De spaken van het wiel in een
Open Data ecosysteem
Een kwalitatief vergelijkend onderzoek naar de organisatorische drivers en barrières bij de toepassing van Open Data
Rik Wijnhof
Auteur: Rik Wijnhof
Studentnummer: 4126963
Datum: 17 september 2018
Contact: rikwijnhof@gmail.com 06 57433705
Opleiding: Master Publiek Management
Faculteit: Recht, Economie, Bestuur- en Organisatiewetenschap, Universiteit Utrecht
Begeleiding Universiteit: dr. Erna Ruijer (1e lezer), dr. Lieske van der Torre (2e lezer) Begeleiding The Green Land: Jochem van den Berg, Frank Verschoor
Voorwoord
Het onderzoek dat voor u ligt is het slotstuk van mijn periode als student aan de Universiteit Utrecht.
Ruim vijf jaar geleden begon ik aan de bachelor Bestuurs- en Organisatiewetenschap, waar het afgelopen jaar de master Publiek Management aan toegevoegd is. Als ik terug kijk op deze periode sta ik versteld van de mate waarin dit leerzame en leuke jaren zijn geweest. Naast dat ik een inhoudelijk uitstekende opleiding heb gevolgd, heb ik een onderzoeksreis naar Suriname georganiseerd, uiteenlopende
evenementen opgezet en ben ik ook nog actief geweest in een band. Het was een bijzondere periode die ik ga afronden met dit onderzoek.
Daarnaast is dit ook een slotstuk voor de kennismaking die ik heb gehad met het programma Flevoland Slimmer. De afbeelding, op de voorpagina van dit onderzoek is het logo van dit programma. Het bestaat uit een samenstelling van de logo’s van de vier deelnemers aan het programma en het logo van
adviesorganisatie The Green Land. Door mee te lopen met dit programma heb ik veel lessen geleerd op zowel onderzoekstechnisch als professioneel gebied. Ik heb hierbij gekeken naar de ‘spaken van het wiel’
in het programma. Het wiel is daarbij het Open Data ecosysteem, het theoretische model dat in dit onderzoek centraal staat. In dit model is een cirkelbeweging te zien, wat ervoor moet zorgen dat het beleidsinstrument Open Data zich als een draaiend geheel versterkt. De ‘spaken’ hierin zijn in dit
onderzoek organisatorische factoren, die het Open Data ecosysteem bijeen houden. Wat zorgt ervoor dat het wiel blijft draaien en wat zorgt er juist voor dat het wiel spaak loopt?
Dit onderzoek was niet mogelijk geweest zonder de hulp van de betrokkenen vanuit het programma Flevoland Slimmer. Veel van deze betrokkenen hebben tijd vrij kunnen maken voor een interview ten behoeve van dit onderzoek. Daarom gaat er veel dank uit naar degenen die hieraan hebben bijgedragen en ik hoop van harte dat zij verder worden geholpen met de uitkomsten van dit onderzoek. Ook de consultants van The Green Land verdienen een dankwoord. Het is een hechte club van consultants waarbij de kennis en vaardigheden die in huis zijn optimaal benut worden. In het bijzonder worden Jochem van den Berg en Frank Verschoor bedankt. Zij hebben mij veelvuldig de gelegenheid gegeven om mee te lopen met de praktijk en zijn intensief betrokken geweest bij het proces van het onderzoek.
Naast de betrokkenen van het programma Flevoland Slimmer zijn er een aantal personen vanuit de Universiteit Utrecht die een belangrijke bijdrage hebben geleverd aan dit onderzoek. Ten eerste is dat Erna Ruijer die in het hele proces de directe begeleiding op zich heeft genomen. Zij heeft veel kennis over het onderwerp Open Data en over het uitvoeren van wetenschappelijk onderzoek. Deze kennis heeft zij met veel betrokkenheid en geduld over weten te brengen, waardoor ik gedurende het hele onderzoek geen enkele tekortkoming in begeleiding kan aanwijzen. Daarnaast was Lieske van der Torre de tweede lezer die enkele momenten in het onderzoek scherpe en bruikbare kritiek heeft geleverd. Tot slot heb ik een intensieve en prettige samenwerking gekend met medestudent Arnoud van Kooten, waardoor de afstudeeronderzoeken van hem en van mij zonder twijfel beter zijn geworden.
Uiteraard gaat er ook dank uit naar mijn vrienden en familie die mij hebben ondersteund bij het schrijven van dit onderzoek. Bijna ieder onderzoek kent tegenslagen en dat was voor dit onderzoek niet anders. Het is dan bijzonder prettig als er veel mensen in de directe omgeving zijn waar je op terug kan vallen om vervolgens hernieuwde energie te vinden om het onderzoek tot een goed einde te brengen.
Ik wens u veel plezier bij het lezen en ik hoop dat dit onderzoek een nuttige bijdrage zal leveren aan de wetenschappelijke theorie en de praktijk omtrent Open Data!
Management samenvatting
Het beleidsinstrumentarium van de overheid blijft zich voortdurend innoveren om maatschappelijke vraagstukken beter aan te kunnen pakken en zodoende meer publieke waarde te kunnen creëren. Open Data is een relatief nieuw beleidsinstrument waar de laatste jaren zowel vanuit de publieke zaak als vanuit de wetenschap toenemende aandacht voor is. Hierbij worden digitaal afleesbare data openbaar en gratis beschikbaar gesteld zodat anderen daar mogelijk gebruik van kunnen maken. Publieke organisaties en academici onderzoeken nog hoe de potentie uit dit beleidsinstrument gehaald kan worden. Er zijn verschillende technologische, sociologische en organisatorische factoren die het inzetten van Open Data beïnvloeden. Dit onderzoek draagt bij aan deze ontwikkeling door te kijken naar de organisatorische factoren omtrent Open Data.
Dawes, Vidiasova en Parkhimovich (2016) hebben een socio-technisch perspectief opgesteld om het complexe geheel omtrent Open Data theoretisch te duiden, namelijk de ecosysteembenadering. Deze benadering gaat uit van de werkelijkheid als een systeem van mensen, praktijken, waarden en technologieën in een bepaalde lokale omgeving waarbij onderlinge communicatie en interactie erg belangrijk is. Deze benadering is eerder toegepast om de inzet van Open Data te beschrijven. Aan de hand van verschillende soorten factoren bestaat de mogelijkheid om het Open Data ecosysteem niet alleen te beschrijven, maar ook te verklaren waarom er wel of geen publieke waarde wordt gecreëerd. In dit onderzoek is er voor gekozen om meer invulling aan de ecosysteembenadering te geven aan de hand van organisatorische factoren. Bij de organisatorische factoren is er onderscheid gemaakt tussen drivers en barrières. Om de invloed van de organisatorische drivers en barrières op de werking van het Open Data ecosysteem te achterhalen is kwalitatief vergelijkend onderzoek gedaan naar het praktijkprogramma Flevoland Slimmer. Dit programma is uitgevoerd in samenwerking door de gemeente Almere, de gemeente Lelystad, de provincie Flevoland en het waterschap Zuiderzeeland. Deze vier organisaties zijn omschreven als vier aparte ecosystemen en er is gezocht naar patronen in de organisatorische drivers en barrières. De onderzoeksvraag van dit onderzoek luidde dan ook:
Op welke wijze beïnvloeden organisatorische drivers en barrières de werking van de Open Data ecosystemen in de gemeente Almere, de gemeente Lelystad, de provincie Flevoland en het waterschap Zuiderzeeland?
Om deze vraag te beantwoorden is er gesproken met verschillende personen die betrokken waren bij Flevoland Slimmer, zijn er verschillende bijeenkomsten van Flevoland Slimmer geobserveerd en zijn documenten in het kader van Flevoland Slimmer geanalyseerd. Dat wat hieruit naar voren kwam is vervolgens vergeleken met wat er in de wetenschappelijke literatuur al geschreven is over enerzijds organisatorische drivers en barrières en anderzijds een Open Data ecosysteem. Bij deze analyse zijn drie drivers en drie barrières naar voren gekomen die het meest opvallen bij deze cases.
De onderzoeksresultaten hebben drie opvallende drivers voortgebracht. Ten eerste is isomorfisme de grootste bron voor motivatie om met Open Data te werken. Isomorfisme betekent daarbij dat lokale overheden voornamelijk de motivatie krijgen om Open Data in te zetten doordat zij ontwikkelingen zien bij andere organisaties en op deze organisaties gaan lijken. Daar tegenover staat dat er vanuit de gemeenschap weinig druk terug te zien is die ervoor zorgt dat overheden datasets publiceren. Zodra de motivatie is ontstaan is de tweede opvallende driver, ‘Innovation champions’, van groot belang om de waarde van Open Data verder uit te dragen in de organisatie. Tot slot laat dit onderzoek zien dat de factor feedback and communication een opvallende driver is in het Open Data ecosysteem. In het model van Dawes, Vidiasova en Parkhimovich (2016) wordt er gecommuniceerd met de omgeving nadat er data gepubliceerd is, maar dit onderzoek laat zien dat het waardevol is om het gesprek met de omgeving aan te gaan vóór dat er data is gepubliceerd. Daardoor kan er gerichter data gepubliceerd worden.
