Introductie
Over gemeenten en overheden die bezig zijn met beleid.
Overheden hebben groot belang bij het gedrag dat burgers tentoonspreiden. Of dat nu gaat over de betaling van belastingen, de wijze waarop afval buiten wordt gezet, de houding ten opzichte van de energietransitie, betrokkenheid bij bestuur en maatschappij of draagvlak voor gebiedsontwikkeling: in alle gevallen bepaalt het gedrag van de burger de mate waarin beleid van de overheid succesvol is.
Om de kans op succes te vergroten worden meningspeilingen gehouden, inspraak en participatie georganiseerd en gedrag van burgers gemonitord.
De technieken die daartoe worden ingezet hebben veelal hun beperking. De conclusie op basis van een steekproef dat 55% van de inwoners bepaald beleid ondersteunt (een mening) geeft nauwelijks houvast als het gewenste gedrag door alle lagen van de bevolking moet worden omarmd. Het idee van ondergrondse afvalcontainers als uitkomst van een buurtparticipatie geeft valse zekerheid als de ouderen met vuilnisbak thuis niet zijn gehoord. Adoptie van beleid dat na een periode van succes stokt, noodt beleidsmakers te grijpen naar instrumenten van beloning en straf bij gebrek aan inzicht in de onderliggende redenen van het stokkende proces.
Social Profiling
Vrijwel altijd wordt social profiling gebruikt om doelgroepen te duiden. Dit heeft een aantal serieuze beperkingen.
In alle hiervoor genoemde gevallen wordt getracht op basis van steekproeven inzicht te krijgen in meningen, drijfveren en gedrag van inwoners. De essentie is dat via een zo representatief mogelijke steekproef de uitkomsten worden geëxtrapoleerd over de hele doelgroep of zelfs bevolking. Het mechanisme ziet er als volgt uit:
Stap 1
Uit een populatie die als doelgroep wordt gezien wordt een subgroep afgezonderd – de steekproef – en wordt gekeken hoe de gemeenschappelijke kenmerken zijn verdeeld. Dat kan een mening, voorkeur maar ook gedrag zijn. In dit geval is het het bezit van rode auto’s.
Stap 2
Uit het onderzoek of analyse wordt de grootste gemene deler gehaald. In dit geval blijkt in de onderzoeksgroep 50% een rode auto te bezitten. Dit wordt het zoekcriterium of leidend argument om de oorspronkelijke doelgroep te vergroten.
Resultaat
Door op zoek te gaan naar mensen die aan hetzelfde zoekcriterium voldoen, wordt beoogd de oorspronkelijke doelgroep te vergroten. Deze mensen worden aangesproken om gewenst gedrag te stimuleren. Iedereen heeft een rode auto, maar slechts een deel past in de oorspronkelijke doelgroep.
Beperkingen social profiling en standaard onderzoek
Social profiling of standaard analyses van onderzoeken hebben serieuze beperkingen.
Er is een probleem met social profiling:
- Niet iedereen in de nieuwe doelgroep behoort ook echt tot de beoogde doelgroep
- Wat wel doelgroep is wordt niet altijd als doelgroep herkend
- Een steekproef legt minder bloot dan een analyse op de hele populatie
- De gemeenschappelijke kenmerken hoeven geen relatie te hebben met het gedrag
- De noodzaak van persoonsgegevens leidt tot privacy issues
Social profiling wordt ook vaak vormgegeven door de inzet van zogenaamde burgerprofielen. Op basis van dit soort profielen wordt de samenleving in groepen ingedeeld. Op basis van deze groepen worden veronderstellingen betrokken die ten grondslag liggen aan beleidsvorming of beleidsevaluatie. In de volgende casus van een verkiezingsuitslag omdat dit het meest rechttoe-rechtaan is, wordt de mismatch duidelijk.
Burgerprofielen in Nijmegen
In Nijmegen worden vier burgerprofielen onderkend. Met groen de verantwoordelijke burger en rood de pragmatische burger.
Stembureau-uitslagen D66
In de blauwe stembureaus scoort D66 hoog en in rood scoort D66 laag. De pragmatische burger wordt gezien als potentieel D66.
Mismatch profiel en uitslag
De mismatch is evident. Het betrekken van de verantwoordelijke burger maakt onterecht bijna heel Nijmegen doelgroep-gebied.
