Tijdens het /Podium ‘De toekomst van prognoses: een voorspelling’ dat op 17 juni werd gehouden, hielden Janneke Lummen en Hans Weda namens de VNG voor een online publiek een glasheldere presentatie over de totstandkoming, werking, en doorontwikkeling van het Wmo-voorspelmodel.
Lummen (projectleider Wmo-voorspelmodel bij VNG) en Weda (senior data scientist bij VNG) vertelden in hun presentatie op inzichtelijke wijze hoe het Wmo-voorspelmodel werkt. Op basis van historische CBS-data en een aantal door de eindgebruiker vastgestelde indicatoren (zoals groei van het aantal 65-plussers of het aantal inwoners dat gescheiden is, etc.) kan het op wijkniveau voorspellen hoeveel Wmo-gebruikers er zullen zijn in een bepaald jaar, tot 5 jaar vooruit. Daarmee verkrijgen de gebruikers inzicht in de ontwikkeling van het gebruik van de Wmo en kunnen ze stuurinformatie vergaren voor bijvoorbeeld hun capaciteitsplanning, kostenbeheersing of preventiebeleid. Het model is nog in de ontwikkel- en testfase, maar de landelijke uitrol zal niet lang meer op zich laten wachten.
Uit een demonstratie van het dashboard dat VNG heeft ontwikkeld blijkt dat het voorspelmodel een heldere blik geeft op het verwachte Wmo-gebruik in Nederlandse woonwijken. Met een kleine gebruiksaanwijzing: “Het model gaat uit van ongewijzigd beleid; het toont dus wanneer het loont om het beleid aan te passen”, legt Lummen uit. “De getoonde aantallen Wmo-gebruikers zijn unieke gebruikers: mensen met meerdere voorzieningen worden als één persoon geteld – je kunt er dus niet zomaar een kostprijs aan hangen.” En: “Het model voorspelt wát er gebeurt, maar verklaart niet waaróm het gebeurt. Het is een richtinggevend instrument dat vertelt wat er binnen jouw gemeente gaat gebeuren.”
Hans Weeda licht een aantal technische aspecten toe. De keuze voor een ‘verschilmodel’ bijvoorbeeld, dat niet zozeer het absolute aantal Wmo-gebruikers voorspelt, maar aangeeft wat de jaarlijkse groei of krimp in Wmo-gebruik wordt, en daardoor betere voorspellingen blijkt te doen. Of de vraag wat te doen bij grenswijzigingen, wanneer bijvoorbeeld een wijk wordt opgesplitst (antwoord: adressen binnen de nieuw ontstane wijken traceren zodat je op dat niveau schattingen kunt maken van de ontwikkelingen).
Nu gaan de historische data terug tot 2017, dus hoe meer jaren aan gegevens daarbij komen, hoe accurater het model zal worden. Maar er is meer mogelijk om het model nog verder te verbeteren. “Het is work in progress – het zal nooit af zijn”, zegt Lummen. “We willen bijvoorbeeld meer indicatoren toevoegen om het verschil tussen stedelijk en landelijk gebied beter zichtbaar te kunnen maken, of tussen wijken met een hoge of lage sociale status.” Ook wordt er gewerkt aan de mogelijkheid om te laten zien wat er gebeurt als gemeenten zelf aan de knoppen gaan zitten, door (voorgenomen) beleidswijzigingen mee te kunnen nemen in het model.
Dat laatste is een wens van veel gemeenten, blijkt uit de feedback, en die wensen zijn leidend. “We blijven continu bezig met de behoeften van de gemeenten; je moet doorlopend checken of het model nog aan hun vereisten voldoet.” Tegelijkertijd moeten die gemeenten ook nog het nodige leren om optimaal te kunnen profiteren van het model. Want, zo blijkt maar weer, met data kan in potentie bijna alles, maar op basis ervan werken blijft mensenwerk. Lummen: “Het gebruik van data is toch voor veel gemeenten nog nieuw. Ze moeten worden begeleid, met workshops bijvoorbeeld, of online instructies. En een grote uitdaging is ook dat men moet leren te vertrouwen op de cijfers die men te zien krijgt.”