Naast drivers zijn er ook drie opvallende barrières voortgekomen uit de onderzoeksresultaten. Ten eerste is te zien dat het voor lokale overheden lastig is om Open Data te verwerken in het beleid en de strategie van de organisatie. De organisaties die op bestuurlijk niveau aandacht hebben besteed aan openheid in het centrale beleid implementeren het programma met Open Data eenvoudiger dan de organisaties die hier nog geen aandacht voor hadden. Ten tweede is de relatie tussen de benodigde capaciteit voor Open Data en de resultaten die te verwachten zijn moeizaam. Dit heeft als gevolg dat het moeite kost om capaciteit vrij te maken. Tot slot is er een verschil in schaalniveau waarneembaar tussen de vraagstukken die de overheden oppakken en de datasets die daarvoor nodig zijn. De overheden richten zich op lokale vraagstukken, terwijl het voor ontwikkelaars pas rendabel is om applicaties in te richten zodra er landelijke of mondiale datasets zijn.
Inhoud
Voorwoord ... 3
Management samenvatting ... 4
1. Inleiding ... 9
1.1 Aanleiding ... 9
1.2 Inkadering ... 10
1.3 Doelstelling ... 11
1.4 Probleemstelling ... 12
1.5 Wetenschappelijke relevantie ... 12
1.6 Maatschappelijke relevantie ... 13
1.7 Leeswijzer ... 13
2. Context ... 14
2.1 Flevoland Slimmer ... 14
2.2 De vier cases ... 15
2.2.1 Casus gemeente Almere: Grondstoffencasus ... 15
2.2.2 Casus gemeente Lelystad: Groot onderhoud in woonwijken ... 15
2.2.3 Casus provincie Flevoland: Groot Onderhoud van Bruggen en Sluizen & Het Verhaal van Flevoland ... 16
2.2.4 Casus waterschap Zuiderzeeland: Agrariërs in bodemdalingsgebieden ... 16
3. Theoretisch Kader... 17
3.1 Open Overheid en Open Data ... 17
3.2 Ecosysteembenadering ... 18
3.3 Organisatorische drivers & barrières ... 21
4. Methoden en Technieken ... 24
4.1 Onderzoeksdesign ... 24
4.1.1 Comparatief onderzoek ... 24
4.1.2 Kwalitatief onderzoek ... 25
4.1.3 Wetenschapsfilosofische positie ... 25
4.2 Casus selectie ... 26
4.3 Data verzameling... 27
4.4 Data analyse ... 29
4.5 Evaluatiecriteria ... 29
4.6 Operationalisatie ... 30
5. Bevindingen ... 35
5.1 Casus gemeente Almere: Grondstoffencasus ... 35
5.2 Casus gemeente Lelystad: Groot Onderhoud in Woonwijken ... 38
5.3 Casus provincie Flevoland: Groot Onderhoud van Bruggen en Sluizen & Het Verhaal van Flevoland43 5.4 Casus waterschap Zuiderzeeland: Agrariërs in bodemdalingsgebieden ... 48
6. Analyse ... 54
6.1 Organisatorische drivers bij de vier cases ... 55
6.2 Organisatorische barrières bij de vier cases ... 56
6.3 Welke factoren vormen de basis voor de motivatie voor Open Data? ... 57
6.3.1 Global and national influences ... 57
6.3.2 Competing demands for government attention ... 57
6.3.3 Advocacy and interaction als missende driver ... 57
6.3.4 Politiek als barrière ... 58
6.4 Hoe is het proces van Flevoland Slimmer verlopen? ... 58
6.4.1 Policies and strategies ... 58
6.4.2 Data publication ... 59
6.4.3 Feedback and communication... 59
6.5 Wat zijn de uitkomsten van Flevoland Slimmer? ... 60
7. Conclusie ... 61
7.1 Drivers ... 61
7.2 Barrières ... 63
7.3 Toekomstvisie... 64
8. Discussie ... 65
Referenties ... 67
1. Inleiding
1.1 Aanleiding
Innovatie is al geruime tijd een onderwerp dat binnen de publieke sector als belangrijk wordt beschouwd (Hartley, 2005). Publieke innovaties kunnen verschillend van aard zijn. Zo kunnen er product innovaties, proces innovaties, positie innovaties en strategische innovaties plaatsvinden (Hartley, 2005). Bij publieke innovatie zijn voornamelijk beleidsmakers, publiek managers en het publiek de actoren die een rol spelen (Hartley, 2005). Door de belangen van verschillende soorten actoren heeft publieke innovatie altijd te maken met een complexe politieke en institutionele context. Zodra deze politieke en institutionele context in aanraking komt met technologische vernieuwingen ontstaat er ruimte voor transformaties en innovaties binnen de publieke organisaties of de publieke sfeer (Chourabi, Gil-Garcia, Pardo, Mellouli, Nahon, Nam, Scholl & Walker, 2012). Innoveren is belangrijk voor, en volgens sommige auteurs zelfs een kerntaak van, de publieke sector, zodat deze blijvend aan de verwachtingen en de behoeften van de omgeving kan voldoen, aangezien deze ook mee veranderen met bijvoorbeeld maatschappelijke en technologische ontwikkelingen (Mulgan & Albury, 2003). De dynamiek van publieke innovatie en de rol van de context zorgt voor complexiteit voor publieke organisaties, waardoor publieke innovatie ook een wetenschappelijk relevant onderwerp is en blijft (Hartley, 2005).
Een publieke innovatie die de laatste jaren meer aandacht krijgt vanuit zowel de academische wereld als de praktijk van publieke organisaties is de ontwikkeling van het beleidsinstrument Open Data (zie bijvoorbeeld Ruijer, Grimmelikhuijsen, Hogan, Enzerink, Ojo & Meijer, 2017; Janssen, Charalabidis &
Zuiderwijk, 2012; Dawes, Vidiasova & Parkhimovich, 2016). Bij Open Data worden digitaal afleesbare datasets op een vrije en toegankelijke manier gepubliceerd waardoor deze data verschillende voordelen voor de organisatie of voor de maatschappij creëert (Janssen, Charalabidis, Zuiderwijk & 2012; Dawes, Vidiasova & Parkhimovich, 2016). Deze waarde komt tot stand doordat de data hergebruikt en waar mogelijk gecombineerd wordt door belanghebbenden. Wereldwijd zijn publieke organisaties sinds enkele jaren actief en uitgesproken bezig met Open Data, waarvan grote maatschappelijke voordelen worden verwacht (Ruijer, Grimmelikhuijsen, Hogan, Enzerink, Ojo & Meijer, 2017). De aandacht voor dit
beleidsinstrument komt voort uit de ontwikkeling van een groter concept binnen de overheid waar Open Data een onderdeel van is, namelijk het concept de Open Overheid (Van den Broek, Hofman, Huijboom, Kotterink & Van der Plas, 2011; Veljković, Bogdanović-Dinić & Stoimenov, 2014). In een Open Overheid acteert de overheid als een open systeem en interacteert zodoende met haar omgeving om zo drie typen publieke waarden te creëren: transparantie, participatie en samenwerking (Janssen, Charalabidis &
Zuiderwijk, 2012; Van den Broek, Hofman, Huijboom, Kotterink & Van der Plas, 2011). Ook in Nederland is het thema Open Overheid doorgedrongen. Zo staat in het ‘Actieplan open overheid 2016-2017’
vastgesteld dat de Nederlandse overheid moet werken aan een actief en gestructureerd Open Data beleid (Ministerie van BZK, 2015). Verschillende organisaties binnen de overheid hebben dit opgepakt en dit is te zien in veranderend beleid en het gebruik van Open Data in projecten. Enkele bekende voorbeelden van applicaties die zijn ontwikkeld met gebruik van Open Data zijn Roudle (de toepassing waarmee afspraken gemaakt kunnen worden op basis van reistijd, reiskosten en CO2-uitstoot), animaties van alle
aardbevingen in Groningen sinds 1987 en een website waarop alle mogelijke informatie verzameld is die kan helpen bij het kiezen van een middelbare school (Suijkerbuijk, 2016). Deze voorbeelden laten zien wat er voor de maatschappij mogelijk is zodra overheden Open Data publiceren.
‘
Toch is het voor overheden vaak nog lastig om de volledige potentie uit Open Data te halen, omdat er technische, politieke, economische, culturele en organisatorische factoren zijn die dit verhinderen (Attard, 2017; Jetzek, 2015). De theoretische en praktische complexiteit van Open Data zorgen ervoor dat het voor overheden lastig is om de volledig potentie uit dit beleidsinstrument te halen (Ruijer et al., 2017; Ruijer, Grimmelikhuijsen, Van den Berg, Meijer, 2018).
Voor de technische factoren van Open Data is al veel aandacht geweest in de wetenschappelijke literatuur (zie bijvoorbeeld Attard, 2017; Conradie & Choenni, 2014; Zuiderwijk & Janssen, 2014). Technische factoren kunnen bijvoorbeeld betrekking hebben op de kwaliteit van datasets en de techniek achter het publiceren. Verschillende auteurs geven aan dat naast de technische factoren ook organisatorische factoren relevant zijn bij Open Data (Janssen, Charalabidis & Zuiderwijk, 2012; Dawes, Vidiasova &
Parkhimovich, 2016; Wong & Welch, 2004). Dit onderzoek verlegt de focus van de technische factoren naar de organisatorische factoren. Organisatorische factoren spelen een belangrijke rol bij publieke innovaties (Sørensen & Torfing, 2011, p. 860). Voor nieuwe producten of processen in een organisatie moet ruimte gecreëerd worden. De context van een organisatie heeft veel invloed op de mate waarin een innovatie succesvol wordt doorgevoerd (Damanpour, 1991). Het toe gaan passen van Open Data en daardoor de ontwikkeling van een Open Overheid is te beschouwen als een innovatief proces in de publieke sector. In dit onderzoek staat dit innovatief proces centraal en wordt er gekeken welke organisatorische factoren daarbij van belang zijn. Deze factoren zijn daarbij in te delen in enerzijds
‘drivers’ en anderzijds ‘barrières’ (Bekker, Tummers & Voorberg, 2013). Drivers zijn hierin de
organisatiekenmerken die een positieve rol hebben gehad in het innovatieproces. Barrières gaan juist over de organisatiekenmerken die het proces hebben bemoeilijkt.
