Alles is meetbaar, van onze hartslag tijdens een rondje joggen tot de looppatronen in winkels. Door die data te gebruiken, kunnen we indrukwekkende analyses maken om bijvoorbeeld filevorming te voorkomen, epidemieën voortijdig te onderdrukken en medicijnen op maat aan te bieden. Zo ontstaat een nieuwe samenleving, waarin technologie en maatschappij met elkaar zijn verweven. Toch is er ook veel weerstand. Mensen zijn bang dat hun privacy in het geding is en willen een slot op hun gegevens.

Sander Klous en Nart Wielaard zetten Big Data opnieuw op de kaart. Ze laten zien dat het onvermijdelijk is dat data een steeds grotere rol gaan spelen in de maatschappij en dat dat geen bedreiging hoeft te vormen. Als we een goede basis leggen voor een verantwoorde toepassing van data-analyse, ligt er een toekomst vol kansen voor ons open.

Sander Klous
Nart Wielaard

WIJ ZIJN BIG DATA

DE TOEKOMST VAN DE
INFORMATIESAMENLEVING

Uitgeverij Business Contact
Amsterdam/Antwerpen

wat*

* Wat is dit? Het wordt vanzelf duidelijk als je dit boek leest.

© 2014 Sander Klous en Nart Wielaard
Uitgeverij Business Contact
Omslagontwerp Adept vormgeving
Typografie binnenwerk Elgraphic bv, Vlaardingen
E-book: 358atwork, Almere

ISBN 978 90 470 0778 4
D/2014/0108/911
NUR 740

Dit e-book werd gemaakt op basis van de eerste druk, 2014, ISBN 978 90 470 0777 7.

Uitgeverij Business Contact maakt deel uit van Uitgeverij Atlas Contact

www.businesscontact.nl

Inhoud

Voorwoord

Door Viktor Mayer-Schönberger

Inleiding: Alles kan

Extreme verwachtingen zijn het nieuwe normaal

1. Big, bigger, biggest data

De nieuwe mogelijkheden die ontstaan door een overvloed aan data

2. Angst wegnemen en weerstand overwinnen

Bedrijven moeten inzetten op de maatschappelijke waarde van Big Data

3. You ain’t seen nothing yet

Hoe alles op zijn kop gaat in de nieuwe informatiesamenleving

4. Met scherp schieten op patiënten

Zeg me welke tumor u hebt en ik heb het juiste medicijn

5. Dataprikkels voor een betere wereld

Er ontstaan nieuwe evenwichten nu de wereld tegen grenzen op loopt

6. Data-analyse ís de samenleving

Ethiek in de nieuwe informatiesamenleving

7. Wanted: duizenden Sherlock Holmes-kloons

Data-analyse vraagt om het uitschakelen van vooroordelen

en verwachtingen en het inschakelen van het gezond verstand

8. De vraag is belangrijker dan het antwoord

Onderwijsinstellingen moeten een andere rol krijgen

9. Transparantie als wapen voor de burger

Burgers dwingen zelf verandering af en hebben daar geen wetgeving voor nodig

10. Systemen bepalen ons gedrag

Maar de wetgever is niet machteloos

11. Een nieuw ecosysteem

De nieuwe informatiesamenleving vraagt om nieuwe waarborgen

Epiloog

The art of looking sideways

Dankwoord

Noten

VOORWOORD

Big Data is belangrijk – heel belangrijk zelfs. Maar op een subtielere en meer fundamentele manier dan tegenwoordig vaak wordt voorgesteld. Marketeers van consultancy- en ict-bedrijven schreeuwen de voordelen van Big Data van de daken, oorverdovend hard, met weinig variatie en op steeds hogere snelheid. Hun mantra is dat met nieuwe icttechnologieën en een consultant als partner ieder bedrijf een Big Data-supermacht kan worden. Dat is pertinent onwaar, en het gedrag van de marketeers is zowel voorspelbaar als onverantwoordelijk.

Tegelijkertijd schilderen commentatoren en zelfbenoemde cyberexperts grimmige, monochromatische visioenen van een toekomst met Big Data, waarin al het menselijke geëlimineerd is. Als je sommigen van hen moet geloven, veranderen we met Big Data onze computers in massavernietigingswapens. Zulke doemscenario’s zijn misschien goed voor de boekenverkoop, maar net als de Big Data-hype helpen ze ons niet erg bij het begrijpen van wat Big Data nu eigenlijk is – en hoe fundamenteel het onze economie en onze samenleving zal veranderen.

