Tagarchief: meldkamer

Beeld in de meldkamer is mensenwerk

Geef een reactie

Meldingen naar 112 worden nu nog telefonisch gedaan. Maar meldkamers verwachten dat burgers en bedrijven steeds vaker beeld zullen willen sturen. Uit de eerste experimenten blijkt echter dat het gebruik van foto’s en video’s in de meldkamer minder vanzelfsprekend is dan het lijkt.

Door Jonathan Barnhoorn, Marc Menkhorst, Caroline Schilder, Kees van Dongen

We leven in een beeldcultuur. Volgens Facebook worden er per minuut 200.000 foto’s op de site gezet. Samen kijken we een miljard uur per dag video op YouTube. Elke seconde maken 50.000 mensen een foto met hun telefoon. Nederland, waar 93 procent van de inwoners een smartphone heeft, loopt in deze trend wereldwijd voorop. Vooral voor jongeren is de beeldcultuur een feit: 63 procent zegt foto’s en video’s over zichzelf te delen met anderen. Maar vlak ook ouderen niet uit. 9 van de 10 Nederlandse 55-plussers lopen met een smartphone op zak, en 34 procent is volgens het CBS actief op sociale media.

Beelden in de meldkamer

Die maatschappelijke ontwikkeling raakt ook aan veiligheidsprocessen, zoals handhaving, opsporing en hulpverlening. Burgers zetten zelfgenomen beelden van inbraken, ongelukken en (vermeende) daders op internet. Een buurtgroep wil met eigen foto’s en video’s de politie ondersteunen.

Het ligt voor de hand dat door burgers gemaakte beelden ook in toenemende mate gebruikt gaan worden in de meldkamers van 112. Op dit moment is dat nog niet goed mogelijk. Zo zijn de systemen van de centralisten nog niet ingericht op het weergeven en opslaan van foto’s en video’s die burgers sturen. De meldkamers staan echter wel open voor het gebruik hiervan. Ook de samenleving verwacht in toenemende mate dat zelfgemaakte digitale foto’s en video’s de telefonische melding kunnen ondersteunen.

Maar wat is het effect van foto, video en live-beeld in de meldkamer op het 112-intakeproces? En op de 112-centralist? Dat onderzocht TNO in samenwerking met het ministerie van Justitie en Veiligheid en de Landelijke Meldkamer Samenwerking. Er zijn 2 verkennende experimenten gedaan met 12 centralisten van de Meldkamers Noord-Nederland en Noord-Holland. Zij waren werkzaam in de ambulancezorg, bij de brandweer en bij de politie. Een derde experiment, dat onder andere zou gaan over het effect van de kwaliteit van het aangeboden beeld, moet nog worden uitgevoerd.

Niet sneller en niet per se beter

Het eerste experiment ging om de vraag wat het effect was van foto, video en ‘live’-beeld op de snelheid van het intakeproces en de volledigheid en juistheid van de vergaarde informatie. De deelnemende centralisten werden onder meer geconfronteerd met een door een acteur gedane melding van bijvoorbeeld huiselijk geweld, een persoon te water of een uitslaande brand. In totaal werd gebruikgemaakt van 8 veel voorkomende duidelijke meldingen. De resultaten van dit experiment zijn afgezet tegen een eerder onderzoek met dezelfde meldingen maar dan zonder beeld. Omdat destijds de meldingen alleen verzoeken om noodhulp en zorg betroffen, kon voor dit onderzoek alleen dit type meldingen worden gebruikt.

En wat bleek? De afhandeling van een melding met beeld duurde gemiddeld langer dan een melding zonder beeld. En gemiddeld werd geen kwaliteitsverbetering in de vergaarde informatie waargenomen; eerder een marginale afname. Vooral bij de melding met een live-beeld was er sprake van een (gering) negatief effect. Een interessante waarneming was dat beelden zekerheid, maar ook onzekerheid kunnen veroorzaken bij de centralist. Dit laatste is het geval als beeld en mondelinge melding niet overeen lijken te komen.

Meerwaarde van het beeld

Toch zagen de deelnemende centralisten meerwaarde in het gebruik van beeld. Na afloop was 80 procent positief. Vóór het experiment was dat 25 tot 30 procent. De centralisten gaven achteraf aan dat burgerbeelden de melding kunnen verduidelijken, met name bij gebruik van jargon of bijvoorbeeld bij een taalbarrière. Ook in het geval van een zeer emotionele beller, die bijvoorbeeld geen vragen kan of wil beantwoorden, voegde beeld iets toe. Verder droegen beelden bij om een situatie van een ongeval of stadium van een brand beter te beoordelen. Een ander voordeel, zo vonden centralisten, was dat zij veronderstelden te kunnen zien of instructies daadwerkelijk werden opgevolgd door de melder. Livebeelden genoten de voorkeur, omdat deze de meest actuele beelden gaven en als betrouwbaarder gezien werden.

Impact van beeld

Dat burgers foto’s en video’s maken bij ongevallen, is niet onomstreden. Aan de andere kant kunnen beelden, wanneer die worden gedeeld met de 112-meldkamer, bijdragen aan een beter inzicht in de situatie. Wel kunnen beelden van ongevallen of misdrijven heftige emoties oproepen.

Om te onderzoeken wat de impact van beeld is op centralisten deed TNO een tweede experiment. De 22 eerder genoemde centralisten voerden een gesimuleerde meldkamertaak uit. Tijdens het verwerken van de informatie van de melding werd geen foto, een neutrale foto (zoals een auto) of een heftige foto (zoals een verwonding) getoond.

Emotioneel en mentaal belastend

Om meldingen waarbij foto’s werden getoond te verwerken moesten centralisten meer mentale inspanning leveren dan bij meldingen waarbij geen foto’s werden getoond. Heftige foto’s leidden niet tot meer inspanning dan neutrale foto’s. De emotionele belasting is gemeten met vragenlijsten tijdens het experiment en bevraagd in een interview na afloop. De vragenlijsten lieten geen effect van foto’s op emotionele belasting zien, in de interviews gaven centralisten wel duidelijk aan dat ze verwachten dat heftige beelden in de toekomst belastend kunnen zijn voor henzelf of voor collega’s. Ook vertelden centralisten in de interviews dat de beelden in het experiment ervoor zorgden dat het moeilijker was om de aandacht te verdelen. Dit sluit aan op het resultaat uit het eerste experiment dat centralisten gemiddeld minder volledig waren bij het vergaren van de informatie. Zowel met heftige als met neutrale beelden werden meer auditieve informatie-elementen gemist dan zonder beelden. Bij heftige beelden werd meer gemist dan bij neutrale beelden. Reflecterend vonden centralisten de getoonde foto’s over het algemeen nuttig en zien ze het nut van beelden voor de meldkamer van de toekomst. Ze hielpen om prioriteit en behoefte in te schatten bij een melding.

Toegevoegde waarde

Uit de eerste experimenten blijkt dat beeldmateriaal als ondersteuning van telefonische meldingen niet zonder meer tot kwaliteitsverbetering zal leiden. De grootste toegevoegde waarde van beeld bij het duiden van een melding door de centralist lijkt er te zijn in situaties waarbij de melding of melder onduidelijk is, of de centralist onzeker is over de toestand ter plaatse. De juistheid van deze veronderstelling vraagt om aanvullend onderzoek. Dit staat overigens nog los van de waarde die het beeld verder in de keten kan hebben voor het opbouwen van een informatiepositie op de meldkamer en de opvolging, zoals bijvoorbeeld de waarde voor de opsporing.

Verder blijkt dat beelden zorgen voor extra mentale en emotionele belasting van de centralist. Centralisten geven aan dat ze behoefte hebben aan eigen regie over het bekijken van eventueel beeldmateriaal. Dit kan echter leiden tot keuzestress en dilemma’s. Zij moeten een afweging maken tussen enerzijds het goed uitvoeren van de functie en dus alle beelden uitkijken en anderzijds zichzelf beschermen tegen (te) veel emotionele belasting.

Vaardigheden van de centralist

Het toevoegen van beeld aan het meldproces vraagt daarom niet alleen om technische en analytische skills van de centralist, maar ook typevaardigheid (blind kunnen typen) en het vermogen om te gaan met emotionele stimuli en stress. Hier zal bij de selectie, training en opleiding van personeel rekening mee moeten worden gehouden.

Het gebruik van beeld in de meldkamer zal sterk toenemen. Dit past bij de maatschappelijke trend, waarbij foto’s en video’s steeds nadrukkelijker aanwezig zijn. Initiatieven om beeld in de meldkamer te brengen en te beproeven worden daarom aangemoedigd. De impact van beeld op de centralist mag daarbij niet uit het oog worden verloren. Dit vraagt om zorgvuldig beleid en betrokkenheid van mensen met een achtergrond in het personeelsbeleid en de psychologie. Om het beleid te kunnen formuleren is bovendien meer onderzoek nodig. Bijvoorbeeld naar het effect van de verschillende manieren waarmee beeld het beste aan de centralist kan worden aangeboden.

Onderzoek

Lees ook: J.S. Barnhoorn en C.J.G. Van Dongen (2019) De impact van beeld in 112 meldkamers op de centralist (TNO rapport R10211) en M. Menkhorst en C.M.C. Schilder (2019) Effect van beeld op het 1-1-2 intake proces (TNO rapport R11729). Of lees hieronder de rapporten:

Samenvatting:

[slideshare id=143053720&doc=tno-2019-m10233-190501071611&type=d]

De impact van beeld in 112 meldkamers op de centralist

[slideshare id=143053568&doc=tno-2019-r10211-190501071323&type=d]

Effect van beeld op het 1-1-2 intake proces

[slideshare id=143053619&doc=tno-2018-r11729-190501071426&type=d]

Jonathan Barnhoorn, Marc Menkhorst, Caroline Schilder en Kees van Dongen zijn werkzaam bij TNO. Jonathan Barnhoorn is bereikbaar voor vragen en discussies via e-mail: [email protected]

Bron: Secondant

Voorspellen van de spoedvraag met live databronnen

Geef een reactie

Technologische en maatschappelijke ontwikkelingen hebben ertoe geleid dat er steeds meer sensoren en data beschikbaar komen. Slimme, voorspellende algoritmes kunnen deze data gebruiken om op de spoedvraag te anticiperen en zo een belangrijke bijdrage leveren aan het noodhulpproces.

