Big data: Groot geld

Grote technologiebedrijven als Amazon, Alibaba, Google en Uber krijgen steeds meer invloed in de wijze waarop smart cities zich ontwikkelen. Barcelona toont aan dat er mogelijkheden zijn om hier weerstand tegen te bieden

Advertenties
IMG_4026
Forum tijdens het congres Making the smart city safe for citizens Van links naar rechts: Francesca Bria, Evgeny Morozov, Martin Dodge en Angela Oels (voorzitter)

De afgelopen dagen vond in Heerlen het congres Making the smart city safe for citizens plaats. Dit congres is een onderdeel van het universiteitsbreed onderzoeksprogramma van de Open Universiteit, genaamd De veilige stad.

Deelnemers vormden een breed gezelschap van juristen, geografen, bedrijfskundigen, computerwetenschappers, milieuwetenschappers en psychologen. Een aantal bijdragen, onder andere van Blayne Haggard, Jhessica Reie, Timo Daum, Francesca Bria en Evgeny Morozov ging over de toenemende concentratie van macht en rijkdom bij oligopolisten als Amazon, Alibaba, Uber, Facebook, Google, Microsoft en Apple. Deze macht verschaft hen wereldwijd meer politieke en financiële economische invloed dan die van menige staat. De genoemde bedrijven hebben vergaande invloed op het (koop)gedrag van individuele burgers, maar hun invloed gaat veel verder dan dat. Denk aan de rol die Amazon speelt bij de verschraling van de binnensteden in de VS en de verarming van een deel van de bevolking. In China speelt Alibaba City Brain een rol van betekenis bij de invoering van het social credit system. Vanwege het feit dat deze bedrijven zich daarbij op ongekende wijze verrijken, spreekt Adam Greenfield van the colonization of the daily life[1].

Verzet tegen de kolonisatie van het dagelijkse leven

De ongebreidelde macht van de genoemde bedrijven roept weerstand op. Verschillende sprekers gingen hierop tijdens het congres Making the smart city safe for citizens in. Dit verzet heeft een (inter)nationale, lokale en individuele dimensie. Op het (inter)nationale niveau gaat het bijvoorveeld om antitrust wetgeving, verbetering van arbeidsomstandigheden en evenredige belastingheffing. Steeds meer burgers bemoeilijken het verzamelen van big data. Bijvoorbeeld door het selectief accepteren van ‘cookies’, door niet meer actief te zijn op Facebook, maar ook door niet meer te kopen bij Amazon.

In het navolgende gaat het over het lokale niveau.

Tien jaar geleden stond smart city beleid vooral in het teken van de doelmatigheid van verkeer, vervoer en nutsvoorzieningen. Hierbij speelden bedrijven als IBM en Cisco een belangrijke rol: Zij leverden urban operating systems en ze hingen steden vol sensoren.  De laatste jaren komt steeds meer de nadruk te liggen op datamining en het zijn vooral Google, Amazon en Uber die van zich laten spreken. Digitale connectiviteit en gebruik van smartphones in het bijzonder spelen – naast sensoren en andere IoT-toepassingen – een doorslaggevende rol. Een bedrijf als Uber heeft de ambitie heeft om de Amazon van mobiliteit te worden en de vervoersbehoeften van een ieder van ons te kennen, voordat we ons daar zelf van bewust zijn. Voor Amazon geldt dat ook, maar dan voor alle overige behoeften.

The battle over sovereignty in the future city is about data, and who processes them, and about algorithms, and who implants their logic, their goals and mechanisms (Timo Daum)

Vergroten weerbaarheid

In het congres Making the smart city safe for citizens kwamen verschillende manieren aan de orde hoe steden hun weerbaarheid tegen ongewenst koloniserend gedrag van bedrijven als voornoemd kunnen vergroten. Maar eveneens kwam aan de orde hoe ze technologie – big data en kunstmatige intelligentie inbegrepen – maximaal kunnen inzetten for the common good. In haar presentatie over het smart city beleid van Barcelona, illustreerde Francesca Bria hoe deze stad daarbij het voorbeeld geeft.

Hierna volgt een aantal mogelijkheden om met digitale technologie om te gaan, met de belangen van de burgers op de voorgrond. Deze zijn deels ontleend aan het Barcelona Digital City Plan: Towards Technological Sovereignty.

