Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Post Type Selectors
Search in posts
Search in pages
dslc_downloads
events_agenda
klanten
dslc_projects
vacature
Data Science en privacyvraagstukken - intro

Data Science & privacyvraagstukken

  • 10 maart 2020

In januari publiceerde Follow the Money (FTM) het artikel “Alle kinderen nauwgezet in beeld met big data”. In dit artikel wordt ingegaan op de monitoring in de gezondheidszorg, en specifiek in de jeugdzorg. Ze gaan in het bijzonder in op het gebruik van ‘big data’ waarbij elektronische kinddossiers gekoppeld worden aan informatie van het CBS.

Toepassing van Data Science

Zij (FTM) constateren dat ouders en kinderen daarmee steeds meer onder een vergrootglas komen te liggen. En niet alleen dat, ook is er de trend om ‘voorspellend’ mensen als potentieel kwetsbaar aan te merken. Er wordt meer privacygevoelige informatie over inwoners verzameld en dit wordt ook in steeds grotere mate geanalyseerd via Data Science. Hiermee kun je meer informatie verwerken en verbanden leggen die eerder onmogelijk waren. Daar benoemen zij terecht een flinke uitdaging, want deze computermodellen zijn minder objectief dan waar vanuit wordt gegaan. Bij slecht gedefinieerde signalen, sturen de computermodellen de blikken van de professionals die ermee moeten werken de verkeerde kant op.

Angst voor data

Ik ben als analist en adviseur werkzaam op het snijvlak tussen zorg en IT en ik ben een fan van de scherpe analyses van FTM. Het artikel onderstreept mijn besef dat er een enorme angst heerst voor alles wat met het gebruik van data te maken heeft. Ik vind dat deze angsten deels terecht, maar deels ook onterecht zijn. En ik realiseer me dat wij als data- & analyse specialisten en IT’ers niet voldoende hebben ondernomen om deze angst weg te nemen.

Blogserie

Ik schrijf daarom een blogserie waarin ik inga op, naar mijn mening, de grootste uitdagingen van geavanceerde analyses binnen het sociaal domein. Ook laat ik weten welke angst terecht is als het gaat om de inzet van Data Science en welke niet én wat wij als analisten kunnen doen om wat zorgen weg te nemen. Lees hier de volgende blog, met als onderwerp bias van data.

Diana Boertien
Data Analist en Adviseur

Deel dit met uw volgers

    • Ronald Kok
    • 15 maart 2020

    Goed initiatief!

Comments are closed.

In januari publiceerde Follow the Money (FTM) het artikel “Alle kinderen nauwgezet in beeld met big data”. In dit artikel wordt ingegaan op de monitoring in de gezondheidszorg, en specifiek in de jeugdzorg. Ze gaan in het bijzonder in op het gebruik van ‘big data’ waarbij elektronische kinddossiers gekoppeld worden aan informatie van het CBS.

Toepassing van Data Science

Zij (FTM) constateren dat ouders en kinderen daarmee steeds meer onder een vergrootglas komen te liggen. En niet alleen dat, ook is er de trend om ‘voorspellend’ mensen als potentieel kwetsbaar aan te merken. Er wordt meer privacygevoelige informatie over inwoners verzameld en dit wordt ook in steeds grotere mate geanalyseerd via Data Science. Hiermee kun je meer informatie verwerken en verbanden leggen die eerder onmogelijk waren. Daar benoemen zij terecht een flinke uitdaging, want deze computermodellen zijn minder objectief dan waar vanuit wordt gegaan. Bij slecht gedefinieerde signalen, sturen de computermodellen de blikken van de professionals die ermee moeten werken de verkeerde kant op.

Angst voor data

Ik ben als analist en adviseur werkzaam op het snijvlak tussen zorg en IT en ik ben een fan van de scherpe analyses van FTM. Het artikel onderstreept mijn besef dat er een enorme angst heerst voor alles wat met het gebruik van data te maken heeft. Ik vind dat deze angsten deels terecht, maar deels ook onterecht zijn. En ik realiseer me dat wij als data- & analyse specialisten en IT’ers niet voldoende hebben ondernomen om deze angst weg te nemen.

Blogserie

Ik schrijf daarom een blogserie waarin ik inga op, naar mijn mening, de grootste uitdagingen van geavanceerde analyses binnen het sociaal domein. Ook laat ik weten welke angst terecht is als het gaat om de inzet van Data Science en welke niet én wat wij als analisten kunnen doen om wat zorgen weg te nemen. Lees hier de volgende blog, met als onderwerp bias van data.

Diana Boertien
Data Analist en Adviseur

    • Ronald Kok
    • 15 maart 2020

    Goed initiatief!

Comments are closed.