Notifikaasjes yn 'e iepenbiere romte: Sinjalen (SIA)

Gemeente Amsterdam

As der wat dien 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 17 septimber 2025 om 12:55 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Oare algoritmes
• Impacttoetsen: DPIA, Privacy Quick scan, Privacy statement
• Status: Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

Iepenbiere oarder en feilichheid

Begjindatum

2022-07

Kontaktgegevens

[e-mail]

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

As der wat dien of skjinmakke wurde moat op strjitte of yn in park, kinne jo dat melde by de gemeente fia SIA, it online meldsysteem. Jo kinne ek gefaarlike ferkearssituaasjes of oerlêst foar minsken en restaurants melde.

Earder moasten minsken de kategory kieze dy't it bêste by harren rapport paste (bygelyks "oerlêst" of "strjitmeubilêr"), sadat it by de juste gemeentlike ôfdieling 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 late soms ta fertragingen by it ferwurkjen fan rapporten.

Dêrom brûke wy no in algoritme dat wurden lykas "ôffal" en "stoep" herkent. Op basis hjirfan bepale wy yn hokker kategory it rapport it bêste past en hokker ôfdieling it behannelje moat.

Dit betsjut dat de melder gjin kategory mear hoecht te selektearjen, en it rapport wurdt rapper ferwurke, om't it by de juste ôfdieling oankomt.

Afwagings

Fjild net ynfierd.

Minskele tuskenkomst

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

Risikobehear

Dit algoritme bringt mar in pear risiko's mei. It pleatst in rapport yn 'e juste kategory en soarget derfoar dat it rapper by de juste ôfdieling telâne komt. As it algoritme in rapport net mei genôch wissichheid yn in kategory pleatse kin, wurdt it yn 'e kategory "Oar" pleatst. Meiwurkers fan it Aksjeservicesintrum kontrolearje dizze rapporten en wize se manuell ta oan 'e juste kategory. As it algoritme net goed wurket, sil it dêrom wat langer duorje foardat it rapport by de juste ôfdieling telâne 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.

Taljochting op impacttoetsen

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

Impacttoetsen

• Data Protection Impact Assessment (DPIA)
• Privacy Quick scan
• Privacy statement

Wurking

Gegevens

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 opnij traind mei nije rapporten en korreksjes dy't makke binne oan besteande rapporten. As it Aksjeservicesintrum of ôfdielingen in ferkearde kategorisaasje tsjinkomme (sjoch Minsklik Tafersjoch), korrigearje se dit manuell yn it rapportaazjesysteem. Dizze korreksjes wurde brûkt yn it 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, ek al wurdt der net eksplisyt om frege.

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 de opsje biede om him/har werom te beljen. Dizze ynformaasje wurdt allinich bewarre salang't nedich is foar dit doel en wurdt dêrom net brûkt troch it algoritme.

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

Technyske wurking

De rapporttekst wurdt opdield yn yndividuele wurden. Elk wurd yn in rapport wurdt analysearre om syn unykens foar dat rapport te bepalen, yn ferliking mei de totale kolleksje wurden (TF-IDF, of termfrekwinsje-inverse dokumintfrekwinsje). In wurd lykas "de" of "bedankt" krijt dêrom in leech gewicht, wylst in wurd lykas "garbage" in heger gewicht krijt.

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 de kategory fan in kombinaasje fan wurden tige sekuer detektearje; it hat in makro-gewogen F1-skoare fan 0.88. Oare metoaden binne ek hifke (W2V, CNN+LSTM, BERT), mar hawwe legere prestaasjes sjen litten. Mear ynformaasje: https://medium.com/maarten-sukel/how-to-use-machine-learning-for-the-classification-of-citizen-service-requests-b71159a85f36