Wmo foarsizzing model

Gemeente Den Haach

It Wmo-foarsizzingsmodel jout in foarsizzing fan it tal unike brûkers en de kosten fan de Wmo mei in foarsizzingshorizont fan seis jier. Op wyknivo wurde foarsizzings makke foar sawol it Wmo-totaal as foar subprodukten fan de Wmo (Hushâldlike Hulp, Thússtipe en Hulp en Tsjinsten).

Lêst feroare op 23 augustus 2024 om 14:10 | Publikaasjestandaard 1.0

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

Algemene ynformaasje

Tema

Sosjale wissichheid

Begjindatum

Fjild net ynfierd.

Kontaktgegevens

[e-mail]

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

It algoritme is ûntwikkele om't de gemeente de kommende jierren mear ynsjoch hawwe wol yn it gebrûk en de kosten fan de Wmo. De Haachske befolking groeit en fergriemt, dêrom wurdt ek ferwachte dat it gebrûk fan de Wmo tanimme sil. De fraach is hoefolle minsken en yn hokker wiken yn Den Haach en foar hokker Wmo-foarsjenningen? It foarsizzingsmodel beantwurdet dizze fragen.

Afwagings

Der binne gjin alternativen betocht om it doel te berikken.

Minskele tuskenkomst

Der is gjin automatisearre systeem. De ynsjoggen út it foarsizzingsmodel kinne allinnich brûkt wurde troch minsklik yngripen en mei de kontekstuele kennis en ûnderfining fan de belutsen meiwurkers.

Risikobehear

De risiko's fan it algoritme binne foarôf en tidens it bouwen fan it foarsizzend model identifisearre. Om't it foarsizzingsmodel gjin útspraken docht oer yndividuele persoanen, mar oer it brûken fan foarsjennings yn buerts, wie der gjin risiko dat de resultaten út it model de privacy fan spesifike persoanen yn skeine kinne. Fierders wurken wy allinnich mei wiken dy't genôch grut wiene (mear as 100 ynwenners) en dêr't genôch minsken de Wmo brûkten (mear as 100 brûkers). Ien reden hjirfoar is dat it net tastean iepenbiering. Dat betsjut dat wy troch it kombinearjen fan skaaimerken net fêststelle kinne wa't de mooglike brûkers fan Wmo-foarsjenningen binne. Fierder hawwe wy by it bouwen fan it model tegearre mei de privacy-offisier besjoen hokker fariabelen wol en hokker fariabelen om privacyredenen wol en net opnommen wurde kinne. De GDPR foarme altyd it útgongspunt. Dêrnjonken is de ferklearjeberens fan it model en de resultaten in relevant en beslissend kritearium. Uteinlik is de Ethical Data Assistant fan de Universiteit Utert brûkt om mooglike etyske problemen foarôf te identifisearjen. Dat hat laat ta it opstellen fan in etysk ramt. De fraach hokker rol bias spilet by it brûken fan it algoritme is in fierstente algemiene fraach, om't der in protte foarmen fan bias binne. As it giet om bias rjochte op spesifike befolkingsgroepen, spilet dat yn dit model gjin rol. Wy sykje net nei spesifike persoanen mei spesifike skaaimerken, mar wolle it gebrûk fan de Wmo yn de hiele wyk en foar hiel Den Haach ynskatte.

Wettlike basis

Der is gjin wetlike basis foar it foarsizzingsmodel, mar de gemeente is ferantwurdlik foar de útfiering fan de Wmo en mei it model kin de gemeente better antisipearje op ferwachte ûntjouwings en bettere stipe jaan oan boargers.

Wurking

Gegevens

Der waard allinnich gebrûk makke fan iepen gegevens, nammentlik it CBS Key Figures Neighborhoods and Neighborhoods file en it Wmo clients file; type CBS oanpaste regeling.

Technyske wurking

De relaasje tusken Wmo-gebrûk en foarsizzers wurdt rûsd mei in regressionmodel. Der wurdt socht nei de skaaimerken mei de lytste foarsizzingsflater (bepaald op basis fan de maatregels: RMSE, MAE en MAPE). De skaaimerken dy't it brûken fan de Wmo it bêste foarsizze kinne wurde brûkt om in foarsizzing te meitsjen. Foarsizzings wurde makke binnen in foarsizzing ynterval fan 80 prosint.