada? Isikuandmed on juba mitu aastat EL kuulsa GDPR regulatsiooniga kaitstud. Kui kaugel on tehisintellekti puudutav seadusandlus, meie oma kratiseadus? Keskendume alustuseks küsimusele, kas tänane seadusruum soosib või pärsib Eestis targa elukeskkonna kujundamist?

2019.a. suvest täiesti uuenenud Tartu bussivõrk põhineb mobiiliandmetest saadud inimeste tegelike liikumiste statistikal. 29 liini asemel on ainult 14 liini, sama eelarve juures on uued väljumissagedused poole tihedamad. Juba esimesest kuust kasvas reisijate arv võrreldes eelmiste aastatega. Piltidel elu- ja töökohad lähtuvalt mobiiliandmetest.

SUUDAME ANDMETE ABIL VÄLTIDA LUURESATELLIITIDE KOKKUPÕRKEID KOSMOSES, AGA KAS KA ARGIELUKS PAREMAT, TARGEMAT ELUKESKKONDA LUUA?

Küsisin alustuseks Cybernetica AS infoturbesüsteemide osakonna privaatsustehnoloogiate üksuse õigusanalüütik Triin Siililt, millised seadused andmete kasutamist Eestis reguleerivad? 

Triin Siil: „Andmed, mida saab seostada üksikisikuga, on siseriiklikult kaitstud isikuandmete kaitse seadusega (IKS) ning Euroopa Liidu õiguses liikmesriikidele otsekohalduva isikuandmete kaitse üldmäärusega (GDPR). Isikuandmete kasutamise reeglid on piisavalt selged juhul, kui inimene on andnud nende kasutamiseks nõusoleku. Keerulisem on asi ilma nõusolekuta, sest liikmesriikidel on GDPRi kohaselt üsna suur vabadus kehtestada valdkonnapõhiselt erireegleid isikuandmete töötlemiseks seaduse alusel. Eestis linnaplaneerimise valdkonnas selliseid erireegleid kehtestatud ei ole, küll aga on IKS §-s 6 olemas üldised reeglid teadus- ja ajaloouuringu ning riikliku statistika vajadusteks, nt poliitikakujundamise eesmärgil. Sel juhul on GDPR art 25 ja 89 ning IKS §  29 ja §  33 järgi tõenäoliselt vaja appi võtta privaatsuskaitsetehnoloogiad, et hoiduda liigsest sekkumisest isikute privaatsusesse ja mitte riivata muid põhiõigusi.

Anonüümsetele andmetele IKS ja GDPR ei kohaldu, kuid ka siin tuleb arvestada mitmete õigusaktidega – siseriiklikult eelkõige avaliku teabe seadusega,2 Euroopa Liidu õiguses ka isikustamata andmete vaba liikumise määruse3 ning avaandmete ja avaliku sektori informatsiooni teisese kasutuse direktiiviga.4 Lisaks võivad mängu tulla andmebaasiga seotud õigused, mida Eestis reguleerib autoriõiguse seadus ning Euroopa Liidus andmebaasi direktiiv5.”

Tänane debati kese keerleb paljuski andmete anonüümimise ümber ehk kuivõrd piisab näiteks nime või isikukoodi eemaldamisest, et andmed muutuksid „mitteisikuandmeteks“. Juriidiliselt saab anonüümimist defineerida Euroopa isikuandmete kaitse üldmääruse põhjenduspunktist 26 tuletatud lihtsustatud selgituse järgi. Selle sõnastuses tähendab anonüümimine andmestiku muutmist nii, et sellest ei ole võimalik mõistlike pingutustega tuvastada ühtegi isikut.6 Juristide sõnul on siin siiski veel erinevaid tõlgendusi ja näiteks inimeste liikumisandmete anonüümimine on ääretult keerukas. 

Mobiilpositsioneerimine oli Põhja-Tallinna 2013.a. liikuvusuuringu üks andmeallikas. Selle põhjal saab teada elanike, töö- ja vabaajakohtade paiknemise linnaosas; liikumised linnaosa sees, teistesse linnaosadesse ja Tallinnast välja.
2020.a. avati Kose-Võõbu maanteelõik, mille eeluuringus Positium osales. Mobiiliandmed andsid vana teelõigu läbijate kohta 800 miljonit liikumisvektorit, mille abil sai tollaste kasutajate lähte- ja sihtkohtade statistika ja palju muud. Selle põhjal koostati liiklusmudel, liiklusuuring, tasuvusanalüüs ja dimensioneeriti ristmike läbilaskvus.