Dat blijkt uit onderzoek naar hoe het gebruik van live data kan leiden tot specifiekere voorspellingen van de spoedvraag. In samenwerking met het Ministerie van Justitie en Veiligheid, de Landelijke Meldkamer Samenwerking en de hulpverleningsdiensten voerde TNO in het najaar van 2018 dit onderzoek naar het voorspellen van de spoedvraag uit.

Betrouwbaar voorspellen
Het gebruik van (big) data voor het aansturen van het noodhulpproces is niet nieuw. Een voorbeeld hiervan is het Criminaliteits Anticipatie Systeem (CAS) dat de politie gebruikt om te voorspellen waar en wanneer misdrijven als straatroof en inbraak plaatsvinden. De voorspellingen van CAS en vergelijkbare systemen zijn grotendeels gebaseerd op trendanalyses van historische data, zoals het aantal incidenten in het verleden en demografische factoren. De voorspellingen geven informatie over de kans dat een bepaald type incident zal plaatsvinden gegeven de locatie en datum. Deze voorspellingen kunnen gebruikt worden bij het plannen van de benodigde inzet of voor het positioneren van eenheden. Maar deze voorspellingen geven alleen een trend aan en houden geen rekening met de huidige situatie. Hierdoor is het meestal niet wenselijk om op basis van deze informatie direct uit te rukken; in veel gevallen zal er namelijk helemaal geen incident plaatsvinden. In dit onderzoek is verkend in hoeverre het gebruik van live data kan helpen om specifieke incidenten te voorspellen met een dusdanige betrouwbaarheid dat het loont om ook direct op de voorspellingen te acteren.

Challenge in de meldkamer
Dit onderzoek is uitgevoerd in de vorm van een challenge. In samenwerking met de meldkamer Rotterdam heeft een team van onderzoekers van TNO in één week een prototype algoritme gebouwd dat op basis van historische en live data specifieke incidenten in het gebied Rotterdam-Rijnmond kan voorspellen. Het algoritme gebruik hiervoor onder andere meldingen uit het Generieke Meldkamer Systeem, weersvoorspellingen en evenementen kalenders. Tijdens de challenge zijn drie type meldingen uitgewerkt: openbare schennispleging, wateroverlast en liftopsluiting. Deze drie soorten zijn gekozen op basis van het aantal relevante meldingen in de dataset en de verwachte voorspelbaarheid van het type incident gegeven de bronnen die op dat moment beschikbaar waren. Met de huidige dataset bleek de liftopsluiting het beste te voorspellen, voor de andere twee type incidenten maakte het gebruik van live data geen significant verschil ten opzichte van standaard trendanalyses.

Conclusies
De resultaten van de challenge tonen aan dat de betrouwbaarheid van de voorspelling (de kans dat een incident ook echt plaatsvindt op de voorspelde plaats en tijd) erg verschilt per type incident. De meldkamer beschikt op dit moment vooral over databronnen die informatie bevatten over openbare fenomenen zoals weer en drukte; hierdoor zullen op korte termijn de incidenten die sterk met dergelijke factoren samenhangen het beste te voorspellen zijn. Het onderzoek toonde aan dat wanneer het algoritme een incident voorspelde dit in 30% van de gevallen juist was. Of deze en mate van betrouwbaarheid voldoende is om proactief op te treden is aan de hulpdiensten om te bepalen.

Gerichte experimenten kunnen meer inzicht bieden in de toegevoegde waarde van verschillende databronnen en de te verwachte betrouwbaarheid van voorspellingen voor deze specifieke incident types. Om de precisie van de voorspellingen in het algemeen te verbeteren moeten vervolgstappen zich richten op het aanvullen van voorspellingen met data van slimme sensoren zoals camera’s met automatische beeld- en geluidsanalyses.

Er blijft sprake van een continue schaal waarop de spoedvraag voorspeld kan worden: aan de ene kant is de precisie van de voorspelling hoog, maar is er weinig tijdswinst, aan de andere kant is voorspelling onbetrouwbaarder maar is er nog veel tijd om te reageren. Per type incident moet worden bepaald waar op dit spectrum de kosten, zowel in privacy als in geld, in balans zijn met de baten.

Meer weten
Wil je meer lezen over de aanpak, uitkomsten en conclusies van dit onderzoek? Lees dan de flyer Het Nieuwe Melden: voorspellen spoedvraag:

[slideshare id=142988155&doc=flyer-challenge-voorspellen-spoedvraag-april-2019-190430164742&type=d]

Bron: K-LMO

BART! Burger Alert Real Time: verbindingsplatform tussen bewoners, gemeente en politie.

Geef een reactie

Burger Alert Real Time (BART!) is een digitaal meldingsplatform voor een veilige en leefbare buurt. Zaken met ?n zonder spoed kunnen buurtbewoners?24/7delen met politie, gemeente en andere BART! -gebruikers.

Bij overlast, verdachte situaties of sociale problemen geven burgers een digitale waarschuwing en indien nodig onderneemt de politie of de gemeente direct actie. Geen wachtrijen meer. Ook kan de politie zelf alarmeren: ?Momenteel veel auto-inbraken in uw buurt?.

BART! is een samenwerkingsproject waarin de gemeente Den Haag, de politie, CGI, TNO, TU Delft en TIGNL samen investeren. BART! is nu nog in een testfase. Momenteel wordt met kleine stappen experimenteel gewerkt voor de Haagse stadsdelen Escamp en Leidscheveen/ Ypenburg, zodat kleinere resultaten bijdragen aan de opbouw van een volledig participatiesysteem.

Samen bouwen aan een participatiesysteem dat zorgt voor vertrouwen en verbondenheid

BART! is een samenwerkingsproject waarin de?gemeente Den Haag,?de politie,?CGI,?TNO,?TU Delft?en?TIGNL?samen investeren in een digitaal meldingsplatform voor een veilige buurt. Bij overlast, verdachte situaties of sociale problemen waarschuwen burgers elkaar en indien nodig de politie of gemeente via een app. Ook kan de politie zelf alarmeren:
?Momenteel veel auto-inbraken in de buurt?. BART! is in een testfase. Momenteel wordt met kleine stappen experimenteel gewerkt voor de Haagse stadsdelen Escamp en Leidscheveen/ Ypenburg, zodat kleinere resultaten bijdragen aan de opbouw van een volledig participatiesysteem.



Alle ontwikkelde kennis wordt verspreid onder de partners:

Gemeente Den Haag: BART! is belangrijk voor de gemeente Den Haag, want het zorgt voor meer verbondenheid in de buurt en het stimuleert het gevoel dat de bewoners samen de wijk prettig en veilig houden. BART! bevordert het samen optrekken van buurtgenoten, lokale ondernemers, politie en gemeente. Gemeente Den Haag brengt openbare orde, veiligheid en leefbaarheidskennis in en stelt hiervoor de deskundigheid beschikbaar van professionals, leidinggevenden, wijkmanagers, wijkteams en klantcontactspecialisten.
Politie: De ontwikkeling van BART! sluit aan bij de doelstelling van de politie om een meer moderne, flexibele en effectieve organisatie te worden. Ook kan BART bijdragen aan een gevoel van vertrouwen door sterk politiewerk dichtbij de buurtbewoners. Met BART! wordt een meer eigentijdse dienstverlening gerealiseerd dat betere samenwerking met verschillende partners mogelijk maakt. De politie brengt al haar kennis in.
CGI: Het CGI is een grote dienstverlener op het gebied van informatietechnologie en bedrijfsprocessen. Het bedrijf onderzoekt hoe ICT-technieken het BART-concept kunnen ondersteunen. CGI ontwikkelt kortweg de technische kant van het communicatieknooppunt van BART! Momenteel is een prototype in de maak dat uitgebreid zal worden getest. Daarna wordt het doorontwikkeld op basis van de eerste ervaringen.
TNO: Kennisinstituut TNO brengt innovatie in op het gebied van maatschappelijke veiligheid en met name de inrichting van nieuwe media meldprocessen. De organisatie richt zich vooral op het ontwerpen van de bijbehorende processen en participatiesystemen van de betrokken deelnemers.
TU Delft: De Technische Universiteit Delft levert wetenschappelijke kennis vanuit haar jarenlange onderzoek naar participatiesystemen. Inmiddels heeft de universiteit een speciaal Participatory Systems Lab opgezet. De TU Delft richt zich hiermee op het optimaliseren van de samenwerking en het vertrouwen tussen burgers en overheid (gemeente en politie).
TIGNL: Technology Investment Group (TIG) brengt innovatiemanagement-kennis in met betrekking tot wetshandhaving, burgerparticipatie en private publieke samenwerkingsprojecten. TIGNL doet onderzoek en ontwikkelt inzichten voor aandachtsgebieden als competentie-ontwikkeling, ethiek, privacy en dataprotectie. Daarnaast organiseert en modereert zij verspreiding van kennis en registreert de interne en externe projectactiviteiten. Ook verzorgt TIGNL de administratie en de verantwoording van deze activiteiten.

Videobellen naar 112?