Big Data is in wezen niets anders dan een proces, een uniek mechanisme dat wij mensen gebruiken om de werkelijkheid om ons heen te duiden, en op basis waarvan we voorspellingen doen over onze toekomst die veel accurater zijn dan het koffiedikkijken uit het verleden,

In de hele geschiedenis van de mensheid hebben we de wereld om ons heen geduid door ernaar te kijken en erover na te denken – door te theoretiseren over hoe de werkelijkheid is opgebouwd. We verzamelden gegevens over de wereld om onze theorieën te bewijzen (of te ontkrachten). In de loop van de tijd werden we ons bewust van de noodzaak de wereld rationeel te beschouwen en te proberen haar op systematische wijze te begrijpen. Dat is de kiem die tot bloei kwam tijdens de Verlichting en die werd geplant door onder anderen Spinoza, die onmisbare intellectuele gift van Nederland aan de wereld. Uiteindelijk leverde dit de ‘wetenschappelijke methode’ op, en de grote vooruitgang in het begrijpen en benutten van de wereld die plaatsvond in de negentiende en twintigste eeuw. Als gevolg daarvan leven veel meer mensen langer en beter.

Maar tot voor kort was het verzamelen, analyseren en opslaan van data tijdrovend en kostbaar. Daarom verzamelden we de minimale hoeveelheid data die nodig was om onze vragen te beantwoorden. Sterker nog, in het tijdperk van ‘small data’ was zelfs de manier waarop we inzicht verwierven uit data ingegeven door de schaarste ervan. We maakten gebruik van steekproeven, niet van alle data – of het nu ging om kwaliteitscontroles in fabrieken of om peilingen in verkiezingstijd. Die shortcut werkte als hij correct werd toegepast (wat niet altijd het geval was), maar miste details. We konden zelden dieper ingaan op een interessant resultaat, omdat we gewoon niet genoeg gegevens hadden.

Nog ongunstiger was het dat we met zo’n benadering alleen vragen konden beantwoorden die we al vanaf het begin hadden, en de data niet effectief konden gebruiken om nieuwe vragen te stellen die konden leiden tot werkelijk vernieuwende inzichten. We gaven daarnaast voorrang aan de kwaliteit van data en streefden ernaar de accuraatheid te verbeteren van de weinige gegevens die we verzamelden, zelfs als dat hoge kosten met zich meebracht.

Tegenwoordig zijn veel van de grenzen aan het verzamelen, analyseren en opslaan van grote hoeveelheden data sterk vervaagd. Dat maakt het veel eenvoudiger om alle of bijna alle data te verzamelen, en zo in veel meer gevallen de complexiteit van onze wereld te vangen in plaats van genoegen te nemen met een kleine steekproef van de werkelijkheid. Het stelt ons ook in staat er veel vaker voor te kiezen meer, maar ‘messy’ data te verzamelen in plaats van heel kleine hoeveelheden.

Het resultaat is dat we de wereld nu in ongekend detail kunnen bekijken, en Big Data-analyse levert nieuwe vragen op, die ons op het spoor zetten van waardevolle inzichten die we nog niet hadden. Zo kan Google de verspreiding van griep voorspellen door de miljarden zoekopdrachten te analyseren die binnenkomen. Zo kan Rolls Royce voorzien wanneer een onderdeel in een van zijn vliegtuigen kapot zal gaan voordat dat daadwerkelijk gebeurt, wat niet alleen geld bespaart, maar ook levens kan redden. En zo kan een start-up als Inrix honderd miljoen klanten op weg van en naar hun werk de files laten omzeilen, en tegelijkertijd de lokale overheid adviseren over ontstane verkeerspatronen. Zo kan de Watson-computer van IBM de beste menselijke deelnemers verslaan in de tv-quiz Jeopardy en artsen helpen bij het stellen van diagnoses. In het Hospital for Sick Children in Toronto is zelfs een manier gevonden om levens van premature baby’s te redden door gebruik te maken van Big Data. In het tijdperk van Big Data hebben meer en ‘messy’ data het overgenomen van schone, maar kleine data.

Maar er is een derde belangrijke verschuiving in hoe we de wereld duiden. Wij mensen geven er de voorkeur aan de wereld te zien als een aaneenschakeling van oorzaken en gevolgen. We zoeken dus onwillekeurig naar de oorzaken van alles wat we opmerken – de geluiden die we horen, hoe onze auto’s remmen, hoe consumenten winkelen en zelfs hoe we ons voelen. Maar het vinden van die oorzaken blijkt lastig te zijn. Zoals Nobelprijswinnaar Daniel Kahneman liet zien, wijzen we ze vaak intuïtief aan, zonder doorslaggevend bewijs. Dat stelt ons gerust en geeft ons ten onrechte het gevoel dat we de wereld begrijpen, ook al doen we dat niet.

