Methodologie — analyse coalitieakkoorden 2026

Verantwoording van de studie achter de coalitieakkoorden-tool: welke documenten zijn verzameld, hoe ze zijn gevonden, hoe ze zijn geclassificeerd, welke rol AI daarin speelt, welke waarborgen daar tegenover staan en wat de uitkomsten wel en niet kunnen dragen. Bedoeld om over te nemen in een rapport of aanbieding.

Stand van het corpus: 14 augustus 2026.

In het kort

Voor 327 van de 340 Nederlandse gemeenten is het digitaal beschikbare coalitie- of bestuursakkoord voor de bestuursperiode 2026-2030 verzameld, integraal ingelezen en doorzoekbaar gemaakt. Per onderzoeksvraag wordt élk akkoord afzonderlijk beoordeeld op een vooraf vastgelegde schaal, met letterlijke citaten en paginanummers als onderbouwing. Die 327 beoordelingen vormen samen het landsbeeld: de kaart, de tabellen en de aantallen in de tekst. Op dat beeld volgt verdiepend onderzoek per patroon en een toets van de verklaringen aan open cijfers en externe bronnen.

Het lees- en zoekwerk op deze schaal is gedaan door een taalmodel (AI) in de eigen, afgeschermde AI-omgeving van Berenschot, binnen vaste regels en met bewijsplicht per uitspraak; alle aantallen, kaarten en tabellen worden buiten het taalmodel om berekend. Omdat een taalmodel niet foutloos is en niemand ruim 15.000 afzonderlijke beoordelingen kan nalezen, zijn er waarborgen ingebouwd in de opzet en in de instructies (hoofdstuk 5). Het uiteindelijke verslag is daarnaast in twee rondes tegengelezen door consultants van Berenschot.

1. Het corpus

Periode. Coalitie- en bestuursakkoorden voor de bestuursperiode 2026-2030, gesloten na de gemeenteraadsverkiezingen van 18 maart 2026. Akkoorden uit eerdere perioden (2022-2026) worden actief herkend en geweerd.

Universum. 340 gemeenten: alle gemeenten uit de officiële Kiesraad-uitslag van GR2026. Dat is het vaste noemer-getal, ook voor gemeenten zonder akkoord. De inhoudelijke percentages in de artikelen hebben, tenzij anders vermeld, betrekking op de 327 gemeenten waarvoor een bruikbare akkoordtekst beschikbaar was. De dertien gemeenten zonder beschikbare akkoordtekst worden afzonderlijk gerapporteerd.

Vindplaats. Startpunt is de VNG-kaart Overzicht collegevorming 2026 (maps.vng.nl/kaart/overzicht_collegevorming_2026_/2026), die per gemeente bijhoudt of er een akkoord ligt en waar het staat. Uit die kaart komen 327 gemeenten met een gemarkeerd akkoord en een bron-URL, meestal een gemeentelijke nieuwspagina of raadsinformatiesysteem.

Van bron-URL naar document. De bron-URL wijst zelden rechtstreeks naar het akkoord. Een resolver zoekt op de gevonden pagina de juiste link, op trefwoord in de linktekst en het bestandspad: coalitieakkoord, bestuursakkoord, hoofdlijnenakkoord, raadsakkoord, raadsprogramma, collegeprogramma, coalitieprogramma, bestuursprogramma, samenwerkingsakkoord, akkoord, aangevuld met het periodepatroon 2026-2030. Links naar pdf-viewers (pdf.js, iBabs, GO) worden teruggebracht tot het onderliggende document. Blijven er meerdere kandidaten over, dan kiest een taalmodel de meest waarschijnlijke. Documenten achter een sessie of JavaScript worden opgehaald met een headless browser.

Niet gevonden via de kaart. Gemeenten die het akkoord alleen als webpagina publiceren (hoofdpagina met een subpagina per hoofdstuk) worden per URL toegevoegd en met paginagrenzen samengevoegd. Wat ook dan niet lukt, wordt handmatig aangeleverd; die lijst wordt automatisch bijgehouden.