Geef een reactie

Tekst?Charlotte van den Berg,?Foto?Rob Acket

Wie alarmnummer 112 belt, krijgt een hulpverlener van de meldkamer aan de telefoon. Deze centralist luistert en informeert zo goed mogelijk om snel te bepalen welke hulp nodig is. Hoe mooi zou het zijn als de beller niet alleen kan beschrijven wat er speelt, maar de noodsituatie ook kan laten zien? Deze manier van melden ? m?t beeld – is dit najaar getest met centralisten in twee meldkamers. ?Wat telt is hoe het w?rkelijk gaat, daarom is beeld zo waardevol.?

Wanneer een centralist iemand aan de telefoon krijgt, is het eerste doel: zorgen dat de juiste hulpverlening op de plek belandt waar hulp nodig is. Ambulance, brandweer, politie en marechaussee (of alle vier) moeten zo snel mogelijk de juiste kant op. Zodra eerste hulp onderweg is, vraagt de centralist verder. Hoe is de situatie nu? Hoe reageert een slachtoffer? Alle informatie wordt vermeld in een centraal systeem waar meerdere hulpdiensten uit kunnen putten.

Mobiel

?Als een melder foto?s of filmpjes heeft die de situatie kunnen verduidelijken, wil je zulk beeld als hulpdienst natuurlijk gebruiken?, vertelt Marjan Dol, directeur van?meldkamer Noord-Nederland. Maar hoe krijg je die beelden goed en snel de meldkamer in? ?Als iemand ons nu beelden wil sturen, lossen we dat hier op dit moment praktisch op: we geven het nummer van een mobiele telefoon van de meldkamer en bekijken de beelden daarop. Ik houd wel van die pragmatische aanpak; wat telt is dat we iemand zo snel en goed mogelijk te hulp kunnen komen.?

‘Het kan toch niet zo zijn dat we als meldkamer alleen de telefoon kunnen opnemen?’

Marjan Dol, directeur van meldkamer Noord-Nederland in Drachten

Wil je beeld structureel, goed en snel gebruiken, dan moet melden met beeld een solide plek krijgen op het computerscherm van de centralisten. En dat willen de meldkamers, omdat ze op die manier zo goed mogelijk kunnen aansluiten bij mensen die hulp zoeken. Dol: ?Het kan toch niet zo zijn dat we alleen de telefoon kunnen opnemen? Daarom willen we graag meedoen aan experimenten die alle meldkamers beter laten aansluiten bij de samenleving.? Bij jongeren bijvoorbeeld, die gewend zijn elkaar foto?s en video?s te sturen. ?De samenleving communiceert al met beelden. Wat je zou willen is dat de melder in staat is dat beeld snel aan ons over te brengen, in aanvulling op het telefoongesprek. Zodat je als melder je camera kunt aanzetten en de beelden?live?kunt laten zien aan onze centralist.?

Camerabeelden

Meldkamers maken al gebruik van beelden: livebeelden die gemaakt worden door openbare camera?s, politiehelikopters of ?drones. Maar de hulpverleningsdiensten willen meer, vertelt Dol: ?Je zorgt als meldkamer dat je de basis van je werkzaamheden op orde houdt, zodat je betrouwbare hulpverlening kunt bieden. Daarnaast is het belangrijk je bezig te houden met onderzoek, zodat je met innovaties en ontwikkelingen ook in de toekomst de goede dingen blijft doen.? Daarom staat ook de?Landelijke Meldkamer Samenwerking (LMS) achter meer gebruik van beeld.

Levensecht

Voor het experiment, dit najaar gehouden in meldkamers van Noord-Nederland en Noord-Holland, zijn acht levensechte meldingen nagebootst door acteurs. Deze fictieve meldingen bevatten zo veel mogelijk elementen van een gecompliceerde noodsituatie. Groot verschil met eerder onderzoek: de twaalf centralisten konden nu ook gebruik maken van foto?s, video?s en zelfs live beeld van de calamiteit. Beeldmateriaal dat zogenaamd gemaakt is door de melder aan de telefoon.

Regie

Alle centralisten waren na afloop van het experiment positief: het gebruik van beeld gaat volgens hen werken in de praktijk. Vooral een verbinding die het mogelijk maakt rechtstreekse beelden van de noodsituatie te zien, helpt hen met meer zekerheid in te schatten wat er gebeurd is. En ook in welk perspectief ze de melding moeten zien. Want wat voor een melder een gigantische wond is, kan voor de centralist heel anders zijn.

De belangrijkste ervaring die de centralisten deelden, was dat ze zelf regie willen behouden: ze willen zelf bepalen of en wanneer ze beeld te zien krijgen. ?Zodat zij vanuit hun vakmanschap kunnen beoordelen wanneer het zien van beelden kan helpen en in welke situatie het alleen zou afleiden?, aldus Dol.

Scherp

Voldoet de huidige situatie in de meldkamers dan niet? Dol: ?Op basis van de woorden van de beller analyseren centralisten een noodsituatie. Ze zijn daar geoefend in en doen dat uitstekend. Maar het blijft zo dat je gebaseerd op wat je hoort, een beeld vormt dat altijd enigszins afwijkt van de werkelijkheid. En wat telt is natuurlijk hoe het buiten w?rkelijk gaat, daarom is beeld zo waardevol. Het helpt ons zo veel mogelijk feitelijke informatie naar boven te krijgen en daarmee de situatie zo scherp mogelijk te krijgen. Daarom gaat het werken met beeld echt helpen.?

Melden met Beeld

Een ander experiment in dezelfde meldkamers testte het effect dat beeld heeft op centralisten zelf. Hoe belastend is het voor hen om een werkdag lang geconfronteerd te worden met heftige beelden? Dol: ?Stel je voor dat je in de meldkamer de hele dag beelden ziet van gewonde mensen. Ik vergelijk het altijd zo: een centralist maakt op een dag ongeveer vijftig keer zo veel mee als hulpverleners die op straat werken. Daar bestaat dus wat zorg over.? Samen zullen de?twee experimenten?antwoord geven op de vraag: ?Wanneer heeft welk soort beeld impact bij het doen van een 112-melding en welke impact is dat??

Bron: JenV Magazine 2018 nr4

Eerste hulp bij cyberincidenten? Update het meldproces!

Geef een reactie

Door: Petra Vermeulen en Arnout de Vries, eerder?gepubliceerd in tijdschrift voor de politie

Een nepmail van de bank, online shoppen op een malafide website, een naaktfoto die op het internet belandt, bitcoins moeten betalen om toegang tot een computer terug te krijgen, of niet kunnen internetbankieren door een DDoS aanval. Cyberincidenten treffen onze samenleving steeds vaker.[1]?De impact van deze cyberincidenten kan groot zijn. Zelfs z? groot dat iemand besluit een einde aan het leven te maken. In 2017 pleegde de 15-jarige scholier Onur zelfmoord, na het ontdekken van naaktfoto?s op sociale media.[2]

Hoewel de gevolgen ernstig kunnen zijn, blijft het aantal meldingen van cyberincidenten beperkt. Het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) concludeerde in september 2017 dat driekwart van de cyberdelicten niet wordt gemeld.[3]?Dit terwijl er naar schatting ruim 2,5 miljoen cyberdelicten werden gepleegd en melden belangrijk is een compleet beeld van cyberincidenten (online diefstal, verstoringen, configuratiefouten, et cetera) te krijgen om trends te kunnen signaleren, te kunnen anticiperen op ontwikkelingen en om te prioriteren in wat er moet worden aangepakt. Volgens de?Cyber Security Raad?(CSR) moeten het meld- en aangifteproces plus de opvolging ervan dan ook worden verbeterd door het proces eenvoudiger te maken.[4]?Maar hoe ziet het huidige proces er precies uit? Waar is nog ruimte voor verbetering? En wat betekent dit voor de?Landelijke Meldkamer Samenwerking? De door TNO uitgevoerde korte verkenning ?Melden Cyberincidenten? pakt deze vragen op.

De korte verkenning leert dat het meldproces voor cyberincidenten nu nog is ingericht vanuit een klassiek veiligheidsoogpunt. Voor vitale aanbieders met een directe link naar de nationale veiligheid is er een centraal meldpunt ingericht. Vanuit veiligheidsoogpunt is dit begrijpelijk. Vitale processen zijn essentieel voor onze samenleving. Uitval of verstoring van deze processen leidt tot ernstige maatschappelijke ontwrichting of vormt een bedreiging voor de nationale veiligheid. De overheid werkt via het Nationaal Cyber Security Centrum (NCSC) dan ook samen met de vitale aanbieders, inlichtingendiensten, en hulpverleners om crisisbeheersing goed te regelen.[5]?Maar voor andere partijen als bedrijven en burgers, die vooral persoonlijke schade ondervinden, is er geen centraal meldpunt. En dat is een gemiste kans, want een dergelijk centraal en landelijk meldpunt is wel nodig.

In de eerste plaats zijn incidenten in de cyberwereld niet los te zien van de fysieke wereld. Toegegeven, cyberincidenten bij bedrijven of burgers hebben veelal geen directe gevolgen voor de nationale veiligheid. Ook hebben dergelijke incidenten niet altijd gevolgen voor de fysieke veiligheid. Daarom is de noodzaak van het melden bij deze doelgroepen anders dan bij vitale aanbieders of klassiek 1-1-2 gebruik. Maar er kunnen wel degelijk fysieke gevolgen voortkomen uit een cyberincident. Cyberincidenten hebben zelfs steeds vaker fysieke impact op personen, bedrijven, overheid of de openbare orde en, zoals de zaak van de 15-jarige Onur aantoont, kunnen incidenten verregaande schade veroorzaken waarbij zelfs mensenlevens in gevaar komen.[6]

Ten tweede is er voor burgers nu geen centrale partij die helpt dreigingen zoveel mogelijk te mitigeren, waardoor deze groep relatief kwetsbaar is. Zeker, er zijn veel meldpunten beschikbaar, verdeeld over diverse type incidenten. Zo kan men voor spam terecht bij de website spamklacht (onderdeel van de Autoriteit Consument & Markt), voor kinderporno bij het Meldpunt Kinderporno, voor grooming, sexting, sextortion, voor online seksueel misbruik bij helpwanted.nl, voor identiteitsfraude bij het Centraal Meldpunt Identiteitsfraude en -fouten (CMI) van de rijksoverheid en voor phishing (bankfraude) bij de eigen bank, internetprovider of politie. Maar de veelvoud aan meldpunten maakt het voor burgers lastig om snel het juiste meldpunt te vinden.

