Blog - Shintō Labs

De kracht van ‘lenzen’ in Apollo

21 augustus 2024/door Shinto Labs

In de complexe wereld van openbare orde en veiligheid is het cruciaal om gegevens op een verantwoorde en gerichte manier te gebruiken. Met de opkomst van datagedreven werken, zoals geïmplementeerd in het Apollo platform van Shintō Labs, is het verleidelijk om te denken dat meer data automatisch leidt tot betere inzichten. Echter, het effectief gebruik van data vereist niet alleen een solide technische basis, maar ook een diep begrip van het concept van ‘lenzen’ in de context van veiligheidsvraagstukken.

Wat zijn ‘lenzen’?

Het concept van ‘lenzen’ is afkomstig uit de wereld van game design, zoals beschreven in The Art of Game Design door Jesse Schell. In essentie zijn lenzen verschillende perspectieven of invalshoeken die ontwerpers gebruiken om een vraagstuk te analyseren. Door een specifieke lens te kijken, kun je bepaalde aspecten uitlichten en begrijpelijker maken, terwijl andere details mogelijk naar de achtergrond verdwijnen.

In de context van Apollo en ondermijnende criminaliteit betekent dit dat je niet zomaar alle beschikbare data tegelijk kunt bekijken en analyseren. Elke dataset moet worden bekeken door een specifieke lens die past bij de vraag die je probeert te beantwoorden. Dit is niet alleen belangrijk voor het verkrijgen van de juiste inzichten, maar ook juridisch noodzakelijk vanwege de beperkingen op het gebruik van bepaalde gegevens.

Het juridisch kader: waarom lenzen onmisbaar zijn

Vanuit een juridisch perspectief is het niet toegestaan om data zomaar voor elke mogelijke analyse te gebruiken. De Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) stelt strikte eisen aan hoe data verzameld, verwerkt en gebruikt mogen worden. Dit betekent dat beleidsmedewerkers moeten kunnen verantwoorden waarom ze bepaalde datasets op een specifieke manier gebruiken.

Hier komt het gebruik van lenzen binnen Apollo in beeld. Wanneer een beleidsmedewerker bijvoorbeeld wil onderzoeken of er sprake is van vastgoedfraude binnen een bepaalde wijk, kan hij of zij een lens gebruiken die specifiek kijkt naar indicatoren van vastgoedcriminaliteit. Deze lens beperkt de data-analyse tot de relevante gegevens, zoals eigendomsovergangen, opvallende financiële transacties en signalen van anonieme tipgevers, en sluit irrelevante informatie uit. Dit beperkt niet alleen het risico op onnodige inbreuk op de privacy van burgers, maar zorgt er ook voor dat de analyse gericht en effectief is.

Misbruik en fraude binnen de vastgoedsector, vaak gepaard gaand met witwaspraktijken, vormen een van de kernproblemen in de bestrijding van ondermijnende criminaliteit. In gesprekken met lokale en regionale overheidsorganisaties blijkt dat de aanpak van vastgoedmisbruik hoog op de agenda staat. Een terugkerend thema is de vraag hoe legitiem gebruik van vastgoed overgaat in misbruik en hoe dit kan worden geïdentificeerd en bestreden.

Een specifiek voorbeeld van vastgoedfraude is de zogenaamde ABC-constructie. Dit is een vastgoedtransactie waarbij een pand binnen zeer korte tijd twee keer van eigenaar wisselt: van A naar B en vervolgens van B naar C. Hoewel dit op het eerste gezicht een normale transactie lijkt, is het juist deze constructie die gevoelig is voor fraude, zoals hypotheekfraude, belastingontduiking en witwassen. De uitdaging ligt in het verkrijgen van inzicht in deze constructies en het signaleren van wanneer en waar deze overgaan in criminele activiteiten.

Apollo’s Lens op Vastgoedmisbruik

Het Apollo platform biedt een specifieke lens om deze vorm van ondermijning te bestrijden: de Lens Vastgoed. Deze lens stelt beleidsmedewerkers in staat om gericht data te analyseren die verband houden met vastgoed. Door deze lens te gebruiken, kunnen beleidsmedewerkers de bredere dynamiek in kaart brengen van panden, personen en ondernemingen die mogelijk betrokken zijn bij vastgoedfraude. Hierbij is rekening gehouden om beleidsmedewerkers te ondersteunen om gericht op te treden tegen misbruik zonder onnodige privacy-inbreuken te maken of irrelevante data te betrekken.