Veel Big Data-analyse kan geen oorzaken destilleren uit de analyse van effecten; vaak geeft ze geen aanwijzingen over het ‘waarom’, alleen over ‘wat’, datgene wat er gebeurt. Maar verrassend genoeg is dat vaak al voldoende om ons betere beslissingen te laten nemen. Het helpt Google razendsnel te vertalen van en naar tientallen talen en is verantwoordelijk voor ongeveer een derde van de verkoop van Amazon. Het zorgt er zelfs voor dat auto’s zichzelf kunnen besturen.

Dat betekent natuurlijk niet dat onze levenslange zoektocht naar oorzaken ineens tot stilstand zou moeten komen. Het helpt ons wel ons te realiseren dat we moeten leren lopen voor we kunnen rennen, en met Big Data hebben we daar een krachtig instrument voor. Als ze op de juiste manier wordt toegepast, ontdekt Big Data-analyse het ‘wat’ en vormt ze een buitengewoon waardevol filter voor de daaropvolgende diepgravende causale analyse.

Dit helpt ons in te zien dat de wereld waarin we leven veel complexer, maar ook veel interessanter en stimulerender is dan we dachten. Als we ons realiseren dat de data die we nu kunnen verzamelen zo veel latente waarde bevatten die we met Big Data kunnen blootleggen, zullen bedrijven hun manier van werken heroverwegen, en daarmee zullen ze onze economie hervormen en onze maatschappij verder ontwikkelen.

Met dit slimme en inzichtelijke boek, geschreven door experts die Big Data werkelijk begrijpen en beheersen, zult u Big Data en het gebruik daarvan voor de juiste doeleinden gaan waarderen. Het neemt u mee op een spannende reis die verrassende inzichten kan opleveren en veel waarde kan creëren. En, niet onbelangrijk, het laat u ook zien hoe de macht van Big Data gekanaliseerd kan worden, zodat we ervan kunnen profiteren zonder dat we te maken krijgen met de negatieve consequenties die het kan hebben.

Big Data is belangrijk – heel belangrijk zelfs. Zorg dat het dat ook voor u wordt!

Viktor Mayer-Schönberger

coauteur van De big data-revolutie

INLEIDING: ALLES KAN

Extreme verwachtingen zijn het nieuwe normaal

De iPad-generatie

YouTube.¹ We zien een klein meisje – zo jong dat ze alleen nog maar kreetjes uitstoot – dat een paar glossy magazines voor zich heeft liggen. Ze begint erdoorheen te bladeren en wil inzoomen of doorklikken. Het gebruikelijke swipen, pinchen en tappen – dat ze kennelijk op een tablet al volledig onder de knie heeft – blijkt niet te werken. Teleurgesteld gooit ze de magazines opzij. Dit filmpje blijkt een opname van haar vader, Jean-Louis Costanza, destijds ceo van Orange Vallée, die in de aftiteling kort en krachtig de boodschap neerzet: ‘Voor mijn dochter van 1 is een tijdschrift een iPad die niet werkt. Dat zal haar hele leven zo blijven. Steve Jobs heeft een deel van haar os [besturingssysteem, red.] geprogrammeerd.’

Nieuwe technologie heeft geweldig veel dingen mogelijk gemaakt. En nieuwe technologie is met ons leven verweven op een manier die we twintig jaar geleden nauwelijks konden dromen. Zo, die clichés zijn eruit.

Wees gerust, dit boek gaat nauwelijks over technologie.

We zouden wat data kunnen rondstrooien over de fenomenale rekencapaciteit die er nodig was bij de succesvolle zoektocht naar het higgsboson – het ‘goddeeltje’ – bij CERN, de Europese organisatie die in Genève fundamenteel onderzoek doet naar elementaire deeltjes en daarmee in de Champions League van de data-analyse speelt. Sander was daar betrokken bij het Atlas-experiment, een van de experimenten waarmee de data van de deeltjesversneller worden geanalyseerd. We zouden kunnen uitleggen dat nieuwe open-sourceproducten de basis leggen onder veel baanbrekende nieuwe toepassingen van data. We zouden een poging kunnen doen om te ontrafelen hoe de algoritmen in elkaar steken die ervoor zorgen dat Google zulke goede antwoorden geeft op uw zoekvragen.

NIEUWE INFORMATIESAMENLEVING

Stuk voor stuk zijn het belangwekkende technologische onderwerpen. Toch gaan we er in dit boek maar beperkt op in. Liever praten we over de impact van die technologie op de maatschappij, en specifieker over hoe technologie die gerelateerd is aan data, dataverwerking, informatie en communicatie onze maatschappij kan verbeteren. Er ontstaat in rap tempo een nieuwe wereld, die we in dit boek aanduiden als de nieuwe informatiesamenleving. Het is een wereld waarin alles meetbaar is en waarin mensen en vrijwel alle denkbare apparaten 24/7 via internet met elkaar verbonden zijn. Dat netwerk van verbindingen en sensoren levert een fenomenale hoeveelheid data op en biedt fascinerende nieuwe mogelijkheden, die vaak onder de noemer Big Data worden geschaard. Het lijdt geen twijfel dat die mogelijkheden groot zijn en dat ze zullen worden benut. Sterker nog: we zitten er al middenin, al hebben we dat misschien niet altijd in de gaten.

