Categoriearchief: Best Practice

Facebook bestrijdt terroristen met speciale eenheid

Op Facebook is er geen plek voor terroristen?. Het sociale netwerk licht tipje van de sluier op.?Rob Goossens en Silvan Schoonhoven gaven in De Telegraaf?een klein inkijkje:?

Facebook bestrijdt terroristen met een speciale eenheid. Het bedrijf heeft 150 mensen die zich alleen bezighouden met speuren naar terreurcontent op het platform. Facebook gaf een zeldzaam inkijkje. ?Voor terroristen willen wij een erg vijandige omgeving zijn.?

In twee schema?s is te zien hoe geheime diensten Facebookprofielen van jihadisten aan elkaar knopen. In het bovenste schema van een paar jaar geleden treden jihadisten nog open en bloot met foto en al naar buiten. Toen gooide IS het beleid om en kozen jihadi?s voor anonieme lege profielen (onder). The Interdisciplinary Cyber Rese

?Succes met de strijd in Raqqah?, wenst een Facebookvriend zijn Nederlandse broeder Marouane B. toe. ?Moge Allah je bijstaan.? Marouane maakt op zijn Facebookpagina geen geheim van het feit dat hij in Syri? aan het strijden is met foto?s van triomfantelijke mannen met zwarte banden om en de tekst ?Roestige wapens? We lopen nog steeds met de mode mee!?.

De pagina van de Arnhemse ex-rapper en jihadist B., tegen wie nu een rechtszaak loopt, verdwijnt af en toe en verschijnt dan onder een iets andere naam opnieuw online. Maar vertel Monika Bickert, directeur Global Policy Management van Facebook, niet dat het bedrijf niet actief aan terrorismebestrijding doet.

Bickert: ?Mensen vragen ons: zitten jullie te wachten totdat mensen een account rapporteren? Natuurlijk niet! We hebben 150 mensen in dienst die zich op terrorismebestrijding richten en zij beheersen dertig verschillende talen.?

Facebook gebruikt algoritmes om te herkennen of pagina?s gelijkenissen vertonen met eerder verwijderde pagina?s. Daarbij kijkt het niet alleen naar de inhoud, maar ook naar de mensen die een pagina leuk vinden.

?De opvattingen van Facebook zijn altijd helder geweest?, stelt Bickert. ?Het is onze eerste prioriteit om terroristische content te verwijderen. In de meeste gevallen slagen we erin om pagina?s al te verwijderen voordat ze door gebruikers zijn gerapporteerd.?

Rapporteren

Feilloos is het systeem niet, zo bewijst het voorbeeld van Marouane. Het blijft dan ook belangrijk dat gebruikers tevens blijven opletten. Bickert: ?Als we een rapportering binnenkrijgen op basis van terrorisme, dan heeft die prioriteit.?

Ook de context van foto?s en video?s blijft een lastig aspect. Voor mensen is het vaak duidelijk wat de intentie is als iemand een foto of bericht met een bepaalde lading plaatst. Maar algoritmes komen daar niet altijd uit.

Bickert: ?Als we bijvoorbeeld kinderporno detecteren, wordt die altijd verwijderd. Er is simpelweg geen goede reden om die te delen. Maar een IS-vlag kan ook boven een nieuwsartikel staan. In dat laatste geval zullen we de afbeelding natuurlijk niet verwijderen.?

Ondergronds

Volgens de Isra?lische cyberjihadexpert Daniel Cohen van het International Center of Security Studies werpt de aanpak van Facebook vruchten af. IS heeft het roer sinds enige tijd volledig omgegooid en sindsdien wordt ervoor gezorgd dat strijders zoveel mogelijk offline blijven. ?Op een gegeven moment zagen we dat ze allemaal ondergronds gingen?, stelt Cohen. ?Ze realiseerden zich dat de informatie werd gebruikt en dat er in Europa online bewijs tegen hen werd verzameld.?

Dat is anders geweest, vertelt hij. ?Die lui worden tegenwoordig opgeleid in online anonimiteit. Toen strijders net begonnen terug te keren uit Syri? was het makkelijk om hun online-sporen te vinden. Ze plaatsen gewoon foto?s met afgehakte hoofden en selfies op het slagveld.?

?Het beroemdste voorbeeld is de ?Kiwi Jihadi? uit Nieuw-Zeeland. Hij zette de hele dag door van alles op sociale media met de co?rdinaten erbij. Een prima informatiebron voor de diensten dus. Zijn schuilplaatsen werden voortdurend gebombardeerd. Inmiddels keren de jihadisten zich af van de traditionele sociale media zoals Facebook. Ze durven ook minder WhatsApp te gebruiken, omdat dat van Facebook is. Berichtendienst Telegram zit veel minder fanatiek achter jihadisten aan.?

Als het bedrijf naar aanleiding van een melding vermoedens heeft dat een gebruiker gevaarlijke plannen heeft, kan het de autoriteiten inschakelen. Denk bijvoorbeeld aan iemand die in een video op Facebook zegt een bom te gaan plaatsen. Dat betekent niet dat het bedrijf toegang geeft tot berichten die via WhatsApp en Messenger worden verstuurd, twee chatdiensten van het bedrijf. Bickert: ?Omdat die berichten versleuteld worden verstuurd, heeft Facebook geen toegang tot de inhoud. Maar dat betekent niet dat we niets kunnen doen. Soms krijgen we bijvoorbeeld de vraag of een account bestaat. Daar kunnen we antwoord op geven.?

En wat nou als inlichtingendiensten willen weten met wie iemand contact heeft? ?We hebben een proces voor noodoproepen?, vertelt ze. ?Elk verzoek gaat naar onze juristen en wordt daar gewogen.?

Maar de vraag over de contacten van jihadisten, die blijft onbeantwoord. Waarmee weer duidelijk wordt: Facebook wil graag uitleggen wat het doet tegen terrorisme, maar het blijft een gevoelig onderwerp.

Bronnen: De Telegraaf

Rent A Cop: Waar willen burgers blauw op straat zien?

1 reactie

Op initiatief van de wijkagent bepaalden een aantal buurten in Breda op dinsdag 13 juni 2017 waaraan drie politie-eenheden aandacht besteedt op die dag. De dag heeft daarom als titel ?Rent a cop-dag? gekregen. ?Oftewel: politie op bestelling?, zoals politieteam Markdal het verwoordt op Facebook.

?We zijn ’s middags en ’s avonds met drie eenheden tot uw beschikking in de wijken Biesdonk-Wisselaar, Doornbos-Linie, Geeren-Noord en -Zuid, in het dorp Teteringen en in Waterdonken en de Krogten?, geeft de politie aan.

De drie eenheden rijden daar naar de meldingen die wijkbewoners op Facebook, Twitter of op het spreekuur van de wijkagent hebben aangegeven. Op Facebook heeft het team om suggesties gevraagd. Die komen er voldoende. ?Parkeren in de Antwerpstraat?, reageert iemand, en een ander vraagt om snelheidscontroles in de Brusselstraat.

Ook uit andere delen van de stad komen verzoeken. In de antwoorden verwijst team Markdal naar de wijkagenten ter plekke.

