IMAR - Informatiemodel Algoritme register

Het domein Algoritme bevat de kern van het model.

Centraal in dit domein staan de objecttypen Algoritmeregister en Algoritmische toepassing. De algoritmische toepassing is een semantische asset die een aantal kenmerken hergebruikt uit adms en daarmee indirect ook enkele kenmerken uit dcat (adms is een profiel op dcat). Het algoritmeregister is een asset repository en hergebruikt eveneens een aantal kenmerken uit adms en dcat. Deze algemene, door de W3C (World Wide Web Consortium) aanbevolen standaard kenmerken zijn direct interpreteerbaar voor bijvoorbeeld zoekmachines en worden ook gebruikt in data.overheid.

1 algoritmische toepassing kan meerdere algoritmes gebruiken, bijvoorbeeld een combinatie van regelgebaseerde en zelflerende algoritmes. Met zo’n combinatie kan de betrouwbaarheid van de uitkomst worden verhoogd of kunnen zelflerende algoritmes via de toegepaste regels uitleggen hoe ze tot een resultaat zijn gekomen. Ook is denkbaar dat bijvoorbeeld voor de herkenning van bepaalde feiten en namen in teksten verschillende algoritmes worden ingezet. Deze algoritmes zijn niet geheel onafhankelijk: als iets een feit is, is het geen naam en andersom.

1 algoritme kan vervolgens weer meerdere methoden of modellen gebruiken. In het voorbeeld van de herkenning van entiteiten in teksten kan eerst een methode worden gebruikt om teksten op te splitsen in woorden en vervolgens een beproefd open source algoritme om Nederlands te herkennen en tot slot een specifiek algoritme voor het herkennen van namen in Nederlandse teksten. Methoden en technieken zijn in de regel ergens beschreven en kunnen op basis van hun documentatie worden hergebruikt.

Voor het beschrijven van documentatie wordt een algemeen patroon gebruikt. In zijn meest eenvoudige vorm is er een eenvoudige beschrijving, maar idealiter is er een webpagina met meer informatie. Documentatie kan betrekking hebben op een bezwaarprocedure met een beschrijving ‘er kan bezwaar worden gemaakt via een bezwaarformulier’, waarbij een url naar de webpagina met dit formulier gebruikelijk is. Maar het is ook mogelijk dat aan de beschrijving wordt toegevoegd ‘… dat kan worden opgevraagd bij de klantenservice’ of dat alleen de url naar een webpagina met een beschrijving van de procedure en een bezwaarformulier voldoende wordt gevonden.

Op dezelfde wijze kan ook een eventuele publiekspagina van een algoritmische toepassing, de beschrijving van het algoritmeregister zelf of de code base van een algoritme in bijvoorbeeld GitHub worden beschreven. Dit geldt ook voor een methode of model en voor een assessment. Deze zijn gemodelleerd als subtype van documentatie.

Een algoritmische toepassing heeft een (wettelijke) grondslag die beschrijft waarom een organisatie dit soort dingen mag of juist moet doen. Zo’n bron kan beschreven met een zin als ‘dit algoritme wordt ingezet na goedkeuring van ...’ of met een citeertitel en url die zijn ontleend aan wetten.nl. In de meeste algoritmeregisters wordt voor iedere algoritmische toepassing een afbeelding opgenomen. Deze is gemodelleerd als een afbeelding conform het foaf vocabularie. Foaf (friend of a friend) is een veel gebruikt vocabulaire dat is gemaakt om webpagina’s machine leesbaar te maken.

Zowel afbeeldingen, documentatie als grondslag zijn gemodelleerd als foaf documenten.

Algoritmische toepassingen kennen risico’s. Risico’s komen altijd naar boven uit een assesment. Op dit moment worden 2 typen assesment aanbevolen, namelijk een IAMA (Impact Assesment Mensenrechten en Algoritmes) en een DPIA (Data Protection Impact Assessment). De beschrijving van risico’s is met de kenmerken kans, ernst en mitigerende maatregelen uitgebreider dan de huidige standaard voorschrijft. Hiermee sluit deze beschrijving aan bij gebruikelijke risicoanalyses.

Tot slot is zowel de bevoegde organisatie of afdeling van belang die mag besluiten over de algoritmische toepassing als de organisatie of afdeling die de algoritmische toepassing uitvoert. Het model laat open of dit op afdelingsniveau of op organisatieniveau wordt vastgelegd. Voor de beschrijving van een organisatie of afdeling wordt de org (organisation) ontolgy van de W3C hergebruikt. Dit maakt het mogelijk aan te sluiten op het register van overheidsorganisaties.

Adms, dcat, foaf, org en vcard zijn beschreven door de W3C. In het voorliggende informatiemodel hebben we deze vocabulaires uitgedrukt in UML met een overzicht van de in het kader van algoritmes relevante kenmerken. De namen voor deze kenmerken zijn vertaald naar Nederlandse termen in de context van algoritmes. Dit is puur voor de leesbaarheid gedaan. Het is niet de bedoeling dat door eventuele andere associaties bij deze Nederlandse termen de betekenis van de oorspronkelijke kenmerken verandert. Voor alle kenmerken is een link naar het oorspronkelijke Engelstalige begrip en de definitie daarvan opgenomen.

De datatypes bevatten in de eerste plaats referentielijsten naar bestaande waardelijsten voor: * thema (<https: standaarden.overheid.nl="" owms="" 4.0="" doc="" waardelijsten="" thema-indeling-voor-officiele-publicaties="">) * taal (https://www.loc.gov/standards/iso639-2/php/English_list.php)

Daarnaast bevatten datatypes de binnen het domein van algoritmes nog te definiëren waardelijsten: * risico categorie (onaanvaardbaar, hoog, midden laag) * type assesment (IAMA, DPIA, …) * type methode of model (…) * risico of ernst (hoog, middel, laag) * kans (groot, gemiddeld, klein) * mitigerende maatregel (bewaken, berusten, …) * type algoritme ((deels)zelflerend, niet-zelflerend) Hieronder is een overzicht van alle packages in de huidige versie van het model.

In het volgende hoofdstuk wordt het informatiemodel algoritme register in detail beschreven.