Notifikaasjes yn 'e iepenbiere romte

Gemeente Amsterdam

As der wat makke of skjinmakke wurde moat op strjitte of yn in park, kin dit meld wurde oan de gemeente fia SIA, it online meldsysteem.

Lêst feroare op 3 juny 2025 om 10:08 | Publikaasjestandaard 1.0

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

Algemene ynformaasje

Tema

Iepenbiere oarder en feilichheid

Begjindatum

Fjild net ynfierd.

Kontaktgegevens

[e-mail]

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

As der wat makke of skjinmakke wurde moat op strjitte of yn in park, kin dit meld wurde oan de gemeente fia SIA, it online meldsysteem. In gefaarlike ferkearssituaasje of oerlêst fan minsken en horeka kin ek meld wurde.

Earder moasten minsken kieze yn hokker kategory harren rapport it bêste paste (bygelyks 'oerlêst' of 'strjitmeubilêr'), sadat it rapport nei de juste ôfdieling fan 'e gemeente stjoerd wurde soe. 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 werkent, lykas 'ôffal' en 'stoep'. Op basis dêrfan wurdt bepaald yn hokker kategory it rapport it bêste past en hokker ôfdieling it rapport behannelje moat.

De ferslachjouwer hoecht net mear in kategory te kiezen, en it rapport wurdt rapper ferwurke, om't it by de juste ôfdieling telâne komt.

Afwagings

Fjild net ynfierd.

Minskele tuskenkomst

Alle rapporten dy't mei minder as 40% wissichheid yn in bepaalde kategory klassifisearre binne, wurde trochstjoerd nei it Aksjeservicesintrum. Dêrnei fynt in minsklike beoardieling plak en it rapport wurdt noch altyd kategorisearre. Rapporten dy't ferkeard nei in ferkearde kategory trochstjoerd binne, wurde ek troch de ferantwurdlike ôfdieling (soms fia it Aksjeservicesintrum) 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 ûnder de oandacht fan 'e juste ôfdieling brocht wurdt. 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. As it algoritme net goed wurket, sil it wat langer duorje foardat it rapport de juste ôfdieling berikt. De melder kin persoanlike gegevens tafoegje as hy of sy op 'e hichte hâlden wurde wol. Dizze gegevens wurde feilich opslein en wurde net brûkt troch it algoritme.

Taljochting op impacttoetsen

skema fan notifikaasjes yn 'e iepenbiere romte: https://open.amsterdam/woo-zoeken/detail/bf48ee21-ab45-4c26-a4e1-2eeb1ac44265

Wurking

Gegevens

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

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

E-mailadres en tillefoannûmer foar fierdere fragen

Ien dy't in melding docht, 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 wy 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 oare ynformaasje oer de ferwurking fan persoansgegevens, sjoch: https://www.amsterdam.nl/privacy/specific/privacyverklaringen-wonen/meldingen-overlast-privacy

Technyske wurking

De tekst fan it rapport is ferdield yn aparte wurden. Elk wurd út in rapport wurdt analysearre om te sjen hoe unyk it is foar dat rapport, yn ferliking mei de totale kolleksje wurden ('TF-IDF' of 'termfrekwinsje-inverse dokumintfrekwinsje'). In wurd lykas 'de' of 'bedankt' krijt in leech gewicht en in wurd lykas 'garbage' krijt in heger gewicht.

Logistyske regresje (in masineleartechnyk) wurdt dan brûkt om te bepalen ta hokker kategory it rapport heart en dus ta hokker ôfdieling binnen de gemeente it rapport it wierskynlikst heart.

Dit algoritme kin tige sekuer detektearje ta hokker kategory in kombinaasje fan wurden heart; it algoritme hat in skoare fan 0.88 (makro-gewogen F1-skoare). Oare metoaden binne ek besocht (W2V, CNN+LSTM, BERT), mar die bliken minder goed te prestearjen. Mear ynformaasje: https://medium.com/maarten-sukel/how-to-use-machine-learning-for-the-classification-of-citizen-service-requests-b71159a85f36