---
id: SI_007
model: anthropic/claude-sonnet-4.6
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: avhengighet
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: økonomisk
  02_tidhorisont: historisk
---

# Instans SI_007
**Seeds:** økonomisk | historisk | avhengighet | sårbarhet | sårbarhet | implementer

## Problemet er ikke teknisk — det er strukturelt

Historisk sett har ethvert forsøk på å sentralisere prisdata endt i samme felle: den som eier dataene, eier makten. Sovjet prøvde det med Goskomtsen (statlig priskomité). Det kollapset ikke fordi datamaskiner var for svake — det kollapset fordi **avhengighet av én datakilde skaper katastrofal sårbarhet**.

Mainstream-svaret er «bygg en stor database + web scraping + API-er». Det er feil svar.

## Hva komplett prisdata faktisk betyr

Det finnes anslagsvis **10–100 milliarder unike produkt-pris-kombinasjoner** globalt når man inkluderer:
- Geografisk variasjon (samme vare: 3 kr i Chennai, 41 kr i Oslo)
- Temporær volatilitet (råvarer endres hvert sekund)
- Uformelle markeder (60–80% av handel i mange afrikanske og sørøstasiatiske økonomier er **ikke digitalt tilgjengelig**)

Den reelle sårbarheten: du kan implementere det beste systemet for formelle markeder og fortsatt mangle halvparten av verdens faktiske transaksjoner.

## En annerledes tilnærming

**Distribuert innsamling fremfor sentral aggregering:**

1. **Ikke samle alt** — samle representative utvalg med kjent statistisk usikkerhet (BLS og Eurostat gjør dette; de innrømmer bare ikke at det er det de gjør)
2. **Implementer lokale noder** — mobilbaserte innrapporteringssystemer som Kenya's M-Pesa-infrastruktur viser at uformell økonomi KAN digitaliseres, men krever lokal forankring, ikke ekstern scraping
3. **Aksepter avhengighetsstrukturen eksplisitt** — prissystemet ditt vil alltid reflektere hvem som rapporterer. IKEAs innkjøpspriser er ikke offentlige. Amazons virkelige marginpriser er ikke offentlige. **Komplett er en illusjon.**

## Konkrete neste steg

1. **Definer "komplett" operasjonelt**: Hvilke 500 varer dekker 80% av global forbruksverdi? Start der — ikke med alle varer.
2. **Kartlegg eksisterende datakilder med dekningsgrad**: UN Comtrade, World Bank GEM, PriceStats/MIT Billion Prices Project — og dokumenter hva de *ikke* dekker.
3. **Implementer en pilot i én uformell økonomi** (forslag: Lagos eller Dhaka) med SMS-basert prisrapportering for å teste om bottom-up faktisk fungerer bedre enn top-down scraping.

**Konklusjonen ingen vil høre:** Komplett prisdata på alle varer er et kategorifeil-prosjekt. Det nyttige prosjektet er *god nok* prisdata med *kjent feilmargin*.