1.2 Inkadering
Over Open Data en de rol ervan binnen de publieke sector is de laatste jaren veel geschreven in de wetenschappelijke literatuur (zie bijvoorbeeld Dawes, Vidiasova & Parkhimovich, 2016; Attard, Auer, Orlandi & Scerri, 2015; Gonzalez-Zapata & Heeks, 2015). Er zijn dan ook verschillende perspectieven om Open Data binnen de publieke sector te bekijken, zoals het bureaucratische, politieke, technologische of economische perspectief (Gonzalez-Zapata & Heeks, 2015). In dit onderzoek is ervoor gekozen om de
‘ecosysteem’ benadering te gebruiken die uitgebreid beschreven wordt door Dawes, Vidiasova &
Parkhimovich (2016). Deze benadering houdt in dat het functioneren van Open Data wordt geïllustreerd als zijnde een ecosysteem waarbij verschillende actoren betrokken zijn en daardoor ook van elkaar afhankelijk zijn (Dawes, Vidiasova & Parkhimovich, 2016). De metafoor van een ecosysteem onderscheidt zich van die van de ‘éénrichtingsweg’ (Pollock, 2011 in Harrison, Pardo & Cook, 2012), waarbij informatie wordt uitgezet door een publieke organisatie die uiteindelijk wordt geconsumeerd door gebruikers. Een ecosysteem laat daarentegen een constant proces zien waarin de informatie wordt hergebruikt. Met hergebruik wordt bedoeld dat datasets constant worden opgeschoond, verbeterd en geïntegreerd door verschillende actoren (Pollock, 2011 in Harrison, Pardo & Cook, 2012). Bij het innovatieproces naar een Open Overheid zijn verschillende actoren van belang. Een belangrijk kenmerk van een ecosysteem voor dit onderzoek is dat als er ergens in het ecosysteem iets gebeurt of verandert, dit gevolgen heeft voor andere actoren of factoren in het ecosysteem. Dit kenmerk is voor dit onderzoek relevant, want in dit onderzoek wordt er gekeken naar wat de invloed is van verschillende organisatorische drivers en barrières op het innovatieproces met Open Data. Als een organisatorische factor gevolgen heeft voor andere actoren of factoren is dat dus een uitkomst van dit onderzoek. Een ecosysteem wordt daarbij niet opgevat als één groot wereldwijd ecosysteem, maar in de zin dat iedere publieke organisatie te maken heeft met een eigen ecosysteem waarin verschillende actoren en factoren van belang zijn.
Om de rol van de organisatorische drivers en barrières in een Open Data ecosysteem inzichtelijk te maken is er een kwalitatief vergelijkend onderzoek uitgevoerd bij vier decentrale Nederlandse
overheidsorganisaties in de provincie Flevoland. Deze organisaties zijn in 2017 een programma aangegaan om uit te zoeken welke beleidsdoelen er met Open Data behaald kunnen worden. Het programma waar het hier over gaat heet ‘Flevoland Slimmer’. De provincie Flevoland, de gemeente Almere, de gemeente Lelystad en het waterschap Zuiderzeeland zijn in samenwerking dit programma aangegaan (The Green Land, 2017a). Alle vier de organisaties hebben een publiek vraagstuk uitgekozen waarin zij Open Data willen en kunnen toepassen. Een voorbeeld van een casus is het groot onderhoud van bruggen en sluizen, een casus die de provincie Flevoland heeft opgepakt. Veel bruggen en sluizen die de provincie in haar beheer heeft moeten de komende jaren een grote onderhoudsbeurt krijgen en de provincie gaat in dit programma op zoek naar de informatiebehoefte van belanghebbenden van de betreffende bruggen en sluizen. Bij dit project werden de vier decentrale overheden ondersteund door de adviesorganisatie The Green Land. Het project valt binnen het ‘Slimmer met open data’ programma van The Green Land. Het heeft een doorlooptijd van een jaar en is afgerond in het voorjaar van 2018. De structuur van het programma is een unieke mogelijkheid om soortgelijke trajecten bij verschillende overheidsorganisaties te vergelijken, aangezien zij tegelijkertijd hetzelfde programma hebben doorlopen. Interessant is daarbij in hoeverre er verschillen te zien in het verloop van de cases waar de vier organisaties mee bezig zijn geweest. De vraag die naar voren komt is of deze verschillen er inderdaad zijn en of deze verklaard kunnen worden door organisatorische factoren. Deze vraag is in drie delen beantwoord. Ten eerste is er gekeken wat de ontwikkelingen met betrekking tot Open Data in de vier onderzochte organisaties waren voordat het programma Flevoland Slimmer van start ging. Dit is met name gedaan door te kijken naar de totstandkoming van de motivatie voor Open Data. Vervolgens is het proces geanalyseerd dat zich binnen het programma Flevoland Slimmer heeft afgespeeld. Tot slot is er gekeken naar de uitkomsten van het programma. De onderlinge invloed van de drie delen is vertaald naar de invloed van de organisatorische drivers en barrières. Deze drie delen zijn uitgewerkt in de empirische deelvragen die in de
probleemstelling in dit hoofdstuk opgesomd zijn.
1.3 Doelstelling
Het doel van het onderzoek is de theorie over de organisatie van het beleidsinstrument Open Data verder te ontwikkelen door op basis van vergelijkend kwalitatief onderzoek inzicht te geven in de
organisatorische drivers en barrières die van invloed zijn op een Open Data ecosysteem. Dit
onderzoeksdoel brengt met zich mee dat dit een theorieontwikkelend onderzoek is, want het onderzoek tracht een hiaat in de theorie over Open Data meer invulling te geven (Verschuren & Doorewaard, 2000).
Binnen de overheid begint het besef te groeien dat het concept Open Overheid van grote waarde kan zijn voor de huidige maatschappij. Het beleidsinstrument Open Data is een middel om de openheid van de organisatie te bevorderen (Janssen, Charalabidis & Zuiderwijk, 2012). Verschillende organisaties zijn aan het onderzoeken welke beleidsdoelen behaald kunnen worden door data te publiceren en hoe dit proces het beste in te richten is. Een voorbeeld hiervan zijn de vier organisaties die deelgenomen hebben aan het programma Flevoland Slimmer. Het inzetten van een relatief nieuw beleidsinstrument is te zien als een publieke innovatie. Bij publieke innovaties zijn er altijd verschillende factoren die invloed hebben op het proces van de innovatie. Dit kunnen bijvoorbeeld technische, sociologische, economische, politieke of organisatorische factoren zijn. Dit onderzoek kijkt naar de wijze waarop de organisatorische factoren de werking van een Open Data ecosysteem beïnvloeden. Een Open Data ecosysteem is daarbij beschouwd als een innovatief proces. Om te weten hoe dit innovatieve proces het beste te organiseren is, is het relevant om kennis te hebben over de organisatorische drivers en barrières.
Dit onderzoek tracht een invulling te geven aan deze behoefte door patronen te zoeken tussen de cases die uitgevoerd zijn door de verschillende deelnemers van Flevoland Slimmer. De lessen die hieruit voortkomen kunnen nuttig zijn voor deze organisaties in de manier hoe zij in de toekomst verder omgaan met Open Data. Ook andere organisaties die het beleidsinstrumentarium willen innoveren met Open Data kunnen profijt halen uit kennis over de organisatorische drivers en barrières in een Open Data
ecosysteem.
1.4 Probleemstelling
Het bovenstaande in acht genomen is de volgende onderzoeksvraag opgesteld:
Op welke wijze beïnvloeden organisatorische drivers en barrières de werking van de Open Data ecosystemen in de gemeente Almere, de gemeente Lelystad, de provincie Flevoland en het waterschap Zuiderzeeland?
Theoretische deelvragen:
• Wat betekent Open Data voor de overheid?
• Wat is een Open Data Ecosysteem?
• Wat zijn organisatorische drivers en barrières?
Empirische deelvragen:
• Welke factoren vormen de basis voor de motivatie voor Open Data?
• Hoe is het proces van Flevoland Slimmer verlopen?
• Wat zijn de uitkomsten van Flevoland Slimmer?
• Welke organisatorische factoren zijn bij Flevoland Slimmer ervaren als drivers?
• Welke organisatorische factoren zijn bij Flevoland Slimmer ervaren als barrières?
1.5 Wetenschappelijke relevantie
Over de Open Overheid en Open Data is het afgelopen decennium veel geschreven, maar de ecosysteembenadering op Open Data is relatief nieuw en deze benadering behoeft dan ook nog onderzoek. Dawes, Vidiasova & Parkhimovich (2016) geven aan dat de ecosysteembenadering op verschillende manieren nog aanknopingspunten voor vervolgstudie biedt. Dit onderzoek tracht op twee van deze punten in te spelen. Ten eerste is de benadering in een nieuwe context getest en dient dit onderzoek daardoor als een verdere verifiëring van de bruikbaarheid van de benadering. Ten tweede hebben Dawes, Vidiasova & Parkhimovich (2016), behalve over de kwaliteit van datasets, geen
indicatoren opgesteld die het model beïnvloeden. Het model is uitgebreid beschreven, maar er ontbreekt in het model nog kennis over welke factoren leiden tot prestaties. Om een bijdrage te kunnen leveren aan deze vraagstukken is in dit onderzoek de theorie over organisatorische drivers en barrières bekeken.