Dit model van social profiling op basis van gemeenschappelijke kenmerken laat zien dat wat als doelgroep wordt gedefinieerd niet allemaal doelgroep is en wordt een deel van de doelgroep niet herkend. Voor beleidsontwikkeling, beleidssturing en beleidsevaluatie zijn dit onwenselijke onzuiverheden.
Big-data gedreven micro-targeting
Onderzoeks- en enquête uitkomsten kunnen aanzienlijk verrijkt worden zodat nauwkeuriger doelgroepen bepaald en begrepen kunnen worden.
Lang was er geen alternatief voor social profiling. De intrede van big-data opent nieuwe mogelijkheden. E-canvasser heeft innovatieve analysemethoden ontwikkeld als vervanging van de aanpak van social profiling. De Big-data gedreven micro-targeting van E-canvasser heeft zich de afgelopen jaren bewezen als baanbrekend als het gaat om accuratesse en vergroting van succeskansen.
Het mechanisme van de big-data micro-targeting ziet er als volgt uit:
Stap 1
Zover bekend wordt van iedere buurt het aantal mensen bepaald dat het gewenste gedrag vertoond. Dat kan zijn op basis van flitspeilingen maar ook bestaande databestanden.
Stap 2
Op basis van big-data wordt van ieder zescijferig postcodegebied de kans bepaald dat inwoners het gewenste gedrag laten zien. Oók van gebieden waar geen gedrags-data voorhanden was.
Stap 3
Het burger-DNA wordt bepaald. Dat zijn die demografische factoren die een significante statistische relatie hebben met het gewenste gedrag. Deze bepalen het specifieke burgerprofiel.
Resultaat
Het eindresultaat is een combinatie van de kans-inschatting van iedere postcode dat burgers met gewenst gedrag worden gevonden, het DNA van deze burgers en of er sprake is van grote of kleine aantallen burgers.
Wordt met social profiling eerst bepaald wie de doelgroep is en vervolgens waar deze gevonden kan worden, met big-data gedreven micro-targeting van E-canvasser vindt een fundamentele omkering plaats waarbij eerst wordt bepaald waar de doelgroep kan worden gevonden en dan pas wie de doelgroep is. Daarbij is het profiel van de doelgroep niet gebaseerd op gemeenschappelijke kenmerken van de veronderstelde doelgroep, maar op basis van die demografische factoren die in samenhang met elkaar een significante statistische relatie hebben met het gewenste gedrag. Dit noemt E-canvasser het DNA.
Praktische toepassingen
De data-analyses hebben zeer praktische toepassingen voor gemeenten en andere overheden en overheidsinstellingen.
Door burgers te betrekken bij beleidsvorming kan draagvlak voor nieuw te vormen beleid vorm krijgen. Zijn er voldoende burgers betrokken en is van iedere burger bekend in welke wijk deze woont, dan helpen de analyses van E-canvasser om te bepalen waar in de gemeente – ook daar waar geen mensen hebben deelgenomen aan de inspraak – draagvlak is voor nieuw beleid of welke gedachten er leven. Er kunnen segmenten zijn van de bevolking die niet hebben deelgenomen aan de inspraak. Nu kan bepaald worden of de afwezigheid van die inspraak door deze segmenten acceptabel is of niet.
Resultaten van flitspeilingen en enquêtes onder burgers wordt door E-canvasser geëxtrapoleerd over de hele gemeente. Dat betekent dat van iedere gemeten opvatting of gedrag voor iedere postcode – ook die postcodes waar geen respondenten aanwezig zijn – inzicht ontstaat in welke mate er sprake is van gedeelde opvattingen. Ook wordt het profiel (DNA) van iedere gemeten opvatting of gedrag bekend waardoor doelgroepbenadering op zescijferig postcodeniveau vorm kan krijgen.
Gedrag van burgers dat ten grondslag ligt aan beleidsimplementatie in de praktijk – bijvoorbeeld aanschaf zonnecollectoren – kan worden geanalyseerd en steun voor bepaald beleid zich aftekent per zes-cijferige postcode. Daarnaast wordt – en dat is uniek – op kaarten zichtbaar waar het verborgen potentieel kan zitten. Kortom, postcodegebieden waar beleid in de praktijk geen handen en voeten krijgt, maar waar wel potentieel te vinden kan zijn. Het reeds aanwezig instrumentarium om mensen tot gewenst gedrag aan te zetten is blijkbaar niet toereikend en kan worden uitgebreid door gebruikmaking van het DNA.
