Winnaars data-challenge ‘Versterk de petitie’

Lees hier hoe You-get er met de winst vandoor ging!

In een prachtig pand aan de Oosterburgervoorstraat in Amsterdam ontvangen de winnaars van de data-challenge ‘Versterk de petitie’ mij in het kantoor van You-Get.

Ik zit aan tafel met Johan van Zaanen en Tom Maaneman. Op 12 oktober hebben zij de data-challenge ‘Versterk de petitie’ gewonnen. Deze data-challenge is georganiseerd door DuiDt, de Vrije Universiteit, Open State Foundation en de Universiteit Twente in het Designlab op de Universiteit Twente. De vraag waarmee aan de slag is gegaan op 12 oktober was:

‘Hoe kan de beleidsinvloed van petitionarissen worden versterkt door de kracht (netwerk, kennis, en vaardigheden) van het gemobiliseerde netwerk beter te benutten?’

In onderstaand interview lees je hoe Tom en Johan deze vraag hebben aangepakt en wat het winnende idee is.

Wat is You-Get?
Bij You-Get zijn we gespecialiseerd in business proces management (BPM). We leveren oplossingen, implementatie en advies over hoe je processen optimaal kunt inrichten. We leveren, naast advies, niet alleen processoftware maar ook cognitieve oplossingen en robotics.

Wat zijn cognitieve oplossingen?
Bij cognitieve oplossingen worden menselijke intelligentie en handelingen nagebootst. Een goed voorbeeld hiervan is het lezen van een brief. Geschreven tekst is voor computers moeilijk te begrijpen doordat er geen regels aan verbonden zijn. Teksten zijn geschreven door mensen voor mensen. Met cognitieve oplossingen gaan we opzoek naar een manier waarop een computer deze teksten wel kan lezen.

Hoe gingen jullie de dag tegemoet? Bereid je je al voor?
Ja deels. Wij hebben als voorbereiding gekeken naar de beschikbare data.  Er was vooral veel tekstuele data beschikbaar. Erg interessant voor ons omdat wij bij You-Get veel bezig zijn met ongestructureerde data en kunstmatige intelligentie. We hadden dus van tevoren al het idee om een cognitieve oplossing te bieden voor het probleem door structuur aan te brengen in ongestructureerde data. Op de dag zelf werd er nog meer data beschikbaar gesteld. Op dat moment zijn we echt aan de slag gegaan met de vraag van de data-challenge. Wat wil je precies weten? Welke informatie mist er om petitionarissen kracht bij te zetten? We denken vanuit You-Get altijd vanuit het probleem of de ambitie.

“Welke informatie mist er om petitionarissen kracht bij te zetten?”

Wat zagen jullie als probleem of ambitie in deze vraag?
Een probleem bij het indienen van petities is dat er geen terugkoppeling plaatsvindt aan de petitionaris. Het is moeilijk om erachter te komen wat er met de petitie is gedaan en of er wel daadwerkelijk over gesproken is binnen een raadsvergadering van een gemeente. Met ons winnende idee kun je op een eenvoudige manier stukken doorzoeken op onderwerp.

Hoe werkt dat doorzoeken?
Met IBM Watson kan je teksten doorzoeken en interpreteren. Hierdoor kan op een makkelijke en snelle manier gekeken worden of er over een petitie is gesproken en in welke context er over deze petitie is gesproken. Vaak wordt in raadsvergaderingen niet precies de inhoud van een petitie besproken. Met onze oplossing kunnen we breder zoeken dan enkel op een 1 op 1 match. Het gaat verder dan alleen maar keyword search. We kijken niet alleen naar het woord maar geven ook een waarde aan de woorden die in de zin staan. Hierdoor ontstaat er een context waarin de bepaalde woorden worden genoemd. Door deze context te gebruiken kun je veel specifieker zoeken.