Meerdere academici hebben het belang van deze factoren onderschreven, maar een uitgebreide analyse over hoe deze factoren een Open Data ecosysteem beïnvloeden ontbreekt. Een belangrijke eigenschap van de ecosysteembenadering is wel dat er veel verschillende soorten factoren van belang zijn, maar dit onderzoek richt zich specifiek op de organisatorische drivers en barrières. Daarmee wordt niet
voorbijgegaan aan het feit dat die andere factoren van belang zijn, maar het doel van dit onderzoek is om
een onderdeel van het ecosysteem groot uit te lichten. Op deze manier moet dit onderzoek een bijdrage leveren aan de wetenschappelijke kennis over dit onderwerp.
1.6 Maatschappelijke relevantie
Open Data is een beleidsinstrument waar veel lokale overheden mee bezig zijn of waar zij in de nabije toekomst meer op in willen zetten. Dit doen zij omdat er politieke, sociale, economische, operationele en technische voordelen van Open Data worden verwacht (Janssen, Charalabidis & Zuiderwijk, 2012). Bij een nieuw beleidsinstrument is het voor publieke organisaties altijd zoeken naar hoe er het beste gebruik van gemaakt kan worden en wat dat vraagt van de organisatie. Open Data kan maatschappelijke voordelen opleveren en om deze zo veel mogelijk te benutten is er kennis nodig over de beste manier van organiseren. Dit onderzoek tracht mensen binnen organisaties die Open Data willen inzetten voor uiteenlopende beleidsonderwerpen inzicht te geven in de wijze van organiseren. De organisatorische drivers geven inzicht in wat er goed werkt bij dit beleidsinstrument, terwijl de organisatorische barrières aangeven wat er beter vermeden kan worden bij het werken met Open Data. Daarnaast geeft dit onderzoek ook praktische inzichten voor adviesorganisaties zoals The Green Land. Zij zijn de initiator achter ‘Flevoland Slimmer’ en door in dit onderzoek dit project intensief te volgen vormt het ook een evaluatie van het programma. The Green Land en mogelijk ook andere organisaties kunnen inzichten uit dit onderzoek meenemen in nieuwe programma’s.
1.7 Leeswijzer
Het volgende hoofdstuk is het hoofdstuk Context. Hierin wordt de achtergrond van het project ‘Flevoland Slimmer’ weergegeven en wordt er aandacht gegeven aan de vier afzonderlijke organisaties die dit project zijn aangegaan. De onderwerpen die zij opgepakt hebben binnen het project worden kort toegelicht.
Vervolgens is het hoofdstuk Theoretisch Kader aan de orde. Dit hoofdstuk beantwoordt de theoretische deelvragen door achtereenvolgend de concepten ‘organisatorische drivers en barrières’, ‘Open Overheid en Open Data’ en ‘ecosysteembenadering’ te behandelen. De wijze waarop het empirisch onderzoek is uitgevoerd is toegelicht en verantwoord in het hoofdstuk Methoden en Technieken. Dit betekent dat er aandacht is voor de vormgeving, de concrete methoden en de kwaliteitscriteria van het onderzoek. De concrete methoden van dit onderzoek zijn semigestructureerde interviews, participerende observaties en documentanalyse geweest. Dit hoofdstuk eindigt met een model waarin de theoretische concepten worden geoperationaliseerd tot meetbare indicatoren. Het daarop volgende hoofdstuk Bevindingen presenteert de uitkomsten van het empirisch onderzoek door de vier cases afzonderlijk aan de hand van het Open Data ecosysteem te bespreken. Deze bevindingen worden tegen het licht van de theoretische concepten gehouden in het hoofdstuk Analyse. In het hoofdstuk Conclusie staan de centrale conclusies gepresenteerd aan de hand van drie opvallende drivers en drie opvallende barrières. Apart daarvan zijn in het hoofdstuk Discussie de onderzoeksresultaten en de uitvoering van het onderzoek worden
bediscussieerd. Tot slot staat alle literatuur die gebruikt is weergegeven in de referentielijst. Er zijn ook nog enkele bijlagen toegevoegd die het onderzoek verduidelijken.
2. Context
Dit hoofdstuk geeft achtergrondinformatie over de casus van het onderzoek. Dit wordt gedaan door eerst te kijken naar de opzet van het programma ‘Flevoland Slimmer’ in het algemeen en vervolgens worden de vier organisaties en de onderwerpen die zij binnen dit programma hebben opgepakt toegelicht. Deze informatie is voornamelijk gebaseerd op de programmabeschrijving, casusbeschrijvingen en
gespreksverslagen die The Green Land heeft verstrekt. Daarnaast is ook gebruik gemaakt van een observatie die tijdens het empirisch onderzoek is uitgevoerd. De verantwoording van de observatie is uiteengezet in het hoofdstuk Methoden en Technieken.
2.1 Flevoland Slimmer
In 2015 werd er voor het eerst contact gelegd tussen de verschillende overheidsinstanties in de provincie Flevoland met de vraag of zij gezamenlijk met Open Data aan de slag kunnen (O1.2). Dit ging destijds om de provincie Flevoland, het waterschap Zuiderzeeland en de zes Flevolandse gemeenten, namelijk Almere, Dronten, Lelystad, Noordoostpolder, Urk en Zeewolde. De gedachte was om initiatief te nemen in het stimuleren van het gebruik van Open Data en dit op een dusdanige wijze te doen dat de eigen organisatie dit voortzet. De stip op de horizon was daarbij dat Flevoland als eerste provincie van Nederland volledig
‘open’ zou zijn (O1.2). Om deze ambitie te bewerkstelligen werd de hulp ingeschakeld van de
adviesorganisatie The Green Land. Deze adviesorganisatie geeft op uiteenlopende manieren een bijdrage aan de toepassing van Open Data voor verschillende overheidsorganisaties (The Green Land 2017b). Zo worden er concrete beleidsinstrumenten ontwikkeld, wordt er onderzoek gedaan en zijn er enkele verkennende tools opgezet. Met het programma ‘Slimmer met Open Data’ leren decentrale overheden met directe cases hoe zij Open Data als beleidsinstrument kunnen inzetten (The Green Land, 2017b). De Flevolandse overheden gingen een dergelijk programma aan en dit kreeg de naam ‘Flevoland Slimmer’.
Voordat dit praktijkprogramma van start kon gaan heeft er een langdurig proces plaatsgevonden. Het gesprek over het opzetten van de samenwerking werd verplaatst naar het bestuurlijk niveau. Dit bracht enige vertraging met zich mee, omdat het bij elkaar brengen van de bestuurders een moeilijke opgave bleek te zijn (O1.2). Vanuit dit bestuurlijk overleg kwam naar voren dat de bestuurders graag één
gezamenlijk thema wilden hebben waarbinnen men met Open Data aan de gang kon gaan (O1.2). Eén van de gemeenten heeft daarbij het thema Toerisme & Recreatie naar voren geschoven. Op bestuurlijk niveau is dit thema vastgelegd en vervolgens is er binnen de afdelingen die zich bezig houden met Toerisme &
Recreatie gekeken of Open Data opgepakt kon worden. Bij deze verkenning onder de afdelingen kwam naar voren dat hier weinig animo was voor het aanhaken bij het programma Flevoland Slimmer. Sommige organisaties begonnen hierdoor te twijfelen aan de toekomst van het programma en uiteindelijk besloten de gemeenten Dronten, Noordoostpolder, Urk en Zeewolde af te haken bij het programma. Ondertussen werd besloten dat het niet haalbaar was om gezamenlijk binnen het thema Toerisme & Recreatie dit programma uit te voeren. De volgende stap was om thema’s op te halen binnen de individuele
organisaties bij beleidsmedewerkers van verschillende afdelingen. Zodoende werd er geïnventariseerd welke thema’s er leven en kregen de organisaties de gelegenheid om elk hun eigen thema op te pakken (O1.2). Al deze thema’s zijn ook vertaald in vragen die bij iedere casus centraal hebben gestaan. Met de geformuleerde thema’s is er medio 2017 officieel gestart met het programma Flevoland Slimmer. Er is een programmateam gevormd met leden vanuit de vier overgebleven organisaties, te weten de gemeente Almere, de gemeente Lelystad, de provincie Flevoland en het waterschap Zuiderzeeland. Daarnaast is in iedere organisatie een projectteam samengesteld dat zich bezig hield met de eigen casus.
Het traject van Flevoland Slimmer is opgebouwd uit vier hoofdactiviteiten (D11):
1. Startpunt: Er ontstaat een vraag, behoefte of eis naar data in een organisatie. Belangrijk is hierbij om in het oog te houden wie de eigenaar van het probleem of de vraag is.
2. Beoordeling en besluitvorming: Het gaat hierbij om het beoordelen van de data waarvoor verschillende juridische en technische voorwaarden bestaan. Op basis hiervan beslist de datahouder of er gepubliceerd kan worden en of er aan de vraag voldaan kan worden.
3. Publiceren, presenteren en beheren: Er wordt een uitvoeringsproces opgezet omtrent het publiceren van de data.
4. Beantwoorden van de vraag, communiceren en interacteren.
Iedere casus had een eigen doelstelling en aanpak, maar de verschillende organisaties zijn in een centraal projectteam wel met elkaar in contact gebleven om zo van elkaar te kunnen leren.