Mochten er meer kwesties aan de orde komen, dan te behappen valt, dan handelen de drie eenheden ze af volgens het principe meeste stemmen gelden. ?Dan kiezen we de meest besproken thema?s uit. Denk hierbij bijvoorbeeld aan snelheidscontroles of controles vanwege.?

De gedachte achter ?Rent a Cop? is dat de politie in contact komt met burgers om wijkproblematiek in kaart te brengen. ?Zo kunnen agenten ingezet worden op de plekken waar dat (in de ogen van burgers) ?cht nodig is.?

Op de Facebookpagina was te lezen:

“Vanaf 13:30 uur is er onder andere bij de verschillende basisscholen gecontroleerd op fout parkeren, verkeershinder en andere overlast rondom de scholen. Hierin zijn foutparkeerders vooral gewaarschuwd! Dit was ook het geval op andere locaties waar foutparkeerders werden gemeld.

Op de Bali?ndijk, Lelystraat, Groenedijk, Vlaanderenstraat, Oosterhoutseweg zijn meerdere bekeuringen geschreven voor snelheid.
Verder is voor diverse andere feiten geschreven waarvan buurtbewoners aangaven dit als overlast te ervaren;
– 1x niet op 1e vordering tonen rijbewijs
– 7x niet dragen van de autogordel
– 15x snelheid (op de bovengenoemde locaties, hoogst gemeten snelheid binnen de 30 km/u zone is 56 km/u)
– 1x geen verzekering in stand houden
– 1x parkeren invalidenparkeerplaats zonder invalidenparkeerkaart bij winkelcentrum Hoge Vucht
– 12x parkeren rondom winkelcentrum Hoge Vucht
– 4x voor onnodig ophouden en veroorzaken van overlast op het Groenedijkplein
– 1 minibike in beslag genomen en een goed gesprek met de ouders van de 2 jeugdigen van 9 en 10 jaar oud
– 1x openstaande vordering ? 699 euro ge?nd

Een actie die tot op heden op social media en op straat door wijkbewoners met positieve reacties is ontvangen. We hebben vandaag helaas niet alle verzoeken kunnen controleren, of verslaan op social media. Maar hebben naast de hierboven genoemde ook de genoemde overlast situaties aan de wijkagenten gemeld. Deze zullen de komende tijd door de reguliere diensten heen gecontroleerd worden. We vragen ook zeker om overlast via 0900-8844 te blijven melden zodat het voor wijkagenten inzichtelijk is waar er overlast ervaren wordt.

Wat ons betreft een goede dag, waarop we op de diverse vragen uit de wijk hebben kunnen acteren en actie hebben kunnen ondernemen daar waar dat door buurtbewoners gewenst is.
Vanuit de wijkagenten van Breda-Noord en deelnemende collega’s bedankt voor de participatie, tevens aan de Gemeente Breda.
Een actie die zeker voor herhaling vatbaar is! #wordtvervolgd #resultaten #controles #verkeersonveilig #overlast #rentacop #politieopbestelling #polbrd ^LS”

De politie Weert-Nederweert-Leudal start op maandag 3 juli 2017 ook met het project Rent-A-Cop. In een periode van ??n week wordt er door de politie extra aandacht besteed aan problemen uit de gemeente Nederweert die door jou gemeld kunnen worden. Het probleem dat burgers?doorgeven moet wel aan enkele voorwaarden voldoen:

Het probleem moet zich afspelen in een van de dorpen behorende bij de gemeente Nederweert
Het moet een ?klein? probleem zijn waar in kort tijdsbestek iets in betekend kan worden;
Je bent bereid om desgevraagd meer informatie te verstrekken.

Uit de inzendingen zal een selectie worden gemaakt van problemen die extra aandacht van de politie gaan krijgen. Wanneer je?probleem in die betreffende week niet behandeld kan worden, betekent dit niet dat er niets mee gedaan word. Tot zaterdag 24-06-2017 hebben burgers de tijd om inzendingen te sturen. Dit kunnen ze doen door op dit bericht te reageren en/of een priv?bericht te sturen.

Huur een agent

Ook het politieteam Langstraat wilde weten wat er bij de burger speelt en laat inwoners bepalen waar zij optreden.

Reacties op sociale media zijn wisselend: ,,Daar betalen we toch belasting voor?” Ergert u zich aan hondenpoep? Aan hardrijders in de woonwijk of aan rondhangende jongeren? Rent a cop!
Ofwel: huur een agent. De politie van het team Langstraat (onder meer actief in Rijen en Dongen) gaat er ook mee door. ‘Waar in de gemeente Gilze en Rijen wilt u de politieagenten van team Langstraat en de BOA’s van de gemeente zien?’ Deze oproep plaatste het Team Langstraat op zijn Facebookpagina, zoals het dat afgelopen week ook al deed voor inwoners van onder meer Dongen. Doel: laat de burger het maar eens zeggen. De politie wil meer interactie met de bevolking. Niet iedereen begrijpt dit initiatief overigens. Getuige bijvoorbeeld de reactie van Kay Oomen op Facebook: ,,Ik ben eigenlijk voor minder politie in Gils… dat ze boeven gaan vangen of zo.”

In Dongen leverde de actie vorige week 111 bekeuringen op. Die werden uitgedeeld voor het overschrijden van de maximale snelheid, voor het niet dragen van de autogordel, het niet kunnen tonen van het rijbewijs en mobiel bellen in de auto. In Waalwijk, waar de inwoners in oktober een agent mochten ‘huren’, regende het reacties. Meer dan vijftig inwoners vroegen met name om snelheidsovertreders in de kraag te grijpen. Ook in Waalwijk was niet iedereen even gecharmeerd van de actie: ,,Met alle respect hoor, maar ik hoef de politie toch niet in te huren? Daar betalen we in Nederland belasting voor”, aldus Ton Straver via sociale media. De inwoners van Gilze en Rijen die op de Facebookoproep reageerden, kozen ook in meerderheid voor controles op snelheid. Maar ook vroegen zij om op te treden tegen overlast van jongeren in de omgeving van de Isabella van Spanjestraat en de Monseigneur Ari?nsstraat (locaties basisscholen Oude en Nieuwe Kring) en overlast van loslopende honden en hondenpoep. Dus gingen de agenten en bijzondere opsporingsambtenaren (BOA’s) van de gemeente gisteren om 16.00 uur aan de slag. Met in hun kielzog een cameraman en reporter van het televisieprogramma Hallo Nederland van Omroep Max.