Waarom deze lens belangrijk Is

De Lens Vastgoed is niet alleen inhoudelijk noodzakelijk voor het effectief bestrijden van vastgoedfraude, maar ook juridisch essentieel. In overeenstemming met de AVG mogen gegevens alleen voor specifieke, duidelijk gedefinieerde doeleinden worden gebruikt. Door de lens toe te passen, kunnen beleidsmedewerkers hun gebruik van data beperken tot wat strikt noodzakelijk is om een specifieke veiligheidsvraag te beantwoorden. Dit zorgt ervoor dat het gebruik van gegevens juridisch verdedigbaar blijft en tegelijkertijd effectief is.

Conclusie

Het gebruik van lenzen binnen het Apollo platform is essentieel voor een effectieve en juridisch verantwoorde aanpak van ondermijnende criminaliteit. Door data te bekijken door de juiste lens, kunnen beleidsmedewerkers gerichte analyses uitvoeren die hen in staat stellen om snel en effectief in te grijpen waar nodig, terwijl ze tegelijkertijd voldoen aan de strikte eisen van de AVG. Apollo biedt daarmee niet alleen technische ondersteuning, maar ook een kader voor verantwoord en doelgericht werken in de strijd tegen ondermijnende criminaliteit.

Meer informatie of een demo?

Wil je meer weten over Apollo of zelfs een keer een demonstratie? Check dan de productpagina over Apollo.

Relevante links

Whitepapers

Nieuws

Blogs

Webinars

Praktijkcases

Productinformatie

Apollo: data & analyse platform voor de aanpak van ondermijning

Research

Photo by Michele Tardivo on Unsplash

Gebruikersbijeenkomst Juno: ‘Van verantwoording naar sturing!’

1 juli 2024/door Bart Rossieau

Op donderdag 20 juni jl. vond een fysieke gebruikersbijeenkomst voor de Juno (voorheen Woningbouw Monitor) plaats in Utrecht. Ruim 30 gebruikers kwamen van alle windstreken in Nederland bij elkaar om kennis te nemen van onze ideeën voor de doorontwikkeling, ervaringen uit te wisselen en zelf input te leveren op het productbeleid. Na de opening en welkom van Bart Rossieau nam Jurriaan Souer het woord en nam de aanwezigen mee in de plannen van Shintō Labs voor doorontwikkeling van de Woningbouw Monitor.

Van Woningbouw Monitor naar Juno!

De eerste aankondiging van Jurriaan was dat we de naam van de Woningbouw Monitor gaan wijzigen naar Juno. Zoals bij andere producten van Shintō Labs een verwijzing naar zowel NASA programma’s als de klassieke mythologie. Juno staat voor de doorontwikkeling van het systeem in zowel technische als functionele zin. Er komen diverse verbeteringen voor performance, toegankelijkheid en veiligheid, maar ook om onze gebruikers nog beter te ondersteunen. Juno staat ook voor verbreding van het systeem naar een ‘dataplatform voor het ruimtelijk domein’ waarbij we doorontwikkeling zien op drie assen:

Procesondersteuning
Samenwerking
Data & Intelligentie

Bij procesondersteuning kijken we vooral naar hoe we de planning en fasering van projecten nog beter willen ondersteunen als ook de verschillende stakeholders in dit proces. Voor samenwerking kijken we ook naar hoe we nog beter de samenwerking tussen de verschillende partners in de woningbouwopgave (woningcorporaties, ontwikkelaars) kunnen versterken. En voor wat betreft data zijn we aan het kijken hoe generatieve AI (bijvoorbeeld ChatGPT) beleidsadviseurs het leven makkelijker kan maken.

Nieuwe features en ontwikkelingen

Na de presentatie van Jurriaan nam Martijn Heijstek het stokje over om als product owner aan de hand van concrete demo’s een aantal voorbeelden te laten zien van nieuwe functionaliteiten. De eerste betrof een module waarmee beleidsadviseurs periodiek de status van projecten te verifiëren bij de projectleiders. De projectleider kan aangeven of gegevens actueel en correct zijn. Zijn de gegevens volgens de projectleider niet correct dan kan hij of zij deze corrigeren in de vorm van een verbetersuggestie. Vervolgens krijgt de beleidsmedewerker deze correctie als wijzigingsvoorstel terug en kan hij/zij deze overnemen of negeren. Een eenvoudige maar effectieve module.

