<div class="lead">Big data kan ons schadelijke kennis gaan leveren. Wat doen we daartegen?</div>
<div class="wpg-element paragraph">
<p>Big data de nieuwe goudmijn? Dat hangt af van wat je eronder verstaat. In de betekenis van ‘gigantische verzamelingen met datapunten’ is big data net zo waardeloos als de zandkorrels op het strand.</p>
</p></div>
<p>Data worden pas interessant als je er zinnige informatie uit wint. Niet de big data zelf, maar de kennis die je er via ‘datamining’ aan kunt onttrekken is waar het om draait in deze nieuwe digitale goudkoorts.</p>
<p>De voordelen zijn evident. Niet alleen marketingmachines als Google en Facebook kunnen dankzij de informatie die we op internet achterlaten hun producten en reclamecampagnes toesnijden op onze persoonlijke wensen. Ook een bedrijf als Albert Heijn mijnt er vrolijk op los. Uw bonuspas, bestellingen via albert.nl en bol.com, de route die u (met smartphone op zak) door de winkel loopt, de supermarkt slaat het op, combineert de gegevens en kan u vervolgens zulke gerichte aanbiedingen doen dat het extra omzet oplevert.</p>
<div class="figure--right">
<figure id="post-23967 media-23967" class="align-none"><img decoding="async" src="https://www.vn.nl/wp-content/uploads/2014/03/811c68e4-8719-4aa2-bf10-ffa03cd2b722_vn-goudkoorts-big-data_preview.jpg" alt="Illustratie: Bas van der Schot" /><figcaption>Illustratie: Bas van der Schot</figcaption></figure>
</div>
<p>Maar er is meer dan omzetgroei. Een grootgrutter als Ahold kan dankzij gerichte data-analyses ook efficiënter inkopen, sneller inspelen op nieuwe klantbehoeftes en zo – bijvoorbeeld – verspilling van voedsel voorkomen.</p>
<p>In de wetenschap leidt het koppelen en analyseren van informatie eveneens tot betere voorspellingen. Beroemd is IBM’s expertsysteem Watson dat, op basis van bergen statistiek, betere kankerprognoses afgeeft dan een ervaren arts.</p>
<p>Ook de ramingen van een CPB kunnen accurater door grotere, gedetailleerdere datasets te benutten.</p>
<p>En dan de overheid. Hoeveel miljarden zijn hier niet te besparen door het koppelen van bestanden? Onnozel administratief dubbelwerk, fouten en fraude, het is in theorie te voorkomen door slim gebruik van big data. Europese overheden zouden zo jaarlijks meer dan 100 miljard euro kunnen besparen, berekende adviesbureau McKinsey.</p>
<p>Nadelen zijn er ook. Waar bedrijven, wetenschappers en overheden bestanden koppelen en analyseren, daar sneuvelt de privacy. Niet voor niets ontstond er vorige week  ophef toen ING aankondigde adverteerders te willen informeren over big data-analyses van de betaalgegevens van hun klanten. Waar ze hun geld aan uitgeven vinden de meeste mensen een privézaak.</p>
<p>Maar er is meer. Een nog groter nadeel van data-analyse is dat het niet alleen nuttige maar ook schadelijke kennis oplevert. Denk aan de ziekterisico’s die medici straks kunnen extraheren door het combineren van uw activiteitsniveau, eetpatroon en dna. Als dit soort datamining uitgroeit tot een statistisch screeningsinstrument, dan gaat het voor miljarden aan extra behandelingen en dito zorgkosten opleveren.</p>
<p>Deze nadelen zullen de big data revolutie niet stoppen. Paal en perk stellen moeten we zelf doen. Privacy­schending is hierbij niet het belang­rijkste. Er is al goede privacywetgeving en naarmate de behoefte aan privacy toeneemt, ontstaat er een markt voor bedrijven die daar nadrukkelijk voorzichtig mee omgaan. Maar wat doen we tegen schadelijke kennis? Hoe weet je vooraf in hoeverre nieuwe kennis, bijvoorbeeld over ziektekansen, schadelijk zal zijn? En is een gedegen analyse van de maatschappelijke kosten en baten eigenlijk niet gewoon noodzakelijk, voordat we met grote big data-projecten op zoek gaan naar nieuwe kennis?</p>


Gerelateerd