De actie startte in de Hannie Schaftlaan, waar 60 kilometer per uur mag worden gereden. Daar werd een agent met laser opgesteld. Collega’s parkeerden hun wagens aan weerszijden van de weg in de Zwarte Dijk. Op de kruising een motoragent, die hardrijders van de weg dirigeerde. De snelste: een motorrijder. Hij werd geklokt met een snelheid van 92 kilometer per uur. Na correctie bleven er daar nog 89 van over. Boete: 374 euro. Een van de aan de controle deelnemende agenten, met veel gevoel: ,,Ik vind het ook altijd hard geld.” Co?rdinator Jarno Leduc had het met zo mogelijk nog meer empathie over ‘bekeuren met zingeving.’ De politie deelde veertien bekeuringen uit op de Hannie Schaftlaan. De overtreders reageerden kalm, een enkeling met begrip. Nog meer enthousiasme was er bij bewoners: ,,Prima dat ze dit doen. Er wordt hier vaak erg hard gereden.” Om 17.15 werd de verkeerscontrole afgeblazen, waarna het team zich onder meer op jongerenoverlast richtte. Hoewel er volgens de politie regelmatig meldingen komen van overlast bij de Oude en Nieuwe Kring, werden er tussen 19.00 en 21.00 uur geen overtredingen waargenomen. Maar het was dan ook erg koud. Nu al staat vast dat het team Langstraat de actie ‘Rent a cop’ ook in 2017 voortzet. Volgens Leduc zullen er in alle vier de gemeenten van het team Langstraat (werkgebied Gilze en Rijen, Dongen, Waalwijk en Loon op Zand) twee dagen lang controles op verzoek worden gehouden. Leduc: ,,Ik hoop dat er dan ook nieuwe idee?n worden ingediend. Misschien wordt er dan ook om persoons- of gezinsgerichte acties gevraagd. We hebben met ‘Rent a cop’ een breder doel voor ogen dan verkeerscontroles alleen.”

Resultaten van de actie in Gilze en Rijen: in totaal zijn er 28 bekeuringen uitgeschreven:
– Snelheidscontrole Hannie Schaftlaan (14 overtredingen, hoogste snelheid 92 km/uur)
– Verkeerscontrole Spoorlaan Noord/Constance Gerlingsstraat: vijf bekeuringen, o.a. voor niet dragen gordel
– Parkeercontrole/geen voorrang verlenen Hoofdstraat t.h.v. winkelcentrum: 1 bekeuring voor fout parkeren
– Parkeren Pastoor Gillisstraat: geen overtredingen
– Controle loslopende honden/niet opruimen hondenpoep Laagstraat: geen overtredingen
– Overlast hangjongeren Oude en Nieuwe Kring: geen overtredingen
– Snelheidscontrole Lange Wagenstraat Gilze: acht bekeuringen voor snelheidsovertreding (4), geen verlichting op fiets (3) en voeren mistverlichting (1)
– Snelheidscontrole Oranjestraat Gilze: geen overtredingen.

Rent a cop: waar wil j??j blauw op straat zien? pic.twitter.com/Ddn6lSWusi

? FrankSmilda (@FrankSmilda) December 8, 2016

Bronnen: BN De Stem (8 december 2016), BredaVandaag

Algoritme als agent

Geef een reactie

Kan de computer misdaad voorspellen? Binnenkort gebruikt de Nederlandse Politie een algoritme om te bepalen waar de kans op een inbraak of overval het grootst is. De politietop is enthousiast, maar experts zetten vraagtekens bij de effectiviteit.

Onderstaand artikel is eerder gepubliceerd in De Ingenieur, tekst van Marc Seijlhouwer.?

Een schimmig zijstraatje in Amsterdam. Hier is het risico op een inbraak het grootst in de hele stad, zo weet de politie. Daarom houden agenten de straat deze avond extra in de gaten. Statistisch gezien is de kans immers aanzienlijk dat hier straks een roof,
inbraak of autokraak gaat plaatsvinden.

De agenten weten dat niet vanwege hun jarenlange ervaring met criminelen en de stad. Nee, een computer heeft hen verteld hoe het allemaal zit. Een algoritme, om precies te zijn, met de naam CAS. Dit Criminaliteits Anticipatie Systeem voorspelt voor elk gebied van 125 bij 125 m hoe groot de kans is dat er iets gebeurt in de komende twee weken. Dit alles op basis van tientallen informatiebronnen: het aantal inbraken of overvallen, de samenstelling van de bevolking aan de hand van CBS-cijfers, de adressen van veelplegers in een buurt en de geografische eigenschappen van een wijk, zoals de afstand tot een snelwegoprit die als makkelijke vluchtroute kan dienen.

Al die gegevensstromen zijn in drie jaar tijd tweewekelijks verzameld en in een zelflerend algoritme gestopt. Het programma ontwaarde patronen in deze informatie en kon op die manier een overzichtelijke kaart maken: risicovakjes zijn rood, andere oranje of geel. Een commandant ziet in ??n oogopslag waar de politie het meest nodig is en kan daar zijn surveillancerooster op baseren.
In theorie werkt CAS voorbeeldig. De voorspellingen zijn nauwkeurig en de agenten kunnen op de kaarten makkelijk zien waar ze heen moeten. Maar de praktijk blijkt weerbarstig. Toch springt de politie, in zijn zoektocht naar hulpmiddelen om effici?nter te werken, er fanatiek op. Is dat verantwoord? En wat zijn de gevolgen voor de maatschappij?

Tachtig datastromen
In mei maakte de Nationale Politie bekend CAS te gaan gebruiken bij 168 politieteams. Daarmee is Nederland het eerste land dat landelijk predictive policing (voorspellend politiewerk) toepast. De boodschap kwam na pilot-programma?s in Amsterdam en vier andere gemeentes (Enschede, Groningen-Noord, Hoefkade en Hoorn). Volgens de politie verliepen deze pilots dus succesvol genoeg om het systeem in te voeren. CAS lijkt inderdaad een handig gereedschap voor de drukke roostermakers die met een beperkte hoeveelheid agenten toch zoveel mogelijk misdaad willen voorkomen. Voordat CAS bestond, gebeurde dat goeddeels op basis van ervaring, rapportages van politieanalisten en het gevoel van de agenten. Subjectieve maatstaven dus. CAS, of breder: voorspellend politiewerk, geeft een schijnbaar objectiever advies. Het is immers gebaseerd op harde cijfers.

Predictive policing begon in 2009 in Los Angeles, toen antropoloog dr. Jeffrey Brantingham als eerste een manier bedacht om data te gebruiken om criminaliteit terug te dringen. Hij ontwierp een simpel algoritme waarin drie datastromen ? het soort misdrijf, de misdrijflocatie en het misdrijfmoment ? samenkwamen en een heat map van de Californische superstad opleverden. Die kaart leek al snel een goede voorspelling te geven en de misdaadcijfers daalden mede dankzij het gebruik van PredPol. Predictive policing was een hit. Bij de Nederlandse Politie ontwierp vervolgens dataminer drs. Dick Willems CAS. Dat was qua opzet een stuk ambitieuzer: niet drie, maar tachtig datastromen gingen in eenzelfde soort algoritme. ?Het is begrijpelijk dat de politieagenten hier snel op springen?, stelt ir. Arnout de Vries, sociaal onderzoeker bij onderzoeksorganisatie TNO. Hij kijkt al een aantal jaar naar de mogelijkheden en risico?s van predictive policing. ?Het geeft houvast bij een onzekere kant van het?werk. En het kan volgens onderzoeken in theorie enorm helpen.? Volgens CAS-ontwerper Willems, die een artikel over ?zijn? algoritme schreef in het Tijdschrift voor de Politie, kan 40 % van de inbraken en 60 % van de straatroven worden voorspeld. Dat betekent dat dergelijke misdrijven plaatsvonden in of nabij de voorspelde hokjes op de CAS-kaarten. Als al die misdrijven daarmee ook voorkomen kunnen worden, is dat natuurlijk enorme winst voor de veiligheid in de buurt.

