artikel-big data in het sociaal domein


Big data in het sociaal domein

Grootschalig speuren naar re-integratie-trajecten op maat

Wat zijn de kansen en valkuilen om de effectiviteit en kwaliteit van gemeentelijke re-integratie te verbeteren met gebruik van big data? Onderzoekers zien goede mogelijkheden om concrete vragen van de vier grote steden te beantwoorden door grote hoeveelheden geanonimiseerde gegevens te koppelen.

 

Een man zonder werk klopt aan bij de gemeente. Hij is sociaal vaardig en heeft een uitstekend cv, die kan op eigen kracht zijn weg naar de arbeidsmarkt wel vinden, schat de klantmanager in. Inderdaad heeft de man al snel weer een baan.

Stel dat er meer van dit soort werkzoekenden zijn, dan zou een nadere blik op hun ‘traject’ tot de conclusie kunnen leiden dat werkzoekenden het snelst een baan vinden zonder enige interventie. “Maar aan dit type onderzoek heb je niets”, zegt Marike Knoef, econometrist en onderzoeker bij het Centre for BOLD Cities van de universiteiten van Leiden, Delft en Rotterdam.

Met enkele andere onderzoekers bestudeert ze via big data de effecten van instrumenten om mensen aan een baan te helpen (zie kader 1). “Dit voorbeeld laat een statistische samenhang zien tussen geen interventie en het vinden van een baan, maar dat is geen aantoonbaar verband tussen oorzaak en gevolg. Alleen als je het oorzakelijke verband kent van interventies op duurzame uitstroom naar werk en armoede, kun je daarop je beleid baseren.”

Enorme berg gegevens

Voor het eerst doet het Centre for BOLD Cities daarom nu grootschalig onderzoek naar die aantoonbare verbanden tussen oorzaak en gevolg, zodat gemeenten daaruit betrouwbare methoden kunnen destilleren. Daarvoor gebruiken de onderzoekers een enorme berg gegevens van de gemeente Rotterdam en het CBS.

Deze big data kunnen laten zien voor welke groepen bepaalde re-integratiemaatregelen wel of juist niet werken. Zijn er bijvoorbeeld relaties tussen het effect van een re-integratiemaatregel en gezondheid, opleiding of arbeidsverleden? En zijn er uit de databerg patronen te destilleren die duidelijk maken onder welke voorwaarden een re-integratie goed werkt of juist niet?

Vragen uit de praktijk

Hoe beter het onderzoek aansluit op vragen uit de praktijk, hoe zinvoller. De onderzoekers spraken daarom met vertegenwoordigers van Amsterdam, Den Haag, Utrecht en Rotterdam om te horen op welke vragen zij een antwoord willen. “Daaruit kwam een interessante mix van vragen naar voren die we inderdaad met big data kunnen beantwoorden”, vertelt Knoef.

Later zullen de onderzoekers ook sessies met vertegenwoordigers van de vier grote gemeenten houden om de uitkomsten te interpreteren. “Een verband tussen oorzaak en gevolg zegt namelijk nog niet alles. We hebben ook de ervaringen vanuit de beroepspraktijk nodig om te snappen waarom een interventie wel of niet werkt.”

‘Experimenten met een placebo zijn in het sociaal domein moeilijk uitvoerbaar’

Rotterdam als proeftuin

Omdat het budget en de beschikbare tijd van het onderzoeksprogramma beperkt zijn, wordt het eerste onderzoek alleen uitgevoerd in Rotterdam. Als het onderzoek goede resultaten oplevert, komt er wellicht een volgende fase in meer gemeenten. Rotterdam is in ieder geval zeer geschikt als proeftuin, omdat de onderzoeksgroepen hier groot genoeg zijn. Volgens het CBS heeft Rotterdam gemiddeld de meeste mensen met een bijstandsuitkering, namelijk 96 mensen per duizend inwoners.

Big data zijn interessant voor gemeenten om meer kennis te verwerven over de effectiviteit van re-integratie-instrumenten. Dubbelblinde experimenten die bij medicijnonderzoek tot de standaard behoren, zijn in het sociaal domein namelijk moeilijk uitvoerbaar. Bij zo’n type experiment krijgt de ene groep een bepaalde maatregel (bijvoorbeeld eerst een opleiding, dan werk zoeken), terwijl de controlegroep een placebo-maatregel krijgt. “Maar in het sociaal domein doen zich allerlei praktische en volgens sommigen ook ethische bezwaren voor om mensen hulp te onthouden via een placebo-interventie.”

Quasi-experiment

De onderzoekers kiezen in het big data-onderzoek daarom voor een alternatief: een quasi-experiment. Daarbij wordt een groep deelnemers die een specifieke interventie ondergaat vergeleken met een controlegroep zonder interventie. De onderzoekers kijken bijvoorbeeld naar mensen die iets jonger en iets ouder zijn dan 27 jaar. De eerste groep gaat wel naar het jongerenloket, de tweede groep kan daar net niet meer terecht. Door het volgen van deze vergelijkbare groepen hopen de onderzoekers meer inzicht te krijgen in de toegevoegde waarde van het jongerenloket in het begeleiden naar werk.

