Het belang van goede data is nergens zo duidelijk als in deze coronacrisis en dat stelt nieuwe eisen aan beleidsmakers.
Het belang van goede data is nergens zo duidelijk als in deze coronacrisis. Data is de basis voor veel van de ingrijpende maatregelen die de laatste maanden zijn genomen. Maar ook op andere beleidsterreinen groeit de invloed van data bij beleidsontwikkeling en -uitvoering. Dit stelt nieuwe eisen aan beleidsmakers, voor wie het gebruik van data nog lang geen gemeengoed is.
Het traditionele beleidsproces verandert langzaam maar zeker in een datagedreven beleidsproces. Beleid is daarbij het resultaat van data-analyses en beleidsontwikkeling en -uitvoering raken meer met elkaar verweven. Effecten worden sneller gemeten, zodat eventueel kan worden bijgestuurd.
Met deze groeiende rol van data bij beleidsontwikkeling en –uitvoering groeit ook ons vertrouwen in data. Zo vertrouwen we in deze coronacrisis op de data-analyses van het RIVM (Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu). Het RIVM verzamelt, analyseert en publiceert data over onder meer de verspreiding van het virus. Op basis hiervan treft het kabinet maatregelen. Sinds de uitbraak van de crisis is het RIVM dan ook gepromoveerd tot een van de belangrijkste beleidsbepalers van ons land.
Inmiddels zet opiniepeiler Maurice de Hond vraagtekens bij de kwaliteit van de data en de analyses van het RIVM. De Hond is zeker geen viroloog of epidemioloog. Toch levert hij – met zijn eigen data-analyses – een waardevolle bijdrage aan de discussie over het beleid. Zo roept hij vragen op over de juistheid en actualiteit van de data en de wijze waarop deze wordt geanalyseerd. Daarbij roept hij op om meer data te verzamelen en deze gedetailleerder te publiceren.
Maar het hebben van meer data is nog geen garantie voor betere beslissingen of beter beleid. Data-analyses kunnen helpen om tot nieuwe inzichten te komen, maar het duiden en op waarde schatten van die inzichten vereist inhoudelijke kennis van het onderwerp. In het geval van COVID-19 hebben we daar toch echt de experts van het RIVM voor nodig en niet Maurice de Hond.
Het enkel laten spreken van de data geeft een eenzijdig beeld van de werkelijkheid. Bovendien schuilen er ook risico’s in het blind vertrouwen op data-analyses. Zoals onjuiste interpretaties van willekeurige verbanden of het al dan niet bewust zoeken naar onderbouwing van de eigen mening. Wie immers goed zoekt vindt altijd wel data die behulpzaam is bij het onderbouwen van een stelling, of zoals de Britse econoom Coas zei: ”als je de data maar lang genoeg martelt zullen ze toegeven.”
Het enkel laten spreken van de expert geeft echter net zo goed een eenzijdig beeld van de werkelijkheid. Ondanks alle kennis en ervaring is een expert nooit in staat alle informatie tot zich te nemen en om complexe patronen en verbanden te doorgronden in de groeiende hoeveelheid data die we tot onze beschikking hebben.
De inzet van data kan beleid slimmer, effectiever en beter onderbouwd maken. Zowel bij het coronabeleid – waar volop wordt geïnvesteerd in het verzamelen van meer data – als op tal van andere beleidsterreinen. Dit vereist de beschikbaarheid van kwalitatief goede data, maar ook voldoende kennis en vaardigheden bij beleidsmakers om die data te kunnen duiden en benutten. Uiteindelijk draait het om het combineren van hun domeinkennis met nieuwe inzichten uit data om daadwerkelijk tot beter beleid te komen.
Christian Verhagen is senior adviseur bij Verdonck, Klooster & Associates en publiceert regelmatig over data en technologie in de publieke sector.