Dekking. 327 gemeenten hebben een bruikbare akkoordtekst, 13 gemeenten niet. Die 13 tellen in elke analyse apart mee als geen akkoord beschikbaar, nooit als niet genoemd: het verschil tussen "de gemeente zwijgt erover" en "we kunnen het niet weten" blijft in alle uitkomsten zichtbaar. De mediane akkoordlengte is ongeveer 55.000 tekens; het hele corpus telt ruim 20 miljoen tekens.

2. Van document naar doorzoekbare tekst

1. Tekstextractie uit de pdf, met behoud van paginagrenzen.
2. OCR voor gescande akkoorden zonder tekstlaag, met een vision-model.
3. Chunking: elke pagina wordt geknipt in stukken van 1.000 tekens met 150 tekens overlap. Elk stuk houdt zijn gemeentecode, gemeentenaam en paginanummer.
4. Indexering in Azure AI Search met embeddings (text-embedding-3-large). Zoeken gebeurt hybride: op betekenis én op trefwoord, altijd gefilterd op één gemeente tegelijk.

Het paginanummer reist mee tot in het eindrapport, zodat elke geciteerde passage terug te vinden is in het oorspronkelijke akkoord.

3. Kwaliteitscontrole op de bron

Twee controles, omdat een gemeentelijke pagina soms een nieuwsbericht over het akkoord blijkt te zijn in plaats van het akkoord zelf.

Controle tijdens het verzamelen. Verdachte documenten (geen tekst, minder dan 15.000 tekens, of alleen een webpagina-restant) gaan langs een taalmodel met één vraag: is dit het volledige coalitieakkoord van deze gemeente voor deze periode? Bij afkeuring volgt een gerichte zoekactie op het open web met de zoekopdracht coalitieakkoord <gemeentenaam> 2026 2030 en een nieuwe downloadpoging. Lukt ook dat niet, dan vervalt de gemeente naar geen akkoord beschikbaar en komt ze op de lijst voor handmatige aanlevering.

Controle over het hele corpus. Alle 329 bewaarde documenten zijn daarna nog eens integraal beoordeeld op documenttype en zekerheid:

De raadsakkoorden en collegeprogramma's blijven in het corpus: ze vervullen dezelfde rol in de bestuursperiode, maar hebben een andere politieke status. De twijfelgevallen staan op een aparte lijst voor menselijke beoordeling.

4. Hoe één onderzoeksvraag wordt onderzocht

Elke vraag doorloopt drie fasen: eerst onderzoek, dan een controle op het kaartbeeld, dan pas schrijven. Onderzoek en schrijven zijn bewust gescheiden rollen: de onderzoeksfase verzamelt bewijs en toetst verklaringen, de schrijffase mag niets gebruiken dat niet in dat bewijs staat. De cijfers, de kaart en de tabellen komen niet uit de schrijffase maar rechtstreeks uit de data.

4.1 De schaal (rubricering)

Per vraag wordt één ordinale schaal van drie of vier niveaus vastgesteld, van de zwaarste naar de lichtste vorm, met als laatste niveau altijd de afwezig-variant. Voorbeelden:

• ambitievraag: hoog · midden · laag · niet genoemd;
• aandachtsvraag: expliciet · zijdelings · niet genoemd;
• vraag die zelf om een indeling vraagt: de schaal is die indeling, bijvoorbeeld ambtshalve toekennen · voorinvullen · actieve aanbeveling · communicatieve actie · niet genoemd.

De schaal hoort bij de vraag en wordt vóór de scoring vastgelegd, zodat alle 327 akkoorden langs dezelfde meetlat gaan. Bij vragen die om een categorisering vragen levert de schaal meteen het aantal gemeenten per categorie.