2.2 De vier cases
2.2.1 Casus gemeente Almere: Grondstoffencasus
De gemeente Almere ligt in het Zuidwesten van Flevoland en is met meer dan 205.000 inwoners de grootste gemeente van de provincie (CBS, 2018a). Deze gemeente heeft als beleidsambitie om in vijf jaar uit te groeien tot een afvalloze en energie-neutrale stad (D1). In 2022 wordt de
wereldtuinbouwtentoonstelling Floriade in Almere gehouden en in aanloop daar naar toe is de circulaire economie een belangrijk onderwerp voor de gemeente (Floriade, 2018). Dit betekent dat er niet alleen minder afval geproduceerd dient te worden, maar ook dat er wordt gekeken waar er waarde gehaald kan worden uit reststromen. Voor het programma ‘Flevoland Slimmer’ was dit een onderwerp waarbij binnen de gemeente de vraag ontstond welke rol Open Data kan spelen bij deze ontwikkeling. Dit is later in het programma nog verder gespecificeerd naar de reststromen rondom hout (O1.5). Door reststromen in kaart te brengen en te onderzoeken welke waarde hieruit kan worden gehaald bestaat de mogelijkheid dat de toepassing van Open Data bijdraagt aan de ontwikkeling van de circulaire economie. De vraag die het projectteam voor deze casus heeft geformuleerd was: Hoe kunnen (Open) Data het hergebruik van lokale grondstoffen in de circulaire economie van de gemeente Almere ondersteunen?
2.2.2 Casus gemeente Lelystad: Groot onderhoud in woonwijken
De gemeente Lelystad is de provinciehoofdstad van Flevoland en telt meer dan 77.000 inwoners (CBS, 2018a). Voor het programma Flevoland Slimmer is de combinatie gezocht met groot onderhoud aan de openbare ruimte in woonwijken (D2). Als de gemeente in een woonwijk actief is voor (groot) onderhoud aan bijvoorbeeld een weg of een plantsoen dan zijn de dienstverlening en communicatie naar
omwonenden belangrijke factoren voor de tevredenheid van de bewoners. De gemeente Lelystad wil zich hierin verbeteren en heeft het project ‘Flevoland Slimmer’ hiervoor aangewend. Er is onderzocht welke Open Data van toegevoegde waarde kan zijn voor de informatiebehoefte van bewoners. Concreet kan dit bijvoorbeeld een ‘Whatsapp alert service’ zijn die aangeeft wanneer en waar er gesnoeid en gekapt wordt. De vraag die het projectteam voor deze casus heeft geformuleerd was: Hoe kunnen (Open) Data omwonenden inzicht geven in en helpen handelen tijdens (groot) onderhoudswerkzaamheden in woonwijken?
2.2.3 Casus provincie Flevoland: Groot Onderhoud van Bruggen en Sluizen & Het Verhaal van Flevoland
De provincie Flevoland is de jongste provincie van Nederland en is met bijna 412.000 inwoners op Zeeland na de kleinste provincie van Nederland (CBS, 2018b). De provincie heeft als enige organisatie binnen het programma ‘Flevoland Slimmer’ twee cases opgepakt. De eerste casus had betrekking tot het groot onderhoud van bruggen en sluizen (D3, D4). Deze casus heeft inhoudelijk gezien veel overeenkomsten met de casus die de gemeente Lelystad heeft opgepakt. Er wordt namelijk onderzocht welke
informatiebehoefte belanghebbenden hebben bij groot onderhoud van bruggen en sluizen en welke rol Open Data hierin kan spelen. Hiervoor zijn de Elburgerbrug en de Noordersluis als casus genomen. De andere casus die de provincie Flevoland binnen het project ‘Flevoland Slimmer’ heeft opgepakt gaat over het vastleggen en publiceren van het verhaal van Flevoland (D5). Beelden, teksten en ander materiaal dat dit verhaal vertelt wordt toegankelijk gemaakt voor het grote publiek. Daarbij wordt gekeken om zo veel mogelijk aan te sluiten bij bestaande kanalen, namelijk Flickr voor beelden en Wikipedia voor teksten. De twee vragen die de projectteams van de provincie Flevoland voor deze casus hebben geformuleerd waren:
-Hoe kan de informatiebehoefte van gebruikers en omwonenden bij groot onderhoud van bruggen en sluizen in Flevoland door middel van Open Data vervuld worden?
-Hoe kunnen bestaande beelden, verhalen en ander materiaal die het Verhaal van Flevoland vertellen, als Open Data en via geëigende kanalen voor het grote online publiek
toegankelijk gemaakt worden?
2.2.4 Casus waterschap Zuiderzeeland: Agrariërs in bodemdalingsgebieden
Het waterschap Zuiderzeeland heeft als verzorgingsgebied de gehele provincie Flevoland. Bodemdaling is een fenomeen dat in Flevoland veelvuldig voorkomt en dit heeft gevolgen voor de waterhuishouding (D6).
Grondwater komt dichter bij de oppervlakte en dit is merkbaar voor de agrariërs. Zij krijgen te maken met vraagstukken omtrent de bodemdalingsproblematiek, hun primaire bedrijfsactiviteiten en het daarbij horende omgevingsmanagement. Open Data kan ertoe bijdragen dat hun handelingsperspectief verbetert. Met de juiste informatie zou een agrariër de planning van de landbewerking bijvoorbeeld kunnen toespitsen. Er wordt gezocht naar de behoefte van de agrariërs om daar patronen in te zoeken en zo conceptuele oplossingen te ontwerpen. De vraag die het projectteam voor deze casus heeft
geformuleerd was: Hoe kan het waterschap Zuiderzeeland agrariërs in bodemdalingsgebieden zoals de Zuidlob en Noordoostpolder meer handelingsperspectief bieden met behulp van Open Data en in activiteiten waar de waterhuishouding een rol speelt?
3. Theoretisch Kader
Dit hoofdstuk behandelt de theoretische deelvragen. Dit betekent dat er eerst aandacht is voor wat een Open Overheid is en wat binnen dat concept Open Data inhoudt. Vervolgens wordt Open Data verder uitgewerkt in de ecosysteembenadering. Deze concepten zijn ook kritisch tegen het licht van de wetenschappelijke literatuur gehouden. Nadat deze concepten zijn toegelicht volgt een theoretische uitwerking van wat organisatorische drivers en barrières inhouden en hoe deze gekoppeld zijn aan het Open Data ecosysteem.
3.1 Open Overheid en Open Data
De laatste jaren zien academici een ontwikkeling van een overheid die meer handelt als een open systeem dat interacteert met haar omgeving en daarom wordt er ook wel gesproken van een Open Overheid (Harrison, Pardo & Cook, 2012; Janssen, Charalabidis & Zuiderwijk, 2012). De ontwikkeling van de overheid als een Open Overheid komt voort uit een drietal waarden (McDermott, 2010; Veljković, Bogdanović-Dinić & Stoimenov, 2014). Ten eerste moet de overheid transparant zijn. Transparantie heeft een lange geschiedenis als publieke waarde binnen de publieke sector. Het zou ervoor zorgen dat het functioneren van publieke organisaties beter verantwoord wordt, dat burgers goed geïnformeerd worden over hetgeen waar hun overheid mee bezig is en dat het corruptie, die inherent is aan geheimhouding, voorkomt (Birchall, 2011; McDermott, 2010). De toegang tot informatie van de overheid is daardoor een belangrijk onderdeel van de democratie (Birchall, 2011; Harrison & Sayogo, 2014). Daarnaast moet de overheid ruimte geven voor participatie. Hiermee wordt bedoeld dat burgers zich beter kunnen laten gelden in besluitmakingsprocessen van de overheid (Baack, 2015). Publieke betrokkenheid zorgt voor legitimiteit en geeft beslissingen meer draagvlak. Burgers die beter geïnformeerd zijn hebben een grotere toegevoegde waarde in het publieke debat (Meijer, Curtin & Hillebrandt, 2012). Tot slot is er ook de assumptie dat de overheid samenwerkend moet zijn. Samenwerking gaat daarbij verder dan participatie, omdat burgers niet alleen actief betrokken worden bij de besluitmakingsprocessen, maar ook bij de uitvoering van overheidstaken. Transparantie, participatie en samenwerking worden samengevoegd in de Open Overheid waarbij de klassieke organisatiegrenzen van de overheid worden doorbroken (Janssen, Charalabidis & Zuiderwijk, 2012). De overheid functioneert als een open systeem waarin het interacteert met haar omgeving. Dit betekent dat de klassieke relaties tussen publieke organisaties en haar gebruikers veranderen naar een systeem waarin maatschappelijke vraagstukken meer gezamenlijk worden opgepakt (Janssen, Charalabidis & Zuiderwijk, 2012). Een belangrijke aanjager was Barack Obama in zijn tijd als president van de Verenigde Staten voor de Open Overheid met zijn open government directive (McDermott, 2010; Attard, Orlandi, Scerri & Auer, 2016; Harrison, Pardo & Cook, 2012).
