Het Factorenmodel: Datagedreven beleidsvorming binnen het sociaal domein
Impactpunt en InIn hebben samen het Factorenmodel gelanceerd, een oplossing die gemeenten helpt bij het evalueren van de effectiviteit van hun beleid binnen het sociaal domein. Denis Wiering (Impactpunt) en Jet Smits (InIn) leggen uit hoe het model werkt en hoe gemeenten de datagedreven inzichten kunnen gebruiken om hun beleid te toetsen en optimaliseren.
Gemeenten streven iedere dag naar een veilige, kansrijke en gezonde leefomgeving voor al hun inwoners. De complexiteit van de maatschappelijke vraagstukken van burgers vragen echter om een structurele aanpak; één die verder gaat dan gefragmenteerde oplossingen en kortetermijnacties.
Veel gemeenten vragen zich af wat de effectiviteit van hun beleid is. Wat werkt echt in de bestrijding van jeugdcriminaliteit, het bevorderen van sociale cohesie of het verbeteren van gezondheid? En hoe kunnen interventies worden onderbouwd en gemeten? Het Factorenmodel van Impactpunt biedt hierbij uitkomst.
Het Factorenmodel
Het Factorenmodel is een interactief en wetenschappelijk onderbouwd netwerk van factoren die maatschappelijke doelen zoals veiligheid, gezondheid en kansen ondersteunt. Met behulp van meer dan 300 factoren en meer dan 1.000 bronnen geeft het model beleidsmakers een diepgaand inzicht in de interacties tussen factoren zoals gezin, buurt en school, voor zowel preventieve als reactieve interventies.
Het Factorenmodel is volledig geïntegreerd in Dashbrite (een oplossing van InIn), waardoor beleidsmakers met één klik toegang hebben tot lokale inzichten en effectiviteit van interventies kunnen meten.
Het ontstaan van het Factorenmodel
Het Factorenmodel werd ontwikkeld in Rotterdam als onderdeel van het Beleidskader Jeugd 2015-2020 Rotterdam Groeit, ontstaan uit de vraag hoe de gemeente haar beleid beter kon richten op duurzame maatschappelijke impact. Gemeente Rotterdam vroeg zich af: Welke factoren dragen écht bij aan een veiligere, gezondere en kansrijkere stad?
Door het in kaart brengen van onderlinge verbanden tussen risicofactoren en beschermende factoren in verschillende levensfasen en settings, werd een krachtig model opgebouwd.
Het is sinds die tijd de basis geworden voor wijkprogrammering, beleidsprogramma’s, subsidie- en inkoopkaders, de Staat van de Jeugd (een monitor van de staat van de jeugd in Nederland) en outcome-monitoring. De eigenaren van Impactpunt hebben het model verder uitgebreid en ontwikkeld tot een digitaal en interactief model.
Het model vormt nu de basis voor Dashbrite, een dashboard waarmee beleidsmakers overzicht krijgen over lokale factoren én inzicht in wat werkt. Hiermee is het een instrument geworden van waarde voor een gemeentelijk beleidsmodel.
Effectief beleid in een complexe maatschappij
Vandaag de dag is het niet meer genoeg om beleid te baseren op losse onderzoeken of incidentele expertmeningen. Gemeenten hebben behoefte aan een wetenschappelijke fundering om hun beleid effectief te sturen en verder door te bouwen. Het Factorenmodel verzamelt inzichten uit de medische wetenschap, psychologie, criminologie en tal van andere disciplines.
Deze kennis is verkregen door uitvoerig wetenschappelijk onderzoek, meta-analyses en longitudinale studies, die zorgen voor deze sterke fundering. Door deze wetenschappelijke onderbouwing worden uitdagingen aangepakt:
- Gefragmenteerde inzichten samenbrengen: Het Factorenmodel integreert uiteenlopende wetenschappelijke bevindingen uit diverse disciplines, zodat beleidsmakers niet alleen hoeven te vertrouwen op aannames en gefragmenteerde kennis.
- Beleidskeuzes inzichtelijker maken: Door verbanden tussen factoren transparant te maken, ondersteunt het model beleidsmakers bij het maken van weloverwogen beslissingen. Zo kunnen niet alleen symptomen bestreden worden, maar ook dieperliggende problemen voor duurzaam resultaat.
