De beleidscyclus moet nodig op de schroothoop. Deze cyclus staat voor een methode die steeds minder met de werkelijkheid te maken heeft. In die werkelijkheid immers staat data centraal. Jan van Ginkel en Paul Strijp vinden dat we op zoek zullen moeten naar een nieuwe methode. Is de datacyclus een goed alternatief?
Beeld: Gerd Altmann / Pixabay
Een nationale pindakaasfabrikant voerde een aantal jaren geleden een in het oog springende campagne. Deze riep een sterk nostalgische sfeer op onder de titel Wie is er niet groot mee geworden?. Deze vraag kan ook gesteld worden aan bestuurskundigen en beleidswetenschappers. Een grote meerderheid van deze beroepsgroepen zal in koor antwoorden: ‘Ja hoor, wij zijn allemaal groot geworden met de beleidscyclus’.
Hoe zat dat ook alweer met die cyclus?
De beleidscyclus bestaat uit de volgende fasen1:
1. het bepalen van de agenda
2. het ontwerpen van beleid en de keuze van beleidsinstrumenten
3. de besluitvorming over beleid
4. de uitvoering van beleid
5. evaluatie van beleid
Voor een goed begrip van de beleidscyclus zijn enkele zaken van belang. Wat opvalt, is dat in de praktijk de cyclus – paradoxaal genoeg – niet cyclisch verloopt maar schoksgewijs. De dynamiek van beleidsprocessen houdt zich nu eenmaal niet keurig aan het successievelijk doorlopen van de verschillende fasen. Bovendien bestaan over elke fase uiteenlopende modellen en theorieën. Het denken over die fasen is dus niet eenduidig. Maar toch is er wel degelijk een rode draad in al die variëteit te ontwaren. En die luidt: beleid gaat over macht. Beleid is dus niet waardenvrij.
Data in – vrijwel – elke fase van de beleidscyclus
Ondertussen woedt er wereldwijd een datarevolutie. Die laten ook overheden niet aan zich voorbij gaan. Wie wil er nu niet datagedreven werken? En dus zetten overheden volop data in. Zie bijvoorbeeld het overzicht van praktijkvoorbeelden van de Data Agenda Overheid. Wat leert dit overzicht in termen van de beleidscyclus?
Overheden analyseren data om tot inzicht te komen. Dat inzicht gebruiken zij voor:
A. het ontwerpen van beleid en de keuze van beleidsinstrumenten:
- Het Eindhoven Data Center formuleert preventief politiebeleid door aan statistische achtergrondkenmerken uit CBS-data profielen toe te voegen uit politiegegevens over slachtoffers en verdachten.
- Rijkswaterstaat en het ministerie van Economische Zaken en Klimaat (EZK) ontwikkelen, op basis van een landelijk radarsatellietbestand, nieuwe instrumenten voor de monitoring van assets, zoals bruggen, sluizen, wegen en dijken.
- De Inspectie Sociale Zaken en Werkgelegenheid bepaalt op grond van eigen data en die van derden de keuze voor aan te pakken risico’s en bedrijven, alsmede de inzet van instrumenten.
B. het ondersteunen van de besluitvorming over beleid:
- Het Digitaal Stelsel Omgevingswet (DSO) biedt inzicht dat moet bijdragen aan een betere en voorspelbaardere besluitvorming. Die moet tot uiting komen in het projectbesluit. Het hogere doel? Burgers en bedrijven weten beter waar ze aan toe zijn. Rechtszekerheid dus.
C. het versterken van de uitvoering van beleid:
- Het DSO heeft óók tot doel om processen voor planvorming, vergunningverlening, toezicht en handhaving eenvoudiger en beter te maken. Het hogere doel? Een gelijke informatiepositie tussen overheden, bedrijven en burgers. Rechtsgelijkheid dus.
- Rijkswaterstaat voorspelt het gewenste asfaltonderhoud aan de hand van big data-analyses. Deze voorspellingen leiden tot substantiële kostenbesparingen.
