Schrif­te­lijke vragen inzake de inzet van diverse tech­nieken voor data­ver­za­meling en voor­spellend poli­tiewerk


Indiendatum: 16 feb. 2021

In diverse gemeentes Nederland, waaronder Amsterdam, wordt gebruik gemaakt van nieuwe digitale technieken voor dataverzameling, waaronder (maar niet beperkt tot): camera’s met gezichtsherkenning, ANPR camera’s, (beweging)sensoren, kunstmatige intelligentie, algoritmes en wifitracking.

De regio-Amsterdam staat bekend als een internationale digitaliseringshub en tegelijkertijd ook als een ‘hotspot’ voor 'predictive policing', het voorspellen van criminaliteit door het verzamelen van data met behulp van software aan de hand van algoritmen.[i]

De inzet op deze technieken kunnen volgens voorstanders een positieve bijdrage leveren aan de leefbaarheid en veiligheid van de stad. Maar er zijn ook duidelijke nadelen als het gaat om privacy, de vertrouwensrelatie tussen burger-overheid en het recht van burgers om zich vrij en onbespied in de publieke ruimte te bewegen.

In 2019 werd duidelijk dat de Amsterdamse politie onterecht toegang had tot data van camera’s ingezet voor het monitoren van een milieuzone terwijl dit niet de bedoeling was.[ii] Recent berichtte media dat er rondom Johan Cruijff Arena camera’s met gezichtsherkenning geplaatst zijn ten behoeve van ‘crowd management’.[iii]

De Partij voor de Dieren zet vraagtekens bij de effectiviteit, noodzaak van dit soort (experimentele) programma’s waarin nieuwe digitale technieken worden ingezet om bewoners en bezoekers in de gaten te houden zonder zij verdacht worden van een misdrijf. Ook is het niet altijd duidelijk of er sprake is van een tijdelijk experiment of juist een (zo goed als) permante inzet van dit soort nieuwe technieken.

De informatievoorziening vanuit het college over deze projecten is volgens de vragensteller tot nu toe onoverzichtelijk en onvolledig. Tijdens verschillende technische sessies en in diverse beleidsdocumenten wordt onvoldoende ingegaan op de vraag: welke rol moet digitalisering hebben in het domein van criminaliteit, handhaving en veiligheid? Sommige controversiële projecten op dit gebied worden zelfs helemaal niet genoemd. De Partij voor de Dieren wil een compleet inzicht krijgen in welke projecten er momenteel actief zijn en welk resultaat de gemeente met deze projecten beoogt.

Gezien het vorenstaande stelt ondergetekende, namens de fractie van Partij voor de Dieren, op grond van artikel 84 van het Reglement van orde gemeenteraad en raadscommissies Amsterdam, de volgende schriftelijke vragen:

  1. Ten tijde van het vorige college stelde het voormalige raadslid Groot-Wassink vragen over het inzetten van het Criminaliteits Anticipatie Systeem (CAS) door de Amsterdamse politie. Uit de antwoorden van 22 januari 2018 bleek dat in 2014 de politie is begonnen te experimenteren met de technologie van 'predictive policing': het voorspellen van criminaliteit met behulp van software en aan de hand van algoritmen.

    Wordt deze (of vergelijkbare) technologie nog steeds toegepast door de Amsterdamse politie? Zo ja, waarom staat dit project niet genoemd in het Amsterdamse Algoritmeregister?

  2. Kan het college een of meerdere voorbeelden noemen van een project waar voorafgaand aan de implementatie van een van de (bij de toelichting genoemde) technieken voor digitale dataverzameling een helder beleidsdoel is geformuleerd? Zo ja, is het beleidsdoel toen ook behaald? Graag een toelichting.

  3. Waarom wordt gelaatsherkenning (Johan Cruiff Arena), het CAS -project en het Amsterdam Police-lab[iv] niet genoemd in het Datastrategie Gemeente Amsterdam (Amsterdamse zelfbeschikking over data - 2021-2022)?

  4. Kan de het college een overzicht geven van alle Amsterdamse projecten/pilots waarbij gebruik wordt gemaakt van (de in de toelichting genoemde) technieken voor digitale dataverzameling?

  5. Kan het college bij het overzicht (vraag 4) per pilot/project de volgende zaken aangeven:
    1. de doelstelling/probleemstelling;
    2. welk probleem men probeert op te lossen;
    3. de startdatum, evaluatiedatum, einddatum en eventuele plannen voor vervolg/uitbreiding;
    4. welke private en/of publieke partijen betrokken zijn bij het project.
  6. Waar ligt volgens dit college het verschil tussen ‘crowd management’ en massa-controle?
  7. Deelt het college het standpunt dat in een rechtsstaat alle burgers het recht hebben om zich onbespied in de publieke ruimte te bewegen tenzij er sprake is van een redelijke verdenking van een misdrijf?

