Steeds meer overheidsorganisaties analyseren en koppelen data. Voor meer transparantie hierin en ter verbetering van de kwaliteit van data-analyses zijn richtlijnen opgesteld. Wat betekenen deze richtlijnen voor overheidsorganisaties én burgers? Anne Halbertsma-Wallemacq en Remco Boersma van het ministerie van Justitie en Veiligheid (JenV) vertellen erover.

In 2016 bracht de Wetenschappelijke Raad voor Regeringsbeleid (WRR) het rapport ‘Big Data in een vrije en veilige samenleving’ uit. Kern van dat rapport was dat het gebruik van Big Data nieuwe kaders nodig had om de mogelijkheden ervan te benutten en tegelijkertijd de fundamentele rechten en vrijheden van burgers te waarborgen.

‘Een van de aanbevelingen was om te zorgen voor meer transparantie in algoritmen’, zegt Remco Boersma, projectleider van het JenV Datalab. ‘Daarom is een interdepartementale technische werkgroep geformeerd die richtlijnen heeft opgesteld.’

Anne Halbertsma-Wallemacq

Voor de hele overheid

Want uniforme richtlijnen voor de overheid waren er nog niet, al werkten sommige overheidsorganisaties al met hun eigen richtlijnen of waarborgen.

‘Eerst wilden we alleen richtlijnen opstellen voor de ministeries’, zegt Anne Halbertsma, coördinerend beleidsmedewerker bij het Beleidsteam privacy van JenV. ‘Maar later zijn we in gesprek gegaan met de VNG en bedachten we dat deze richtlijnen ook van toepassing zouden kunnen zijn op gemeentelijke instanties. En dus hebben we het breder getrokken. Lokale overheden waren soms al verder in hun aanpak en methodiek. We hebben dankbaar gebruik gemaakt van hun ervaringen.’
 

Handvatten

Doel van de richtlijnen is om overheidsorganisaties handvatten te geven ten behoeve van de ontwikkeling en het gebruik van algoritmen.

Remco: ‘Er is een heel woud aan kaders, maar het ontbreekt aan een werkbare set richtlijnen.

Dat gat proberen wij te vullen. Met deze uniforme richtlijnen weten gebruikers van het begin af aan waar ze rekening mee moeten houden.’ De werkgroep heeft met de richtlijn zeven basisprincipes opgesteld: over bewustzijn van risico’s, uitlegbaarheid, gegevensherkenning, auditeerbaarheid, verantwoording, validatie en toetsbaarheid. ‘Met deze richtlijnen geven we partijen echt iets in handen om mee te werken.’

Remco Boersma

Discussiestarter

Remco: ‘Belangrijk is de toepasbaarheid, organisaties moeten gemakkelijk met de richtlijnen kunnen werken. Maar net zo belangrijk vinden wij dat er intern een discussie start over data-analyses. Hoe borgen wij als organisatie kwaliteit van gegevens? Waarom gebruiken we deze gegevens wel en andere niet? Kunnen we met een eenvoudigere analyse hetzelfde doel bereiken? Leuk om te zien vind ik dat organisaties er écht over in gesprek gaan. Je denkt dat je er hetzelfde in staat, totdat je erover gaat praten. Ze nemen hun werkwijze onder de loep en zo wordt veel meer bewustwording gecreëerd.'

Publieksvoorlichting

Anne: ‘Er zijn twee soorten richtlijnen. We hebben dus enerzijds zeven basisprincipes voor het ontwikkelen en toepassen van algoritmen vastgelegd in een richtlijn. Anderzijds geven we overheidsorganisaties een richtlijn voor publieksvoorlichting over data-analyse. Deze richtlijn regelt dat organisaties ook in het algemeen richting het publiek transparanter zijn over hoe zij omgaan met data-analyses.

Bijvoorbeeld over waarom de organisatie een data-analyse uitvoert, wat de eventuele consequenties zijn van de analyse voor burgers, welke databronnen worden gebruikt en wie de data-analyse uitvoert.’

In het licht van de lopende maatschappelijke discussies over privacy en mogelijke discriminatie door de overheid met het inzetten van data-analyses en algoritmen wordt binnen RvIG serieus werk gemaakt van het borgen van de uitgangspunten rond diversiteit en inclusie. Geen enkele vorm van discriminatie is acceptabel. Daarom wil RvIG werken met richtlijnen voor de ontwikkeling van algoritmes. Dit doen we zodat we voorkomen dat we algoritmes ontwikkelen waar vooroordelen in zitten en tevens optimale transparantie aan burgers bieden.