Dat besef grijpt om zich heen bij bedrijfsleven en overheid, die zich afvragen wat ze moeten met deze ontwikkeling. Het gaat hierbij verder dan het lanceren van wat nieuwe producten of diensten: het gaat om het inspelen op een radicaal andere wereld. In dat kader duikt de term the age of disruption de afgelopen jaren steeds vaker op. De term beschrijft de ontwikkeling dat snel opeenvolgende technologische doorbraken een ontregelend effect hebben op vrijwel alle onderdelen van de samenleving. Dat is zonder meer uitdagend, maar biedt ook enorme kansen.

Macro-economisch gezien is er eigenlijk reden voor een geweldig optimisme. We zitten midden in een klassiek economisch fenomeen, namelijk de creatieve destructie.* Dat betekent dat we pas tot vernieuwing kunnen komen als we het oude afbreken. En dat is wat er momenteel in vrijwel alle sectoren gebeurt. Big data fungeert als het groeihormoon voor deze creatieve destructie. Die groei valt niet te ontkennen: al ons geklets op sociale media, het streamen van muziek en video, onze e-mails, onze transacties in webshops et cetera leiden tot nauwelijks te bevatten hoeveelheden dataverkeer. En die databrij groeit in rap tempo nu het internet of things miljarden apparaten – tv’s, koelkasten, beveiligingsapparatuur, thermostaten, rookmelders – aan elkaar knoopt, die allemaal data gaan produceren en die met elkaar gaan delen.

De verleiding is groot om hier met indrukwekkende cijfers te gaan smijten, maar dat is niet het doel van dit boek. Eén cijfer volstaat eigenlijk: er zijn in de afgelopen twee jaar tien keer zoveel gegevens vastgelegd als in de hele geschiedenis daarvoor.² Dat lijkt indrukwekkend, maar eigenlijk is wat je met die data kunt doen pas écht indrukwekkend. En daar zullen we in dit boek dan ook verder op ingaan.

De hoeveelheid data groeit dan wel exponentieel tot astronomische hoogte, toch is het woord ‘big’ in Big Data eigenlijk wat verwarrend. Want allerlei nieuwe toepassingen gaan helemaal niet om het bewerken of interpreteren van enorme hoeveelheden data – de zogenaamde big messy data –, maar veel meer om het slim combineren van data.

Neem Google Now. Deze dienst monitort verschillende data rondom een gebruiker – je internetverkeer, je mailverkeer, je sociale-mediagebruik, je agenda, je locatie en andere gegevens – en geeft je op basis daarvan realtime-adviezen. Het algoritme ‘weet’ bijvoorbeeld dat je vandaag om 16.00 uur in Zaltbommel moet zijn en laat je om 14.15 uur weten dat je wegens een kapotte bovenleiding aan het spoor maar beter wat eerder kunt vertrekken. Zo’n persoonlijke assistent maakt vooral gebruik van small clean data en loodst je wat gemakkelijker door het leven door data uit verschillende bronnen te combineren. Google Now doet dat niet op basis van enorme hoeveelheden data, maar op basis van een slim algoritme dat chocola kan maken van data uit verschillende bronnen.

BIG DATA IN DIT BOEK

We hebben ervoor gekozen om Big Data te gebruiken als een paraplubegrip. Big Data omvat alle nieuwe kansen, mogelijkheden, bedreigingen en technieken die samenhangen met het feit dat we op een andere manier kunnen omgaan met data. De positieve en negatieve kanten van de ‘dataficatie’ van de samenleving dus, inclusief maatschappelijke elementen als privacy en sociale invloeden. Dat varieert van commerciële precisiebombardementen op klanten en verregaande monitoring van persoonlijke gedragingen door inlichtingendiensten tot en met het oplossen van files, het stoppen van epidemieën en het aansluiten van een koelkast of thermostaat op het internet. Een belangrijk onderdeel van Big Data is data-analyse: het zoeken naar patronen in (grote hoeveelheden) data om daar relevante conclusies uit te trekken.

RELATIE MET TECHNOLOGIE

Onze overtuiging is dat Big Data een enorme verrijking kan zijn voor de wereld. Die mooie kanten kunnen we (voor een deel) nu al elke dag ervaren, want technologie is aan alle kanten ons leven binnengedrongen. Iedereen herkent waarschijnlijk het beeld dat we overal ter wereld communiceren met onze vrienden en familie. We kunnen op de smartphone tekstberichten sturen, op onze tablet online games met hen spelen of via sociale media contact onderhouden.