  8. Is het college van mening dat de stad Amsterdam en haar inwoners door private en publieke partijen gezien moet worden als een zogenaamde ‘living lab’ oftewel een ‘levend laboratorium’ waar met nieuwe technieken geëxperimenteerd mag worden op Amsterdammers?


[i] https://www.vice.com/en/article/5dpmdd/the-netherlands-is-becoming-a-predictive-policing-hot-spot

[ii] https://www.trouw.nl/nieuws/politie-amsterdam-loerde-onterecht-in-data-van-milieucamera-s~bba1398a/

[iii] https://www.at5.nl/artikelen/207283/amsterdam-is-watching-you-maar-hoe-zorgvuldig-gebeurt-dat

[iv] https://icai.ai/police-lab-ai/

Indiendatum: 16 feb. 2021
Antwoorddatum: 14 jun. 2021

1.Ten tijde van het vorige college stelde het voormalige raadslid Groot-Wassink (GroenLinks) vragen over het inzetten van het Criminaliteits Anticipatie Systeem (CAS) door de Amsterdamse politie. Uit de antwoorden van 22 januari 2018 bleek dat in 2014 de politie is begonnen te experimenteren met de technologie van 'predictive policing': het voorspellen van criminaliteit met behulp van software en aan de hand van algoritmen. Wordt deze (of vergelijkbare) technologie nog steeds toegepast door de Amsterdamse politie? Zo ja, waarom staat dit project niet genoemd in het Amsterdamse Algoritmeregister?

Het systeem Criminaliteit Anticipatie Systeem (CAS) is een systeem van de politie. CAS is een applicatie die aan de hand van politie- en CBS-gegevens een voorspelling doet over waar en wanneer in een vooral gedefinieerd gebied de kans het grootst is dat er in een periode van een week een bepaald type criminaliteit gaat plaatsvinden. Persoonsgegevens worden in CAS niet gebruikt, alles is op het niveau van locaties. CAS is door de Nederlandse Politie ontwikkeld voor politie-doeleinden en gebruikt politie-data. Het gebruik van CAS beperkt zich niet tot de gemeente Amsterdam. CAS valt dus niet onder de gemeente Amsterdam, maar onder de Nederlandse Politie. Aangezien het een landelijk politiesysteem is en dit niet onder de gemeente valt, is het niet opgenomen in het Amsterdamse Algoritmeregister. De gemeente Amsterdam heeft samen met de Finse hoofdstad Helsinki in het najaar 2020 het eerste Algoritmeregister ter wereld gelanceerd. De registers geven inzicht hoe de twee steden algoritmen gebruiken. In het Algoritmeregister wordt inzichtelijk gemaakt hoe de algoritmen werken, net als de inzet van de gemeenten om discriminatie te voorkomen en menselijk toezicht te waarborgen. Wie meer wil weten van de werking van de algoritmen, kan de datasets of de broncodes bekijken. Het Algoritmeregister is in eerste instantie gericht op een overzicht bieden en transparant maken van de algoritmen van de gemeente Amsterdam. De Rijksoverheid is bezig met landelijke wet- en regelgeving over het gebruik van algoritmen door publieke diensten. Het Algoritmeregister van de gemeente Amsterdam loopt hierop vooruit. Het register is nog in ontwikkeling en bevat daarom nog niet alle algoritmes die de gemeente gebruikt. Het register wordt de komende periode door de gemeente verder aangevuld.

2. Kan het college een of meerdere voorbeelden noemen van een project waar voorafgaand aan de implementatie van een van de (bij de toelichting genoemde) technieken voor digitale dataverzameling een helder beleidsdoel is geformuleerd? Zo ja, is het beleidsdoel toen ook behaald? Graag een toelichting.