Uusim ja arenev valdkond on andmete maailmas seetõttu privaatsuskaitsetehnoloogiad, mis pakuvad justkui „musta kasti“ teenust ehk peidavad isikuandmed kasutaja pilgu eest, tagades samas analüüsiks vajaliku info. Eesti tegutseb selles valdkonnas Cybernetica AS, kes näiteks on teostanud COVID-19 leviku ennetuseks mõeldud Hoia rakenduse turvaanalüüsi, aga ka pakkunud välja lahenduse, mis aitab erinevate riikide luuresatelliitidel vältida kokkupõrkeid, sealjuures teineteise asukohta teadmata.Samuti on töös Euroopa Liidu projekt, et võimaldada privaatsuskaitsetehnoloogiate abil analüüsida liikumist inimeste peamiste elukohtade ja muude sihtpunktide vahel ilma üksikisikuid tuvastamata. 

AVALIK SEKTOR TELLIJANA JA KOHALIKU ELU KORRALDAJANA ON POTENTSIAALNE NUTIKAMA OMAVALITSUSE, TARGA LINNA LOOJA

Uurisin kahe eksperdi Margus Tiru (geograaf, Positium OÜ andmejuht) ja Kristi Grišakovi (linnaplaneerija, Tallinna Tehnikaülikool) käest, kas tänane seadusruum soosib nutikamat elukeskkonna planeerimist või pigem takistab seda, ja mil moel? 

Margus Tiru: „Ma arvan, et Eesti seaduseruum on teatud andmete kasutamise puhul soosiv ja teatud andmete puhul mitte. Kindlasti on suureks arenguks igasugused avaandmed (open-data), riigi andmete (suhteline) avatus ja andmebaaside standardiseerimine, sealhulgas riigisisesed registrid (X-tee) jmt. Neid kasutatakse nii riigis, teaduses kui ka erasektoris. Piiravaks teguriks on minu arvates isikuandmete kasutamise piirangud ja seaduse tõlgendamine. GDPR ja teised isikuandmeid kaitsvad seadused on väga suureks privileegiks EL kodanikele, sest need (vähemalt ideaalis) kaitsevad taoliste andmete otsese väärkasutuse eest. Kahjuks on needsamad tõlgendamise võimalused väga oluliseks piiranguks andmete kasutamisel ühiskonna hüvanguks. GDPR põhimõtteliselt lubab andmete kasutamist statistilistel ja teaduslikel eesmärkidel, kuid tõlgendamisruum on suur. Ei ole selgelt sätestatud, millisel viisil tohib näiteks mobiilpositsioneerimise andmeid kasutada planeerimiseks, liikuvusanalüüsideks, teadustööks jne.“ 

Kristi Grišakov: „Kindlasti on nõudeid, mis jäävad targale elukeskkonnale jalgu, näiteks nõuded parkimiskohtadele või haljastuse osakaal, mis ei võta arvesse katusehaljastust. Tallinna parkimisuuringus oli suureks probleemiks uus korteriomandi ja korteriühistute seadus, mis seob parkimiskoha korteriomandi osaks ning takistab nüüdisaegset parkimiskohtade ristkasutust.  Erinevad standardid peaksid olema soovituslikud, kuid neid tõlgendatakse sageli nõuetena (seadusena) – näiteks linnatänavate standard, mis ei lähtu tänapäevastest ristkasutuse ja multimodaalsuse põhimõtetest. Samas ei pruugi probleem olla alati seadustes, vaid pigem ametnike või teiste asjaosaliste soovis leida turvaline jokk-lahendus.“

Parkimiskohtade arv Tallinna erinevates asumites. SPIN Uniti koostatud Tallinna parkimisuuring, 2019.
Tallinna parkimisuuringu raames koostatud interaktiivne kaart, mis võimaldab hinnata kohapõhiselt parkimiskohtade arvu, tüüpi/asukohta ja maksumust.

Kas isikuandmete kaitse seaduse erisused (GDPR leevendused n-ö) teadusele ja statistikale on piisavad, et võimaldada vajalike andmete kasutamist elukeskkonna kujundamise valdkonnas?

