Het gedrag van mensen beïnvloeden en ze een duwtje in de juiste richting geven: nudging is een concept binnen de gedragswetenschap dat al jaren door ondernemingen gebruikt wordt om consumenten te sturen. Binnen overheden en gemeenten is het echter relatief nieuw en opkomend. Door nudging in te zetten als beleidsinstrument wordt het mogelijk om burgers te sturen, positief gedrag te stimuleren en negatief gedrag te ontmoedigen. Met name de laatste jaren is het duidelijk geworden dat door data bij nudging te gebruiken de effecten ervan versterkt kunnen worden en dat er daarnaast tijd en kosten bespaard kunnen worden.
Wat is nudging?
Het gedrag van mensen sturen in een gewenste richting, deze techniek heet nudging. Deze manier van gedragsbeïnvloeding wordt op vele vlakken toegepast, denk bijvoorbeeld aan stickers van een vlieg in urinoirs om het plassen op de vloer tegen te gaan, of pijlen in drukke straten om de looprichting aan te duiden zodat mensen minder tegen elkaar in lopen.
De term nudge is in 2008 bedacht door Richard Thaler en Cass Sunstein in hun boek Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness. Belangrijk is dat bij nudging gewenst gedrag gestimuleerd wordt, dus er moet geen sprake zijn van opdringing. Het uiteindelijke gedrag hoort vrijwillig te komen, bevorderd door een ‘duwtje in de juiste richting’. Nudging kan worden ingezet voor zowel het stimuleren van positief gedrag als het ontmoedigen van negatief gedrag.
Nudging binnen gemeenten
Gewenst gedrag bereiken is niet alleen weggelegd voor commerciële organisaties. Ook de overheid en gemeenten kunnen hier gebruik van maken. Een goed voorbeeld hiervan in Nederland is te vinden in Rotterdam. De gemeente van Rotterdam constateerde dat er vaak afval naast een container werd geplaatst, in plaats van erin. Door de ondergrondse afvalcontainers op te fleuren met buxusbollen en kunstgrasmatten met bloemen rondom de containers hoopte de gemeente het gedrag van burgers bij te sturen en het afval rondom de containers te verminderen. Met succes, blijkt, want in de eerste maand van de proef werd er 75% minder afval rond de opgefleurde containers gevonden. Drie maanden later was deze hoeveelheid zelfs 85% minder. Later is dit succes ook door andere gemeenten overgenomen.
Data en nudging
Nudging toepassen is een nuttige en handige techniek. Bij de traditionele vorm wordt er vooral gewerkt op basis van het ‘Trial and error’ principe; door bepaalde aanpakken te proberen en vervolgens te kijken of maatregelen gewenste uitkomsten hebben kan er worden bepaald of een maatregel effectief is of niet. Een nadeel van deze aanpak is dat het veel tijd kan kosten om te achterhalen of de maatregelen succesvol zijn. Ook kan het voorkomen dat een bepaalde aanpak wel werkt in een bepaalde situatie, maar dat eenzelfde aanpak in een andere omgeving niet het gewenste effect heeft. In de praktijk blijkt echter dat nudging vaak goed werkt en over het algemeen een goede oplossing kan zijn voor vele maatschappelijke vraagstukken.
Data-driven nudge
Met de opkomst van Big Data, het fenomeen waarbij steeds meer gegevens uit verschillende bronnen verzameld en geanalyseerd worden, lijkt de toekomst van nudging een datagestuurde richting in te slaan (data-driven nudging). Door het toepassen van Machine Learning is het mogelijk om grote hoeveelheden data te analyseren en voorspellingen te maken van de uitkomsten van maatregelen, voorafgaand aan het implementeren ervan. Hiermee kunnen kosten en tijd bespaard worden.
Naast het element van voorspelling is data ook een goede raadgever bij het optimaliseren van reeds bestaande maatregelen. Door Data Analytics en Predictive Analytics te combineren valt er veel te leren. Het wordt bijvoorbeeld mogelijk om per subgroep van de samenleving te achterhalen welke mate van inmenging het meest effectief is om een bepaald gedrag te realiseren. Een nudge kan dus worden aangepast aan de verschillende groepen van de samenleving om een optimale effectiviteit te bereiken.
De 5 stappen om te starten met nudging
Om een succesvolle nudge te volbrengen en anderen een gewenst gedrag te laten vertonen is het van belang om met een adequate opzet te werken. Hieronder beschrijven we vijf stappen om te starten met nudging. De stappen zijn:
Vaststellen van het huidige gedrag
Vaststellen van het gewenste gedrag
Aanpak bepalen
De nudge vormgeven
Nudge implementeren en evalueren
Ten eerste moet het huidige gedrag vastgesteld worden. Daarna moet er bepaald worden wat het gewenste gedrag is. Deze twee stappen hebben baat bij het gebruik van data. Door naar de beschikbare gegevens te kijken kun je problemen vaststellen en nadenken over welk gedrag gewenst is.
Na het vaststellen van het huidige en gewenste gedrag, is het zaak om te analyseren wat ervoor nodig is voor iemand om tot het gewenste gedrag over te gaan. Wat zijn de factoren die invloed hebben op het huidige gedrag? Hoe kun je hierop inspelen om het gewenste gedrag te bereiken? Ook hier kan data de uitkomst zijn, zodat niet relevante factoren van gedrag uitgesloten kunnen worden. Zo kun je focussen op wat echt belangrijk is.
Zodra het duidelijk is wat er moet worden aangepast, moet er worden gekeken naar de aanpak van de daadwerkelijk oplossing. Het helpt hier om te kijken naar eerdere oplossingen van vergelijkbare situaties. Vaak is het mogelijk om een al werkende oplossing opnieuw te gebruiken en al dan niet te verbeteren. Is er geen vergelijkbare situatie? Dan zul je zelf aan de tekentafel moeten gaan zitten en nadenken over de invulling van de nudge in kwestie. Bij deze stap is het ook mogelijk om verschillende oplossingen per subgroep van de samenleving te creëren, door naar de data van de doelgroep te kijken. Zo zorg je ervoor dat de oplossing optimaal aansluit op de groep die je wilt bereiken.
Ten slotte kun je de nudge implementeren en controleren of het gewenste effect ermee bereikt wordt. Gebruik hierbij gegevens voor de implementatie en maak een meting erna. Door deze gegevens vervolgens te vergelijken en te evalueren kom je erachter of het duwtje in de juiste richting werkt. Tip: probeer de nudge eerst op kleine schaal uit en meet het effect voordat je het op grote schaal toe gaat passen. Zo kun je tijd, kosten en moeite besparen.
Met FRISCON kunnen wij je helpen om het effect van een nudge te modelleren en de uitkomst te voorspellen. Neem contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.