Hieronder geven we twee voorbeelden van projecten en processen uit de portefeuilles Parkeren en Wonen waar voorafgaand aan de implementatie van een van de technieken voor digitale dataverzameling een beleidsdoel is geformuleerd en in hoeverre dit ook behaald is. Parkeercontrole Om Amsterdam leefbaar en toegankelijk te houden, mag er maar een beperkt aantal auto’s in de stad parkeren. De gemeente controleert of een geparkeerde auto het recht heeft om geparkeerd te staan, dus of iemand parkeergeld heeft betaald of een parkeervergunning heeft. Beleidsdoel: Effectiever handhaven van het parkeerbeleid door middel van de inzet van scanauto’s, waardoor een hogere betalingsgraad wordt bereikt. Methode: Om efficiënter te werken worden de parkeercontroles uitgevoerd met scanauto’s. De scanauto’s zijn uitgerust met camera’s en rijden langs parkeerplaatsen in de stad. De camera’s leggen kentekens van auto’s vast en gebruiken een beeldherkenningsalgoritme om kentekens te identificeren. Het kenteken wordt naar het Nationaal Parkeerregister gestuurd waar gecontroleerd wordt of voor de geparkeerde auto fiscale parkeerrechten zijn voldaan, dus parkeergeld heeft betaald of over een geldige parkeervergunning beschikt. Wanneer blijkt dat iemand geen parkeerrecht heeft, beoordeelt een controleur aan de hand van omgevingsfoto’s of dat er sprake is van een bijzondere situatie. Zoals laden of lossen of stilstaande auto’s voor een verkeerslicht. Bij twijfel beoordeelt een parkeercontroleur de situatie ter plaatse. Wanneer er geen sprake is van een bijzondere situatie, volgt een parkeerbon, de ‘naheffingsaanslag parkeerbelasting’. Het verhogen van de pakkans vergroot de rechtvaardigheid ten opzichte van degenen die wel betalen of een geldige parkeervergunning hebben en resulteert in een hogere betalingsgraad. De werking van het model ter ondersteuning van de handhaving is beschreven in het algoritmeregister op algoritmeregister.amsterdam.nl. Op basis van een in 2017 met RDW en de politie getekend convenant worden de scangegevens van de parkeerhandhaving ook gebruikt om binnen het fiscale gebied gestolen voertuigen op te sporen. Dit is mogelijk door de scangegevens real time te vergelijken met het bestand gestolen voertuigen uit het Kentekenregister van RDW. Inmiddels hebben enkele gemeentes en de VNG belangstelling getoond voor de Amsterdamse werkwijze. Resultaat: Met de inzet van scanauto’s en de geautomatiseerde technieken en processen kunnen meer controles worden uitgevoerd (in 2020 ca. 60 miljoen) en mede daardoor een hogere betalingsgraad worden gerealiseerd (gestegen van 79% in 2016 tot 84% in 2019/2020). Daarmee controleren we momenteel meer dan 150.000 officiële parkeerplaatsen in Amsterdam. Conclusie: Het inzetten van scanauto’s bij de controle op het betaald parkeren heeft geleid tot een betere naleving van de parkeerregelgeving. Er wordt minder geparkeerd zonder te betalen en het aandeel parkeerders dat beschikt over een geldig parkeerrecht is daardoor groter. De kosten van de parkeerhandhaving zijn door de inzet van scanauto’s significant gedaald. Het opsporen van illegale toeristische verhuur van woonruimte In Amsterdam is er beperkt woon- en verblijfsruimte, zowel voor Amsterdammers als voor bezoekers. Het verhuren van een woning of woonboot aan toeristen moet aan bepaalde voorwaarden voldoen. Het mag bijvoorbeeld maximaal 30 nachten per jaar en aan 4 personen per keer. De gemeente ontvangt via verschillende kanalen signalen die duiden op mogelijke illegale toeristische verhuur van woningen. Deze signalen kunnen de aanleiding zijn voor nader onderzoek naar toeristische verhuur van Amsterdamse woningen door de gemeente. Het gaat om meldingen van Amsterdammers, maar ook informatie die wordt verkregen van verhuurplatformen zoals Airbnb. Door de hoeveelheid informatie is de hoeveelheid te onderzoeken zaken groter dan de toezicht- en handhavingscapaciteit. Beleidsdoel: Effectiever handhaven op meldingen van illegale toeristische verhuur van woonruimte, doormiddel van een algoritme dat is ontwikkeld om bij te dragen aan efficiëntere en effectievere inzet van beschikbare capaciteit en middelen. Het uitgangspunt hierbij is prioriteit aan te brengen in de signalen over illegale toeristische verhuur. Methode: Om te kunnen beoordelen of het ontwikkelde algoritme correct een bruikbare voorspellingen over illegale vakantieverhuur doet, is een pilot gestart in juli 2020. Deze loopt nog. Het algoritme voorspelt de kans op illegale toeristische verhuur op een adres en wordt uitgedrukt in een percentage. De voorspelling wordt gedaan op basis van meldingen en verschillende informatiebronnen. Aan de hand van de voorspelde kansen op illegale toeristische verhuur op adressen , kunnen de meest “kansrijke” zaken worden geselecteerd voor een onderzoek ter plaatse door toezichthouders die belast zijn met het onderzoeken van woonfraude. Om tot voorspellingen van illegale toeristische verhuur te komen, gebruikt het algoritme data uit woonfraudezaken van de afgelopen vijf jaar. Het gaat om meldingen, gegevens die de gemeente tijdens het werkproces heeft verzameld, persoonsgegevens (Basisregistratie Personen) en gegevens over gebouwen (Basisregistratie Adressen en Gebouwen). Dit zijn dezelfde bronnen die nu door medewerkers van de gemeente worden gebruikt bij de onderzoeken naar woonfraude. De werking van algoritme is voor medewerkers transparant en controleerbaar, omdat medewerkers van de gemeente altijd kunnen nagaan hoe het algoritme tot een voorspelling is gekomen. Hierdoor kan ook worden beoordeeld of de voorspellingen op juiste en logische wijze tot stand zijn gekomen. Het selecteren van adressen voor nader onderzoek naar illegale toeristische verhuur wordt gedaan op basis van uitlopende voorspellingen. Aan de hand van de voorspelde kansen op illegale toeristische verhuur worden prioriteiten gesteld binnen de onderzoeken naar de betreffende adressen. Een adres met een hoge kans op illegale toeristische verhuur wordt eerder onderzocht dan een adres met een lagere kans. De onderzoeksprioriteiten worden door een medewerker van de gemeente bepaald. Hierdoor is het algoritme een ondersteunend middel bij het opsporen van en handhaven op illegale toeristische verhuur van woningen. De werking van het algoritme is beschreven in het algoritmeregister op algoritmeregister.amsterdam.nl. Resultaat: Het is nog onvoldoende duidelijk of het doel behaald is, aangezien de pilot nog niet is afgerond. Alle informatie en lessen die in de pilot worden opgehaald, worden gedocumenteerd en meegenomen in een eindevaluatie. Daar de pilot nog niet is afgerond, kunnen nog geen conclusies worden getrokken over de resultaten van het project “inzet algoritme bij opsporen van illegale toeristische verhuur van woonruimte”.

