We kijken al lang niet meer op als Siri, de IPhone-assistente onze verzoeken met tal van suggesties beantwoordt of wanneer Bol.com denkt dat we ook wel geïnteresseerd kunnen zijn in een paar modieuze teenslippers net nadat we een design lamp aankochten. Ons rechtvaardigheidsgevoel krijgt zelfs een opkikkertje als we lezen dat controlediensten Financiën data-analyse toepassen om fiscale fraude te detecteren.

De verbazing is dan ook beperkt nu we vernemen dat de VDAB-toepassingen binnenkort heel wat voorspellende informatie zullen aanleveren. De VDAB heeft als publieke bemiddelingsdienst de afgelopen decennia een hele transformatie doorgemaakt;  “VDAB wordt de Amazon van de arbeidsmarkt” dixit Fons Leroy.

VDAB beschikt niet alleen over honderdduizenden digitale dossiers van werkzoekenden maar ze ontvangen jaarlijks ook tienduizenden nieuwe vacatures. VDAB zorgt voor een automatisch vacatureaanbod door in enkele milliseconden honderdduizenden werkzoekenden te matchen met de tienduizenden vacatures. Daarnaast beheert de overheid in tal van andere levensdomeinen databanken die de burgers en diensten toelaten dezelfde informatie niet altijd opnieuw te moeten opgeven.  Door het koppelen van deze databanken kan de VDAB ook andere parameters uit de loopbanen kruisen met hun bemiddelingsgegevens.

En nog meer tot de verbeelding spreekt de registratie van het clickgedrag van diezelfde mensen wanneer ze gebruik maken van de tools die VDAB beschikbaar stelt. Deze gigantische berg aan dossier- en arbeidsmarktinformatie vormen samen met de matchings-, navigatie- en historische gegevens, de Big Data van de VDAB. Via een statistische benadering kunnen er aanbevelingen worden geformuleerd die de klant moet vooruithelpen in zijn zoektocht. Ze doen dit door data te verzamelen in grote datasets, deze te analyseren en vervolgens patronen en verbanden voor te stellen die een voorspellende uitspraak doen over het gedrag van de klant/gebruiker.

Het opgraven van deze informatieschat heet Datamining, het proces om via deze algoritmes voorspellende modellen te creëren die door een voortdurende stroom aan nieuwe data gevoed en aangepast worden, omschrijft men als Machine Learning. Volgens professor Max Welling, hoogleraar Machine Learning aan de Universiteit van Amsterdam is het naïef om blind te blijven voor de gevaren van de dataficatie, zoals privacy schendingen, misbruik van gegevens, het trekken van verkeerde conclusies, of de ontmenselijking van de dienstverlening...

...De digitalisering is een realiteit en het opgraven en exploiteren van dit nieuwe goud zal nog exponentieel toenemen. De overheid moet gebruik maken van de merites van deze technologieën om wins voor haar burgers te realiseren. Maar ze moet ook maatstaven ontwikkelen zodat deze platformen betrouwbaar zijn in analyse, rechtvaardig in hun output en transparant in hun opzet. Pas dan zal de nieuwe technologie bij de overheid een breed maatschappelijk draagvlak verdienen.

Alles bij de bron; deWereldMorgen