Sinds 2002 is er sprake van een dalend vertrouwen in de overheid (Sociaal Cultureel Planbureau, 2015) en een mogelijke oorzaak hiervoor is de invloed van media, want deze spelen een belangrijke rol...Show moreSinds 2002 is er sprake van een dalend vertrouwen in de overheid (Sociaal Cultureel Planbureau, 2015) en een mogelijke oorzaak hiervoor is de invloed van media, want deze spelen een belangrijke rol in de informatie, beelden en oordelen die burgers ontvangen over de betrouwbaarheid van de overheid (Bovens & Wille, 2006). Er bestaan twee tegenstrijdige verklaringen over de gevolgen van mediagebruik op het vertrouwen in de overheid, namelijk de media malaise theorie die stelt dat mediagebruik een negatief effect heeft op het vertrouwen in de overheid en de mobilisatietheorie die stelt dat dat mediagebruik een positief effect heeft op het vertrouwen in de overheid (Van der Valk, 2007). Je kunt je afvragen of deze tweestrijd bestaat, omdat je “media” niet als eenduidige term kunt benaderen, omdat het een gedifferentieerd concept is. Dit onderzoek legt de nadruk op de verschillende vormen media, waarbij de eenduidige term wordt uitgesplitst in verschillende typen media, namelijk de krant, sociale media, televisie en radio. Er wordt een verwachting uitgesproken dat hoe meer iemand de politiek volgt via de krant, hoe meer vertrouwen diegene heeft in de overheid. Er is een verwachting dat hoe meer iemand de politiek volgt via de televisie en sociale media, hoe minder vertrouwen diegene heeft in de overheid. Er is geen verwachting over het media-type radio, omdat niet genoeg literatuur specifiek ingaat op de radio. Er wordt een ordinale regressieanalyse uitgevoerd middels de European Values Dataset (2020). In de ordinale regressieanalyse is te zien dat er een positief, statistisch significant verband bestaat tussen de mate waarin iemand de politiek volgt via de dagelijkse krant en het vertrouwen dat diegene in de overheid heeft (EVS, 2020). Dit betekent dat hoe vaker iemand de politiek volgt via de dagelijkse krant, hoe meer vertrouwen diegene heeft in de overheid. Er is een negatief, niet statistisch significant verband tussen de mate waarin iemand de politiek volgt via de sociale media en het vertrouwen dat diegene heeft in de overheid (EVS, 2020). Dit betekent hoe vaker iemand de politiek volgt via de sociale media, hoe minder vertrouwen diegene heeft in de overheid, maar dit verband berust (waarschijnlijk) op toeval. Er is een positief, statistisch significant verband tussen de mate dat iemand de politiek via televisie en radio volgt en het vertrouwen dat diegene heeft in de overheid (EVS, 2020). Dit betekent dat hoe vaker iemand de politiek volgt via de televisie en radio, hoe meer vertrouwen diegene heeft in de overheid. Er wordt uiteindelijk geconcludeerd dat de media-voorkeuren van burgers een rol spelen in het vertrouwen van burgers in de overheid, want drie van de vier hypothesen kunnen een statistisch significant verband aantonen (EVS, 2020).Show less
The increasing reliance on ICT within the public sector has changed the working ways of governmental bureaucracies from a paper reality to a digital one, and governments are eager to use new...Show moreThe increasing reliance on ICT within the public sector has changed the working ways of governmental bureaucracies from a paper reality to a digital one, and governments are eager to use new technologies for their business operations and reap its benefits just as the private sector does. Since technological advancement is driven by the private sector, and humans are increasingly accustomed to the speed and efficiency that technology brings, citizens are expecting governments to adapt and digitize as well. As such, an important trend that is being experimented with is the usage of self-learning algorithms, particularly Artificial Intelligence or AI. Since AI runs on data, it is only logical that an organization such as the government which holds an abundance of data would like to put this to use. Data that is collected might hold certain patterns, if you can find such patterns and assume that the near future will not be much different from when the data was collected, predictions can be made. However, AI systems are often deemed opaque and inscrutable, and this can collide with the judicial accountability that governments have towards their citizens in the form of transparency. Based on the assumption that the information that is used by AI i.e. data and algorithms, is not similar to documentary information that governments are accustomed to, there are added obstacles for governments to overcome in order to achieve the desired effects of transparency. The goal of this research is to explore the barriers to transparency in governmental usage of AI in decision-making by analyzing governmental motivation towards (non-) transparency and how the complex nature of AI relates to this. The question that stems from this is: What are the obstacles related to being transparent in AI-assisted governmental decision-making? In the study, a comparison is made between the obstacles to transparency for documentary information and the obstacles that experts encounter in practice related to AI, a contribution follows. Based on the literature, it is hypothesized that governments are limited by privacy and safety issues, lack of expertise, cooperation and inadequate disclosure. The results show that the obstacles are more nuanced and an addition to the theory is appropriate. The most important findings being: that data and algorithms should not be treated as documentary information; the importance of the policy domain in determinant for the degree of transparency; that lack of cooperation causes multiple obstacles to transparency such as self-censoring, accountability issues, superficial debate, false promises, inability to explain and ill-suited systems; that more information disclosure isn’t always better; and that the public sector should rethink their overreliance on private sector business models. All these obstacles can be associated to losing sight of the fundamental function of government, serving citizens.Show less