Mensen die net op de grens zitten om wel of juist niet voor een interventie in aanmerking te komen, zijn de interessantste kandidaten voor de onderzoekers. “We moeten behoorlijk creatief zijn om dit soort vergelijkingsmogelijkheden te vinden”, zegt Knoef. “Maar dat maakt het ook juist zo leuk.”

‘Door gegevens van de gemeente te koppelen aan die van het CBS kunnen we zien wat mensen die geen uitkering meer ontvangen gaan doen’

Is de uitstroom duurzaam?

Naast het jongerenloket onderzoekt het team nog drie thema’s met big data. Zo willen ze weten wat de invloed van het selectie- en het toewijzingsproces is op de kans om met betaald werk te starten. Ook bestuderen ze welke combinaties van interventies de kans op het verkrijgen van werk vergroten.

En als derde wordt onderzocht in hoeverre de uitstroom naar betaald werk ook duurzaam is. “Als mensen geen bijstandsuitkering meer ontvangen, raken ze bij de gemeente uit beeld”, vertelt Knoef. “Door de gegevens van de gemeente te koppelen aan die van het CBS kunnen we zien wat ze daarna gaan doen. Bovendien kunnen we nagaan wat de kwaliteit van hun baan is, of het flexibel is of vast en of het langdurig is of niet.”

Met een vingerafdruk

Een andere kwestie die bij de onderzoekers op tafel ligt, is het privacyvraagstuk. Voor het eerst worden in Rotterdam de gemeentelijke data en de CBS-gegevens op zo’n uitgebreide schaal samengebracht. Daarop zijn diverse beveiligingsmaatregelen van toepassing. Zo worden de gemeentelijke gegevens versleuteld en anoniem aan elkaar en aan de CBS-data gekoppeld.

De onderzoekers hebben uitsluitend toegang tot de vele persoonsgegevens via een inlog met een vingerafdruk of een zogeheten security token. Op geen enkele manier kunnen de onderzoekers achterhalen om welke individuele personen het gaat, terwijl ze wel de beschikking hebben over een brede reeks achtergrondkenmerken: vermogen, inkomen, gezondheid, samenstelling van het huishouden, arbeidsverleden, uitkeringshistorie en nog veel meer. Ook bijzonder is dat de onderzoekers de langetermijneffecten van interventies kunnen bestuderen.

Spookbeeld

Waarborgen of niet, privacy kan een gevoelig thema zijn bij onderzoek met persoonlijke gegevens. De projectgroep houdt daarom data-dialogen met de cliëntenraden van de gemeenten om mogelijke risico’s en pijnpunten te bespreken. Zijn de mensen bezorgd over big data en zo ja, waarom? “Het doel is om te weten wat er speelt en dit ook te begrijpen”, zegt Knoef.

‘Een spookbeeld: een cliënt met een bepaald klantenprofiel krijgt automatisch een doorverwijzing naar verplicht papierprikken’

Die heldere uitleg is inderdaad belangrijk, zo blijkt uit de eerste fase van dit onderzoek. Diverse cliënten waren bang dat de toeleiding naar betaald werk een geautomatiseerd proces wordt door toepassing van big data. Een spookbeeld dat naar voren kwam: een cliënt met een bepaald klantenprofiel krijgt automatisch een doorverwijzing naar verplicht papierprikken of een andere interventie, zonder dat er nog een consulent aan te pas komt. Nu deze bezorgdheid op tafel ligt, kunnen gemeenten en onderzoekers daar beter rekening mee houden in de communicatie met burgers (zie kader 2).

Betrouwbare data

De eerste twee fasen van het onderzoek zijn succesvol afgerond. Nu begint het echte werk: het selecteren van geschikte kandidaten en hun data verrijken met andere data. De kwaliteit van de data is daarbij cruciaal. Is de informatie goed geregistreerd en vergelijkbaar? In de testgemeente Rotterdam wordt hier als eerste naar gekeken.

“Het grootste werk is om de data op orde te krijgen, zodat ze betrouwbaar zijn”, zegt Knoef. In hoeverre een kandidaat gemotiveerd is om aan het werk te gaan, is bijvoorbeeld een subjectieve inschatting van een klantmanager.
“We moeten ons bij alles afvragen in hoeverre wij als onderzoekers iets met de data kunnen. Hoe beter je iets objectief kunt meten, hoe betrouwbaarder de cijfers. En hoe beter natuurlijk ook de resultaten.”