- De verschillende ketenpartners die betrokken zijn bij de bouw van assets, zoals bruggen, sluizen, wegen en dijken, delen in het project Bouwwerk Informatie Model (BIM) informatie via open standaarden. Het beoogde doel? Een verbeterde communicatie en een nieuwe manier van samenwerking.
- Rijkswaterstaat probeert in het project Automatische generatie van 3D-geluidsdata te komen tot een vermindering van de uitvoeringslasten en risico’s.
- De diverse voorbeelden in het overzicht van open data en hergebruik van data hebben tot doel om door vergroting van transparantie de informatiepositie van burgers te verbeteren, daarmee democratische controle mogelijk te maken en een betere samenwerking tussen overheden te stimuleren (Open Staten-stukken, Subsidies op Kaart, Smart shipping).
D. het verbeteren van de evaluatie van beleid:
- De Algemene Rekenkamer gebruikt data als basis voor haar rapportages over de controle van publieke uitgaven.
- Het CBS en RVO willen met inzicht in innovatieve en snelgroeiende bedrijven weten waar het instrumentarium van het ministerie van EZK het grootste effect heeft.
- Het CBS en RVO onderzoeken door koppeling van databestanden de effectiviteit van subsidies voor fruittelers, bedoeld voor het afsluiten van verzekeringen tegen de gevolgen van slecht weer. Het onderzoek moet antwoord geven op de vraag: doet de subsidie waarvoor hij bedoeld is?
Bovenstaande selectie is vanzelfsprekend niet uitputtend en subjectief. Maar ze geeft niettemin een aardige impressie. Wat valt daarin op? Overheden gebruiken het inzicht dat zij verkrijgen uit hun data in elke fase van de beleidscyclus. Daarop geldt één uitzondering: het bepalen van de agenda. Voor die fase biedt het overzicht van de Data Agenda Overheid geen expliciete voorbeelden. Dat neemt niet weg dat er van sommige praktijkvoorbeelden wel degelijk impliciet een agenderende werking kan uitgaan. Van het ter beschikking stellen van open data en van het aanbieden van visualisaties bijvoorbeeld. Daar komt nog iets bij. Overheden zullen ook huiverig zijn om te erkennen dat zij willen bijdragen aan het bepalen van de agenda. Dat is immers aan de politieke arena voorbehouden. En die wordt in het overzicht van de Data Agenda Overheid niet meegenomen.
So far, so good. Overheden die data gebruiken ter versterking van vrijwel elke fase van de beleidscyclus. Niks mis mee, toch? Zeker niet. En toch. Toch is er iets geks aan de hand is.
De tragische beleidscyclus
Deze voorbeelden kunnen een pijnlijke, bijna tragische werkelijkheid niet verhullen. De tragiek schuilt in het gegeven dat overheden de klassieke beleidscyclus, zoals hiervoor uiteengezet, nog steeds als dominante logica omarmen. Ook al wordt deze cyclus dan door data ondersteund, het is ronduit tragisch om maatschappelijke vraagstukken te analyseren via een beleidsnota, daar acties aan te verbinden, die uit te voeren om vervolgens op basis van een evaluatie wéér beleid te maken. Al dan niet in aangepaste vorm. Daarmee is de cirkel rond, daarmee herbevestigt de beleidscyclus zichzelf. En dat gáát zo maar door. De logica in iets andere termen geformuleerd: we regeren de wereld met beleid. In het ergste geval zelfs vanuit een ivoren toren. Je zou ze de kost moeten geven die onder het mom van samenleving en betrokkenheid de facto beleid maken dat niet uit de echte werkelijkheid voortkomt, maar uit persoonlijke waarden, opvattingen, verlangens of wereldbeelden.