Krijg je juist niet veel meer informatie door met context te zoeken?
Nee, je maakt de zoekopdracht juist specifieker. Als voorbeeld: neem verkeersveiligheid in politieke context. Wanneer je verkeersveiligheid in de context van Justitie en Veiligheid zoekt krijg je beleidsstukken over drank- en drugsmisbruik en boetes. Terwijl verkeersveiligheid in de context van Infrastructuur beleidsstukken geeft over kruisingen op de weg en het aanleggen van drempels en rotondes. Hetzelfde woord levert dus andere resultaten op in een andere politieke context. Resultaten die niet bij de context passen, kunnen worden gefilterd.

Waarom zijn jullie als winnaar gekozen?
Het is een unieke extra stap, het gaat verder dan zoekwoorden matchen. Het begrijpt de context waarin iets gezegd wordt en dat kon voorheen nog niet. Wij combineren ongestructureerde data (tekst) met kunstmatige intelligentie, en dat is uniek. De tekstanalyse tussen datasets maakt dat je beter kunt volgen en analyseren wat de impact van petities op beleid is. Dit geeft ons idee een grote potentiële impact.

Waar zijn jullie nog meer de missing link?
Iedereen die te maken heeft met grote hoeveelheden ongestructureerde tekst, kan gebaad zijn bij een cognitieve oplossing. De technologie is toegespitst op inzicht krijgen en het verwerken van tekst.

Wat kunnen de gevolgen zijn van deze oplossing?
Je kan hier twee kanten op. Of je brengt een bepaalde innovatie aan om je bedrijfsproces te verbeteren, of je gaat de technologie gebruiken om analyses te doen. Zo zetten we de technologie ook in voor onze klanten.

Door dit idee wordt de behandeling van de petitie transparanter. Dit doordat je informatie teruggeeft over het behandelen van petities in vergaderingen in gemeenten. Daardoor wordt de informatie toegankelijker voor een groter publiek. Hierdoor stimuleer je burgers om vaker een petitie te tekenen omdat de impact makkelijker terug te zien is. Je kunt dus direct transparantie van politieke besluitvorming bevorderen en burgerparticipatie indirect.

Ook kan de informatie gebruikt worden voor analyse. IBM Watson voert een tekstanalyse uit die te arbeidsintensief is om door mensen te laten doen. Ministeries en Universiteiten kunnen vanuit de analyse kijken wat de impact van petities zijn in Nederland. Hier kan je uiteindelijk statistische conclusies aan verbinden. Wat kun je leren uit de bulk petities voor in de toekomst?

“Je kunt dus direct transparantie van politieke besluitvorming bevorderen en burgerparticipatie indirect.”

Hoe draagt dit idee bij aan kracht van een petitionaris?
Als je helder in kaart kan brengen wat het effect is van je petitie dan kun je vervolg stappen ondernemen. Bijvoorbeeld het informeren van je achterban. Je kunt precies teruggeven, welke invloed zij uitoefenen op beslissingen. Of het daadwerkelijk besproken wordt, en hoe het besproken wordt. De terugkoppeling van informatie heeft een zelfversterkend effect. Als je in een oogopslag ziet wat jouw impact en invloed van je petitie is, vergroot dit het gevoel dat je werkelijk invloed hebt en iets kan betekenen. Naast het zelfversterkende effect kan je veel leren van de terugkoppeling, zoals welke punten uit de petitie opvallen en waar in Nederland de petitie wordt behandeld. Deze kennis kan bijdragen aan het opstellen van petities in de toekomst.

Hoe zien jullie een Open Overheid?
De overheid is al veel aan het delen. Als je weet waar je moet zoeken, dan is er veel informatie beschikbaar. De uitdaging hiervan is dat informatie niet goed doorzoekbaar is. Wij willen burgers een gebruiksvriendelijke oplossing bieden. Door te kunnen zoeken in verschillende contexten maar ook door informatie visueel te maken. Het visueel, makkelijk, goed te volgen en toegankelijk maken van informatie is wat You-Get kan toevoegen aan een Open Overheid.