4.2 De classificatie per gemeente

Voor élke gemeente afzonderlijk:

1. haal de vier passages op die het meest relevant zijn voor de vraag (hybride zoeken, gefilterd op die ene gemeente; instelbaar op twee, vier of zes passages);
2. leg die passages met de vraag en de schaal voor aan een taalmodel;
3. het model kiest precies één niveau uit de schaal, geeft een zekerheidswaarde tussen 0 en 1, en onderbouwt met één tot drie letterlijke citaten met paginanummer.

Vaste classificatieregels:

• het niveau moet letterlijk uit de schaal komen; vrije formuleringen zijn niet toegestaan;
• staat het onderwerp niet of nauwelijks in de passages, dan volgt het afwezig-niveau, een lage zekerheid en een lege citatenlijst;
• citaten zijn letterlijk; parafrase of samenvatting telt niet als onderbouwing;
• een paginanummer waarover twijfel bestaat blijft leeg; er wordt niet geraden.

De onderwerptoets. Het zoeken levert per gemeente altijd de best passende passages, ook wanneer een akkoord over het onderwerp zwijgt. Bij een vraag over jeugdzorg kwam dan het algemene hoofdstuk over het sociaal domein boven, met zinnen als "we zetten in op preventie" of "een sterke sociale basis". Zulke zinnen passen op de schaal zonder over het onderwerp te gaan, en leverden gemeenten een jeugdzorgroute op die in hun akkoord niet staat.

Sinds 30 augustus 2026 werkt de classificatie daarom in twee stappen. Eerst bepaalt het model het onderwerp van de vraag, los van de woorden waarmee de schaal de niveaus beschrijft: bij "welke ambities formuleren gemeenten voor jeugdzorg, waaronder preventie en wachttijden?" is jeugdzorg het onderwerp en zijn preventie en wachttijden schaalwoorden. Daarna telt een passage alleen als bewijs wanneer die het onderwerp noemt of zichtbaar in een passage over dat onderwerp staat. Blijft er geen bewijs over, dan volgt het afwezig-niveau. Het niveau volgt bovendien uit wat het akkoord over het onderwerp als geheel zegt, niet uit één schaalwoord dat ergens langskomt.

Bij de vraag over jeugdzorg daalde het aandeel gemeenten dat een niveau kreeg zonder het onderwerp in enig citaat te noemen van 31% naar 6%. Gemeenten met een echte jeugdzorgparagraaf bleven staan; wat wegviel waren akkoorden die alleen algemene taal over het sociaal domein bevatten. Zo verdween bijvoorbeeld de score voor een gemeente waarvan het akkoord de woorden jeugdhulp en jeugdzorg nul keer noemt.

De toets werkt het scherpst bij vragen met een concreet onderwerp. Bij brede of meta-vragen, zoals "welke landelijke opgaven vertalen gemeenten naar lokaal beleid", bestaat er geen enkel woord dat het onderwerp aanwijst; daar signaleert de toets veel en zegt de uitslag weinig. De uitslag is dan ook een aanwijzing voor de redactie, geen foutpercentage.

Elke score bewaart de gemeentecode, het niveau, de zekerheid, de citaten met paginanummer, de bron-URL en het inwonertal. Daardoor is elke classificatie controleerbaar tot in het bronbestand. Scores worden gecachet per combinatie van gemeente, vraag en schaal: een herhaling van dezelfde analyse geeft hetzelfde resultaat zonder nieuwe modelaanroepen. Elke bewaarde score draagt ook een vingerafdruk van de classificatie-instructie. Wordt die instructie aangepast, dan vervallen de oude scores vanzelf en meet de eerstvolgende analyse opnieuw, zodat een verbetering nooit achter de cache blijft hangen.

