Wat een algoritme is

Een algoritme kun je vergelijken met een recept uit een kookboek. Want het is niets meer dan een technologie in de vorm van een rekensom die een aantal stappen bevat om een bepaald doel te bereiken. Net als bij het bakken van een taart is er een aantal ingrediënten (meel, appels, suiker, boter) en een aantal stappen (samenvoegen, kneden, bakvorm vullen, bakken) die samen een resultaat (appeltaart) opleveren.

Een algoritme is eigenlijk een wiskundige formule. In programmeertaal is het een instructie, een stukje code, om een probleem om te lossen. Je gebruikt het om bepaalde beslissingen volledig of gedeeltelijk te automatiseren.

Lekker abstract zul je zeggen, maar wat kun je er dan mee? Corporaties gebruiken algoritmes steeds meer om die standaardhandelingen te automatiseren waar veel gegevens en beslissingen aan te pas komen. Bijvoorbeeld voor het automatisch beantwoorden van klantvragen of voor het plannen van vastgoedonderhoud.

Toepassingen

Algoritmes helpen om sneller informatie te verwerken en om ingewikkelde keuzes te maken. Ook maken algoritmes slimme technologie zoals kunstmatige intelligentie mogelijk.

Dankzij algoritmes is het aanbod op internet persoonlijker. Wat jij tegenkomt op je tijdlijn in Facebook of in je Google zoekmachine verschilt van wat iemand anders ziet. Dat regelt het algoritme allemaal. Bedrijven en overheden kunnen door de algoritmes slimmer en gerichter reclame maken en specifieke aanbevelingen aan je doen die goed bij jou passen. Dus wel een leuk artikel of aanbod om je huis mooi in te richten, maar geen saaie video over de technische details van blockchain. Daardoor is het voor jou makkelijker om snel zaken te vinden die je waarschijnlijk interessant of leuk vindt.

Ook kunnen algoritmes helpen bij ingewikkelde vraagstukken. Gemeenten gebruiken algoritmes bijvoorbeeld om verkeersstromen in de gaten te houden en deze van afstand te sturen. Spectaculair is ook de toepassing door de politie die criminaliteit probeert voor te zijn met haar voorspellende algoritmes. Zo ben je veilig thuis, omdat de politie al terplekke is nog voordat een inbraak plaatsvindt. Al dit soort algoritmes werken op basis van enorme hoeveelheden data, die we met z’n allen bewust of onbewust achterlaten. Big data noem je dat.

Cijfers: gebruik bij corporaties

In het laatste onderzoek van CorporatieNL geeft 29% van de corporaties aan gebruik te maken van algoritmes. Dat is meer dan in het bedrijfsleven waar ongeveer 1 op de 5 bedrijven zegt er gebruik van te maken. Het is zelfs iets meer dan bij gemeenten waar het percentage gebruikers op 26% ligt.

Er is een verschil tussen leden en nog-niet-leden van CorporatieNL. Van de leden geeft 32% aan gebruik te maken van algoritmes, terwijl dit percentage bij nog-niet-leden op 26% ligt. Ook uit andere onderzoeken blijkt dat leden van CorporatieNL ambitieuzer, digitaler en innovatiever zijn dan nog-niet-leden en vandaar ook het verschil in gebruik van algoritmes.

Corporaties gebruiken algoritmes het meest voor respectievelijk klantprocessen, wonen en financiële zaken. In iets mindere mate gebruiken zij die voor vastgoedsturing, strategie en verantwoording. Waar de verantwoordelijkheid moet liggen voor werking en inhoud van een algoritme is nog niet uitgekristalliseerd. Wel vinden de meeste functionarissen (40%) dat zij zelf verantwoordelijk moeten zijn voor een algoritme op hun vakgebied. Daarna volgen de ICT-functionaris (17%) en de directie (12%).

Gevaren van algoritmes

Uit het onderzoek van CorporatieNL blijkt dat de meeste twijfel bij het inzetten van corporaties zit in de kwaliteit van de beslissingen (48%), gevolgd door transparantie (18%) en privacy (14%). Want dat het vreselijk mis kan gaan bij het gebruik van algoritmes is algemeen bekend. Denk alleen maar aan de toeslagenaffaire waarbij kwetsbare gezinnen door een algoritme van de Belastingdienst automatisch als fraudeurs zijn aangemerkt.

