Iepenbiere romte notifikaasjes

Gemeente Leiden

As der yn in iepenbiere romte wat makke of opromme wurde moat, kin dat fia Signalen by de gemeente melde. Dit is in meldsysteem fan de gemeente.

Lêst feroare op 22 april 2025 om 11:34 | Publikaasjestandaard 1.0

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

Algemene ynformaasje

Tema

Iepenbiere oarder en feilichheid

Begjindatum

2024-12

Kontaktgegevens

[e-mail]

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

As der yn in iepenbiere romte wat makke of opromme wurde moat, kin dat fia Signalen by de gemeente melde. Dit is in meldsysteem fan de gemeente. Ek kin melding wurde fan in gefaarlike ferkearssituaasje, oerlêst yn wenwiken of oerlêst troch minsken en de horeca. Earder moasten minsken kieze yn hokker kategory harren melding it bêste paste (bygelyks 'oerlêst' of 'strjittemeubilêr'), sadat it rapport nei de goede ôfdieling fan de gemeente stjoerd waard.

Mar de gemeente is in komplekse organisaasje en de list mei kategoryen is lang. Dêrtroch waard net altyd de juste kategory keazen. Dat soarge soms foar fertraging yn de ferwurking fan meldingen. Dêrom brûke wy no in algoritme dat wurden herkent, lykas 'ôffal' en 'stoep'. Op grûn 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 flugger ferwurke omdat it op de goede ôfdieling telâne komt.

Afwagings

Fjild net ynfierd.

Minskele tuskenkomst

As it algoritme gjin geskikte kategory kin fine op basis fan de tekst skreaun troch de ferslachjouwer, wurdt it rapport troch it algoritme yn 'e "oare" kategory pleatst. In minsklike beoardieling fynt dan plak en it rapport wurdt noch yn in passende kategory yndield.

Risikobehear

D'r binne in pear risiko's ferbûn mei dit algoritme. It pleatst in rapport yn de juste kategory en soarget derfoar dat it rapper de oandacht fan de juste ôfdieling berikt. As it algoritme gjin rapport mei genôch wissichheid yn in kategory pleatse kin, komt it yn de kategory 'Oare' telâne. Meiwurkers fan de gemeente Leien besjogge dizze meldings en pleatse se mei de hân yn de goede kategory. As it algoritme net goed wurket, duorret it wat langer foar't it rapport de juste ôfdieling berikt. De ferslachjouwer kin kontaktgegevens (tillefoannûmer en/of e-mailadres) tafoegje as hy of sy op 'e hichte hâlden wurde wol. Dizze gegevens wurde feilich opslein en net brûkt troch it algoritme.

Wettlike basis

Ofhinklik fan it type melding, mar it is faaks in gemeentlike taak dy't útfierd wurdt. De wet stelt dat de gemeente bepaalde ferantwurdlikheden hat yn de iepenbiere romte.

Link nei ferwurkingsregister

https://leiden.registervanverwerkingen.nl/details/1ae94cd2-ef1b-4115-88cd-b2c8e9dc14b7

Wurking

Gegevens

Notifikaasjes

De dataset bestiet út rapporten dy't earder makke binne (frij tekstfjild). Yn it earstoan brûkten wy 150.000 rapporten fan 'e ôfrûne jierren om it algoritme te trainen. It wurdt geregeld traind mei nije rapporten en korreksjes makke oan besteande rapporten. As kollega's fan oansletten ôfdielingen in ferkearde kategorisearring sjogge (sjoch Minsklike tafersjoch), korrigearje se dat mei de hân yn it meldsysteem. Dizze korreksjes wurde brûkt by ekstra training. Wy ûndersykje oft de training fan it algoritme yn de takomst automatisearre wurde kin.

Wy kinne dizze dataset net iepenbier meitsje yn dit register. Om't de gegevens út in frije tekstfjild komme, kinne se persoanlike gegevens befetsje, ek al wurdt dat net eksplisyt frege.

E-postadres en telefoannûmer foar ferfolchfragen

Ien dy't oanjefte docht, kin as hy of sy wol syn telefoannûmer en/of mailadres efterlitte. Wy hâlde de ferslachjouwer dan op de hichte fan de fuortgong en hawwe de mooglikheid om him of har werom te skiljen. Dizze ynformaasje wurdt net langer bewarre as nedich foar dit doel en wurdt dêrom net brûkt troch it algoritme.

Technyske wurking

Arsjitektuer fan it model

De tekst fan it berjocht is ferdield yn yndividuele wurden. Elk wurd yn in rapport wurdt analysearre om te sjen hoe unyk it is foar dat rapport, fergelike mei de totale samling wurden ('TF-IDF' of 'term frekwinsje-omkearde dokumintfrekwinsje'). In wurd as 'de' of 'tank' krijt dêrom in leech gewicht en in wurd as 'garbage' in heger gewicht.

Logistyske regression (in masineleartechnyk) wurdt dan brûkt om te bepalen yn hokker kategory it rapport heart en dus by hokker ôfdieling binnen de gemeente it rapport nei alle gedachten heart.