Het is geen glazen bol die je een helder zicht op de toekomst geeft. Maar met ABM kun je wel complexe fenomenen of systemen begrijpen door het gedrag van mensen, bedrijven of groepen te simuleren. Dat heet een sociale simulatie. Je kunt er ook de impact van handhavingsmaatregelen mee testen. Zo gebruikten onderzoekers simulatiemodellen om de verspreiding van het coronavirus in te schatten. Daarbij werd rekening gehouden met maatregelen als de mondkapjesplicht en de anderhalve meter afstand.
Effect van interventies meten
"Met agent-based modeling kun je menselijk gedrag en de interacties met elkaar en de omgeving modelleren", zegt Stephanie Wassenburg, gedragswetenschapper en data-expert bij de Inspectie Leefomgeving en Transport (ILT). "Een 'agent' kan een individu zijn, maar ook een bedrijf of een groep mensen. Wat één iemand doet, heeft invloed op hoe anderen zich gedragen. Neem het voorbeeld van corona. Mensen steken elkaar aan, zij infecteren weer anderen. Daardoor stijgt de besmetting exponentieel. Maar mensen worden ook weer beter, krijgen een vaccinatie en houden zich wel of niet aan maatregelen. Al die factoren hebben invloed op de besmettingsgraad. Dat maakt het heel complex."
"In de praktijk kun je het effect van interventies niet of nauwelijks vergelijken, daar is geen geld voor."”
Het mooie van ABM is dat je scenario's kunt simuleren, aldus Wassenburg. "Dat is handig als je niet precies weet hoe de populatie er in het echt uitziet. Meestal weten we niet hoeveel mensen bewust of onbewust een regel overtreden of hoeveel zich laten drijven door financiële versus sociale motieven. In een simulatie kun je verschillende scenario's tegen elkaar afzetten om te kijken welke impact het op de uitkomsten heeft."
Dat geldt ook voor interventies. "Je kunt het effect van verschillende interventies met elkaar vergelijken. In de praktijk kan dat niet of nauwelijks, bijvoorbeeld vanwege ethische redenen of omdat er geen geld voor is. Simulatie raakt de echte wereld niet. Wat niet betekent dat je eindeloos kunt experimenteren: een doorrekening door een standaard computer kan makkelijk een week duren."
Snelle sancties werken beter
De ILT gebruikte ABM al om gedrag van taxichauffeurs en binnenvaartschippers te voorspellen en de invloed van interventies te testen. Wassenburg licht het gebruik van ABM in de binnenvaart toe.
"Binnenvaartschippers moeten hun tankschip ontgassen na het lossen van vloeibare lading. Dat moet bij een ontgassingsinstallatie gebeuren. Daar hebben we er één vaste van in Nederland, in Moerdijk, en enkele mobiele. Maar schippers ontgassen vaak varend: ze zetten hun tanks open en blazen die door. Dat is onwenselijk voor de bemanning, omwonenden en het milieu. Want er kunnen giftige stoffen vrijkomen. Vandaar dat er een Europees verbod op komst is voor dat varend ontgassen."
Met behulp van snuffelpalen (e-noses), drones en meldingen van omwonenden valt het illegaal ontgassen te signaleren. Wassenburg: "Wij kunnen dan gegevens opvragen en optreden als blijkt dat regels zijn overtreden. Dat is een langzaam proces. Tussen daadwerkelijke ontgassing en handhaving kunnen maanden zitten. Terwijl we uit de gedragswetenschap weten dat sancties beter werken als ze direct na het gedrag volgen."
Testen van interventies
Met behulp van ABM is de huidige situatie gemodelleerd. "Het model is tot stand gekomen met eigen data, wetenschappelijke literatuur en interviews met inspecteurs", vertelt Wassenburg. "We hebben verschillende scenario's onderzocht. Denk aan de samenstelling van de overtreders: doen ze dat om geld te besparen, omdat er maar één ontgassingsinstallatie is of omdat anderen zich ook niet aan de regels houden? Ook de opening van een tweede ontgassingsinstallatie hebben we in de scenario's verwerkt. En we hebben interventies getest, zoals stimulering van goed gedrag, vergroting van de pakkans en stevigere sancties."
"De uitkomsten geven inzicht in waarom mensen zich gedragen zoals ze zich gedragen."”
Het model geeft nog geen harde cijfers over de te verwachten naleving na een bepaalde interventie, zegt Wassenburg. "De uitkomsten helpen ons om te bepalen in welke richting we verder moeten. De winst zit ook in de gezamenlijke ontwikkeling van het model. Door met experts vanuit verschillende disciplines aan tafel te zitten, krijgen we scherp welke informatie we hebben en welke nog niet. Het model wordt opgebouwd uit een combinatie van data, wetenschappelijke theorieën en aannames. Alleen al het gesprek over de aannames en complexiteit in ons werk geeft belangrijke inzichten. Ook kunnen we testen hoe erg het is dat we bepaalde dingen niet weten. Voor de casus van varend ontgassen wisten we bijvoorbeeld niet in hoeverre schippers zich laten beïnvloeden door andere schippers. Uit het model bleek dat de impact van sociale normen op naleving op korte termijn verwaarloosbaar was."
Samenwerking met inspecties en universiteiten
De ILT is 2 jaar geleden begonnen met ABM. "Rijks-i-trainees en studenten Engineering & Policy Analysis (EPA) en Management of Technology van de TU Delft hebben de eerste modellen voor ons gebouwd", zegt Wassenburg. "Nu hebben we voldoende kennis in huis om zelf te modelleren. Maar ontwikkelingen staan niet stil. Daarom werken we samen met universiteiten en andere inspecties. We hebben inmiddels een netwerk opgebouwd met specialisten. We delen kennis en ervaringen."
De ILT maakt ook deel uit van het Innovation Center for Artificial Intelligence (ICAI), een consortium met TNO, de Nederlandse Arbeidsinspectie, de Inspectie van het Onderwijs, de Nederlandse Voedsel- en Warenautoriteit en de universiteiten in Utrecht en Leiden. "Hierin onderzoeken we hoe we de slagkracht van inspecteurs kunnen vergroten met behulp van kunstmatige intelligentie. Sociale simulatie is daarvan een belangrijk onderdeel."
Gouden toekomst voor ABM?
ABM kan volgens Wassenburg een geschikte techniek zij bij complexe vraagstukken waarbij veel onzekerheden zijn, bijvoorbeeld vanwege het gebrek aan historische data. Het helpt om uit te zoeken wat de impact is van onzekerheden en te bepalen waar meer informatie nodig is. Wassenburgs droom is dat ABM in de toekomst ook bijdraagt aan synergie tussen beleid en toezicht.
"ABM kan beleid en handhaving dichter bij elkaar brengen."”
"Nu wordt vaak beleid gemaakt, waarna in de praktijk gekeken wordt hoe handhaving kan plaatsvinden. Soms moet beleid dan aangepast worden, omdat handhaven simpelweg niet mogelijk blijkt. Met ABM kan het totaalplaatje worden bekeken van beleid en handhaving."
Volgens haar heeft ABM een gouden toekomst binnen de wereld van toezicht. "We staan nog maar aan het begin van wat mogelijk is en zijn echt nog aan het experimenteren. In de toekomst kunnen we nieuwe risico's en mogelijke scenario's steeds beter doorrekenen en daarop het toezicht afstemmen." Dus misschien wordt ABM straks tóch een glazen bol.
Dit artikel verscheen eerder op ToeZine.nl, het platform voor professionals in toezicht en handhaving.
