Model van Bijstand naar Werk

Gemeente Den Haag

Algoritme dat op grond van kenmerken doelgroepen kan identificeren binnen de groep mensen in de bijstand. Het doel is: op maat dienstverlening naar werk of participatie.

Laatst gewijzigd op 23 augustus 2024 om 14:26 | Publicatiestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Hoog-risico AI-systeem
• Impacttoetsen: DPIA
• Status: Buiten gebruik

Algemene informatie

Thema

Sociale zekerheid

Begindatum

Veld niet ingevuld.

Contactgegevens

[e-mail]

Verantwoord gebruik

Doel en impact

Doel was om op grond van kenmerken een passend aanbod te kunnen bepalen voor mensen in de bijstand naar werk of participatie trajecten. Het algoritme was een eenmalige analyse.

Afwegingen

De standaard dienstverlening is dat consulenten op grond van gesprekken en data de keuzes voor dienstverlening maken. Een advies op grond van het algoritme zou hier een aanvulling op kunnen zijn.

Door de bijstandsdossiers te analyseren werden eenmalig als pilot de harde en zachte kenmerken van uitkeringsgerechtigden in kaart gebracht die in het verleden bij hebben gedragen aan de uitstroom naar werk. Die eigenschappen werden opgespoord in de pool van uitkeringsgerechtigden en deze burgers werden versneld uitgenodigd voor "het goede gesprek", zodat zij zo kort mogelijk afhankelijk waren van een uitkering. Deze analyse bepaalde alleen het moment waarop een uitkeringsgerechtigde werd uitgenodigd, uiteindelijk kreeg iedereen een uitnodiging voor dat gesprek.

Menselijke tussenkomst

De uitkomst van het algoritme zal altijd een advies zijn aan de consulent en op elk moment overruled kunnen worden door de consulent. Processen waarvan het algoritme deel uitmaakt, worden handmatig uitgevoerd door personen en niet door een systeem gebaseerd op het algoritme. Deze processen kunnen op elk moment gestopt worden door de directie of manager van het programma Plus 500.

Risicobeheer

Er is een DEDA traject uitgevoerd (De Ethische Data Assistent) om potentiële ethische problemen te herkennen. Ook is een DPIA uitgevoerd om privacy risico's te herkennen. Tijdens ontwikkeling van het algoritme hield de projectgroep de risico's in de gaten. Het algoritme is niet in productie genomen. Als het in productie was gekomen zouden de uitkomsten van het algoritme regelmatig worden geëvalueerd om eventuele biases te herkennen. Ook zou dan worden geëvalueerd hoe het algoritme wordt toegepast door de consulent. 

Wettelijke basis

De juridische grondslag is uitvoering van de wettelijke taak Participatiewet.

Impacttoetsen

Data Protection Impact Assessment (DPIA)

Werking

Gegevens

Bijstandsgegevens, gegevens over re-integratie en participatie trajecten, over schuldhulpverlening en zelfredzaamheid. De output wordt niet gebruikt als input in een ander geautomatiseerd proces.

Technische werking

Data analyse m.b.v. Excel en R. Decision tree. Cluster algoritme. Tekstmining. Eerst wordt bepaald of onderscheidende klantsegmenten mogelijk zijn met de beschikbare data. Vervolgens wordt getoetst of bepaalde segmenten een grotere kans op uitstroom naar werk hebben en of er andere belangrijke focusgebieden zijn voor dienstverlening op maat. Het algoritme functioneert goed als het de kans op uitstroom naar werk verhoogt of zorgt voor een betere dienstverlening naar participatie.