‘Is er een toekomst voor Coronalert? Vijf tips om contact tracing de volgende keer anders aan te pakken’

De Coronalert app werd een jaar geleden gelanceerd. Marijn Martens (UGent), Ralf De Wolf (UGent) en Rob Heyman (VUB) geven vijf tips voor een betere ontwikkeling en toepassing van contact tracing apps.

Ongeveer een jaar geleden werd de Coronalert applicatie gelanceerd. Deze app had en heeft nog steeds als doelstelling de verdere verspreiding van het covid-19 virus in te dijken en besmette personen tijdig te informeren. Op papier laat de applicatie een sterk staaltje van technologisch vernuft zien dat rekening houdt met de privacy van iedere gebruiker: iedereen blijft anoniem, er worden geen extra persoonsgegevens verzameld, en het systeem werkt zoveel mogelijk gedecentraliseerd. Ons land telt 3 miljoen downloads.

Toch kunnen we niet echt spreken van een succesverhaal. Slechts 3 procent van de besmette personen hebben hun contacten verwittigd via de app, waardoor de effectiviteit van Coronalert in vraag gesteld kan worden. Het is dan ook niet verwonderlijk dat men vraagt aan minister Beke om geen extra investeringen te doen in de applicatie.

Welke lessen kunnen we hieruit trekken? En welke rol kunnen contact tracing applicaties spelen bij, god verhoede, een volgende pandemie? In wat volgt blikken we terug op enkele kernzaken en zetten we vijf belangrijke tips op een rij.

1) Geen data staat niet gelijk met privacy

Alleen persoonsgegevens gebruiken die noodzakelijk zijn voor de doelstellingen van de applicatie en deze decentraal bewaren (lokaal op het toestel) zijn een goede zaak voor onze privacy. Zo stuurt Coronalert slechts data door indien dit noodzakelijk is. Bijvoorbeeld als jij (of jouw arts) aangeeft dat je positief getest bent op corona. Op die manier worden andere gebruikers gewaarschuwd als ze bij jou in de buurt zijn geweest.

Een gevoel van privacy is evenwel complex. Men kijkt niet alleen of informatie wel of niet wordt verzameld of in welke mate anonimiteit wordt verzekerd. Wie toegang heeft, voor welke periode, in welke tijdspanne en met welk doel zijn evenzeer belangrijke elementen, naast ook de eigen kennis en ervaring. Ieder individu maakt een eigen afweging van wat gepast is en wat niet. Zo zou het best kunnen dat het gebruik van bluetoothsignalen om nauwe contacten te kunnen detecteren nauwelijks een rol speelt in het verklaren van privacybezorgdheden bij Belgen.

Tip: breng in kaart welke privacynormen er heersen en hoe welke data kunnen gebruikt worden voor welke doeleinden. Geen data verzamelen zal niet altijd een gevoel van privacy garanderen.

2) Meer data staat niet gelijk met schending van privacy

Méér data verzamelen hoeft ook niet noodzakelijk een schending van de privacy te betekenen. Uit een onderzoek van het kenniscentrum Data en Maatschappij vorig jaar bleek dat er juist een groep is die méér persoonlijke gegevens wou delen om de pandemie in te dijken. De precieze locatie delen, bijvoorbeeld, zou zo waardevolle informatie kunnen genereren over covid-hotspots.

Ook zijn er op dit moment gewoon niet genoeg data om de werking van de applicatie op een degelijke manier te evalueren. Van de 1.500.000 mensen die de app actief zouden gebruiken weten we bijvoorbeeld niet hoeveel van hen hun bluetooth altijd laten aanstaan, terwijl dit belangrijk is voor een goed functionerende app. We weten ook niet hoeveel van hen gehoor geven aan de ‘risicovol contact’ melding. Wat we wel weten is dat ongeveer een op drie (31.200) van de mensen die een positief testresultaat kregen (85.200) via de app ook hun ‘keys’ gedeeld hebben via de app. Dit is nodig om een risicovol contact via de app te kunnen identificeren. Twee derde deed dit dus niet. Waarom ze dit niet deden weten we niet.

Tip: vermijd een te sterk doorgedreven privacy-fetisjisme waarbij het delen van persoonlijke informatie wordt vereenzelvigd met een teloorgang van de privacy.