Margus Tiru: „Kui jutt on nõusoleku andnud isikute andmete kasutamisest, siis on seadusandlus minu arvates selge ja piisav. Reeglid, kuidas isikustatud andmeid kasutada, on arusaadavad ja täidavad eesmärki kaitsta inimeste privaatsust ja isikuga seostatud informatsiooni. Teadlaste ja teiste analüüsijate jaoks on siin põhimureks piisavalt suure valimiga uuringute läbiviimine elik piisavalt paljudelt inimestelt nõusoleku saamine uuringuteks. Probleem on suurandmete kasutamisega, mis on statistiliselt palju usaldusväärsemad kui valim, täpsemad ja ka kiiremad. Kuid seadusandlus ei sätesta täpselt selliste andmete kasutamise korda ilma nõusolekut küsimata. Lisaks peavad erafirmad neid andmeid enda omandiks (näiteks mobiilpositsioneerimise andmed) ja teevadki nende põhjal analüüse, kuid ei avalikusta metoodikat – seetõttu ei saa hinnata, mida analüüs näitab, ega seda kontrollida.Minu arvates peaks riik kohandama seadust konkreetsete andmete kasutamiseks nii, et nende kasutamise viis oleks selge ja turvaline ning andmete väärtus ei kahaneks, samas kui konkreetset informatsiooni isikute kohta ei ole võimalik tuvastada. Andmete kasutamine, töötlemine ja analüüsimine järgiks mingeid põhiprintsiipe ja võib-olla oleks määratud ka see, kes neid tohib töödelda (näiteks statistikaamet, ülikoolid).“ 

Kristi Grišakov: „Isikuandmete kaitse seadusega oli kõige lähem kokkupuude rahandusministeeriumi tühjenevate kortermajade pilootuuringu raames. Kuivõrd saame kortermajade puhul andmepõhiselt analüüsida korterite asustatust, takistab isikuandmete kaitse analüüsimast väiksemate eluhoonete (1–2) korteriga asustatust asukohapõhiselt (kaardil). See tekitab probleemi omavalitsustes, kus on suur osakaal just 1–2 korteriga eluhooneid. Kuna asustatust pole võimalik andmepõhiselt analüüsida, vaid tuleks läbi viia välitööd, kus sisuliselt tuleb käia majast majja. Kahtlen, kas enamik omavalitsusi seda teha suudavad või tahavad. Seega hetkel on võimatu saada ruumilise kahanemise tagajärgedest täielikku kaardipõhist ülevaadet.

Teiseks proovisime sama pilootprojekti raames analüüsida elanike aadressivahetusi. Millisest hoonest millisesse hoonesse elanikud viimase kümne aasta jooksul kolinud on? Eesmärk oli välja selgitada, kas ja kuidas erinevad elamutüübid, kuhu kolitakse. Kuna jällegi oli tegemist delikaatsete isikuandmetega, siis küsisime statistikaametist andmed (tasulised), mida saime kasutada ainult statistikaameti töökohal. Paraku on see teenus algeline. Lõpuks oli meil võimalik töötada vaid Exceli tabeliga ja mitte GIS-kaardiprogrammidega, et elanike liikumist analüüsida. Järeldusena võiks öelda, et kuigi meie pakutud lähenemine on oluline ja annab elukohaeelistuste osas uut informatsiooni, on tulevikus võimalik sellist analüüsi teha vaid juhul, kui statistikaameti töökoha kvaliteet oluliselt paraneb või tellida selline analüüs otse statstikaametist.“

Kas oskad tuua näiteid, kus avalik sektor on planeerimisel andmeid planeerimisprotsessis kasutanud ja saanud hea tulemuse?

Margus Tiru: „Ma oskan rääkida mobiilpositsioneerimise andmete kasutusest, kus nii mõnedki projektid on sisaldanud inimeste mobiilsuse andmeid ja need on toonud projektile palju kasu, näiteks Mäo teelõigu projekteerimine. Tartu värske bussiliinide võrk põhinebki mobiiliandmetel. 2012 analüüsisime Riia ja Peterburi rongiliinide mõttekust, millest viimane liin läks ka käiku.“  

Kristi Grišakov: „Kõige positiivsem näide ongi eelmainitud rahandusministeeriumi projekt, mis soovis katsetada erinevaid andmepõhise lähenemise meetodeid.  Üldiselt on erinevaid töid läbi viies tellija andmeteadlikkus suhteliselt madal. Soovitakse andmete kasutamist, kuid sageli ei kujuta tellija ette, kui suure osa tööst hõlmab andmete koondamine ja puhastamine, lisaks ka kohaandmetega (ruumiga) sidumine. Tavaliselt on probleemiks, et ühes KOVis võib puududa ülevaade kõikidest kogutavatest andmetest ja puudub kokkulepitud formaat andmete kogumiseks.