Weinig prikkels
Een centraal meldpunt zou dus een verbetering zijn, maar er valt meer te verbeteren blijkt uit de verkenning. Zo toont de verkenning aan dat er weinig handelingsperspectieven worden geboden, zelfs niet als er bij de politie aangifte wordt gedaan. Hierdoor zijn er vermoedelijk weinig prikkels om (nogmaals) te gaan melden. Ook de 1-1-2 meldkamer biedt nog geen eenduidige handelingsperspectieven bij cyberincidenten. Dit terwijl de meldkamer voor burgers een essenti?le ?lifeline? is, een reddingsboei bij alle acute hulpvragen.[7]

Een centraal (uit maatschappelijk oogpunt ingericht) meldpunt of noodnummer zou dan ook een plek moeten zijn waar burgers terecht kunnen voor zowel informatie over bijvoorbeeld aanwezige kwetsbaarheden en dreigingen, als voor preventieadvies (wat te doen om te voorkomen dat je slachtoffer wordt) en hulpverlening (wat te doen als je t?ch slachtoffer wordt).

Het niet-vitale bedrijfsleven bevindt zich overigens in een vergelijkbare situatie als de burgers. Ook hier kennen online incidenten regelmatig fysieke gevolgen. Denk bijvoorbeeld aan verstoring door een DDoS aanval, of een datalek zoals bij de commerci?le datingsite Ashley Madison waarbij (e-mail)adressen, telefoonnummers, geboortedata, foto?s en versleutelde wachtwoorden op straat kwamen te liggen. Leden ontvingen daarop ook fysieke bedreigingen en vreesden zelfs voor hun leven.[8]

Net als bij burgers heeft ook deze doelgroep te maken met versnippering in het meldlandschap en een gebrek aan handelingsperspectieven. Men heeft het gevoel dat melden geen zin heeft.[9]?Voor concrete hulp zijn bedrijven nu aangewezen op (kostbare) private ICT-dienstverleners. Er is nog geen eenduidige (nood)hulp bij maatschappelijke onrust of schade in de keten als gevolg van een cyberincident. Weliswaar heeft de overheid in 2018 een?Digital Trust Center?(DTC) opgezet om de cyberweerbaarheid van bedrijven te verbeteren, maar het DTC biedt slechts enkele handelingsperspectieven via een doorverwijspagina, en is op zichzelf geen meldpunt (dus ook geen noodnummer) of CERT.[10][11]?Het DTC is momenteel vooral gericht op het beperken van economische schade via informatiedeling, niet op het inrichten van maatschappelijke hulpverlening.

Concluderend zijn er voor vitale aanbieders en niet-vitale bedrijven diverse processen opgezet om de cyberweerbaarheid te verhogen en cybercrises te mitigeren. Voor burgers is dit echter nog niet het geval, waardoor deze groep bijzonder kwetsbaar is. Bij cyberincidenten is er daarnaast geen enkele vorm van hulpverlening beschikbaar: spoed of niet.

Dit alles zorgt ervoor dat bedrijven en burgers weinig worden gestimuleerd om incidenten te melden. Men heeft het gevoel dat dit geen zin heeft. Om het melden van cyberincidenten voor deze groepen te stimuleren en om ervoor te zorgen dat ook in de online wereld burgers en bedrijven geholpen worden bij acute hulpvragen, is een update nodig: een update naar ??n online meldpunt, een update van de samenwerking tussen meldpunten en vooral een update van de geboden handelingsperspectieven. Alleen zo zal het melden van cyberincidenten meer zin krijgen.

Dit artikel maakt onderdeel uit van het onderzoeksprogramma Het Nieuwe Melden. Dit multidisciplinaire onderzoeksprogramma voert TNO uit in samenwerking met het ministerie van Justitie en Veiligheid, het programma LMS en de verschillende partners in het meldkamerdomein. De publicatie wordt breed verspreid om de opgebouwde kennis ten goede te laten komen aan het gehele meldkamerdomein en ook aan aanpalende domeinen. De publicatie kan tenzij uitdrukkelijk anders aangegeven niet gezien worden als het beleidsstandpunt van betrokken partijen.

[1]?VTM Groep, 2018. ?Aantal cybersecurity incidenten in 2017 bijna verdubbeld?. Februari 2018. Beschikbaar via:?https://www.vtmgroep.nl/nieuws/aantal-cybersecurity-incidenten-in-2017-bijna-verdubbeld

[2]?Tweede Kamer, 2017. ?Beantwoording Kamervragen over zelfmoord ten gevolge van sexting?. April 2017. Referentie 1167229. Beschikbaar via:?https://www.rijksoverheid.nl/binaries/rijksoverheid/documenten/kamerstukken/2017/04/10/beantwoording-kamervragen-over-een-zelfmoord-ten-gevolge-van-sexting/beantwoording-kamervragen-over-een-zelfmoord-ten-gevolge-van-sexting.pdf

[3]?Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS), 2017. Driekwart van de cybercrimedelicten niet gemeld. Datum: 25-09-2017. Beschikbaar via:?https://www.cbs.nl/nl-nl/nieuws/2017/39/drie-kwart-cybercrimedelicten-niet-gemeld

[4]?Cyber Security Raad (CSR), 2017. Naar een landelijk dekkend stelsel informatieknooppunten ? Advies inzake informatie-uitwisseling met betrekking tot cybersecurity en cybercrime. CSR-advies 2017 nr 2. Beschikbaar via:?https://www.cybersecurityraad.nl/binaries/CSR-advies%202017%20nr.%202%20-%20Naar%20een%20landelijk%20dekkend%20stelsel%20van%20informatieknooppunten_tcm56-269317.pdf

[5]?Nationaal Cyber Security Centrum (NCSC), 2018. ?ICT Response Board? ; ?Information Sharing and Analysis Centers (ISAC?s)?; en ?Weerbare Vitale Infrastructuur?. 2018. Beschikbaar via:?https://www.ncsc.nl/samenwerking/ict-response-board.html?en?https://www.ncsc.nl/samenwerking/isacs.html?en?https://www.nctv.nl/binaries/18.%20Factsheet%20Vitale%20Infrastructuur_tcm31-32336.pdf

[6]?Tweede Kamer, 2017. ?Beantwoording Kamervragen over zelfmoord ten gevolge van sexting?. April 2017. Referentie 1167229. Beschikbaar via:?https://www.rijksoverheid.nl/binaries/rijksoverheid/documenten/kamerstukken/2017/04/10/beantwoording-kamervragen-over-een-zelfmoord-ten-gevolge-van-sexting/beantwoording-kamervragen-over-een-zelfmoord-ten-gevolge-van-sexting.pdf

[7]?Gebaseerd op Wet Veiligheidsregio?s, ? 6., artikel 35

[8]?Vice News, 2015. ?How the Ashley Madison Hack Could Threaten People?s Lives?. Beschikbaar via:?https://news.vice.com/article/how-the-ashley-madison-hack-could-threaten-peoples-lives

[9]?Forum, VNO-NCW, 2016. Forum-onderzoek: nationale politie heeft ondernemers niets opgeleverd. En opiniestuk: Help, ik ben gehackt! D?t kun je dan verwachten van de politie. Beschikbaar via:?https://www.vno-ncw.nl/forum/forum-onderzoek-nationale-politie-heeft-ondernemers-niets-opgeleverd. En:?https://www.vno-ncw.nl/forum/help-ik-ben-gehackt-d%C3%ADt-kun-je-dan-verwachten-van-de-politie-0

[10]?VNO-NCW, 2018. ?Factsheet Digital Trust Centre (DTC)?. Maart 2018. Beschikbaar via:?https://www.vno-ncw.nl/meer-informatie/factsheet-digital-trust-centre-dtc

[11]?CERT staat voor Computer Emergency Response Team, en wordt ook wel CSIRT (Computer Security Incident Response Team) genoemd. Het zijn aparte organisaties of organisatieonderdelen die verantwoordelijk zijn voor het voorkomen, isoleren en mitigeren van computer- en informatiebeveiligingsincidenten in computers of netwerken. Daarmee wordt de beschikbaarheid van informatiestromen en diensten gegarandeerd. In Nederland hebben de vitale aanbieders vaak een eigen CERT/CSIRT. Daarnaast is er een nationale CERT/CSIRT voor de rijksoverheid: NCSC-NL. Zie ook:?https://www.cert.nl/

Bron: Tijdschrift voor de politie

‘Zoekt u mee naar deze fiets?’, vraagt de chatbot

Geef een reactie

Met het project BART! brengt Den Haag bewonersinformatie van digitale buurtgroepen en sociale media overzichtelijk samen in de meldkamer. Met algoritmes en chatbot-technologie doet de gemeente steeds meer beroep op het zelfoplossend vermogen van de bewoners. ?Zij kunnen van grotere betekenis zijn voor de veiligheid in hun eigen buurt.?

