The Taxonomy

A shared vocabulary for describing technology.

Each category is a question people ask about a technology, and its elements are the answers. Choose a category, then an element, to see its icon and what it means. New to the terms? Read the concepts.

Nederlands: machine reviewed translation.It has not been checked by a fluent reviewer.Translation status

Doel

Wat is het doel van dit systeem?

Waarom dit systeem bestaat: het resultaat waarvoor het is ontworpen.

ToegankelijkheidZorgt ervoor dat iedereen gelijke toegang heeft tot een ruimte of dienst.

Kunst en cultuurMaakt artistieke en/of culturele expressie mogelijk.

Grens en immigratieOndersteunt beslissingen over immigratie, asiel of grensovergangen, of de afhandeling daarvan, bijvoorbeeld gezichtsherkenning bij de grenscontrole, de beoordeling van visumaanvragen of risicobeoordeling bij asiel.

HandelMaakt het kopen en verkopen van goederen en diensten mogelijk.

ContentmoderatieFiltert, rangschikt of verwijdert content van gebruikers op basis van regels, bijvoorbeeld moderatie van reacties op een openbare informatiezuil, het filteren van afbeeldingen of het opsporen van haatzaaiende uitingen.

Eten en drinkenVoor het aanbieden van eten of maaltijden.

EcologieOndersteunt het meten of monitoren van de natuurlijke omgeving.

Onderwijs en lerenOndersteunt lesgeven, leren, toetsen of studiebegeleiding, bijvoorbeeld digitale bijleshulpen, automatisch nakijken of aanbevelingssystemen van bibliotheken en musea.

Recht op uitkeringen en voorzieningenBepaalt wie recht heeft op uitkeringen en essentiële publieke voorzieningen van de overheid, of hoe die worden verdeeld, bijvoorbeeld de toekenning van bijstand, hulp bij huisvesting of risicoscores bij jeugdbescherming.

Werk en personeelOndersteunt werving, roostering, beoordeling van prestaties of de dagelijkse gang van zaken op het werk, bijvoorbeeld het screenen van cv's, het indelen van diensten of het monitoren van productiviteit.

EnergiebesparingVermindert het energieverbruik en/of helpt energie te besparen.

HandhavingWordt gebruikt om regels of voorschriften te handhaven.

ToegangscontroleOndersteunt het controleren van identiteit of geldigheid om toegang te krijgen tot een ruimte of dienst.

Financiële dienstenOndersteunt kredietverlening, verzekeringen, fraudedetectie of andere financiële beslissingen over mensen, bijvoorbeeld kredietscores, de beoordeling van verzekeringsaanvragen of het markeren van verdachte transacties.

Brandweer en hulpdienstenOndersteunt diensten die bij noodsituaties zorgen voor de openbare veiligheid en gezondheid.

Gezonde leefomgevingMeet of monitort onderdelen van de fysieke omgeving die de gezondheid van mensen beïnvloeden: luchtkwaliteit, waterkwaliteit, straling, geluid of blootstelling op het werk. Anders dan Gezondheidszorg, dat de medische zorg voor individuele mensen ondersteunt.

GezondheidszorgOndersteunt de medische zorg voor individuele mensen, bijvoorbeeld hulp bij diagnoses, behandeladviezen, triage van patiënten of chatbots over gezondheid. Anders dan Gezonde leefomgeving, dat de fysieke omgeving monitort.

InformerenOndersteunt algemene informatieverstrekking: een informatiebalie, veelgestelde vragen, borden of uitleg over een dienst. Anders dan Bewegwijzering en diensten, dat gaat over oriëntatie en routes binnen een plek.

LogistiekOndersteunt het vervoer van goederen of materialen.

Marketing en personalisatieRicht reclame op doelgroepen, stemt aanbevelingen af op de persoon of maakt profielen van doelgroepen voor marketing, bijvoorbeeld klantenkaartaanbiedingen in de winkel, gepersonaliseerde schermen en borden, advertenties op basis van gedrag.

MobiliteitOndersteunt hoe mensen en materialen zich verplaatsen.

Planning en besluitvormingOndersteunt prognoses en analyses van de gevolgen van beleid op het niveau van de bevolking of het systeem, bijvoorbeeld stadsplanning, planning van infrastructuur of het meten van het effect van een beleidsbeslissing. Anders dan Risicobeoordeling en triage, dat individuele mensen een score geeft.

Onderzoek en ontwikkelingOndersteunt een ingezet onderzoeksinstrument: een systeem dat een plek, bevolkingsgroep of omgeving bestudeert als onderdeel van een onderzoeksprogramma. Anders dan een systeem dat in de praktijk een dienst aan het publiek levert.

Risicobeoordeling en triageGeeft personen of gevallen een score of prioriteit voor verdere aandacht of actie, bijvoorbeeld scores voor de kans op herhaling van strafbare feiten, triage in het ziekenhuis of risicosignalen bij jeugdbescherming. Anders dan Planning en besluitvorming, dat prognoses maakt op het niveau van de bevolking of het systeem.

Veiligheid en beveiligingOndersteunt het vooraf verkleinen van risico's in fysieke omgevingen, bijvoorbeeld brandveiligheid, woningbeveiliging of een veilige doorgang op luchthavens of wegen. Anders dan Handhaving (regels toepassen) en Brandweer en hulpdiensten (reageren op incidenten).

Vertaling en taaltoegankelijkheidVertaalt spraak, tekst of borden om een plek of dienst toegankelijk te maken in verschillende talen, bijvoorbeeld live tolken aan een balie of meertalige borden.

AfvalbeheerOndersteunt het verwerken en afvoeren van afval, waaronder recyclebaar afval, compost en gevaarlijke stoffen.

WaterbesparingVermindert het waterverbruik en/of helpt water te besparen.