Vervolgens liet Martijn zien hoe we voornemens zijn de ‘beheerpagina’ aan te passen waarmee projecten en gegevens kunnen worden geregistreerd. Doel is om de invoer van gegevens zoveel mogelijk te vereenvoudigen. Ook de Woningvoorraad module gaat een ‘make over’ krijgen met een andere look-and-feel en snellere performance. Ook willen we gegevens direct van de bron ophalen via een koppeling met BGT/BRK. Tenslotte liet Martijn zien hoe we artificial intelligence kunnen inzetten bij het controleren en actualiseren van data. Als voorbeeld demonstreerde hij hoe van externe websites van woningbouwprojecten gegevens kunnen worden overgenomen en geactualiseerd.

De Publieke Woningbouwkaart van de Gemeente Eindhoven

In 2023 is in de gemeente Eindhoven een woningbouwakkoord opgesteld door de Versnellingstafel woningbouw Eindhoven, een samenwerking van professionals uit de vastgoed- en bouwsector. Onderdeel van dit akkoord was om via een website alle nieuwbouwprojecten in Eindhoven te publiceren om duidelijke informatie te geven en participatie door alle betrokken partijen te stimuleren.

Rob Krabbenborg, Strategisch adviseur Wonen van de gemeente Eindhoven vertelt over de totstandkoming van de Woningbouwkaart waarmee de gemeente niet alleen de partijen van de versnellingstafel (gemeente, corporaties en ontwikkelaars), maar ook de raad en alle geïnteresseerden informeert over de stand van zaken. Martijn demonstreerde vervolgens het systeem en kondigde de beschikbaarheid hiervan aan voor alle andere gebruikers van de Woningbouw Monitor.

Over versnellingstafels en sturing!

Afsluiter van de middag was Ruud Kruip, adviseur stedelijke ontwikkeling en Expertiseprogramma Woningbouw van RVO. In opdracht van het ministerie van BZK heeft RVO een expertiseprogramma in het leven geroepen met de opdracht om ‘bij te dragen aan de versnelling van de woningbouwproductie, met oog voor kwaliteit en diversiteit’. Een van de manieren om dit te doen is om kennis en best practices te verzamelen en die beschikbaar te stellen aan betrokken partijen.

Ruud vertelde hoe in zijn ogen de versnellingstafels zich verhouden tot de woondeals: de een richt zich op de publieke sector (woondeals) en de ander op de publiek-private samenwerking (versnellingstafels). Maar ook dat informatievoorziening vanuit andere doelstellingen wordt ingericht: gericht op verantwoording bij de. woondeals en op sturing bij de versnellingstafel. Hij toonde een oude cassetterecorder als metafoor voor een apparaat met slechts een paar knoppen en daardoor makkelijk in gebruik.

Ruud’s stille hint: de Woningbouw Monitor is een hartstikke mooi instrument voor de gemeente, regio en provincie, maar bevat heel veel data en heel veel functies gericht op verantwoording. Zou het niet mooi zijn om gebaseerd op diezelfde data een eenvoudiger tool aan te bieden voor de versnellingstafels? Met de komst van de Woningbouwkaart is hier een mooie stap gezet.

Naast goede monitoring is vooral het goede gesprek de belangrijkste succesfactor aldus Ruud. Investeer in relaties en in vertrouwen want alleen samen kunnen we versnelling aanbrengen in de woningbouw. De lessons learned zijn bijeengebracht in de handreiking Vooruit! handreiking regionale versnellingstafels. Meer informatie en eerder gepubliceerde handreikingen zijn de vinden op de website van RVO.

Meer informatie?

Wil je de presentaties ontvangen die zijn verzorgd? Meer weten over de publieke Woningbouwkaart of hoe we versnellingstafels kunnen helpen bij gezamenlijke monitoring van de woningbouwopgave? Neem dan even contact op of stuur een email naar bart@shintolabs.nl.

Analyseren van bedrijven met open data in Apollo

22 juni 2024/door Shinto Labs

Ondermijnende criminaliteit infiltreert vaak in de bovenwereld door het gebruik van bedrijven als dekmantel voor illegale activiteiten. Dit kan leiden tot een ongebruikelijke concentratie van bepaalde soorten bedrijven in specifieke gebieden, zoals een abnormaal groot aantal kapperszaken of autogarages in één straat of wijk. Dergelijke oververtegenwoordiging kan een signaal zijn van criminele activiteiten, zoals witwassen of fraude. Het is daarom cruciaal voor gemeenten om zicht te hebben op deze patronen en tijdig in te kunnen grijpen.