Tallinna linna puhul on olemas GTFS andmed, mis annavad võimaluse reaalajas analüüsida ja jälgida ühistranspordi liikumist. Selle peale saaks ehitada erinevaid kaardirakendusi, mis võimaldavad praeguse ühistranspordi katvuse baasil strateegiliselt otsustada, kus on „hea“ ühistransport ja kus mitte. Oma töös pakkusime välja, et piirkondades, kus on hea ühistranspordi katvus (näiteks jõuad 20 minutiga igale poole linnas), võiks vähendada parkimisnormatiivi. See on ainult üks ettepanek, aga linn võiks pakkuda andmepõhiseid tööriistu, mis lihtsustaksid strateegiliste põhimõtete järgmist ja aitaksid lahendada vaidlusi arendajatega.“ 

Rahandusministeeriumi tühjenevate kortermajade projekti raames koostatud kaardid (TalTech, 2020), mis analüüsivad residentsuse indeksi (üleval) ja elektritarbimise (paremal) põhjal kortermajade tühjenemise mustreid Järve linnaosas Kohtla-Järvel.
Kaart pakub välja mudeli nn elujõulisemate piirkondade hindamiseks, kõrvutades omavahel erinevaid kohaliku omavalitsuse ja elanike jaoks olulisi andmekihte, nagu tühjenemine, rohelus, taristu ja teenused.

Kas planeerimine ja elukeskkonna kujundamine on Eestis sinu hinnangul täna piisavalt teaduspõhine, kasutab nüüdisaegseid võimalusi?

Kristi Grišakov: „See on minu meelest hästi inimesepõhine. Enamiku jaoks käib andmeanalüüs veidi „üle kübara“. Kui me ise analüüse teeme, siis näitame üldjuhul ainult olulisi koondkaarte, sest üldjuhul ajavad andmed inimesi segadusse, nad ei oska ise andmetest midagi järeldada. Soovitakse, et me ütleme, mida me nendest järeldame (mis on tegelikult juba meie tõlgendus).  Noore järelkasvu koolitamisel on andmeanalüüs muutunud üha olulisemaks komponendiks õppekavas, kuid vanem põlvkond tundub uskuvat rohkem kogemusse, kõhutundesse ja muudesse  mitteteaduslikesse kategooriatesse. Mis ei tähenda, et neil mõnikord õigus ei oleks. Andmepõhist tulemust usutakse siiski rohkem kui sama väidet ilma andmeteta. Kuna enamik inimesi ise andmeid analüüsida ei oska, siis on eelduseks ka see, et usaldatakse teadlast või teist professionaali, kes tulemustest räägib. 

Avalikul sektoril on veel pikk tee minna, et ehitada üles andmepõhised tööriistad ruumi ja liikuvuse paremaks planeerimiseks. On palju andmeid, mida hetkel isegi veel ei koguta ja on andmeid, mis on olemas, kuid mida ei kasutata.  Oluline on andmete kasutamise kontekstis mõista, et andmed saavad näidata üksnes hetkeolukorda. Strateegilised tulevikueesmärgid vajavad siiski poliitilist tahet ja otsuseid. Andmed saavad näidata ainult seda, mis praegu toimub. Andmed ei saa üheselt öelda, et on vaja teha seda ja teist, et saavutada teistsugune tulevik.“  

Vestlusest kahe n-ö põllu peal töötava spetsialistiga järeldan, et ega me veel päris täpselt ei tea, milliseid andmeid koguda ja ei julge olemasolevaid kasutada. Seadusandluse probleemid ei ole niivõrd andmete ja nende kasutamisega seotud, kuivõrd sellega, et osa seadusi ei arvesta tänapäevase ristkasutuse ja jagamismajanduse uue reaalsusega. Lisaks eksisteerib väljakujunemata praktikas nn teaduspesu risk – kõiki andmesüsteeme on võimalik saboteerida selliselt, et tulemused oleksid meelepärased. Tulemus oleneb sellest, mis küsimusi sa küsid ja millised on eeldused. Näiteks kui liiklusmodelleerimissüsteemi kirjutada sisse eeldatav liikluse kasv, siis saad tulemuseks suurema läbilaskevõimega laiemad tänavad. Seda tulemust serveeritakse omakorda viisil, mis järeldab, et ainuõige lahendus ongi ehitada laiem tänav ja tõenduseks esitatakse seesama modelleerimistulemus.