Voorbeeld van een heat map. Vierkantjes van 125 bij 125 m krijgen een kleur, afhankelijk van de kans dat er een inbraak of roof plaatsvindt. Vervolgens kan de politie bijvoorbeeld meer surveilleren of een extra lantaarnpaal laten plaatsen om het risico te verkleinen.

Meer is niet beter
Toch is predictive policing niet alleen maar rozengeur en maneschijn. De eerste onderzoeken naar het gebruik van CAS, gedaan nadat de pilot ten einde kwam, laten zien dat het effect beperkt is. Dat wil zeggen: de pakkans bij inbraken en roof is vergroot, maar het is moeilijk om te bepalen of dat door CAS komt of doordat er meer agenten zijn ingezet om dergelijke misdrijven aan te pakken. Dat laatste gebeurde de afgelopen jaren namelijk ook, vanwege een wens uit de politiek.

Een onderzoek van de Politieacademie liet verder zien dat de interpretatie van de CAS-kaart problemen oplevert. ?De interpretatie van de kaart ging regelmatig mis, doordat de mensen die dat moeten doen te weinig kennis hebben?, vertelt dr.ir. Marielle den Hengst-Bruggeling, voormalig lector bij de Politieacademie, auteur van het rapport over CAS en universitair docent aan de TU Delft. Het onderzoek laat zien hoe ingewikkeld data-interpretatie kan zijn. ?Als agenten daar niet voor hebben geleerd, kan het effect van een algoritme kleiner zijn. We ontdekten dat de voorspellingen van CAS goed en betrouwbaar waren. Maar het omzetten van een voorspelling in een actie bleek lastig.? Daarnaast waren de reacties op de kaarten vanuit de politieleiding niet altijd adequaat. ?De meest voorkomende reactie was ?meer agenten inzetten op een plek?. Maar dat is lang niet altijd de beste optie. Als er een lantaarnpaal stuk is, werkt een monteur sturen beter om de locatie veiliger te maken.? Het academieonderzoek was voornamelijk kwalitatief; Den Hengst-Bruggeling en collega?s spraken met agenten en leidinggevenden en met de makers van CAS. Zo ontdekten ze wat er goed ging en wat niet. ?Maar harde cijfers hebben we niet, want het is lastig te onderzoeken.?

[slideshare id=73217737&doc=predictivepolicing-lessenvoordetoekomst-170316163022&type=d]

Bij PredPol lijken de resultaten wel hoopgevend. Bedenker Brantingham deed een onderzoek naar zijn eigen systeem, waarbij hij wijken die m?t PredPol waren geanalyseerd vergeleek met soortgelijke wijken (qua misdaadcijfers) zonder PredPol. En daaruit bleek dat PredPol werkt: het is twee keer zo goed in het voorspellen van misdrijflocaties als ervaren misdaadanalisten en het vermindert de hoeveelheid criminaliteit met 7 procent.

[slideshare id=53787686&doc=randomizedcontrolledfieldtrialsofpredictivepolicing-151011071940-lva1-app6892&type=d]

Dat zijn opmerkelijke cijfers, die echter ook meteen controversieel werden. Brantinghams onderzoeksmethodologie rammelde; de criteria?voor misdaaddaling waren bijvoorbeeld nogal los en het was niet altijd duidelijk of een daling aan de voorspellingen van PredPol lag of aan andere zaken.

Een onafhankelijk onderzoek naar PredPol of andere in de praktijk gebruikte voorspellingssystemen is er niet. Het dichtst in de buurt komt een Amerikaans onderzoek van de denktank The?RAND Corporation. Die paste een zelfontworpen model toe op het stadje Shreveport in Louisiana en vond niet significant minder misdaad dan in controlewijken. RAND ontkrachtte ook claims van de stad Chicago. Die stad gebruikte een ?voorspellingslijst? van mensen die vermoedelijk binnenkort een misdaad zouden begaan. Volgens Chicago had die lijst effect, RAND ontdekte dat dit effect niet significant was.

[slideshare id=39335396&doc=randrr531-140921011149-phpapp02&type=d]

Of het systeem in Nederland werkt, is nog moeilijker te zeggen; gedegen statistisch onderzoek naar het effect begint nu langzaam te komen, maar is nog lang niet voltooid. De Vries van TNO: ?We werken voor de evaluatie van CAS aan een kwantitatieve analyse die ons wat meer houvast geeft. Het onderzoek in Nederland is tot nu toe voornamelijk kwalitatief.?

Overigens bleek ook uit die kwalitatieve analyse van de Politieacademie geen significant verschil tussen criminaliteit zonder CAS en met. Bij het Nederlandse onderzoek vergeleek men de cijfers van een jaar voordat CAS begon met het jaar met CAS. ?Vergelijken blijft lastig, maar onze bevindingen geven wel een indicatie dat het ergens mis gaat met de voorspellingen?, zegt Den Hengst-Bruggeling. ?We weten dat de voorspelling zelf goed is, dus moet het probleem in de opvolging zitten.?

En ook als we over de bezwaren tegen het positieve onderzoek van Brantingham heen stappen, is dat moeilijk als bewijs voor de effectiviteit van CAS te zien. PredPol is ingezet in de Verenigde Staten, waar de cultuur en manier van werken van de politie totaal anders zijn. Bovendien verschillen de algoritmes behoorlijk. Vooral de veel grotere hoeveelheid datastromen in CAS valt op. ?Misschien zou je denken dat meer data altijd een betere voorspelling oplevert. Maar dat hoeft niet?, zegt de Vries. ?Zoveel data kan de voorspelling ook minder duidelijk maken, of kan ervoor zorgen dat er te veel aandacht wordt gegeven aan de verkeerde data. Meer is niet altijd beter.?

Big Brother Award
De Wetenschappelijke Raad voor Regeringsbeleid kwam vorig jaar met een rapport dat waarschuwde voor de gevolgen van big data in overheidsbeleid. Predictive policing valt daar ook onder en moet volgens de raad dus uiterst voorzichtig worden uitgerold.

[slideshare id=61479991&doc=bigdataineenvrijeenveiligesamenleving-160428204125&type=d]

Internetprivacyorganisatie Bits of Freedom is ook kritisch over het gedrag van de politie; in 2015 gaf die de politie de Big Brother Award voor grootschalige privacyschending via een hun dataverzameling en -gebruik. Voorlopig is de data van de politie echter niet te gebruiken om individueel gedrag te detecteren. Dat lijkt men ook niet van plan, maar de mogelijkheid bestaat wel als systemen zoals CAS eenmaal gemeengoed zijn.