Openheid met haar waarden is een concept dat al honderden jaren voorkomt, maar door onder andere technologische en digitale ontwikkelingen krijgen burgers steeds meer mogelijkheden om te interacteren met de overheid. Dit is een reden waarom dit onderwerp de afgelopen jaren toenemende aandacht krijgt (Harrison, Pardo & Cook, 2012; Lathrop & Ruma, 2010). Overheidsorganisaties zijn de informatie die zij tot hun beschikking hebben meer online gaan publiceren. Daarbij is het belangrijk dat dit tijdig gebeurt en dat de informatie toegankelijk is voor een breed publiek (McDermott, 2010). Daarbij moet er niet alleen verbeteringen komen in de kwantiteit van de informatie die gepubliceerd wordt, maar ook in de kwaliteit.
Het creëren van een Open Overheid wordt regelmatig omschreven als een cultuuromslag waarin de waarden transparantie, participatie en samenwerking centraal staan (McDermott, 2010). De term
‘cultuuromslag’ laat zien dat het niet volstaat om de ontwikkeling van een Open Overheid slechts te omschrijven met de technische aspecten van het publiceren van informatie (Meijer, Curtin & Hillebrandt, 2012). Het gaat ook om de openheid in de interactie tussen overheid en burgers. Openheid van de overheid wordt daarbij door Meijer, Curtin & Hillebrandt (2012) gedefinieerd als de mate waarin burgers gouvernementele processen kunnen inzien en beïnvloeden door de toegang tot overheidsinformatie en door de toegang tot besluitmakingsarena’s. Deze laatste twee voorwaarden voor toegang worden ook wel de Vision (transparantie) en de Voice (participatie) genoemd (Meijer, Curtin & Hillebrandt, 2012).
Transparantie, participatie en samenwerking zijn dus de belangrijkste waarden waarop het concept van een Open Overheid gestoeld is. Om deze waarden te bewerkstelligen zijn er binnen de Open Overheid verschillende beleidsinstrumenten ter beschikking. Eén van de belangrijkste hiervan is Open Data (Veljković, Bogdanović-Dinić & Stoimenov, 2014). Overheden die inzetten op Open Data maken digitaal afleesbare data via het internet voor potentiële gebruikers gratis beschikbaar (Dawes, Vidiasova &
Parkhimovich, 2016). Deze data kan voor de maatschappij op drie manieren voordelen opleveren, namelijk politiek/sociaal, economisch en operationeel/technisch (Janssen, Charalabidis & Zuiderwijk, 2012; Attard, Orlandi, Scerri & Auer, 2016). De politieke en sociale voordelen sluiten aan bij de beoogde voordelen van de Open Overheid die hiervoor zijn besproken. Open Data kan namelijk zorgen voor meer transparantie, vertrouwen in de overheid en verbeterde besluitvormingsprocessen (Ruijer,
Grimmelikhuijsen & Meijer, 2017). Hierdoor is het ook een middel tegen corruptie en worden scheve machtsverhoudingen, die ontstaan zijn door verschillen in toegang tot informatie, minder scheef gemaakt (Attard, Orlandi, Scerri & Auer, 2016; Davies & Perini, 2016). De economische voordelen hebben te maken met het aanmoedigen van innovatie en zinvolle informatie voor investeerders en private partijen. Tot slot zijn er operationele en technische voordelen voor de overheid zelf en voor de eindgebruikers door het hergebruik van data en de integratie van interne en externe data. Een voorbeeld daarvan is het
beschikbaar maken van real-time reisinformatie vanuit het openbaar vervoer waardoor reizigers hun reis beter kunnen plannen (Davies & Perini, 2016). Ondanks dat deze voordelen in de academische literatuur veelal onderschreven worden blijkt het in de praktijk toch lastig te zijn om de volledige potentie uit Open Data te halen (Attard, Orlandi, Scerri & Auer, 2016). Dit komt doordat Open Data niet te maken heeft met een eenduidige set aan barrières, maar met een complex proces van interactie met technologie, van communicatie tussen stakeholders en overheden en van gezamenlijke ontwikkeling (Ruijer,
Grimmelikhuijsen, Van den Berg & Meijer, 2018).
3.2 Ecosysteembenadering
Rondom Open Data spelen organisatorische, technologische en sociologische aspecten een rol. De verscheidenheid aan aspecten en hun onderlinge interactie brengt een complexiteit met zich mee waardoor er kritiek luidt dat de Open Overheid en Open Data conceptueel moeilijk te vatten zijn (Veljković, Bogdanović-Dinić & Stoimenov, 2014). Om dit complexe geheel te begrijpen is het voor dit onderzoek relevant om een socio-technisch perspectief aan te nemen waardoor een analyse van de werkelijkheid eenvoudiger wordt. Met een socio-technisch perspectief wordt bedoeld dat er een systeem wordt bekeken van menselijke activiteiten die bediend worden door technologie (Harrison, Pardo & Cook, 2012). In dit onderzoek is gekozen voor de ecosysteembenadering als socio-technisch perspectief (Dawes, Vidiasova & Parkhimovich, 2016; Harrison, Pardo & Cook, 2012; Ubaldi, 2013). Een ecosysteem wordt gedefinieerd als “een systeem van mensen, praktijken, waarden en technologieën in een bepaalde lokale omgeving” (Nardi & O’Day, 1999 in Harrison, Pardo & Cook, 2012). Interactie en onderlinge
afhankelijkheden zijn kenmerkende facetten hierbij. Dit betekent ook dat als een element van een
ecosysteem verandert de gevolgen daarvan door het hele ecosysteem merkbaar zijn (Nardi & O’Day, 1999
in Harrison, Pardo & Cook, 2012). Ondanks de grote nadruk op de verscheidenheid aan actoren binnen het ecosysteem geven Harrison, Pardo & Cook (2012) aan dat de overheid de centrale actor is die het initiatief neemt binnen de netwerken.
Het gebruik van een ecosysteem als metafoor voor publieke organisaties is niet nieuw in de
wetenschappelijke literatuur. De metafoor komt voort uit de biologie waarin alle levende organismen binnen een bepaalde gemeenschap niet alleen met elkaar interacteren, maar ook interacteren met niet- levende elementen, zoals water of temperatuur (Göktas & Mercan, 2011). Interactie is kenmerkend aan een ecosysteem en dit kenmerk is door verschillende auteurs gebruikt om te kijken naar innovatie (zie bijvoorbeeld Göktas & Mercan, 2011; Bason, 2010; Bernus & Rabelo, 2015). Een ‘innovatie ecosysteem’ is een manier van kijken naar innovatieve acties van publieke organisaties waarbij de onderlinge
afhankelijkheid van structuren, processen en leiderschapsposities zijn geïntegreerd (Bason, 2010, p. 22).
Deze acties brengen een verandering teweeg binnen of buiten de publieke sector (Bason, 2010). Dit laat zien dat organisatiegrenzen doorbroken worden bij de ecosysteembenadering, waardoor deze benadering aansluit bij de ‘open systeem benadering’ van Morgan (2006). De ‘open systeem benadering’ gaat ervan uit dat organisaties open staan voor hun omgeving en met deze omgeving een goede relatie moeten onderhouden om te kunnen overleven (Morgan, 2006, p. 38). In een open systeem vindt er constant een cyclus plaats van input, throughput, output en feedback van elementen (Morgan, 2006, p. 40). Deze elementen bestaan uit mensen, culturen en technologieën (Carayannis & Campbell, 2009).
Om uit te kunnen leggen wat de ecosysteembenadering met betrekking op Open Data is, noemen Dawes, Vidiasova & Parkhimovich (2016) eerst vier andere benaderingen die hieronder kort zijn toegelicht. Deze benaderingen vormen uiteindelijk samen de ecosysteembenadering.
• Data-georiënteerde benadering: Focus op de eigenschappen, kwaliteit en beschikbaarheid van datasets. Hiervoor zijn factoren opgesteld waardoor datasets beoordeeld kunnen worden.
• Programma-georiënteerde benadering: Focus op de doelen en kenmerken van een Open Data programma.
• Gebruik- en gebruikers-georiënteerde benadering: Focus op de factoren die van invloed zijn op het Open Data gebruik van actoren buiten de overheid.
• Scorecard en impact benadering: Een holistische blik op Open Data waarbij het gaat om welke impact een Open Data programma heeft in de maatschappij.
Dawes, Vidiasova & Parkhimovich (2016) geven aan dat de belangrijkste elementen van de bovenstaande benaderingen worden samengevoegd in de ecosysteembenadering. Een Open Data ecosysteem is met kennis over het bovenstaande gedefinieerd als het volgende: een systeem van mensen, praktijken, waarden en technologieën in een bepaalde lokale omgeving, waarin Open Data als beleidsinstrument wordt ingezet. De verschillende aspecten van Open Data zijn door Dawes, Vidiasova & Parkhimovich (2016) in een alomvattend systeem samengevat waarin de verschillende actoren en factoren elkaar sterk beïnvloeden. Om dit inzichtelijk te maken is het onderstaande model opgesteld.
Figuur 1: Open Data ecosysteem model. OGD = Open Government Data. (Bron: Dawes, Vidiasova &
Parkhimovich, 2016)
Dit model is opgebouwd uit verschillende lagen. Aan de buitenkant zijn er drie vakken te zien met als titels OGD Providers, OGD Users en OGD Beneficiaries. Dit zijn de drie belangrijkste typen stakeholders die voorkomen in de ecosysteembenadering. Zij zijn in het model geplaatst op een punt in het proces waar hun rol het grootste is, maar dit wil niet zeggen dat zij op andere punten niet terugkomen. De eerste stakeholders daarbij zijn de OGD Providers. Dit zijn de personen en organisaties die verantwoordelijk zijn voor de Open Data programma’s, zoals politici en bestuurders. Deze stakeholders hebben een motivatie om Open Data in te zetten en dragen dit voort in de organisatie in een bepaalde vorm van beleid.