E-canvasser webportaal
Toegang tot interactieve kaarten en grafieken gaat via het E-canvasser webportaal waarmee ook aanvullende analyses zijn te maken en adreslijsten en postcodetabellen zijn te exporteren.
Alle analyses worden gerepresenteerd via het E-canvasser webportaal. Daarbij zijn er drie basiskaarten:
Volumekaarten met filters
Buurtkaarten met regressie
Postcodekaarten met DNA
Ieder van deze kaarten heeft zijn eigen functie en helpt om beleidsanalyse en sturing, maar ook het communicatiebeleid zelf, gedetailleerder en meer effectief vorm te geven.
Naast deze basis is ook verdieping mogelijk. Overheden kunnen zich niet veroorloven zich maar op een segment van de samenleving te richten. Zeker als er sprake is van gewenst gedrag door alle burgers, zoals bij afvalverwerking of energietransitie.
Burgers hebben in gedrag en meningen keuzes. Netgrafen maken inzichtelijk in welke mate burgers met gelijk gedrag of gelijkluidende meningen bij elkaar wonen. Ook wordt inzichtelijk welk gedragingen en meningen onderling concurrerend zijn. In de kaart is per gebied duidelijk welk gedrag of mening dominant is en welke gedragingen en meningen in dat specifieke gebied daarmee concurreren. Deze netgraaf en kaart helpen om doelen in beleid effectief te realiseren.
Indien metingen met zekere frequentie worden gehouden of opeenvolgende datasets waaruit beleidsimpact is uit te lezen beschikbaar zijn, is het mogelijk om zogenaamde trendkaarten te maken die inzichtelijk maken waar sprake is van adoptie van beleid/gedrag (opwaartse druk) of afwijzing van beleid/gedrag (neerwaartse druk). Door de toevoeging van regressiegrafieken is het mogelijk om de mutaties in adoptie van beleid/gedrag te duiden zodat duidelijk wordt of er sprake is van geleidelijk verloop of (soms zeer gewenste) implosies of doelgroep-mutaties.
Samenhang gemeenten
Samenhang DNA-factoren
Regionale/landelijke kaarten
Indien er regionaal, provinciaal of landelijke analyses worden gemaakt, is het mogelijk om de samenhang tussen gemeenten of DNA-factoren te visualiseren zodat duidelijk wordt waar beleid, beleids-impact, gedrag of opinies van burgers gelijke trekken vertonen zodat in clusters beleids-sturing of evaluatie kan plaats vinden of communicatiebeleid gericht kan worden vormgegeven.
Het E-canvasser systeem geeft de mogelijkheid om kaarten te combineren, met filters overbodige informatie te verwijderen of overzicht te creëren en gebiedsselecties te maken. Op basis daarvan kunnen adreslijsten en postcodelijsten worden geëxporteerd. Ook is het mogelijk eigen specifieke kaartlagen toe te voegen zoals de locaties van afvalcontainers of daken met zonnecollectoren. De demografische factoren die het DNA bepalen zijn eveneens toegankelijk in het systeem.
Voorheen kon de doelgroep via social media op twee manieren worden bereikt. Enerzijds door het uploaden van bestanden met gegevens van de burger t.b.v. look-a-likes. Dat is social profiling en heeft een hoog risico van privacy-schending. Anderzijds door doelgroepenselectie te gebruiken zoals platformen voor sociale-media dat plegen aan te bieden (social profiling). Bewezen effectiever en goedkoper is het gebruik van de vier-cijferige postcode kaart binnen het E-canvasser systeem. Voor serieuze micro-targeting is dit de aangewezen wijze om burgers gericht te benaderen met boodschappen op hun social media wall die aansluiten bij het DNA van betreffende burger.
Samenvatting
Voor meer informatie neem contact op met Politieke Academie. Big-data gedreven micro-targeting van E-canvasser is een fundamenteel andere aanpak om beleidsimpact, draagvlak en enquêtes of peilingen te analyseren. De praktijk heeft aangetoond dat met de inzet van de E-canvasser analyses en platform effectiever kan worden omgegaan met beleidsbepaling, beleidssturing, beleidsevaluatie en burgercommunicatie. Communicatieafdelingen worden strategische partners voor beleid en beleidsafdelingen verkrijgen meer kennis en inzicht.