UWV is de uitvoeringsorganisatie die alle uitkeringen verzorgt voor mensen die tijdelijk geen werk hebben of arbeidsongeschikt zijn geworden. Tijdens de coronacrisis is deze organisatie veel onder de aandacht geweest als belangrijke speler in het Nederlandse socialezekerheidsstelsel. Ook buiten coronatijd stromen er maandelijks zo’n 30.000 mensen in en uit de UVW-dienstverlening. De meeste mensen maken maar kort gebruik van dit vangnet, maar er zijn ook mensen die langer steun nodig hebben. Om slim met de middelen om te gaan, werkt UWV al langer met instrumenten die helpen bepalen welke mate van ondersteuning mensen nodig hebben.1
Bij een uitkering horen rechten en plichten waar een hoop verschillende gedragingen bij horen, zoals brieven openen, op afspraken komen, actief solliciteren en mogelijke inkomsten doorgeven. Puur informatie verschaffen en waarschuwingen of boetes uitdelen is lang niet altijd voldoende om gewenst gedrag te stimuleren. Ondanks dat veruit de meeste mensen de beste bedoelingen hebben, worden er toch fouten gemaakt. Om deze brug tussen bedoelingen en gedrag van klanten steeds beter te slaan, heeft UWV enkele gedragswetenschappers in dienst – ik ben er een van.
Dit zijn sociale of economisch psychologen2 die onderzoek doen, interventies ontwikkelen en adviseren over gedrag met als doel om de organisatie steeds mensgerichter te maken. Dat is fijn voor de klant en ook voor UWV. Op deze manier worden steeds meer barrières (zoals afleiding, vergeetachtigheid, weerstand, angst, regeldruk en inertia) weggenomen in de interactie tussen klant en UWV en worden fouten voorkomen.
Generiek
We merken dat we in het verleden vaker gebruik maakten van een generieke interventie voor een probleem, een one-size-fits-all-aanpak. Zo zoekt een groep uitkeringsgerechtigden maandelijks contact met UVW, om te vragen wanneer ze hun uitkering kunnen verwachten. Daarom kreeg iedereen die een UWV-uitkering ontving een tijd een bericht wanneer de uitkering onderweg was. Dit is dienstverlenend voor de groep die nerveus is over de uitkering, maar is wellicht niet nodig of kan zelfs storend zijn voor andere mensen.
Nu is deze generieke interventie nog erg goedkoop: er wordt simpelweg een geautomatiseerd, onlineberichtje verstuurd. Maar er zijn ook interventies die een stuk duurder zijn om uit te voeren. Zo komt een gedeelte van de uitkeringsgerechtigden die worden uitgenodigd voor een afspraak, niet opdagen. Dit heeft verschillende redenen (ziekte, vergeten, verkeerde verwachtingen). Niet op een afspraak verschijnen heeft allerlei vervelende consequenties voor een uitkeringsgerechtigde. Zo krijg je een hoor-wederhoorgesprek en kan je zelfs gekort worden op je uitkering. Het is ook een tijdrovend proces voor UVW. Medewerkers wachten vaak een tijd voor niets op klanten, moeten een heel handhavingstraject opstarten, en de klant opnieuw uitnodigen.
UVW heeft een gedragsonderzoek gedaan waarbij is achterhaald waarom mensen niet op de afspraak verschijnen. Vervolgens zijn er op basis van de bevindingen passende interventies ontworpen: een belscript waarmee medewerkers mensen persoonlijk uitnodigen, een vernieuwde uitnodigingsbrief en een dienstverleningsfolder3. Deze interventies zijn in de praktijk getest met een randomized controlled trial. De aanpak werkte; veel meer mensen verschenen netjes en naar tevredenheid op de afspraak.
Een belangrijke bevinding was echter dat de interventie best kostbaar was om uit te voeren. De interventies toepassen is nog steeds een stuk goedkoper voor UVW bij klanten die anders niet verschijnen. Maar voor klanten die ook met de originele uitnodiging verschenen was het een verspilling van tijd en middelen. Op basis van data kunnen we vaak al voorzichtig een grove voorspelling doen wie extra steun behoeven.
Data-analisten en sociaal en/of economisch psychologen zijn ontzettend complementair in het bedrijfsleven en bij de (semi-)overheid
Voorspellen
En daar komen (Big) Data om de hoek kijken. Ik zie dit echt als de volgende logische stap in het vakgebied van de sociale- en economische psychologie. Een probleem met een gedragscomponent is bijna nooit generiek. Er zijn mensen die als vanzelf het gepaste gedrag laten zien, deze mensen wil je niet onnodig lastigvallen met interventies. Dat is niet klantvriendelijk en kan zelfs averechts werken. Bovendien spendeer je onnodig middelen die je ergens anders effectiever had kunnen inzetten. Het is dus wenselijk om onderscheid te kunnen maken tussen mensen die extra steun behoeven en mensen die dat niet nodig hebben. Natuurlijk zou dit nog secuurder kunnen op basis van mensenwerk, maar dat is niet te doen met de ruim achthonderdduizend klanten en honderden soorten diensten bij UVW. Dat wil niet zeggen dat we achteraf altijd mensen laten beslissen, maar het is vaak al voorgesorteerd door data-analyse.
