Use case van de Data Sharing Coalition waarin MPC een sleutelrol speelt.
Mobility as a Service (MaaS) is een hot topic als het gaat om het innoveren van de mobiliteitssector. Om het MaaS-ecosysteem te realiseren, is het delen van data essentieel. Tijdens de laatste vergadering van het door KNV geinitieerde MaaS-Lab werden de aanwezigen bijgepraat door Petra Buitenhuis – Publiek Vervoer Groningen Drenthe – en Pepijn Groen – Data Sharing Coalition. Het grootste probleem wat hierbij onder de aandacht kwam en opviel was het delen van gegevens tussen de verschillende vervoersdiensten.
Vanwege belemmeringen omtrent commerciële gevoeligheid en privacy van data, aarzelen mobiliteitsaanbieders om hun data te delen. Multi-party computation (MPC) kan deze belemmeringen voor het delen van data helpen verminderen, omdat gevoelige brondata niet wordt onthuld. In deze use case onderzoeken onze deelnemers Publiek Vervoer en Roseman Labs, in samenwerking met de Data Sharing Coalition, het waardepotentieel van het gebruik van MPC om MaaS te realiseren.
duurzame mobiliteit
Iedereen in Groningen en Drenthe moet gebruik kunnen maken van duurzaam vervoer, of je nu in een stad, dorp of buiten woont. Om dat te realiseren, hebben de provincies Groningen en Drenthe Arriva Nederland de opdracht gegeven een gebruiksvriendelijke reisdienst te ontwikkelen in de vorm van een app. Met bijvoorbeeld een deelfiets of deelauto krijgt de reiziger een reisadvies van deur tot deur. WMO en Hubtaxi werden opgenomen in de reisdienst die ook te gebruiken is door mensen in een rolstoel of slechtzienden. De provincies werken hierin samen met OV Bureau Groningen Drenthe en GR Publiek Vervoer.
Over het algemeen aarzelen mobiliteitsaanbieders om hun data te delen, omdat het een belangrijk asset is voor hun bedrijfsmodel en vanwege concurrentie met andere mobiliteitsaanbieders.
Over het algemeen aarzelen mobiliteitsaanbieders om hun data te delen, omdat het een belangrijk asset is voor hun bedrijfsmodel en vanwege concurrentie met andere mobiliteitsaanbieders. Denk aan data over voorkeuren en reisgedrag van reizigers. Deze informatie is waardevol voor aanbieders die strijden om reizigers of voor het binnenhalen van aanbestedingscontracten.
"Verschillende databronnen met elkaar combineren krijg je niet zo maar AVG-proof bij elkaar. Dat werd ook ervaren tijdens de pilot en momenteel bij de verwerking en analyse van de gegevens. "
Bovendien is de privacygevoeligheid van data een punt van zorg. Veel relevante data bevat persoonlijk identificeerbare informatie (PII) en het delen van deze data wordt beperkt door de AVG.
multi part computation
MPC of Multi Part Computation kan barrières voor het delen van data helpen verminderen door gevoelige brondata niet openbaar te maken. Met MPC kunnen verschillende organisaties inzichten krijgen uit data uit verschillende bronnen zonder dat een individuele organisatie zijn brondata aan andere organisaties prijsgeeft.
Door brondata voor en tijdens berekeningen te versleutelen en te fragmenteren kunnen op een veilige manier inzichten gegenereerd worden over organisaties heen. En door data te versleutelen en te fragmenteren wordt de data zelf niet gedeeld, waardoor de data van elke individuele organisatie verborgen blijft voor andere betrokken organisaties.
"Voor deze use case werden 350 WMO reizigers geselecteerd in de pilot. Roseman Labs boodt een goede ondersteuning en zette een duidelijk stappenplan uit."
Het waardepotentieel van MPC wordt getest in een MaaS-pilot in Noord-Nederland (regio Groningen-Drenthe). Voor deze pilot kon een specifiek segment van reizigers – de mensen die een beroep doen op de Wet Maatschappelijke Ondersteuning (WMO) maar geen extra indicaties hebben – gratis gebruikmaken van het openbaar vervoer om een verschuiving in hun mobiliteitsgedrag te stimuleren.
Van duurder gepersonaliseerd aanbod naar betaalbare en handige MaaS-opties. De pilot wordt momenteel uitgevoerd, maar door privacybarrières voor datasamenwerking kunnen er op dit moment geen gedetailleerde analyses worden uitgevoerd om de hypothesen te ondersteunen en inzicht te krijgen in de impact van de pilot. De inzichten worden op latere datum gedeeld met de leden van het MaaS-Lab.
Data Sharing Coalition
De Data Sharing Coalition is een samenwerkingsinitiatief dat tot doel heeft deze waarde te ontgrendelen door organisaties in staat te stellen gemakkelijk data te delen tussen domeinen en sectoren.
