Op zijn minst 25 Nederlandse gemeentes gebruiken voorspellende systemen en algoritmes om zaken als fraude en criminaliteit op te sporen. Dit blijkt uit onderzoek van de NOS.
De gemeentes gebruiken de systemen om bijvoorbeeld bijstandsfraude op te sporen, te voorspellen waar mogelijk ondermijnende criminaliteit plaatsvindt en om burgers met schulden op tijd te kunnen helpen, schrijft de NOS.
Ze gaan daarmee verder dan de meeste gemeentes, die ook gebruikmaken van algoritmes, maar eerder voor systemen voor het automatisch uitdelen van boetes aan hardrijders. Bij de 25 gemeentes die de NOS vond, blijken er echter ook profielen aangemaakt te worden van burgers, om buitengewone situaties sneller op te kunnen sporen.
Verschillende doeleinden
Een voorbeeld van de inzet van algoritmes komt uit de gemeentes Nissewaard en Brielle. Deze gemeentes maken samen met een externe partij risicoprofielen van van bijstandsontvangers. Hieruit komen namen naar boven die mogelijk extra moeten worden onderzocht. Deventer heeft ook een proef van deze techniek lopen.
De Limburgse gemeentes Leudal, Nederweert en Maastricht maken profielen van hun inwoners om ondermijnende criminaliteit op te sporen. Dronten experimenteert met de techniek. Twenterand maakt gebruik van profielen om een beeld te schetsen van schulden en zorgproblematiek. Breda zet machine learning in om te uit te zoeken waar huizen gesloopt of juist gebouwd moeten worden om de leefbaarheid van de gemeente te verbeteren.
Risico’s
De algoritmes maken het werk voor gemeentes een stuk eenvoudiger en kunnen ook voor burgers voordelig uitpakken, maar niet iedereen is er enthousiast over. Vooral na de toeslagenaffaire, waarbij bleek dat een algoritme onterecht burgers als fraudeurs bestempelde en hierbij vaak afkomst meenam.
Verschillende partijen pleiten voor het oprichten van een entiteit die toezicht houdt op de algoritmes die de overheid gebruikt welke data de algoritmes verwerken. Ook de Algemene Rekenkamer pleit voor meer openheid in de gebruikte algoritmes.
13 uur geleden