Vervolgens zijn er de OGD Users, oftewel degenen die publieke of private toepassingen ontwikkelen voor de gepubliceerde datasets. Dit zijn niet per definitie experts vanuit de overheid, maar dit kunnen ook personen of instanties zijn vanuit de private sector of de civil society. Een voorbeeld hiervan zijn de ontwikkelaars die toepassingen maken met gebruik van Open Data. Het feit dat hierbij actoren buiten de overheid van belang kunnen zijn laat zien dat er sprake is van een open systeem waarin de overheid met haar omgeving interacteert. Tot slot staan de OGD Beneficiaries in het ecosysteem model. Daartoe behoren de individuen of groepen die de producten en diensten van Open Data gebruiken en zodoende de belanghebbenden zijn.
Nu de stakeholders duidelijk zijn in het ecosysteem model kan er gekeken worden naar de processen die er plaatsvinden. Het eerste waar aandacht aan besteed wordt is de motivation for OGD development.
Voordat een Open Data programma tot stand komt moet er een bepaalde motivatie leven bij relevante stakeholders om een beleidsthema met Open Data aan te gaan pakken. In het model is te zien dat deze motivatie op drie manieren tot stand kan komen. Ten eerste kan er internationale en nationale invloed op een organisatie worden uitgeoefend om meer open te worden. Daarnaast kunnen keuzes in
beleidsdoelen van invloed zijn op de toepassing van Open Data. Tot slot kan er sprake zijn van belangenbehartiging vanuit de maatschappij. Deze motivatie mondt uit in policies and strategies die specificeren welke data gepubliceerd dienen te worden en op welke wijze. Vervolgens vindt de data publication plaats waarbij enkele operationele eisen en activiteiten komen kijken. Deze eerste drie fases van het model liggen het dichtst bij de OGD Providers, maar na de publicatie van data krijgen de OGD Users een grotere rol. Hier komt namelijk de fase van data use & products, oftewel het zoeken, identificeren en downloaden van data voor verschillende doeleinden. In deze fase worden er concrete toepassingen gemaakt van de datasets. In het model is ook feedback & communication te zien tussen data use & products en data publication. Bij het toepasbaar maken van datasets kan men er namelijk achter komen dat bijvoorbeeld de kwaliteit van bepaalde datasets niet volstaat of dat er nog nieuwe datasets gepubliceerd dienen te worden. Zodra de toepassingen ontwikkeld zijn staan in het model de benefits vermeld. Dit is het voordeel dat de maatschappij, de private sector of de overheid haalt uit de toepassingen van Open Data. Deze voordelen kunnen zich op veel manieren voordoen, zoals economisch, politiek of operationeel. Uit deze voordelen kunnen vragen en kansen voortkomen die mee worden genomen in de belangenbehartiging bij de motivation for OGD development. Tot slot zijn er ook nog enkele maatschappelijke kenmerken die van invloed zijn op het gebruik van Open Data en de druk op de motivation for OGD development. Dit worden de community characteristics genoemd. Voorbeelden daarvan zijn de aard van de civiele en private sector die de bekwaamheid en bereidwilligheid voor Open Data vormgeeft.
Door de werking van Open Data uit te splitsen in verschillende elementen is deze werking te onderzoeken. Daardoor is het voor dit onderzoek relevant om deze benadering aan te nemen als er gekeken wordt naar de toepassing van Open Data in de praktijk. De elementen van het ecosysteem zijn apart van elkaar geanalyseerd. Om meer invulling te geven aan deze elementen is onderzocht welke factoren bijdragen of juist belemmeren dat er in het ecosysteem publieke waarde wordt gecreëerd.
Benington & Moore (2011) geven een definitie voor publieke waarde creatie waarin het staat voor iedere waarde die toegevoegd is aan het publiek door elke activiteit, dienst, relatie of investering van menselijke, financiële of technische middelen. De werking van Open Data is te zien als een activiteit die bedoeld is om publieke waarde te creëren.
3.3 Organisatorische drivers & barrières
Om theoretische kennis te krijgen over de factoren die bijdragen of belemmeren dat er publieke waarde wordt gecreëerd is er in dit onderzoek gekeken naar de literatuur over publieke innovatie. Albury &
Mulgan (2003) definiëren succesvolle publieke innovatie als het creëren en implementeren van nieuwe processen, producten, diensten en methoden van dienstverlening die een significante verbetering van de efficiëntie, effectiviteit of kwaliteit van outcome opleveren. Het toepassen van Open Data als nieuw beleidsinstrument is te zien als een publieke innovatie die deze verbetering beoogt. Innovatie is een belangrijk onderwerp binnen publieke organisaties en daarom is er in de wetenschap veel aandacht besteed aan factoren die voor publieke innovatie van belang zijn. In dit onderzoek is gekeken hoe het innovatieproces met Open Data verloopt en welke organisatorische drivers en barrières een rol spelen. In de vorige paragraaf is beschreven dat het innovatieproces met Open Data is bekeken vanuit de
ecosysteembenadering. Organisatorische factoren zijn factoren die de publieke waarde die wordt gecreëerd in een dergelijk ecosysteem beïnvloeden (Ubaldi, 2013 in Dawes, Vidiasova & Parkhimovich, 2016). Er kunnen verschillende soorten factoren bijdragen aan het succesvol toepassen van Open Data, zoals juridische, technische of economische factoren. In dit onderzoek is ervoor gekozen om de focus te leggen op organisatorische drivers en barrières. Zoals eerder vermeld is Open Overheid te zien als een
cultuuromslag. Een cultuuromslag vraagt om een bepaalde organisatorische context, daarom is het interessant om te zien welke organisatorische factoren hierbij tot uiting komen (Zuiderwijk & Janssen, 2013). Bij onderzoek naar de organisatorische drivers en barrières van een bepaalde publieke innovatie komt de vraag naar voren waarom de ene organisatie de innovatie eenvoudiger adopteert dan de andere organisatie (Naranjo-Gil, 2009). De vraag leidt ook tot de definitie die in dit onderzoek is toegepast voor organisatorische factoren: factoren die bijdragen of belemmeren dat de ene organisatie een publieke innovatie eenvoudiger adopteert dan een andere organisatie. De drivers zijn daarbij de bijdragende factoren en de barrières de belemmerende factoren. Deze organisatorische drivers en barrières zijn breed uitgemeten in de wetenschap. Lange tijd werd verondersteld dat de private sector zich eenvoudiger innoveert dan de publieke sector, omdat er veelvuldig aandacht was voor barrières voor publieke innovatie (Hartley, Sørensen & Torfing, 2013). Een voorbeeld hiervan is het feit dat publieke organisaties vaak politieke verantwoording moeten afleggen, terwijl innovatie ook vraagt om uitproberen en falen (Hartley, Sørensen & Torfing, 2013). Daarnaast wordt ook aangegeven dat competitie de belangrijkste driver voor innovatie is die in de private sector veel meer voorkomt dan in de publieke sector (Hartley, Sørensen & Torfing, 2013).
De laatste jaren is er meer aandacht voor zowel barrières als drivers voor publieke innovatie. Dit kunnen veel verschillende soorten factoren zijn en daarom is een groepering van deze factoren zinvol. Bekkers, Tummers & Voorberg (2013) hebben de volgende onderverdeling gemaakt:
• Factoren gerelateerd aan de omgeving van de innovatie:
o De sociale en politieke complexiteit van de omgeving waarin publieke organisaties functioneren die leidt tot externe behoeften voor innovatie.
o De karakteristieken en mate van de juridische cultuur in een land of beleidsdomein.
o Het type van governance en government traditie in een land of beleidsdomein.
o De verdeling van middelen, afhankelijkheden en kwaliteit van relaties binnen de netwerken tussen stakeholders.
• Factoren gerelateerd aan het proces van de innovatie
o De verbinding tussen bestuurlijk en politiek leiderschap.
o Steun en co-creatie van eindgebruikers.
o Risicodefinitie en –management.
o De rol van ICT en social media.
• Factoren gerelateerd aan de implementatie van de innovatie:
o De verdeling van middelen en de karakteristieken van de implementerende organisaties.
o De rol van opinieleiders, ‘innovation champions’ en kennis tussenpersonen.
o Karakteristieken van de implementatie als leerproces.
o De invloed van isomorfisme, de mechanismen waardoor organisaties steeds meer op elkaar gaan lijken (DiMaggio & Powell, 1983)
Dit zijn organisatorische drivers en barrières die betrekking hebben op innovatieprocessen in het algemeen. Er is ook al aandacht geweest voor organisatorische drivers en barrières die specifiek een rol spelen bij de toepassing van Open Data. Zo omschrijven Toots, McBride, Kalvet & Krimmer (2017) de volgende organisatorische factoren:
Drivers Barrières
Ontwikkeling van nieuwe businessmodellen Bestaande businessmodellen Bestaan van innovatieve oriëntatie in de publieke
sector
Gebrek aan innovatieve oriëntatie in de publieke sector
Nieuwe organisatiemodellen noodzakelijk Onverenigbare organisatieprocessen
Tabel 1: Organisatorische drivers en barrières bij de toepassing van Open Data van Toots, McBride, Kalvet &
Krimmer (2017)
Uit het onderzoek van Toots et al. (2017) kwam naar voren dat de belangrijkste drivers vallen onder de categorie “bestaan van innovatieve oriëntatie in de publieke sector”. Hierbij kan gedacht worden aan de managementvaardigheden en de digitale geletterdheid binnen een organisatie. De belangrijkste barrières vallen onder de categorie “onverenigbare organisatieprocessen”. Daarbij gaat het bijvoorbeeld om een gebrek aan politieke prioriteit en een gebrek aan onderling vertrouwen.