4.3 Van scores naar bevindingen

De verdeling over de schaal is het landsbeeld. Daarop volgt een vast onderzoeksprotocol, in deze volgorde en zonder stappen over te slaan:

1. Eerst tellen, dan pas concluderen. Geen enkele bewering gaat vooraf aan de telling; het basisbeeld komt uit de scores, niet uit een indruk.
2. Patronen benoemen (drie tot zes): groepen gemeenten die eenzelfde keuze maken, regionale clusters, samenhang met gemeentegrootte, uitschieters en opvallende afwezigheid (wie zwijgt, en is dat verrassend?). Patronen worden waar mogelijk geformuleerd als keuzes van groepen die tegenover elkaar staan; daar zit meestal het echte verhaal.
3. Elke groep tellen. Een patroon over een groep gemeenten krijgt een geteld aantal, afgeleid uit de schaal (één niveau of een optelling van niveaus). Past een groep niet op de schaal, dan volgt een tweede telling met een schaal die de indeling wél volgt, of de groep krijgt geen aantal. Schatten is verboden, net als terugrekenen uit losse zoektreffers: die zijn niet uitputtend en zeggen niets over hoe vaak iets landelijk voorkomt.
4. Verdieping per patroon (verplicht): gerichte zoekacties in de akkoorden van de betrokken gemeenten, met letterlijke passages die het patroon bevestigen, inkleuren of juist tegenspreken. Daarbij wordt gelet op de context waarin gemeenten het onderwerp plaatsen: netcongestie bij woningbouw is een ander verhaal dan netcongestie bij bedrijventerreinen.
5. Cijfermatige toets (verplicht als er een passende indicator is): naast de belofte uit het akkoord komt de feitelijke stand uit open bronnen (CBS, politie, Findo, Kiesraad), elk cijfer met bron en peiljaar.
6. Verklaringen toetsen. Voor elke verklaring wordt in openbare Nederlandse bronnen gezocht naar bevestiging of weerlegging. Een verklaring die die toets doorstaat heet aannemelijk; zonder toets blijft het een hypothese; wat rechtstreeks uit de akkoorden of uit een geverifieerd cijfer volgt is een vaststelling.
7. Eerlijk afbakenen. Elke onderzoeksnotitie benoemt expliciet één tot drie dingen die het materiaal niet kan dragen.

Elke bevinding draagt zo een expliciete zekerheidsgradatie:

4.4 De kaartcontrole

Vóór het schrijven kijkt een apart model letterlijk naar het kaartbeeld: de laag met wat gemeenten afspreken en, waar aanwezig, de datalaag met het feitelijke cijfer per gemeente. Het mag alleen een geografisch patroon benoemen dat én in het beeld zichtbaar is én logisch te plaatsen is bij bekende landelijke ontwikkelingen: riviergemeenten bij wateroverlast, de randstad tegenover de regio, krimpregio's, het aardgasgebied. Is het beeld diffuus, dan wordt er geen patroon geclaimd. Dit voorkomt dat de tekst een regionale trend beschrijft die de kaart niet laat zien.

4.5 Het verslag

Een aparte schrijfstap maakt van de onderzoeksnotitie het verslag. Die stap krijgt de notitie, de verdeling over de schaal en de stijlgids mee, en mag niets toevoegen wat niet in de notitie staat. Het verslag volgt een vaste opbouw met drie secties die elk één rol hebben: Context introduceert het onderwerp (de landelijke opgave, de trend over tijd, de doorwerking naar gemeenten) en bevat geen bevindingen; Patronen en uitschieters beschrijft observerend wat er in de akkoorden staat; Duiding verklaart de verschillen, weegt ze met de zekerheidsgradatie en benoemt wat het materiaal niet kan dragen.

De Context-sectie rust op eigen bronnenonderzoek. Per vraag draait een zoektocht langs drie afgebakende bronnenkringen: verkenning (planbureaus, adviesraden, rijksoverheid en CBS) voor cijfers en beleid, nieuws (landelijke kranten en vakmedia) voor de actualiteit, en een vrije zoektocht die beperkt blijft tot Nederlandse bronnen en bekende internationale instellingen. De treffers worden nagelopen op hun domein, zodat een bron alleen meetelt binnen de kring waar hij bij hoort. Daarnaast krijgt de sectie de inhoud van het passende hoofdstuk uit het regeerakkoord mee: de maatregelen zelf en wat die bij gemeenten neerleggen, niet alleen de constatering dát het thema erin staat. De sectie bouwt zo op van de opgave met een landelijk cijfer, via wat het rijk wil en wat dat lokaal neerlegt, naar wat er nu speelt. Elk cijfer, beleidsfeit of actualiteit van buiten het onderzoek krijgt de bronlink direct achter de zin; bronnen die niet zijn aangeleverd worden er automatisch uit gehaald.

