Ook mobiliteit ontkomt niet aan een grote transitie naar anders, duurzaam, rechtvaardig en klimaatbestendig. Die transitie wil je zo professioneel en verantwoord mogelijk vormgeven, op basis van zoveel mogelijk beschikbare gegevens. Daarom deze negende LVM-notitie over data voor mobiliteit., geschreven door Hans Jeekel.
Barrières voor het gebruik van mobiliteitsdata
Er zijn verschillende problemen rond data- aanwending, data- combinatie en datagebruik. We beschrijven er negen.
Samenwerking
Voor het krijgen van essentiële gegevens voor beleid of gebruikers zijn vaak data van verschillende bronnen nodig. Elk van die bronnen heeft eigen manieren van toeleveren en genereren. Een extra belemmering kan het ontbreken van langjarige samenwerkingsvormen zijn. Om deze barrière te slechten is er een kern-organisatie of een platform nodig die de aanbieders samenbrengt. Beleidsmakers, bedrijven, vertegenwoordigers van het maatschappelijk middenveld en andere belanghebbenden moeten heel precies samenwerken om een waarde-uitwisseling te ontwikkelen. Hier ligt een grote taak, die echter vaak geen actor krijgt.
Standaarden en definities
Er zullen uniforme datastandaarden ontwikkeld moeten worden. Een datastandaard is een afspraak over hoe je gegevens structureert. Die afspraken zijn heel behulpzaam om je eigen organisatorische processen en systemen uniform te krijgen met anderen. Nu ontstaan er door gebrek aan standaarden soms nodeloos veel problemen. Ook dit werk, meestal startend op EU niveau (General Data Protection Regulation), vraagt een actor, die duidelijkheid gaat organiseren, ook over de regels. Nuttig in dit verband is ook het ontwikkelen van API’ s, koppelstukken tussen data. Je kunt dan bestanden met elkaar laten praten, en zo uitwisselen. Zo is voor Mobility as a Service de zgn. TOMP-API ontwikkeld, die nu als een focuspunt voor verder werk kan dienen…
Privaat – publiek
De koppeling privaat en publiek is vaak lastig. In feite zou je willen dat er langjarig van beide kanten wordt geïnvesteerd in een goede data- infrastructuur. Echter; aanbestedingsregels kunnen dan in de weg staan. En private partijen moeten er zeker van kunnen zijn dat hun investeringen in data capaciteit rendement kunnen genereren. Dit vraagt om slimme samenwerkingsvormen.
Data- eigenaarschap
Van wie zijn de verschillende data eigenlijk? Wie heeft, of neemt governance? Dit speelt bijvoorbeeld rond gegenereerde autodata. Zijn die van de automobilist of van de autofabrikant? Het wordt essentieel dat hierover heldere en bindende uitspraken komen.
Concurrentie en bedrijfsinformatie
Veel data bijvoorbeeld van OV-bedrijven of van deelmobiliteit- aanbieders zijn niet vrij toegankelijk, zelfs geheime bedrijfsinformatie, maar ook een essentieel element in een dataketen.
Beleid en uitvoering stellen vaak niet de essentiële vragen
Veel voor de hand liggende vragen worden door beleid-makende en uitvoeringsgerichte organisaties niet of nauwelijks gesteld. En, geen vragen, geen data. Soms zijn deze data juist wel beschikbaar maar wordt er geen of nauwelijks gebruik van gemaakt omdat die vragen wordt gesteld. Dat roept het debat op wie in de publieke sfeer nu eigenlijk de datavragen stellen.
Kennis is bij overheden weggestroomd
Vroeger was er bij overheden (Adviesdienst Verkeer en Vervoer van RWS, diverse grote gemeenten) relatief veel kennis aanwezig over transportmodellen, en de datavoeding daarvoor. Nu is deze kennis grotendeels verdwenen of richting consultants gegaan. Dit betekent dat overheden hun professionele opdracht gevende rol maar beperkt kunnen invullen. Dit moet vanzelfsprekend snel weer veranderen.
Privacy en de – identificering
Er ontstaan problemen als datasets uiteindelijk herleidbaar zijn tot persoonsdata. Dan komt direct de privacy waakhond Autoriteit Persoonsgegevens in de weer. De- identificatie is altijd wel mogelijk maar kost soms een behoorlijke investering. Dat roept de vraag op wie deze investering gaat doen.
Digibeten
Ongeveer 20 % van de bevolking is min of meer digibeet. Dit is een serieus probleem, waar gelukkig wel steeds meer aandacht voor komt.
Aanbevelingen
- Er zijn in ons land veel ruwe databronnen aanwezig , maar het gaat vaak fout op het moment dat de data uit die bronnen bewerkt moeten worden in de richting van informatie voor beleid of uitvoering. Dat vraagt namelijk een stevig kader voor samenwerking tussen publieke instanties en private partijen, waarbij private partijen zien dat ze verantwoord data kunnen leveren zonder in concurrentiepositie in te boeten, en waarin aanbestedingsregels langjarige samenwerking niet in de weg staan. Essentieel voor het goed gaan stromen van mobiliteitsdata wordt werk in het vooronder. Dat vraagt veel regelgeving en organisatiewerk te verrichten vanuit de EU en de nationale overheid. Het gaat om het ontwikkelen van standaarden, API’ s, spelregels, afspraken tussen publieke en private partijen, gedecentraliseerde platforms.
- Goed opdrachtgeverschap is even essentieel. Abstracte doelen van beleid en uitvoering moeten uitgewerkt worden in SMART uitwerkingsdoelen, waaraan goed gegevensvragen te koppelen zijn. Dan ontstaat er focus op welke gegevens je wilt krijgen. Nu blijft dat opdrachtgeverschap vaak vaag en onduidelijk. Mobiliteitsbeleid mag nooit blijven steken in abstracte doelen, een paar akkoorden en een serie pilots. De volgorde moet zijn: concretiseer je beleid en je uitvoering, dan kun je het datawerk richten en organiseren.
- Heel veel gegevens komen niet beschikbaar vanuit de behoefte aan geheimhouding en vanuit een soms overdreven strenge interpretatie van privacy en bescherming van persoonsgegevens. Deze barrières moeten geslecht worden.
In de volledige notitie meer over de vraag en aanbodkant van data, 10 datavragen gekoppeld aan de inhoud van acht eerdere LVM-notities en drie uitgewerkte datavraagstukken rond OV-data. Mobility as a service en data en beladingsgraad van vrachtauto’s.