We kunnen ook praktische zaken regelen door de zegeningen van de technologie. Zo kunnen we de bonnetjes van onze fysiotherapeut via internet indienen bij onze zorgverzekeraar. We slaan foto’s en video’s ergens op in de cloud – lekker handig als we ze willen delen – en willen ook de administratie van ons eigen bedrijf vooral niet op onze eigen harde schijf. Want online is wel zo gemakkelijk en beperkt het risico dat we het kwijtraken. We regelen onze bankzaken met een appje. Willen we informatie over de plots opkomende ziektesymptomen bij onze cockerspaniël, dan hebben we die zo gevonden op internet. Ontstaat aan de bar van een café een discussie of acteur Peter O’Toole nu wel of niet ooit een Oscar won, dan kost het met een smartphone in de hand hooguit tien seconden om daarachter te komen.

Peter Hinssen zei het al: digitaal is het nieuwe normaal geworden in alles wat we doen. Digitaal leven doen we niet alleen volstrekt routineus, we zijn er ook aan verslaafd geraakt en onze verwachtingen over de mogelijkheden van dat digitale leven zijn tot grote hoogten opgestuwd.³

VERWACHTINGEN

Waar eindigt het? Hoe zal het digitale leven er in de toekomst uitzien? Gaan we massaal een Google Glass dragen – of een alternatief van concurrenten – als vervanging van onze smartphone? Zou kunnen. Gaat de werkgelegenheid de komende vijftig jaar structureel met de helft omlaag doordat steeds meer taken, zoals het schrijven van een boek als dit, door computerkracht worden overgenomen? Zou kunnen. Kunnen we onze gemiddelde levensduur met twintig jaar verlengen, onder andere omdat we de rekencapaciteit hebben om ons menselijk genoom in kaart te brengen? Het is niet onwaarschijnlijk. Maar het eerlijke antwoord is dat niemand met zekerheid kan zeggen hoe het gebruik van technologie zich zal ontwikkelen.

Dat technologie – en daarmee ook Big Data – de komende jaren nog meer ons leven binnendringt, daar twijfelen we echter niet aan. Niet alleen omdat verzet ertegen zinloos is, maar vooral omdat wij mensen het zelf willen en er zelf voor kiezen. Omdat we het gemak, het comfort of de toegevoegde waarde ervan niet meer willen missen.

De technologie schept verwachtingen, net als bij de dreumes die verwacht een papieren magazine te kunnen gebruiken als een tablet. Alles kan; voor alles moet er een app zijn. De uptime van alle diensten moet 100 procent zijn. Bedrijven moeten maatwerk leveren en liefst tegen een kostprijs van nul. Alles moet bovendien ook nog leuk en duurzaam zijn.

De nieuwe uitdaging voor bedrijven, overheden en andere organisaties is dan ook simpel samen te vatten: onmogelijkheden moeten direct worden gerealiseerd, op wonderen mag een levertijd zitten van maximaal twee weken.

MOGELIJKHEDEN

Big Data is meer dan een nieuwe technologie of concept. Het biedt in alle denkbare sectoren en branches mogelijkheden om ons op een andere manier te organiseren, vooruitgang te boeken en dingen te doen die tot voor kort simpelweg niet mogelijk waren. Veel mensen denken bij de term Big Data direct aan bedrijven die nog meer aan hun klanten willen verkopen door alles over hen te weten te komen. Dat is echter maar één kant van de medaille; een kant waar we in dit boek zeker ook op terugkomen. We willen ook laten zien dat Big Data maatschappelijke problemen op kan lossen en ons leven kan veraangenamen. We kunnen er mensenlevens mee redden. We kunnen onderhoud beter en goedkoper plannen. We kunnen de verkeersveiligheid verhogen. We kunnen de opbrengsten in de landbouw verhogen. We kunnen hulpbehoevende ouderen een beter leven bieden. We kunnen de wereld verduurzamen. We kunnen een revolutie ontketenen in medische diagnoses en behandelingen. We kunnen de betaalveiligheid verhogen. We kunnen de sportieve prestaties van een team verbeteren. Of we kunnen de filedruk verminderen.

OPBOUW

We beginnen het boek met een overzicht van wat Big Data ons kan brengen. Daarbij gaan we uitgebreid in op zowel de voordelen als de nadelen. We zullen laten zien dat we als burgers en consumenten extreme verwachtingen hebben, maar dat we tegelijkertijd weerstand voelen tegen de datahonger van organisaties en vrezen voor onze privacy. We komen daarbij als vanzelf tot de conclusie dat we Big Data niet in isolement kunnen behandelen, omdat er sprake is van een zeer fundamentele wisselwerking met maatschappelijke ontwikkelingen.

