Een algoritme kan álle stemmen horen Algoritmen bieden ongekende mogelijkheden om besluitvorming te verbeteren. Jonker: ‘Stel je deze casus voor: inwoners van een woonwijk mogen stemmen over de verdeling van drie ton om de wijk op te knappen. Mensen hebben voorstellen ingediend en nu mag iedereen die voorstellen rangschikken én noteren waarom welk voorstel wel of niet de voorkeur heeft.’ Daar kun je niets mee, zou je zeggen. ‘Als er 20.000 mensen stemmen, is het onmogelijk voor een ambtenaar om al die stemmen door te ploegen. Je kunt ze alleen tellen en de meerderheid zijn zin geven. Dan gaat het geld naar het beste verhaaltje.’ Een algoritme kan wél alle stemmen en toelichtingen doorploegen. ‘Stel: een project krijgt net geen meerderheid. Omdat er een paar dingen niet duidelijk bleken, of er bestaan bepaalde zorgen, of het paste niet in het budget. Een algoritme kan dat naar boven halen en zo kan een gesprek ontstaan over de aanpassing van het voorstel.’ In een tweede kiesronde, een kleine moeite met zo’n algoritme, kunnen dan de voorstellen winnen die mensen écht willen. Zulke algoritmen bestaan en worden al gebruikt De meeste lerende algoritmen zijn erop gericht ‘een beetje de gemiddelde mening’ boven water te krijgen, zegt Jonker. ‘Maar een gevoel dat mensen na zo’n raadpleging krijgen, is: je zegt wel dat je naar me luistert, maar je doet er niets mee! Je kunt AI trainen ook om juist diversiteit te meten, om waarden, zorgen en motivaties te clusteren.’ Een stille meerderheid kan dan nuance aanbrengen. Dat gebeurt al bij PWE: Participatieve Waarde Evaluatie, ontwikkeld door onder meer wetenschappers van de TU Delft. Zo hielden drie universiteiten en het RIVM in het voorjaar van 2020, tijdens de eerste corona-lockdown de coronaraadpleging. De 30.000 deelnemers kregen op hun telefoon of tablet acht versoepelopties te zien met hun voor- en nadelen. Daarnaast mocht de druk op het zorgsysteem niet meer dan 50% toenemen. Ook kregen deelnemers informatie over de effecten van elke optie op het aantal sterfgevallen en bijvoorbeeld de afname in het aantal huishoudens met langdurig inkomensverlies. Deelnemers adviseerden welke maatregelen volgens hen moesten worden versoepeld, daarna konden zij hun keuzes motiveren. ‘Zolang je elkaar niet begrijpt, is de ander een bozerik’ 15
RkJQdWJsaXNoZXIy MjY0ODMw