GovGPT Academy

Hoofdstuk 8. Sociaal domein

Bronnen bij hoofdstuk 8

Kennisclip 2:08
Waar deze clip over gaat

Je ziet op welk onderzoek en welke regels de lessen van hoofdstuk 8 steunen, en waarom je ook bij die bronnen kritisch blijft lezen.

De video laadt pas als je op afspelen klikt. YouTube draait dan in de privacyvriendelijke modus.

Lees het transcript

Hoi! Fijn dat je er weer bent. De lessen in hoofdstuk 8 bouwen op onderzoek naar AI in het sociaal domein, en op twee lessen uit Nederland. In deze clip zie je per les waar het op steunt.

Bij les 8.1 zagen Busch en Henriksen, 2018, dat digitale hulpmiddelen gelijke behandeling kunnen versterken, maar de relatie met de inwoner kunnen verzwakken. Bij les 8.2 waren AI-verslagen van gesprekken in de zorg vollediger, maar vaker voorzien van verzonnen details, 31 tegen 20 procent, volgens Palm en collega's, 2025. O'Keefe en collega's, 2026, laten zien dat een goed dossier de stem van het kind zichtbaar maakt. Bij les 8.3 klonk een taalmodel bij socialezekerheidsrecht veel zekerder dan bij belastingrecht, terwijl de antwoorden niet vaker klopten, vonden Potka en collega's, 2026. En de WRR liet in 2017 zien dat weten nog geen doen is, zeker niet onder stress.

Bij les 8.4 betoogt Bullock, 2019, dat vooral complexe en onzekere taken om menselijk oordeel vragen. Li en collega's, 2026, vonden maar acht studies over AI bij casemanagement in het sociaal werk. Het bewijs is nog dun. Bij les 8.5 verklaarde de rechtbank Den Haag in 2020 de wet achter SyRI onverbindend, wegens strijd met het recht op privéleven. Van Bekkum en Zuiderveen Borgesius, 2021, leggen uit wat die uitspraak wel en niet zegt. En de parlementaire ondervragingscommissie Kinderopvangtoeslag sprak in 2020 van ongekend onrecht. Getuigen noemden de menselijke maat als les.

Onderzoek naar AI gaat snel, en bronnen kunnen elkaar soms tegenspreken. Blijf daarom zelf kritisch lezen, ook bij de bronnen die wij kiezen.

De volledige bronnenlijst met links staat bij deze les op academy.civai.eu. Lees gerust een bron die je nieuwsgierig maakt. Veel succes, en tot in de volgende les!

Alle bronnen van hoofdstuk 8

Les 8.1 Een keukentafelgesprek voorbereiden

  • Busch, P. A., & Henriksen, H. Z. (2018). Digital discretion: A systematic literature review of ICT and street-level discretion. Information Polity, 23(1), 3–28. https://doi.org/10.3233/ip-170050 (opent in een nieuw tabblad)
    Deze review van 44 artikelen concludeert dat digitale hulpmiddelen de beslisruimte van uitvoerende professionals veranderen, en dat ze ethische en democratische waarden zoals gelijke behandeling kunnen versterken, maar professionele en relationele waarden kunnen verzwakken. Daarom gebruik je GovGPT in deze les om je gesprek voor te bereiden, terwijl het gesprek zelf en de relatie met de inwoner bij jou blijven.

Les 8.2 Een gespreksverslag maken

  • Palm, E., Manikantan, A., Mahal, H., Belwadi, S. S., & Pepin, M. E. (2025). Assessing the quality of AI-generated clinical notes: Validated evaluation of a large language model ambient scribe. Frontiers in Artificial Intelligence, 8, Artikel 1691499. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1691499 (opent in een nieuw tabblad)
    Bij 97 opgenomen spreekuurgesprekken waren door AI gemaakte verslagen vollediger en beter geordend dan die van artsen, maar minder nauwkeurig en vaker voorzien van verzonnen details (31 tegen 20 procent). Het onderzoek komt uit de zorg, maar de les geldt ook voor een verslag van een keukentafelgesprek: lees elk AI-verslag na tegen wat er echt is gezegd.
  • O'Keefe, R., Geddes, E., Vincent, S., & Davies, P. (2026). Enabling child-centred case recording in children's social work: The voice of practitioners. Child & Family Social Work, 31(1), 389–399. https://doi.org/10.1111/cfs.13288 (opent in een nieuw tabblad)
    Dit onderzoek bij jeugdprofessionals in twee Engelse gemeenten laat zien dat goede dossiervorming de stem van het kind zichtbaar maakt en rust op relatiegericht, ethisch en menselijk werken. Het onderstreept waarom in een verslag feiten, waarnemingen, de woorden van de inwoner en jouw professionele oordeel uit elkaar moeten blijven, ook als AI het eerste concept schrijft.

