Open-source algoritme van de Universiteit van Amsterdam biedt inzicht in risicogedrag bij online gokken
Geschreven door Klara Keller · 24-8-2026
Open-source algoritme van de Universiteit van Amsterdam biedt inzicht in risicogedrag bij online gokken
De Universiteit van Amsterdam heeft een open-source algoritme ontwikkeld dat risicovol gedrag van spelers in online casino's analyseert op basis van hun werkelijke spelgegevens en dit model is nu beschikbaar via de website van de Kansspelautoriteit als transparant hulpmiddel voor vroege detectie waarbij PhD-kandidaat Charles de Leau samen met hoogleraren Reinout Wiers en Johan Bollen het project leidde en financiering kwam via het Verslavingspreventiefonds van de Kansspelautoriteit.
De achtergrond van dit specifieke onderzoek
Onderzoekers aan de Universiteit van Amsterdam richtten zich op het creëren van een model dat gameplay-data omzet in schattingen van risicogedrag terwijl de aanpak open-source blijft zodat anderen het kunnen gebruiken en aanpassen en de Kansspelautoriteit host het model op haar site om transparantie te bevorderen in de sector.
Hoe het algoritme is opgebouwd en functioneert
Het model verwerkt daadwerkelijke gegevens uit online casino sessies om patronen te identificeren die wijzen op verhoogd risico en experts observeerden dat variabelen zoals speelduur, inzetten en frequentie samenkomen in berekeningen die een risico-inschatting opleveren terwijl de open-source aard betekent dat ontwikkelaars en toezichthouders de code kunnen inspecteren en verbeteren.
De rol van de Kansspelautoriteit bij implementatie
De Kansspelautoriteit plaatste het algoritme op haar platform zodat operators en onderzoekers er direct toegang toe hebben en dit initiatief bouwt voort op bestaande inspanningen om verantwoord gokken te stimuleren waarbij het model fungeert als hulpmiddel voor vroege signalering van potentieel problematisch gedrag zonder dat spelersdata worden gedeeld buiten gecontroleerde kaders.
Financiering via het Verslavingspreventiefonds
Het project ontving ondersteuning uit het Verslavingspreventiefonds van de Kansspelautoriteit waardoor de ontwikkeling kon plaatsvinden met focus op preventie en volgens het bijbehorende persbericht benadrukt de financiering het belang van data-gedreven tools die de sector helpen bij het monitoren van gedrag terwijl de open-source publicatie zorgt voor bredere toegankelijkheid.
Toepassing in de Nederlandse online gokmarkt
Operators in Nederland kunnen het algoritme integreren in hun systemen om risico-inschattingen te genereren op basis van realtime gameplay en waarnemers merken op dat dit bijdraagt aan naleving van regels rond verantwoord spelen terwijl de transparantie van de broncode operators in staat stelt om aanpassingen door te voeren die passen bij hun platforms zonder proprietary beperkingen.
Ontwikkelingen en relevantie richting augustus 2026
Naarmate de online gokmarkt evolueert blijft het UvA-model een referentiepunt voor toezichthouders en tegen augustus 2026 verwachten betrokken partijen dat verdere integraties met bestaande monitoringssystemen de effectiviteit verhogen terwijl de open-source structuur updates en samenwerkingen faciliteert die het risico op verslaving beter in kaart brengen.
Conclusie
Het open-source algoritme van de Universiteit van Amsterdam vertegenwoordigt een concrete stap in de richting van data-gedreven preventie in de online goksector en met hosting door de Kansspelautoriteit plus financiering uit het Verslavingspreventiefonds biedt het een toegankelijk instrument dat gebaseerd is op feitelijke gameplay-informatie en dat de sector ondersteunt bij vroege detectie van risicovol gedrag.