Open Data als sleutel tot inzicht

Met de opkomst van open data kunnen beleidsmakers nu gebruikmaken van beschikbare bronnen om patronen van oververtegenwoordiging van bedrijven te identificeren. Twee belangrijke databronnen hiervoor zijn het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) en de Kamer van Koophandel (KvK). Deze bronnen bieden uitgebreide gegevens over de vestiging van bedrijven per sector en per regio, waarmee een duidelijk beeld kan worden gevormd van de verdeling van bedrijfstypen in een gemeente.

Bijvoorbeeld, stel dat een gemeente opmerkt dat er in een bepaalde straat opvallend veel autogarages zijn. Door deze situatie te vergelijken met landelijke gemiddelden en gegevens van omliggende gemeenten, kan worden vastgesteld of er daadwerkelijk sprake is van een oververtegenwoordiging. Dit soort analyse kan verdachte patronen aan het licht brengen die wijzen op ondermijnende activiteiten.

Apollo’s module voor bedrijfsanalyse

Het Apollo platform heeft een standaardmodule ontwikkeld die specifiek gericht is op het detecteren van oververtegenwoordiging van bedrijfstypen binnen gemeenten. Deze module maakt gebruik van de open data van CBS en KvK om de verdeling van bedrijven in een gemeente te analyseren en te vergelijken met andere gemeenten of landelijke gemiddelden.

Met deze module kunnen beleidsmedewerkers eenvoudig queries uitvoeren om te zien hoeveel bedrijven van een bepaald type zijn gevestigd in hun gemeente en hoe dit zich verhoudt tot vergelijkbare gebieden. Dit stelt hen in staat om snel abnormale concentraties te identificeren die mogelijk wijzen op criminele activiteiten. De module biedt ook de mogelijkheid om historische trends te analyseren, zodat beleidsmakers kunnen zien of er plotselinge stijgingen zijn in het aantal vestigingen van een bepaald type bedrijf, wat een signaal kan zijn voor nader onderzoek.

Risicobranches – ontwikkeld met het RIEC en Bureau Beke

Om beleidsmedewerkers te helpen om gerichter te zoeken naar mogelijke interessante branches hebben wij een lijst ontwikkeld met risicovolle branches, in samenwerking met het RIEC en experts van Bureau Beke.

Update augustus 2024: Een van de voorbeelden zijn de ‘glazenwassers’ in Zaanstad waar wij met hulp van netwerk analyse een bijdrage hebben geleverd in de analyse van oververtegenwoordiging. Inmiddels is er een verplichte vergunning in Zaanstad voor glazenwassers om de ondermijnende criminaliteit een halt te roepen.

Gebruik van data voor vergelijkende Analyse

Een van de krachtigste functies van Apollo’s bedrijfsanalyse-module is de mogelijkheid om gegevens te vergelijken tussen verschillende gemeenten. Dit is essentieel omdat een oververtegenwoordiging pas echt opvalt wanneer deze wordt vergeleken met andere regio’s. Door gebruik te maken van landelijke data, zoals die van het CBS, kan Apollo helpen om vast te stellen of een bepaalde concentratie van bedrijven uniek is voor een specifieke gemeente of dat het een wijdverbreid fenomeen is.

Bovendien kan de module ook gebruikmaken van data over de economische activiteit van bedrijven, waardoor beleidsmedewerkers kunnen zien of deze bedrijven daadwerkelijk actief zijn of dat ze mogelijk slechts op papier bestaan, wat een signaal kan zijn van witwaspraktijken.

Verdere analyses met hulp van lenzen

De uitkomsten van de analyses met hulp van deze open dataset kan een vertrekpunt vormen voor meer diepgaande analyses. In dat vervolgproces is het noodzakelijk om meer gesloten data (zoals gemeentelijke bronnen) te raadplegen en met samenwerkingspartners een vervolg te definiëren. Om dit te ondersteunen hebben wij de lenzen ontwikkeld zoals beschreven in dit blog.

Conclusie

De strijd tegen ondermijnende criminaliteit vraagt om slimme en gerichte inzet van beschikbare middelen. Door gebruik te maken van open data en de geavanceerde analysetools in Apollo, kunnen gemeenten sneller en effectiever verdachte patronen in de concentratie van bedrijven opsporen. De standaardmodule voor bedrijfsanalyse binnen Apollo biedt beleidsmedewerkers een krachtig hulpmiddel om mogelijke criminele activiteiten te identificeren en aan te pakken, waardoor de veiligheid en integriteit van de gemeente worden beschermd.