De Universiteit van Amsterdam heeft een open-source algoritme ontwikkeld dat risicogedrag van spelers in online casino's schat op basis van hun daadwerkelijke spelgegevens en dat model is nu publiek toegankelijk via de website van de Kansspelautoriteit. Het project werd geleid door promovendus Charles de Leau in samenwerking met professoren Reinout Wiers en Johan Bollen terwijl de financiering kwam uit het Verslavingspreventiefonds van de Ksa. Dit initiatief zorgt ervoor dat toezichthouders en operators over een transparant hulpmiddel beschikken voor vroegtijdige signalering van probleemgedrag zonder dat er commerciële belangen meespelen.

Het algoritme analyseert concrete data zoals inzetten, speelsessies en patronen in het gedrag van individuele spelers en produceert een risico-inschatting die direct kan worden gebruikt voor preventieve maatregelen. Omdat de code openbaar is kunnen andere onderzoekers en instanties het model controleren aanpassen en toepassen in verschillende contexten. De publicatie op de Ksa-site benadrukt de focus op transparantie en onafhankelijkheid in de aanpak van verslavingspreventie binnen de Nederlandse online gokmarkt.

Charles de Leau voerde het kernonderzoek uit als onderdeel van zijn promotie aan de Universiteit van Amsterdam waarbij hij samenwerkte met Reinout Wiers die expertise heeft op het gebied van verslaving en cognitie en met Johan Bollen die zich richt op data-analyse en algoritmische modellen. Hun gecombineerde aanpak resulteerde in een systeem dat niet alleen theoretische risico-indicatoren bevat maar deze ook koppelt aan echte gameplay-gegevens uit online casino-omgevingen. Het model werd getest en gevalideerd met datasets die representatief zijn voor Nederlandse spelers en daarna vrijgegeven als open-source tool.

De financiering via het Verslavingspreventiefonds van de Kansspelautoriteit garandeerde dat het project onafhankelijk bleef van commerciële partijen in de gokindustrie. Hierdoor konden de onderzoekers zich volledig richten op wetenschappelijke nauwkeurigheid en praktische bruikbaarheid voor toezicht en preventie. De publicatie van de code en documentatie maakt het voor iedereen mogelijk om het algoritme te bestuderen en toe te passen zonder licentiekosten of beperkingen.

Het algoritme verwerkt variabelen zoals frequentie van inzetten, duur van sessies, variatie in inzetbedragen en herhaalde patronen die wijzen op verhoogd risico. Op basis van deze inputs genereert het een score die aangeeft hoe waarschijnlijk het is dat een speler problematisch gedrag vertoont. Omdat de broncode openbaar is kunnen experts de exacte rekenmethoden controleren en eventuele aanpassingen voorstellen voor specifieke toepassingen binnen de Nederlandse wet- en regelgeving. De tool is ontworpen om te integreren met bestaande monitoringssystemen van vergunde online casino's en toezichthouders.

De Kansspelautoriteit heeft het model direct op haar website geplaatst zodat operators en onderzoekers er zonder drempels toegang toe hebben. Dit bevordert een uniforme aanpak in de sector waarbij iedereen dezelfde wetenschappelijk onderbouwde methode kan gebruiken voor risicodetectie. De openbaarheid zorgt er ook voor dat onafhankelijke audits eenvoudig uitvoerbaar zijn wat de betrouwbaarheid van de uitkomsten verder versterkt.

De Ksa gebruikt het model als aanvulling op bestaande toezichtsinstrumenten en stelt het beschikbaar als transparante referentie voor alle vergunde aanbieders in Nederland. Operators kunnen het algoritme inzetten om signalen van risicogedrag sneller te herkennen en passende interventies te activeren zoals tijdelijke limieten of persoonlijke contactmomenten met spelers. Omdat de broncode openbaar is blijft de methode controleerbaar en kunnen aanpassingen worden doorgevoerd op basis van nieuwe wetenschappelijke inzichten of veranderingen in de markt.

Het project benadrukt de rol van data-gedreven preventie in de Nederlandse gokregulering waarbij wetenschappelijk onderzoek direct wordt gekoppeld aan praktische handhaving. De publicatie van de tool op de officiële Ksa-site Open source-model geeft nieuw zicht op risicogedrag bij online gokken zorgt ervoor dat de informatie breed toegankelijk is en dat de sector over een gedeelde standaard beschikt. Dit draagt bij aan een consistent beleid rondom verantwoord spelen en vroegtijdige interventie.

Het open-source algoritme van de Universiteit van Amsterdam vormt een concrete stap in de richting van beter onderbouwde risicodetectie binnen online kansspelen en biedt zowel toezichthouders als operators een transparant en controleerbaar instrument. Door de publicatie op de website van de Kansspelautoriteit en de financiering uit het Verslavingspreventiefonds is het model vrij beschikbaar voor verdere ontwikkeling en toepassing. De betrokkenheid van Charles de Leau en de professoren Wiers en Bollen garandeert dat de wetenschappelijke basis solide is terwijl de open-source aanpak samenwerking en continue verbetering mogelijk maakt in de Nederlandse context.