Data

95 miljard steun aan de banken, is dat veel?

Hoeveel geld heeft het redden van de banken ons eigenlijk gekost? In de media circuleert een bedrag van 150 miljard euro, dat weer is gebaseerd op een publicatie van de Nederlandsche Bank. In een evaluatie van de Europese Commissie (EC) staat dat Nederland 95 miljard heeft uitgegeven. Ik heb aan de Nederlandsche Bank gevraagd hoe het verschil tussen deze bedragen verklaard kan worden. Uit het antwoord blijkt dat de EC heeft geprobeerd om rekening te houden met de waarde van bezittingen die we hebben verworven door de steunverlening (Noot).

Voorzichtigheidshalve ga ik uit van de 95 miljard die de EC noemt. Dat is ongeveer een zesde van wat we per jaar verdienen, ofwel ruim 5.700 euro per inwoner, ofwel bijna zeven keer het bedrag aan extra bezuinigingen waarover VVD, CDA en PVV overeenstemming dachten te hebben bereikt. Een deel van die 95 miljard zal worden terugbetaald of terugverdiend, maar hoeveel is onduidelijk.

De bovenstaande kaart laat de staatssteun zien als percentage van het bbp. Drie landen zitten (ver) boven het Nederlanse percentage, met Ierland als uitschieter. De meeste landen hebben echter een (veel) kleiner deel van hun binnenlands product aan de financiële sector gegeven. Volgens de Nederlandsche Bank is het logisch dat Nederland veel geld heeft uitgegeven aan staatssteun omdat we nu eenmaal een grote financiële sector hebben. Maar de EC heeft de staatssteun berekend als aandeel van de financiële sector, en dan blijkt dat Nederland nog steeds op anderhalf keer het gemiddelde zit. Kortom, hoe je het ook bekijkt: de kosten van het redden van de banken waren in Nederland hoog.

Een scheiding tussen nuts- en zakenbanken zou kunnen helpen voorkomen dat de overheid in de toekomst opnieuw miljarden moet uitgeven om banken te redden. Wat de bankenlobby betreft gaat zo’n scheiding er niet komen.

Summary: 

According to an EC evaluation, the Netherlands have spent 95 billion euros on state aid to financial institutions. Both relative to gdp (see map) and relative to the size of the financial sector, this is more than most other European countries.

Hoe kwam Tinkebell aan al die privégegevens

Bijna drie jaar geleden publiceerden de kustenaars Tinkebell en Coralie Vogelaar het boek Dearest Tinkebell, waarin ze de identiteit, foto’s, adressen en allerlei gênante privégegevens publiceerden van mensen die haatmails aan ‘kattenmoordenares’ Tinkebell hadden gestuurd. Het boek staat opnieuw in de belangstelling vanwege een artikel dat gisteren in de Guardian verscheen.

Hoe pakte Tinkebell het onderzoek naar haar bedreigers aan? “Door uit te zoeken of de emailadressen ook bij andere sites waren geregistreerd kon ze gemakkelijk de identiteit van veel van haar bedreigers achterhalen”, schrijft de Volkskrant. Op die manier kreeg ze toegang tot ‘Facebook-profielen, Amazon-verlanglijstjes en YouTube-accounts’.

Zo gemakkelijk als de Volkskrant het voorstelt was het natuurlijk niet. In een bijlage in het boek beschrijft Vogelaar vijf stappen om de identiteit van een mailer te achterhalen. Stap 1 bestaat er simpelweg uit om het emailadres te googlen. “Often this only resulted in comments on blogs and sometimes a small profile but rarely in a full name.”

Blijkbaar kwam de interessante informatie meestal pas boven water in stap 2, waarin de emailadressen werden gekoppeld aan de bestanden van Rapleaf (stappen 3 tot en met 5 gaan vooral over het verifiëren van de gevonden informatie). Toen Tinkebell en Vogelaar hun boek publiceerden had nog niemand van dit bedrijf gehoord. Dat veranderde in 2010, toen de Wall Street Journal enige ophef veroorzaakte met een serie artikelen over de handel in online verzamelde privégegevens, onder de titel ‘What they know’.

Eén van de belangrijkste bedrijven op deze markt is Rapleaf, dat destijds claimde over een miljard emailadressen te beschikken. Deze adressen worden gekoppeld aan gegevens over wat je doet op sociale netwerksites, gegevens over je aankopen en andere informatie. Op die manier krijgt het bedrijf een zeer gedetailleerd beeld van je. Een woordvoerder zei destijds dat Rapleaf nooit namen van personen doorgeeft aan zijn klanten, maar Vogelaar en Tinkebell hadden al laten zien dat je met de gegevens van het bedrijf zonder problemen iemands identiteit kan achterhalen – en nog veel meer.

Summary: 

In 2010, the WSJ caused a bit of a stir by describing how companies like Rapleaf deal in very detailed personal information, gathered online. A year and a half earlier, artists Tinkebell and Vogelaar had already demonstrated how Rapleaf’s databases can be used to expose the identity, photos, addresses and embarrassing personal details of people who had sent threat mails to ‘cat murderer’ Tinkebell (see also the Guardian on their project).

How did Tinkebell obtain all that personal information

Almost three years ago, artists Tinkebell and Coralie Vogelaar published the book Dearest Tinkebell, in which they revealed the identity, photos, addresses and all sorts of embarrassing personal information about people who had sent hate mail to ‘cat murderer’ Tinkebell. The book is again drawing attention because of an article in the Guardian.

How did Tinkebell go about investigating the people who had made threats against her? “By checking whether the email addresses were registered at other websites as well, she could easily discover the identity of many of the people who had made threats against her”, the Volkskrant wrote. In this way, she got access to ‘Facebook profiles, Amazon wish lists and Youtube accounts’.