Een verloren fiets, vuilnis op de stoep buiten de ophaaltijden, een verdachte auto langs de weg. Dit soort problemen komen van oudsher op het bordje van de politie of de gemeente. Maar hoe effectief is dat? Tegenwoordig zijn veel mensen met elkaar verenigd in WhatsAppgroepen of op Facebook. Digitale buurtgroepen zijn inmiddels ingeburgerd. Daar delen buurtbewoners van alles en ze helpen elkaar verder met het terugvinden van voorwerpen en personen of ze houden een extra oogje in het zeil. Op deze manier tonen flink wat wijken een groot zelfoplossend vermogen, zonder overheidsinterventie. Dat is een enorme verschuiving in de samenleving. Echter, al die groepen vormen kanaaltjes naast elkaar, de gedeelde informatie komt niet samen.

?Het is aan ons om een meldkamer te verzinnen, waarin we signalen van burgers bij elkaar kunnen krijgen?

?Vroeger schreven we een brief aan de gemeente, toen kwam de telefoon, maar nu communiceren mensen veel meer via WhatsApp of sociale media?, zegt Pauline Krikke, burgemeester van Den Haag, in een filmpje over?Burgers Alert Real Time (BART!). ?Het is aan ons, de gemeente, om een meldkamer te verzinnen, waarin we signalen van burgers bij elkaar kunnen krijgen en daar goed op te kunnen reageren.? De meldkamer, operationeel centrum, is nog ingericht op telefonisch contact. Tekstberichten, foto?s en videobeelden zijn moeilijk te verwerken voor een operationeel centrum. Hoe haakt het aan op de digitale buurtgroepen? Daar zijn er inmiddels zoveel van, hoe hou je het overzicht in de databrij?

Zwerfvuil en verdachte zaken

BART! biedt een platform waar bewoners, politie en gemeente met elkaar samenwerken aan leefbaarheid en veiligheid in wijken. Het kan duiding geven aan telefonische informatie of van het socialemedia-verkeer tussen wijkbewoners, politie en gemeente. Vorig jaar experimenteerde Den Haag ermee in de wijken Berestein en Ypenburg. Samenredzaamheid is de kerngedachte van BART!: wijkbewoners nemen eigenaarschap over een probleem in hun buurt, ze zoeken eerst zelf een oplossing. Bijvoorbeeld door mee uit te kijken naar een verloren fiets, een medebewoner aan te spreken als hij zijn huishoudelijk afval niet op de juiste manier aanbiedt of uit te zien naar de eigenaar van de verdachte auto. Lukt het de bewoners niet om zelf het probleem te adresseren, dan kunnen ze het bij de gemeente of politie neerleggen.

Eerst zelf zoeken naar een oplossing?

?BART! is een experimenteel project en technisch gezien een?Complex Event Processor, een CEP?, legt Richard Vriesde uit. Vanuit de politie-eenheid Den Haag is hij betrokken bij dit project, samen met de gemeente Den Haag,?TU Delft,?TNO,?CGI?en?TIGNL. De CEP is in staat om uit een stroom data informatie uit digitale buurtgroepen te destilleren en hanteerbaar te maken. Via BART! communiceert de gemeente Den Haag straks met verschillende buurtgroepen, zoals?Veilige Buurt,?MijnBuur,??Waaksamen?en?Next Door. Hier kunnen bewoners anoniem tekstberichten, foto?s, video?s en locatiegegevens delen. Ze hoeven niet te kiezen waar een melding heen moet en ze komen ook niet in een wachtrij terecht. Met de CEP kan het operationeel centrum de databrij structureren, een beeld geven van wat er aan de hand is en een melding doorgeven aan politie, gemeente, of het via chatbot-technologie teruggeven aan de gemeenschap. Bewoners gaan dan eerst met elkaar zoeken naar een oplossing.

?Wat als een Hagenaar in een tekstbericht laat weten dat er ‘geklauwd’ of ‘gejat’ is?’

In de praktijklaboratoria van Berestein en Ypenburg werden 5 praktijkcasussen ge?nsceneerd, zoals een inbraak, een verdachte persoon bij een pinautomaat en een gewonde op straat. Vriesde: ?We stuurden mensen op pad met mobiele telefoons en we richtten een operationeel centrum in, ons laboratorium, waar professionals van het operationeel centrum van het?Real Time Intelligence Center?(RITC) en het Regionaal Service Centrum samenwerkten, om te zien wat er gebeurt als een bewoner in een tekstbericht een melding doet van een verdachte situatie. En wat is er vanuit ons nodig om te reageren?? Onderzoekers van TNO en de ontwikkelaars van de CEP, namen het werkproces en de privacyaspecten onder de loep en bekeken welke informatie de politie nodig heeft om betekenis te kunnen geven aan de informatie uit de data.

Technische horden

De ontwikkelaars van de CEP vinden allerlei praktische en technologische hobbels op hun pad. ?Bij een verdachte omstandigheid gebruiken burgers geen woorden die voorkomen in het wetboek van strafrecht?, zegt Vriesde. ?De CEP categoriseert op steekwoorden als ?verdacht persoon? en ?diefstal?, maar wat als een Hagenaar in een tekstbericht laat weten dat er ?geklauwd? of ?gejat? is? De slimme technologie moet politievakjargon en gewone spreektaal kunnen begrijpen, zodat wij uit de informatiestroom politie-informatie kunnen genereren. Google gaat voor ons niet zo ver.?

Een andere technische horde die het team nu moet nemen, is om te kunnen inschatten hoe actueel en urgent een melding is. Vereist het directe actie, kan het wachten tot morgen of speelde dit vorige week? De CEP moet de data chronologisch in de tijd kunnen plaatsen. En waar heeft een incident precies plaatsgevonden? Een centralist van het operationeel centrum kan weinig met een melding van een vermist kind dat voor het laatst is gezien in de Albert Heijn, als hij niet over de gps-locatie beschikt. Een buurtbewoner zal direct weten om welke winkel het gaat. Directe uitwisseling van geografische data is essentieel.

?De centralist kan op basis van de woordwolk al zien wat er speelt’

Momenteel sleutelt het team aan het geografisch verwerken van de informatie, zodat er bij meerdere meldingen een woordwolk ontstaat rondom een bepaald gebied. ?Op basis van steekwoorden zoals ?verdacht persoon? en ?auto?, krijgen we al snel een beeld van wat er gaande is,? aldus Vriesde. ?Nog voordat de centralist alle tekstberichten heeft doorgenomen of 5 bellers te woord heeft gestaan, kan hij op basis van de woordwolk al zien wat er speelt en erop reageren.?

Veranderende taak van de centralist

Wat voor gevolgen heeft deze ontwikkeling voor de centralisten? Om daar een goed antwoord op te vinden, bekijken de betrokken onderzoekers de invloed daarvan op politieprocessen. In plaats van een individuele beller, heeft het operationeel centrum nu een hele buurt tegelijk aan de lijn, legt Vriesde uit. ?Door datagestuurd te werken, gaan we over naar een-op-veel-communicatie. Nu neemt de centralist een melding een-op-een aan en geeft dat door. Met de nieuwe digitale werkvorm, verschuift zijn werk naar analyse, waarbij hij veel meer de regie krijgt in de operatie.? Het systeem heeft al vastgesteld wat er aan de hand is, de centralist controleert vervolgens of dat juist is en geeft daar duiding aan.

?We laten het volume van de data toenemen, om het algoritme nauwkeuriger te maken?

Door het werken met CEP en chatbot-technologie, kan er automatisch een handelingsperspectief uitgaan naar de digitale buurtgroepen: heeft u al naar buiten gekeken, heeft u het kenteken genoteerd, zoekt u mee naar deze persoon? Het kan zelfs een ingezonden foto blurren en delen in de betreffende buurtgroep, volgens de eisen van de privacywetgeving. In de nabije toekomst kan die interactie razendsnel datagestuurd gebeuren. De centralist komt dan vooral in beeld om de professionals aan te sturen. Hoeveel politie-inzet is gewenst, hoeveel auto?s zijn er nodig, is de situatie onder controle of moeten we opschalen? Vriesde: ?De centralist zal nog steeds veel beslissingen moeten nemen, maar hij wordt enorm geholpen door de technologie.?

Tijdens de pilots is gestart met het ontwikkelen van algoritmes, die in combinatie met chatbot-technologie grote hoeveelheden data heel vlot inzichtelijk kunnen maken. ?Nu proberen we de ongestructureerde data te structureren?, besluit Vriesde. ?We laten het volume van de data toenemen, om het algoritme nauwkeuriger te maken en de CEP beter tot zijn recht te laten komen. Op die manier worden de inspanningen van de bewoners krachtiger en zij kunnen van grotere betekenis zijn voor de veiligheid in hun eigen buurt.?

Bron: Secondant

Landelijke Meldkamer Samenwerking en het Nieuwe Melden

Geef een reactie

De wereld verandert continu. Technologische ontwikkelingen en nieuwe toepassingen daarvan in de maatschappij volgen elkaar in rap tempo op. Nieuwe communicatiemiddelen tussen mensen onderling, met bedrijven en de overheid zorgen voor nieuwe mogelijkheden voor het melden van ongevallen en noodsituaties. Het ministerie van Justitie en Veiligheid, de hulpverleningsdiensten (in de vorm van de LMS, de Landelijke Meldkamer Samenwerking) en TNO onderzoeken binnen het programma ?Het Nieuwe Melden? samen hoe de overheid zich slimmer kan organiseren en beter gebruik kan maken van de kansen die nieuwe communicatievormen bieden voor het melden van veiligheidsincidenten. De kennis die deze onderzoeken oplevert, draagt eraan bij om nu en in de toekomst burgers in nood sneller en effici?nter te helpen en de ambulancezorg, brandweer, marechaussee en politie beter te faciliteren bij hulpverlening en bestrijding van crisis en rampen.