Het voorspellen van behoefte met behulp van data passen we ook al bij andere interventies toe. Zo is er in de eerste maand van de uitkering altijd een groep uitkeringsgerechtigden die vergeet te solliciteren. Het zit nog niet in hun systeem en het leven is sowieso ontregeld door de werkloosheid. We hebben getest hoe we deze mensen het beste kunnen helpen herinneren. We stuurden mensen een herinnering via een brief, een mail of een werkmapbericht (digitale omgeving van UVW) en vergeleken de resultaten van deze groep met die van de controlegroep. In dat bericht stond wanneer de persoonlijke deadline was om de sollicitatieactiviteiten door te geven met een precies stappenplan van hoe dit moest. Het resultaat: de brief stak met kop en schouders boven de andere interventies uit. Hierna was het weer de schone taak voor de data-analisten om te zien welke mensen deze brief nodig hebben en welke we alleen maar lastig zouden vallen met een extra brief.
Patronen
Persoonlijk vind ik het helemaal bij de trend van de moderne wereld horen dat we meer onderbouwde en bewezen techniek gebruiken. Data-analisten zijn goed in het vinden van patronen, doelgroepen en verbanden. Veel organisaties hebben al ontdekt dat ze vaak betere resultaten behalen met de inzet van data dan wanneer ze alleen werken op basis van intuïtie of ervaring. Elke grotere organisatie heeft daarom inmiddels data-analisten in huis. Deze zelfde stap wordt gemaakt bij het ontwerpen van beleid, processen en dienstverlening. Steeds vaker worden gedragswetenschappers (dat is de algemeen geaccepteerde titel van sociaal en economisch psychologen binnen de overheid) betrokken.
Gedragswetenschappers zijn gespecialiseerd in het achterhalen hoe gedrag tot stand komt en hoe dit gedrag te beïnvloeden. Aangezien veel beleid, regelingen en dienstverlening als doel hebben gedrag te beïnvloeden, kunnen sociaal en/of economische psychologen waardevolle bijdragen leveren. Denk bijvoorbeeld aan de Covid-19-aanpak, armoede en schulden voorkomen, volksgezondheid, veilig verkeer, verduurzaming en milieu, duurzaam werknemerschap, veilig internetgebruik. Dat zijn geen uitdagingen die je alleen op persoonsniveau moet aanpakken, maar waarmee je door de juiste voorwaarden te scheppen veel meer mensen tegelijk kunt helpen.
Data-analisten en sociaal en/of economisch psychologen zijn mijns inziens ontzettend complementair in het bedrijfsleven en bij de (semi)overheid. Enerzijds om interventies aan te bieden waar het nodig is, zoalsik toelichtte in de eerdergenoemde voorbeelden. Zo worden middelen effectief ingezet, val je geen mensen lastig die er geen baat bij hebben en bereik je de juiste mensen op een mensvriendelijke manier. Anderzijds om in te spelen op fenomenen die gesignaleerd worden door data-analisten. Om een concreet (zelfbedacht) voorbeeld te noemen: waar data-analisten van Google kunnen voorspellen hoe de verspreiding van wintergriep verloopt, zouden gedragswetenschappers gerichte interventies kunnen ontwerpen en inzetten, om die verspreiding te verminderen onder risicogroepen en zo slachtoffers kunnen voorkomen.
Ondanks dat het combineren van (Big) Data met gedragswetenschappen veel potentie heeft, is het makkelijker gezegd dan gedaan. Beide disciplines worden soms als magie gezien. Alsof ze een data- of gedragstoverstokje hebben om problemen op te lossen. Behalve de praktische (on)mogelijkheden zijn er belangrijke randvoorwaarden. UVW heeft uitgebreide en strikte protocollen als het gaat om het gebruik van data. Niet alleen om de privacy te beschermen, maar ook om profilering tegen te gaan. Ook bij het inzetten van gedragskennis om bepaald gedrag te stimuleren of te voorkomen, vinden ethische checks plaats. Bewust omgaan met data en bewust omgaan met gedragskennis staat voorop. Maar dat data-experts en gedragsexperts elkaar versterken, dat staat buiten kijf.’
Bronnen
- https://www.uwv.nl/overuwv/Images/uwv-kennisverslag-2018-8.pdf
- Waar in het psychologisch vakgebied bijna elk type wetenschappelijk geschoolde psycholoog als gedragswetenschapper kan worden aangeduid, is binnen veel overheidsorganisaties de term ‘gedragswetenschapper’ een analogie geworden voor sociaal of economisch psycholoog. Dit heeft met name te maken met profilering en ‘branding’. De term psycholoog heeft in de volksmond zo’n sterk verband met de klinische tak, dat sociaalen economisch psychologen traditioneel de minder geladen term ‘gedragswetenschapper’ gebruikten en hiermee de lading van die term meer naar zich hebben toegetrokken.
- https://www.uwv.nl/overuwv/Images/ukv-2019-4-no-showvoorkomen-bij-werkorientatiegesprekken.pdf
Beeld: pinkeyes/shutterstock.com