Niisugustele valikuliselt suunatud teadustulemustele on vastu vaielda väga raske. Eelkõige peitub probleem siiski planeerimise eesmärgipüstituses, visioonis ja väärtustes, millest juhindutakse – kui inimkesksuse, sidususe ja jätkusuutlikkuse kõrval (kas neidki väärtusi alati aluseks võetakse?) ei ole nutikust, innovatiivsust ja paindlikkust, siis ei saa seda ka tulemustest oodata. 

Rahandusministeeriumi tühjenevate kortermajade projekti raames koostatud kaardid (TalTech, 2019), mis analüüsivad residentsuse indeksi (üleval) ja korterelamute võlgnevuse (paremal) põhjal kortermajade tühjenemise mustreid Kiviõli linnas.
Kaart pakub välja mudeli nn elujõuliste piirkondade hindamiseks, kõrvutades omavahel erinevaid kohaliku omavalitsuse jaoks olulisi andmekihte, nagu tühjenemine rohelus, taristu ja teenused.

KRATISEADUSEST JA HÜPERLOKAALSEST ELUKESKKONNAST

Mõtisklemaks andmevaldkonna ja planeerimise kokkupuutepunktide tulevikust vestlesin Marten Kaevatsiga – arhitektiga, kes töötab Riigikantselei strateegiabüroo digiinnovatsiooni nõunikuna. Uurisin temalt andmetega seonduva kohaliku seadusruumi tuleviku kohta. 

Marten Kaevats: „Järgmisel aastal peaks jõudma Riigikogu menetlusse kratiseaduste pakett, millest oodatakse suurt muutust seadusruumis, nimelt tehisintellektiga seonduvate õiguslike küsimuste reguleerimist. Üheks olulisemaks on küsimus algoritmilisest vastutusest. Mõned näited tuleviku päriselust, mis seda regulatsiooni vajavad, on isejuhtivad süsteemid, sõidukid, tervishoiu nõuanderobotid, avalikus sektoris algoritmilised menetlusprotsessid jms. Ameerika on ja Eesti võib siin seadusloome mõttes olla pioneeriks.“

Tallinna parkimisnormatiivi jaoks (TalTech, 2019)koostatud kaart, mis reaalaja ühistranspordiandmete põhjal analüüsib nn kiire ühistranspordiga piirkonda Tallinna kesklinnas, kus parkimisnormatiiv võiks olla rangem. Piirkonna leidmiseks on kasutatud nelja linna peamise transpordisõlme (Kristiine, Balti jaam, Viru ja Ülemiste) koondulatust 20 minuti lõikes (kaugus igast sõlmest kõikidesse punktidesse linnas).

Milline saab aga olema meist igaühe roll nutika ruumi kujunemises? Põhimõte Eestis ja laiemalt Euroopas on niisugune, et igaüks ise on oma andmete peremees, ehk siis kontrollib ja annab või ei anna loa nende kasutamiseks. See toob endaga kaasa võimaluse, et elukeskkonda hakkab kujundama paljuski just inimene, kes oma andmed n-ö ühiskonna teenistusse lubab.

Hüperlokaalsuse põhimõte pärineb reklaamimaailmast ja tähendab seda, et sulle serveeritakse või pakutakse seda, mille vastu sa oled varem huvi tundnud. Ruumi mõistes võib see kaasa tuua näiteks niisuguse olukorra, et igaüks saab valida teatud määra, mil tema andmeid kasutatakse ja sellest tulenevalt reageerib nutikas keskkond tema ümber. Benjamin H. Brattoni raamatus „The Stack“ tutvustatakse teooriat high definition ja low definition citizen’ist, kus viimane sulgeb end täielikult riigi eest privaatsusesse, aga teatud mõttes välistab nii ka oma mõju arengusuundadele, ja esimene on n-ö protohipster, kes suunab arengut oma käitumisega ja tegutseb oma nn fully customised linnaruumis. See oleks ühtlasi üks võimalik demokraatlik alternatiiv tänasele aeglasele planeerimisprotsessile. 

