Notifikaasjes yn 'e iepenbiere romte

Gemeente Oss

As der wat dien of skjinmakke wurde moat op strjitte of yn in park, kin dit oan de gemeente meld wurde fia Signalen, it iepen boarne meldsysteem fan, foar en troch gemeenten.

Lêst feroare op 8 septimber 2025 om 9:02 | Publikaasjestandaard 1.0

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

Algemene ynformaasje

Tema

Iepenbiere oarder en feilichheid

Begjindatum

9-2025

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 Signalen, it iepen-boarne meldsysteem ûntwikkele troch en foar gemeenten. Gefaarlike ferkearssituaasjes, oerlêst yn wenwiken, of oerlêst fan minsken en restaurants kinne ek meld wurde. Earder moasten minsken de kategory kieze dy't it bêste by harren melding paste (bygelyks "oerlêst" of "strjitmeubilêr"), sadat de melding by de juste gemeentlike ôfdieling telâne kaam.

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

Afwagings

Untworpen om rapportaazje makliker te meitsjen foar ynwenners. AI herkent typte tekst en foarseit de juste kategory.

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.

Wurking

Gegevens

De dataset bestiet út rapporten dy't earder yntsjinne binne by de MOR (it eardere rapportaazjesysteem Iepenbiere Romte fan 'e gemeente Oss). Yn it earstoan hawwe wy 20.000 rapporten út 'e ôfrûne jierren brûkt om it algoritme te trainen. It wurdt geregeld opnij traind mei nije rapporten en korreksjes dy't makke binne yn besteande rapporten. As de relevante 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 algoritme yn 'e takomst automatysk opnij traind 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 fragen dy't jo oanfreegje. 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 oer it ferwurkjen fan persoanlike gegevens, sjoch: https://www.oss.nl/privacy.htm

Technyske wurking

De tekst fan it rapport 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 fan wurden (TF-IDF, of termfrekwinsje-inverse dokumintfrekwinsje). In wurd lykas "de" of "bedankt" krijt dêrom in leech gewicht, wylst in wurd lykas "vuilnis" (ôffal) in heger gewicht krijt. Logistyske regresje (in masinelearentechnyk) wurdt dan brûkt om de kategory te bepalen dêr't it rapport ta heart, en dus de meast wierskynlike gemeentlike ôfdieling dêr't it ta heart. Dit algoritme kin tige sekuer de kategory detektearje dêr't in kombinaasje fan wurden ta heart; it hat in skoare fan 0.88 (makro-gewogen F1-skoare). Oare metoaden binne ek hifke (W2V, CNN+LSTM, BERT), mar prestearren minder goed. Lear mear: https://medium.com/maarten-sukel/how-to-use-machine-learning-for-the-classification-of-citizen-service-requests-b71159a85f36

Leveransier

Delta10