- Klaar voor lokale toepassing: Lokale data kunnen worden gebruikt om specifieke invloeden en prioriteiten per gemeente of wijk te identificeren, al dan niet aangevuld met praktijkkennis van professionals en ervaringskennis van inwoners.
De werking van het Factorenmodel
Het Factorenmodel geeft gemeenten een krachtige tool om hun beleid effectiever en impactvoller te maken. Door kennis vanuit verschillende wetenschappen te bundelen, ontstaat een duurzame tool. Dit model stelt beleidsmakers in staat om onderbouwde beslissingen te nemen die recht doen aan de complexiteit van maatschappelijke vraagstukken.
Het model is een doorbraak in integraal en data-ondersteund gemeentebeleid, en opent deuren naar een toekomst waarin gemeenten met behulp van wetenschap kunnen sturen op een gezondere, veiligere en kansrijkere samenleving voor al hun inwoners.
Het Factorenmodel bestaat uit vier hoofdcomponenten: doelen, subdoelen, factoren en connecties.
1: Doelen
Het model richt zich op het bevorderen van een kansrijk, veilig en gezond leven. Deze doelen zijn opgebouwd in drie hoofddoelen: kansrijk, veilig en gezond.
2: Subdoelen
Voor elk doel zijn er drie concrete subdoelen. Voor kansrijk gaat het bijvoorbeeld om zelfstandigheid en maatschappelijke participatie. Voor veilig omvatten de subdoelen een veilige omgeving en minder criminaliteit, terwijl gezond zich richt op fysieke en mentale gezondheid.
3: Factoren
Er zijn drie soorten factoren – risicofactoren, beschermende factoren en versterkende factoren – die elk hun eigen invloed uitoefenen. Risicofactoren (zoals stress) hebben een negatieve werking, terwijl beschermende factoren (zoals opvoedvaardigheden) helpen om negatieve effecten te dempen.
4: Connecties
Deze laten de relaties tussen factoren en doelen zien en verschillen in interactietype, richting, causaliteit, setting en levensfase. Zo kan stress in het gezin tijdens de vroege jeugd een negatieve invloed hebben op zelfredzaamheid op volwassen leeftijd, wat het belang van vroege interventie onderstreept.
Het Factorenmodel biedt gebruiksgemak en precisie door digitale innovaties:
- Toepasbaarheid: Het model is digitaal doorzoekbaar, waardoor beleidsmakers snel specifieke verbanden kunnen vinden en subset-verzamelingen kunnen maken voor lokaal maatwerk.
- Kwaliteit: Het best beschikbare bewijs wordt gebruikt: bij voorkeur meta-analyses, systematische reviews en longitudinale studies.
- Transparantie: De bronstudies zijn direct toegankelijk, wat bijdraagt aan de transparantie van het beleidsproces.
- Dynamiek: Het model is doorlopend te updaten, wat betekent dat het met nieuwe inzichten evolueert, zonder de structuur te verliezen.
- Omvang en Precisie: Met meer dan 300 factoren en meer dan 1.000 unieke bronnen biedt het model een veelomvattend overzicht van de meest impactvolle invloeden.
Causaliteit en rangschikking van factoren
Causaliteit wordt in het Factorenmodel aangegeven waar mogelijk. Hiermee krijgen beleidsmakers inzicht in welke factoren mogelijk oorzaak zijn van andere factoren. Ook staat aangeduid welke verbanden in de tijd sequentieel zijn: met pijlen is aangegeven of de ene factor bewezen voor de andere voorkomt.
Om prioriteiten te stellen, kan rangschikking op basis van relevantie, impact en prevalentie bijdragen aan de efficiënte verdeling van schaarse middelen. Dit is onder meer terug te zien in de omvang van de factoren.
Conclusie
Met het Factorenmodel model hebben gemeenten een krachtige tool om complexe beleidsvraagstukken op een wetenschappelijk onderbouwde, flexibele en transparante manier aan te pakken. Het Factorenmodel helpt niet alleen om inzichten te vertalen naar beleid, maar stimuleert ook een cultuur van continu leren, verbeteren en impactgericht werken.