Bewegwijzering en dienstenHelpt mensen de weg te vinden op een locatie en naar de voorzieningen en diensten daar.

Verantwoordelijke

Wie is verantwoordelijk voor dit systeem?

De organisatie die verantwoordelijk is voor het inzetten en beheren van dit systeem.

Context: Rol

Hoe deze organisatie betrokken is bij de inzet van het systeem.

LeverancierDe organisatie die het systeem bouwt, levert of in licentie geeft.

GebruiksverantwoordelijkeDe organisatie die het systeem op deze plek inzet en beheert.

InstellingDe partij die verantwoordelijk en aanspreekbaar is voor dit systeem

OrganisatieDe partij die verantwoordelijk en aanspreekbaar is voor dit systeem

Betrokken mensen

Op wie wordt dit systeem toegepast?

De mensen op wie dit systeem wordt toegepast, of van wie het leven door de beslissingen ervan wordt beïnvloed – ook mensen die er nooit voor hebben gekozen om ermee te maken te krijgen.

Context: Relatie

Hoe dit systeem deze persoon of groep raakt.

Over hen beslistHet systeem levert uitvoer over deze persoon op die directe gevolgen voor die persoon heeft: een score, een match, een oordeel over waar iemand recht op heeft.

Toevallig vastgelegdKomen in de gegevens van het systeem terecht, ook al neemt het systeem geen beslissing over hen – een gezicht op de achtergrond van een camera die ergens anders op gericht is.

Bredere gemeenschapEen plek of groep die als geheel wordt geraakt, en niet alleen de individuen van wie het systeem gegevens verwerkt – een buurt die in de gaten wordt gehouden, een personeelsbestand dat wordt gerangschikt.

MensenDe mensen op wie dit systeem wordt toegepast, of van wie het leven door de beslissingen ervan wordt beïnvloed.

Wat het doet

Wat doet dit systeem?

De handelingen van dit systeem, uitgedrukt in alledaagse werkwoorden: het neemt waar, voorspelt, beslist, maakt, beweegt. Door de werkwoorden te benoemen, kun je makkelijker beredeneren waar het systeem aan raakt en wat er mis kan gaan.

Context: Menselijke betrokkenheid

Wie de cirkel rondmaakt: een snel signaal op systeemniveau van hoeveel er zonder mens gebeurt, getoond bij het werkwoord dat het kleurt. Een algemene typering van de inzet, geen technische audit.

Een mens beslistDit systeem doet een voorstel of geeft informatie; een mens neemt de beslissing voordat er iets gebeurt. Voorbeeld: een triagehulpmiddel zet gevallen op volgorde voor een arts, die kiest wie eerst aan de beurt is.

Een mens houdt toezicht of voert het uitDit systeem bepaalt zelf de uitkomst; mensen houden toezicht, kunnen ingrijpen of voeren de uitkomst zelf uit. Voorbeeld: een optimalisatieprogramma plant de ophaalroutes van de dag en chauffeurs rijden ze.

Werkt zelfstandigDit systeem beslist en de beslissing gaat in zonder dat een mens elke uitkomst beoordeelt. Voorbeeld: tol waarvan het tarief automatisch verandert en wordt afgeschreven als de verkeersdrukte verandert.

HandeltHandelt – zet een doel om in stappen en voert die uit in software: hulpprogramma's aanroepen, boeken, indienen, doorzetten, werkstromen met meerdere stappen namens iemand uitvoeren. De uitvoer is een uitgevoerde actie, geen content die wordt teruggegeven. Voorbeelden: een afspraak inplannen, een aangifte indienen, een melding doorzetten. Als de actie iets fysieks in beweging brengt, is dat Beweegt.

AntwoordtAntwoordt – reageert in een gesprek op vragen van mensen: een chatbot, een spraakassistent, een geautomatiseerde telefoonlijn. Het voert op dat moment een gesprek met jou. Voorbeelden: een chatbot van het openbaar vervoer die een vertraging uitlegt, een servicelijn die je verzoek doorstuurt. Anders dan Maakt, dat content oplevert die daarna op zichzelf staat.

MaaktMaakt – levert nieuwe tekst, beelden, audio, video of code op die niet bestond voordat dit systeem draaide. De uitvoer is content die het systeem zelf heeft gemaakt, geen label of score over bestaande gegevens. Voorbeelden: een alinea schrijven op basis van een opdracht, een afbeelding genereren uit een beschrijving, audio componeren, code aanvullen. Anders dan Antwoordt, dat in een gesprek op jou reageert.

BeslistBeslist – bepaalt een uitkomst die ingaat: goedkeuren of afwijzen, een prijs bepalen, toewijzen, markeren voor actie. Voorbeelden: een dynamisch toltarief op basis van de verkeersdrukte, een aanvraag die wordt goedgekeurd of afgewezen, de toewijzing van een melding aan een hulpverlener. Als een mens op basis van de voorstellen de uiteindelijke beslissing neemt, is dat Beveelt aan.

IdentificeertIdentificeert – herkent wie of wat iets is door een gezicht, stem, vingerafdruk, kenteken of account te vergelijken met bekende gegevens. Van "er is hier iemand" maakt het "deze persoon is hier". Voorbeelden: een gezichtsvergelijking bij een boardinggate, het opzoeken van een kenteken bij een tolportaal. Anders dan Neemt waar, dat detecteert zonder een naam te noemen.

BeweegtBeweegt – grijpt in op de fysieke wereld. Het systeem stuurt motoren, kleppen, seinen of andere onderdelen aan en verandert iets in je omgeving. Voorbeelden: een robot besturen, een verkeerslicht laten verspringen, een poort openen, de ventilatie van een gebouw bijstellen, een slagboom van een parkeerterrein openen.

