Nederländernas spelmyndighet KSA har gjort en ny modell för att identifiera riskfyllt spelbeteende fritt tillgänglig. Algoritmen bygger på verklig speldata från 13 nederländska onlinecasinon och ska kunna användas av såväl tillsynsmyndigheter som spelbolag.
Bygger på två års verklig speldata
Den nederländska spelmyndigheten Kansspelautoriteit (KSA) har nu publicerat modellen, som utvecklats av forskare vid Universiteit van Amsterdam (UvA).
Bakom arbetet står doktoranden Charles de Leau tillsammans med professorerna Reinout Wiers och Johan Bollen. Projektet har finansierats genom KSA:s fond för förebyggande arbete mot spelberoende.
Enligt Universiteit van Amsterdam har modellen bland annat tränats på samtliga insatser från spelare hos 13 nederländska onlinecasinon under perioden 30 juli 2023 till 30 juli 2025.
Datan har blivit tillgänglig genom nederländsk lagstiftning som gör det möjligt för oberoende forskare att begära spelardata från operatörerna. De Leau uppges vara den första forskaren som utnyttjat möjligheten.
Så identifierar modellen riskbeteende
Algoritmen använder maskininlärning för att analysera faktiskt spelbeteende. Bland faktorerna finns hur mycket och hur ofta en spelare satsar, vilka tider på dygnet personen spelar samt hur spelandet förändras efter vinst- och förlustperioder.
Utifrån beteendet räknas en riskscore fram. Modellen omfattar olika former av online gambling och är tänkt att kunna ge tillsynsmyndigheter ett oberoende jämförelseunderlag mot de egna riskmodeller som spelbolagen använder.
Koden och metodiken är offentliga och modellen finns även publicerad på GitHub under namnet Faro.
Det handlar däremot inte om ett färdigt system som kan implementeras utan arbete. Dokumentationen anger att modellen använder 180 förberäknade beteendevariabler över tre olika tidsperioder. Rå speldata behöver därför bearbetas innan modellen kan generera en användbar score.
Bild: Faro-modellen finns öppet tillgänglig på GitHub.
KSA betonar också att modellen endast ska användas som ett komplement till operatörernas befintliga åtgärder för spelansvar. En riskscore är inte en diagnos och användningen av modellen innebär inte automatiskt att ett spelbolag uppfyller sin omsorgsplikt.
Ligger i linje med KSA:s prioriteringar
Lanseringen ligger nära de prioriteringar som KSA presenterade inför 2026.
När Bettingbladet tidigare gick igenom KSA:s tillsynsagenda var omsorgsplikt ett av fem särskilt prioriterade områden. Myndigheten uppgav då att man bland annat skulle granska hur licenshavare analyserar spelbeteenden och vilka åtgärder som vidtas för att stoppa överdrivet spel.
KSA lyfte även den snabba tekniska utvecklingen som en av de större utmaningarna på spelmarknaden. Den nya modellen ger nu myndigheten ett eget transparent verktyg som kan användas som referens när operatörernas arbete granskas.
Paf öppnade sin teknik redan 2020
Open source är inte någon helt ny idé inom spelbranschen.
Det åländska spelbolaget Paf lanserade en egen open source-satsning redan 2020. Bolaget gjorde då delar av sin teknik offentligt tillgänglig på GitHub och beskrev transparensen som ett sätt att både bidra till och dra nytta av den bredare utvecklargemenskapen.
Året därpå sponsrade Paf Apache Software Foundation och hänvisade återigen till sina pågående open source-projekt på GitHub.
Pafs satsning gällde bolagets teknik i bredare bemärkelse och ska därför inte likställas med KSA nya modell för spelarskydd. Paf har däremot länge profilerat sig inom ansvarsfullt spelande. Bettingbladet har bland annat tidigare skrivit om bolagets successivt sänkta förlustgränser.
Den tidigare GitHub-satsningen är borta
Den GitHub-organisation som Paf länkade till 2020 och 2021 är inte längre tillgänglig. Adressen “github.com/pafoss” returnerar i dag 404.
Det innebär inte nödvändigtvis att Paf har slutat arbeta med open source, men den tidigare publika projektplatsen finns inte längre kvar.
KSA nya modell aktualiserar samtidigt en större fråga för spelbranschen. När ett kostnadsfritt och transparent alternativ nu finns tillgängligt, hur villiga är operatörerna att använda öppna modeller och låta metoderna bakom deras arbete med spelarskydd granskas av andra?