Om te komen tot een goede set richtlijnen hebben RvIG (Judy Moester) en het IKP (Shieltaa Dielbandhoesing) samen met J&V (Remco Boersma, Anne Halbertsma en Just Stam) de richtlijnen uit de Kamerbrief over waarborgen tegen risico’s van data-analyses door de overheid onderworpen aan een praktijktoets. In een serie bijeenkomsten hebben zij de richtlijnen getoetst aan de hand van een concreet LAA-profiel: dat over overbewoning. Bij dit risicoprofiel zijn gemeenten, het IKP en RvIG als leverancier van BRP-gegevens betrokken. Het gaat bij dit signaal om adressen waarbij het gemiddelde woonoppervlak per persoon kleiner is dan 16m2. Daarvoor wordt de oppervlakte van de woonruimte zoals vastgelegd in de BAG gedeeld door het aantal bewoners op dat adres.

Op basis van de praktijktoets worden de richtlijnen geëvalueerd en waar nodig aangepast. De betrokkenheid van RvIG en het IKP bij de ontwikkeling van de richtlijnen biedt tevens de mogelijkheid om de richtlijnen meteen op de praktijk van LAA, en ook op andere data-analyses die RvIG uitvoert, toe te passen.

Tweede versie

In oktober 2019 ging de eerste versie van de richtlijnen naar de Tweede Kamer. In die brief werd toegezegd dat er nog vervolgtraject zou komen. Anne: ‘Dat vervolgtraject is bedoeld om de richtlijnen verder te toetsen op effectiviteit en uitvoerbaarheid. Daarom zijn we eind 2019 gestart met de uitvoering van onderzoeken naar de bruikbaarheid en toepasbaarheid van de richtlijnen. In het eerste onderzoek is dat gebeurd aan de hand van casussen van de politie en het UWV. Ook voerde de VNG een impactanalyse uit ter toetsing van de uitvoerbaarheid voor gemeenten. Die onderzoeken hebben geleid tot een tussentijdse aanpassing van de richtlijnen.'

Praktijktoetsen

Op dit moment worden praktijktoetsen uitgevoerd bij en door een aantal uitvoeringsorganisaties, als toekomstige gebruikers van de richtlijnen. Ook RvIG doet hieraan mee. Anne: ‘Het idee van de praktijktoetsen is dat organisaties aan de hand van een concrete casus zelf aan de slag gaan met de richtlijnen. Hun ervaringen leveren ons waardevolle input om de richtlijnen meer aan te scherpen. Tot slot laten we ook kosten-batenanalyses uitvoeren, waar uitvoeringsorganisaties en gemeenten ook aan meewerken. De uitkomsten van al deze diverse onderzoeken en trajecten leiden tot een evaluatie en nadere aanpassing van de richtlijnen.’

Feedback

Wat krijgt de werkgroep zoal terug aan feedback van gebruikers tijdens de praktijktoetsen? Remco: ‘Sommige gebruikers vonden de volgorde van de principes niet handig, zij ervaren daarin dubbelingen. Sommige gebruikers wilden meer hulp bij de inbedding van de richtlijnen in bestaande processen. Ook vinden sommige gebruikers onduidelijk hoe de richtlijnen zich verhouden tot andere instrumenten die relevant zijn bij gegevenswerking, zoals de AVG. In een nieuwe versie komt daar dus meer aandacht voor. Onze taak is om de richtlijnen zo in te richten dat de toepasbaarheid steeds beter wordt.’

Wettelijke waarborgen

Een volgende versie van de richtlijnen moet begin 2021 naar de Tweede Kamer. Daarna kunnen organisaties er echt mee gaan werken. Anne: ‘Maar het blijft een levend document. Ook daarna blijven we evalueren en verbeteren.’
De richtlijnen maken deel uit van een breder traject. Anne: ‘Deze richtlijnen zijn voor de korte termijn een flexibel instrument en meteen toepasbaar. Richtlijnen zijn niet dwingend. We kunnen ermee experimenteren. We kijken of we voor de lange termijn kunnen toewerken naar wettelijke waarborgen voor algoritmen. Daarbij zullen we gebruikmaken van de ervaring die is opgedaan met de richtlijnen.’

Wat betekenen de richtlijnen verder voor burgers en organisaties?

Remco: ‘We merken dat organisaties blij zijn met de richtlijnen. Er is best wat onzekerheid over waar ze nu precies aan moeten voldoen. Deze richtlijnen geven meer duidelijkheid. Ze weten nu welke keuzes ze moeten kunnen verantwoorden.’ Burgers krijgen dankzij de richtlijnen meer transparantie. Remco: ‘Je vergroot hiermee de uitlegbaarheid van data-analyses. Burgers weten welke organisaties zich waarmee bezighouden. En als een burger zelf onderwerp is van data-analyse heeft hij meer inzicht in het hoe, wat en waarom van de analyse, waardoor hij zich ook beter kan weren tegen eventuele gevolgen.’