Deze beleidsgedreven logica manifesteert zich tot in de haarvaten van onze democratie. Onze democratische gezagsdragers hebben tot taak om te komen tot kaderstelling voor en controle op de uitvoering. In termen van de klassieke beleidscyclus hebben zij een taak bij het bepalen van de agenda, bij de besluitvorming en bij de evaluatie. De huidige praktijk is dat bij die taakuitoefening het beleid centraal staat en niet de datawerkelijkheid. Oók de democratische discussie richt zich op het beleid. En zelfs de oplossing van de veelvoorkomende problemen in de uitvoering stelt het beleid centraal. Immers, de gemiddelde bestuurder zegt liever beleidsmaatregelen toe dan de uitvoering daadwerkelijk te verbeteren. Met andere woorden: fase 2 van de beleidscyclus (het ontwerpen van beleid en de keuze van beleidsinstrumenten) is heilig. Het feitelijk functioneren van onze democratische instituties kun je dan ook alleen maar begrijpen vanuit dit beleidsparadigma.
Waarom is dat nu allemaal tragisch? We permitteren ons een uitstapje naar het platformbedrijf Uber. Voor de goede orde: dat is géén taxibedrijf. Nee, Uber biedt mobiliteitsdiensten waarbij een op data gebaseerde kwaliteitscontrole als drijvende kracht in het systeem is ingebakken. De routes, de tarieven, de waardering van die diensten door klanten: ze zijn allemaal op data geschraagd. Kwaliteit wordt daarmee een endogene variabele, nog even los van de ethische discussies die dit bedrijf oproept.
Hoewel de data voor het oprapen ligt leven en acteren we nog steeds vanuit een democratisch geordend beleidsgeloof
Vergelijk dat eens met overheden. Daar vindt géén wezenlijke digitale transformatie plaats, maar slechts een optimalisatie. Gericht op het slimmer, sneller en handiger inrichten van de bestaande beleidscyclus. Vroeger had je een kleitablet en daarna papier. Nu heb je een e-formulier en hoera, soms zelfs een grotendeels vóór-ingevuld e-formulier. Met alle waardering voor de hiervoor genoemde praktijkvoorbeelden van datagedreven werken gebiedt de eerlijkheid te bekennen dat hier géén sprake is van wezenlijke transformatie. Integendeel, hoewel de data voor het oprapen ligt leven en acteren we nog steeds vanuit een democratisch geordend beleidsgeloof. Hoe moet het dan wel?
Noodzaak van een re-design: de datacyclus
De beleidscyclus moet dus naar de schroothoop. De data-experts die de overheid in toenemende mate bevolken weten er wel raad mee. Ongemerkt werken zij al aan een stille revolutie. Met voor beleidsmensen onbekende modellen als bijvoorbeeld CRISP – DM. CRISP – DM? Jazeker: Cross Industry Standard Process for Data Mining. Overgewaaid vanuit het bedrijfsleven. Het voert in dit kader te ver om dit model helemaal uit de doeken te doen. Maar onderstaand plaatje geeft wel een goede impressie. Eén ding springt direct in het oog: data neemt een prominente plaats in binnen deze cyclus.
Hoezeer dit CRISP – DM ook een verbetering is ten opzichte van de beleidscyclus, voor de publieke sector is absoluut een amendering noodzakelijk.
Wij doen een poging voor een nieuwe cyclus: de datacyclus.
Fase 1: laat de data spreken
Je vertrekt vanuit cijfertjes, niet vanuit een letterbrij. Omarm data en technologie als nieuwe logica. Huiselijk gezegd: je legt een stapeltje data op tafel, roert er wat technologieën doorheen en je gaat op zoek naar verbanden en patronen. Wat zegt deze data over maatschappelijke vraagstukken als armoede, huiselijk geweld, coronabesmettingen, stikstofuitstoot?
Fase 2: expliciteer de algoritmen
Data is niet neutraal. Onze democratische gezagsdragers hebben recht op een explicitering van de algoritmen achter de data van fase-1. Die blijft nu vrijwel altijd achterwege. Welke impliciete aannamen en vooronderstellingen liggen aan de data ten grondslag?