Zo objectief mogelijk
PredPol liet tijdens het gebruik ook al een risico zien van dit soort data-analyse. In achterbuurten werden vaker misdaden gepleegd, dus focuste het algoritme zich volledig op die buurten. Daardoor ging er meer politie heen, werd er meer misdaad ontdekt, enzovoort. Aangezien in de achterbuurten relatief veel Afro-Amerikanen woonden, zorgde het algoritme in feite voor een raciale ?bias? bij de politiemacht, ook al was etniciteit geen onderdeel van het model. De politie ging immers vaker naar die wijken en arresteerde daardoor vaker Afro-Amerikanen.
Dat probleem zou hier mogelijk nog groter kunnen zijn dan in de VS. Daar werkt het algoritme puur op criminaliteitscijfers, terwijl CAS onder andere CBS-gegevens over inwoners gebruikt, wat de kans op onbedoelde raciale profilering nog groter maakt.

Maar hoe voorkom je dat dan? De Vries: ?Het is lastig, want dit soort vooroordelen zijn niet geprogrammeerd; ze ontstaan uit de statistische regels van het programma. Dat maakt ze niet waar; de tunnelvisie is een soort glitch in de statistiek. Dat kun je voorkomen door ruis in de data te gooien. Normaal vertroebelt dat de analyse, maar met een beetje ruis kun je het algoritme uit zijn tunnelvisie halen en op een ander pad zetten. Zo maak je vooroordelen minder waarschijnlijk.?
Ook moet je kritisch kijken naar de criteria waarmee je een wijk bestempeld als ?risicovol?, zegt De Vries. ?Zit daar iets in dat te maken heeft met vooroordelen? Dat moet je als ontwerper weten voordat je je algoritme gaat gebruiken.?

Daarnaast proberen de ontwerpers van de algoritmes een zo objectief mogelijke maatstaf te nemen. Dat is doorgaans de aangifte die een slachtoffer doet. Die is niet gebaseerd op de aanwezigheid van politie in de wijk en geeft zodoende een eerlijker beeld van de hoeveelheid misdrijven dan een steeds terugkerende agent. Mede door die maatstaf is predictive policing op dit moment alleen te gebruiken voor zogenoemde high impact crimes: misdrijven die mensen raken in hun levenssfeer en veiligheidsgevoel. Van dat soort misdrijven doet men namelijk bijna altijd aangifte, dus geven ze een vrij volledig beeld van de hoeveelheid misdaad in een wijk.

Inbreekbereik
Terwijl de politie zich gereedmaakt om CAS in het hele land te gebruiken, zijn er ook al onderzoekers en politieonderdelen die naar de volgende stap kijken. CAS is namelijk beperkt: het zegt alleen waar iets gaat gebeuren, niet wat je ertegen moet ondernemen. Dat is echter wel mogelijk, denkt TNO. Daar werkt data-onderzoeker dr. Selmar Smit samen met de Vries en andere onderzoekers aan iets wat ze prescriptive policing noemen. Doel van dit onderzoek: een algoritme dat aan de hand van data voorschrijft wat een agent het beste kan doen. ?We willen de agenten helpen om een keuze te maken, zonder dat ze de vrijheid verliezen om zelf een interventie te kiezen?, vertelt De Vries. Dus voorspelt het systeem van een aantal ingrepen hoe effectief ze kunnen zijn. Als er een donker straatje is waar veel overvallen plaatsvinden, is een straatlamp of een beveiligingscamera misschien wel de beste oplossing. Zijn er veel inbraken? Dan kan een andere patrouilleroute een wereld van verschil maken. ?Ons systeem berekent het effect van elke interventie en geeft die informatie aan agenten. Zij kiezen vervolgens wat de beste optie is, aan de hand van het systeem en hun ervaring op straat.?

Het klinkt als een simpel systeem, maar dat is het niet. ?Om zo?n voorspellend algoritme te maken, moet je niet alleen veel data hebben, je moet ook het effect van een interventie meenemen in je berekening?, vertelt Smit. ?Als je dat niet doet, voorspel je alleen de situatie in vergelijking met het scenario waarin de politie niets doet. Maar dat is onrealistisch; de politie zal hoe dan ook altijd proberen in te grijpen. Daarom zijn de huidige algoritmes ook niet altijd toepasbaar.? Zo?n recursief algoritme, waarin je de uitkomst van de berekeningen terugvoert aan het algoritme, is niet makkelijk te maken. ?Met alleen criminaliteitscijfers of bevolkingsdata ben je er nog niet. Dus moet er kennis over mensen, in dit geval over het gedrag van criminelen, in het algoritme worden verwerkt.?

Al vier jaar werken Smit en collega?s aan hun prescriptive policing, en het gaat stapje voor stapje vooruit. ?De belangrijkste vooruitgang zit eigenlijk op het menselijke vlak. We spreken veel met experts, ervaren rechercheurs en agenten die ons vertellen hoe criminelen werken. Die kennis, vaak kwalitatief van aard, probeer ik in het algoritme te stoppen.? Als voorbeeld noemt Smit inbreekgedrag: ?Een crimineel zal niet bij zijn buren inbreken, maar?zal ook niet tientallen kilometers rijden op zoek naar een goede kraak. Zijn ?kraakgebied? is dus relatief goed te voorspellen. De politie weet dat, en wij proberen een maximaal bereik vanaf het huis van een inbreker te bepalen voor in het algoritme.?

Op die manier produceert het prescriptive algoritme niet alleen heat maps, maar ook een lijstje met mogelijke acties voor agenten. Bij elke actie staan ??n tot vijf ?ballen? om de voorspelde effectiviteit aan te geven. ?Daarbij komt dan een korte motivatie vanuit het algoritme.
Die motivatie komt vooral van vergelijkingen met andere wijken waar we al iets over weten. Dan staat er bijvoorbeeld: ?Een camera ophangen in een donkere straat werkte erg goed in deze
vergelijkbare wijk in Almere.? Op die manier weet de agent waar de voorspelling vandaan komt.

[slideshare id=61354641&doc=104tnorpredictivepolicingweb-160426065651&type=d]

Hongerig algoritme
Die vergelijkingen zijn voorlopig de kern van het prescriptive-algoritme. Echt de gevolgen van ingrepen simuleren gaat nog te ver, vindt Smit. ?De toekomst simuleren is een vaag onderzoeksgebied. We kunnen op korte termijn misschien wel iets voorspellen, maar het is onmogelijk om langetermijngevolgen te overzien met zo?n simulatie. Met wijkvergelijkingen weet je dat vaak wel, omdat de ?toekomst? van de ene wijk het verleden van een andere, soortgelijke buurt is.?
Wat TNO doet, is volgens De Vries en Smit op dit moment uniek in de wereld. ?Amerika, en Los Angeles in het bijzonder, volgt ons werk met veel interesse?, zegt De Vries.