Tekst: Sigrid van Iersel
Beeld: Annelies van ‘t Hul

Big data

Big data staat voor de schat aan gegevens die organisaties op allerlei manieren verzamelen. Dankzij steeds geavanceerdere hard- en software wordt het mogelijk deze data op uitgebreide schaal te verzamelen, bewerken en bewaren. Daarnaast maakt de statistiek het mogelijk om in een verzameling losse data betekenis te vinden.

Waarom big data in het sociaal domein?

Gemeenten beschikken over een schat aan gegevens over inwoners in het algemeen en cliënten in het sociaal domein in het bijzonder. Ook het CBS heeft veel bronbestanden met uiteenlopende gegevens: huishoudsamenstelling, opleidingsniveau, leeftijd, arbeidsverleden, inkomensgroep en nog veel meer. Door de (geanonimiseerde) koppelingen van deze data kunnen gemeenten meer kennis krijgen over de effectiviteit van interventies in het domein van werk en inkomen.

Wat wordt er onderzocht?

Het onderzoek richt zich op de kansen, risico’s en (on)mogelijkheden van het gebruik van big data in het sociaal domein. De wetenschappers gaan allereerst na of big data ingezet kunnen worden om vragen rondom ‘wat werkt voor wie?’ te beantwoorden. Gemeenten willen namelijk beter weten voor wie hun interventies effectief zijn. Met die kennis kunnen zij hun burgers een gepersonaliseerde aanpak bieden. De werkzoekende hoeft dan niet allerlei wegen te bewandelen die op niets uitlopen, terwijl de gemeente kan besparen op tijd en kosten.

Wat levert het op?

Gemeenten krijgen informatie over big data en waarvoor zij die kunnen inzetten. Zijn er data beschikbaar van voldoende kwaliteit? Kunnen deze gekoppeld worden aan andere databestanden, bijvoorbeeld die van het CBS? En hoe zit het met privacy?
Inmiddels hebben de onderzoekers vastgesteld dat het gebruik van geanonimiseerde gegevens voor het beantwoorden van kennisvragen goed mogelijk is binnen de grenzen van de huidige privacywetgeving. Het CBS vervult een centrale rol bij de koppeling van gegevens van gemeentelijke instanties met gegevens uit verschillende bronbestanden van het CBS.

Wie zijn de onderzoekers?

De onderzoekers zijn Lex Burdorf, Marike Knoef, Jolinda Schram, Merel Schuring en Liesbet van Zoonen van het Centre for BOLD Cities. Dit centrum zet data-onderzoek in voor stedelijke vraagstukken. BOLD staat voor Big, Open and Linked Data. Het centrum werkt voor dit onderzoek samen met de gemeenten Rotterdam, Amsterdam, Utrecht en Den Haag. Het daadwerkelijke onderzoek wordt uitgevoerd in Rotterdam, van april 2017 tot medio 2019.

Belangrijkste tip voor gemeenten:

  • Wees transparant over de inhoud en het doel van de geregistreerde gegevens. Veel cliënten weten niet wat precies wordt geregistreerd en wat daarmee vervolgens gedaan wordt. Ze hebben vaak de indruk dat privacyregels en protocollen niet altijd goed of volledig worden nageleefd. Om deze zorgen weg te nemen is helderheid van groot belang.
  • De cliënt moet weten op basis van welke informatie beslissingen worden genomen. Bij cliënten leeft namelijk de angst dat het gebruik van big data kan leiden tot geautomatiseerde toewijzing aan een bepaalde interventie.

Omdat het onderzoek over de gepersonaliseerde trajecten nog loopt, kunnen de onderzoekers hierover nog geen tips geven.

Meer informatie: Re-integratie in BOLD cities

Vakkundig aan het werk

VNG, Divosa, UWV, ZonMw en de ministeries van SZW en VWS werken samen in het meerjarige kennisprogramma Vakkundig aan het werk. Doel hiervan is: het ontwikkelen van nieuwe wetenschappelijke kennis waarvan uitvoerders in het sociaal domein kunnen profiteren. Dat moet een effectievere dienstverlening aan de burger opleveren.

Deze serie artikelen belicht recente onderzoeken in het kader van dit kennisprogramma en laat zien wat werkt en niet werkt in het sociaal domein.

Meer informatie: ZonMW onderzoeksprogramma

Deel dit artikel!

Wellicht vind je dit ook interessant:

Meteen aan de slag of eerst meer taal- en werkerva... Hoe helpen we vluchtelingen effectief aan het werk?
7 richtingaanwijzers voor de uitvoeringspraktijk Zeven onderzoeksresultaten waar gemeenten hun voordeel mee kunnen doen.
Meer zelfvertrouwen, meer perspectief In Leeuwarden helpen lotgenoten elkaar in peergroups aan meer contacten en meer zelfvertrouwen.
12//2017

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Verplichte velden zijn gemarkeerd met *

*

code

De volgende HTML-tags en -attributen zijn toegestaan: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>

12//2017