Fase 3: besluit over publieke waarden
Vervolgens is het aan de bestuurders en de volksvertegenwoordigers om zich uit te spreken. Vanuit de patronen in de data kunnen zij richting geven aan gewenste maatschappelijke waarde. Om in huiselijke termen te blijven: hoe ‘bak’ je méér gezondheid, méér welzijn, een betere economie? Als de algoritmen van fase-2 onze gezagsdragers niet aanspreken, geven ze opdracht om die aan te passen. Waarbij het aansprekende verhaal, het narratief, natuurlijk onverminderd belangrijk blijft.
Fase 4: voer uit
Wacht niet met de uitvoering. Schrijf géén beleidsnota. Start zodra een eerste notie van de gewenste publieke waarde gereed is. En houd de vinger aan de pols. Dat betekent: laat tijdens de uitvoering permanent de data spreken. Daarmee ontstaat een sterke en korte feedbackloop. Daarmee is de cirkel ook weer rond. Want in plaats van een tweejarig evaluatieonderzoek zijn we direct terug bij fase 1. Evaluatie als aparte fase komt in de datacyclus te vervallen.
Vergroting democratisch gehalte
Laten we ons geen illusies maken. Evenals de beleids- zal de datacyclus schoksgewijs in plaats van cyclisch verlopen. Daarvoor zijn de belangen te groot. Die belangen kunnen ervoor zorgen dat het proces wordt teruggeworpen naar een vorige fase. En dus gaat óók de datacyclus over macht. De datacyclus is geen waardevrij instrument. Integendeel. Het bevrijdende element van de datacyclus zit echter in het appel op bestuurders en volksvertegenwoordigers. Zij worden ‘gedwongen’ om zich aan te sluiten bij een reeds langer bestaande datawerkelijkheid en om zich hierover uit te spreken. Om hieraan richting te geven. De datacyclus kan het democratisch gehalte van publieke besluitvorming ten goede komen. Data is politiek.
Waar de pindakaasfabrikant zijn campagne ‘Wie is er niet groot mee geworden?’ probleemloos kan herhalen, zit dat er voor bestuurskundigen en beleidswetenschappers niet in. De beleidscyclus heeft definitief afgedaan.
Jan van Ginkel en Paul Strijp schreven dit artikel op persoonlijke titel.
1 Zie hoofdstuk 8 van het boek Oog voor openbaar bestuur. Een beknopte geschiedenis van de bestuurskunde van Nico Nelissen, Peter de Goede en Mark van Twist uit 2004.
Als je de cyclus begint met data te laten spreken agenderen de data. Bestuurders kunnen vervolgens slechts prioriteren in de agenda. Maar zoals de schrijvers stellen ; data zijn niet waardevrij; de macht komt te liggen bij de keuze welke data te gebruiken en hoe die te gebruiken. Dat vraagt om nieuwe democratische processen zonder overigens in een soort “datacratie” te belanden.
Heerlijke prikkelende bijdragen van Jan van Ginkel en Paul Strijp. Zet aan tot denken en debat. Hulde!
In grote lijnen kan ik me vinden in het pleidooi voor het meer centraal stellen van data. Maar of het overboord zetten van de beleidscyclus daarvoor het middel is, weet ik zo net nog niet. De CRISP methode lijkt overigens wel erg op de stappen uit de beleidscyclus, maar dan toegepast op data. Er is veel over te zeggen maar mijn belangrijkste punt is dat in de denklijn die hier wordt gepresenteerd, het bestuur/de politiek eigenlijk alleen nog reageert op ‘feiten’ en patronen die uit de dagelijkse werkelijkheid naar voren komen. Daarmee loop je het gevaar dat we erg reactief worden en alleen maar brandjes aan het blussen zijn. Politiek is juist ook in de toekomst kijken en stelling nemen voor zaken die je op langere termijn wilt bereiken. Ook daarbij kun je uiteraard data gebruiken, maar dat lukt niet met de voorgestelde datacyclus. Deze is mijns inziens wel erg beperkt tot het verbeteren van de uitvoering van beleid. Volgens mij een prima stap om mee te beginnen, maar niet voldoende. Data moet ook meer ingezet worden om lange termijn plannen te ontwikkelen en daaraan vast te houden. En om gedegen terug te kijken naar wat ervan terecht is gekomen. En dan zul je het model van de datacyclus moeten gaan uitbreiden en het zou mij niet verbazen als je dan toch weer uitkomt bij een model dat dicht aanligt tegen de beleidscyclus zoals we hem kennen, maar dan wel sterk gemoderniseerd.
