Open Data: vraag versus aanbod

Steeds meer bedrijven, maar ook steden of zelfs hele gemeentes openen hun datastromen voor publiek. Om openheid van zaken te geven en onderzoeksresultaten te ondersteunen, maar ook om de buitenwereld de kans te geven om de informatie te remixen in nieuwe producten. Voor velen is Open Data de nieuwe standaard, maar waar ligt de grens tussen vraag en aanbod?

Op de tweede dag van SXSW keken Francisca Rojas (Harvard Kennedy School) en Frank Hebbert (OpenPlans) naar succesvolle en minder succesvolle cases op het gebied van Open Data. Wie al wat meer materie over Open Data heeft gelezen kent het geijkte voorbeeld van het openstellen van de data rondom het openbaar vervoer. De afgelopen twee jaar een “usual suspect” in de sessies over Open Data hier op SXSW.

Maar Rojas was geenszins van plan een halleluja verhaal af te steken aangaande de cases rondom het openbaar vervoer. Ze wilde de case echter wel afzetten tegenover een minder bekende case rondom het economisch herstel van Verenigde Staten. Volgens Rojas twee typische voorbeelden van data demand vs data supply.

Het is gezegd: de eerste succesverhalen rondom Open Data werden geboekt rondom het (Amerikaanse) openbaar vervoer. Als voorbeeld noemde Rojas het initiatief van de stad Boston, waarbij alle gegevens van de bussen in de stad werden vrijgegeven voor het publiek. Boston was overigens niet de eerste om dit initiatief te nemen.

Kort na de lancering van het Boston-initatief, lanceerde de Amerikaanse overheid “Recovery.gov”, een speciaal platform gericht op het economische herstel van het land. Op de site worden alle gegevens vrij gegeven van (overheids)uitgaven en inkomsten en moeten burgers meer inzicht geven over het economische herstel van hun land.

In Boston gingen slimme developers al snel aan de haal met de data: binnen no-time ontstonden er allerhande initiatieven op basis van de data set die het vervoersbedrijf had vrijgegeven. Een app die op de kaart liet zien waar de bus nu reed die jij zou willen halen bijvoorbeeld. Al snel kon het vervoersbedrijfs op basis van feedback loops vanuit de burgers hun service verbeteren. Intussen is er voor het openbaar vervoer in Amerika al een Open Data standaard.

Hoe anders verliep het voor Recovery.gov. Burgers lieten (en laten) het initiatief links liggen en bleken geheel niet geïnteresseerd in de data die er aangeboden werd. Tot overmaat van ramp bleken ook de trekkers van het initiatief nauwelijks in staat om met de data aan de slag te kunnen gaan. Journalisten wisten de dataset niet te ontleden en kwamen nauwelijks tot zinvolle inzichten op basis van de weinige informatie die ze wel wisten te ontleden.

Voor Rojas was het overduidelijk: het openstellen van de data rondom het openbaar vervoer had kansen geboden voor mensen om in te spelen op een individuele behoefte, die van de reizigers. Vanuit de kant van ontwikkelaars was het al tijden wachten op een open data stroom van dit formaat en dus werd er snel geschakeld. Een typisch verhaal van “data demand”, waarbij de leverende partij goed wist in te spelen op de vraag en binnen no time een standaard wist in te richten.

Recovey.gov daarentegen, speelde op geen enkele individuele behoefte in. De burgers in de VS waren op zoek naar banen, niet naar cijfers over waar het overheidsgeld blijft. De Amerikaanse overheid maakte een inschattingsfout door te denken dat burgers met deze data aan de slag zouden gaan en deden zichzelf daarbij geen plezier door de dataset onoverzichtelijk te maken.

“Even je data open stellen” is volgens Rojas en Hebbert dus niet iets wat op de donderdagmiddag tijdens het wekelijkse overleg besloten kan worden. Volgens hen zijn er vijf punten die men in het achterhoofd moet houden bij het bepalen van het Open Data Model:

1) Identificeer je publiek
2) Houdt betrokken partijen actief betrokken bij het aanwijzen van de juiste data
3) Houdt de gebruiker in het achterhoofd als het gaat over het opmaken van de content en data
4) Bepaal of je self de content leverancier bent of wordt – of dat een derde partij de communicatie verzorgt.
5) Bouw feedback loops in, zodat je de openheid van je data altijd kan aanpassen aan de wens van je gebruiker

Elk jaar komt Open Data weer een stap verder, zoveel is te halen uit de sessies die terugkeren op SXSW. Op naar 2013!