Voedselbanken zetten data-analyse in om meer mensen te bereiken

• 

  Bart Kamphuis

  Verslaggever economie

Voedselbanken Nederland wil met behulp van data-analyse meer mensen gaan bereiken. Samen met experts op het gebied van kunstmatige intelligentie ontwikkelt de stichting een data-dashboard. Daarmee kun je snel en goed zien wat een wijk nodig heeft als het om dagelijkse boodschappen gaat die de bewoners zelf niet kunnen betalen.

De 177 lokale voedselbanken leveren nu boodschappen aan ruim 180.000 mensen. Maar dat zouden er veel meer kunnen zijn. Want er zijn in Nederland 200.000 à 250.000 mensen die aanspraak zouden kunnen maken op hulp van een voedselbank, maar dat niet doen.

Waarom niet? De organisatie probeert het antwoord op die vraag op verschillende manieren te vinden. Een van die manieren is het in kaart brengen van vraag en aanbod. Want zo’n overzicht bestond tot voor kort niet of nauwelijks.

“Kijk, we zitten nu hier.” Sander Stomph wijst op zijn laptop een groen vlak aan in de kaart van Nederland: Amsterdam Zuidoost. “Groen betekent hier: relatief veel mensen die in aanmerking komen voor hulp van de voedselbank, krijgen die ook.” Vlak ernaast: een rood gebied, Driemond. “Weinig mensen die hulp krijgen.”

Stomph, voorman van Kickstart AI, maakt met een paar muisklikken duidelijk hoe dat komt. “De A9 ligt tussen Driemond en Amsterdam Zuidoost. Te voet of met de fiets is de voedselbank hier eigenlijk niet goed bereikbaar. En het ov is omslachtig en ook voor veel mensen die leven op het sociaal minimum te duur.”

Het is een manier van naar gegevens kijken die voor reguliere supermarkten gesneden koek is. Waar ga je zitten? Hoe ziet het publiek er daar uit? Maar voor voedselbanken was het tot voor kort tamelijk onontgonnen terrein.

Nu werken negen lokale voedselbanken in een proef met het data-dashboard dat werd ontwikkeld in samenwerking met de organisatie van Sander Stomph. Kickstart AI is een non-profitorganisatie die voor allerlei bedrijven en organisaties kunstmatige-intelligentie-toepassingen bedenkt. De inzet is nu om voor alle voedselbanken zo’n dashboard te ontwikkelen.

Het data-dashboard kan worden verrijkt met allerlei gegevens die voor voedselbanken nuttig kunnen zijn. “Dus niet alleen hoeveel sociale minima er in een wijk wonen. Maar ook bijvoorbeeld of er veel gezinnen wonen, of juist veel oudere mensen,” zegt Letty Broere, bestuurslid van Voedselbanken Nederland.

Voedselbanken kunnen hun wervingscampagnes afstemmen op de data uit de dashboards. En dat is succesvol, zegt Broere. “In een wijk met veel gezinnen gingen we naar een school. En boden vervolgens een rondleiding aan in de voedselbank, de kinderen samen met de ouders. Dat werkt.”

“Als uit de data blijkt dat bereikbaarheid een probleem is, kan een bezorgdienst worden opgezet. Of een extra uitgiftepunt in een kerk of buurthuis.”

Anna Custers, lector Armoede Interventies aan de Hogeschool van Amsterdam vindt het “veelbelovend” dat Voedselbanken Nederland nu data-analyse inzet om te bepalen waar het best hulp geboden kan worden en op welke manier. “Dit is een nuttige extra kennisbron, vooral als het breed uitgerold wordt en gecombineerd gaat worden met data van andere organisaties.”

Het inzetten van data-analyse is volgens Custers iets dat meer toegepast zou moeten worden in de sociale hulpverlening. “Het ontbreekt vaak aan een goed overzicht van welke ondersteuning waar nodig is en welke hulp al wordt geboden.”

“Maar bereikbaarheid en het afgestemd zijn op de doelgroep zijn zeker niet de enige factoren die het succes bepalen. Schaamte en vernedering die mensen ervaren die hulp nodig hebben spelen ook een grote rol”, zegt Custers.

“Er is ook een groep die de Voedselbank actief mijdt, omdat ze de vaak uitgebreide intake niet willen doorlopen. Deze groep ga je niet ineens wel bereiken door betere data-inzichten. De drempel zit daar in heel andere factoren zoals vertrouwen en het niet stellen van allerlei voorwaarden.”

Bestuurslid Broere van Voedselbanken Nederland benadrukt dat het data-dashboard niet de enige manier is om het bereik van de voedselbanken te verbeteren. Daarvoor is er het project ‘Onder de radar’, waaraan verschillende voedselbanken deelnemen. “Het gaat dan ook over bijvoorbeeld het verbeteren van de klantvriendelijkheid.”

Sander Stomph van Kickstart AI ziet in een verdere toekomst ook mogelijkheden voor kunstmatige intelligentie. “Het begint met het goed opzetten van een datasysteem. Als dat op orde is, kun je vrij eenvoudig met bijvoorbeeld machine learning gaan voorspellen hoe armoede zich in bepaalde wijken gaat ontwikkelen en dus waar je je als voedselbank op kan gaan richten.”