Raadsinformatie beter vindbaar in Utrecht dankzij promovendus
Het vinden van de juiste informatie kost raadsleden en beleidsmedewerkers veel tijd. Thomas Schoegje ging in opdracht van de gemeente Utrecht aan het werk om dat probleem aan te pakken. Hij ontwikkelde technologie die mogelijk ook van pas komt als overheden in de toekomst een eigen AI-systeem willen ontwikkelen.
Vindbaarheid
Raadsleden en beleidsmedewerkers zoeken zich suf in raadsinformatiesystemen. Dit is een bekend probleem, waarvoor geen kant en klare oplossing bestaat. ‘De gemeentelijke organisatie kent meer dan 800 processen,’ zegt Lazo Bozarov, senior supply manager digital services bij de gemeente Utrecht. ‘We zijn een zeer intensieve informatieorganisatie met heel veel uiteenlopende onderwerpen. Met de verregaande digitalisering wordt de vindbaarheid van en controle houden over informatie steeds uitdagender.’ In de nasleep van het trapongeluk aan de Oudegracht in 2006, waarbij een man om het leven kwam, had de gemeente grote moeite om alle relevante informatie te achterhalen. ‘De raad wilde zoiets in de toekomst voorkomen. Dit is een hardnekkig probleem, dat je niet oplost door software aan te schaffen. Wil je de vindbaarheid van informatie goed aanpakken, dan moet je veel kennis vergaren en zo tot een visie komen.’
Vandaar dat de gemeente zich meldde toen de Universiteit Utrecht een duaal PhD-IT-programma in het leven riep, een zesjarig traject waarin een IT-er tegelijk kan werken aan een uitdaging van een publieke organisatie en wetenschappelijke onderzoek verricht. Promovendus Thomas Schoegje kreeg de nobele taak om zich te buigen over het verbeteren van zoeken en vinden van informatie in het gemeentelijk domein. Hij onderzocht de informatiebehoeften van verschillende type gebruikers binnen de gemeente, om vervolgens maatwerkzoeksystemen te ontwikkelen voor specifieke doelgroepen. Het leidde tot het proefschrift ‘Task-based search for municipal knowledge workers: Designing and implementing specialised search functionality’, waarop hij in december 2024 promoveerde. Tijdens het promotietraject ging aan de Universiteit Utrecht het AI Lab voor publieke diensten van start, waar het onderzoek van Schoegje werd ondergebracht.
Zoekfunctionaliteiten
‘We willen toe naar een systeem dat iedereen overal mee helpt, maar om daar te komen moet je ook nadenken over wie we waarmee proberen te helpen,’ zegt Schoegje. ‘Die stapjes worden vaak overgeslagen.’ Omdat een standaardzoekmachine de informatiebehoeften van verschillende type gebruikers niet allemaal even goed kan bevredigen, onderzocht, ontwikkelde en testte hij zoekfunctionaliteiten voor verschillende doelgroepen. Voor de gemeentelijke zoekmachine Ureka voor raadsleden en fractiemedewerkers ontwikkelde hij een relevantiefunctie voor raadsinformatie. Schoegje legt uit: ‘Zo’n functie analyseert welke documenten relevant zijn voor een vraag die bepaalde trefwoorden bevat. Recentere documenten zijn bijvoorbeeld vaak wat relevanter dan ouderen en de zoekmachine moet synoniemen en dergelijke herkennen.’
Raadsbesluiten reconstrueren
Deze zoekmachine werd later uitgebreid met automatisch gegenereerde tijdlijnen van politieke dossiers. Handig om te reconstrueren hoe raadsbesluiten tot stand kwamen. Schoegje: ‘Met name nieuwe raadsleden moeten zich vaak inlezen in enorme dossiers. Sommige grote partijen hebben eigen interne informatiesystemen ontwikkeld. Dat leidt tot informatieongelijkheid ten opzichte van jonge partijen. Hopelijk zorgt dit ervoor dat raadsleden meer op de inhoud kunnen zitten en minder kwijt zijn aan informatie zoeken.’
Expertise van collega’s
Beleidsmedewerkers hebben andere behoeften dan raadsleden. Uit het onderzoek bleek dat zij voor veel van hun taken vooral medewerking van de juiste persoon nodig hebben. ‘Als je een dataset vindt, heb je nog niet de context rondom die dataset,’ zegt Schoegje. ‘De expert weet wat er mist in de dataset, of kan er kennis aan toevoegen die zich in zijn of haar hoofd bevindt. Simpele zoektaken kun je als beleidsmedewerker zelf uitvoeren, maar voor complexere zoektaken wil je eigenlijk je collega met expertise vinden.’ Het leidde tot de ontwikkeling van een zoekmachine die medewerkers helpt om in contact te komen met de collega met de juiste expertise.
Meer controle
De onderzoeker heeft goede hoop dat zijn oplossingen ook interessant blijken voor doelgroepen bij andere gemeenten die dezelfde taken uitvoeren. Zijn leidinggevende bij de gemeente, Lazo Bozarov, is tevreden dat het probleem van de gemeente is getackeld. ‘We hebben meer controle over onze informatiehuishouding, zeker richting de raad. Door meer inzicht verbetert het verwachtingenmanagement, ook ten opzichte van nieuwe colleges. Voor de langere termijn werken we samen met andere gemeentes om structurele oplossingen te ontwikkelen.’
Hij vermoedt dat de door de promovendus ontwikkelde technologie daarin een rol kan spelen. Die kan bijdragen aan een Nederlands of Europees large language model (LLM) voor overheden. Dit ligt nu op de plank, totdat er een bestuurder opstaat die het potentieel ziet,’ zegt hij. ‘Dan kan het snel gaan in overheidsland.’
Ingewikkelde combinatie
Er is dus sprake van een vruchtbare oogst, maar die kwam niet zonder slag of stoot tot stand. De combinatie van werk en onderzoek bleek ingewikkeld. Schoegje: ‘Veel onderzoekers vinden mijn werk erg toegepast en daardoor minder interessant. Veel praktische mensen vinden mijn onderzoek een beetje abstract en daardoor moeilijker om mee te nemen.’
Bozarov erkent dat het een uitdaging was om de balans te bewaren. Hij raadt andere gemeenten aan om alleen een dergelijk traject aan te gaan als er sprake is van een consistent commitment vanuit de gemeente gedurende het hele traject. ‘Je krijgt er geen werkkracht bij. Het is een lange termijntraject waarbij je continu betrokken moet blijven. Je moet echt wel van goede huizen komen om dit tot een goed einde te brengen. Maar dan heb je ook wat.’
Lees ook:
