Wat je morgen besluit kan gisteren achterhaald zijn. Hoe kunnen we de meervoudigheid in een nieuw model opnemen? En hoe maken we optimaal gebruik van beschikbare data? Na de presentatie volgt een levendig debat aan de hand van drie stellingen.

We moeten ons afvragen: ‘Wat is de opgave waar we voor staan?’ en niet ‘Wat staat er in de beleidsnota?’ Die opgave moet je voortdurend herijken aan de hand van data en ervaringen. Morele opgaven moeten expliciet gemaakt worden in plaats in de achterkamertjes. En data geven ons een real time permanente kijk op de opgave en moraliteit. Hij daagt de bestuurskundige wetenschap uit om te kijken naar manier waarop data impact hebben op beleid, hoe we kijken naar maatschappelijke opgaven.

Onder leiding van Marcel Bril volgt een panelgesprek met:

• Willem Sjoukema, product owner bij Kadaster, hij werkt aan een proefschrift over Effective governance for Spatial Data Infrastructures
• Frans Feldberg, hoogleraar Data-Driven Business Innovation aan de Vrije Universiteit Amsterdam
• Agnes Dinkelman, oprichter Stillare, social engineer die niet bang is om weerbarstige, maatschappelijke issues aan te pakken

Het gesprek vindt plaats aan de hand van drie stellingen:

1. ‘Canvas-denken’ staat haaks op ‘bureaucratisch denken’

2. Beleid voegt niets toe aan de uitvoering

3. Moraliteit was altijd al belangrijk, maar de digitale transformatie dwingt ons de morele waarden te expliciteren

Van beleids- naar datacyclus?

De beleidscyclus is eigenlijk de bestuurskundige beschrijving van de werkelijkheid. Van het bepalen van de agenda tot ontwerp, besluitvorming, uitvoering en evaluatie. Maar beleid is eigenlijk een bureaucratische versimpeling van hoe het écht zit, stelt Jan van Ginkel in zijn presentatie. De intelligentie zit namelijk in de uitvoering en de monitoring. De tragiek van de beleidscyclus is dat deze traag is en in zichzelf opgesloten, er is geen interactie met de omgeving. Terwijl er zoveel data beschikbaar zijn vandaag de dag.

Daarom zijn we op zoek naar een eigentijdse benadering. Kunnen we met algoritmen meer grip op de werkelijkheid krijgen? Het geeft in ieder geval een breder perspectief en vindt real time plaats. Van belang zijn wel de ethische aspecten. Algoritmen moeten duidelijk geëxpliciteerd worden. Is de datacyclus een goed alternatief? Ook de datacyclus suggereert een bepaalde volgorde. En is de context van de data wel voldoende verdisconteert in het model? Wat is precies de opgave waar het een antwoord op moet geven?