Het risico van een bevooroordeeld algoritme geldt hier nog steeds. ?Het zou kunnen dat er eerder dan bij predictive policing al vooringenomenheid voor bepaalde wijken of bepaalde wijksoorten ontstaat doordat eerdere reacties van wijkagenten al is meegenomen.? Voorlopig is dat echter lastig na te gaan, want er is nog niet genoeg data om het hongerige algoritme mee te voeden. Om te weten welke interventies effectief zijn in bepaalde situaties, moet een computerprogramma immers weten of het werkte op een andere plek.
Daarom probeert Smit nu agenten te overtuigen om hun data te delen. Met hun telefoon en een gps-logger, bijvoorbeeld, of met een app waarop een agent kort aangeeft wat hij deed en waarom. ?Dat is meer moeite voor de agent, en het kan een vrij grote privacyinbreuk zijn. Hij of zij kan zich beperkt voelen in zijn of haar vrijheid, omdat elke beweging nu wordt gevolgd en opgeslagen. Ik probeer ze ervan te overtuigen dat ze als dataproducent met een gps op zak ook meer vrijheid kunnen krijgen op de lange termijn. Denk bijvoorbeeld aan ?een praatje maken?. Nu is dat voor de leidinggevenden vaak geen actie die als werk ?telt?. Als ons algoritme straks aantoont dat praten juist helpt om lokale criminaliteit te verminderen, krijgt de agent mogelijk meer vrijheid in zijn manier van werken.?

Komende vijf jaar is prescriptive policing nog geen realiteit. Maar met de landelijke invoering lijkt het voorspellend politiewerk van CAS moeilijk tegen te houden. Hoewel ze zelf aan de mogelijke opvolger van CAS werken, kijken ook Smit en De Vries niet alleen positief tegen de techniek aan. ?Het risico van bias is alleen te verminderen als de algoritmes transparant blijven. Daar zal bij elke verdere ontwikkeling op gelet moeten worden?, stelt Smit.

Op dit moment zijn de algoritmes in principe nog helder genoeg; predictive policing gebruikt statistische methodes die patronen uit data ontwaren. Zo ?leert? het programma met analyses die terug te volgen zijn tot de bron. Dat is doorzichtiger dan deep learning, waarbij een computer via verschillende ?lagen? een beslissing neemt. Deze methode zorgt nu al voor onnavolgbare uitkomsten bij verschillende zelflerende programma?s van Google en andere softwarebedrijven. Begrijpelijk dat de overheid en politie daar vandaan blijven.

Ondertussen denken de wetenschappers van TNO dat het essentieel is om de voorspellende techniek te ontwikkelen. ?Je houdt dit niet tegen. En ik geloof dat het beter is dat wij het doen, namens de overheid, dan dat een marktpartij een voorspellend ? maar niet transparant ? algoritme bouwt om daar winst mee te maken?, aldus Smit.

Hackrisico
Een vraag die CAS ook oproept, is: moet je bij iets wat misschien niet werkt wel al die gegevens van burgers willen gebruiken? Den Hengst-Bruggeling nuanceert het gevaar van privacy-inbreuk: ?De gegevens die CAS gebruikt, zijn nu in principe ook al beschikbaar voor de politie. Het algoritme maakt er overzichtelijke kaarten van, maar het werkt niet op het niveau van individuen.? Ze vindt de landelijk uitrol dan ook niet vreemd. ?Ik denk dat het een goed moment is. De politie gebruikt veel methodes die niet per se wetenschappelijk bewezen zijn. Dat is logisch, want het is altijd erg moeilijk om aan te tonen dat de criminaliteit daalt door een bepaald beleid. Hopelijk gaat de politie meer inzetten op het duiden van de data. Dat is belangrijk om van CAS een systeem te maken dat ook echt invloed heeft op de hoeveelheid criminaliteit.?

?Je kunt het systeem op een ethische manier invoeren zolang het algoritme maar transparant blijft en er bij elke verdere stap een discussie ontstaat?, zegt De Vries van TNO. Hij geeft wel meteen toe dat er nog de nodige beren op de weg zijn. ?De privacywetgeving en -handhaving zijn op dit moment slecht geregeld, zeker voor zaken als big data. Daar moet meer beleid voor komen. Daarnaast is er een belangrijke rol weggelegd voor het Openbaar Ministerie, rechters en de advocaten van verdachten. Die moeten kritische vragen stellen bij rechtszaken die als gevolg van predictive of prescriptive policing voorkomen: ?Hoe is mijn cli?nt gepakt? Is dat voor de wet te verantwoorden? Alleen als de juridische partijen zich mengen in de discussie krijg je een volledig debat.?
?Wat problematisch is?, voegt De Vries nog toe, ?is het ontbreken van een onafhankelijke landelijke of Europese ICT-autoriteit die initiatieven als CAS toetst aan de wet of aan ethische richtlijnen. Voor veel andere taken van de overheid bestaan zulke commissies wel, maar niet voor dergelijke algoritmes. Dat is eigenlijk vreemd; het zorgt er nu voor dat de controle op het gebruik van dit soort technieken van andere plekken moet komen.?

Los van al deze ethisch-maatschappelijke bezwaren kan het algoritme ook een veiligheidsrisico worden. ?Als criminelen een systeem kunnen hacken of namaken, hebben ze in feite een kaart die altijd de perfecte inbraakplek weergeeft. De dieven kunnen dan immers de politie omzeilen door naar de locatie te gaan waar het algoritme de kans op een inbraak het laagst schat.?
Aangezien de opzet van CAS relatief eenvoudig is, is het kraken van het systeem een realistische optie. Nu CAS prominenter wordt, wordt het ook verleidelijker om tijd en moeite in het hacken te stoppen. Bovendien zijn in Londen de misdaadcijfers openbaar, en er bestaat ook een open source predictive-algoritme. Daarmee kunnen mensen dus makkelijk een ?omgekeerde? misdaadkaart
maken.

Nu CAS landelijk is uitgerold, is voorspellend politiewerk in Nederland realiteit geworden. Of steden zoals Amsterdam daar uiteindelijk ook veiliger van worden, is alleen de vraag. In dit geval is de belofte van een techniek al genoeg geweest om hem door te laten breken. Ondertussen werkt men aan de volgende stap, waarvoor TNO nu data verzamelt bij de politie zelf. Daarmee be?nvloeden nieuwe technieken zoals zelflerende algoritmes en big data nu, naast het zakenleven en de wetenschap, ook het werk van de politie op straat. Dat werk zal er alleen niet per se makkelijker op worden. Er is gespecialiseerde kennis nodig die lang niet iedere agent of informatiewerker nu heeft. Hopelijk geldt dat hoe langer de agenten met het systeem werken, des te beter ze het weten te gebruiken. En wie weet wordt predictive policing daardoor straks effectiever dan het onderzoek tot nu toe laat zien.

Agenten sturen is niet altijd de beste oplossing om misdaad te voorkomen. Ook zorgen voor adequate verlichting kan een goede zet zijn. Op het Hoekenrodeplein bij Station Bijlmer Arena
is er dankzij zogenoemd adaptief licht altijd de juiste sfeer voor optimale veiligheid en gezelligheid. Zo heeft de politie minder werk.

Bronnen: De Ingenieur

Sociale media bij vermissingen: zorg of zegen?