De analyse blijft op groepsniveau: het verslag beschrijft welke aanpakken er zijn en welk type gemeente waarvoor kiest, niet wat gemeente X versus gemeente Y doet. Een individuele gemeente wordt nooit negatief uitgelicht; achterblijven of ontbreken wordt uitsluitend op groepsniveau beschreven, zonder namen. Kaart, tabellen en aantallen worden deterministisch uit de scores gegenereerd, buiten het taalmodel om.

5. Inzet van AI: betrouwbaarheid en waarborgen

Grote delen van dit onderzoek zijn uitgevoerd door een taalmodel. Dat maakt de schaal mogelijk: één volledige ronde telt ruim 15.000 afzonderlijke classificaties (47 vragen over 327 akkoorden), plus per vraag gerichte zoekacties, cijfertoetsen en bronnenchecks. Datzelfde gegeven dwingt tot eerlijkheid over twee beperkingen. Een taalmodel is niet honderd procent betrouwbaar: het kan een passage verkeerd wegen, een niveau te hoog of te laag kiezen, een terloopse vermelding missen of een verband te stellig opschrijven. En bij deze aantallen kan geen mens elke afzonderlijke stap tegenlezen.

De methode is daarom zo ingericht dat fouten minder waarschijnlijk worden, zichtbaar blijven en achteraf controleerbaar zijn, en dat het eindproduct wél door mensen is nagelezen.

5.1 Het model en de omgeving waarin het draait

Al het lees-, zoek- en schrijfwerk is gedaan met GPT-5.6, in drie varianten van hetzelfde model: een zware variant voor het onderzoek en de classificaties, een variant voor de rapporttekst en een lichte variant voor kleine tussenstappen, zoals het kiezen van de juiste downloadlink. Het zoeken in de akkoorden werkt met embeddings (text-embedding-3-large); gescande akkoorden zonder tekstlaag zijn met beeldherkenning uitgelezen.

Die modellen draaien niet bij een publieke chatdienst, maar in het Berenschot AI-platform: een eigen, afgeschermde cloudomgeving. Dat betekent:

• de taalmodellen draaien binnen de eigen omgeving van Berenschot, met ISO-gecertificeerde beveiliging;
• het dataverkeer blijft binnen een afgeschermd netwerk en alle verwerking vindt plaats binnen de EU;
• gegevens worden niet gedeeld met derden en niet gebruikt om modellen te trainen; ingevoerde tekst wordt periodiek van de server verwijderd.

Voor deze studie is dat geen harde eis: coalitieakkoorden zijn openbare documenten. Het is wel de reden dat dezelfde werkwijze bruikbaar is waar het materiaal niet openbaar is, zoals klantdata, eigen interviewverslagen en interne stukken. Ook dan blijft alles binnen de omgeving van Berenschot en gelden dezelfde waarborgen. De schaal die hier op 327 openbare akkoorden is toegepast, werkt net zo goed op een verzameling vertrouwelijke documenten of een reeks interviews.