Eens! Wij, Springco Urban Analytics, werken voor veel opdrachtgevers die data een steeds centralere plek geven. Woningcorporaties, beleggers, gemeenten en ontwikkelaars. Het is een uitdaging om daar samen met opdrachtgevers vorm aan te geven en het levert mooie resultaten op. Wij geloven dat je met data veel meer kan sturen op wensen en behoeften van de mens zelf.
Precieze data brengen de werkelijkheid preciezer in beeld. Dat is de kracht. En dit is een mooi moment om opnieuw te proberen de inhoud van vraagstukken centraal te zetten in plaats van de politieke interpretatie ervan. Als inhoudelijke gegevens en de politieke interpretatie explicieter gescheiden worden zijn we in staat de werkelijkheid beter in beeld te brengen. Juist dat kan helpen om transparanter politiek te bedrijven en transparanter aan resultaten te werken. Het verhaal staat dan centraal en de wijze waarop het verhaal wellicht te beinvloeden is.
Gegevens en de interpretatie van gegevens zijn altijd de brandstof geweest voor handelen, juist daar transparanter te worden zal een mooie stap zijn naar behoud van onze open samenleving daar transparantie een belangrijk instrument is tegen polarisatie en fake news. De narrative centraal, verantwoording achteraf en data met actie verbinden is een hoopvolle mix.
Een verfrissende moderne kijk op de overheid. Ik heb 3 opmerkingen:
1. Voor een transformatie naar een meer datagerichte aanpassing is een reorganisatie van de overheid nodig richting platformisering
2. Voor een andere structurering van de overheid (vooral in de relatie metde ZBO’s) is aanpassing van wetgeving nodig
3. Voor een doelmatiger gebruik van data is een betere afstemming nodig tusse privacy en solidariteit (algemeen belang)
“In die werkelijkheid immers staat data centraal”
Wie achter deze stelling staat, zou ik willen vragen: wat is volgens jou de definitie van data? Is dit beperkt tot datgene dat zich laten meten en uitdrukken in getallen? Of zijn dit ook observaties, impressies, waarnemingen, registraties en weergaven in aan niet-cijfermatige vorm?
Verderop in het artikel staat “Je vertrekt vanuit cijfertjes, niet vanuit een letterbrij.” Dit doet vermoeden dat de auteurs zich beperken tot cijfermatige gegevens. Ik denk dat dit een te beperkte definitie van data is, die de werkelijkheid tekort doet. En daarmee is het denk ik ook een grove onderschatting van de complexiteit van veel maatschappelijke vraagstukken die centraal staan in overheidsbeleid.
“Wie wil er nu niet datagedreven werken?”
Nou, ik denk dat ik dat niet zou willen. Zelfs al zou je de definitie van data oprekken, dan nog zou ik niet gedreven willen worden door alleen data.
Data hebben geen voorwaartse blik, terwijl beleid nou juist wel een toekomstvisie nodig heeft.
Data kunnen diegenen die er gevoelig voor zijn, de illusie van controle geven. Mensen die er gevoelig voor zijn, zien vraagstukken vaak als puzzels. Als we alle stukjes met hun data hebben, dan kunnen we de puzzel oplossen. De ongemakkelijke waarheid is dat niemand in complexe maatschappelijke vraagstukken in control is en blijft. Daarvoor is er teveel dynamiek en zijn er teveel interdependenties tussen belanghebbenden. Zo’n vraagstuk is dus geen puzzel maar een game. En gamers gebruiken wel data, maar ze laten zich er niet door voortdrijven.