Daarom gaan we in het tweede deel van het boek in op de nieuwe informatiesamenleving die aan het ontstaan is en waar Big Data een essentieel onderdeel van is. We laten zien hoe burgers gaan eisen dat organisaties maatschappelijk de juiste dingen doen en niet alleen gaan voor eigen gewin; dat we als collectief van burgers steeds machtiger worden en daarmee het doen en laten van organisaties ook sterk kunnen beïnvloeden; en dat we in die uitdagende omgeving een manier moeten vinden om Big Data op de juiste manier in te bedden in onze samenleving.

De verbreding van ons blikveld naar de informatiesamenleving leidt uiteindelijk in het derde deel van het boek tot een discussie over de manier waarop Big Data succesvol kan worden ingebed in die samenleving. Zaken die aan bod komen zijn onder meer de ethische uitgangspunten, het onderwijs en de rol van de overheid.

Big Data kan – op een beheersbare manier – bijdragen aan een betere samenleving. En dat is ook precies onze drijfveer om dit boek te schrijven. We willen laten zien dat bedrijven en overheden nu nog niet goed weten hoe ze met Big Data moeten omgaan. Er is onbegrip, onkunde en onwetendheid. Big Data-projecten zijn vaak fragmentarisch en ongestructureerd. Dat alles leidt tot veel teleurstelling, tot incidenten en tot weerstand. Dat moet anders. Dat kan anders. Wij proberen met dit boek een idee te geven van de manier waarop het anders kan. In het volgende hoofdstuk zullen we eerst eens bekijken welke voordelen Big Data ons te bieden heeft.

* In de jaren vijftig van de vorige eeuw werd dit al beschreven door de Oostenrijkse econoom Joseph Schumpeter. Zie http://en.wikipedia.org/wiki/Creative_destruction.

1

BIG, BIGGER, BIGGEST DATA

De nieuwe mogelijkheden die ontstaan door een overvloed aan data

Is misdaad ooit te voorspellen?

Acteur Tom Cruise stormt een huis binnen in een buitenwijk van Washington en rent direct door naar de slaapkamer, vlak voordat de bewoner zijn vrouw – die hij met een andere man in zijn bed aantrof – met een schaar in de borst wil steken. Hij maakt zich bekend als John Anderton, de chef van een politie-eenheid die zich richt op misdaadpreventie, en arresteert de man voor de moord die hij vandaag had willen plegen. Deze openingsscène van de film Minority Report schetst hoe in het jaar 2054 voorspellingen kennelijk zo exact zijn dat mensen kunnen worden gearresteerd voordat ze tot misdaden overgaan.

Zal het ooit zover komen dat we met data-analyse misdaden kunnen voorspellen? En is dat wenselijk? Feit is dat diverse Amerikaanse steden al succes boeken met ‘voorspellend surveilleren’. Op basis van analyse van grote hoeveelheden data uit diverse bronnen bepalen algoritmes welke straten extra aandacht verdienen van de agenten. Het effect volgens Predpol, een van de belangrijkste leveranciers van software voor predictive policing: meer arrestaties, maar vooral ook lagere misdaadcijfers. Er is wel de nodige kritiek van deskundigen ten aanzien van de wenselijkheid en het effect van deze maatregel¹: de privacy-eisen zouden het kunnen afleggen tegen de veiligheid.

Het is niet alleen maar een ver-van-ons-bedshow: ook in Amsterdam werkt de politie al samen met onderzoekers van het Centrum Wiskunde & Informatica en de Vrije Universiteit Amsterdam aan een systeem van geavanceerde planningsen voorspellingsmethoden.² Een ander voorbeeld, opnieuw uit Amerika: de reclassering in Baltimore hanteert risicoprofielen die de kans aangeven dat een vrijgelaten gedetineerde dader of slachtoffer wordt van moord.³ Deze kansberekening is de basis voor het meer of minder monitoren van de gedetineerde die zijn vrijheid terugkrijgt. Stuk voor stuk zijn het kanten van de nieuwe informatiesamenleving die laten zien hoe we in die samenleving de veiligheid kunnen verhogen door op een slimme manier data te analyseren.

NIET NIEUW

Helemaal nieuw is dat niet. Onderzoeksinstellingen en bedrijven verzamelen al decennialang grote hoeveelheden data om daar nieuwe informatie uit te genereren. Beurshandelaren gebruiken modellen met grote datastromen uit diverse bronnen om handelsrisico’s en buitenkansjes vroeg te signaleren. Inlichtingendiensten speuren in data naar patronen om potentiële aanslagen te verijdelen. Verzekeraars gebruiken data om risico’s van individuele klanten en hele portefeuilles in te schatten. De rode lijn daarin is al tientallen jaren steeds dezelfde: we zoeken naar correlaties, early indicators en oorzaak-gevolgrelaties tussen fenomenen, personen en gebeurtenissen en nemen op basis daarvan beslissingen.

