kan het systeem overweg met een vragenlijst in twee talen

Taal van de vraag is geen probleem, herkenning is

Het systeem herkent vragen op inhoud, niet op taal. Een vraag naar "Onder welk registratienummer staat de onderneming ingeschreven" wordt herkend of hij nu in het Nederlands of in het Engels als "company registration number" staat — het systeem koppelt de vraag aan het onderliggende gegeven in het ketendossier, niet aan de letterlijke formulering. Gemengde vragenlijsten, waarbij de ene sectie Engels is en de andere Nederlands, komen vaak voor bij internationale klanten die hun portaal deels lokaliseren en deels niet. Dat werkt in de praktijk net zo goed als een lijst in één taal.

Waar het wél om gaat, is de vraag áchter de vraag. "Number of employees" en "Aantal medewerkers" zijn dezelfde vraag in twee talen, en leiden tot hetzelfde antwoord uit hoeveel medewerkers de onderneming heeft. Maar "Data protection officer" en "Functionaris gegevensbescherming" lijken op elkaar en zijn dat ook, terwijl "Business continuity" en "Bedrijfscontinuïteit" weliswaar hetzelfde onderwerp raken als het continuïteitsplan, maar per portaal een net iets ander detailniveau kunnen vragen. De taal is dus zelden het probleem; de precisie van de onderliggende vraag wel. Bij twijfel over wat een specifieke Engelse term precies bedoelt, is dat iets om per antwoord te bevestigen — het systeem stelt voor, de gebruiker keurt goed of af.

Herkenning werkt op vraagniveau, niet op documentniveau

Dit volgt niet uit één wettelijke regel maar uit hoe herkenning van vragenlijsten werkt: elke vraag wordt los geanalyseerd en gekoppeld aan een categorie in het ketendossier, zoals de gegevens uit de Handelsregisterwet 2007 of de tien maatregelen van artikel 21 lid 2 van de NIS2-richtlijn. Omdat die koppeling op betekenis gebeurt en niet op exacte tekst, maakt de taal van de oorspronkelijke vraag geen verschil voor of een antwoord gevonden wordt.