3. Waarom wordt gelaatsherkenning (Johan Cruijff ArenA), het CAS-project en het Amsterdam Police-lab1 niet genoemd in het Datastrategie Gemeente Amsterdam (Amsterdamse zelfbeschikking over data - 2021-2022)?

De datastrategie is bedoeld om kaders te neer te zetten over gebruik van data. Daarin wordt een aantal voorbeeldprojecten van de gemeente zelf genoemd. De projecten van de Nationale Politie, waaronder het Amsterdam Police-lab, het CAS-project en gelaatsherkenning (Johan Cruijff ArenA, niet in de openbare ruimte, enkel in een proef met acteurs), worden daarom niet genoemd. Het college hecht eraan duidelijk te zijn dat de gemeente Amsterdam op dit moment geen camera’s met gelaats- of gezichtsherkenning in de stad gebruikt of van plan is te gaan plaatsen.

4. Kan het college een overzicht geven van alle Amsterdamse projecten/pilots waarbij gebruik wordt gemaakt van (de in de toelichting genoemde) technieken voor digitale dataverzameling? 5. Kan het college bij het overzicht (vraag 4) per pilot/project de volgende zaken aangeven: a. de doelstelling/probleemstelling; b. welk probleem men probeert op te lossen; c. de startdatum, evaluatiedatum, einddatum en eventuele plannen voor vervolg/uitbreiding; d. welke private en/of publieke partijen betrokken zijn bij het project.

Vraag 4 en 5 worden hieronder gelijktijdig beantwoord.

Het college vindt het van belang dat Amsterdammers meer inzicht krijgen in de inzet van de in de toelichting genoemde technologie door de gemeente Amsterdam. Met de ontwikkelingen rondom het Cameraplan, het Sensorenregister Amsterdam en het Algoritme register (zie ook beantwoording vraag 1) wordt een grote stap gezet om de inzet van technologie door de gemeente Amsterdam inzichtelijk te maken:

· Het cameraplan

Het college werkt op dit moment aan een cameraplan, waarin alle vormen van monitoring in de openbare ruimte die plaatsvindt onder het regime van de Algemene verordening gegevensbescherming worden opgenomen, met uitzondering van de artikel 151c Gemeentewet camera’s voor het toezicht op de openbare orde. De beelden van deze specifieke camera’s vallen onder de Wet politiegegevens en de precieze locatie kan om 1 https://icai.ai/police-lab-ai/ veiligheidsredenen niet openbaar worden gemaakt. De bedoeling is om dit overzicht van camera’s en sensoren, periodiek door het college vast te stellen en ter kennisneming aan de raad aan te bieden. Daarna wordt het cameraplan gepubliceerd.

· Het Sensorenregister Amsterdam

Het college werkt aan een Sensorenregister Amsterdam. Dit register zal niet alleen de sensoren van de gemeente Amsterdam bevatten, maar ook de sensoren die met een professioneel doel door derden zijn geplaatst. Om die reden heeft het college recentelijk de ontwerp Verordening Meldingsplicht Sensoren vrijgegeven voor inspraak en consultatie. In het register komen sensoren die persoonsgegevens verwerken en sensoren die geen persoonsgegevens verwerken, bijvoorbeeld sensoren die luchtkwaliteit meten.

