Rapporten oer iepenbiere romte: Sinjalen (SIA)

Gemeente Amsterdam

As der wat reparearre 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 21 april 2026 om 13:21 | 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 reparearre of skjinmakke wurde moat op strjitte of yn in park, kin dit meld wurde oan de gemeente fia SIA, it online meldsysteem. Gefaarlike ferkearssituaasjes of oerlêst feroarsake troch partikulieren en horeka kinne ek meld wurde.

Earder moasten minsken sels kieze yn hokker kategory harren rapport it bêste paste (bygelyks 'oerlêst' of 'strjitmeubilêr'), sadat it rapport by de juste ôfdieling fan 'e gemeente telâne kaam. De gemeente is lykwols in komplekse organisaasje en de list mei kategoryen is lang. Dêrtroch keazen minsken net altyd de juste kategory. 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 hjirfan wurdt bepaald yn hokker kategory it rapport it bêste past en hokker ôfdieling it rapport behannelje moat.

De melder hoecht dêrom gjin kategory mear 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 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.

Taljochting op impacttoetsen

Skema foar rapportaazje oer 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 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-postadres 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

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.

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 hawwe bliken dien minder goed te prestearjen. Mear ynformaasje: https://medium.com/maarten-sukel/how-to-use-machine-learning-for-the-classification-of-citizen-service-requests-b71159a85f36

Link nei boarnekoade

https://github.com/Amsterdam/meldingen