Omdat algoritmes zich vaak baseren op gegevens uit het verleden kan het vooroordelen bevestigen en of leiden tot discriminatie. Ook fouten of aannames worden soms op grote schaal herhaald en bevestigd, dat noemen we een feedbackloop. Een bekend voorbeeld is het achterstellen van vrouwen voor promotie in de ICT-sector omdat uit beschikbare gegevens blijkt dat meer mannen in het verleden succesvol waren in ICT-functies. Maar wat wil je ook, in een sector die werd gedomineerd door mannen werkten nu eenmaal minder vrouwen dus er konden ook minder vrouwen succesvol zijn.

Een belangrijke risico van algoritmes is dat het onze privacy kan schenden. Want alles wat je op internet plaatst, waar je op zoekt, wat je liket of wat je koopt wordt onthouden. Dat gebeurt met cookies. Daarmee maken zogenaamde profiling-algoritmes een profiel over jou. En dat profiel bepaalt welke berichten, aanbiedingen of reclameboodschappen jij te zien krijgt. Is dat wel zo gewenst? 

Algoritmes kunnen ons wereldbeeld beïnvloeden. Sociale media zoals Twitter, Facebook, Instagram en YouTube zetten algoritmes in om hun berichten op jouw profiel af te stemmen. Je krijgt te zien wat volgens deze media past bij jouw interesses en voorkeuren. Je krijgt daardoor nog maar weinig berichten te zien die niet direct passen bij jouw mening of voorkeur. Oftewel, je wordt telkens bevestigd in wat jij vindt en ontvangt geen signalen meer dat er ook andere inzichten of werkelijkheden zijn.

Een schokkend voorbeeld van hoe dit mis kan gaan betreft de Amerikaanse verkiezingen. Trump-stemmers geloofden werkelijk dat de verkiezingen waren gestolen en wezen daarbij consequent op de berichten en bronnen die zij zelf raadpleegden. Als buitenstaander kon je er misschien eerst nog om gniffelen hoe dom deze mensen waren, maar het kan ons allemaal gebeuren dat we door algoritmes alleen nog maar berichten zien die onze mening bevestigen. We noemen dat de filter-bubble: je ziet wat je volgens het algoritme wilt zien en staat daardoor niet meer open voor andere overtuigingen, simpelweg omdat je ze niet ziet of kent.

Veel algoritmes werken op basis van aannames van de maker. Die aannames zijn doorgaans niet bekend en hoeven zeker niet altijd te kloppen. Een voorbeeld van een aanname is: als jij in die wijk woont heb je een grotere kans in de schulden te geraken of als jij video’s van auto’s bekijkt zul je wel een man zijn. Er is nog te weinig openheid over de aannames achter algoritmes alhoewel overheidsorganisaties onder druk van de publieke opinie wel steeds meer prijsgeven. Veel bedrijven stellen dat het vanuit concurrentie-overwegingen onmogelijk is om hun aannames te openbaren. Het is maar de vraag of dat werkelijk zo is. Je kunt ook stellen dat openbaarmaking bijdraagt aan verdere acceptatie en professionalisering van het gebied en zorgt voor draagvlak onder gebruikers.

Balans zoeken

Net als bij alle nieuwe technologie kennen algoritmes voor- en nadelen. Het is nog zoeken naar de balans tussen beiden, maar we weten wel dat algoritmes blijven bestaan. Het maakt de service aan huurders immers beter, het maakt saai en repeterend werk overbodig en het kan enorme hoeveelheden informatie voor ons toegankelijk maken. Tegelijkertijd hebben we als gebruikers en makers een verantwoordelijkheid om er verantwoord en transparant mee om te gaan. Er is al sprake van het opstellen van gedragscodes, dat zou een mooie eerste stap zijn.

Dit artikel verschijnt tevens in het e-book Digitale Transformatie van Corporaties dat alle leden van CorporatieNL gratis ontvangen.