· Overzicht van camera’s en sensoren die persoonsgegevens verwerken

Voor een overzicht van alle camera’s en sensoren die onder verantwoordelijkheid van het college en krachtens de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) persoonsgegevens verwerken (dus nadrukkelijk niet de camera’s voor cameratoezicht ex artikel 151c Gemeentewet die vallen onder de Wet politiegegevens), verwijs ik u graag naar deze website: https://maps.amsterdam.nl/priv... Op deze website wordt aangegeven welk doel de camera dient. In het overzicht ontbreken nog de tunnelcamera’s, enkele camera’s van de Digitale Gracht en de camera’s voor de bewaking en beveiliging van objecten, personen of goederen. Deze laatste camera’s zijn overigens slechts op de openbare ruimte gericht voor zover dat onvermijdbaar is, bijvoorbeeld als bij het in beeld brengen van een deur ook een klein stukje van de stoep gefilmd wordt. Er wordt aan gewerkt om de tunnelcamera’s en de sensoren van de Digitale Gracht aan het overzicht op de website toe te voegen Er wordt op dit moment één website gemaakt waar alle sensoren te zien zijn.

· Het Algoritmeregister Amsterdam

Het Algoritmeregister geeft inzicht hoe Amsterdam algoritmen gebruikt. In het Algoritmeregister kan worden bekeken hoe de algoritmen werken, net als de inzet van de gemeenten om discriminatie te voorkomen en menselijk toezicht te waarborgen. Wie dieper in de algoritmen wil duiken, kan de datasets of de broncodes bekijken. Het Algoritmeregister is in eerste instantie gericht op een overzicht bieden en transparant maken van de algoritmen van de gemeente Amsterdam. Het register wordt de komende periode door de gemeente verder gevuld. Naast de informatie die inzichtelijk is gemaakt via bovenstaande kaarten en registers, wordt aanvullend daarop onderstaand een overzicht gegeven van de diverse projecten en pilots met betrekking tot de in de toelichting genoemde digitale technieken in de schriftelijke vragen (camera’s met gezichtsherkenning, ANPR camera’s, (beweging)sensoren, kunstmatige intelligentie, algoritmes, wifitracking). Ook treft u informatie over diverse projecten en pilots aan in het verkennend onderzoek2 naar smart city-toepassingen van de Autoriteit Persoonsgegevens, gepubliceerd begin 2020. 2 https://autoriteitpersoonsgegevens.nl/nl/nieuws/update-onderzoek-ap-naar-smart-cities

  • Camera’s met gezichtsherkenning

De gemeente Amsterdam zet géén camera’s met gezichts- of gelaatsherkenning in.

  • ANPR-camera’s , portefeuille Verkeer , Vervoer, Luchtkwaliteit en Water

De gemeente Amsterdam zet vaste ANPR-camera’s in voor 1) verkeershandhaving (handhaving van verkeersbesluiten, zoals de Milieuzone en Autoluw, 2) verkeersmanagement (reistijdenmeetsysteem) en 3) verkeersonderzoek. De gemeente Amsterdam zet mobiele ANPR-camera’s in bij de scanauto’s voor Parkeren.

Verkeershandhaving (ANPR), portefeuille Verkeer , Vervoer, Luchtkwaliteit en Water

a. de doelstelling/probleemstelling: Handhaving van verkeersbesluiten.

b. welk probleem men probeert op te lossen: Afhankelijk van het verkeersbesluit.

c. de startdatum, evaluatiedatum, einddatum en eventuele plannen voor vervolg/uitbreiding: Afhankelijk van het verkeersbesluit.

d. welke private en/of publieke partijen betrokken zijn bij het project: Centraal Justitieel Bureau (als uitvoeringsorganisatie), Centrale Verwerking Openbaar Ministerie (als ketenpartner, met name in geval van bezwaar en beroep).

Verkeersmanagement/Reistijdenmeetsysteem (ANPR), portefeuille Verkeer , Vervoer, Luchtkwaliteit en Water

a. de doelstelling/probleemstelling:

  • Het doel van het verwerken van persoonsgegevens voor het Reistijden Meetsysteem is het in kaart brengen van actuele en historische reistijd ontwikkeling op wegvakken en trajecten over het Amsterdamse wegennet. Gepseudonimiseerde gegevens (versleutelde kentekens) van verschillende locaties worden met elkaar vergeleken om een reistijd te kunnen berekenen. Deze reistijden worden vervolgens voor verschillende doelen gebruikt:
  • Het monitoren van reistijdontwikkeling op wegvakken en trajecten op langere termijn om de effecten van Amsterdamse verkeersbeleid te kunnen duiden;
  • Het informeren, beïnvloeden of ingrijpen in de verkeersstromen teneinde de subdoelen goede bereikbaarheid van publieksfuncties, een goede doorstroming van het verkeer en het beperken van hinder te bewerkstelligen;
  • De evaluatie van de effectiviteit van specifieke (nieuwe) verkeersmanagementsystemen en informatiestromen op de hiervoor vermelde subdoelen;
  • Nadere kallibratie van verkeersmodellen die gebruikt worden om wijzigingen in de infrastructuur (het wegennetwerk) te kunnen doorrekenen;
  • Analyse, beleidsontwikkeling, beleidsevaluatie en verkeersonderzoek.