VoorspeltVoorspelt – schat in wat waarschijnlijk is: een prognose, een risicoscore, een kans. Het zegt wat er kan gebeuren; iemand of iets anders beslist nog wat ermee wordt gedaan. Voorbeelden: een prognose van de lengte van een wachtrij, een kredietrisicoscore, een voorspelling van de drukte in het komende uur. Anders dan Beslist, dat een uitkomst laat ingaan.

Beveelt aanBeveelt aan – stelt opties voor waaruit een mens kan kiezen: een rangschikking, een korte lijst, een voorgestelde route of behandeling. Er gebeurt niets totdat iemand het voorstel overneemt. Voorbeelden: een triagevolgorde voor een arts, een andere route die een bestuurder krijgt aangeboden, producten die bovenaan worden getoond. Anders dan Beslist, waarbij de uitkomst vanzelf ingaat.

Neemt waarNeemt waar – zet ruwe signalen van camera's, microfoons of sensoren om in iets wat de rest van het systeem kan gebruiken: detecties, uitgeschreven spraak, meetwaarden. Ook continue monitoring die op gebeurtenissen let, hoort hierbij. Voorbeelden: een voertuig detecteren in een camerabeeld, een gesproken zin uitschrijven, opmerken dat het druk is op een perron. Anders dan Identificeert, dat een naam geeft aan wie of wat het waarneemt.

BegrijptBegrijpt – haalt betekenis uit tekst of spraak, vindt verwante ideeën en verbindt wat het leest met opgeslagen context. Het geeft treffers, bedoelingen, samenvattingen of verwijzingen naar relevante eerdere kennis terug, geen nieuwe content. Voorbeelden: bij een vraag het juiste hulpartikel zoeken, de beleidsregel ophalen die op een geval van toepassing is, het onderwerp van een zin herkennen.

Risico's en maatregelen

Wat zijn de risico's en hoe worden ze beperkt?

De risico's die dit systeem kan veroorzaken en wat eraan wordt gedaan.

Verlies van autonomieHet risico dat dit systeem iemand beperkt in het nemen van eigen beslissingen, in de zeggenschap over de eigen identiteit of in het maken van vrije keuzes. Hieronder vallen risico's zoals beperkte toegang tot alternatieven, misleidend ontwerp dat beslissingen naar een bepaalde uitkomst stuurt, en het ontbreken van echte toestemming. Mogelijke maatregelen zijn manieren om je af te melden, transparante aanbevelingen, standaardinstellingen die de eigen regie beschermen en menselijke beoordeling van ingrijpende beslissingen.

Aantasting van burgerlijke vrijhedenHet risico dat dit systeem fundamentele mensenrechten en burgerlijke vrijheden aantast: vrijheid van meningsuiting en vergadering, bewegingsvrijheid, een eerlijke rechtsgang of bescherming tegen willekeurige surveillance. Hieronder vallen risico's door gezichtsherkenning op grote schaal, voorspellend politiewerk, censuur van wettige uitingen en een afschrikkende werking op protest. Mogelijke maatregelen zijn strikte beperking van het doel, toezicht door een rechter of onafhankelijke instantie, een korte bewaartermijn en een mensenrechtentoets vóór de inzet.

MilieuschadeHet risico dat dit systeem het milieu aantast door energieverbruik, waterverbruik, elektronisch afval, CO2-uitstoot of de winning van grondstoffen voor hardware. Hieronder vallen risico's door de rekenkracht die nodig is voor het trainen, systemen die altijd aanstaan, de koeling van datacenters en hardware die snel wordt vervangen. Mogelijke maatregelen zijn doelen voor zuinig energie- en waterverbruik, open rapportage over de gebruikte rekenkracht, planning van de levensduur van hardware en de inkoop van hernieuwbare energie voor datacenters.

Financiële en zakelijke schadeHet risico dat dit systeem mensen geld kost of organisaties schade toebrengt door verkeerde prijzen, geweigerde diensten, fraude of marktmanipulatie. Hieronder vallen risico's door geautomatiseerde kredietbeslissingen, oneerlijke dynamische prijzen, oplichting met behulp van AI en verstoring van toeleveringsketens door misbruik. Mogelijke maatregelen zijn waarborgen voor betaalbaarheid, eerlijkheidsaudits van prijsmodellen, extra lagen voor fraudedetectie en duidelijke procedures om schade te herstellen.

Fysieke schadeHet risico dat de uitvoer van dit systeem leidt tot lichamelijk letsel bij mensen of schade aan eigendommen. Hieronder vallen risico's door zelfrijdende voertuigen, bewegende robots, foute navigatieaanwijzingen of fouten in vitale infrastructuur die mensen of eigendommen in gevaar brengen. Mogelijke maatregelen zijn strenge veiligheidstests, veilige standaardinstellingen bij storingen, het digitaal afbakenen van gebieden (geofencing) tegen gevaarlijk gedrag en menselijk toezicht op fysieke acties met grote gevolgen.

Politieke en economische schadeHet risico dat dit systeem het politieke debat manipuleert, verkiezingen beïnvloedt, marktmacht concentreert of publieke instellingen schaadt. Hieronder vallen risico's door kunstmatig gemaakte media gericht op kiezers, ondoorzichtige gerichte advertenties, oneerlijke concurrentie door een monopolie op toegang tot gegevens en rekenkracht, en afnemend vertrouwen in instellingen. Mogelijke maatregelen zijn het melden van kunstmatig gemaakte content, aandacht van mededingingstoezicht voor AI-markten, toegang voor toezichthouders om audits te doen en transparantie-eisen voor politieke advertenties.

Verlies van privacyHet risico dat dit systeem meer over mensen vastlegt, afleidt of onthult dan ze verwachten of waarmee ze hebben ingestemd. Hieronder vallen risico's zoals het volgen van de verplaatsingen van mensen over langere tijd, het opnieuw herleiden tot personen van gegevens die anoniem moesten zijn, het koppelen van gegevens uit verschillende systemen om profielen op te bouwen, en het hergebruiken van gegevens voor andere doelen dan het genoemde doel. Mogelijke maatregelen zijn alleen verzamelen wat nodig is, verwerking op het apparaat zelf, anonimiseren op het moment van vastleggen, korte bewaartermijnen en een privacytoets vóór de inzet.

