← AI met Impact show cases

Doorstroming sociale huur

Gemeente Amsterdam, CBS (Nederland, Amsterdam)

Middels een verhuiskansenmodel wordt de doorstroomkansen van inwoners van corporatiewoningen bepaald. Met de uitkomsten van dit model kan nader onderzocht worden hoe de verhuiskans verschilt bij verschillende groepen bewoners van corporatiewoningen. Het uiteindelijke doel is om vastzittende sociale huurvoorraad beschikbaar te maken voor mensen die er recht op hebben.

Er is weinig doorstroom vanuit corporatiesector. De gemeente heeft als doel het bevorderen van de doorstroom vanuit corporatiewoningen, omdat hiermee meer betaalbare woningen beschikbaar komen. Om hiervoor effectief beleid te ontwikkelen is het nodig om te weten wat maakt dat iemand in een corporatiewoning wel of niet verhuist. Met behulp van een verhuiskansen model onderzoekt dit oplossing hoe de gemeente Amsterdam de doorstroom vanuit sociale huurwoningen in Amsterdam kan bevorderen. Machine learning maakt gebruik van registerdata in plaats van informatie op basis van enquêtes. Hiermee kan informatie over de gehele populatie worden verwerkt, inclusief groepen die moeilijk bereikt worden met traditionele enquêtes. Het resultaat van het onderzoek is dat er meer kennis bij beleidsmakers zal ontstaan over hoe de doorstroming in sociale huurwoningen kan worden bevordert.