b. welk probleem men probeert op te lossen:

  • Het Reistijdenmeetsysteem is gericht op de uitvoering van diverse taken in het algemeen belang, namelijk als wegbeheerder:
  • Op basis van artikel 2 van de Wegenverkeerswet 1994 (Wvw 1994), de Wegenwet 1930 en artikel 6:174 lid 1, lid 2 en lid 6 van het Burgerlijk Wetboek monitoren en –indien nodig- beïnvloeden of ingrijpen in de verkeersstromen in het kader van:
  • Een goede bereikbaarheid van publieksfuncties en goede doorstroming van het verkeer in een groter gebied (Bereikbaarheid en doorstroming);
  • Een kwalitatief hoogwaardige openbare ruimte waarin verkeersdeelnemers zich welkom, veilig en comfortabel voelen (Kwaliteit en comfort);
  • Vermijden en beheersen van onveilige situaties (Verkeersveiligheid);
  • Bijdragen aan goede informatie voor de weggebruiker (Informatie);
  • Zorg dragen voor het – zichtbaar – voeren van een samenhangend en uitvoeringsgericht verkeers- en vervoersbeleid dat richting geeft aan de door de raad en het college te nemen beslissingen inzake verkeer en vervoer, op basis van artikel 8 Planwet verkeer en vervoer. Het bovenstaande moet gelezen worden in samenhang met de verplichting tot een zorgvuldige voorbereiding en uitvoering van beleid en (verkeers)besluiten op basis van -en conform de eisen van- de Algemene wet bestuursrecht (Awb), alsmede zorgvuldige voorbereiding en besluitvorming ten aanzien van verkeersmaatregelen.

c. de startdatum, evaluatiedatum, einddatum en eventuele plannen voor vervolg/uitbreiding: Deze taak wordt sinds 2005 door de gemeente Amsterdam als wegbeheerder uitgevoerd. d. welke private en/of publieke partijen betrokken zijn bij het project: In het geval van verkeersmanagement (Reistijdenmeetsysteem) is géén sprake van private of publieke partijen in de rol van “Ontvanger”. Een “Ontvanger” is een private of publieke partij die de (persoons)gegevens voor eigen doeleinden zou mogen/kunnen gebruiken. Bij het Reistijdenmeetsysteem wordt wel gebruik gemaakt van “private of publieke partijen in de rol van “Verwerker”, bijvoorbeeld een verkeerskundig onderzoeksbureau of een universiteit. Een verwerker mag de verwerkte (persoons)gegevens dus niet voor eigen doeleinden gebruiken. Een verwerker werkt namelijk uitsluitend in opdracht van de gemeente en mag niet meer of andere zaken uitvoeren dan waartoe door de gemeente opdracht is gegeven. Met verwerkers worden daarnaast verwerkersovereenkomsten gesloten, waarin afspraken zijn gemaakt over privacy en informatiebeveiliging. Verkeersonderzoek (ANPR), portefeuille Verkeer , Vervoer, Luchtkwaliteit en Water Er worden twee vormen van verkeersonderzoek onderscheiden. In de eerste plaats voert de gemeente Kleinschalig en Incidenteel Verkeersonderzoek uit. Een Kleinschalig en Incidenteel Verkeersonderzoek kan maximaal bestaan uit een 0,1 en 2-meting, waarbij elke meting niet langer dan twee weken duurt en de totale duur niet langer is dan maximaal 13 maanden. Voldoet een verkeersonderzoek niet aan deze eis, dan wordt conform de Algemene Verordening Gegevensbescherming een aparte/nieuwe gegevensbeschermingseffect beoordeling (Data Protection Impact Assessment) uitgevoerd. a. de doelstelling/probleemstelling: De gemeente Amsterdam voert verkeersonderzoeken uit in het kader van een eventueel te nemen verkeersbesluit met het oog op doorstroming, veiligheid, gebiedsontwikkeling, leefbaarheid en milieu, of één van de andere gronden in artikel 2 Wegenverkeerswet, in samenhang met de Algemene wet bestuursrecht en een raads- of collegebesluit, zoals bijvoorbeeld het Actieplan bruggen en kademuren of het Meerjarenprogramma Fiets. In het kader van een zorgvuldige besluitvorming (Awb) dient de gemeente Amsterdam onderzoek te verrichten naar mogelijke nadelige gevolgen van een maatregel (vgl. KB 19 mei 1995, AB 1995, 444).