Les 8.3 Regels uitleggen aan een inwoner

  • Potka, S., Thomo, A., Helm, P., & Loh, W. (2026). Selective overconfidence: How large language models underserve social welfare law across jurisdictions. Proceedings of the AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society, 9(3), 2130–2141. https://doi.org/10.1609/aies.v9i3.43294 (opent in een nieuw tabblad)
    Bij vragen over Duitse rechtspraak gaf een taalmodel bij belastingrecht in de helft van de gevallen aan onzeker te zijn, maar bij socialezekerheidsrecht maar in 6,8 procent, terwijl de juistheid in beide domeinen vergelijkbaar was. Juist bij regels voor kwetsbare inwoners klinkt AI dus zekerder dan terecht is; meegeleverde wettekst verkleinde dat verschil met 87 procent, en daarom controleer je elke uitleg bij de officiële bron.
  • Wetenschappelijke Raad voor het Regeringsbeleid. (2017). Weten is nog geen doen: Een realistisch perspectief op redzaamheid. WRR. https://www.wrr.nl/publicaties/rapporten/2017/04/24/weten-is-nog-geen-doen (opent in een nieuw tabblad)
    De WRR laat zien dat burgers naast kennis ook doenvermogen nodig hebben, en dat dit onder stress extra onder druk staat, ook bij hoger opgeleiden. Een begrijpelijke uitleg van een regeling houdt daarom rekening met wat iemand op dat moment aankan, en dat is de maatstaf waarmee je de uitleg van GovGPT beoordeelt.

Les 8.4 Signalen van geldzorgen

  • Bullock, J. B. (2019). Artificial intelligence, discretion, and bureaucracy. The American Review of Public Administration, 49(7), 751–761. https://doi.org/10.1177/0275074019856123 (opent in een nieuw tabblad)
    Dit essay betoogt dat de aard van een taak bepaalt of menselijke afweging of AI de beste keuze is, en dat vooral complexiteit en onzekerheid pleiten voor menselijk oordeel. Signalen van geldzorgen zijn bij uitstek complex en onzeker, dus GovGPT kan opties aandragen, maar de consulent kiest de vervolgstap.
  • Li, L., Wang, M., & Jian, M. (2026). Artificial intelligence-assisted case management in social work services: A systematic review. Research on Social Work Practice, 36(3), 268–278. https://doi.org/10.1177/10497315251329531 (opent in een nieuw tabblad)
    Van ruim 11.000 gevonden publicaties bleven er maar acht empirische studies over AI bij casemanagement in het sociaal werk over, ingezet bij besluitvorming, het in beeld krijgen van cliënten, risicopreventie en het volgen van hulp. Het bewijs is dus nog dun, een goede reden om AI bij signalen van schulden te gebruiken om na te denken en niet om te selecteren.

Les 8.5 Grenzen in het sociaal domein

  • Rechtbank Den Haag. (2020, 5 februari). Uitspraak in de zaak over het Systeem Risico Indicatie (SyRI) (ECLI:NL:RBDHA:2020:865, zaaknummer C-09-550982-HA ZA 18-388). https://uitspraken.rechtspraak.nl/details?id=ECLI:NL:RBDHA:2020:865 (opent in een nieuw tabblad)
    De rechtbank verklaarde de wettelijke basis voor SyRI, een systeem dat gegevens koppelde om fraude met uitkeringen, toeslagen en belastingen op te sporen, onverbindend wegens strijd met artikel 8 EVRM, het recht op respect voor het privéleven. Het is het Nederlandse voorbeeld bij uitstek van waarom risicoselectie in het sociaal domein streng begrensd is en waarom transparantie over gebruikte gegevens telt.
  • van Bekkum, M., & Zuiderveen Borgesius, F. (2021). Digital welfare fraud detection and the Dutch SyRI judgment. European Journal of Social Security, 23(4), 323–340. https://doi.org/10.1177/13882627211031257 (opent in een nieuw tabblad)
    De auteurs analyseren de SyRI-uitspraak en concluderen dat de directe gevolgen beperkt zijn, maar dat de uitspraak beleidsmakers eraan herinnert dat fraudeopsporing de beginselen van gegevensbescherming moet respecteren en transparant moet zijn. Dat helpt om in de clip uit te leggen wat de uitspraak wel en niet zegt over AI in het sociaal domein.
  • Parlementaire ondervragingscommissie Kinderopvangtoeslag. (2020). Ongekend onrecht (Kamerstukken II 2020/21, 35 510, nr. 2). Tweede Kamer der Staten-Generaal. https://zoek.officielebekendmakingen.nl/kst-35510-2.html (opent in een nieuw tabblad)
    De commissie constateert dat bij de uitvoering van de kinderopvangtoeslag grondbeginselen van de rechtsstaat zijn geschonden en dat vele ouders slachtoffer werden van een harde fraudeaanpak, waarbij getuigen de menselijke maat als belangrijke les noemen. Het gebruik van risicoprofielen met nationaliteit viel buiten deze ondervraging (dat onderzocht de Autoriteit Persoonsgegevens), dus in de clip gebruiken we dit verslag voor de les over menselijke maat en niet voor het algoritme zelf.
Je voortgang blijft alleen in deze browser.