Vijf vragen aan Charlotte Kaebisch winnares van de NOB/LOF scriptieprijs 2023
Charlotte Kaebisch heeft dit jaar de NOB/LOF scriptieprijs gewonnen met haar scriptie “Een wervelwind aan data, funest voor rechtsstatelijke beginselen?”. In deze scriptie gaat zij in op de verwerking van big data en het gebruik van slimme opsporingstechnieken bij de Nederlandse Belastingdienst. Vijf vragen aan haar over het winnen van de NOB/LOF scriptieprijs.
Kun je wat meer over jezelf vertellen? Waarom heb je gekozen voor de studie Fiscaal Recht
Op de middelbare school wilde ik dierenarts worden, maar dat bleek niet echt bij mij te passen. Mijn tweede keus, Geneeskunde, lukte niet omdat ik zowel in Nederland als in België niet door de selectie kwam. Na wat overwegingen en rondvragen kwam ik uit op Recht, vooral omdat de advocatuur me erg aansprak. Dus last-minute ben ik gestart met mijn rechtenstudie aan de Universiteit van Tilburg. Hoewel ik de studie meteen erg leuk vond, miste ik de bètavakken wel. Fiscaal recht is nog steeds geen bètastudie, maar er komt toch nog iets van cijfers bij kijken.
In het tweede semester kreeg ik het vak ‘Inleiding belastingrecht’. Dat vond ik meteen het allerleukste vak. Toen besloot ik om in het tweede leerjaar fiscaal recht te gaan studeren. Voor de zekerheid schreef ik me ook in voor de rechten vakken, zodat ik eventueel nog kon overstappen naar Nederlands Recht. Maar ik vond Fiscaal Recht gewoon veel leuker en uitdagender.
Ik volg nog een tweede Master, International Business Taxation. Fiscaal Recht was een eenjarige Master en omdat ik nog graag op Exchange wilde gaan, wat vanwege corona niet eerder kon, besloot ik om er een tweede Master aan toe te voegen. Ook omdat ik het schrijven van een scriptie niet als een probleem zie. Ik moet nog drie vakken volgen en dan ben ik klaar. Dus ik hoop in januari volgend jaar fulltime werk te kunnen zoeken.
Waarom heb je specifiek dit onderwerp voor je scriptie gekozen?
Het onderwerp is erg actueel en kreeg binnen de studie de nodige aandacht, maar er is nog niet echt concreet onderzoek naar gedaan, zeker niet binnen Fiscaal Recht. Daarom leek het mij een uitdagend onderwerp. Bovendien kan het mogelijkbijdragen aan het verbeteren van de situatie zoals die op dit moment nog steeds is.
Wat heb je precies onderzocht?
Mijn onderzoek richtte zich op het gebruik van algoritmes, big data-analyse en profiling door de Nederlandse Belastingdienst. In eerste instantie wilde ik dit ook bij de Belgische Belastingadministratie onderzoeken vanwege een samenwerkingsproject tussen de universiteiten van Tilburg en Antwerpen. Maar mijn Antwerpse collega stopte ermee. Daarnaast bleek tijdens het schrijven van mijn scriptie bleek dat het lastig was om dit onderzoek te koppelen aan twee jurisdicties. Daarom concentreerde ik me alleen op de Nederlandse Belastingdienst, waarbij ik onderzocht hoe zij deze technologieën op een rechtsstatelijke manier kunnen inzetten, met zo min mogelijk schade voor burgers en met behoud van rechtsbescherming.
Wat zijn je belangrijkste aanbevelingen?
Uit mijn onderzoek blijkt dat het huidige gebruik van algoritmes door de Nederlandse Belastingdienst leidt tot discriminatie, zoals aangetoond in de toeslagenaffaire. Om dit te voorkomen, adviseer ik het instellen van een controlegroep die van tevoren, voordat alle technieken worden ingezet, kan controleren of deze inzet leidt tot discriminatie en of wordt voldaan aan de fundamentele rechtsstatelijke beginselen. Dit kan de kans op fouten verkleinen.
Daarnaast is gebleken dat het moeilijk is om controle te houden over zelflerende algoritmes. Het gebruik van niet-zelflerende algoritmes, waarop betere controle kan worden toegepast, is een alternatief. Mijn aanbeveling is om de zelflerende algoritmes beperkt in te zetten zodat controle eenvoudiger is.
Ook raad ik aan om verplichte documentatie in te voeren die duidelijk maakt welke technieken worden gebruikt, om democratische verantwoording mogelijk te maken. Het openbaar toegankelijk maken van deze documentatie is echter een punt van overweging,omdat misbruik kan worden voorkomen door beperkte toegang. Dit vereist mogelijk vervolgonderzoek.
Tot slot zou een gespecialiseerd toezichthoudend orgaan kunnen worden ingesteld om te controleren of slimme opsporingstechnieken zoals algoritmes, big data-analyse en profiling op de juiste wijze worden ingezet door de Belastingdienst, en om vroegtijdig in te grijpen als dat niet het geval is, met het oog op het handhaven van rechtsstatelijke beginselen.
Wat motiveerde je om aan de scriptieprijs deel te nemen en welk advies zou je medestudenten geven bij het schrijven van hun scriptie?
Tijdens de verdediging gaven mijn scriptiebegeleiders, Hans Gribnau en Sonja Dusarduijn, aan dat ze dachten dat ik kans maakte om te winnen met deze scriptie. Dat was een mooie stimulans om me aan te melden. Bovendien vond ik het aantrekkelijk dat er een publicatie in de vorm van een boek van mijn scriptie zou worden gemaakt, met mijn naam erop. Dat is toch iets bijzonders.
Ik wil alle studenten adviseren om een onderwerp voor hun scriptie te kiezen waar ze echt in geïnteresseerd zijn. Het is ook belangrijk om er vanaf het begin serieus aan te werken en er echt iets moois van te maken, niet alleen om je opleiding af te ronden, maar omdat je er zelf meer uit wilt halen. Zelfs als je niet wilt of kunt deelnemen aan een scriptieprijs, kun je nog steeds denken: “Hier ga ik een artikel over schrijven”, om bij te dragen aan de fiscale wetenschap en de maatschappij.
Over de NOB/LOF scriptieprijs
Jaarlijks kunnen studenten meedingen naar deze prijs als zij een door begeleidende docent of hoogleraar goedgekeurde scriptie hebben die is gehonoreerd met een 8 of hoger. En het onderwerp moest uiteraard betrekking hebben op het belastingrecht, maar hoeft zich noodzakelijk niet tot het Nederlandse belastingrecht te beperken. De prijs bestaat uit een bedrag van € 2.500,- en online publicatie door Kluwer in de NOB/LOF-scriptiereeks.