b. welk probleem men probeert op te lossen: Zie antwoord onder a. Dit is afhankelijk van het doel van het verkeersonderzoek. c. de startdatum, evaluatiedatum, einddatum en eventuele plannen voor vervolg/uitbreiding: Zie antwoord onder a. Dit is afhankelijk van het doel van het verkeersonderzoek, met daarbij opgemerkt dat een incidenteel en kleinschalig verkeersonderzoek dus niet langer dan 3 keer twee weken binnen een maximale periode van in totaal 13 maanden wordt uitgevoerd

d. welke private en/of publieke partijen betrokken zijn bij het project: In het geval van verkeersonderzoek is géén sprake van private of publieke partijen in de rol van “Ontvanger”. Een “Ontvanger” is een private of publieke partij die de (persoons)gegevens voor eigen doeleinden zou mogen/kunnen gebruiken. Bij verkeersonderzoek wordt wel gebruik gemaakt van “private of publieke partijen in de rol van “Verwerker”, bijvoorbeeld een verkeerskundig onderzoeksbureau of een universiteit. Een verwerker mag verwerkte (persoons)gegevens niet voor eigen doeleinden gebruiken. Een verwerker werkt namelijk uitsluitend in opdracht van de gemeente en mag niet meer of andere zaken uitvoeren dan waartoe door de gemeente opdracht is gegevens. Met verwerkers worden daarnaast verwerkersovereenkomsten gesloten, waarin afspraken zijn gemaakt over privacy en informatiebeveiliging.

Van een aantal van de ANPR-camera’s van de gemeente Amsterdam wordt door de politie gebruikt gemaakt. Dit gebruik is getoetst en vindt plaats op basis van de eigen bevoegdheid van de politie op basis van artikel 126jj Wetboek van Strafvordering. De camera’s waar het om gaat zijn opgenomen in het cameraplan van de politie. Het cameraplan van de politie kunt u via deze website vinden: https://www.politie.nl/informatie/locaties-cameraplan-anpr-126jj-sv.html.

  • Sensoren, portefeuilles Verkeer Vervoer, Luchtkwaliteit en Water en Openbare Ruimte

Voor een overzicht van de sensoren, verwijs ik u graag naar https://maps.amsterdam.nl/priv... en https://slimmeapparaten.amster... . In het verleden heeft de gemeente samen met GVB en JCDeceaux beacons3 geplaatst. Deze verwerkten geen persoonsgegevens. Het gebruik en beheer van deze beacons is volledig overgegaan naar GVB en JCDeceaux. De beacons bevinden zich op de door het GVB en JCDeceaux beheerde bus- en tramhaltes. Het GVB onderzoekt momenteel of de beacons ingezet kunnen worden voor een applicatie om reizen door mensen met een beperking te vereenvoudigen. Mocht dit niet het geval zijn dan worden de beacons verwijderd. Verder maakt de gemeente gebruik van wifi-sensoren. De gemeente maakt gebruik van wifi-sensoren bij het Centraal Station (locatie busplatform). Wifi-sensoren verwerken persoonsgegevens, namelijk het MAC-adres. De wifi-sensoren van de gemeente worden op dit moment uitsluitend ingezet om het aantal unieke MAC-adressen te tellen, en dus niet voor wifi-tracking. Wifi-tracking betekent het opslaan en volgen van MAC-adressen en dat gebeurt niet omdat de MAC-adresinformatie niet wordt opgeslagen. Het Crowd 3 Een beacon zendt een bluetooth-signaal uit waardoor sommige apps de locatie kunnen bepalen, net zoals bijvoorbeeld een GPS-signaal. Een smartphone met bluetooth herkent dit signaal. Alleen apps die ingesteld zijn om het signaal te vinden herkennen de beacon. Bijvoorbeeld apps die mensen met slecht zicht kunnen helpen om zich door de openbare ruimte te bewegen, door o.a. informatie te geven of iemand aan de goede kant van een tramhalte staat. Monitoring Systeem Amsterdam maakt verder uitsluitend gebruik van reeds lang bestaande digitale technologie om mensen te tellen (te weten: telcamera’s) in het kader van verkeersmanagement/ druktebeeld.

  • Kunstmatige intelligentie, algoritmen, alle portefeuilles van de gemeente Amsterdam De gemeente Amsterdam heeft een algoritmeregister. Op dit moment wordt het algoritmeregister gevuld en zal dit op termijn een overzicht bieden van de algoritmen die worden ingezet. Hierin kunt u de gevraagde informatie vinden over de projecten Parkeercontrole, Public Eye, Meldingen Openbare Ruimte, Anderhalve Meter Monitor en Handhaving illegale vakantieverhuur. Het College zal zich inzetten om een zo compleet mogelijk overzicht te geven op het Algoritme Register.
  • Wifi-tracking in de openbare ruimte, portefeuille Openbare Ruimte en Groen Wifi-tracking is het opslaan en volgen van mensen via het MAC-adres en het wifisignaal van hun mobiele apparaat. Wifi-tracking wordt op dit moment nergens ingezet door de gemeente Amsterdam.

