kopper die kop over 2 roggelzz dan wel

Joris is een vrolijke kleuter en zit gelukkig nog ’op norm’. Vorig jaar is hij op de peuterschool getest op taalvaardigheid en cognitieve en sociaal-emotionele ontwikkeling. Tot opluchting van zijn ouders scoorde hij op alle fronten goed tot zeer goed. Alleen is hij soms nog een beetje impulsief en wild en luistert hij slecht. Met wat extra begeleiding is daar best wat aan te doen. De voorschoolse juf heeft er een notitie van gemaakt.

Die notitie en de testresultaten zitten nu in het Leerling-Volgsysteem en het Elektronisch Leerlingdossier van de basisschool. Daarin houden de juffen en meesters de komende acht jaar al hun observaties van Joris bij. Hoe hij zich gedraagt en in grote lijnen hoe het thuis gaat: vader en moeder uit elkaar, een oudere zus op school die erg onder die scheiding leed.

Met één druk op de knop rollen fraaie tabellen en grafiekjes over Joris’ functioneren uit de printer. Juf, meester of leerlingbegeleider zien dan bijvoorbeeld meteen of Joris op cognitief gebied onder de ’signaalscore’ van tachtig procent van het landelijk gemiddelde valt en risico loopt op achterstand. In dat geval grijpt de school in met bijles of andere hulp.

Op de basisschool is Joris net ’onder norm’ geraakt. Hij is druk, kan zich slecht concentreren en houdt andere kinderen van hun werk. In groep vijf steekt hij per ongeluk een prullenbak in de fik. Zijn meester wilde het incident liever uit het dossier houden: het was gewoon een domme actie. Maar het protocol van het e-dossier is onverbiddelijk: alles moet worden gemeld, anders heeft het dossier geen zin.

Om die reden werd Joris, zo vermoeden zijn ouders, twee keer voor een middelbare school geweigerd, want rond zijn dossier hing de kwade geur van brandstichting. Als Joris na zes jaar met succes het vwo verlaat, wordt dit dossier gearchiveerd en – geanonimiseerd – overgedragen aan het Centraal Bureau voor de Statistiek.

Maar daarna is Joris geenszins dossiervrij.

Steeds vaker wordt ieders handelen vastgelegd in elektronische databestanden. Het enige wat men daarvoor hoeft te doen, is leven. Reizen met het openbaar vervoer worden straks met de ov-chipkaart opgeslagen in de databanken van TransLink Systems. Een autoritje belandt automatisch in de computer van het ministerie van verkeer en waterstaat die daarna de rekening stuurt. Telefoon- en internetverkeer wordt minimaal een jaar lang opgeslagen. Banken registreren alle elektronische betalingen en handelingen.

Via het nieuwe declaratiesysteem in de zorg, de zogenoemde Diagnose-Behandelcombinatie (DBC), komt veel gezondheids- en ziekte-informatie bij verzekeraars terecht. Ieders medische hebben en houwen zit straks in een Elektronisch Patiëntendossier (EPD). En hoeveel andere informatie wordt er niet opgeslagen in politiedatabanken, verwijsindexen, personeels- en klantdossiers?

Op het eerste gezicht maakt deze automatisering het leven makkelijker en veiliger, diensten goedkoper en efficiënter. De enorme hoeveelheden informatie liggen echter niet als stilstaand water te rusten tot iemand er een keer een schepje van nodig heeft.

In toenemende mate laten overheidsinstellingen en bedrijven allerlei berekeningen op deze informatie los om gemiddelden te vinden (Joris zit er meestal op of boven), correlaties (mensen met kanker hebben vaker psychische hulp nodig dan mensen die herstellen van een trombose), patronen (een terrorist gebruikt meestal een prepaid-telefoontoestel en een bepaald reisbureau in Hamburg om zijn vlucht te boeken) te vinden. En, vaak het belangrijkste motief van al deze berekeningen, kosten inzichtelijk te maken (dyslexietherapie kost bij deze instelling zoveel, zittenblijven en schooluitval zoveel).

Daarnaast worden deze enorme databanken gebruikt om ons in te delen in categorieën van burgers en klanten om daarop te kunnen handelen. Dat zijn meestal risicocategorieën, en belangrijk is dat dat meestal geautomatiseerd gebeurt.

Een voorbeeld: Op basis van de beschikbare gegevens – psychiatrisch verleden, werkloos, woont in het Utrechtse Kanaleneiland en voedt kinderen alleen op – is moeder A meer geneigd om haar kinderen te slaan dan moeder B. Die is namelijk getrouwd, woont in Bloemendaal, werkt als parttime-beleidsmedewerker bij de gemeente en heeft een stabiele jeugd gehad. Moeder A is een groter risico, zegt het jeugdwelzijnswerk, dus wordt zij scherper in de gaten gehouden.

Een groot probleem bij risicoselectie is echter de betrouwbaarheid van de gegevens, zegt Bart Custers, postdoctorale onderzoeker aan de Universiteit van Tilburg en specialist op het gebied van profileren en datamining, het verzamelen van grote hoeveelheden informatie. „De kwaliteit van de basisgegevens laat vaak te wensen over. Ze zijn achterhaald, namen worden vaak verkeerd ingevoerd, of mensen geven expres verkeerde informatie op. Als je die foute basisgegevens vervolgens gaat bewerken, klopt de uitkomst al niet meer.”

