corona_medium 
 

Digital Twin COVID 19

 

De COVID-crisis stelt bestuurders, politiek, handhavers en burgers voor moeilijke vraagstukken en dilemma’s. Veel beschikbare informatie kan vanwege privacy niet gebruikt worden. De afweging tussen ‘volksgezondheid’ en ‘privacy’ is lastig. Door gebruik te maken van slimme big datatechnieken in combinatie met zeer gedetailleerde microdata van het CBS werken wij aan een methode om meer inzicht te geven in de bevolking, haar kwetsbaarheid en haar beweegpatronen. En dit alles zonder de privacy van individuele burgers te schenden.
 
In 2020 zijn we gestart met de case study Digital Twin COVID binnen Wijs met Locatie. In deze case study werken verschillende partijen samen aan het ontwikkelen van een systeem dat inzicht biedt in de effecten van beleidsmaatregelen, zonder de privacy van burgers te schenden. De studie omvat vier onderdelen: digital twin, synthetische populatie en activity modelling, crowd modelling en ethiek. Deze vier onderdelen worden apart ontwikkeld en brengen we bij elkaar om beleidsvraagstukken te kunnen analyseren.


Digital twin

Het eerste onderdeel is het opzetten van een digital twin. Met behulp van de basisregistraties en andere open databronnen maken we een 3D representatie van de leefomgeving. Hieraan koppelen we verschillende modellen om scenario’s uit te werken en voorspellingen te kunnen doen, zowel boven- als ondergronds. In deze case study zijn dat bijvoorbeeld activity en crowd modellen. Deze digital twin komt tot stand door GIS-technieken te combineren met Artificiële Intelligentie (AI) en veel processortijd om snel een gedetailleerde omgeving te kunnen genereren voor heel Nederland.


Synthetische populatie

Het tweede onderdeel is het creëren van een synthetische populatie. Dat is een statistische afspiegeling van de echte onderzoekspopulatie. Deze synthetische populatie heeft geen enkele herleidbaarheid naar echte mensen, maar geeft wel op grote schaal patronen in de samenleving weer. Dit kan met datascience technieken als AI worden gewaarborgd. Hierbij maken we een nauwkeurige afweging welke parameters we toevoegen. Enerzijds om het model niet te zwaar te maken, maar ook om data gericht in te zetten voor het doel dat we beogen. Op basis van dagboeken waarin een proefpopulatie heeft bijgehouden waar zij gedurende de dag naartoe gaan, maken we vervolgens een activity model. Die activiteiten koppelen we vervolgens aan de synthetische populatie. Zo ontstaat er een gemodelleerd inzicht in mensenstromen die zich op specifieke momenten op een locatie beweegt.


Crowd modelling

Door vervolgens het derde onderdeel: crowd modelling toe te voegen, kunnen we in de digital twin ook micro-maatregelen testen. We kunnen bijvoorbeeld kijken of er genoeg ruimte is om 1,5 meter afstand te houden bij drukte, of wat het blokkeren van een straat doet voor drukte in de omliggende straten.


Ethiek

Het laatste onderdeel dat we in deze case study aanhalen, is de ethiek. Wanneer je met zulke grote hoeveelheden data werkt en mogelijke beleidsbeslissingen ondersteund worden door een systeem, is het cruciaal dat je ethische vraagstukken adresseert, zoals privacy en rechtvaardig en doelmatig gebruik van data. Samen met ethici besteden we hier veel aandacht aan. We gebruiken daarbij ook het kader van governance uit het Digitranscope project van het Europese Joint Research Center en leren we van de lessen uit hun case studies.

De eerste oefeningen met het model voeren we nu uit op een projectie van de binnenstad van de gemeente Zwolle. De (tussen-)resultaten van deze case study delen we onder meer via deze website