Toch is er de laatste jaren, sinds de opkomst van het internet, wel degelijk iets veranderd. De toepassing van dataanalyse verbreedt en verdiept zich en dringt ons dagelijks leven binnen. En er ontstaan nieuwe mogelijkheden met de opkomst van het ‘internet of things’, waarin allerlei kleine en grote apparaten met elkaar en met ons zijn verbonden.

Laten we eens op een rijtje zetten hoe en waardoor (de inzet van) data-analyse verandert.

EXPONENTIËLE GROEI VAN DE MOGELIJKHEDEN VAN INFORMATIETECHNOLOGIE

In 1965 voorspelde Gordon Moore, een van de oprichters van Intel, dat het aantal transistors in een geïntegreerde schakeling door de technologische vooruitgang elke twee jaar verdubbelt. Even versimpeld komt het erop neer dat er iedere twee jaar twee keer zoveel rekenkracht kan worden aangeschaft voor hetzelfde geld, of dezelfde rekenkracht voor de helft van het geld. Hoewel deskundigen al jaren verwachten dat de voorspelling door het bereiken van fundamentele natuurkundige limieten (zoals het aantal atomen per schakeling) binnenkort op zijn einde zal lopen,⁴ houdt de voorspelling nog steeds zo ongeveer stand.

Vergelijkbare wetten zijn toepasbaar op netwerkcapaciteit en opslagcapaciteit. Daarbij is het interessant om ons te realiseren dat opslagcapaciteit sneller verdubbelt – in een periode van 12 maanden – dan rekenkracht – in 18 maanden. Aangezien we over het algemeen die opslagcapaciteit ook gebruiken, is de conclusie dat er steeds minder rekenkracht beschikbaar is per byte aan opgeslagen gegevens. Met andere woorden: data worden exponentieel onanalyseerbaar.*

Naast de exponentieel toenemende technische mogelijkheden is er nog een andere interessante verschuiving gaande. Waar tot voor kort onderzoek en vooruitgang op het gebied van data-analyse vooral werden gerealiseerd bij wetenschappelijke instellingen, komen de grote doorbraken nu meer en meer tot stand door krachtige impulsen vanuit het bedrijfsleven. Partijen als Google, Facebook, Yahoo!, Apple en Amazon spelen daarbij een belangrijke rol. Dit komt boven op de technologische doorbraken die al langer het domein waren van partijen als Intel, IBM en Cisco en zorgt voor een versnelling in de ontwikkelingen. Een teken aan de wand is de aankondiging van CERN⁵ dat het een techniek van Google, de Google toolchain, ging inzetten om de datacenters te beheren die verantwoordelijk zijn voor de analyse van de indrukwekkende hoeveelheid data uit de Zwitserse deeltjesversneller.

De term Big Data doet overigens vermoeden dat toename in opslagcapaciteit en rekenkracht de belangrijkste stimulerende factoren zijn. Toch is het met name de toenemende netwerkcapaciteit die een revolutie ontketent. Twintig jaar geleden waren de mogelijkheden van computersystemen beperkt: er waren grenzen aan de hoeveelheid data die je ernaartoe kon brengen en aan de manier waarop dat kon. Nu is er een vrijwel oneindige hoeveelheid bronnen bereikbaar met zeer geringe inspanning. Toepassingen op bijvoorbeeld smartphones – zoals het streamen van muziek – drijven op de nieuwe mogelijkheden die dit biedt.

NIET BESLISSEN OP BASIS VAN WAT WE ZEGGEN, MAAR OP BASIS VAN WAT WE DOEN

Het klassieke marktonderzoek sterft langzamerhand uit nu Big Data opkomt, want er ontstaan andere manieren om veel dichter op de huid te kruipen van groepen klanten of stakeholders. Bedrijven hoeven immers niet langer te vragen naar wat mensen denken of ergens van vinden (bijvoorbeeld door marktonderzoek), en dan maar te hopen dat ze de waarheid spreken. Ze meten niet langer wat we denken, maar wat we doen. Waar gaan we heen? Wat kopen we? Welke muziek beluisteren we? Naar welke films kijken we? Met wie bellen we? Pas als bedrijven dat weten, kunnen ze hun aanbiedingen echt helemaal op maat maken en ons nieuwe diensten aanbieden.