Geen enkel systeem produceert foutloze resultaten, zegt Custers. „Als een adverteerder jouw koopgedrag verkeerd interpreteert en je een aanbieding doet waar je niet op zit te wachten, is dat niet zo erg. Als je onterecht door de politie van je bed wordt gelicht, wordt het al een stuk vervelender.”

Het gevaar van risicoprofileren is dat je al snel te veel ’veralgemeniseerd’. „Je kunt er zeker van zijn dat de plek waar je woont belangrijk is. Veel bedrijven maken gebruik van informatie die aan je postcode is gekoppeld.” Maar het feit dat je in een slechte buurt woont, zegt nog niet per se iets over jou, waarschuwt Custers. Misschien heb jij wel een goede baan en kun je altijd netjes aan je afbetaalverplichtingen voldoen. „Moet je daarom maar verhuizen? Dat is nogal een stap.”

Het is moeilijk om inzicht te krijgen in hoe een risicoprofiel tot stand komt, zegt Custers. „Bedrijven zullen niet snel vertellen hoe een risicoprofiel is opgebouwd. Wellicht kun je er nog wel achterkomen in wat voor categorie je zit, maar niet hoe ze daar aan komen. Dat is concurrentiegevoelige informatie. Bedrijven geven liever niet hun algoritmes vrij, want daarmee behalen ze hun succes. Ze kunnen daarmee de risicoarme klanten eruit pikken en de risicovolle mijden. En een leek zal een dergelijk algoritme waarschijnlijk niet begrijpen. Wat dat betreft is het inzagerecht niet erg effectief.”

Een belangrijk ander probleem is dat risicoprofilering de solidariteit tussen mensen kan ondermijnen, zegt Jan Gerrit Schuurman, die onder meer voor het Rathenau Instituut onderzoek deed naar profilering in de zorg. „Als je weet dat mensen met een bepaald risicoprofiel veel gaan kosten, kun je ze ook uitsluiten. Mensen van wie op basis van hun profiel weinig gezondheidsproblemen te verwachten zijn, kun je als verzekeraar juist naar je toe lokken.”

Het gevaar bestaat daarbij dat het inzicht van zorgverzekeraars toezicht wordt. „Verzekeraars krijgen steeds meer inzicht in bijvoorbeeld genetische afwijkingen, of in ongezond leefgedrag. De verzekeraars zeggen dat ze dit deze informatie niet gebruiken, maar je kunt er niet van uit gaan dat dat zo blijft. Of ze zeggen dat het anonieme informatie betreft, maar ondertussen word je wel ingedeeld in een groep en behándeld op basis van een risicoprofiel dat bij die groep hoort. Wat heb je dan aan die anonimiteit?”

Joep Schrijvers, auteur van boeken over het samenspel van management, mens en maatschappij, probeert de diepere betekenis van het risicoprofileren in kaart te brengen. Volgens hem past profileren in de algemene tendens van organisaties om preventief op te treden tegen mogelijke problemen. „Het moet de voorspelbaarheid vergroten. Een systeem of mens wordt continu in de gaten gehouden en die metingen worden vergeleken met de norm. Als er iets niet overeenkomt, dan kom je tussenbeide. Het wordt gebruikt om de kans op succes te vergroten.”

En om voorspellingen te doen. „Op basis van die en die gegevens trekken we een lange lijn. Zo zien we dat de kans zo groot is dat dit kindje over achttien jaar helemaal in de prut zit. Daar gaan we niet op wachten en dus grijpen we nu alvast in.” Een belangrijk verschil met vroeger is dat we nu op individueel niveau risico’s in kaart kunnen brengen. „Vroeger keken we naar risico’s in de massa, in subgroepen en in deelpopulaties. Tegenwoordig bestaat de steekproef nog maar uit één persoon en dat ben jij.”

Maar waarom is men dan zo bang om af te wijken van de grote gemene deler in de maatschappij? „Het is angst voor wildernis en chaos”, zegt Schrijver. „Dat we het allemaal niet meer onder controle hebben. Door een tapijt van organisaties uit te rollen over mensen, alles te gaan meten en vroegtijdig te interveniëren, houden we controle. En dus zijn we blij.”

Mensen willen het ook zelf. Dat zie je steeds bij risicoprofileren: ’stel dat er wat gebeurt’. En dat is angst. Een bekentenis: ik werd vijftig en wilde nou toch wel eens mijn bloeddruk laten meten, dus ben ik naar mijn huisarts geweest, want stel dat. Dus heb ik 24 uur met zo’n pomp aan mijn arm gelegen. Ik had ook niet naar mijn huisarts hoeven gaan. Ik vond mij heel stoer dat ik bezwaar tegen het EPD had aangetekend. Maar op het moment dat ik van de brievenbus wegliep, voelde ik een angst en dacht ik stiekem toch: ’ik heb mijn eigen doodvonnis getekend. Ik heb het niet meer onder controle’. Dat is het rare. Door de angst te verdrijven, roepen we juist angst op.”