Bijeenkomst op de CCR Summit 2018

Visie vormen en experimenteren

Visievormend en experimenteel onderzoek is de kern van de aanpak van Het Nieuwe Melden. Met visievormend onderzoek brengen we de huidige trends en transities in kaart en bedenken samen met de verschillende stakeholders in het meldkamerdomein hoe hier effectief op ingespeeld kan worden. Met experimenten onderzoeken we de invloed van technologische ontwikkelingen op de meldkamer en het meldproces. We beantwoorden vragen als: ?Hoe sturen we hulpverleners voorbereid op weg met big data?? of ?Welke input kunnen sensoren leveren aan de meldkamer??. In het programma werken we nauw samen met de LMS. De LMS, de ‘scale-up’ van het programma Landelijke Meldkamer Organisatie, is het nieuwe organisatieonderdeel van de politie en werkt van en voor alle partijen in het meldkamerdomein. E?n van de belangrijke opdrachten van de LMS is het moderniseren en vernieuwen van meldkamerprocessen, -systemen en ?organisatie, onder andere met sensoren, datascience en netcentrisch opereren. In samenwerking met het meldkamerveld kunnen we onderzoek doen met impact ? waarin de eindgebruiker wordt meegenomen. We vertellen graag meer over de trends en transities en lichten twee recente experimenten toe.

Trends

Er zijn verschillende trends in kaart gebracht die van invloed zijn op het meldproces:

  • Smart community: We leven in een smart community, waarin informatie-uitwisseling explosief toeneemt en mensen altijd en overal met elkaar verbonden zijn. Dit betekent dat er meer kanalen komen via welke burgers meldingen kunnen of willen doen. In deze genetwerkte samenleving is iedereen steeds meer altijd en overal met elkaar verbonden. Daarnaast wordt burgerparticipatie, bijvoorbeeld via sociale media, gemakkelijker.
  • Vermenging digitale en werkelijke wereld: De digitale en werkelijke wereld versmelten, waarbij er een toenemende afhankelijkheid is van digitale systemen. De digitale wereld is in staat tot steeds betere nabootsing of zelfs ?verbetering? van de echte wereld. Denk hierbij bijvoorbeeld aan Augmented Reality of Mens Machine Interfaces. Activiteiten en systemen in het digitale domein krijgen daarmee steeds meer invloed op onze activiteiten in de fysieke wereld. Digitale veiligheid zal daarmee steeds meer impact hebben op de fysieke veiligheid van de burger.
  • Beeldcultuur: We leven in een beeldcultuur, waar de technologie in een stroomversnelling zit en de behoefte aan beeld steeds groter wordt. De impact van deze trend is momenteel al voelbaar in de meldkamers, die steeds vaker toegang hebben tot (live-)beelden uit de regio. Bij dit toenemende aanbod moet rekening gehouden worden met de regie ? voegt het beeld nog wat toe aan reeds ontvangen informatie en in hoeverre draagt het bij aan snellere hulpverlening? Daarnaast is het van belang om de impact op de centralist te duiden; beelden kunnen schokkender zijn of juist een melding afzwakken.
  • Autonome besluitvorming: Er is steeds meer sprake van autonome besluitvorming op basis van data. Wanneer er geen gebruik gemaakt wordt van de toenemende input van data ten behoeve van veiligheid zal de burger zich afvragen waarom niet. Aan de andere kant moet er ook geen overload zijn aan data of beslismodellen die het hulpverleningsproces kunnen verstoren.
  • Digital trust: We worden ons bewust van de keerzijde van het opslaan en transporteren van data, mede omdat de kwetsbaarheid voor digitale veiligheidsincidenten groter wordt en het onderscheid tussen nep en echt steeds moeilijker. Privacy zal soms opgegeven moeten worden ten behoeve van veiligheid, maar waar ligt deze grens? Transparantie over welke gegevens waarvoor worden gebruikt blijkt hierin een belangrijke factor. Daarnaast moeten nieuwe databronnen (zoals beeld) die aangewend worden voor besluitvorming betrouwbaar zijn.
  • Smarter world: We leven in een smarter world, waarin ?dingen? steeds slimmer worden en mens-machine interfaces steeds intu?tiever. Veiligheidsdiensten moeten dus steeds beter kunnen communiceren met dingen in plaats van mensen. Op deze manier zouden slimme voer-, vaar- en vliegtuigen of gebouwen zelf meldingen kunnen doen.

Transities

Om in te spelen op de hierboven beschreven trends en ontwikkelingen zijn verschillende transities voor de meldkamer gedefinieerd: van beperkte gegevens naar relevante multimediale informatie, van volgend naar voorspellend, van menselijke naar kunstmatige intelligentie, van begrensd naar virtueel grenzeloos, van intern hi?rarchisch naar extern genetwerkt, van blind vertrouwen naar transparantie. Aan deze transities worden samen met stakeholders, zoals de verschillende kolommen en het ministerie, actierichtingen gedefinieerd die eind dit jaar gepubliceerd zullen worden.

Transities op de weg naar Het Nieuwe Melden

Beeld in de meldkamer

?Ja mevrouw, ik zie het?!? Een nieuw geluid op de 112-meldkamer tijdens het experiment ?Melden met beeld?. In oktober is een onderzoek uitgevoerd in de Meldkamers Noord-Nederland en Noord-Holland om te onderzoeken wat de invloed is van het gebruik van beelden bij 112-meldingen. Beeld kan namelijk het proces versnellen en de juistheid van informatie vergroten maar mogelijk ook tijd kosten om te interpreteren en afleiden van wat wordt gezegd. Centralisten van verschillende disciplines deden mee aan twee experimenten. Het eerste (quasi) experiment richtte zich op het effect van beeld op het proces en met name op de snelheid, juistheid en volledigheid van de verwerkte informatie. Elke centralist handelde tijdens het experiment acht cases af waar tijdens de intake beeldmateriaal aan werd toegevoegd. Op die manier konden onderzoekers van TNO de prestaties van de centralisten die eerder de cases hebben afgehandeld zonder beeldmateriaal worden vergeleken met de prestaties van de centralisten die wel beeldmateriaal kregen aangeboden. Het tweede experiment was verkennend van aard en richtte zich op de emotionele en cognitieve impact van beeld op de centralist. De eerste conclusies en inzichten van de experimenten worden nu verwerkt en later dit jaar gepresenteerd. Want, de toekomst komt in beeld.

Voorspellen van meldingen

Het voorspellen van de spoedvraag is een ander voorbeeld van een experiment, dit keer in samenwerking met de meldkamer Rotterdam. In dit experiment wordt een algoritme ontwikkelt om 112-meldingen te voorspellen op basis van historische en live bronnen. Verschillende databronnen kunnen gebruikt worden door zogeheten ?machine learning algoritmes? om trends te ontdekken en voorspellingen te doen. Politie, brandweer en ambulance maken al gebruik van voorspellende algoritmes om te bepalen waar de kans op incidenten het grootst is. Maar deze algoritmes zijn nu nog voornamelijk gebaseerd op historische incident data. De vraag is of andere (live) databronnen zoals weer en verkeer kunnen worden benut om beter te kunnen anticiperen op de spoedvraag. Deze vraag wordt op het moment van schrijven getoetst waarbij experts van politie, brandweer en TNO samenwerken om voor dit probleem werkbare oplossingen te realiseren.

Conclusie

Door een gedegen visie te vormen over de nabije en verdere toekomst en te leren van experimenteren in de praktijk geeft het onderzoeksprogramma Het Nieuwe Melden inzicht in de meldkamer van de toekomst: wat is er mogelijk en hoe pakken we dit aan? Een mooie uitdaging waar nu en in de komende jaren hard aan gewerkt wordt. Doet u mee?

[slideshare id=124470879&doc=20178ccrsummitmagazinev1-181130084220]

Bron: RB&W

Trendradar voor Het Nieuwe Melden

Geef een reactie
Trendradar brengt ontwikkelingen in kaart voor Het Nieuwe Melden (HNM), een programma met visievormend en experimenteel onderzoek naar nieuwe ontwikkelingen binnen het meldproces. De interactie tussen burgers en hulpverleningsinstanties ten behoeve van veiligheid en dienstverlening staat hierbij centraal.

De wereld verandert continu. Technologische ontwikkelingen en nieuwe toepassingen volgen elkaar in rap tempo op. Nieuwe mogelijkheden voor communicatie tussen mensen onderling en met bedrijven en de overheid scheppen ook verwachtingen voor ?het melden?. De HNM-Trendradar brengt deze ontwikkelingen in kaart.

‘Lifeline voor burgers

Om de veiligheid en (nood)hulpdienstverlening zo goed mogelijk te blijven ondersteunen is het belangrijk te weten wat er speelt qua trends en technologische ontwikkelingen. Deze zullen zowel kansen als potentiele risico?s met zich meebrengen. Vanuit de kennis van deze ontwikkelingen kan een visie en een strategie worden vastgesteld om een ?lifeline? voor burgers te kunnen zijn en blijven.

De juiste informatie op de juiste plek

Het waarborgen van veiligheid en het zo goed mogelijk inzetten van (nood)hulpdienstverlening is afhankelijk van de snelheid en overdracht van juiste en relevante informatie naar de juiste schakels in de keten. Maar het gaat ook om interpretatie van deze informatie en vandaaruit correcte vertaling naar effici?nt en effectief handelen. In het meldproces zijn een aantal generieke stappen te onderscheiden: Waarnemen ? Melden ? Duiden ? Opvolgen. In de stap Duiden wordt de gemelde informatie ge?nterpreteerd en vertaald naar handelen, dus van: ?Wat is er aan de hand? naar: ?Wat kunnen we doen.? Deze stap is te zien als de kernstap in het meldproces.