Psychische schadeHet risico dat dit systeem direct of indirect emotionele schade of schade aan de geestelijke gezondheid veroorzaakt. Hieronder vallen risico's door verslavende feedbacklussen, stress door surveillance, intimidatie via gegenereerde content en angst door geautomatiseerde afwijzingen. Mogelijke maatregelen zijn waarschuwingen bij content, waarborgen voor welzijn, ontwerp dat past bij de leeftijd, toegankelijke hulpkanalen en grenzen aan gedrag dat is gericht op zo veel mogelijk gebruik.

ReputatieschadeHet risico dat dit systeem de reputatie van personen, groepen of organisaties schaadt door een verkeerde identificatie, een onjuiste indeling of stigmatiserende labels. Hieronder vallen risico's door onnauwkeurige gezichtsherkenning, lasterlijke gegenereerde content en oneerlijke openbare scores die mensen overal blijven achtervolgen. Mogelijke maatregelen zijn drempels voor nauwkeurigheid voordat labels openbaar worden gebruikt, menselijke beoordeling van identificaties met grote gevolgen, procedures om content te laten verwijderen en duidelijke rechten op correctie.

Beveiligingsincident en datalekHet risico dat iemand die dat niet mag, dit systeem of de gegevens die het bewaart kan inzien, stelen, veranderen of overnemen. Hieronder vallen risico's door gehackte camera's of sensoren, gelekte databases, onderschepte gegevensoverdracht, misbruik door mensen van binnenuit en manipulatie waardoor een systeem verkeerde informatie doorgeeft of verkeerd handelt. Mogelijke maatregelen zijn versleuteling bij opslag en tijdens verzending, strikte toegangscontrole, regelmatige beveiligingstests, snelle software-updates en het informeren van getroffen mensen bij een datalek.

Maatschappelijke en culturele schadeHet risico dat dit systeem gemeenschappen of cultuur schaadt door afnemend vertrouwen, verlies van taal- en cultuurdiversiteit of ongezonde afhankelijkheid van ondoorzichtige systemen. Hieronder vallen risico's door misinformatie op grote schaal, culturele uitingen die steeds meer op elkaar gaan lijken, het verdringen van lokale kennis en de verslechtering van de publieke informatievoorziening. Mogelijke maatregelen zijn ondersteuning van meerdere talen, samenwerking met de gemeenschappen die het raakt, herkomstinformatie bij gegenereerde content en investeringen in modellen voor lokale talen en de lokale context.

Rechten

Wat zijn je rechten?

Wat je kunt doen als het om dit systeem gaat: hoe je inzage krijgt, een beslissing aanvecht of je afmeldt.

Recht op inzageHet recht om informatie op te vragen en te krijgen over welke persoonsgegevens een systeem over jou heeft verzameld, hoe deze gegevens worden gebruikt en welke beslissingen met deze informatie zijn genomen. Daarbij hoort het recht op een kopie van je gegevens in een leesbare vorm.

Recht op transparantie over algoritmenHet recht om in begrijpelijke taal te horen hoe een systeem in het algemeen werkt: de logica erachter, het belang van de verwerking en de waarschijnlijke gevolgen voor de mensen die het raakt. Dit is het recht om het systeem zelf te begrijpen; het recht op uitleg over een specifieke beslissing over jou is een apart recht.

Recht op vergetelheidHet recht om je persoonsgegevens uit een systeem te laten verwijderen als de gegevens niet meer nodig zijn voor het oorspronkelijke doel, als je je toestemming intrekt of als er geen gerechtvaardigd belang is om ze te blijven verwerken. Waar dat technisch haalbaar is, hoort hier ook bij dat het systeem informatie die uit jouw gegevens is afgeleid "afleert". Dit is een recht op verwijdering; het recht om de verwerking te stoppen zonder verwijdering is een apart recht.

Recht om een beslissing aan te vechtenHet recht om een beslissing die een systeem over jou heeft genomen aan te vechten: om extra informatie te geven, je standpunt te laten horen en de beslissing op basis van jouw inbreng opnieuw te laten bekijken. Dit recht gebruik je nadat een beslissing is genomen; het recht op menselijke beoordeling voordat een beslissing wordt uitgevoerd, is een apart recht.

Recht op correctie van je gegevensHet recht om onjuiste of onvolledige gegevens die een systeem over jou heeft, te laten corrigeren of aanvullen. Dit staat los van het recht op inzage in je gegevens (het recht om ze te lezen) en het recht op vergetelheid (het recht om ze te laten verwijderen). Als de oorspronkelijke gegevens zijn gecorrigeerd, moeten latere beslissingen die op de foute gegevens zijn gebaseerd opnieuw worden bekeken.

Recht op uitleg over een beslissingHet recht op een duidelijke en betekenisvolle uitleg over hoe een systeem heeft bijgedragen aan een specifieke beslissing die jou raakt: welke rol het systeem speelde, welke factoren het zwaarst wogen voor de uitkomst en wat dat voor jou betekent. Dit recht gaat over de beslissing die daadwerkelijk over jou is genomen; het recht om te horen hoe het systeem in het algemeen werkt, is een apart recht.

Recht op non-discriminatieHet recht om niet door een systeem te worden gediscrimineerd op grond van beschermde kenmerken zoals ras, gender, leeftijd, religie, handicap of seksuele oriëntatie. Organisaties moeten passende technische en organisatorische maatregelen nemen, en kunnen aantonen dat ze dat doen, om discriminerende uitkomsten van hun systemen te voorkomen.