Datagedreven? Nee. Data-ondersteund? Ja, onder bepaalde voorwaarden.
“Je zou ze de kost moeten geven die onder het mom van samenleving en betrokkenheid de facto beleid maken dat niet uit de echte werkelijkheid voortkomt, maar uit persoonlijke waarden, opvattingen, verlangens of wereldbeelden.”
Het artikel stelt dat de beleidscyclus niet voldoet omdat het een papieren circus is dat losgezongen is van de realiteit. Het beleid is doel geworden en geen middel, en heeft weinig meer van doen met de vraag of mensen echt geholpen worden in het maatschappelijke probleem. Ik denk dat hier een kern van waarheid in zit. Maar ik denk ook dat een datacyclus als vervanger van een beleidscyclus in essentie niets verbetert. Zoals al eerder betoogd, denk ik dat data nooit in staat zijn om recht te doen aan de complexiteit van de werkelijkheid. En dus staat een datacyclus net zo goed los van de realiteit als een beleidscyclus.
Wat dan? Zowel data als beleid zijn hulpmiddelen, instrumenten die we hanteren om mensen die worstelen in maatschappelijke vraagstukken te kunnen helpen. Om bij de essentie te blijven is het nodig om vanuit zoveel mogelijk perspectieven zicht te krijgen op de werkelijkheid, wetende dat die voortdurend verandert én wetende dat hoeveel je ook ziet, er altijd méér is dat je niet ziet. raysanders.com/2016/07/true/
Het klopt dat de beleidscyclus in de praktijk vaak niet goed werkt. De vraag is echter of dat aan het model ligt of aan de wijze waarop het ingericht en gebruikt wordt. Bovendien lijkt het voorgestelde datamodel, net als de beleidscyclus, wel erg veel op een variant van de planningscyclus.
Die planningscyclus of “Deming cycle”, is nog steeds een handig sturingsinstrument bij het bedenken, uitvoeren, evalueren en bijstellen van werkzaamheden. Het succes van de planningscyclus is echter afhankelijk van de uitwerking van het model en van degenen die het gebruiken. Data is daarbij een waardevolle informatiebron. Maar meer data helpt niet als het proces verkeerd ingericht is of als het (bedoeld of onbedoeld) incorrect gebruikt wordt. Kortom, het anders noemen van een proces lost het werkelijke probleem niet op.
Wat wel helpt is een zorgvuldige en realistische inrichting van het proces en er voor zorgen dat alle betrokkenen er mee kunnen en willen werken. Hierbij is het model Sturen op resultaat, koersen op effect een handig hulpmiddel.
De beleidscyclus is uiteindelijk gebaseerd op cybernetica, stuurmanskunst, toepassing van feedback. De besturing is altijd gericht op bepaalde doelen, een bestemming, een koers. Om de data te laten bepalen waar je heen gaat is als een schip besturen zonder bestemming. De bestemming wordt bepaald door de wind en de golven. Je komt nergens uit en je bereikt niets. Zoals we het kennen van de Vliegende Hollander.
Het plaatje Crisp-dm is niet overgenomen van de waar het mee begon. De monitoring stap is later door Presidion toegevoegd. Deze stap is belangrijk, het is de feedback.
Je kunt dat plaatje verder vervolmaken met als doel de monitoring en evaluatie in een volledige PDCA cyclus te krijgen. Wat nog ontbreekt zijn tussenliggende stappen of het verantwoord is en of je het wil doorvoeren (bestuurbeslissing).
Wat echt anders is is dat keuzes over welke waardes effectief zijn vanuit de data kan komen. Dat is nu nog vaak een bestuur beslissing. Het te voeren beleid en gewenst doel blijft als vanouds een taak van het bestuur.
