Rondom de zin en onzin van open data gonst het van de misverstanden. Zoals vliegen dansen om een open wond, zo cirkelen vele meningen hun rondjes over de vraag wat je allemaal toch wel zou moeten met open data. Ik roer graag een beetje in die wond om haar open te houden. Ook als knipoog naar Larissa Zegveld die reageerde op mijn eerdere column ‘Mijn open data roesten weg’ Hieronder vijf stellingen rond open data.
- Het echte verhaal gaat over schaal
Jazeker, het ontsluiten van data van de overheid is al een belangrijke stap op zich. Zonder twijfel. Maar met een paar actieve gemeenten of een actief departement heb je vervolgens nog steeds niets in handen. Een bekende toepassing als Buienradar kon zich alleen ontwikkelen doordat de data voor heel Nederland beschikbaar zijn, in een gestandaardiseerd formaat. Er is schaal nodig. Stevige schaal om precies te zijn. Niet voor niets zoeken gemeenten als Amersfoort, Utrecht, Veenendaal en Schiedam samenwerking. Hoe meer overheidsorganisaties aansluiten, hoe groter de kans op relevante toepassingen. Een mooi voorbeeld is wat de Open State Foundation doet met Open Spending, Open Onderwijs, Open Cultuur en Open Zorg (http://www.openstate.eu/nl/projecten/). Hier wordt naar schaal gezocht, zodat de waarde van toepassingen toeneemt. De praktijk leert wel dat het zoeken naar schaal veel volharding vraagt.
- Laat de open data vooral lekker los
Het lijkt de transformatie in het sociaal domein wel, ook open data mag je gewoon loslaten. Het is niet de overheid die zich zou moeten inspannen in het combineren, koppelen en presenteren van data. Dat kunnen anderen immers veel beter. Buienradar, Omgevingsalert, OV-apps of Open Spending (http://www.openspending.nl/) zijn niet door de overheid gemaakt. En dat is des te meer reden om, ook vanuit de overheid, volop brééduit te gaan met open data. Ze moeten natuurlijk wel ergens zíjn! Doe die data vooral open, om er daarna met je overheidsvingers gerust af te blijven.
- De context mag gerust vergeten worden
Ik begrijp best de gedachte dat data duiding behoeven, in hun context geplaatst moeten worden, vanuit die context ‘gelezen’ dienen te worden. Dat noem ik nu maar even gemakshalve de CBS-gedachte: een leek kan de data niet interpreteren, daar moet je expert voor zijn. En toch vind ik dat een misvatting. Laat dat duiden gerust aan anderen over. Het is juist aan die anderen die niet luisteren naar de gevestigde duidingen om met disruptieve oplossingen te komen. Open data vragen niet om het opnieuw aanharken van platgetreden paden, maar om toepassingen die van werkelijke maatschappelijke meerwaarde zijn. En ingeval de context verkeerd wordt geïnterpreteerd, worden in de praktijk dergelijke fouten ook snel weer opgelost omdat de buitenwereld meekijkt. Zo maakte Bestwelsnel.nl aanvankelijk een onjuiste interpretatie van open data uit de Nationale Databank Wegverkeersgegevens (NDW) waardoor het leek dat er heel hard op snelwegen werd gereden. Iets vergelijkbaars deed zich voor bij de bonnetjes-analyse van RTL4. Doordat iedereen kan meekijken, is er een sterker zelfreinigend vermogen.
- De overheid is maar een kleine speler
Het is helemaal prima om voor open overheidsdata te gaan vanuit de opvatting dat vrije toegang tot data ervoor zorgt dat in beginsel de informatiepositie van alle mensen in de samenleving gelijk is. Ja, in dat opzicht draagt open data bij aan de optimalisatie van maatschappelijk nut. Deze manier van kijken miskent echter jammerlijk het perspectief dat de overheid maar één van de actoren is. Een vrije informatiepositie van mensen wordt door veel en veel meer bepaald dan alleen overheidsdata. Die grote overheid is geen speler, maar slechts een spelertje. Een open overheid is maar een fractie van een open samenleving.
- Open data zijn meer dan een glazen bol
Het lijkt me fantastisch om een glazen bol te hebben. Je kunt dan, om in het datajargon te blijven, aan predictive analytics doen. Dat lijkt me wel wat. In de discussies over open data schijnt het vaak dat alleen daar de meerwaarde van het gebruik van open data ligt, namelijk de toekomst een klein beetje in de vingers krijgen. Predictive analytics is echter maar één toepassingsgebied. Zo is historische analyse wel degelijk zinvol. Ik noem, naar aanleiding van de reactie van Larissa, een voorbeeldje: het aantal en de positie van verkeerslichten kan een relatie hebben met het aantal verkeersongevallen. En er zijn nog miljoen andere voorbeelden.
Wat ik eigenlijk alleen maar zeggen wilde, is dat we een beetje open naar open data moeten blijven kijken.
Geef een reactie