Gezonde leefomgeving: is meten ook weten?
Het lijkt zinvol de gezondheid van een leefomgeving in kaart te brengen. Maar welke tools laat je erop los en welke betekenis hecht je vervolgens aan de data die je vergaart? Enige scepsis is niet verkeerd, zo blijkt in de workshop ‘Gezonde leefomgeving: is meten ook weten?’ tijdens HAN Unexpected.
De vraag stellen, is ‘m beantwoorden: meten alleen is geen weten, concludeert workshopleider Koen Dortmans, onderzoeker bij de Academie Mens en Maatschappij. “Data alleen is namelijk geen informatie. Het biedt onvoldoende houvast om de gezondheid van de leefomgeving werkelijk te kennen.”
Bonte verzameling
Dortmans bracht voor het Fair Health-project Gezonde Leefplekmeter in kaart welke instrumenten er zijn om de gezondheid van de sociale en fysieke omgeving te meten. Het leverde een bonte verzameling aan tools op, die elk weer hun eigen focus hebben. Waar de ene tool de geluidsvervuiling in de stad meet, laat de ander de groenvoorziening op wijkniveau zien. Soms is de burger de beoogde gebruiker, soms de beleidsmaker bij de gemeente.
Betekenis geven aan data
“Het ligt voor de hand om bij de analyse van een wijk verschillende instrumenten te combineren”, stelt Dortmans. “Precies zoals we in het Spijkerkwartier in Arnhem hebben gedaan.” Daarbij stuitte hij op een paar kwesties, bijvoorbeeld het verschil in schaalniveau van de tools. Of het gebrek aan transparantie – welke rekenmethode zit precies achter de data? Daarnaast is er het verschil in interpretatie van de data: want welke betekenis geef je bijvoorbeeld aan een groene smiley?
Gebrek aan transparantie
Op dat punt haakt Marijn Siebel aan, mede-workshopleider en onderzoeker Data engineering bij de HAN. Volgens hem zit er altijd een bias in data en informatie. Zowel in de manier van rekenen als in het categoriseren, kwantificeren, selecteren voor de gebruiker en visualiseren van data. “Het ontbreekt inderdaad aan transparantie. Bovendien, als je denkt dat data je verder helpen, dan ga je op een gegeven moment meten of zien wat je wilt dat eruit komt.”
Digi- en datavaardig
Siebel pleit daarom voor een platform waarop data gestructureerd wordt, zonder enige vorm van analyse. “In dat platform kun je vervolgens vanuit jouw gebruikersperspectief data inrichten op je behoefte aan informatie.” Door de veelheid aan gebruikers ontstaat een dynamisch geheel en ‘corrigeren’ zij elkaar. Daarvoor is het wel nodig dat onderzoekers, professionals, beleidsmakers en inwoners digi- en datavaardiger worden. “Zodat ze apps en dataplatforms leren gebruiken en begrijpen welke informatie ze krijgen als ze ergens op klikken.” Daar richt de HAN zich ook op: digi- en datavaardig is niet toevallig een van de speerpunten voor de komende jaren.
Samen sociaal
Mensen met een laag opleidingsniveau of inkomen leven korter en voelen zich minder gezond. Daar willen we met focus Fair Health verandering in brengen. Hoe? Door in onderwijs en onderzoek aandacht te vragen voor die verschillen. We verbinden alle kennis die de HAN in huis heeft en betrekken partners uit de praktijk. Samen kunnen we verschil maken.
HAN Unexpected slim schoon sociaal
De komende periode blikken we terug op HAN Unexpected slim schoon sociaal. Ben je benieuwd wat de dag bracht? Kijk dan snel op de evenementpagina en proef de sfeer van een dag vol inspiratie en verrassing.
