Eenvoudig open data combineren met eigen data
Als woningcorporatie beschik je over een schat aan gegevens over je bezit. Maar wat als je die combineert met open data, zoals de Leefbarometer? Dan ontstaat er ineens een veel rijker beeld van de leefomgeving waarin jouw woningen staan. In deze post laat ik zien hoe je met behulp van GIS eenvoudig externe bronnen koppelt aan je eigen data – en wat dat oplevert voor beleid, onderzoek en gebiedsgericht werken.
Wat is de Leefbarometer?
Met behulp van de Leefbaarometer kan de leefbaarheid in alle bewoonde wijken, buurten en straten in Nederland gemonitord worden. De Leefbaarometer laat zien hoe de situatie van de leefbaarheid er is en hoe die zich in de afgelopen jaren heeft ontwikkeld. Hiermee biedt de Leefbaarometer informatie voor beleidsvoorbereiding, -bijsturing en -evaluatie voor verschillende partijen die betrokken zijn bij de leefbaarheid van wijken en buurten. (Bron: leefbarometer.nl)
Op de kaart hiernaast zie je de scores van de Leefbarometer voor een middelgrote plaats, visueel weergegeven in rasters van 100 bij 100 meter.
Wat weet een woningcorporatie van haar woningen?
Een woningcorporatie beschikt over uitgebreide gegevens van haar woningbezit. Voor iedere woning is informatie beschikbaar zoals de exacte locatie, het type woning, bouwjaar, woonoppervlakte, energielabel, aantal kamers en de onderhoudsstaat. Ook gegevens over huurprijzen, mutaties en eventueel geplande werkzaamheden worden vaak vastgelegd. Deze informatie is essentieel voor het plannen van onderhoud, verduurzaming, investeringen en verhuurbeleid.
Op de kaart hiernaast zijn de woningen als zwarte stippen weergegeven.
Wat als ik dit met elkaar combineer?
Eén van de krachtigste functies van GIS (Geografische Informatie Systemen) is de mogelijkheid om verschillende databronnen ruimtelijk te combineren. Door bijvoorbeeld een laag met leefbaarheidsscores en een laag met woninglocaties toe te voegen aan één kaart, ontstaat direct inzicht in hoe beide datasets zich tot elkaar verhouden.
Omdat alles op geografische coördinaten is gebaseerd, is het mogelijk om in één oogopslag verbanden en patronen te zien. Of je nu werkt met shapefiles, geopackages of open databronnen: het combineren van lagen is een laagdrempelige manier om je data visueel én ruimtelijk tot leven te brengen.
Leefbaarheid gekoppeld aan woningen
Op deze kaart hebben de woningen de kleur gekregen van de leefbaarheidsscore van de buurt waarin ze liggen. Door de gebiedsscores van de Leefbarometer over te dragen aan individuele woningen, ontstaat een rijker beeld op woningniveau.
Dit heeft meerdere voordelen. Je kunt bijvoorbeeld snel selecteren welke woningen zich bevinden in buurten met relatief lage leefbaarheid, of juist in sterke gebieden. Ook kun je leefbaarheidsdata combineren met interne gegevens, zoals onderhoudsstatus, energieprestatie of verhuurgegevens. Zo wordt het makkelijker om beleid of investeringen af te stemmen op de sociale context waarin het vastgoed zich bevindt.
Door dit soort koppelingen in GIS te maken, vertaal je gebiedsinformatie naar het schaalniveau waarop beslissingen genomen worden.
Beperkingen en aandachtspunten
De Leefbarometer is gebaseerd op generieke en deels verouderde data, waardoor de scores niet altijd volledig aansluiten bij de actuele situatie op wijk- of buurtniveau. De indicatoren zijn bovendien gestandaardiseerd en houden geen rekening met specifieke kennis van de corporatie over haar bezit of huurders. Hierdoor bestaat het risico dat op basis van de Leefbarometer een te eenzijdig beeld ontstaat van de leefbaarheid.
Daarnaast kan het koppelen van de gegevens leiden tot schijnnauwkeurigheid: het lijkt alsof er op woningniveau leefbaarheidsscores beschikbaar zijn, terwijl de Leefbarometer vooral een gebiedsniveau beschrijft (wijk of buurt) en dus niet altijd geschikt is voor keuzes op individuele pand- of straatniveau. Interpretatie vraagt daarom om zorgvuldigheid en om aanvullende kennis uit bijvoorbeeld buurtanalyses, gesprekken met bewoners of lokale partners.
Met een paar eenvoudige stappen kun je zelf dit soort waardevolle inzichten uit je data halen. Wil je hiermee aan de slag, of zoek je iemand die je daarbij kan helpen? Laat het me weten!