Of course, it wasn’t as easy as the Volkskrant suggests. In a supplement to the book, Vogelaar describes five steps to find out the identity of a mailer. Step 1 simply consists in googling the email address. “Often this only resulted in comments on blogs and sometimes a small profile but rarely in a full name.”

Apparently, the interesting information didn’t usually surface until step 2, in which the email addresses were linked to the Rapleaf database (steps 3 to 5 are mainly about verifying the information). When Tinkebell and Vogelaar published their book, nobody had heard about that company. That changed in 2010, when the Wall Street Journal created a bit of a fuss with a series of articles on the trade in personal information, under the title ‘What they know’.

One of the main companies active on this market is Rapleaf, which at the time claimed it had one billion email addresses at its disposal. These addresses are linked with data on your social network activity, your purchases and other information. In this way, the company builds a detailed profile of you. A spokesperson said at the time that Rapleaf never reveals people’s names to clients, but Vogelaar and Tinkebell had already shown that you can easily obtain someone’s identity with the data provided by the company – and much more.

Summary: 

In 2010, the WSJ caused a bit of a stir by describing how companies like Rapleaf deal in very detailed personal information, gathered online. A year and a half earlier, artists Tinkebell and Vogelaar had already demonstrated how Rapleaf’s databases can be used to expose the identity, photos, addresses and embarrassing personal details of people who had sent threat mails to ‘cat murderer’ Tinkebell (see also the Guardian on their project).

Metalbands in kaart gebracht


Ik hou niet eens van metal, maar het idee is briljant: iemand heeft een wereldkaart gemaakt met het aantal metalbands per 100.000 inwoners (via FlowingData). Als je het trucje doorhebt is het niet zo ingewikkeld om er ook een van Nederland te maken. De Encyclopaedia Metallum, waar de gegevens vandaan komen, bevat gegevens over een stuk of 1.750 Nederlandse bands. De metaldichtheid is het hoogst in Groningen, Schoonhoven en Kampen.

Ik heb me er wel een beetje gemakkelijk van afgemaakt, zo tel ik bands die in verschillende steden geworteld zijn niet mee en heb ik niet gecheckt of bands nog bestaan. Ook heb ik niet de moeite genomen om steden en dorpen die zelf geen gemeente zijn aan de juiste gemeente te koppelen (in principe moet daar bij het CBS wel een bestandje voor te vinden zijn). Wel heb ik hier en daar de spelling aangepast (denk aan 's-Gravenhage). Voor het bewerken van de kaart heb ik QGIS gebruikt.

Summary: 

I’m not into metal, but I think this metal band density map is a brilliant idea. For the fun of it I did one of the Netherlands.

De uitvinders van skip logic?

Vroeger had je papieren formulieren met ingewikkelde instructies: als je bij deze vraag “Ja” hebt ingevuld, ga dan verder met vraag 12; heb je “Nee” ingevuld ga dan naar vraag 16 op pagina 3. Tegenwoordig word je automatisch door vragenlijsten heengeloodst met behulp van skip logic (of conditional branching).

Houdt u van korte vragenlijsten?

Ja
Nee

Ik had er nooit bij stilgestaan hoe dat technisch werkt, tot ik in Beautiful Data (2009) een artikel las van Jonathan Follett en Matthew Holm over gebruikersvriendelijke enquêteformulieren. Als illustratie gebruiken ze een enquête waarin vermogende 55-plussers werden ondervraagd over een niet nader genoemd luxeproduct.

Follett en Holm beschrijven een aantal manieren waarop ze rekening probeerden te houden met hun doelgroep: val respondenten niet lastig met eindeloze variaties op dezelfde vraag (sociale wetenschappers hebben daar een handje van); gebruik een sobere, functionele vormgeving; maak duidelijk dat je geïnteresseerd bent in de mening van de respondenten en dat je ze niet iets probeert te verkopen. Allemaal open deuren, maar die kunnen niet vaak genoeg worden ingetrapt.

En daarnaast maakten ze dus gebruik van skip logic - al gebruiken ze zelf die term niet. Ze kwamen op het idee toen ze een portfolio-site maakten voor een ontwerper:

We used JavaScript to hide and reveal details about different projects, making it possible to take in all of the designer’s work at a glance and then dive deeper into areas of interest, all without leaving the home page.

Datzelfde idee gebruikten ze vervolgens ook in de vragenlijst voor rijke 55-plussers:

As programming goes, this is child’s play and hardly worth mentioning. But the impact from the user’s standpoint is subtle and powerful. It meant that we could ‘listen’ and ‘respond’ to the user’s input in a very conversational manner.

Dat het technisch gezien kinderspel is kan ik persoonlijk niet beamen, maar hé, ik ben nog maar net met JavaScript begonnen. Wat ik wel intrigerend vind is dat de auteurs zich in feite opwerpen als de uitvinders van skip logic. Terwijl ik niet anders weet dan dat deze functie standaard aanwezig is in allerlei online enquêteprogramma’s (ik heb het gecheckt, Limesurvey gebruikt ongeveer dezelfde code als Follett en Holm).

Skip logic in online vragenlijsten bestaat al zeker tien jaar en het is dus onwaarschijnlijk dat Follett en Holm dit hebben uitgevonden. In theorie is het wel mogelijk dat zij het script hebben bedacht waarmee vragen zichtbaar worden gemaakt in reactie op eerder gegeven antwoorden. Vroeger werd skip logic op een omslachtigere manier vormgegeven, waarbij respondenten van de ene naar de andere pagina werden gestuurd (zie bijvoorbeeld dit artikel uit 2007 waarin wordt gewaarschuwd dat respondenten kunnen afhaken als je skip logic gebruikt).

Pages