De presentatie van Anne Fleur van Veenstra, tijdens de parallelle sessie 'Nieuwe perspectieven voor data gedreven beleid' van het congres 'Data gedreven Beleidsontwikkeling' in Den Haag op 28 november 2017.

1. HET POLICY LAB
Anne Fleur van Veenstra
Data gedreven beleidsontwikkeling – 28 november 2017

2. Data gedreven beleidsontwikkeling – Policy Lab
Combinatie van data van
verschillende organisaties
(gemeenten, zorgverzekeraars,
scholen, banken)
Vanwege de privacy was data
achteraf verwijderd
Veel gevallen van ‘kleine fraude’
vormen samen een grote
hoeveelheid
Niemand is aangeklaagd op
basis van de bevindingen, het
was een experiment
Gegevensadministraties van
publieke en private organisaties
zijn vaak van onvoldoende
kwaliteit

3. DE LEGITIMITEIT VAN OVERHEIDSBELEID MOET
WORDEN VERNIEUWD, VOORAL DOOR HET BETER
BETREKKEN VAN BURGERS EN HET REALISEREN
VAN BETERE DIENSTVERLENING VOOR IEDEREEN
(ECOM 4614, 2016).
Data gedreven beleidsontwikkeling – Policy Lab

4. DATA GEDREVEN BELEID
Nieuwe databronnen zoals (real-time) sensor
data of social media data. Hiervoor zijn
waarschijnlijk ook nieuwe methodes nodig.
Co-creatie van beleid: overheden werken
samen met burgers en bedrijven in
verschillende fases van de beleidscyclus.
Vergroten van de legitimiteit nu publieke data
en statistiek in toenemende mate worden
gewantrouwd (‘alternative facts’).
Data gedreven beleidsontwikkeling – Policy Lab

5. POLICY LABS EN DE ROL VAN EXPERIMENTEN
Data gedreven beleidsontwikkeling – Policy Lab
Policy Labs zijn Living Labs die
Experimenten opzetten en opschalen voor de
overheid;
Zijn gebaseerd op ‘design thinking’ (gaming,
simulation en experimenten);
Op verschillende lagen van de overheid
(nationaal, regionaal en lokaal);
De rol van nieuwe technologieën (sensor data,
blockchain of augmented reality) en methoden
voor beleid verkennen; en
Burgers (en andere stakeholders) betrekken bij
het maken van beleid (participatie, co-design
en co-creatie).

6. POLICY LAB
BENADERING
1. Verkennen van nieuwe technologieën
en databronnen met impact op beleid.
2. Opzetten van experimenten om deze
nieuwe technologieën, methoden en
beleidsmodellen te testen.
3. Implementeren en monitoren van dit
beleid; formuleren van mogelijkheden
voor opschaling van experimenten.
Data gedreven beleidsontwikkeling – Policy Lab

7. PREDICTIVE
Verkennen van nieuwe technologieën en
databronnen met impact op beleid.
Voorbeelden van technologieën: o.a. Big
Data, AI, IoT, Blockchain, Robotics.
Methoden: technologieverkenningen,
impact assessments, verkennen van
multidisciplinaire randvoorwaarden (o.a.
juridisch, technisch, domein-specifiek).
Data gedreven beleidsontwikkeling – Policy Lab

8. Data gedreven beleidsontwikkeling – Policy Lab
BLOCKCHAIN
GEMEENTE
ZUIDHORN

9. DESIGN EXPERIMENT
Opzetten van experimenten om
deze nieuwe technologieën,
methoden en beleidsmodellen te
testen.
Betrekken van beleidsmakers en
burgers (participatie, co-design, co-
creatie).
Methoden: fieldlabs, versterken
beleidsmodellen met nieuwe
databronnen en methoden.
Data gedreven beleidsontwikkeling – Policy Lab

10. Data gedreven beleidsontwikkeling – Policy Lab
SOCIAAL-EMOTIONELE VAARDIGHEDEN VOOR
JEUGDBELEID IN ROTTERDAM
Nieuwe databronnen die het huidige
beleidsmodel kunnen versterken.
Hybride beleidsmodel (gecombineerd
model van machine learning en
traditionele statistiek).
Betrekken van burgers (co-creatie).
Succesfactoren en voorwaarden voor
implementatie en opschaling.

11. IMPLEMENTATION
Data gedreven beleidsontwikkeling – Policy Lab
Implementeren en monitoren van beleid.
Formuleren van mogelijkheden voor
opschaling van experimenten.
Methoden: randvoorwaarden voor
opschaling (o.a. juridische,
organisatorische, domein-specifieke
context), (real-time) monitoren en bijsturen
van beleid.

12. Data gedreven beleidsontwikkeling – Policy Lab

13. IMPACT & LEARNING
Onderzoeksvragen:
Welke nieuwe databronnen zijn geschikt?
Welke nieuwe methodologieën zijn geschikt?
Hoe ziet een hybride beleidsmodel eruit?
Wat zijn succesfactoren van een data
gedreven beleidsexperiment?
Hoe richt je co-creatie in en wat is de impact?
Wat zijn voorwaarden voor opschaling van
experimenten?
Hoe kunnen de resultaten worden toegepast?
Data gedreven beleidsontwikkeling – Policy Lab
Impact op publieke waarden: effectiviteit,
efficiëntie, duurzaamheid, veiligheid, enz.
Kennishub; betrekken van beleidsmakers,
academici en studenten in experimenten.

14. CONTACTGEGEVENS
Dr.ir. Anne Fleur van Veenstra
T +31 6 11700472
E annefleur.vanveenstra@tno.nl
Drs. Bas Kotterink
T +31 6 10230191
E bas.kotterink@tno.nl
Data gedreven beleidsontwikkeling – Policy Lab