Geef een reactie

Op sociale media gaat het afgelopen weken veel over vermissingen. Na het dramatische nieuws van de dood van twee jonge meisjes in Hoevelaken en Bunschoten draait de geruchtenmolen op volle toeren. Iedere vermissing is voer voor geruchten. In de regio Tilburg zijn twee meisjes, allebei op de fiets, sinds zondag spoorloos. Daarvoor is een burgernetmelding uitgestuurd. En ook in Leeuwarden en Groningen zijn er vermissingen.

Twee meisjes (16 en 17) vermist in Tilburg: ‘Ouders maken zich verschrikkelijk zorgen’ https://t.co/Oi34Bt4kBz #omroepbrabant bel 112

? Spiritualles (@springspiritual) June 6, 2017

Op Twitter en Facebook leiden zulke berichten tot grote zorgen. Met name uit het Gooi komen er verhalen. Daar zijn er meerdere meldingen van jonge meisjes die klemgereden zouden zijn door een auto. Er zou sprake zijn van poging tot ontvoering.

Een eerste melding kwam uit Soest, waar een meisje is achtervolgd door twee mannen in een kleine donkere auto. En een soortgelijke auto met twee mannen werd bij een vergelijkbare melding uit Bunschoten-Spakenburg gezien.?Of deze meldingen te met elkaar te maken hebben is volstrekt onduidelijk, maar het leidt tot enorm veel ophef en ongerustheid op sociale media. Even terug naar Tilburg, op sociale media is veel verontwaardiging over de vaagheid van de burgernet melding. Waarom geen foto?s van de meisjes, is de vraag die op sociale media wordt gesteld.

Zet dan de foto’s van die meiden er ook bij,zodat ze ook zelf zien dat het menens is en met thuis contact opnemen.https://t.co/N4cwEqgVX6

? Maarten (@CuteLeguana) June 6, 2017

Een woordvoerster vertelde eerder op radio1 dat ze de foto?s van de meisjes niet verspreiden omdat dat de kansen van de meisjes in kwestie op het vinden van werk in de toekomst ?zou verkleinen. ?Werkgevers gaan natuurlijk op internet zoeken als er iemand bij ze solliciteert. En dan wil je dit niet tegenkomen?, zei ze.

De politiewoordvoerder liet ook weten deze burgernet melding vooral te beschouwen als een oproep aan de meisjes zelf, zodat ze zien dat het serieus en ze zich zullen melden. ?Volgens heel veel mensen is zo?n alarmerende oproep via de media niet bedoeld voor 2 stoute weglopers.

2 Tilburgse meisjes samen vermist is het niet slim namen te geven of een foto hoe ze eruit zien ? Ja foto’s blijven op internet maar als ze

? Resi (@mamaresi) June 6, 2017

zijn weggelopen samen dan hadden ze dat niet moeten doen h? en zich dat eerder moeten bedenken

? Resi (@mamaresi) June 6, 2017

Romy en Savannah
De vondst van de dode tienermeisjes Romy en Savannah zorgde voor een gitzwart pinksterweekeinde. Dat jongens uit dezelfde leeftijdscategorie hen mogelijk om het leven brachten, komt eveneens keihard aan. Politie en OM kregen aanvankelijk kritiek, maar lijken de zaak toch pijlsnel op te lossen. Recherchechef Johan van Hartskamp en rechercheofficier van justitie Hans Mos blikken terug.

Misdaadjournalisten @JohnvdnHeuvel en @mickvanwely in gesprek met Politie en Openbaar Ministerie nav zaak 2 vermiste meisjes pic.twitter.com/zhUyE30QVo

? FrankSmilda (@FrankSmilda) June 10, 2017

Exact een week na de melding dat een 14-jarig meisje niet terugkeerde bij haar ouderlijke woning in Bunschoten, zitten recherchechef Johan van Hartskamp en rechercheofficier van justitie Hans Mos haast gelaten aan een tafel in het hoofdbureau van politie in Utrecht. Licht brengen in twee ernstige delicten in amper vijf dagen tijd, zou normaal gesproken beroepstrots doen opzwellen. Dit keer niet. ?Deze zaak kent alleen maar verliezers?, meent Van Hartskamp. Zijn OM-collega Hans Mos knikt. ?Ook de ouders van de minderjarige verdachten zijn in zekere zin slachtoffers.?
Politie en OM kwamen snel na de moorden op Romy en Savannah met resultaten, maar deelden maar zeer beperkt informatie met het publiek. Daardoor ontstond veel onrust. Vanwaar die terughoudendheid?

Van Hartskamp: ?De melding dat Savannah was vermist, namen we direct serieus. Er werden onderzoekshandelingen verricht als het napluizen van telefoongegevens en het verhoren van mensen uit haar omgeving. Dat gaf ons het idee dat haar situatie niet direct levensbedreigend was. Bovendien was de vermissing al veel in de media. We besloten daarom geen Amber Alert uit te brengen. Er waren nog andere mogelijkheden om Savannah terug te vinden, vonden we op dat moment.?

?Een Amber Alert is een uiterst middel?, vult Hans Mos aan. ?Als het te vaak wordt gebruikt, verliest het zijn attentiewaarde.?

Met de kennis van nu: had een Amber Alert het leven van Savannah kunnen redden? Met andere woorden: is het meisje kort na haar vermissing vermoord of pas na enige tijd?
Beide mannen zwijgen een ogenblik. Dan zegt Van Hartskamp: ?Over het moment van de moorden willen we niets kwijt. Het onderzoek is nog in volle gang.? Hans Mos: ?De verdachten zitten nog in beperkingen, wat ook inhoudt dat politie en OM inhoudelijk niets over de zaken mogen zeggen.?

Burgers die zoeken naar sporen van Savannah

De vraag of een Amber Alert in de zaak van Savannah een verschil had gemaakt, wordt op dit moment dus niet door politie en OM beantwoord.

Een dag na de vermissing van Savannah werd niet ver van de plek waar haar fiets was teruggevonden een jong meisje dood in het water aangetroffen. Wat was jullie eerste reactie?
?Natuurlijk hielden wij ernstig rekening met de mogelijkheid dat het om Savannah ging?, zegt Van Hartskamp. ?Het kost dan enige tijd om zekerheid te krijgen, ook omdat het sporenonderzoek zeer zorgvuldig moet gebeuren en eigenlijk nog v??r identificatie gaat. Je kunt een lichaam pas goed onderzoeken op het moment dat alle sporen eromheen zijn veiliggesteld. Het laatste wat je wilt, is dat door haast fouten worden gemaakt, die later in een eventueel strafproces fataal zijn. Daarom kostte het identificeren enige tijd. Uiteindelijk konden we aan de hand van signalementen toch vrij snel vaststellen dat het niet om Savannah maar om een ander meisje ging. Dat betekende weer enige hoop voor de ouders van Savannah, maar diepe verslagenheid voor de familie van Romy.?

Hans Mos: ?De vondst, twee dagen later, van opnieuw een dood meisje in het water, gaf ons allemaal een dreun. Iedereen hield meteen rekening met de gedachte dat hier iets seriematigs aan de gang was. Toch besloten we twee ?teams grootschalig optreden?, zogeheten TGO?s, in te zetten. De zaaksofficier van justitie die de vermissing behandelde, zorgde voor verbinding tussen de teams. Al snel werd duidelijk dat de zaken niet in verband met elkaar k?nden staan.?