In dit hoofdstuk zijn de theoretische concepten behandeld die in dit onderzoek centraal staan. De definities van de concepten geven weer hoe de onderzoeker naar de praktijk heeft gekeken. In de operationalisatie in het hoofdstuk Methoden & Technieken staat beschreven hoe de concepten gebruikt zijn bij het empirisch onderzoek. Specifiek gaat daarbij aandacht uit naar de organisatorische drivers en barrières die voortkomen uit het artikel van Bekkers, Tummers & Voorberg (2013) en de verschillende elementen van het Open Data ecosysteem van Dawes, Vidiasova & Parkhimovich (2016). Door deze factoren en elementen om te zetten in waarden zijn de theoretische concepten meetbaar gemaakt.
4. Methoden en Technieken
Dit hoofdstuk licht toe hoe het empirisch onderzoek is uitgevoerd en legt daarmee verantwoording af voor de toegepaste methoden en technieken. Dit wordt gedaan door ten eerste het onderzoeksdesign weer te geven. Dit heeft betrekking op de algemene insteek van het onderzoek en wordt aan de hand van drie onderdelen besproken: de comparatieve insteek van het onderzoek, de kwalitatieve insteek van het onderzoek en de wetenschapsfilosofische positie waarin de onderzoeker zichzelf plaatst. Vervolgens verduidelijkt het gedeelte over de casus selectie waarom het project ‘Flevoland Slimmer’ interessant is voor het beantwoorden van de onderzoeksvraag. Dan is er aandacht voor de concrete methoden en technieken die zijn toegepast in achtereenvolgend de paragraven over data verzameling en data analyse.
De uitvoering van dit onderzoek is ten slotte geëvalueerd door de kwaliteitscriteria van wetenschappelijk onderzoek te bespreken. Bij het opstellen van de onderzoeksmethoden is voornamelijk gebruik gemaakt van de literatuur van Bryman (2012), George & Bennett (2004) en Boeije (2014).
4.1 Onderzoeksdesign
4.1.1 Comparatief onderzoek
Het doel van dit onderzoek is om erachter te komen op welke wijze organisatorische drivers en barrières een rol spelen binnen een Open Data ecosysteem. Door deze doelstelling is dit een exploratief onderzoek, omdat het nieuwe relaties probeert te leggen tussen deze concepten (Bryman, 2012). Door de
verschillende ecosystemen van de vier onderzochte cases te vergelijken zoekt dit onderzoek naar verschillen en overeenkomsten waardoor er patronen zichtbaar worden (Boeije, 2014, p. 31). Het
onderzoek is exploratief en niet toetsend, omdat het Open Data ecosysteem een relatief nieuw concept is waarover de kennis nog beperkt is. De onafhankelijke variabelen in dit onderzoek zijn de organisatorische drivers en barrières waarvan de invloed wordt onderzocht op de afhankelijke variabele, namelijk het Open Data ecosysteem. Om dit te onderzoeken zijn verschillende cases gekozen, bestudeerd en geanalyseerd. Daarbij was op voorhand de verwachting dat de cases ten opzichte van elkaar zouden verschillen in de mate waarin Open Data als succesvol beleidsinstrument is ingezet. Om erachter te komen hoe deze verschillen tot stand zijn gekomen wordt het comparatief onderzoeksdesign toegepast.
Dit komt erop neer dat er verschillende cases op dezelfde wijze worden geanalyseerd om een bepaald sociaal fenomeen beter te kunnen begrijpen (Bryman, 2012, p. 72). Er kunnen veel verschillende factoren invloed hebben op een succesvolle toepassing van Open Data als beleidsinstrument, maar door een gestructureerde, gefocuste vergelijking tracht de onderzoeker enkele aspecten uit het ecosysteem uit te lichten om hier geldende uitspraken over te kunnen doen (George & Bennett, 2004, p. 67). Deze
vergelijking is zinvol, want daardoor kan dit onderzoek een bijdrage leveren aan de opbouw van de theorie omtrent de ecosysteembenadering. Er zijn in dit onderzoek vier cases geanalyseerd. Het gaat hierbij om vier decentrale overheden die gezamenlijk bezig zijn geweest met een programma waarbij Open Data wordt toegepast voor verschillende maatschappelijke vraagstukken. Iedere organisatie had binnen dit project wel haar eigen vraagstuk waar zij zich mee bezig houdt. Dat zij gezamenlijk aan een project zijn begonnen wordt gezien als een goed startpunt voor de vergelijking in dit onderzoek. De algemene vormgeving van dit project is daardoor bij iedere casus relatief gelijk, maar de wijze waarop zij ermee om zijn gegaan verschilt en dit is precies waar het in dit onderzoek over gaat.
Er is vanuit de wetenschap ook kritiek geweest op het comparatieve design, want het zou namelijk te vaak een vergelijking van casusbeschrijvingen zijn en daardoor te weinig een theorie-gedreven vergelijking zijn (George & Bennett, 2004, p. 69). George & Bennett (2004) geven drie voorwaarden aan comparatief
onderzoek om deze kritiek te ondervangen. Ten eerste moet er een duidelijke kwalificatie van het fenomeen zijn. Hier is in dit onderzoek aan voldaan door de focus te leggen op decentrale overheden die een programma met Open Data hebben uitgevoerd. Vervolgens moet er ook een duidelijk gedefinieerd onderzoeksdoel zijn. Zoals eerder vermeld is het onderzoeksdoel van dit onderzoek om een relatie te kunnen leggen tussen organisatorische drivers en barrières en verschillende elementen uit het Open Data ecosysteem. Dit betekent dat er een heuristisch onderzoeksdoel wordt gehanteerd (Lijphart & Eckstein, 1971 in George & Bennett, 2004). Tot slot moeten er variabelen worden gehanteerd die voortkomen uit de theorie. Dit is aan de ene kant gebeurd door de organisatorische drivers en barrières in variabelen om te zetten en aan de andere kant door de theorie van het Open Data ecosysteem als basis te gebruiken.
Deze theorie geeft de complexiteit van het geheel aan actoren en factoren weer en dit wordt meetbaar gemaakt door het om te zetten in variabelen.
4.1.2 Kwalitatief onderzoek
Voor het beantwoorden van de onderzoeksvraag is er door de onderzoeker gekozen om kwalitatief onderzoek uit te voeren. Boeije (2014) geeft drie elementen die samen de definitie van kwalitatief onderzoek vormen. Ten eerste ligt er een nadruk op betekenissen, ervaringen en gezichtspunten van alle betrokkenen. Ten tweede is het een systematische verzameling, organisatie en interpretatie van tekstueel materiaal. Als laatste element is kwalitatief onderzoek een ontwikkeling van concepten die helpen sociale verschijnselen te begrijpen in hun natuurlijke context. Deze drie elementen zijn van grote waarde voor dit onderzoek gezien het eerder gestelde onderzoeksdoel. Om namelijk de organisatorische drivers en barrières te begrijpen is het van belang dat er gekeken wordt vanuit het perspectief van de personen die zich in een Open Data ecosysteem bevinden. Deze personen hebben bepaalde ervaringen bij het Open Data ecosysteem en om hier betekenis aan te geven zijn de ervaringen systematisch verzameld waaruit vervolgens patronen voortkomen. De patronen dragen bij aan de ontwikkeling van theoretische concepten omtrent Open Data. Flevoland Slimmer was een bijzondere situatie waardoor het bij zou kunnen dragen aan theorievorming, omdat de vier organisaties een uitstekende gelegenheid vormden voor de vergelijking van organisatorische factoren. Een situatie die bijzonder of eigenaardig is zo kan bijdragen aan theorievorming is een belangrijke reden voor het kiezen voor kwalitatief onderzoek (Boeije, 2014, p. 33).
4.1.3 Wetenschapsfilosofische positie
Er zijn verschillende wetenschapsfilosofische posities te onderscheiden die weergeven wat de opvatting van de onderzoeker ten opzichte van wetenschap is. Dit onderzoek is opgezet vanuit de positivistische benadering (Deetz, 1996). Deze benadering betekent voor dit onderzoek dat de vergelijking tussen de cases als doel heeft om het mechanisme bloot te leggen dat ervoor zorgt dat Open Data wel of niet succesvol wordt ingezet. Dit mechanisme is eerst theoretisch geduid als zijnde het ecosysteem. De theorie vormt daarbij de basis voor het onderzoek. Als er in de empirie onderwerpen naar voren komen die in de literatuur nog niet gevonden waren, dan wordt de literatuur daar nogmaals op nageslagen waardoor er een iteratief proces van onderzoeken ontstaat. Op basis van de theorie zijn er verwachtingen opgesteld ten aanzien van de praktijk. Deze verwachtingen gaan over patronen binnen het ecosysteem. De bevindingen over deze patronen zorgen vervolgens voor theorievorming over dit ecosysteem. Ondanks dat kwalitatief sociaalwetenschappelijk onderzoek beperkt is in de mate waarin causale verbanden hard gemaakt kunnen worden, zorgt de methode van procesvolging ervoor dat er toch uitspraken gedaan kunnen worden over mechanismen die binnen het onderzochte fenomeen tot uiting komen (George &
Bennett, 2004, p. 147-148).