Recht om verwerking te stoppenHet recht om een organisatie te vragen te stoppen met het gebruiken van je persoonsgegevens, ook als de gegevens zelf niet worden verwijderd. Dit staat los van het recht op vergetelheid (waarbij de gegevens worden verwijderd) en van het recht op doelbinding (dat het gebruik beperkt tot de oorspronkelijk genoemde doelen). Het is de mogelijkheid om zelf te zeggen: stop nu. Je gegevens mogen bewaard blijven, maar er mag verder niets meer mee worden gedaan.

Recht op doelbindingHet recht dat je gegevens alleen worden gebruikt voor de specifieke doelen die zijn genoemd toen ze werden verzameld. De organisatie moet die doelen bekendmaken en vastleggen voordat het verzamelen begint, en mag je gegevens later niet zonder jouw medeweten of toestemming gebruiken voor nieuwe doelen die er niets mee te maken hebben. Dit begrenst vooraf welk gebruik ooit is toegestaan; het recht om een verwerking te stoppen die al loopt, is een apart recht.

Recht op menselijke beoordelingHet recht dat een mens, en geen geautomatiseerd systeem, een beslissing die jou raakt neemt of echt opnieuw bekijkt. Dit is een weg naar een niet-geautomatiseerde beslissing, los van het recht om een beslissing aan te vechten die al is genomen. De persoon die beoordeelt moet de bevoegdheid en de informatie hebben om de uitkomst ook echt te kunnen veranderen.

Recht op informatieHet recht om te weten dat er een systeem in werking is voordat het gegevens over jou verzamelt of er een beslissing wordt genomen die jou raakt. Dat betekent ook dat je te horen krijgt wanneer er gegevens over jou worden verzameld, wanneer je met een geautomatiseerd systeem te maken hebt en niet met een mens, wanneer content door AI is gegenereerd en wanneer biometrische technologie of technologie voor emotieherkenning wordt gebruikt. Dit is de voorwaarde voor elk ander recht in deze categorie: je kunt geen rechten uitoefenen waarvan je niet weet dat je ze hebt.

Verzameltechnologie

Waarmee worden de gegevens vastgelegd die dit systeem gebruikt?

De apparaten en kanalen die de invoergegevens van dit systeem vastleggen: camera's, sensoren, microfoons, formulieren of gegevens uit andere systemen. Het instrument dat de gegevens verzamelt, niet het algoritme dat ze verwerkt.

Biometrische scannerLegt een lichaamskenmerk vast om iemand te identificeren: een vingerafdruk, handpalm, iris of gezichtsscan bij een poort, zuil of toegangspoortje. Dit is alleen het apparaat dat vastlegt; het vergelijken van de scan met opgeslagen templates is biometrische herkenning, en die staat onder Algoritme of model.

CameraLegt foto's of video van een plek vast: gemonteerd op een paal, een voertuig of een drone, of ingebouwd in een apparaat. Ook infrarood- en warmtebeeldcamera's vallen hieronder. Dit is alleen het apparaat dat vastlegt; de technieken die de beelden analyseren staan onder Algoritme of model, en hoe herleidbaar de beelden zijn staat bij de categorie Invoergegevens.

Meetgegevens van verbonden apparatenMeetwaarden die verbonden apparaten automatisch doorsturen: voertuigen die snelheid en positie melden, wearables die de hartslag melden, slimme meters die het energieverbruik melden, machines die hun eigen status melden. De gegevens worden continu vastgelegd, op de achtergrond van het dagelijks gebruik.

OmgevingssensorMeet omstandigheden in de omgeving: luchtkwaliteit, temperatuur, luchtvochtigheid, geluidsniveau, waterstand of het weer. Deze sensoren meten de omgeving, niet mensen, al kunnen geluids- en luchtmetingen wel iets zeggen over wat mensen doen.

Bestaande registratiesGegevens die de organisatie al heeft: klantaccounts, dossiers, registers, transactiegeschiedenissen, eerdere aanvragen. Er wordt niets nieuws uit de buitenwereld vastgelegd; het systeem gebruikt wat eerder is geregistreerd, soms voor een ander doel dan toen.

MicrofoonLegt geluid vast: spraak, omgevingsgeluid of bepaalde geluiden zoals brekend glas of schoten. Zit in slimme speakers, informatiezuilen, intercoms en installaties die geluid monitoren. Dit is alleen het apparaat dat vastlegt; spraakherkenning en andere analyses staan onder Algoritme of model.

NetwerkverbindingVerbindt dit systeem met een netwerk: een mobiel modem, een wifi-toegangspunt of een bekabelde verbinding. Het verplaatst gegevens en legt ze niet vast, maar uit verbindingslogboeken kan toch blijken welke apparaten in de buurt of verbonden waren, en een toegangspunt dat openbare wifi aanbiedt, is ook een dienst waar mensen gebruik van maken.

Plaatsbepaling en locatieBepaalt waar iets is: gps-ontvangers in voertuigen of apps, bluetoothbakens of systemen voor plaatsbepaling binnenshuis. Levert locatiesporen op, een van de meest onthullende soorten persoonsgegevens als ze aan een persoon of diens apparaat zijn gekoppeld.

Aanwezigheids- en bewegingssensorDetecteert dat er iemand of iets is, of beweegt, zonder een beeld vast te leggen: passief infrarood, ultrasoon, drukmatten, deurtellers, sensoren voor stoelbezetting. Vertelt het systeem dat een ruimte bezet is, niet door wie.

Gegevens van derdenGegevens die van een andere organisatie komen: gekocht, in licentie genomen of geleverd via een API of een overeenkomst over gegevensdeling. Voorbeelden: gegevens van kredietbureaus, weerdiensten, kaartaanbieders, datahandelaren. De mensen over wie de gegevens gaan, hebben misschien nooit iets te maken gehad met de beheerder van dit systeem.

