Sensing voor veiligheid – bouwstenen voor succesvol informatiegestuurd optreden

Toetsen in de praktijk

Er zijn nog geen kant-en-klare sensing-oplossingen dus het is van belang om deze te toetsen in de praktijk, waarbij een businessvraag het startpunt is. Gebruik een helder afgebakend bedrijfsproces om het doel te ervaren en te leren van het gebruik. Daarbij is het van belang om vast te stellen wanneer de toets een succes is en dit meetbaar te maken.

Om de organisatie optimaal te laten profiteren is organisatiebrede uitrol een must als de gevalideerde sensing-oplossing levensvatbaar is. Houd bij het ontwerp van oplossingen dan ook rekening met de mogelijkheden en vereisten voor organisatiebrede uitrol.

Cruciaal voor het succes van de toets in de praktijk is de inrichting van een (programma)organisatie die in alle benodigde middelen voorziet en tevens zorgt voor afbakening en focus. Succes zorgt ervoor dat een zuigende werking ontstaat en nieuwe use cases op basis van sensing zich aandienen.

Business agility

Agile werken is een must in de jonge, snel veranderende en onvoorspelbare wereld van sensing. Technologische veranderingen gaan erg snel, in alle onderdelen van de keten, van sensor tot en met visualisatie. Criminelen en andere te handhaven groepen veranderen bovendien snel hun gedrag. Oplossingen zijn vaak nieuw voor de organisatie en de gebruikers van de sensing-toepassing. Zij moeten eerst een werkende oplossing ervaren om hun wensen helder(der) te kunnen articuleren. Een technisch sensing-platform bestaat uit veel componenten, van sensor tot en met visualisatie. Bovendien zijn sensoren vaak ontwikkeld voor een ander doeleinde dan het betreffende veiligheidsvraagstuk. Zo kan de positiebepaling van een WiFi-scanner ontwikkeld voor marketingdoeleinden onvoldoende nauwkeurig zijn voor opsporingsdoeleinden. Er zijn dus veel iteraties nodig om te leren en tot een passend product en werkwijze te komen.

Leer zodoende om te gaan met het gebruik van sensordata, initieer verbeterloops en acteer op basis van de geleerde lessen. Het toepassen van sensing zal naar alle waarschijnlijkheid niet direct het gewenste resultaat opleveren. Bereid de business hierop voor door verwachtingen te managen. Een ‘zesde zintuig’ levert wellicht eerst meer werk op en later minder. Dat extra werk wordt veroorzaakt door het leren werken met een nieuwe toepassing en doordat er meer meldingen binnen komen, waarvan een deel vals-positief zal zijn.

Cultuur van Informatie Gestuurd Optreden

Voor het succes van sensing is het essentieel dat de (gebruikers)organisatie durft te vertrouwen op informatie die automatisch wordt gegenereerd door IT-systemen. Door gebruik van slimme algoritmes is het ‘black box’ gehalte toegenomen. De eindgebruiker weet vaak niet meer hoe gepresenteerde informatie tot stand is gekomen. Doordat de keten van informatieverwerking steeds complexer wordt is het niet altijd duidelijk wie aanspreekbaar is op de kwaliteit van de resulterende informatie en hierop gebaseerde besluiten. Hierdoor kan het vertrouwen in sensing een heikel punt zijn.

Zeker in het veiligheidsdomein is het toetsen van de juistheid van informatie van een sensing-oplossing van essentieel belang. Neem een systeem dat hits genereert op basis van een daderprofiel. De eerste uitdaging is om tot een valide en gedragen profiel te komen. Zorg ervoor dat de totstandkoming van het daderprofiel transparant is.
De tweede uitdaging is om een feedbackloop te creëren, waarbij registratie van operationele resultaten en het analyseren ervan prioriteit hebben. Registratie heeft echter zelden de hoogste prioriteit, zeker bij actie gedreven teams zoals ‘first responders’. Maak registratie eenvoudiger en leuker door een doordacht ‘user experience’ ontwerp. Daarnaast kunnen doelgerichte rapportages en moderne tools het analysewerk eenvoudiger maken.

Tenslotte kan de dadergroep, ook geholpen door de laatste technologie, snel van gedrag veranderen zodra zij door hebben op basis van welke kenmerken of sensoren zij opgespoord worden. Mobiliseer een groep domeinexperts die kort-cyclisch het daderprofiel bijstellen op basis van nieuwe inzichten.