Kindlasti on nii digitaalses, füüsilises kui ka seaduseruumis olulisim usaldus, kelle andmed tulevast linnaruumi tegelikult kujundama hakkavad? Seadusandliku kogu koosseisu määravad need, kes valimistel osalevad. Kas elukeskkonda kujundab tulevikus meie kõigi või ainult nende käitumine, kes oma andmete kasutamiseks loa andnud? Metatasandi küsimus oleks siin sel juhul: kuidas luua n-ö tänavatasandil usaldusarhitektuuri – usaldust andmekoguja (milleks võib olla ka sensor), andmete kasutaja (era- või avalik sektor) ja andmete valdaja (elaniku) vahel ja seda olukorras, kus oleme esimene põlvkond, kes eelmisele intelligentsuses alla jääb?8 

Ringiga jõuan oma mõtetes tagasi sinna, kus olime aastal 2006. Tajusime arhitektuuritudengitena juba siis, et oma asukohas füüsilise ja virtuaalse ruumi reaalajas põimimisel on potentsiaali. Ometi ei osanud me tol ajal päriselt veel öelda, milles see kasu seisneb. Võttes kokku nende mõtteid, kellega vestlesin, võin nentida, et oleme jõudnud kaugemale andmete kogumise tehnoloogias: suurandmetel, sensoritel ja algoritmilistel protsessidel on füüsilisele keskkonnale teatav mõju. Siiski oleme arhitektide, planeerijate ja teiste elukeskkonna kujundajatena aga jätkuvalt digitaalse abil füüsilise ruumi inimsõbralikumaks kujundamise algfaasis. Ei saa ka unustada fakti, et tehnoloogia on õigupoolest vaid vahend. Elukeskkonna kujundamise selgrooks on jätkuvalt väärtused, olgu nendeks siis näiteks sujuvus, inimmõõtmelisus, jätkusuutlikkus või nutikus. 

YOKO ALENDER on arhitekt ja poliitik, XIV Riigikogu liige, keskkonnakomisjoni aseesimees. Yoko tegi kaastööd aastal 2006 X Veneetsia biennaali Eesti ekspositsioonile Joint Space. Tema huvialaks on ühiskonna ja ruumi vastastikused suhted. 

PÄISES: Veneetsia 2006.a. arhitektuuribiennali Eesti ekspositsiooni jaoks loodud veebikeskkond jointspace.ee. Keskkond kuvas liitunute asukohti reaalajas, võimaldas luua erinevaid kasutajate gruppe, jätta (linna)ruumi kohta kommentaare jmt. 
AVALDATUD: Maja talv 2021 (103), peateema Tark elukeskkond

https://wiredelta.com/how-was-facebook-developed/ 
2  Avaliku teabe seadus https://www.riigiteataja.ee/akt/115032019011?leiaKehtiv 
3  Euroopa Parlamendi ja nõukogu määrus (EL) 2018/1807, 14. november 2018, mis käsitleb isikustamata andmete Euroopa Liidus vaba liikumise raamistikku (Euroopa Liidu Teataja L 303/59, 28.11.2018, 59-68)) https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32018R1807 
4  Euroopa Parlamendi ja nõukogu direktiiv (EL) 2019/1024, 20.  juuni 2019, avaandmete ja avaliku sektori valduses oleva teabe taaskasutamise kohta (Euroopa Liidu Teataja L 172/56, 26.06.2019, 56–83), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?qid=1561563110433&uri=CELEX:32019L1024
5  Euroopa Parlamendi ja nõukogu direktiiv 96/9/EÜ, 11. märts 1996, andmebaaside õiguskaitse kohta (konsolideeritud versioon), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A01996L0009-20190606
6  Bogdanov, Siil, Juridica 6/2020 
7  https://sharemind.cyber.ee/satellite-collision-security/ 
8  https://www.sciencealert.com/iq-scores-falling-in-worrying-reversal-20th-century-intelligence-boom-flynn-effect-intelligence

JAGA