Invoer van gebruikersInformatie die mensen bewust geven: een formulier dat ze invullen, tekst die ze typen, een zoekopdracht die ze uitvoeren, een foto die ze uploaden, een spraakopdracht die ze geven. Mensen weten dat ze iets afgeven, anders dan bij waarneming die om hen heen plaatsvindt.

VoertuigdetectieNeemt voertuigen waar op een weg of in een ruimte: radar, lidar, detectielussen in het wegdek, piëzo-elektrische strips of detectoren op een portaal. Wordt gebruikt om verkeer te tellen, snelheid te meten en files te detecteren. Kentekencamera's vallen onder Camera.

Detectie van draadloze signalenDetecteert de radiosignalen die apparaten uitzenden: wifi-signalen van telefoons, bluetooth, RFID-tags of NFC-contact. Wordt vaak gebruikt om apparaten te tellen of te volgen die door een ruimte bewegen; het signaal van een apparaat kan werken als een blijvend herkenningsteken van de persoon die het bij zich draagt.

Invoergegevens

Welke invoergegevens verwerkt dit systeem?

De invoergegevens die dit ingezette systeem verwerkt terwijl het werkt.

Context: Persoonsgegevens

Hoe herleidbaar de gegevens zijn wanneer dit systeem ze verwerkt. De naam van het element zegt waar de gegevens over gaan; deze kleur zegt hoe direct ze naar een persoon wijzen.

Geanonimiseerde gegevensGegevens over mensen waarbij de koppeling met wie het is, is verbroken. Identificerende kenmerken zijn verwijderd, of de gegevens zijn vervaagd, samengevoegd of met ruis bewerkt, zodat dit systeem een gegeven redelijkerwijs niet meer aan één persoon kan koppelen.

Gepseudonimiseerde gegevensDe gegevens van elke persoon zijn gekoppeld aan een code (hash, ID, template) waarmee dit systeem dezelfde persoon op verschillende momenten kan herkennen, maar de code zelf verraadt geen naam. Met extra informatie is de persoon wel te achterhalen.

Herleidbare gegevensDe gegevens bevatten een direct identificerend kenmerk (naam, adres, accountnaam, herkenbaar gezicht of herkenbare stem, kenteken), of een code waarmee dit systeem tijdens de verwerking de wettelijke identiteit opzoekt.

Gegevens over een metingMeetwaarden van sensoren: luchtkwaliteit, temperatuur, geluidsniveau, energie, waterdoorstroming. Het systeem krijgt getallen binnen van fysieke sensoren, meestal zonder dat er een persoon aan is gekoppeld. Voorbeelden: PM2,5-waarden van een luchtkwaliteitsmeter, decibelwaarden van een geluidssensor, kilowatturen van een meter.

Gegevens over een plekLocaties, routes, omgevingen of plattegronden. Het systeem krijgt gegevens binnen die beschrijven waar iets is. Voorbeelden: gps-coördinaten van een telefoon, tellingen van voetgangers op een stoep, een kaart van de gangen in een gebouw.

Gegevens over gedragAanrakingen van het scherm, keuzes, gelopen routes, verblijftijd, aankopen of zoekopdrachten. Het systeem krijgt gegevens binnen over wat mensen hebben gedaan. Voorbeelden: bestemmingen die op een informatiezuil met routes zijn aangetikt, artikelen die in een winkelmandje zijn gelegd, een zoekopdracht die op een openbare computer is ingetypt.

Biometrische gegevensGezichten, vingerafdrukken, stemafdrukken, manier van lopen, gebaren, blikrichting, houding. Het systeem krijgt lichaamskenmerken van een persoon binnen. Voorbeelden: een gezicht dat bij een toegangspoortje wordt vastgelegd, een stem die door de microfoon van een informatiezuil wordt opgenomen, een manier van lopen die door een camera aan het plafond wordt geanalyseerd.

Een beslissing over jouEen beslissing die een ander systeem al over een persoon heeft genomen: of iemand ergens recht op heeft, een classificatie, een rangschikking of een ja of nee. Het systeem krijgt deze eerdere beslissing binnen en gebruikt die als invoer. Voorbeelden: een kredietscore van een ander model, een signaal van eerder in de keten dat iemand toegang mag krijgen, een triageklasse die eerder in het proces is toegekend.

Gegenereerde contentTekst, beelden, audio of video die een AI-systeem heeft gemaakt. Het systeem krijgt deze kunstmatig gemaakte content binnen en verwerkt die verder. Voorbeelden: een door een taalmodel (LLM) geschreven samenvatting die naar een vertaalprogramma gaat, een gegenereerde foto die naar een moderatiemodel gaat, een fragment met computerstem dat naar een geluidssysteem wordt gestuurd.

Operationele gegevensRoosters, routes, budgetten, bezettingscijfers, openbare registers of andere administratieve gegevens, die niet over één persoon gaan. Het systeem krijgt gegevens binnen die beschrijven hoe een plek of dienst draait. Voorbeelden: de bezetting van een school per uur, routes voor het ophalen van afval, een dienstregeling van het openbaar vervoer, het budget van een afdeling.

Een fysieke actieEen signaal dat er in de fysieke wereld iets is veranderd: een deur die opengaat, een lamp die aangaat, een alarm dat afgaat. Het systeem krijgt bewijs van deze veranderingen binnen van aangestuurde apparaten of sensoren eerder in de keten. Voorbeelden: een toegangspoortje dat is ontgrendeld, een aanpassing van de klimaatinstallatie die een sensor heeft geregistreerd, een waarschuwing die eerder in de keten via de omroepinstallatie is afgespeeld.