  1. Steden moeten niet met één technologiebedrijf in zee gaan om hun eigen digitale infrastructuur te ontwikkelen. Beter is om een chief technology officer te benoemen als spil in een kleine en krachtdadige ICT-afdeling. De medewerkers hiervan moeten ervan doordrongen zijn dat hun stad digitale technologie inzet om problemen op te lossen van en mogelijkheden te scheppen voor alle inwoners. Hiervoor wordt selectief gebruik gemaakt van big data, waarbij zo nodig samengewerkt wordt met bedrijven. De data blijven in alle gevallen eigendom van de gemeente en van de bewoners.
  2. Steden richten hun beleid en dus ook de technologische ondersteuning daarvan op de aanpak van – zoals dat in Amsterdam heet – grootstedelijke uitdagingen. In het onderstaande kader heb ik er tien van deze uitdagingen kort beschreven[2]. Een goed voorbeeld van dit type beleid is Sentilo, het open source sensor platform in Barcelona en het platform CityOS – eveneens in die stad – dat bijdraagt aan de verbetering van de publieke dienstverlening. Het biedt bovendien startups gelegenheid geeft op allerlei oplossingen te testen voor problemen op het gebied van onder andere afvalverzameling, parkeren en transport.

screenshot

  1. Democratisering van het stedelijk bestuur die verder gaat dan een gekozen gemeenteraad, speelt naast de aanpak van grootstedelijke problemen een belangrijke rol. Digitale technologie kan worden ingezet om individuele burgers te betrekken bij het bestuur. In de fase van de beleidsontwikkeling bijvoorbeeld via crowdsourcing, een brede inventarisatie van problemen, gezichtspunten én gepercipieerde oplossingen. In de fase van de beleidsbepaling kan door middel van deliberative polling[3] worden vastgesteld wat burgers van uiteenlopende beleidsvoorstellen vinden. Dit gaat veel verder dan een referendum, ofschoon dat ook tot de mogelijkheden behoort.
  2. Een bijzondere vorm van burgerparticipatie is participatory budgetting[4]. Hier kunnen burgers zich op gemeentelijk en/of wijkniveau uitspreken over de verdeling van een deel van de begroting over een aantal bestemmingen. Op wijkniveau kan het bijvoorbeeld gaan om de instandhouding van een buurtcentrum, de aanleg van een park of een minibusverbinding met het dichtstbijzijnde metrostation. Zie ter illustratie het onderstaande filmpje.

What is in a name

Ik heb bij diverse gelegenheden uitgesproken minder gelukkig te zijn met het begrip ‘smart city’. ‘Smart’ verwijst veeleer naar een middel in plaats van een doel: Het gaat er uiteindelijk niet om ‘slim’ of ‘doelmatig’ te zijn, maar om duurzame welvaart, welzijn en rechtvaardigheid te creëren voor brede lagen van de bevolking. Mocht hiervoor een overkoepelende term wenselijk zijn, dan roept humane stad of inclusieve stad bij mij sympathiekere gevoelens op dan smart city.

[1]In zijn boek Radical Technologies gaat Adam Greenfield uitvoerig in op de invloed van de grote technologiebedrijven, the Stacks genaamd. Ook Bas Boorsma heeft het in zijn boek A New Digital Deal over deze invloed: Digitalization-powered capitalism now possesses a speed, agility and rawness that is unprecedented (p. 54). In mijn blogpost Digitalisering. Autonoom of Stuurbaar. En door wie? bespreek en vergelijk ik ik beide tot nadenken stemmende boeken. https://wp.me/p32hqY-1D6

[2]In de komende maanden hoop ik een reeks posts te schrijven over de wijze waarop smart technologie een bijdrage kan leveren aan het omgaan met deze uitdagingen.

[3]https://cdd.stanford.edu/what-is-deliberative-polling/

[4]https://www.participatorybudgeting.org

De armoede van big data

Beschikbaarheid van big data leidt lang niet altijd tot beter beleid. Dit komt omdat de beschikbare data vaak maar in beperkte mate het bewuste beleidsprobleem representeren.

Er komen steeds meer en omvangrijkere datasets, vaak met gegevens over de hele wereld. De belofte is dat de kwaliteit van beleid daarmee kan worden verhoogd. Ik bespreek twee recente toepassingen van big data, waaruit blijkt dat deze belofte bij lange na niet wordt ingelost. Sterker nog, resultaten zijn vaak triviaal en soms misleidend.

big-data

De meest innovatieve universiteiten van Europa

Het eerste rapport is een rating van de meest innovatieve universiteiten van Europa, uitgevoerd door Reuters[1]. Er is een grote hoeveelheid data per universiteit verzameld en op basis daarvan is een samengestelde score berekend. Het bijgevoegde overzichtje geeft het resultaat weer. screenshotHet rapport gebruikt tien criteria; zeven(!) daarvan betreffen de geregistreerde patenten van elke universiteit. Hier wringt de schoen. In de eerste plaats is de titel meest innovatieve universiteit misleidend. Het gaat niet om het innovatieve karakter van de desbetreffende universiteit als zodanig, maar om het aantal gepatenteerde uitvingen. De bijdrage daarvan aan innovatie is beperkt en komt van slechts een klein aantal universiteiten. Naast patenten leveren universiteiten ook op andere en vaak meer substantiële wijze een bijdrage aan innovatie. Te denken valt aan spin-offs, de vorm en inhoud van het onderwijs en samenwerking met onderzoekers binnen bedrijven[2]. Dit rapport doet hieraan nauwelijks recht.