Prikkelend artikel en goed om af en toe fundamenteel ingesleten gewoonten en wijzen van denken ter discussie te stellen. Enkele kanttekeningen:
– Zoals al in eerdere reacties genoemd: wat is data en wat neem je dan mee? Alleen wat in bepaalde vorm is vastgelegd, geregistreerd en ter beschikking gesteld? In de beoordeling van beleid is dat niet voor iedereen de ultieme manier om de stand van de werkelijkheid en de effecten van beleid te beoordelen. Niet iedere burger is een datascientist.
– De beleidscyclus is een handvat voor lerend vermogen. Klopt dat de praktijk niet zo lineair loopt, maar dat geldt ook voor een datacyclus. En wat dan mist in de gepresenteerde datacyclus: toch een vorm van evaluatie. Wel eens dat dit anders kan en moet, dichter op de realiteit, maar evaluatie is meer dan alleen data op een rij zetten.
Met atoomenergie de polen omtoveren tot subtropisch zwemparadijs?
Er lijkt weinig onenigheid (aanname, niet op harde data gebaseerd…) over het groeiende belang en gebruik van data. Als we de mening van bepaalde bekende wereldburgers over ‘alternatieve waarheden’ even buiten beschouwing laten, kunnen we stellen dat ‘data’ inderdaad steeds belangrijker wordt en we er ‘meer mee willen’. Overigens: ook in deze reactie laat ik het begrip ‘data’ ongedefinieerd…
Wát we er dan mee willen (en kunnen) is minder duidelijk. En misschien is ‘data wordt steeds belangrijker’ ook wel verkeerd verwoord- misschien is ‘data wordt steeds beschikbaarder’ wel een betere beschrijving.
“Als je alleen een hamer hebt, ben je geneigd om ieder probleem als een spijker te zien”. Ofwel: we hebben data (meer en meer) dus moet het de oplossing zijn. In ieder geval ergens voor… Zo wordt in een Amerikaans schoolboekje uit de jaren ’50 ‘atoomenergie’ (toen relatief nieuw en hot) beschreven als een kans om van de noordpool een tropisch paradijsje te maken – energie genoeg. Nu zien we dat toch iets genuanceerder lijkt me. Als je alleen een hamer hebt…
Dus: data en het gebruik is onzin?
Nee natuurlijk niet. Ook ik geloof dat we veel meer en beter gebruik kunnen maken van data. Ondersteunend. Voor beleidsvorming (…), monitoring en sturing. Maar wel met verstand en niet alleen “omdat het kan”.
Data vereist interpretatie, uitleg. Ons blind staren op de datacyclus i.p.v. beleidscyclus impliceert op z’n minst een risico op ‘niet meer nadenken’ en ‘reageren op (kort-cyclische) veranderingen’. Wat zouden we vinden van 2e kamer verkiezingen elke 3 maanden o.b.v. reguliere bevolkingsbrede enquête over tevredenheid regeringsbeleid?
Daarnaast verplaatsen we besluitvorming. Stiekem, impliciet. Vergelijk dit met algoritmes: waar vroeger (…) een beleidsambtenaar wellicht een té grote mate van discretionaire bevoegdheid had (met risico op willekeur en ongelijkheid), verplaatsen we door het gebruik van algoritmen – impliciet – een deel van de besluitvorming naar een programmeur die inhoudelijk daartoe niet is opgeleid. Het té gemakkelijk alles baseren op data kent hetzelfde risico – wie bepaalt immers welke data de bestuurder te zien krijgt?
Kortom: data moet zonder meer een belangrijk(er) rol spelen in beleidsvorming, monitoring en uitvoering. Sneller (bij-)sturen is in veel gevallen zeker nuttig. Maar wel met gezond verstand. Of ‘de datacyclus’ dan het antwoord is?
Het gaat volgens mij om de uitlijning van (1) denk en werk vanuit de bedoeling (de opgave, het doel) ; (2) met de leefwereld (de mensen, de assets) en (3) door de systeemwereld hier op in te richten (de processen, algoritmen, de data). Het is niet zo simpel als één cyclus. Het zijn meerdere schijven, het gaat om alignment vanuit de opgave. En ja, dat is geen confectie.