Een aanbeveling of voorspellingEen voorstel, prognose, risicoscore of rangschikking die een ander systeem eerder heeft gemaakt. Het systeem krijgt deze adviserende uitvoer binnen en gebruikt die. Anders dan een bindende beslissing, omdat het adviseert en niet bepaalt. Voorbeelden: een voorspelde vraagcurve, een risicoscore van een eerder model, een aanbevolen route van een navigatiedienst.

Gevoelige persoonsgegevensGezondheid, financiën, overtuigingen, seksualiteit, verblijfsstatus of andere persoonlijke informatie die juridische en sociale risico's met zich meebrengt. Het systeem krijgt dit soort beschermde gegevens binnen. Voorbeelden: de verzekeringsdekking bij een zuil in een kliniek, de status van een uitkeringsaanvraag, een zelf opgegeven voornaamwoord.

Algoritme of model

Welk algoritme of model verwerkt de gegevens?

Wat de invoer verwerkt: het soort algoritme, het type model of de techniek waarmee invoer wordt omgezet in uitvoer.

Analyse van stemming en emotieTechnieken die iemands emotionele toestand, stemming of sentiment afleiden uit tekst, spraak, gezichtsuitdrukkingen of lichaamssignalen. Worden gebruikt om de stemming in een menigte te peilen, de ervaring met een dienst te beoordelen of signalen van nood op te sporen. Of deze techniek nauwkeurig is en eerlijk uitpakt voor verschillende culturen, is omstreden, en in sommige rechtsgebieden is het gebruik ervan op het werk en bij publieke diensten beperkt.

Detectie van afwijkingenTechnieken die ongewone gebeurtenissen, patronen of waarden signaleren die afwijken van een aangeleerd beeld van normaal gedrag. Worden gebruikt om storingen aan apparatuur te voorspellen, fraude op te sporen, indringers te detecteren, waterlekken te bewaken en te waarschuwen bij ongewone drukte. De uitvoer bestaat meestal uit scores met een drempelwaarde, niet uit directe beslissingen.

Biometrische herkenningTechnieken die een bepaalde persoon identificeren of diens identiteit controleren aan de hand van lichaamskenmerken: gezicht, vingerafdruk, stem, iris of manier van lopen. Anders dan algemene beeldherkenning, omdat de uitvoer is gekoppeld aan een persoon met naam. In veel rechtsgebieden is biometrische herkenning in openbaar toegankelijke ruimtes beperkt of verboden.

Classificatie en voorspellingTechnieken die een label aan invoer toekennen of een getal schatten. Hieronder vallen classificatiemodellen (spam of geen spam, risicoklasse), regressiemodellen (voorspelde vraag, verwachte wachttijd) en tijdreeksmodellen (reizigersaantallen in het komende uur, energievraag). Ze zijn gebouwd met gelabelde gegevens uit het verleden en met statistische modellen of machine learning.

Clustering en segmentatieTechnieken die mensen, plekken of gebeurtenissen in clusters indelen op basis van gelijkenis, zonder vooraf bepaalde labels. Worden gebruikt om doelgroepen, verplaatsingspatronen, profielen van energieverbruik of gebieden met vraag naar diensten in te delen. De uitvoer is een indeling in clusters die systemen verderop in de keten als categorieën kunnen behandelen, ook al zijn clusters afgeleid en niet door mensen opgesteld.

BeeldherkenningTechnieken die foto's of video interpreteren: mensen tellen, objecten detecteren, tekst in beelden lezen, beweging volgen of beelden in delen opsplitsen. Veel gebruikt bij het meten van bezetting, het bewaken van verkeer en drukte, hulp bij toegankelijkheid en de inspectie van borden. Anders dan biometrische herkenning, die bepaalde personen identificeert.

TaalmodellenModellen die menselijke taal lezen, schrijven, samenvatten, vertalen of er een gesprek in voeren. Hieronder vallen grote taalmodellen (LLM's), chatbots en systemen die tekst genereren. Ze werken door te voorspellen welke tokens het meest waarschijnlijk volgen op de invoer en de eerdere context.

OptimalisatieTechnieken die zoeken naar de beste toewijzing, route, planning of verdeling binnen bepaalde grenzen. Hieronder vallen routeplanning voor voertuigen, de afstelling van verkeerslichten voor het openbaar vervoer, planning van energie en klimaatinstallaties, personeelsroosters en de verdeling van middelen. Ze werken door mogelijkheden te verkennen om een vastgesteld doel, zoals kosten, tijd of uitstoot, zo hoog of zo laag mogelijk te maken.

Privacybeschermende bewerkingTechnieken die vooral bedoeld zijn om invoergegevens zo te bewerken dat identificerende details worden verwijderd, vervaagd of vervangen voordat de gegevens verder worden gebruikt. Hieronder vallen het vervagen van gezichten, het afschermen van kentekens, tokenisatie, k-anonimisering, differentiële privacy en het genereren van synthetische gegevens. Werken als een barrière tussen de ruwe verzamelde gegevens en de gegevens die worden gebruikt voor analyse of beslissingen.

Aanbeveling en rangschikkingTechnieken die items voor een persoon voorstellen of ordenen (diensten, aanbiedingen, nieuws, routeopties) op basis van voorkeuren, gedrag of gelijkenis met andere mensen. Hieronder vallen collaboratief filteren, aanbevelingssystemen op basis van content en aangeleerde rangschikking. Bepalen per persoon wat die te zien krijgt uit hetzelfde onderliggende aanbod.

Zoeken en terugvindenTechnieken die bij een zoekvraag relevante content opzoeken en tonen uit een verzameling documenten, registraties of media. Hieronder vallen semantisch zoeken, zoeken met vectoren en RAG-systemen (retrieval-augmented generation), die relevante passages doorgeven aan een taalmodel. Worden gebruikt voor het beantwoorden van vragen over documenten, het opzoeken in openbare registers en het zoeken in bibliotheken of archieven.

