Microsimulatie
Een van de projecten waar ik met trots op terugkijk, is het ontwikkelen van een microsimulatiemodel voor beleid doorrekenen. Hiermee heb ik de effecten van mogelijke beleidskeuzes, namelijk wijzigingen in opheffingsnormen voor basisscholen nauwkeurig in kaart kunnen brengen. Met dit model kon ik inzicht geven in de mogelijke gevolgen van de beleidsopties — denk aan het aantal scholen dat zou moeten sluiten en de impact daarvan op leerlingen en regio’s. De resultaten zijn gebruikt ter ondersteuning van beleidskeuzes en hebben hun weg gevonden naar de Tweede Kamer (Kamerstuk 31293, nr. 361).
De aanpak die ik hiervoor gebruikte, is niet uit de lucht komen vallen. Eerder werkte ik als koopkrachtanalist bij het ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid (SZW), waar ik met het microsimulatiemodel Mimosi de koopkrachtontwikkeling van huishoudens analyseerde. Die ervaring bleek goud waard: ik heb de kennis en werkwijze van Mimosi gebruikt om een geheel nieuw microsimulatiemodel te bouwen voor een totaal ander beleidsdomein — en met succes.
Dít is precies het soort werk waar mijn hart sneller van gaat kloppen: data en modellen inzetten om beleid door te rekenen. Daarnaast geniet ik erg van de puzzels die de technische implementatie van dit soort modellen met zich meebrengt, die ik oplos dankzij mijn ervaring en de kracht van R.
Beleid doorrekenen in het AI tijdperk
Beleid doorrekenen wordt steeds belangrijker in een wereld vol onzekerheid. Met microsimulatie kan ik de gevolgen van beleidsmaatregelen voor huishoudens en bedrijven realistisch en gedetailleerd inschatten. AI-tools helpen om sneller modellen te bouwen en varianten door te rekenen, maar het hart van een goed model blijft mensenwerk. Het draait om zorgvuldig ontwerp, inzicht in gedrag en het kunnen duiden van uitkomsten. Ik breng technische expertise samen met beleidsinzicht en ontwikkel simulaties die AI versterken — maar altijd met menselijke interpretatie en verantwoordelijkheid als fundament.