De juiste koers voor Het Nieuwe Melden

Het meldproces is onderhevig aan technische, maatschappelijke en organisatorische ontwikkelingen. Om een ?lifeline? voor burgers te kunnen zijn en blijven, dienen we gebruik te maken, dan wel rekening te houden, met deze ontwikkelingen.
Een algemene actie gekoppeld aan maatschappelijke trends is het inspelen op ontwikkelingen in de maatschappij om de voorkant van het meldproces slimmer te organiseren en daarmee het contact tussen hulpdiensten en burgers te behouden en verder te verbeteren. Qua organiseren kan er ingespeeld worden op bestaande ontwikkelingen van netcentrisch werken. Voor wat betreft het beschermen van informatie zal het bewustzijn moeten worden vergroot en er een groei moeten komen in expertise.
De trendradar laat zien aan welke acties gedacht kan worden voor de verschillende stappen of aspecten uit het meldproces. Met deze acties kan door gericht invulling te geven aan experimenteel onderzoek Het Nieuwe Melden de juiste koers inzetten.

Lees hier de hele trendradar:

[slideshare id=115342522&doc=tno-trendradar-hnm-180919062207]

Bronnen: TNO

App: Tolken app

Geef een reactie


Ambulancemedewerkers en centralisten op de meldkamer van Zuid-Holland Zuid kunnen vanaf nu gebruik maken van een tolken-app. Die is speciaal ontwikkeld om makkelijker te kunnen communiceren met pati?nten die de Nederlandse taal niet machtig zijn.

De app moet zorgen voor betere en snellere communicatie. Dat kan van levensbelang zijn. “We krijgen regelmatig te maken met niet-Nederlands sprekende pati?nten. Dat is soms moeilijk communiceren”, zegt projectleider Leo Roos.

“Als mensen geen Nederlands spreken, kan het moeilijk zijn om de plaats en de aard van de noodsituatie te achterhalen. De taalproblemen kunnen de zorg vertragen of hinderen.”
De nieuwe app ‘spreekt’ acht vreemde talen, zoals Pools, Afghaans en Arabisch. “Antwoorden op eenvoudige vragen als ?Wat is er gebeurd? en ?Waar heeft u pijn? zijn van groot belang om goed hulp te kunnen bieden”, aldus Roos. De app stelt vragen in de taal van de pati?nt.

Voor talen die niet op de app zitten, kan de de ambulancemedewerker via dezelfde app direct contact leggen met een tolk van het Tolk- en Vertaalcentrum Nederland (TVcN). Zeven ambulancediensten hebben de app laten ontwikkelen en gebruiken hem nu. Met 2 drukken op de knop heeft men dan binnen 60 seconden een tolk aan de lijn in elke gewenste taal.

Bronnen: Rijnmond, Tolk en Vertaalcentrum Nederland

Impact van beeld door Het Nieuwe Melden

Geef een reactie

Meldingen naar 112 en 0900-8844 worden nu nog telefonisch gedaan. Maar meldkamers in Nederland verwachten dat ze binnen vijf jaar met beelden uit meldingen zullen werken. Zegt een beeld meer dan duizend woorden, of resulteert beeld in een verkeerde weergave van een bepaalde situatie? Kan het tot verkeerde beslissingen leiden?

In de publicatie ?Wie kijkt er mee?” verkent TNO de impact van het melden met beelden door burgers bij meldkamers van hulpverleningsdiensten.

Beeld wordt doorgaans alleen gebruikt voor de opvolging van een melding en nog niet als een wezenlijk onderdeel van een (spoedeisende) melding. Hoe kun je dan toch effectief en verantwoord omgegaan met beeld? Hiervoor is een beschouwing nodig van de impact van beeld vanuit diverse invalshoeken: mens, organisatie, proces, technologie, wetgeving en ethiek.

Deze verkenning is een vervolg op de TNO publicatie van Het Nieuwe Melden veschenen in 2016. Hierin worden de nieuwe vormen van melden tot aan 2025 en die meldkamers op termijn drastisch kunnen veranderen, op een rij gezet. Zo is bijvoorbeeld het gebruik van apps om te communiceren met de meldkamer in opkomst. Daarom is het programma Landelijke Meldkamerorganisatie (LMO) nu bezig met de ontwikkeling van een 112 app. Ook op sociale media is allerlei informatie te vinden. Deze kanalen kunnen in de toekomst misschien gebruikt worden als meldkanaal. De sterk toenemende rol beeld in de maatschappij heeft als gevolg dat we alles vastleggen via de smartphone en andere devices. Foto?s, filmpjes en real-time video?s delen we via sociale media.

Beeld is een overheersend element in socialemediatoepassingen. Het gebruik van beeld in het meldproces is een logisch gevolg van maatschappelijke en technologische ontwikkelingen. Niet alleen voor het meldkamerdomein, maar ook bij de politie, brandweer en ambulancezorg.

Wil je meer weten over melden met beeld? Download de publicatie ‘Wie kijkt er mee?’ Of bekijk het online:

[slideshare id=84628078&doc=107tnohnmbeeldonline-171221140013&type=d]

Live View

Het benutten van beelden is in de meldkamer is niet helemaal nieuw. Zo wordt al langer gebruik gemaakt van publieke en private camera?s om de omgeving te monitoren in cameratoezichtcentrales.

Met Live View kan de meldkamer van de politie rechtstreeks meekijken met de camerabeelden van een winkelier of horecaondernemer. Als een bedrijf zijn bewakingscamera heeft aangesloten bij een particuliere alarmcentrale, krijgt deze bij onraad via een (alarm)sensor een melding. Een beveiligingsmedewerker van de alarmcentrale kan vervolgens de beelden zien en alle gegevens en de live beelden desgewenst doorschakelen naar de meldkamer van de politie. Door de tussenkomst van de particuliere alarmcentrale ? de poortwachter ? wordt nodeloos uitrukken voorkomen. In de meldkamer kan vervolgens live worden meegekeken. De meldkamer kan ook vragen om (indien mogelijk) de camera te draaien, in te zoomen of een andere camera te activeren en de beelden daarvan te delen. Het aangeboden beeld wordt nu nog niet openomen en moet achteraf worden gevorderd. Beeld opvragen ? bijvoorbeeld ter verificatie van een gaand incident ? van camera?s onder regie van de politie is inmiddels gewoongoed. Voor beelden die zijn gemaakt in de niet-publieke ruimte is dit bewerkelijker.

Live View is oorspronkelijk ontworpen voor het verminderen van het aantal overvallen en het verhogen van het oplossingspercentage. Het is daarmee gericht op het vergroten van de heterdaadkracht. Het idee dat de politie rechtstreeks kan meekijken werkt tevens preventief. Live View is beschikbaar in alle 112-meldkamers en een aantal private bedrijven. Het wordt inmiddels gebruikt voor 112-waardige gebeurtenissen met (nu nog) de nadruk op politiegerelateerde incidenten.

De mens

De gevolgen voor betrokkenen bij een incident kunnen groot zijn. Omstanders en slachtoffers worden immers op beeld vastgelegd, en die informatie gaat alle kanten op. Maar zelfs een dader heeft recht op privacy. Beeld kan een enorme impact hebben op de professional in de meldkamer en de hulpverlener op straat. Beeld kan niet alleen heel schokkend zijn, het kan ook zorgen voor meer werklast. En wat is precies het effect van beeld op een goede besluitvorming?

Het belangrijkste doel van de centralist is zo snel mogelijk de juiste inzet te bepalen en de weg op te sturen. Kwaliteit EN snelheid dus. Snel communiceren met een persoonlijke focus kan heel goed met telefonie, zeker als je getraind bent om goed te luisteren. Na deze eerste fase volgt vaak een verdieping: ?Wat is er precies gebeurd??, waarin belangrijke details over de situatie aan bod komen. Deze complexe boodschappen zijn gemakkelijker over te brengen met een rijker medium.

Beeld kan betekenen dat centralisten zich op andere dingen richten dan ze nu doen in een telefoongesprek. Beeld kan positieve, maar ook negatieve gevolgen voor het meldproces hebben. Uit de cognitieve psychologie kennen we vele valkuilen, ook wel cognitive biases (denkfouten) genoemd, die een rol zouden kunnen spelen bij het introduceren van beeld in de meldkamer. Zoals:

  • Bizarreness effect:?Mensen onthouden verrassende informatie vaak beter.
  • Picture superiority effect:?Concepten uit beelden worden veelal beter onthouden dan concepten uit woorden.
  • Anchoring:?Mensen richten zich soms te sterk op ??n stuk informatie ? vaak datgene dat als eerst binnenkomt ? voor het nemen van een beslissing. Wat zegt dit over de timing van het invoegen van beeld in het meldproces?
  • Empathy gap:?Mensen zijn van nature geneigd de intensiteit van eigen gevoelens of die van de ander te onderschatten. Is het een idee om centralisten zelf te laten bepalen of ze een heftige afbeelding wel of niet willen zien?
  • Framing effect:?De manier waarop informatie wordt gepresenteerd kan be?nvloeden welke conclusies iemand trekt.

Het meldproces

We onderzoeken nu al de impact van beeld op het huidige 112-protocol. Beeld geeft namelijk niet alleen antwoorden, maar stelt ons ook in staat de juiste vragen te stellen. Past het 112 protocol zich aan op het beeld, of ontstaat er vanuit het protocol regie op het beeld? En is er nog wel een protocol mogelijk bij al die ongestructureerde grote hoeveelheden beelden die binnenkomen?

