UvA-onderzoekers lanceren open-source model voor vroegdetectie van risicovol online gokgedrag

In augustus 2026 presenteerden onderzoekers van de Universiteit van Amsterdam een open-source algoritme dat risicovol gokgedrag in online casino’s schat op basis van daadwerkelijke speeldatasets, waarbij het model is ontwikkeld door promovendus Charles de Leau samen met hoogleraren Reinout Wiers en Johan Bollen terwijl de financiering kwam van het Verslavingspreventiefonds van de Kansspelautoriteit.

Ontwikkeling en technische basis van het algoritme

Het algoritme analyseert patronen in speelgedrag zoals sessieduur, inlegfrequentie en verliespatronen en zet deze om in risicoscores die operators kunnen gebruiken voor vroege interventie, terwijl de transparante opzet van het model zorgt dat iedereen de rekenmethodes kan controleren en aanpassen voor eigen toepassingen.

Charles de Leau leidde het project als promovendus waarbij hij samenwerkte met de twee hoogleraren die expertise leverden op het gebied van verslavingspsychologie en data-analyse, en het resultaat werd in augustus 2026 beschikbaar gesteld via de website van de Kansspelautoriteit zodat toezichthouders en operators direct toegang hebben tot de code en documentatie.

Financiering door het Verslavingspreventiefonds

De Kansspelautoriteit stelde middelen beschikbaar vanuit het Verslavingspreventiefonds om dit onderzoek mogelijk te maken, en daardoor ontstond een tool die specifiek is toegespitst op de Nederlandse online gokmarkt waarbij de gegevensbescherming en transparantie centraal staan in de ontwerpkeuzes.

Het fonds richt zich op projecten die problematisch gokgedrag helpen voorkomen, en dit model sluit daar direct bij aan omdat het operators concrete handvatten biedt om spelers met verhoogd risico te identificeren voordat problemen escaleren, terwijl de open-source licentie verdere wetenschappelijke validatie en verbetering stimuleert.

Beschikbaarheid en praktische toepassing

Via de KSA-website kunnen geïnteresseerde partijen het model downloaden en implementeren, en de bijbehorende documentatie beschrijft hoe speeldata worden verwerkt tot risicoscores zonder dat persoonlijke identificatiegegevens onnodig worden gedeeld.

Operators die een Nederlandse vergunning hebben kunnen het algoritme integreren in hun monitoringssystemen, terwijl de Kansspelautoriteit het model ook gebruikt als referentiekader bij toezichtactiviteiten en de open beschikbaarheid maakt het mogelijk dat onafhankelijke onderzoekers de prestaties verder evalueren op basis van anonieme datasets.

Context binnen het Nederlandse kansspelbeleid

De lancering vindt plaats in een periode waarin de Kansspelautoriteit extra aandacht besteedt aan preventie van kansspelverslaving, en het open-source karakter van het model sluit aan bij de bredere beleidslijn om transparante instrumenten te ontwikkelen die de sector ondersteunen bij naleving van zorgplichten.

Volgens de UvA-persbericht is het algoritme getraind op geanonimiseerde gegevens van legale platforms, waardoor de uitkomsten relevant zijn voor de Nederlandse markt en tegelijkertijd voldoende algemeen om ook in andere jurisdicties te worden toegepast.

Toekomstige ontwikkelingen en validatie

Onderzoekers verwachten dat verdere tests met nieuwe datasets de nauwkeurigheid van het model nog kunnen verhogen, en omdat de broncode openbaar is kunnen externe partijen aanvullingen of aanpassingen voorstellen die na peer review in het basismodel worden opgenomen.

De Kansspelautoriteit heeft aangegeven het model te blijven monitoren en waar nodig bij te sturen, terwijl academische publicaties over de methodiek gepland staan om de wetenschappelijke onderbouwing verder te versterken en de acceptatie binnen de sector te bevorderen.

Conclusie

Het open-source algoritme van de Universiteit van Amsterdam biedt een concrete, transparante methode om risicovol online gokgedrag vroegtijdig te signaleren op basis van echte speeldata, en de beschikbaarstelling via de Kansspelautoriteit zorgt dat zowel toezichthouders als vergunde operators er direct gebruik van kunnen maken terwijl de financiering uit het Verslavingspreventiefonds de preventieve insteek benadrukt.