Samenwerking in een ecosysteem

Het ontwikkelen en beheren van een sensing-oplossing in het bedrijfsproces van een veiligheidsorganisatie zoals de politie betekent samenwerken in een complex ecosysteem. Hierbij kun je denken aan de inzet van verschillende typen sensoren van verschillende (publieke of private) eigenaren en leveranciers, analisten die daderprofielen bedenken, agenten die hits op straat opvolgen op basis van deze profielenen mogelijk aangestuurd zijn vanuit een meldkamer of commandopost. Partners kunnen zowel intern of extern, publiek of privaat zijn. Denk in het voorbeeld van de bagagescanner aan de NCTV, Douane, maar dus ook aan Schiphol. Of in het voorbeeld van de outlet in Roermond aan de politie, het OM, rijkswaterstaat en winkeliers of beveiligingsbedrijven. Intern zijn er domeinexperts, juristen, eindgebruikers en managers die een rol hebben bij het vaststellen van nieuwe use cases en nieuwe wensen en eisen.

Ecosysteem denken is dan ook essentieel voor het succes van sensing-oplossingen. Breng in kaart wie de actoren zijn in dit ecosysteem en welke rol zij hebben. Spreek binnen het team af wie welke contacten onderhoudt. Bouw een vertrouwensrelatie op met partners door hen mee te nemen in het gedachtengoed van jouw systeem en werkwijze. Check of zij en jijzelf geen verkeerde aannames maken. In de wereld van sensoren is dit van wezenlijk belang, omdat standaard oplossingen nog nauwelijks bestaan.

Microservice architectuur met open source software

Bij een snel veranderende en onvoorspelbare omgeving past een microservice-architectuur bij de sensing-oplossing. Het belangrijkste idee hierachter is dat applicaties eenvoudiger te bouwen en te onderhouden zijn wanneer ze worden opgesplitst in kleinere stukken die naadloos samenwerken. Deze modules communiceren met elkaar via eenvoudige, universeel toegankelijke applicatie-programmeerinterfaces (API’s) ⁹. Dit geeft ruimte voor verschillende type en snel veranderende toepassingen en het opschalen hiervan. Elk type sensor heeft een eigen dataverwerkingsservice. In een microservice-architectuur is data afkomstig van verschillende sensortypen relatief eenvoudig te beheren.

Door hierbij open source software te gebruiken is een organisatie in staat om relatief snel maatwerk te leveren en te profiteren van de nieuwste technologie ¹⁰. Ook is het gemakkelijker om (data van) verschillende soorten sensoren te koppelen. Doordat de code openbaar is, worden kwetsbaarheden snel opgespoord en opgelost door een actieve community van softwareontwikkelaars. Bovendien is het eenvoudiger en goedkoper om van softwarepakket veranderen (voorkomen van vendor lock-in)¹¹. Voorwaarde is dat het ontwikkelteam kennis heeft van dit architectuurdenken, met verandering om kan gaan en bereid is te blijven leren.

Voldoen aan wettelijke en ethische eisen

Sensing-toepassingen hebben een grote impact op de openbare ruimte waarin wij allemaal acteren. Tegelijkertijd kan sensing-technologie veel meer dan de wet- en regelgeving toelaat¹². Met de locatievoorzieningen op onze slimme telefoons is ons leven al een open boek voor allerlei organisaties¹³. Of we hier nu bewust mee instemmen of niet. Het is dan ook van belang om wettelijke, maatschappelijke en ethische kaders te blijven toetsen. Dezelfde technologie wordt namelijk ook ingezet voor totalitaire sturing of het realiseren van een surveillancestaat zoals China¹⁴. De vraag is dan ook op welke wijze en in hoeverre we sensing in de westerse wereld willen inzetten. Voor meer informatie, lees het artikel over het behouden van de menselijke maat bij het inzetten van technologieën zoals Sensing¹⁵.

De ervaren complexiteit van wettelijke, maatschappelijke en ethische eisen hoeven echter geen onoverkoombare barrière te zijn. Betrek relevante stakeholders zoals burgers of privacy-groeperingen actief door inspraakmomenten en heldere communicatie via de media. Dit bevordert de maatschappelijke acceptatie.

IT competenties voor sensing

Uiteraard zijn voor sensing als basis de gangbare competenties van een data gedreven ontwikkel- en beheerorganisatie nodig. Onderscheidend van andere IT-initiatieven is ten eerste de competentie data science om in de sensordata patronen in crimineel gedrag te ontdekken. Data engineering is van belang om de grote hoeveelheid en variatie aan data in goede banen te leiden, zowel voor real-time opvolging als voor analyse achteraf. Ook de combinatie van verscheidene architectuurdisciplines is onmisbaar; van business, systeem, applicatie, informatie, data, technologie, infrastructuur tot security. Onder meer omdat een sensor, en zeker een integrale sensing-oplossing, (nog) niet kant-en-klaar geleverd wordt. Zorg ervoor dat deze expertise in het team zit en dat nieuwe sensoren met een proefopstelling worden getest om te bepalen of deze in de praktijk worden ingezet.