6. Waar ligt volgens dit college het verschil tussen ‘crowd management’ en massa-controle? Het college kent de definitie ‘massa-controle’ niet en is om deze reden niet in staat het verschil te duiden.

Met de term ‘crowd management’ is de gemeente Amsterdam bekend. Onderstaand volgt een toelichting vanuit welke gemeentelijke taak de gemeente Amsterdam ´crowd management´ inzet. De gemeente Amsterdam voert als wegbeheerder (portefeuille Verkeer , Vervoer, Luchtkwaliteit en Water) crowd management uit op basis van artikel 2 van de Wegenverkeerswet 1994 (Wvw 1994) en artikel 6:174 lid 1, lid 2 en lid 6 van het Burgerlijk Wetboek met het oog op (het treffen van verkeersmaatregelen met het oog op):

  • Het vermijden en beheersen van onveilige situaties i.v.m. drukte (Verkeersveiligheid);
  • Een goede voetgangersbereikbaarheid van publieksfuncties en goede doorstroming van het verkeer in een groter gebied rond de drukke locaties (Bereikbaarheid en doorstroming);
  • Een kwalitatief hoogwaardige openbare ruimte waarin voetgangers zich welkom, veilig en comfortabel voelen (Kwaliteit en comfort).
  • Het verstrekken van actuele informatie aan Verkeersdeelnemers (Informeren). Het college hecht eraan hierbij te benadrukken dat de gemeente als wegbeheerder in het geval van een verkeersonveilige situatie aansprakelijk gesteld kan worden. Ook zet de gemeente nadrukkelijk in op goede en actuele informatie aan verkeersdeelnemers ter plaatse, zodat zij in staat gesteld worden om goed geïnformeerd deel te nemen aan het verkeer.

7. Deelt het college het standpunt dat in een rechtsstaat alle burgers het recht hebben om zich onbespied in de publieke ruimte te bewegen tenzij er sprake is van een redelijke verdenking van een misdrijf?

Ja, het college deelt het standpunt. Het dagelijks leven speelt zich, ook voor de coronacrisis, steeds meer digitaal af. Veel van wat we online doen wordt opgeslagen als data. Niet alleen thuis, maar ook in de publieke ruimte. Op veel plekken in de openbare ruimte hangen bijvoorbeeld camera’s en sensoren. Er zijn al verschillende afspraken over data. Zo staat in het ‘Stedelijk kader verwerking van persoonsgegevens’ hoe de gemeente omgaat met persoonsgegevens. Daarin heeft het college het advies uit het jaarverslag van de Commissie Persoonsgegevens Amsterdam (CPA) over 2016 overgenomen. Onbespied te zijn in de openbare ruimte is daarmee het uitgangspunt geworden. Alleen in specifieke gevallen mag van dit uitgangspunt worden afgeweken, bijvoorbeeld wanneer de wet dit vereist en alleen wanneer het college en/of de burgemeester hiermee heeft ingestemd.

8. Is het college van mening dat de stad Amsterdam en haar inwoners door private en publieke partijen gezien moet worden als een zogenaamde ‘living lab’ oftewel een ‘levend laboratorium’ waar met nieuwe technieken geëxperimenteerd mag worden op Amsterdammers?

Amsterdam is nadrukkelijk geen openbaar living lab waar partijen kunnen experimenteren op Amsterdammers. Desondanks kunnen we als college ook niet zeggen dat je als Amsterdammer alle technologie om je heen volledig kan vertrouwen. Op lokaal niveau proberen we hier steeds meer grip op te krijgen, bijvoorbeeld met de Verordening Meldingsplicht Sensoren en het Algoritmeregister. Maar als Nederland, en niet alleen als Amsterdam, moeten we investeren in dialoog en regulering over wat overheden, wetenschappers, bedrijven en inwoners mogen meten, weten, verzamelen en delen in ons land en in onze steden. We moeten met elkaar een stap zetten om verantwoorde alternatieven te ontwikkelen. Die zowel bijdragen aan het leefbaar houden van onze stad als dat op een verantwoorde manier met de data wordt omgesprongen. Op het Marineterrein en in samenwerking met het AMS Institute is al een samenwerking gestart met het ‘Responsible Sensing lab4 ’ om tot alternatieve sensoren te komen die minder impact hebben op onze privacy. Het Marineterrein gebruikt hier overigens wel de term ‘Living Lab’, omdat met bezoekers wordt samengewerkt om feedback op te halen.