Impactprojecten

Iedereen heeft wel bepaalde vooringenomenheden. Sommige mensen vinden iemand van vijftig jaar oud. Anderen verwachten niet van vrouwen dat ze goed kunnen inparkeren. Van sommige biases ben je je bewust. Andere biases zitten in je blinde hoek (je weet niet dat je ze hebt). 

Ik maakte er een custom GPT over: 'Beat the Bias'. Deze helpt je soorten vooringenomenheid herkennen. Want cultureel is er toch een hele stapel labeltjes in ons brein geprogrammeerd, al DENKEN we vaak dat dat niet zo is (wat trouwens ook een bias op zich is).

Met deze GPT kun je checken of (bijvoorbeeld) je compliment ("Wat zie je er goed uit voor je leeftijd, ik zie geen rimpels, wat is je geheim?) al dan geen bias heeft en/of in de onderstroom iets anders communiceert. Je kunt met de GPT gesprekssituaties analyseren en meer leren over bias en communicatie. En de GPT heeft ook nagedacht over de op zich begrijpelijke startprompt "Maar ik bedoel het alleen maar goed!".

"Je parkeert goed in voor een vrouw."

Waarom ik die GPT heb gemaakt? Omdat ik iemand aansprak op bias over vijftig worden, en diegene vond dat niet leuk. Kan gebeuren! Uitleggen ("Gefeliciteerd met je mooie mijlpaal was ook prima geweest") hielp niet, dus ik vermoed dat het iemand rechtstreeks confronteren met bias wat gevoelig kan zijn.

Dus ik dacht: ik bouw een oplossing die op vooringenomenheid en projectie scant en suggesties doet. Niet om goed communiceren uit te besteden, maar om iemand een leerervaring te bieden zonder directe confrontatie. Hierin zijn wetenschappelijke theorie van Kahnemann, Eberhardt en meer verwerkt.

Als jongeren met mentale uitdagingen worden geholpen door zorgprofessionals in de GGZ, dan wordt vaak gekeken naar hun zelfbeeld, en naar waar ze naartoe zouden willen ontwikkelen. Vaak wordt dan gewerkt met creatieve therapie en tekeningen, met als tekenprompt 'hoe zie jij jezelf?'. Ik ontwikkelde in oktober 2022 een AI-tool vor zelfbeeld-assessment die het zorgprofessionals samen met hun jonge cliënten mogelijk maakt om met AI te visualiseren hoe een jongere zichzelf ziet en waar diegene graag naartoe zou willen groeien. Ook kunnen hiermee fictieve beelden en dromen worden gevisualiseerd als gespreksstukken. 

De methode die ik hiervoor ontwikkelde is iteratief van aard: je begint met een schets, een foto of een ander beeld, en met stapsgewijze aanpassingen kom je samen tot beelden. 

Ik heb hiervoor een proces ontworpen dat onder andere gebruik maakt van het platform Nightcafé. Deze techniek is gepresenteerd als AI Health casus bij de TU Delft in december 2022. Werk je in de GGZ en heb je interesse in deze techniek? Neem contact met me op; ik help je graag op weg.

Het is alweer tien jaar geleden dat ik vanuit WeesWijzer met het Nederlands Jeugdinstituut in opdracht van het Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschappen en het Ministerie van VWS de Handreiking over Weeskinderen voor gemeenten in Nederland samenstelde. Ik had hiervoor ook rouwdeskundige Daan Westerink, kindercoach Marjo van Anholt en andere professionals uitgenodigd tot samenwerking. Dit leidde tot de informatiewijzer die - eerlijk is eerlijk - blijkbaar op de bodem van de kattenbak is beland, want gemeenten hebben het beleid grotendeels niet ingevoerd. Best heel jammer, want er zijn altijd weeskinderen geweest, ze zijn er vandaag de dag ook nog, en zullen er altijd blij komen. 

Geluk bij een ongeluk: dat tien jaar zijn verstreken, geeft ons de mogelijkheid om een update te maken van deze informatiewijzer. Want beleid is veranderd (de Wet Huurbescherming Weeskinderen is bijvoorbeeld in werking gesteld in het Burgerlijk Wetboek), en ook andere thema's hebben wat ontwikkelingen doorgemaakt. 

En waarom zou zo'n informatiewijzer nou eigenlijk zo'n PDF'je of een papieren boekje moeten zijn? Dat kan tegenwoordig beter. Daarom ben ik momenteel bezig met een actuele wijzer voor alle gemeenten in Nederland over wat te doen wanneer een kind wees wordt. Deze verschijnt in september 2025.

ef