Metrologie KW

Rijksinspectie Digitale Infrastructuur (RDI)

Het algoritme geeft een voorspelling van de kans op een overtreding van de Metrologiewet voor de categorie kleine weegmiddelen. Het algoritme geeft een kans op een overtreding en hiermee wordt een deel van het toezicht risicogestuurd vormgegeven. 

Laatst gewijzigd op 18 juni 2025 om 14:23 | Publicatiestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Impactvolle algoritmes
• Impacttoetsen: IAMA
• Status: In gebruik

Algemene informatie

Thema

Economie

Begindatum

2024-04

Contactgegevens

www.rdi.nl/contact

Link naar publiekspagina

https://www.rijksoverheid.nl/onderwerpen/certificaten-keurmerken-en-meetinstrumenten/metrologie

Verantwoord gebruik

Doel en impact

Doel van het algoritme is om risicogestuurd toezicht mogelijk te maken op de metrologiewet voor de categorie kleine weegmiddelen (bijvoorbeeld weegschalen in supermarkten). Het algoritme selecteert bedrijven waar een verhoogde kans is op overtreding van de metrologiewet. De beschikbare tijd van inspecteurs kan op deze manier effectiever worden ingezet.

Afwegingen

Het is niet mogelijk om elk jaar alle bedrijven te bezoeken die vallen onder de metrologiewet. De inspecteur moet daarom een afweging maken welke locaties worden bezocht. Die afweging gebeurt op basis van kennis en ervaring, dit kost echter veel tijd en daarnaast is ervaring niet direct overdraagbaar op nieuwe medewerkers. Het algoritme kan op een snelle en onafhankelijke wijze, op basis van een grote hoeveel informatie een voorzet doen van welke locaties geïnspecteerd zouden kunnen worden.

Menselijke tussenkomst

De uitkomst van het algoritme is een lijst met bedrijven met een verhoogde kans op overtreding van de metrologiewet. Voorafgaand aan de verwerking van deze lijst in de te plannen inspecties, wordt deze beoordeeld door de planner in samenwerking met de procesverantwoordelijke. De inspecteurs die een individuele planning ontvangen, weten niet welke inspecties door het algoritme zijn geïdentificeerd. Zij hebben echter wel een discretionaire bevoegdheid om, op basis van expertise en werkomstandigheden, laatste wijzigingen aan te brengen in hun planning.

Risicobeheer

Door mogelijke statistische patronen in historische inspecties kan het algoritme bias vertonen in risico-inschattingen, omdat een groot deel van de gegevens gebruikt voor training afkomstig zijn van deze historische inspecties. Om dit risico te mitigeren zijn de volgende maatregelen geïmplementeerd:

1: 50% van alle inspecties worden uitgevoerd op basis van willekeur, dus niet op basis van het algoritme.

2: Om oververtegenwoordiging van specifieke ketens in de door het algoritme samengestelde lijst te voorkomen, worden er limieten gesteld aan het aantal keren dat locaties van één keten mogen voorkomen in deze lijst.

3: De lijst met de door het model geselecteerde locaties wordt beoordeeld voordat deze in de planning wordt verwerkt.

4: Jaarlijks wordt er een evaluatie gedaan van de uitgevoerde inspecties. Het algoritme wordt vervolgens opnieuw getraind.

Wettelijke basis

metrologiewet

Links naar wettelijke basis

metrologiewet: https://wetten.overheid.nl/BWBR0019517/2019-01-01

Toelichting op impacttoetsen

Een IAMA helpt waarborgen dat het algoritme niet alleen efficiënt is, maar ook ethisch verantwoord wordt gebruikt.

In de IAMA zijn de volgende onderwerpen besproken.

Discriminatie: Zorgt het algoritme voor een eerlijke selectie van bedrijven, zonder ongewenste vooroordelen gebaseerd op bijvoorbeeld postcode of keten?

Transparantie: Is het voor betrokken partijen duidelijk hoe beslissingen tot stand komen en op asis waarvan?

Privacy: Worden de gegevens van bedrijven en personen zorgvuldig en volgens wetgeving verwerkt?

Verantwoording: Wie draagt de verantwoordelijkheid bij fouten of ongewenste uitkomsten? Uit de IAMA zijn de volgende conclusies getrokken:

1) Door het gebruik van het algoritme wordt het doel bereikt

2) Door inzet van het algoritme kan een persoon enkel indirect geraakt worden in haar grondrechten waardoor de aantasting van de grondrecht minimaal en uitlegbaar is.

3) Er is balans tussen het bereiken van het doel en de aantasting in grondrecht

4) Door het inzetten van het algoritme wordt er meer rekening gehouden met de beschikbare middelen

5) Door het gebruik van het algoritme wordt de objectiviteit verhoogd

6) Er is geen sprake van restschade

Impacttoetsen

Impact Assessment Mensenrechten en Algoritmes (IAMA)

Werking

Gegevens

Er zijn drie informatiebronnen door het algoritme gebruikt. De eerste bron is de interne Locatus database waarin alle bedrijven staan die onder de metrologiewet vallen, hierin staat de bedrijfsnaam, de branche, de postcode, keten (ja/nee), en naam van de eventuele keten. De tweede bron is de interne VIS database waarin de uitkomsten van alle historische inspecties is vastgelegd. Als derde bron is het CBS gebruikt om de stedelijkheid en gemiddelde dichtheid op basis van de postcode (PC-4) te bepalen. 

Links naar gegevensbronnen

Kerncijfers per postcode (CBS): https://www.cbs.nl/nl-nl/dossier/nederland-regionaal/geografische-data/gegevens-per-postcode

Technische werking

Het algoritme werkt op basis van logistische regressie. Logistische regressie is een methode die helpt om te voorspellen of iets wel of niet gebeurt. Het algoritme gebruikt gegevens (features) zoals bedrijfsnaam, branche, postcode en keten. Deze informatie wordt geanalyseerd om een kans te berekenen op het wel of niet overtreden van de metrologiewet (het target).

Het model werkt door relaties te vinden tussen de features en het target. Aan de hand van deze berekeningen bepaalt het model welke bedrijven een verhoogd risico hebben. 

Leverancier

Intern ontwikkeld