De productiviteit van de overheidsdienstverlening

De tweede studie heet Government productivity en is uitgevoerd door het McKinsey Center for Government (MCG)[3]. De studie wil aantonen dat overheden wereldwijd $ 3500 miljard te veel uitgeven en dat geld de komende vijf jaar kunnen gebruiken om te bezuinigen of om de effectiviteit van hun dienstverlening te verbeteren (zie onderstaande afbeelding).

screenshot 2

Cruciaal is de wijze waarop effectiviteit wordt gemeten. Ik neem het hoger onderwijs – een van de besproken diensten – als voorbeeld. Voor elk land is een index berekend aan de hand van vier datasets: (1) Het aantal afgestudeerden ten opzichte van de instroom, (2) de kwaliteit van het onderwijs, de (3) baankans en het (4) inkomen van afgestudeerden. De kwaliteit van het onderwijs is gebaserd op de jaarlijkse rating van universiteiten door Times Higher Education.

Door per land effectiviteit te delen door kosten per student, berekenden de onderzoekers de productiviteit. De idee is nu dat regeringen de productiviteit van het hoger onderwijs op twee manieren kunnen verhogen: Of ze nemen een voorbeeld aan een land met een vergelijkbare effectiviteit, maar dat minder uitgeeft en ze besparen zo een hoop geld. Of ze spiegelen zich aan een land met een vergelijkbaar uitgavenniveau, maar dat dit geld effectiever besteedt en ze verbeteren zo hun effectiviteit zonder dat dit extra geld kost.

Wat MCG gedaan heeft is op zich ingenieus, maar als grondslag voor beleid schiet de berekening tekort. In de eerste plaats is manier waarop effectiviteit is geoperationaliseerd triviaal. Neem het Verenigd Koninkrijk. Dit is topscorer op het gebied van effectiviteit. Dit komt vooral door de hoge score van universiteiten in het Verenigd Koninkrijk op de rating van Times Higher Education, die overigens vooral wetenschappelijke reputatie meet. De universitaire infrastructuur in dat land is in eeuwen opgebouwd, mede dankzij omvangrijke schenkingen van particulieren. Geen enkel land kan binnen de gestelde vijf jaar voorzien in een vergelijkbaar stelsel, nog afgezien van het feit dat wetenschappelijke reputatie niet hetzelfde is als kwaliteit van het onderwijs. Maar ook op het gebied van werkgelegenheid en inkomen van afgestudeerden is de invloed van overheden beperkt. Het is een illusie dat landen geld kunnen besparen of hun geld effectiever kunnen besteden dankzij de berekeningen van McKinsey.

Businesswoman standing looking at data flowchart in cloudy landscape

In beide voorbeelden is sprake van enorme datasets, ingenieuze berekeningen, maar triviale en zelfs misleidende resultaten. Het komt omdat gecomplicerde onderwerpen, zoals het innovatieve karakter van universiteiten  en de effectiviteit van het hoger onderwijs vertaald worden naar enkele variabelen waarvoor data beschikbaar zijn (proxies). Het gevolg is een vergaand reductionisme, dat voorbij gaat aan de gecompliceerdheid van de onderwerpen en aan de uiteenlopende denkbeelden daarover.

We gaan dit reductionisme steeds vaker zien, ook binnen wetenschappelijk onderzoek. Het is immers verleidelijk om uit te gaan van bestaande datasets in plaats van eerst de gebruikte begrippen uit te diepen en op basis daarvan te bepalen welke gegevens nodig zijn. Beleid dat op deze manier tot stand komt, berust op drijfzand.

[1] Het rapport kan hier worden bekeken: http://www.reuters.com/article/us-reutersrankings-europeanuniversities-idUSKBN17Z09T#list

[2] Herman van den Bosch: Universiteit en bedrijfsleven: een moeizame relatie in:Robert Kok e.a.: Versterking van innovatie, Boom 2013, p. 201-215.

[3] Dit rapport en zijn samenvatting kan vanaf deze site worden gedownload: http://www.mckinsey.com/industries/public-sector/our-insights/the-opportunity-in-government-productivity