Kwetsbare inwoners ondersteunen zodat ze niet in een sociaal isolement terechtkomen. Een mooi streven, maar hoe vinden gemeenten deze mensen? Met behulp van data science brengen GGD Hart voor Brabant, de gemeenten Uden, Brummen, Westland en Data Science Hub van VNG Realisatie in beeld waar zich welke groepen potentieel kwetsbare inwoners bevinden.
Beeld: Pixabay / cocoparisienne
“Door opstapelende problemen als werkloosheid, schulden, chronische ziekten en een beperkt sociaal netwerk komen mensen in een negatieve spiraal terecht, waardoor ze in een sociaal isolement terechtkomen en wegkwijnen”, schetst Mark Gremmen, projectleider van de Burgerpeiling, de situatie die dreigt voor 7 procent van de volwassen Nederlandse bevolking. Dit was de conclusie van een grootschalig onderzoek in de Burgerpeiling drie jaar geleden. “Eenmaal in een sociaal isolement kost het veel tijd, geld en energie om daar weer uit te komen”, vult zijn collega John van Ameijde van VNG Realisatie aan. Beiden zijn dataspecialisten bij de Data Science Hub.
Het liefst willen gemeenten dan ook iets doen vóórdat deze mensen in een zorgwekkende situatie terecht zijn gekomen, helemaal nu de focus ligt op “gezonde wijken” en “positieve gezondheid.” Juanita van der Hoek, programmamanager bij de gemeente Uden, wil investeren in preventie. “Als we basisvoorzieningen op het gebied van gezondheid, zorg en welzijn goed verdelen over de wijken, dragen we bij aan een gezonde bevolking die lekker in haar vel zit en gelukkig is. Door preventie hopen we inwoners zelfredzamer te maken. Bijvangst is vermoedelijk kostenbesparing, zodat we ook op de lange termijn geld genoeg hebben om de juiste ondersteuning te leveren.”
Nulmeting
Maar hoe weet je als gemeente welke bevolkingsgroepen kwetsbaar zijn en waar zich mogelijk zorgwekkende situaties voordoen? En op welke manier je de neerwaartse spiraal van kwetsbare mensen kunt doorbreken? GGD Hart voor Brabant, de gemeenten Uden, Brummen, Westland en Data Science Hub sloegen de handen ineen om te onderzoeken of je hiervoor data science kunt gebruiken. “De GGD beschikt over een grote hoeveelheid data”, vertelt Gemma Smulders, onderzoeker bij GGD Hart voor Brabant. Om de vier jaar voert deze GGD de Gezondheidsmonitor uit onder inwoners van 19 jaar en ouder. In 2016 werd de monitor ingevuld door bijna 30 duizend mensen in de GGD-regio. Alle GGD’s hebben de monitor tegelijkertijd uitgevoerd in samenwerking met het RIVM en het CBS. De landelijke vragenset bestaat uit dezelfde vragen over onder andere zinvolle tijdsbesteding, leefstijl, gezondheid en beperkingen, angst en depressie, eenzaamheid en regie over het eigen leven. Deze informatie is echter te generiek om beleidsinterventies op te baseren.
De gemeente Uden wilde een verdiepingsslag maken en voerde daarom een Burgerpeiling uit. “Slechts een deel van de standaard vragen was zinvol voor het doel dat wij wilden bereiken. We hebben daarom zelf vragen toegevoegd aan de Burgerpeiling”, vertelt Van der Hoek. Dat leverde input op voor een factsheet per wijk, een nulmeting die als startpunt dient voor deze coalitieperiode.
Aanknopingspunten
Vervolgens hielp de Data Science Hub bij het analyseren van de data uit de Gezondheidsmonitor. Van der Hoek: “Met onze vaklogica bedachten we profielen, maar er rolde een grijze brei aan informatie uit. We gingen opnieuw om tafel: hoe vinden we nu beleidsaanknopingspunten? Er zat een denkfout in onze aanpak. Je moet data niet domweg je gelijk willen laten bewijzen, laat de data het werk doen.” Gremmen ontwikkelde een algoritme dat de onderzoeksresultaten beter doorgrondt door patronen en overeenkomsten in beleving van groepen van inwoners in zorgwekkende situaties bloot te leggen. Dat leidde tot andere inzichten en betere aanknopingspunten. Op wijkniveau kan de gemeente Uden zien waar inwoners risico lopen om in een sociaal isolement terecht te komen. Elke situatie vraagt om een andere interventie. “Als in een wijk vooral 54-plussers met eenzaamheid kampen omdat ze geen sociaal vangnet hebben, dan kunnen we bijvoorbeeld een huiskamerproject met buddy’s inzetten”, vertelt Van der Hoek. “Wonen er juist veel 70-plussers die afhankelijk zijn van mantelzorg en tegelijkertijd laagopgeleide 60-plussers die langdurig mantelzorg verlenen, dan kunnen we misschien een dagvoorziening opstarten. Een gezellige plek waar 70-plussers naartoe kunnen en 60-plussers een zinvolle dagbesteding hebben.” Zo snijdt het mes aan twee kanten.
Verrassende inzichten
Verrassende uitkomsten waren er ook. Ruim 10 procent van de volwassen inwoners verkeert of dreigt in een zorgwekkende situatie terecht te komen. Dat is 3 procentpunt meer dan uit de Burgerpeiling naar voren kwam. Het verschil zit ‘m in de mensen die onder de radar bleven, zoals de mensen met een sociaal economisch hogere status die kampen met depressie, angst en onzekerheid of een burn out. Smulders: “Ook al heb je het idee dat alles goed gaat in een wijk, soms is er toch iets aan de hand achter de voordeur. Zoals in wijken waar veel zelfstandige ondernemers wonen die zich zorgen maken over het voortbestaan van hun bedrijf.” Door per wijk inzichtelijk te maken welke mensen kwetsbaar zijn, probeert de gemeente Uden een netwerk aan voorzieningen op te richten dat aansluit bij de behoeften. “Hoe meer problemen je kunt verhelpen, hoe lager de kans dat er een neerwaartse spiraal ontstaat en de situatie zorgwekkend wordt”, stelt Van Ameijde.
Door de Gezondheidsmonitor en Burgerpeiling, die vooral ingaan op de beleving van het welzijn van inwoners, realiseerden Wmo-consulenten in Uden zich dat ze de intake ook anders moeten aanpakken, met vragen die meer gericht zijn op beleving. Van der Hoek: “We vragen niet meer alleen naar de hoogte van het inkomen, maar of iemand kan rondkomen. Een laag inkomen is namelijk geen garantie voor problemen, het gaat om een stapeling van factoren.”
Zichtbaar maken
Elke twee jaar gaat de gemeente Uden de factsheets evalueren en over vier jaar, bij een nieuwe coalitie, meet de gemeente weer hoe het er dan voorstaat, zodat ze kunnen bijsturen. Doordat er bij de data-analyse gebruik is gemaakt van de basisvragen die alle GGD’s stellen in hun gezondheidsmonitor, is deze aanpak ook mogelijk in andere gemeenten. En niet alleen voor dit onderwerp, vertelt Gremmen. “Zoals je deze opgave met data science te lijf gaat, kun je met deze methodiek en techniek ook andere onzichtbare onderwerpen zichtbaar maken. Denk aan schooluitval of laaggeletterdheid.”
Meer informatie
Ook interesse in data science? Neem contact op met Mark Gremmen.
Meer lezen over sociaal vitaal Uden.
