BIG reregistraasje seleksje model

CIBG

In soarchoanbieder dy't BIG-reregistraasje oanfreget, hoecht dizze oanfraach net altyd te ûnderbouwen mei stypjende dokuminten. Willekeurige en doelbewuste sampling wurdt útfierd. It BIG-register brûkt in algoritme foar de rjochte stekproef.

Lêst feroare op 17 juny 2024 om 14:00 | Publikaasjestandaard 1.0

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

Algemene ynformaasje

Tema

• Wurk
• Soarch en sûnens

Begjindatum

03-2022

Kontaktgegevens

[e-mail]

Link nei publykspagina

https://www.bigregister.nl/privacy#anker-1-geautomatiseerde-besluitvorming-en-profilering

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

It doel is om yn 'e rjochte stekproef benammen de applikaasjes te selektearjen dy't in hege kâns hawwe om net oan 'e wetlike easken te foldwaan. Oanfregers dy't wierskynlik har foldwaan moatte safolle mooglik fan bestjoerlike lêst ûntslein wurde. Dit besiket te foldwaan oan sawol de winsk foar effektive beskerming fan pasjintebelangen as it belang fan professionals om de bestjoerlike en finansjele lêst op har beheind te hâlden.

Afwagings

Doel fan it tawizen fan in risikokategory fia it seleksjemodel is om de bestjoerlike lêst foar soarchoanbieders te ferminderjen en mear te wurkjen op basis fan fertrouwen ynstee fan wantrouwen. Om de bestjoerlike lêst foar soarchoanbieders te ferminderjen is it nedich dat se yn risikokategoryen pleatst wurde. It ferminderjen fan de bestjoerlike lêst is op in oare manier dreech te realisearjen.

Minskele tuskenkomst

It seleksjemodel bepaalt oft in oanfraach selektearre is foar de eask om (objektyf kontrolearbere) stypjende dokuminten te leverjen.

It brûken fan it algoritme liedt net ta folslein automatisearre beslútfoarming. Ommers, de definitive ynhâldlike beoardieling fan in oanfraach basearre op de oanlevere stypjende dokuminten wurdt dien troch in meiwurker.

Risikobehear

1. Previnsje fan direkte diskriminaasje - as de bestannen wurde beoardiele troch it algoritme, wurde gjin gefoelige triemkenmerken (lykas geslacht, leeftyd of it hawwen fan in bûtenlânske nasjonaliteit) dield wêrop it algoritme in direkte ûnderskied meitsje kin. Om't dit net foarsjoen is as in triemkarakteristyk, kin it algoritme hjir net op selektearje. Boppedat binne dizze skaaimerken net as relevante kritearia opnommen yn de beslútbeammen. Dit is om direkte diskriminaasje op dizze skaaimerken foar te kommen;
2. It foarkommen fan yndirekte diskriminaasje - hoewol't de beslútbeam net direkt selektearje kin op gefoelige triemkenmerken, soe it yn teory mooglik wêze dat in bepaalde - blykber ûnskuldige - eigenskip yn 'e beam opnommen wurdt, wat it praktyske effekt hat dat bepaalde groepen soarchoanbieders faak hawwe in hege krije in risiko skoare. Dit is ferbean as der gjin rjochtfeardiging foar is. Dit is by de ûntwikkeling fan it algoritme betocht en is besletten om 'biasgrafiken' op it dashboard te toanen foar de oanmakke beslútbeammen en de aktuele beslútbeam, dy't ynsjoch jouwe oft bepaalde groepen soarchoanbieders relatyf faker selektearre wurde as in resultaat fan in beslútbeam as oare groepen fan soarchoanbieders. Dat wurdt trochsichtich makke foar de folgjende skaaimerken: leeftyd, geslacht en al of net in bûtenlânske nasjonaliteit. Op grûn fan dizze biasgrafiken kin men in beam kieze mei de leechst mooglike bias of in beam dêr't de yndirekte bias objektyf rjochtfeardige wurde kin;
3. Derneist moat foarkommen wurde dat it algoritme selsbefêstigjend wurdt. Dêrom fynt njonken de beëage stekproef ek in stekproef plak. De besluten dy't dêrnei makke wurde wurde brûkt om nije beslútbeammen te generearjen;
4. It is net dúdlik foar de meiwurkers dy't de stypjende dokuminten beoardielje oft de oanbelangjende oanfraach opnommen is yn 'e willekeurich of doelgerichte seleksje. Dit is om foar te kommen dat se ûnbewust beynfloede wurde troch dizze ynformaasje;
5. Oangeande de ferklearring wurdt it folgjende opmurken: de ferskillende drompelwearden binne dúdlik te sjen yn de beslútbeammen. Dizze drompelwearden binne dúdlik, konkreet en ek te ferklearjen as se tapast wurde op in spesifyk gefal;
6. Ta beslút wurdt opmurken dat der in DPIA is opsteld; Dat is foar advys by de FG foarlein en dêrnei goedkard.

