Hacken voor verantwoording
9 september 2016, een memorabele dag. Een hackathon bij de Algemene Rekenkamer, de eerste Nederlandse Accountability Hack. Tijdens een hackathon werken teams aan vernieuwende software en wordt gezocht naar nieuwe mogelijkheden en toepassingen.
Veel data, veel teams
Aan de vooravond van Prinsjesdag gingen ontwikkelaars aan de slag met data die betrekking heeft op prestaties van de overheid en geldstromen binnen de overheid. Bij het opzetten van de hackathon werd uitgegaan van 10 teams die aan de slag zouden gaan, tijdens de dag bleken er 21 teams te zijn! Ook was er een behoorlijk aanbod aan data. Begrotingsdata van het ministerie van Financiën (nee, niet Prinsjesdag 2016), data van het ministerie van Binnenlandse Zaken, data over jeughulp en nog veel meer. Een volledig beeld van de beschikbare data vind je op de site www.accountabilityhack.nl en natuurlijk op data.overheid.nl.
Innovatieve ideeën
Natuurlijk is een hackathon erop gericht om nieuwe innovatieve toepassingen te maken, toepassingen waar we als overheid niet zo snel aan zouden denken, of omdat de toepassing helemaal valt buiten het beleidsterrein waar we verantwoordelijk voor zijn, of omdat het vanuit een geheel andere insteek bedacht wordt. Dat is erg goed gelukt, was te zien aan de pitches die ’s avonds in een volle zaal werden gegeven. Zo maakte de winnaars van het team ‘ARGU +1’ de toepassing ‘Wie is de Slimste Burger?’. Hierbij passeren in een game allerlei vragen over geldstromen bij de overheid de revue en worden burgers uitgedaagd tegen elkaar te spelen en zichzelf beter te informeren.
#missingdata
Het lastige van een hackathon is dat het maar net moet lukken om jouw idee uit te voeren met de data die beschikbaar is, en dat is natuurlijk net niet alles dat je zou willen hebben. Daarom vond ik het belangrijk om te luisteren naar welke data node gemist werd. Wat zou er gemaakt kunnen worden als bepaalde #missingdata er wel geweest zou zijn? Tijdens de hackathon heb ik met een groot aantal hackers gesproken en hen deze vraag gesteld. Uit deze gesprekken zijn 17 datasets naar voren gekomen. Voorbeelden hiervan zijn data van de Nationaal Coördinator Groningen die gaat over de geldstromen inzake gaswinning. Of data voor het aantonen van de relatie tussen leermiddelen en CITO-scores. Het zou natuurlijk fantastisch zijn als deze datasets er de volgende keer zouden zijn!
Benieuwd naar welke data gemist werden? Bijgaand de ruwe #missingdata (een CSV bestand).
