Innovatie voor Gemeenten: De wetenschappelijke ruggengraat van effectief gemeentebeleid

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 helpt je daarbij.

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. In Dashbrite is het Factorenmodel volledig geïntegreerd, 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 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 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
Dashbrite InIn Factorenmodel module

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.

Q&A: Wat het Factorenmodel wel en niet is

  • Het is een basis voor impactgedreven beleid en uitvoering
  • Geen voorschrijvend instrument, maar een model om beleidskeuzes op te baseren
  • Gebaseerd op internationale westerse literatuur en toepasbaar in Nederlandse en vergelijkbare contexten
  • Geen bron van data van inwoners; lokale data kan aanvullend worden gebruikt in aparte analyses of toegevoegd worden aan het model

De take-aways: Kernpunten Factoren

Het Factorenmodel biedt gemeenten een baanbrekend instrument om beleidsmaatregelen te onderbouwen met wetenschappelijke inzichten, rekening houdend met complexe maatschappelijke contexten.

Drie kernpunten om mee te nemen:

  1. Brede wetenschappelijke basis: Het model helpt beleidsmakers besluiten te nemen op basis van de sterkste wetenschappelijke onderzoeken, met input van experts uit verschillende vakgebieden.
  2. Dynamisch en flexibel: Door het interactieve, doorzoekbare karakter past het model zich aan de specifieke behoeften en contexten van verschillende gemeenten aan.
  3. Transparantie en Toegankelijkheid: Door de visuele en interactieve weergave van factoren en verbanden biedt het model maximale transparantie voor impactgedreven beleid.

Met dit 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.

Wil je meer weten over het Factorenmodel?

InIn zorgt ervoor dat het model niet alleen een tool is, maar een strategisch middel waarmee jouw gemeente de beste zorg dat leveren.

Lees ook: Samen Werken aan Maatschappelijke Impact in de Jeugdzorg

Analyse en metingen zijn van groot belang voor het verbeteren van jeugdhulp, omdat ze de werkelijke impact van zorginterventies op het welzijn en de zelfredzaamheid van cliënten onthullen. Lees in dit artikel hoe het Factorenmodel gemeenten helpt bij het analyseren van risicofactoren en het verbeteren van zorginterventies voor een grotere maatschappelijke impact.

Over de auteurs

Denis Wiering

Mede-eigenaar Impactpunt

Mede-eigenaar Impactpunt en ervaren programmamanager met een achtergrond in overheidsrelaties en expertise in non-profits, internationaal projectmanagement en preventie. Master of City Administration (MCA) van de NSOB, gespecialiseerd in openbaar bestuur.

Jet Smits

Mede-eigenaar InIn & Dutch-AI

Mede-oprichter van Dutch-AI, directeur van InIn en een ervaren AI- en data-consultant. Met een ruime ervaring in de publieke sector en consultancy, – gericht op procesoptimalisatie en kwaliteitsmanagement  – ,helpt InIn organisaties om innovatieve dataplatforms te implementeren.

Menu