Rob Niessen 06-03-2019reageer
Goedemorgen, In de omschrijving wordt o.a. gesproken over: "Snelle inzichten in trends, sentimenten, kansen én gevaren zijn belangrijk om goed en tijdig in te spelen op relevante ontwikkelingen. Nu krijgen we deze inzichten pas laat - of achteraf -, waardoor de provincie soms niet op tijd kan handelen" Kunnen er een voorbeelden gegeven worden waarbij dit het geval is geweest? - welk inzicht is (te)laat verkregen? - wat waren de gevolgen hiervan? - wat waren de actie's geweest indien er wel tijdig inzage was geweest? Hiermee kunnen we ons een beter beeld vormen omtrent de op te lossen problematiek en de oplossing beter laten aansluiten met de praktijk. Alvast bedankt, Rob

Provincie Zuid-Holland 07-03-2019reageer
Ha Rob, bedankt voor je vragen! Ik ga ze uitzetten bij de challenge-eigenaar en kom zo snel mogelijk bij je terug. Hartelijke groet, Kirsten Valk - het Startup in Residence team

Martin Pronk 10-03-2019reageer
Wij zijn geen startup maar hebben wel een goede en werkbare oplossing. Kunnen we meedoen of is het belangrijker om een startup te zijn dan een goede oplossing aan te bieden?

Provincie Zuid-Holland 11-03-2019reageer
Hi Martin, Dank voor je vraag! Het is belangrijker een goede oplossing te hebben dan dat je een startup bent. Het is wel van belang dat je beschikbaar bent voor het trainingsprogramma. Hartelijke groet, Kirsten Valk - het Startup in Residence team

Provincie Zuid-Holland 13-03-2019reageer
Ha Rob, ik heb antwoord gekregen van de challenge-eigenaar: Een voorbeeld is de bestuurlijke crisis in een gemeente. Voor ons viel vrij onverwachts het college van burgemeester en wethouders in deze gemeente. De provincie kon dus ook minder tijdig reageren richting de betrokken gemeente. Mn omdat er ook net in die week een werkbezoek van GS was gepland naar deze gemeente moest nu deze informatie hals over kop naar onze bestuurders. Een ander voorbeeld is een herindelingsproces dan wel grenscorrrectieprocedure: indien er vrij veel weerstand is tegen een dergelijke procedure kan het ons helpen om de aard van de sentimenten te weten, zodat we hier tijdig op kunnen inspelen in bijvoorbeeld informatiebijeenkomsten. Indien wij als provincie zelf een herindelingsprocedure/grenscorrectieprocedure zijn gestart dan kan het ons helpen te bepalen hoe wij de informatiebijeenkomsten houden, dan wel communicatie opstarten. Hopelijk geeft dit antwoord op je vraag. Mocht je nog meer vragen hebben, dan horen we het uiteraard graag! Hartelijke groet, Kirsten Valk - het Startup in Residence team

Harold van Garderen 25-03-2019reageer
Goedemiddag. Als ik deze challenge zo lees lijkt het er op dat de oplossing (IT) technisch moet zijn. Ik denk zelfs machine learning of AI te lezen. Aan de andere kant is de vraag om het signaleren van trends, sentimenten, kansen én gevaren te ondersteunen. Daar raak ik de draad kwijt want die combinatie is wetenschappelijk gezien onmogelijk omdat de ene analyse vergt en de andere synthese. Die synthese kan alleen gedaan worden door mensen, maar dat lijkt dus niet de bedoeling te zijn. Daarom twee vragen: 1) Klopt het dat de gezochte oplossing geheel technisch (geautomatiseerd, IT-gebaseerd) moet zijn of mogen mensen OOK een onderdeel zijn van de oplossing. 2) Klopt het dat het de bedoeling is om alleen met beschikbare digitale bronnen te werken of mogen sociale media en andere kanalen ook worden gebruikt om extra informatie te "laten maken". Bijvoorbeeld door op sociale media de vraag te stellen "Kunt u vertellen wat er politiek bestuurlijk speelt in uw gemeente. Vertel ...." Alvast bedankt voor het antwoord.

Provincie Zuid-Holland 28-03-2019reageer
Beste Harold, Hartelijk dank voor jouw uitgebreide vragen. Bij deze ons antwoord: 1. We zijn inderdaad op zoek naar een ‘computer’ oplossing. Als startup ben je vrij om de oplossingsrichting te kiezen: machine learning, ai een algoritme, data-analyse of iets anders. De oplossingsrichting is ook afhankelijk van de data die voorhanden is. Bijvoorbeeld: in het antwoord dat we hierboven op 13-3 hebben gegeven wordt het ‘vallen’ van een college genoemd. Dit gebeurd niet vaak, en daarom denk ik dat de sample grootte te klein is voor machine learning. Bij deze oplossingsrichting de kanttekening dat we opzoek zijn naar een tool/instrument dat ‘dieper’ gaat dan het verzamelen van data, deze sorteert, bundelt om vervolgens output te leveren in de zin dertigmaal is woord ‘x’ gebruikt en 40 maal het woord ‘y’. Mensen zijn nadrukkelijk onderdeel van de oplossing. Enerzijds door het bepalen van de input en anderzijds door het betekenis geven van de output. Bij het team van bestuurlijke zaken zien we het mogelijke eindproduct als een extra instrument in onze ‘rugtas’. Dit eindproduct kan een lead geven waar wij in ons netwerk vervolgens het gesprek over kunnen aangaan. 2. Het klopt dat het de bedoeling is om alleen met beschikbare digitale bronnen te werken en niet om extra informatie te “laten maken”. Ik hoop hiermee je vragen te hebben beantwoord. Mocht je nog aanvullende vragen hebben, stel ze hier gerust! Hartelijke groet, Romke Jan de Vries

Harold van Garderen 28-03-2019reageer
Dank Romke Jan voor je antwoord. Het lijkt er op dat we een beetje langs elkaar heen praten als het gaat om "mensen onderdeel van de oplossing". Kunnen we even bellen? Mijn nummer staat op https://storyconnect.nl/contact/