Een beeld zegt meer dan duizend woorden, en dus kan het voor de centralist tijd schelen om duidelijk te krijgen waar een melding over gaat. De centralist heeft zo misschien ook meer zekerheid over de verkregen informatie. Omdat beeld een universele taal is, is het uitermate geschikt voor meldingen door een grote doelgroep, waaronder anderstaligen. Het gebruik van beeld heeft echter ook nadelen. Doordat de drempel om te melden lager is, kan dit leiden tot nepmeldingen of misbruik. Bovendien kan beeldmateriaal worden gemanipuleerd of kan een melder oud beeldmateriaal gebruiken om te suggereren dat het om een actueel incident gaat. Verder kunnen heftige beelden grote impact hebben op de centralist zelf. Het bekijken van foto-en videomateriaal kan ook meer tijd kosten, omdat dit veel aandacht vraagt.

De overheid als organisatie

De overheid trekt zich terug. Ook moeten steeds minder mensen steeds meer doen. Dat vraagt om prioriteiten. De overheid zal dus keuzes moeten maken: welke taak is aan de overheid, en welke wordt belegd bij burgers en het bedrijfsleven? De samenwerking tussen de overheid, bedrijfsleven en burger zal hoe dan ook worden ge?ntensiveerd. Meer dan 97% van alle camera?s is in private handen. Met het internet der dingen wordt dat alleen maar meer. De rol en de taak van burgers, bedrijfsleven en overheid kan voor specifieke situaties in de toekomst verschuiven. Volgens de wetenschap kosten meer natuurlijke vormen van communicatie zoals beeldbellen minder energie. Ook zijn ze effectiever. Ofwel, hoe rijker het medium, hoe geschikter om een ingewikkelde boodschap over te brengen. Maar geldt dit ook voor de meldkamer? Centralisten en observanten zullen aan steeds hogere eisen moeten voldoen als ze gaan werken met beeld. Waar een centralist het nu alleen met audio moet doen, kan hij straks ook gebruikmaken van beelden. Een observant zal steeds meer camerabeelden moeten uitkijken, weliswaar geholpen door de techniek, maar door de explosieve toename van beschikbare beelden zal dit een blijvende uitdaging zijn. Er is dus regie op het aanbod nodig.

Technologie
Burgers en sensoren (camera?s) produceren enorme hoeveelheden beeld. Hoe kan de meldkamer die hoeveelheden verwerken en analyseren? Hoe gaan we dat technisch oplossen met internettechnologie? Het proces moet namelijk niet alleen snel en gemakkelijk zijn, maar ook betrouwbaar. ?No lost calls? wordt nu ?No lost data?.

Steeds meer hulpverleners, drones en voertuigen worden uitgerust met camera?s die beelden opnemen en streamen. De camera is een van de meest veelzijdige sensoren en zorgt in veel van die apparaten voor de mogelijkheid om te reageren op gebeurtenissen in de omgeving. Er zijn?allerlei technologie?n om beelden vast te leggen, te verwerken, verrijken, interpreteren of te cre?ren.

De ontwikkelingen in de technologie voor automatische en real-time interpretatie van beelden zitten momenteel in een stroomversnelling, omdat er steeds meer beelddata beschikbaar is. Denk hierbij bijvoorbeeld aan de detectie van afwijkend gedrag en het herkennen van sentimenten van een groep mensen of een enkel individu. Op basis van ?visuele intelligentie? die computers opbouwen uit grote beeldbanken is het mogelijk nieuwe visuele informatie te interpreteren en om te zetten in natuurlijke taal, zodat mensen de juiste beslissingen kunnen nemen voor opvolging.

Valse beelden

Beelden worden steeds vaker gemanipuleerd en zullen de meldkamer binnenkomen. Een neptoespraak van president Trump op Facebook is grappig, maar iemand anders kan dezelfde technologie gebruiken om diens reputatie te beschadigen en een crisis te veroorzaken. Manipulatietechnieken die vroeger alleen haalbaar waren voor experts, kunnen zomaar als app beschikbaar komen voor het grote publiek. Iedereen kan dan iemand anders ouder laten lijken (Face-app), de toespraak van een bekend persoon manipuleren (Stanfords Face2Face) of een schilderij maken (deepart.io). En dat terwijl deze geavanceerde technologie nog maar net is ontwikkeld. Iedereen kan nu met ?deep learning?-algoritmes zijn eigen huis schilderen in de stijl van van Gogh. De toekomst van manipulatiedetectie voorspellen is daarom lastig.

Nu is het nog eenvoudig om bepaalde manipulaties te detecteren, omdat de populaire tools zijn gebaseerd op duidelijk zichtbare eigenschappen in het beeld. Maar de detectiestrategie?n zijn te omzeilen. Het is vooral moeilijk te voorspellen wanneer de noodzakelijke tegenmaatregelen ? tools voor in de meldkamers, voor journalisten en voor burgers ? beschikbaar komen en andersom, in welke mate kwaadwillenden gebruik gaan maken van dergelijke geavanceerde technieken.

Toch is de mens nog hard nodig in duiding van beelden, want computers en Artificial Intelligence gebruiken rekenregels die meestal uitgaan van situaties uit het verleden. Daarom worden in de humanitaire hulp zogenaamde crisismappers en andere digitale hulpverleners massaal ingezet om foto?s te taggen of op een kaartje te plotten. Een voorbeeld hiervan is het platform CrowdCrafting, dat dient om burgers te vragen berichtgeving, bijvoorbeeld op de sociale media of beelden van drones, uit een rampgebied nader te duiden.

Wetgeving

Voor het melden met beeld gelden dezelfde regels als voor gegevensverzameling in het algemeen. Er is in principe geen onderscheid in het soort beeld: foto, video of real-time streaming. Voor stelselmatig opnemen gelden andere regels dan voor incidentele beelden die op de meldkamer binnenkomen. Ook burgers en bedrijven mogen niet zomaar de hele dag in de openbare ruimte, nog los van de vraag of het ethisch wel klopt om anderen herkenbaar vast te leggen en die beelden te delen. Voor het gebruik van de ontvangen informatie zijn minder regels van toepassing, mits die informatie verkregen is voor een duidelijk doel.

Ethiek

Er is met het benutten van beeld van alles mogelijk. Maar wat is wenselijk? Hoe kan het gebruik van beeld bijdragen aan een vrije, rechtvaardige en open samenleving? Er zijn drie kernwaarden die in gevaar kunnen komen bij het gebruik van beeld, namelijk: vrijheid, gelijkwaardigheid en verantwoordelijkheid.

Op maatschappelijk niveau speelt de privacy door de drie kernwaarden heen. Als iemand mij op straat filmt of fotografeert kan dat tot privacybezwaren leiden en kan ik me minder vrij voelen. Als een algoritme mensen op basis van foto?s in bepaalde categorie?n indeelt kan dat leiden tot discriminatie. Als de politie allerlei databronnen met elkaar koppelt zal men dat moeten kunnen uitleggen, en daarover verantwoording afleggen.

Overigens ervaren we privacy steeds anders. Achter de voordeur willen we volledige privacy, tenzij we in nood verkeren, dan mogen hulpdiensten zomaar binnenkomen. Zodra we op straat komen leveren we privacy in. Bij veiligheidscontroles op het vliegveld leveren we veel privacy in voor de veiligheid. Privacy is dus dynamisch en contextafhankelijk.

We willen dat organisaties verantwoording kunnen afleggen over hun manier van werken (accountability), en we verwachten transparantie. Meldingen komen nu nog binnen via de telefoon. De centralist vraagt uit via een protocol en kan op een scherm aantekeningen maken en bronnen raadplegen. Met beeld verandert dat. De centralist moet dan ook de binnenkomende beelden interpreteren. Hoe snel en nauwkeurig moet dat en hoe is dat in een protocol te vatten? Ze moeten dus afwegingen maken: snelheid versus nauwkeurigheid, privacy versus veiligheid.

Beeldenstorm

In 2025 is het de gewoonste zaak van de wereld om op allerlei manieren met beeld te communiceren. Dat wordt nu ook al volop gedaan. Facebook, YouTube, Instagram en Snapchat zijn voorbeelden waarmee jong en oud elkaar informeren met stilstaand en bewegend beeld.

In de TNO publicatie zijn voor een viertal totaal verschillende leefwerelden incidentscenario?s ontwikkeld waaruit consequenties voor beleid, uitvoering en burgers zijn uitgewerkt. Deze vier geschetste toekomstvisies leiden tot prioriteiten waar altijd rekening mee moet worden gehouden (zogenaamde ?no regrets?). Deze zijn in de tijd geplaatst vormen daarmee een roadmap. Gekoppeld hieraan zijn er een aantal dilemma?s die te vertalen zijn in beleidskeuzes voor hoe de overheid zich in de toekomst wil ontwikkelen. ?De roadmap is daarmee geen eindpunt, maar slechts een begin: het is een eerste aanzet in het beleidsproces, een discussie met als doel de complexiteit te reduceren tot een iteratief/incrementeel innovatieplan, om daarmee de menselijke maat te waarborgen in het innovatieproces.

Er is veel behoefte aan experimenten die verder gaan dan het oude reactieve handelen binnen meldkamers. Als meldkamers straks een permanent beeld hebben, in letterlijke en figuurlijke zin, kunnen we dan ook situaties vroegtijdig signaleren of voorkomen? Beeld kan helpen om de noodzakelijke transitie binnen de meldkamer te realiseren. Van reactief naar proactief en misschien zelfs preventief. En als dit kan, hoe ziet de meldkamer er dan uit? Welke keuzes moet je vandaag maken om voorbereid te zijn op morgen? Alleen door te leren en te experimenten kunnen we de juiste richting bepalen.

Deze verkenning met diverse vormen van impact, de visies uit de leefwerelden en de roadmap vormen belangrijke input voor de huidige beleidsvorming van de overheid.

Bron: TNO