Een aantal grote bedrijven in de techindustrie, met Google, Apple en Samsung voorop, heeft dat haarfijn in de gaten. Zij willen graag dat we hun apparaten – fotocamera’s, telefoons, televisies – gaan gebruiken. Niet alleen omdat ze met de verkoop van die hardware geld verdienen, maar vooral ook omdat ze daarmee weer een ‘sensor’ op ons kunnen plakken. Met die sensor krijgen ze meer inzicht in ons gedrag en daar ligt waarschijnlijk hun toekomstig bestaansrecht. Google zet hoog in op Google Glass; Apple zet hoog in op Apple Watch. Motorola introduceerde in 2014 met de Moto X-smartphone een noviteit, active listening: de telefoon herkent de stem van de gebruiker, die daardoor heel eenvoudig spraakopdrachten kan geven. Erg handig. Maar om dat mogelijk te maken scant een microfoon voortaan wel permanent de omgevingsgeluiden. En dus heeft de gebruiker weer een extra sensor op zich geplakt, die voortdurend data registreert uit de omgeving van de gebruiker.

Hoe dan ook: actions speak louder than words. De feiten over ons gedrag zijn veel belangrijker dan onze meningen. Al was het maar omdat een groot deel van ons gedrag voortkomt uit gewoonten en routines, en dus zeker niet altijd uit bewust doordachte beslissingen. Retailbedrijven krijgen dat steeds beter door en passen dan ook steeds vaker wiskundige inzichten toe om die routines te gebruiken. Wiskunde dringt zelfs de boardrooms binnen. De winst daarvan: belangrijke beslissingen berusten steeds meer op de (wiskundig onderbouwde) ratio en steeds minder op gevoel of de (niet onderbouwde) mening van een dominante bestuurder.

Big Data luidt dus een nieuw tijdperk in, een tijdperk waarin we op een andere manier meten. Erik Brynjolfsson, onderzoeker van het prestigieuze Massachusetts Institute of Technology (^MIT), vergeleek het in een interview met The New York Times⁶ met het pionierswerk van Antoni van Leeuwenhoek. Zoals diens uitvinding van de microscoop in de zeventiende eeuw de ogen opende van veel andere geleerden, zo introduceert Big Data nu opnieuw een andere manier van meten.

Quantity over quality

Als we onze beslissingen steeds meer baseren op data, dan is het natuurlijk essentieel dat we dat doen op basis van betrouwbare data. Toch? Gek genoeg geldt dat niet altijd en zijn er ook andere opties. In veel gevallen is het namelijk mogelijk om de betrouwbaarheid te verhogen door meer data toe te voegen, geheel in lijn met een van de mantra’s van Google: quantity over quality. De redenering van het bedrijf is heel eenvoudig: alle fouten in data zijn op te lossen door er meer data aan toe te voegen. Partijen als Google zijn er dus over het algemeen niet op uit om de kwaliteit van de oorspronkelijke data te verhogen – ze hebben die mogelijkheid ook helemaal niet –, maar zetten in op grotere hoeveelheden data, die met de juiste algoritmes kunnen worden gecombineerd en zo op betrouwbaarheid te toetsen zijn. Daarbij worden vaak kosten noch moeite gespaard om nieuwe databronnen toe te voegen. Denk bijvoorbeeld aan het in kaart brengen van alle wifi-access points ter wereld om nauwkeuriger plaatsbepaling te kunnen doen.

Wat we moeten leren, is goed na te denken over welke eisen we stellen aan de informatie die de basis vormt van onze beslissingen. Soms kunnen we niet zonder exacte en spijkerharde uitkomsten, soms volstaat een indicatie. Een voorbeeld helpt om dat te verduidelijken. Stel, je koopt een legpuzzel in een winkel. Je wilt dan de zekerheid dat de kostprijs daarvan exact € 14,95 bedraagt, zodat de aankoopbeslissing ook kan leiden tot een 100 procent correcte pintransactie. De marketingdirecteur van de legpuzzelfabriek die managementinformatie krijgt over de verkoop van zijn puzzels, zal echter niet geïnteresseerd zijn in de vraag of de maandomzet € 120 951,46 is of € 117 345,98, en zal vooral nieuwsgierig zijn naar globale verkooptrends, bestsellers, regionale verschillen en dergelijke. Hij of zij accepteert in deze informatie een vrij grote foutmarge, omdat zijn beslissingen niet afhangen van de exactheid van informatie.

Zelfs als de data vrij onbetrouwbaar zijn, zal het in veel situaties vaak mogelijk zijn om de betrouwbaarheid naar het gewenste niveau te krijgen door meer data toe te voegen en daarmee fouten uit de data te filteren. Ook dat is met voorbeelden te verduidelijken. Stel je allereerst eens voor dat we de gemiddelde lengte van de kinderen in een klas willen bepalen. We kunnen dan een steekproef nemen en van een paar kinderen de lengte bepalen. De nauwkeurigheid van het berekende gemiddelde is dan echter niet zo hoog. Willen we een nauwkeuriger gemiddelde, dan is het voldoende om een groter aantal kinderen te betrekken in de steekproef. De meetmethode en de meetapparatuur kunnen hetzelfde blijven; het is puur een kwestie van meer metingen doen (dus meer data verzamelen).