5.2 Waarborgen in de opzet

• Rekenen buiten het model om. Alle aantallen, percentages, kaarten en tabellen worden deterministisch uit de bewaarde scores berekend. Het taalmodel kan geen aantal verzinnen dat in een kaart of tabel terechtkomt.
• Onderzoek en schrijven gescheiden. De schrijfstap krijgt alleen de onderzoeksnotitie en de verdeling en mag daar niets aan toevoegen. Wat niet is onderzocht, kan het verslag niet in.
• Bewijsplicht per score. Elke classificatie bewaart letterlijke citaten met paginanummer en de bron-URL van het akkoord, en is daarmee tot in het bronbestand te controleren, ook achteraf en steekproefsgewijs.
• Twijfel krijgt een vaste uitweg. Staat het onderwerp niet of nauwelijks in de passages, dan schrijven de regels het afwezig-niveau voor, met een lage zekerheid en zonder citaten. Liever niet genoemd dan een gok.
• Elke score moet over het onderwerp gaan. Na afloop van elke meting draait een ankertoets: buiten het model om wordt gecontroleerd of de citaten het onderwerp van de vraag daadwerkelijk noemen. Het model levert eenmalig de woorden waaraan het onderwerp te herkennen is; de toets zelf is een vaste woordvergelijking en dus herhaalbaar. Gemeenten die een niveau kregen zonder het onderwerp te noemen worden bij naam gerapporteerd en mogen niet als voorbeeld in het verslag komen. De toets blokkeert niets: hij maakt zichtbaar waar een mens moet kijken, vóór publicatie in plaats van erna.
• Vaste schaal, vaste uitkomst. De schaal ligt vóór de scoring vast, alle akkoorden gaan langs dezelfde meetlat en elke score wordt bewaard; dezelfde analyse geeft hetzelfde resultaat, zonder nieuwe modelaanroepen.
• Geen akkoord blijft zichtbaar. Gemeenten zonder akkoord tellen nergens mee als niet genoemd; het verschil tussen "de gemeente zwijgt erover" en "we kunnen het niet weten" blijft in elke uitkomst staan.

5.3 Nuances in de instructies (prompts)

Elke stap werkt met schriftelijke instructies waarin de lessen over typische AI-fouten zijn vastgelegd. De belangrijkste regels:

• Verzin niets. Elke bewering moet uit het aangeleverde materiaal komen. Citaten zijn letterlijk; parafrase telt niet als onderbouwing. Een paginanummer waarover twijfel bestaat blijft leeg.
• Nooit schatten. Aantallen komen alleen uit de telling. Een groep die niet geteld is, krijgt geen omvangwoord ("de grootste groep") en geen plaats in een rangorde. Terugrekenen uit een handvol zoektreffers is verboden.
• Zekerheid verplicht in de taal. Een vaststelling mag stellig staan; een aannemelijke verklaring heet "het is aannemelijk dat"; een hypothese wordt als open vraag gebracht, nooit als feit. Elke claim uit een webbron krijgt direct een bronlink, en alleen echt geraadpleegde bronnen mogen in de bronnenlijst.
• Eerlijk over de grens. Notitie én verslag benoemen expliciet wat het materiaal niet kan dragen.
• Kaartduiding alleen op zicht. Een geografisch patroon wordt alleen benoemd als het zichtbaar én logisch verklaarbaar is; bij een diffuus beeld wordt geen patroon geclaimd.
• Geen namen bij achterblijven. Een individuele gemeente wordt nooit negatief uitgelicht. Dat is zorgvuldig naar gemeenten, en het begrenst ook de schade van een eventuele misclassificatie: die verschuift dan hooguit een geteld aantal met één, in plaats van een met naam genoemde gemeente onterecht neer te zetten.
• Bij feedback niet raden. De redactiestap die opmerkingen van meelezers verwerkt, houdt de formulering van de collega onaantastbaar en legt vragen die het materiaal niet kan beantwoorden terug bij de redactie in plaats van te gokken.

5.4 Menselijke controle: twee leesrondes

Het uiteindelijke verslag is twee keer tegengelezen door consultants van Berenschot, elk op het eigen vakgebied: een eerste leesronde en een tweede ronde na verwerking van de eerste (augustus 2026). De vraag aan de meelezers: klopt de inhoud, en ontbreekt er iets wat vakgenoten zouden verwachten?

