Open-source algoritme van de Universiteit van Amsterdam detecteert risicovol gokgedrag bij online casino's
Open-source algoritme van de Universiteit van Amsterdam detecteert risicovol gokgedrag bij online casino's
Begin augustus 2026 presenteerden onderzoekers van de Universiteit van Amsterdam een open-source algoritme dat risicovol gokgedrag in online casino's inschat op basis van echte speeldata van spelers, en dit model werd 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 achtergrond van het model
Het algoritme ontstond binnen een project dat de Kansspelautoriteit initieerde om transparante hulpmiddelen te bieden voor vroege detectie van problematisch gokken, en de onderzoekers baseerden het op gegevens die spelers daadwerkelijk genereren tijdens hun sessies in online casino's. Charles de Leau leidde het werk als promovendus terwijl de hoogleraren Wiers en Bollen het project begeleidden, en het resultaat verscheen als open-source tool die iedereen via de website van de Kansspelautoriteit kan raadplegen.
Werking en toepassingen van het algoritme
Het model analyseert patronen in speelgedrag zoals frequentie, inzetbedragen en duur van sessies om risico's te schatten, waarna operators of toezichthouders deze inzichten kunnen gebruiken voor preventieve maatregelen. Onderzoekers toonden aan dat het algoritme werkt met bestaande datasets zonder dat extra persoonlijke informatie nodig is, en de open-source aard zorgt ervoor dat anderen het kunnen aanpassen of verifiëren. De Kansspelautoriteit plaatste het model direct op haar site zodat licentiehouders het kunnen integreren in hun systemen voor verantwoorde speelomgevingen.
Financiering en beschikbaarheid
Het Verslavingspreventiefonds van de Kansspelautoriteit verstrekte de middelen voor dit onderzoek, en daardoor kon het team het algoritme volledig openbaar maken zonder commerciële beperkingen. Mensen die met online gokken te maken hebben, vinden het model nu via de officiële KSA-pagina's terwijl de UvA-persberichten aanvullende details geven over de technische achtergrond. Dit zorgt voor meer transparantie in de sector omdat iedereen de code kan bekijken en toepassen.
Betekenis voor de Nederlandse gokmarkt
Met dit instrument krijgen aanbieders een extra middel om risicovol gedrag vroegtijdig te signaleren, en de Kansspelautoriteit benadrukt dat het model helpt bij het naleven van wettelijke verplichtingen rond verslavingspreventie. De open-source benadering past bij bredere trends waarbij toezichthouders data-gedreven methoden stimuleren, en meerdere partijen in de sector kunnen het nu testen in hun eigen omgevingen. Onderzoekers verwachten dat verdere aanpassingen mogelijk zijn omdat de code vrij beschikbaar blijft voor aanpassingen door andere experts.
Conclusie
Het open-source algoritme van de Universiteit van Amsterdam biedt een concreet hulpmiddel dat gebaseerd is op werkelijke speeldata, en het project toont hoe samenwerking tussen universiteiten en de Kansspelautoriteit kan leiden tot praktische oplossingen voor risicodetectie in online gokken. De beschikbaarheid via de KSA-website zorgt ervoor dat het model direct inzetbaar is terwijl de betrokken onderzoekers hun werk openbaar deelden voor bredere toepassing in augustus 2026.