Datagedreven veiligheidsbeleid: van meten naar sturen

We hebben steeds meer veiligheidsdata. Maar nemen we daardoor ook betere besluiten?

Incidentregistraties, meldingen openbare ruimte, hotspot-analyses — gemeenten leggen het allemaal vast. Toch blijft de stap naar concreet beleid voor veel gemeenten lastig. Hoe komt dat en wat is er voor nodig om die stap wel te zetten?

Meten is niet hetzelfde als sturen

Een dashboard laat zien dat iets gebeurt, maar niet waarom het gebeurt, of welke interventie het meeste effect heeft. Sturen is dus niet een kwestie van beslissingen nemen op basis van KPI’s , je zult ook moeten kijken naar hypotheses en maatschappelijke impact; ook als deze sturingsinformatie niet direct kwantitatief meetbaar is. Niet: “de cijfers stijgen, dus we grijpen in.” Maar: “we vermoeden dat deze aanpak werkt en we toetsen dat.”

Datagedreven werken betekent bovendien niet dat data het beleid bepalen. Het betekent dat informatie een vaste plek krijgt in het besluitvormingsproces. Vakmanschap, ervaring en bestuurlijke afweging blijven minstens zo belangrijk. De combinatie van die drie, informatie, kennis van de praktijk en bestuurlijk oordeel, is waar de echte sturing vandaan komt.

Valkuilen en wat er wél werkt

In mijn werk als data-analist bij Team Veiligheid in gemeente Almere zie ik twee valkuilen in het werken met data steeds terugkomen. De eerste is versnippering. Veiligheidsdata zitten verspreid over meerdere partijen en systemen: de politie, VTH en cameratoezicht beschikken allen over waardevolle informatie, maar de samenwerking om die data te combineren om tot een integraal overzicht te komen, is er nog onvoldoende. Daardoor ontstaat een gefragmenteerd beeld dat sturing in de weg staat.

De tweede valkuil is een gebrek aan vertrouwen. Niet iedereen voelt zich thuis in de wereld van data. Beleidsmedewerkers die jarenlang op ervaring en intuïtie hebben gewerkt, zijn niet altijd gewend om (ook) met cijfers te redeneren. Dat is geen onwil, het is onbekendheid.

De doorbraak komt niet van betere software of meer data. Die komt van de juiste gesprekken. Om een praktijkvoorbeeld te geven: in één wijk zagen we een stijging in meldingen van jeugdoverlast. Op zichzelf leek dat een veiligheidsvraagstuk. Maar door breder te kijken en gegevens uit verschillende domeinen naast elkaar te leggen, bleek dat dezelfde wijk ook bovengemiddeld scoorde op schooluitval en schuldenproblematiek. Door deze verschillende wijkspecifieke cijfers voor te leggen aan de politie en te vragen “herkennen jullie dit?”, ontstaat duiding. Dat veranderde niet alleen het gesprek, maar ook de aanpak. In plaats van extra toezicht of handhaving werd gekozen voor samenwerking tussen het wijkteam, jongerenwerk en schuldhulpverlening. Een aanpak die de oorzaak aanpakt in plaats van het symptoom. Als we alleen op de overlastmeldingen hadden geacteerd, hadden we die kans gemist. Zo worden data geen eindproduct, maar een vertrekpunt.

Van meten naar sturen

Gemeenten die deze stap naar het creëren van een integraal (veiligheids)beeld zetten, investeren in datageletterdheid, doorbreken silo’s tussen afdelingen en stellen beleidsvragen centraal. Niet “wat kunnen we meten?” maar “wat willen we weten?”.

Data lossen veiligheidsproblemen niet op, maar kunnen ons wel helpen om de juiste vragen te stellen, de juiste partners aan tafel te krijgen en keuzes beter te onderbouwen. Gemeenten die dat begrijpen, halen meer uit dezelfde data dan gemeenten die blijven investeren in systemen alleen.

Wil jij ook aan de slag met het effectief inzetten van jouw data in je beleid? We gaan uiteraard graag met je in gesprek!