Iepenbiere romte notifikaasjes

Gemeente Zaanstad

As der op strjitte of yn in park wat oanmakke of skjinmakke wurde moat, kin dat fia Signalen, it iepenboarne meldsysteem fan, foar en troch gemeenten by de gemeente melde.

Lêst feroare op 24 novimber 2024 om 20:14 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Ympaktfolle algoritmes
• Impacttoetsen: ...
• Status: Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

Iepenbiere oarder en feilichheid

Begjindatum

2024-01

Kontaktgegevens

https://www.zaanstad.nl/contact/

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

As der wat opknapt of opromme wurde moat yn iepenbiere romte, kin dat fia Signals, it iepenboarne meldsysteem foar en troch gemeenten, by de gemeente melden wurde. Der kin ek melding makke wurde fan in gefaarlike ferkearssituaasje of oerlêst foar minsken. Earder moasten minsken sels kieze yn hokker kategory harren melding it bêste past (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 kieze minsken net altyd de goede kategory. Dat soarge soms foar fertraging by de ôfhanneling fan meldingen. Dêrom brûke wy no in algoritme dat wurden herkent, bygelyks '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 ôfhannele omdat hy of sy op de goede ôfdieling komt.

Afwagings

Fjild net ynfierd.

Minskele tuskenkomst

Alle rapporten dy't mei minder as 40% wissichheid yn in bepaalde kategory yndield binne, wurde trochstjoerd nei it Office Notifications Public Space (MOR Office). In minsklike beoardieling sil dan plakfine en it rapport wurdt kategorisearre. Meldingen dy't ferkeard nei de ferkearde kategory trochstjoerd wurde, wurde troch de ferantwurdlike ôfdieling ek mei de hân yn de goeie kategory pleatst (soms fia it MOR-kantoar).

Risikobehear

D'r binne in pear risiko's mei dit algoritme. It pleatst in rapport yn de goede kategory en soarget derfoar dat it flugger ûnder de oandacht fan de goeie ôfdieling brocht wurdt. As it algoritme gjin rapport mei genôch wissichheid yn in kategory pleatse kin, komt it yn de kategory 'Oare' telâne. Meiwurkers fan it MOR-kantoar besjogge dizze rapporten en pleatse se manuell yn 'e juste kategory. As it algoritme net goed wurket, duorret it wat langer foardat it rapport de juste ôfdieling berikt. De ferslachjouwer kin persoanlike gegevens tafoegje as hy of sy op 'e hichte hâlden wurde wol. Dizze gegevens wurde feilich opslein en net brûkt troch it algoritme.

Impacttoetsen

Privacy checklist ingevuld

Wurking

Gegevens

Notifikaasjes

De dataset bestiet út rapporten dy't earder makke binne (frij tekstfjild). Wy brûkten ynearsten 5.000 rapporten fan 'e lêste jierren om it algoritme te trainen. It wurdt geregeld traind mei nije rapporten en korreksjes makke oan besteande rapporten. As it MOR-kantoar of ôfdielingen in ferkearde kategorisearring sjogge, (sjoch Minsklike tafersjoch) korrigearje se dat mei de hân yn it meldsysteem. Dizze korreksjes wurde brûkt foar ekstra training. Wy ûndersykje oft ekstra training fan it algoritme yn 'e 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, hoewol dat net eksplisyt frege wurdt.

E-postadres en telefoannûmer foar ferfolchfragen

Ien dy't melde kin syn of har telefoannûmer en/of e-mailadres efterlitte as hy of sy dat wol. 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 foar dit doel nedich is en wurdt dêrom net brûkt troch it algoritme.

Sjoch foar oare ynformaasje oer it ferwurkjen fan persoansgegevens: https://www.zaanstad.nl/privacy Declaration-gemeente-zaanstad/

Technyske wurking

Arsjitektuer fan it model

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

Ut dy kombinaasje fan wurden wurdt dan mei logistyske regression (in masineleartechnyk) brûkt om te bepalen yn hokker kategory it rapport heart en dus by hokker ôfdieling binnen de gemeente it rapport it meast geskikt is.

Leveransier

Gemeente Amsterdam