Spraak en geluidTechnieken die gesproken woorden omzetten naar andere vormen en omgekeerd, of die andere geluiden dan spraak indelen. Hieronder vallen spraak naar tekst (transcriptie), tekst naar spraak (computerstem), het herkennen van trefwoorden en het detecteren van bepaalde geluiden. Stem als identiteit (herkennen wie er spreekt) hoort bij Biometrische herkenning.

Uitvoergegevens

Wat levert dit systeem op?

De uitvoergegevens die dit ingezette systeem oplevert terwijl het werkt: beslissingen, content en acties.

Context: Persoonsgegevens

Hoe herleidbaar de gegevens zijn wanneer dit systeem ze oplevert. De naam van het element zegt waar de uitvoer over gaat; deze kleur zegt hoe direct die naar een persoon wijst.

Geanonimiseerde gegevensUitvoer over mensen waarbij de koppeling met wie het is, is verbroken. Identificerende kenmerken zijn verwijderd, of de uitvoer is vervaagd, samengevoegd of met ruis bewerkt, zodat de uitkomst redelijkerwijs niet meer aan één persoon te koppelen is.

Gepseudonimiseerde gegevensDe uitvoer krijgt een code (hash, ID, template) waarmee dit systeem de uitkomst op verschillende momenten aan dezelfde persoon kan koppelen zonder een naam prijs te geven. Met extra informatie is de persoon wel te achterhalen.

Herleidbare gegevensDe uitvoer noemt een persoon direct (naam, adres, account, herkenbaar gezicht of herkenbare stem, kenteken) of bevat een code die dit systeem in dezelfde stap omzet naar de wettelijke identiteit.

Gegevens over een metingHet systeem levert meetwaarden in de loop van de tijd op: uitvoer van sensoren, afgeleide kwaliteitsscores, voorspelde waarden. Voorbeelden: een luchtkwaliteitsscore per uur voor een plein, een voorspelde curve van reizigersaantallen voor morgen, een samengevoegde geluidsmeting die op een openbaar dashboard wordt gepubliceerd.

Gegevens over een plekHet systeem levert uitvoer op over een locatie, route, gebied of plattegrond. Voorbeelden: een route die op een informatiezuil wordt getoond, een heatmap van voetgangersdrukte, een virtuele gebiedsgrens (geofence) die naar systemen verderop in de keten wordt gestuurd.

Gegevens over gedragHet systeem levert gegevens op over wat mensen hebben gedaan: gelopen routes, gekozen items, verblijftijden, patronen in het gebruik. Voorbeelden: een weekrapport van de meest bezochte bestemmingen, een sessielogboek van aanrakingen op een touchscreen, een afgeleide route die iemand door een locatie heeft gelopen.

Biometrische gegevensHet systeem levert uitvoer op met lichaamskenmerken van een persoon: gezichtstemplates, stemprofielen, loopprofielen, reeksen gebaren. Voorbeelden: een geregistreerde gezichtstemplate die verderop in de keten wordt opgeslagen, een stemprofiel om later mee te vergelijken, een loopprofiel dat naar een ander systeem wordt geëxporteerd.

Een beslissing over jouHet systeem levert een bindende beslissing over een persoon op: of iemand ergens recht op heeft, een classificatie, een rangschikking of een ja of nee. Voorbeelden: een toegangssysteem dat beslist een poort te openen, een geautomatiseerde uitslag over het recht op een uitkering, een geautomatiseerde screening waardoor iemand afvalt.

Gegenereerde contentHet systeem levert nieuwe content op: tekst, beelden, audio of video die eerder niet bestond. Voorbeelden: een door een taalmodel (LLM) geschreven mededeling over de dienstverlening op een bord, een mededeling met computerstem via een omroepinstallatie, een gegenereerde illustratie op een digitale informatiezuil.

Operationele gegevensHet systeem levert administratieve uitvoer op: roosters, routes, schattingen van de bezetting, verdelingen van budget of andere gegevens over hoe een plek of dienst draait. Niet over één persoon. Voorbeelden: een geoptimaliseerde route voor het ophalen van afval, een prognose van de bezetting van een school, een aanbevolen verdeling van het budget voor het volgende kwartaal.

Een fysieke actieHet systeem zet iets in gang in de fysieke wereld: een deur die van het slot gaat, een lamp die aangaat, een alarm dat afgaat, borden die veranderen, een klimaatinstallatie die wordt bijgesteld. Voorbeelden: een toegangspoortje dat opengaat bij een gezichtsmatch, een waarschuwing die automatisch via de omroepinstallatie wordt afgespeeld, een aanpassing van de klimaatinstallatie in opdracht van een gebouwmodel.

Een aanbeveling of voorspellingHet systeem levert adviserende uitvoer op: een voorstel, prognose, risicoscore of rangschikking. Anders dan een bindende beslissing, omdat het adviseert en niet bepaalt. Voorbeelden: een bordensysteem dat een andere route voorstelt op basis van voorspelde drukte, een voorspelde vraagcurve voor morgen, een aanbevolen volgende bestemming op een informatiezuil.

Gevoelige persoonsgegevensHet systeem levert uitvoer op over gezondheid, financiën, overtuigingen, seksualiteit, verblijfsstatus of andere categorieën die juridische en sociale risico's met zich meebrengen. Voorbeelden: een triageprioriteit die in een kliniek wordt toegekend, een uitslag over het recht op een uitkering die naar een uitkeringsportaal wordt gestuurd, een afgeleid beschermd kenmerk dat naar systemen verderop in de keten wordt geëxporteerd.

Verschijningsvorm

Hoe komen mensen in aanraking met wat dit systeem oplevert?

De vorm die de uitvoer van dit systeem aanneemt als die de buitenwereld bereikt: een scherm of bord, een prijs, een melding, een poort die opengaat, een gesproken antwoord. Hoe mensen de uitvoer tegenkomen, niet de uitvoergegevens zelf.