Rapporten / Sinjalen oer iepenbiere romte

Gemeente Waadhoeke

'Iepenbiere romte' bestiet út plakken dy't wy allegear brûke, lykas pleinen, sportfjilden, parken, ensafuorthinne. Kloppet der wat net op dizze plakken? Dan kin dit oan 'e gemeente meld wurde fia Signalen, it iepen-boarne meldsysteem fan en foar gemeenten.

Lêst feroare op 8 juny 2026 om 10:41 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Oare algoritmes
• Impacttoetsen: Fjild net ynfierd.
• Status: Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

• Living
• Natuer en miljeu
• Romte en ynfrastruktuer

Begjindatum

11-2022

Kontaktgegevens

[e-mail]

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

As der wat reparearre of skjinmakke wurde moat op strjitte of yn in park, kin dit oan de gemeente meld wurde fia Signalen, it iepen-boarne meldsysteem fan en foar gemeenten. Gefaarlike ferkearssituaasjes, wenningoerlêst, of oerlêst feroarsake troch partikulieren en de horeka kinne ek meld wurde. Earder moasten minsken sels kieze yn hokker kategory harren melding it bêste paste (bygelyks 'oerlêst' of 'strjitmeubilêr'), sadat de melding by de juste ôfdieling fan 'e gemeente telâne kaam.

De gemeente is lykwols in komplekse organisaasje en de list mei kategoryen is lang. Dêrtroch waard net altyd de juste kategory keazen. Dit soarge soms foar fertragingen yn 'e ferwurking fan rapporten. Dêrom brûke wy no in algoritme dat wurden herkent, lykas 'ôffal' en 'stoepe'. Op basis hjirfan wurdt bepaald yn hokker kategory it rapport it bêste past en hokker ôfdieling it behannelje moat. Dêrtroch hoecht de persoan dy't it rapport makket gjin kategory mear te kiezen, en wurdt it rapport rapper ferwurke, om't it by de juste ôfdieling telâne komt.

Afwagings

De risiko's fan automatyske kategoryklassifikaasje weagje net op tsjin de foardielen fan it gebrûk dêrfan. Fierder wurdt it risiko fermindere om't rapporten anonym binne en der altyd in minsklike beoardieling plakfynt.

Minskele tuskenkomst

Alle rapporten dy't mei minder as 40% wissichheid oan in spesifike kategory tawiisd binne, wurde trochstjoerd nei it Aksjetsjinstsintrum. Dêrnei fynt in minsklike beoardieling plak, en it rapport wurdt neffens dy kategorisearre. Rapporten dy't ferkeard nei de ferkearde kategory trochstjoerd binne, wurde ek troch de ferantwurdlike ôfdieling (soms fia it Aksjetsjinstsintrum) mei de hân yn 'e juste kategory pleatst.

Risikobehear

Der binne mar in pear risiko's ferbûn oan dit algoritme. It pleatst in rapport yn 'e juste kategory en soarget derfoar dat it rapper by de juste ôfdieling komt. As it algoritme in rapport net mei genôch wissichheid yn in kategory pleatse kin, komt it úteinlik yn 'e kategory 'Oar' telâne. Meiwurkers fan it Aksjeservicesintrum kontrolearje dizze rapporten en pleatse se manuell yn 'e juste kategory. Dêrom, as it algoritme net goed funksjonearret, duorret it wat langer foardat it rapport by de juste ôfdieling komt. De melder kin persoanlike gegevens tafoegje as se op 'e hichte hâlden wurde wolle. Dizze gegevens wurde feilich opslein en wurde net brûkt troch it algoritme.

Wurking

Gegevens

Notifikaasjes

De dataset bestiet út earder yntsjinne rapporten (frije tekstfjild). Yn it earstoan hawwe wy 300.000 rapporten út 'e ôfrûne jierren brûkt om it algoritme te trainen. It wurdt regelmjittich bywurke mei nije rapporten en korreksjes dy't makke binne oan besteande rapporten. As it Aksjeservicesintrum of ôfdielingen in ferkearde kategorisaasje waarnimme (sjoch Minsklik Tafersjoch), korrigearje se dit mei de hân yn it rapportaazjesysteem. Dizze korreksjes wurde brûkt foar de bywurkingstraining. Wy ûndersykje oft de bywurkingstraining fan it algoritme yn 'e takomst automatisearre wurde kin.

Wy kinne dizze dataset net iepenbier meitsje yn dit register. Omdat de gegevens ôfkomstich binne út in frij tekstfjild, kin it persoanlike gegevens befetsje, hoewol dit net eksplisyt frege wurdt.

E-mailadres en tillefoannûmer foar fierdere fragen

Elkenien dy't in melding yntsjinnet, kin syn tillefoannûmer en/of e-mailadres efterlitte as se dat wolle. Wy sille de melder dan op 'e hichte hâlde fan 'e foarútgong en hawwe de opsje om him/har werom te beljen. Dizze ynformaasje wurdt net langer bewarre as nedich foar dit doel en wurdt dêrom net brûkt troch it algoritme.

Foar fierdere ynformaasje oangeande de ferwurking fan persoansgegevens, sjoch: https://www.amsterdam.nl/privacy/specifieke/privacyverklaringen-wonen/meldingen-overlast-privacy

Technyske wurking

Arsjitektuer fan it model

De tekst fan it rapport wurdt opdield yn yndividuele wurden. Foar elk wurd yn in rapport wurdt analysearre hoe unyk it is foar dat rapport, yn ferliking mei de totale kolleksje wurden ('TF-IDF' of 'termfrekwinsje-inverse dokumintfrekwinsje'). As gefolch dêrfan krijt in wurd lykas 'de' of 'bedankt' in leech gewicht, en in wurd lykas 'vuilnis' in heger gewicht.

Logistyske regresje (in masineleartechnyk) wurdt dan brûkt om út dy kombinaasje fan wurden te bepalen ta hokker kategory it rapport heart, en dus by hokker ôfdieling binnen de gemeente it rapport it meast wierskynlik past.

Leveransier

Iepen boarne fia Delta10