Interview Rob Dieleman over de WijkWatcher

 

Jullie hebben bij Loadstar de Wijkwatcher ontwikkeld, wordt er in die toepassing gebruik gemaakt van big data en zo ja hoe?

De applicatie bestaat uit twee onderdelen. Een dashboard dat gebruikt wordt om de betrokkenen inzicht te geven in de effectiviteit van hun handelen. En een analyse gedeelte waarin data uit allerlei bronnen letterlijk op de kaart worden gezet. Waarin in zekere zin gebruik wordt gemaakt van big data. Data is vaak al beschikbaar bij de gemeente, maar is tegelijkertijd slecht toegankelijk. De data wordt door de Wijkwatcher zichtbaar en toegankelijk gemaakt voor de betrokkenen. Daarnaast worden daarin datasets gekoppeld door verschillende kaartlagen tegelijkertijd aan te zetten en die te analyseren. Aan de hand daarvan worden interventies gepland.

Wat zijn interessante toepassingen die mogelijk worden door big data in de Wijkwatcher?

Oorspronkelijke doel van het pilotproject was: mensen aan het werk krijgen. Maar aan de hand van de analyses bleek dat opvoeding van kinderen en zorg een grotere invloed hadden op waarom mensen in de bijstand terecht komen zodat de focus op werk verbreed kon worden.

In het project werd gebruik gemaakt van de Participatieladder. Mensen op die ladder van 1 (sociaal geïsoleerd) naar 2 (sociale contacten buiten de deur) krijgen kost veel meer energie en geld dan van bijvoorbeeld trede 3 tot 4, of 4 tot 5. Aan de hand van dat inzicht is (zolang er geen kinderen deel uitmaken van het gezin) de focus verschoven naar de hogere treden van de participatieladder omdat daardoor, met dezelfde middelen, meer mensen geholpen kunnen worden.

Je kunt hotspots vinden waar bepaalde problematiek meer aanwezig is. Je kan aan de hand van die hotspots gerichter mensen en middelen inzetten als je weet dat er op bepaalde plekken in de wijk of stad meer zorg of hulp nodig is. Het mooie is dat je door de data analyses bepaalde aannames waar vroeger beleid op werd gebaseerd kunt ontkrachten zodat beleid relevanter kan worden gemaakt. Bijvoorbeeld:

Er wordt aangenomen dat een bepaalde wijk veel werkelozen en een hoge zorgvraag heeft. Door de data te visualiseren blijkt dat de zorgvraag eigenlijk wel meevalt.

De relatie tussen jeugdcriminaliteit en deelname aan de bijstand blijkt ook veel minder dan aangenomen.

Beleid kan effectief aangepast worden aan de hand van dit soort bevindingen. Dat kan een hoop kosten om op te zetten en te onderhouden, maar levert uiteindelijk veel meer geld op. Een besparing van 100 miljoen op de 600 miljoen aan uitgaven van een gemeente als Enschede is goed mogelijk.

Wat zijn de belangrijkste uitdagingen waar jullie tegenaan lopen in het ontwikkelen en de inzet van de Wijkwatcher?

Doelmatigheid en het denken in termen van kosteneffectiviteit is iets dat redelijk nieuw is in gemeenten. Vaak wordt in termen van taakvolbrenging en -evaluatie gedacht en minder in termen van de beoogde resultaten. Maar zodra je de mogelijkheden daarvan met behulp van de data zichtbaar maakt, zet je ook gelijk een verandering in de werkwijze in gang.

Er zit een enorm gat tussen databeheer en bestuurders. Vaak komt dit door moeilijk bruikbare interfaces en weinig communicatie tussen databeheer en bestuurders of beleidsmakers. De waarde van data en de mogelijkheden voor het strategisch inzetten van IT worden vaak niet ingezien. Als je de analyse kaartjes laat zien aan bestuurders, dan zijn ze stomverbaasd en vragen ze zich af waarom dat nog niet eerder is gedaan.

Mensen meekrijgen en mee laten werken is soms een uitdaging. Als mensen nog niet inzien wat het nut is van het datagebruik kunnen ze terughoudend zijn. Datakwaliteit is ook een uitdaging. Door fouten in de data kunnen verkeerde inzichten worden gevonden. De uitdagingen liggen dus voornamelijk op organisatorisch vlak. Als er al technische uitdagingen zijn kunnen die vrijwel altijd goed worden opgelost of omzeilt. Het helder krijgen van de doelstellingen en de hoeveel tijd en geld die dat gaat kosten zijn belangrijke vagen. 60-70% van de tijd in een project word besteedt aan overleg en planning. Maar de resultaten verkopen zichzelf uiteindelijk.

Hoe gaan jullie om met privacy?

Daar zijn we continue alert op en mee bezig. Meer dan wat echt nodig is doen we niet. Er worden autorisatieniveaus ingesteld zodat werknemers binnen de gemeente niet meer dan de relevante informatie krijgen te zien. Dit kost tijd, maar is ontzettend belangrijk.

Hoe denkt u dat big data, nu of in de toekomst, van waarde kan zijn voor Nederland?

Het is soms nog lastig om overheid en anderen mensen mee te krijgen, maar als mensen de winst zien die geboekt worden, dan verkoopt het zichzelf. Er is heel veel mee te winnen als het goed wordt ingezet.

 

Bram van der Meer, Vilans

12 november 2015