Wettlike basis

Wet BIG en it Beslút oer periodike registraasje BIG Wet.

De taljochting befettet it folgjende: Oanfragen foar periodike registraasje hoege as standert net ûnderboud te wurden mei stypjende dokuminten. De ynhâld fan de selsferklearrings wurdt kontrolearre op basis fan in willekeurich of rjochte stekproef.

Links nei wettlike basis

• Wet BIG: https://wetten.overheid.nl/BWBR0006251
• Besluit periodieke registratie Wet BIG: https://wetten.overheid.nl/BWBR0024841

Impacttoetsen

Data Protection Impact Assessment (DPIA)

Wurking

Gegevens

• Algemiene ynformaasje oer de saak / applikaasje
• Persoanlike ynformaasje (dizze ynformaasje is nedich om ynsjoch te jaan yn elke yndirekte bias)
• Ynformaasje oer wurke oeren
• Ynformaasje oer de ynhâld fan it wurk útfierd
• Maatregels dy't yn it bûtenlân jilde

Technyske wurking

It algoritme dat brûkt wurdt yn 'e rjochte seleksje is in soarte fan "beslútbeamklassifikaasje". It kin sjoen wurde as in strukturearre metoade om oan te jaan hokker applikaasjes nei alle gedachten in heger risiko hawwe om net te foldwaan oan de wetlike easken foar opnij registraasje. Elke knooppunt yn dizze beam stiet foar in spesifike fraach oer de applikaasje, bygelyks it totale oantal wurken oeren yn 'e lêste fiif jier. Op grûn fan 'e antwurden op dizze fragen liedt de beam it beslút oer ferskate tûken oant úteinlik in konklúzje wurdt berikt: of "selektearje" of "net selektearje". Tidens de training leart it algoritme de meast ynformative fragen te stellen by elke stap op basis fan de beskikbere gegevens om de oanfragen te ferdielen yn lytsere en mear homogene groepen.

It algoritme biedt in kar út 16 ferskillende beammen. Jo kinne selektearje út fjouwer ferskillende nivo 's yn termen fan djipte fan' e beam (3, 4, 5 of 6) en dan wurdt de minimale grutte fan de groep bepaald (100, 200, 300 of 400). Djipte ferwiist nei it maksimum oantal spjalte lagen of beslútstappen dy't de beam hawwe kin tusken de woartel (it begjinpunt) en de blêden (it einpunt). It minimale formaat fan in groep ferwiist nei it minimale oantal oanfragen foar BIG-reregistraasje dy't oanwêzich wêze moatte op in lêste blêd fan 'e beslútbeam.

It algoritme berekkent de kâns dat in fersyk ta in bepaalde kategory heart, wêrtroch't wy oanfragen kinne klassifisearje as "medium risiko" of "hege risiko". Allinich "heech risiko" applikaasjes wurde selektearre foar kontrolearjen yn de doelgroep stekproef. Dizze kar is makke om de bestjoerlike lêst fan de soarchoanbieders safolle mooglik te ûntlêsten ('leech- of middelrisiko-oanfragen' kinne yn de stekproef opnommen wurde).

Leveransier

Aigency