• Meelezers werkten in een werkversie met bijgehouden wijzigingen (browser of Word). Elke wijziging en opmerking is verwerkt; per verslag ligt een wijzigingsverslag vast: wat is overgenomen, wat er met elke opmerking is gedaan en wat niet kon, met reden.
• Na elke verwerkte wijziging draait een nakijkstap op spelling en op de aansluiting met de omliggende tekst.
• Aanscherpingen van een meelezer die verder gaan dan wat de akkoorden zelf dragen (een vakinhoudelijk oordeel van de adviseur) blijven herkenbaar in het wijzigingsverslag staan.
• Structurele feedback uit de leesrondes, zoals de vaste sectierollen en regels over taalgebruik, is vastgelegd in de stijlgids en de instructies en werkt daardoor door in álle verslagen, ook waar geen meelezer aan te pas kwam.
• De sectie met het dienstenaanbod van Berenschot wordt vastgesteld door de senior adviseur van het betreffende vakgebied.

6. Reproduceerbaarheid

• Elke stap in het verzamelen is idempotent: bestaat het al, dan overslaan; ontbreekt het, dan aanvullen; is het veranderd, dan vervangen.
• Elke analyse bewaart haar volledige uitkomst (alle scores, citaten, bronnen) als gegevensbestand naast het rapport. Het rapport is daaruit opnieuw te renderen zonder nieuwe modelaanroepen.
• Elke modelaanroep wordt gelogd met tokens en kosten. De volledige herdraai van alle onderzoeksvragen over 327 akkoorden (14-15 augustus 2026, toen 48 vragen; het register telt er nu 47) kostte 25,78 dollar.
• Vóór elke analyse draait een lichte controle op nieuwe akkoorden; alleen nieuwe gemeenten worden dan verwerkt.

7. Beperkingen

1. Voornemens, geen uitvoering. Een akkoord zegt wat een coalitie van plan is. Of het gebeurt, blijkt niet uit dit materiaal.
2. Wat niet in het akkoord staat, is niet per se afwezig beleid. Een akkoord is een politiek document met beperkte omvang; onderwerpen kunnen in een collegeprogramma of uitvoeringsagenda staan. Niet genoemd betekent: niet genoemd in dít document.
3. Vier passages per gemeente. De classificatie kijkt naar de meest relevante passages, niet naar het hele akkoord. Een terloopse vermelding buiten die passages kan gemist worden. Bij twijfel is de zekerheidswaarde laag en zijn er geen citaten.
4. Classificatie en tekst komen van een taalmodel. Een taalmodel is niet honderd procent betrouwbaar. De schaal is vast en elke score is onderbouwd met een letterlijk citaat, maar de weging tussen twee aangrenzende niveaus blijft een modeloordeel, en ook de lopende tekst is door een model geschreven. Losse fouten middelen in het landsbeeld grotendeels uit; een systematische leesfout (een formulering die het model structureel te zwaar of te licht weegt) middelt niet uit. De citaten maken elke score controleerbaar; ze maken haar niet objectief.
5. Niet elke stap is door mensen nagelezen. Bij ruim 15.000 classificaties per ronde is menselijke controle per stap niet haalbaar. De controle zit in de waarborgen van hoofdstuk 5 en in de twee leesrondes op het eindproduct, niet in het nalezen van elke afzonderlijke beoordeling.
6. De toets aan webbronnen reikt zo ver als de vindbare bron. Verklaringen worden getoetst aan openbare Nederlandse bronnen; wat daar niet in staat, blijft een hypothese, hoe plausibel ook.
7. Verschillende documenttypen. Naast coalitieakkoorden zitten er raadsakkoorden en collegeprogramma's in het corpus. Vergelijkbaar in functie, verschillend in status.
8. Dertien gemeenten zonder akkoord. Zij ontbreken in elk landsbeeld en worden apart vermeld, niet stilzwijgend bij niet genoemd geteld.
9. Momentopname. Akkoorden die na 14 augustus 2026 zijn gepubliceerd of gewijzigd, zitten pas in het corpus na een verversing.

8. Kerncijfers