3) Actieve, passieve en niet-gebruikers

Als we kijken naar technologie- en mediagebruik, zijn heel wat user experience onderzoekers het erover eens dat er niet zoiets bestaat als ‘de’ gebruiker. Iedereen gebruikt een technologie op zijn/haar manier en dat is niet anders voor Coronalert. Er zijn mensen die de app zullen gebruiken om dagelijks een update te zien van de coronacijfers (gaande van aantal besmettingen tot het aantal gevaccineerden). Anderen zullen de app gebruiken om zichzelf gerust te stellen, dat ze een ‘laag risico’ hebben op een besmetting (althans volgens de app). Nog anderen zullen de app hebben geïnstalleerd omdat een kennis hen had overtuigd, maar hebben ondertussen al lang hun bluetooth uitgezet omdat ze het gevoel hadden dat die te veel batterij gebruikte.

Uit het onderzoek van collega’s aan de UAntwerpen en de UGent bleek dat mensen die weinig vertrouwen hebben in hun eigen kunnen, de voordelen van de app laag inschatten, weinig stimulans krijgen uit de eigen omgeving of veel drempels ervaren een minder grote intentie tonen om Coronalert te installeren. Hoe ernstig mensen covid-19 inschatten of hoe vatbaar ze denken te zijn om covid-19 te krijgen waren géén voorspellers om Coronalert te gebruiken.

Tip: als we de adoptie en het gebruik willen verhogen moeten we rekening houden met verschillende soorten gebruikers en hen overtuigen dat de app gemakkelijk is en veel voordelen biedt (lees: effectief is).

4) Interactie

In zijn huidige werking is Coronalert een app die risicovolle contacten opspoort. Daar is ze ook voor gemaakt. De app zou evenwel veel meer functies kunnen vervullen. Coronalert zou bijvoorbeeld ook een verzamelplaats kunnen zijn van vaccinatie-certificaten of een mogelijkheid om je ‘Passagier Lokalisatie Formulier’ digitaal in te vullen. De Franse ‘Anti-covid’ app combineert al deze zaken en voegt daar nog de locaties van vaccinatiecentra en lokale covidcijfers aan toe.

Coronalert zou bovendien een persoonlijke motivator (lees: coach) kunnen zijn, en uitleggen hoe ik als individu een verschil kan maken voor mezelf en anderen uit mijn omgeving. Neem nu Strava bijvoorbeeld, een welbekende sportprestatie app. Strava vertelt mij niet alleen hoe vaak ik ben gaan sporten, maar ook hoeveel meer of minder dit is in vergelijking met vroegere sportbeurten. Coronalert weet hoeveel keer hij met andere smartphones in interactie is getreden. Dus als ik een hoogrisico contact heb gehad en de app raadt me aan om thuis te blijven, dan zou de app me ook kunnen vertellen of ik effectief mijn aantal contacten heb beperkt. En gesteld dat ik mijn positieve test deel, dan zou die app me kunnen zeggen hoeveel mensen ik bescherm door thuis te blijven en dus hoeveel mensen ik help. Waarom delen we deze gegevens niet? Dit kan allemaal gedecentraliseerd, met behoud van privacy.

Tip: apps die niet relevant zijn verdwijnen van het scherm en uit onze aandacht. Maak dus apps die verschillende relevante functies combineren en meldingen geven die relevant zijn voor de eigenaar van de smartphone.

5) Technologische én sociale innovatie

Coronalert zou opgevat kunnen worden als een technologische oplossing voor een sociaal probleem. Echter, een app op zich is nooit in staat om de complexiteit van onze realiteit volledig te vatten. Dat is ook niet erg. Wel moet duidelijk gemaakt worden hoe deze oplossing in verhouding staat met andere oplossingen, zoals het manuele contactopsporing, contacten beperken en zelfs het gebruik van een avondklok. Tevens zou Coronalert gebruikt kunnen worden als communicatiemiddel waarin alle geldende regels staan opgesomd. Dat bespaart menige uren Googlen naar de laatste update van de veiligheidsraad. Het kan dus een tool zijn die net de sociale maatregelen ondersteunt en communiceert. Dat was het nu nog niet.

Tip: bekijk zo’n apps als ondersteuning van andere maatregelen. Ze kunnen drempels verlagen, informatie bundelen en zo mee bouwen aan een oplossing.

Data-gedreven technologieën zullen wel vaker gebruikt worden om complexe maatschappelijke problemen te verhelpen. Naast een goedwerkende applicatie mogen we vooral de gebruiker en diens sociale context niet uit het oog verliezen. Met deze 5 tips hopen we op een betere ontwikkeling en toepassing van contact tracing applicaties.

Marijn Mertens is doctorandus verbonden aan de onderzoeksgroep imec-mict-UGent en het Kenniscentrum Data en Maatschappij, professor Ralf De Wolf is verbonden aan de research group voor Media, Innovatie en Communucatietechnologie aan de UGent, Rob Heyman (VUB) is specialist in ‘het verborgen leven van data’ en privacy.