UvA Onderzoekers Presenteren Open-Source Algoritme voor Risicogedrag bij Online Gokken

Achtergrond van het Project

De Universiteit van Amsterdam heeft via een team van onderzoekers een open-source algoritme ontwikkeld dat risicovol gokgedrag inschat op basis van echte gameplay gegevens zoals inzetpatronen, frequentie van deelname en reacties op winst of verlies, terwijl de Kansspelautoriteit dit initiatief financierde via haar Verslavingspreventiefonds om vroege detectie van probleemgokken te ondersteunen.

Charles de Leau als promovendus werkte samen met professoren Reinout Wiers en Johan Bollen aan dit model, dat nu als transparant hulpmiddel beschikbaar staat op de website van de Kansspelautoriteit voor gebruik door operators en toezichthouders.

Ontwikkeling en Financiering

Het project ontstond doordat de Kansspelautoriteit middelen beschikbaar stelde uit het Verslavingspreventiefonds, waarna de UvA-onderzoekers gameplay data analyseerden om patronen te identificeren die wijzen op verhoogd risico, en het resulterende algoritme open source gemaakt werd zodat anderen het kunnen inspecteren en toepassen.

Volgens de beschikbare informatie richt het model zich specifiek op online casino omgevingen, waar continue datastromen over inzetten en uitkomsten de basis vormen voor berekeningen die afwijkingen signaleren zonder dat persoonlijke identificatie nodig is in de eerste fase.

Werking van het Algoritme

Het algoritme verwerkt variabelen zoals de frequentie van weddenschappen, de grootte van inzetten in verhouding tot eerdere patronen en de mate waarin spelers hun gedrag aanpassen na winst of verlies, terwijl het output levert in de vorm van risicoscores die operators kunnen gebruiken voor preventieve maatregelen.

Die aanpak zorgt ervoor dat het model transparant blijft, omdat de broncode publiek toegankelijk is en iedereen de onderliggende logica kan controleren, wat volgens de Kansspelautoriteit bijdraagt aan vertrouwen in de tool voor vroegtijdige signalering.

Beschikbaarheid en Toepassing

Het model staat sinds de presentatie online op de site van de Kansspelautoriteit, waar geïnteresseerde partijen het kunnen downloaden en integreren in hun eigen systemen voor monitoring van spelersactiviteit, en dit creëert een gestandaardiseerde methode die gebaseerd is op wetenschappelijk onderzoek.

Operators in de Nederlandse online gokmarkt kunnen het algoritme nu toepassen om patronen te volgen die wijzen op potentieel problematisch gedrag, terwijl de open-source aard ervoor zorgt dat aanpassingen en validaties door derden mogelijk blijven zonder dat er nieuwe licentiekosten ontstaan.

Conclusie

Het initiatief van de UvA-onderzoekers levert een concrete tool op die de Kansspelautoriteit ondersteunt bij haar doelstellingen rond verslavingspreventie, en de beschikbaarheid van het algoritme stelt de sector in staat om datagedreven inzichten te gebruiken bij het signaleren van risicovol gedrag in online casino's.