Het ontdekken van twee vermoorde meisjes in een paar dagen tijd bracht veel emoties met zich mee. In hoeverre be?nvloedden die het onderzoek?
Aanklager Hans Mos: ?Ik geef de politie een groot compliment over hoe beide zaken zijn aangepakt. De werkwijze getuigt van heel veel professionaliteit. Veel rechercheurs en OM?ers hebben zelf kinderen en zijn extra geraakt door het leed dat de ouders van de meisjes overkomt. Toch heeft die emotionele lading het onderzoek nooit geschaad. Het zorgde alleen maar voor extra gedrevenheid.? Van Hartskamp: ?De betrokkenheid ging zo ver dat we van collega?s uit het hele land steun en hulpaanbiedingen kregen. Het was best een uitdaging om in een pinksterweekeinde waarin veel collega?s vrij zijn, snel twee teams op te tuigen. Maar het voordeel van de nationale politie is, dat er niet veel organisatorische belemmeringen zijn om collega?s uit andere regio?s in te schakelen. Een van de twee onderzoeken werd gedaan door rechercheurs uit Oost-Nederland.?

Wanneer kwamen beide daders in beeld?
?Dat gebeurde niet ver voor hun aanhouding in de nacht van zondag op maandag?, antwoordt Johan van Hartskamp. ?Over hoe we bij de jongens kwamen, kunnen we nu nog niets zeggen?, vult Hans Mos aan. ?Het openbaren van die wetenschap kan het onderzoek op dit moment schaden, net zo goed als wanneer we nu iets zouden zeggen over het motief of hoe de meisjes om het leven zijn gebracht. Aan de dood van Romy is seksueel misbruik voorafgegaan, heeft de 14-jarige verdachte bekend. Over de moord of doodslag van Savannah kunnen we nog niets zeggen, ook omdat de 16-jarige verdachte nog in beperking zit.?

Hoe reageerden de ouders van de verdachten?
?Ook die mensen gaan door een hel?, zegt Hans Mos. Van Hartskamp knikt bevestigend. ?In dit soort zaken zorgen we dat de nabestaanden van de slachtoffers worden bijgestaan door familierechercheurs. Dat zijn speciaal opgeleide politiemensen, die nabestaanden kunnen helpen met praktische zaken. Dit keer hebben we ervoor gekozen ook de ouders van de verdachten te laten bijstaan. Dit gebeurde door de teamleider en de officier van justitie. Dat is ongebruikelijk, maar in onze optiek zijn zij evenzeer slachtoffer. De ouders belemmeren de onderzoeken niet.?

Er was kritiek dat de politie zondag niet meedeed aan een zoektocht naar Savannah en niet alert reageerde op meldingen over eerdere pogingen tot ontvoering van jonge meisjes.
?Voor het meedoen aan de speuractie was op basis van informatie uit het lopende vermissingsonderzoek geen reden?, zegt Hans Mos. ?Dat neemt niet weg dat we die betrokkenheid van de gemeenschap zeer waardeerden.?

?Daarom hebben we de zoektocht ook gefaciliteerd?, antwoordt Van Hartskamp. ?Maar deelnemen aan de zoektocht vergde op dat moment te veel capaciteit, die broodnodig was om het onderzoek naar de vermissing zo intensief mogelijk te doen. Sociale media speelden in deze zaak een grote rol, zowel positief als negatief. De meldingen over de inzittenden van een zwarte auto die meisjes zouden aanranden, namen we uiteraard zeer serieus. Van een verband met beide delicten is niets gebleken. Het hele circus op sociale media werkte een geruchtenstroom, angst en verwarring in de hand. Dat heeft ons echt gehinderd. Aan de andere kant was het indrukwekkend om te zien hoe de maatschappelijke betrokkenheid heel veel tips opleverde en de gemeenschappen waarin de drama?s zich afspeelden, samenkwamen om alle getroffenen steun te geven.?

Hans Mos: ?En het geeft toch een goed gevoel dat we de nabestaanden relatief snel duidelijkheid konden verschaffen. Weliswaar een hele schrale troost, maar een wetenschap die enige rust gaf.?

Gebruik van sociale media bij vermissingen door burgers
Aandachtspunten bij het gebruik van social media zijn te vinden op de website van het landelijk initiatief ZoekJeMee. Sociale media goede middelen zijn om een vermist persoon te helpen vinden. Ook geven de sociale mediaberichten steun aan de achterblijver (steuntje in de rug) en aan de vermiste persoon. Die ziet achteraf namelijk welke moeite is gedaan om hem of haar terug te vinden. De punten zijn afkomstig uit een onderzoek van?Wieke de Zwart (VU Amsterdam, MA Criminologie) ?Vermist, een onderzoek naar het aandeel en de impact van het gebruik van sociale media door burgers bij vermissingen?.

Vooraf

Het vermelden van de vermissing op de sociale media is een schending van de privacy van de vermiste.
- Geef niet te veel gevoelige informatie over een vermist persoon, zoals informatie over de toestand (boos of verward). Geef een feitelijke beschrijving van de persoon zodat anderen deze kunnen herkennen
- De politie kan adviseren over het al dan niet plaatsen van een vermissing op de sociale media. Een andere partij is Stichting ZoekJeMee: specialisten in communicatie rondom vermissingen en voor praktische hulp voor achterblijvers.

Tijdens

Naast mogelijk positieve kunnen er ook negatieve reacties gegeven worden, zoals opmerkingen over het uiterlijk of (ongenuanceerde) oordelen, zoals: ?Wie laat nou iemand met Alzheimer alleen op pad gaan??;
De bruikbare tips zijn wellicht moeilijk verifieerbaar (zonder hulp van de politie);
Meer bekendheid kan soms nadelig uitpakken voor de veiligheid van een vermiste.
Bijvoorbeeld als deze in handen is van een loverboy of een ontvoerder.

Na afloop

Het weghalen van vermissingsbericht lukt niet altijd voor 100%.
- Er kan een blijvende confrontatie met de vermissing ontstaan, ook lang na afloop.
  Voor de vermiste persoon kan het ook carri?reproblemen opleveren, bijvoorbeeld als nog online staat dat een vermiste in verwarde toestand is weggegaan;
- Het vermissingsbericht en/of de foto kan door anderen (opnieuw) online worden gedeeld. Het lijkt daardoor dat de vermiste opnieuw o?f nog steeds is vermist.

Bronnen: De Telegraaf, EenVandaag

Burgers die zelf jagen op boeven

Geef een reactie

Vrouw spoort aanrander op

Een vrouw van 28 uit Hoorn zocht zelf de man op die haar had aangerand. Hij had haar telefoon gestolen, maar bleef die wel gebruiken. Via een app wist ze ‘m op te sporen. Een typisch geval van burgeropsporing en het komt steeds vaker voor. Maar is het wenselijk?

Het is niet alleen van deze tijd dat burgers een rol spelen bij het opsporen van verdachten. Methoden die al jaren gebruikt worden door de politie zijn bijvoorbeeld getuigenverhoren en buurtonderzoeken. Maar de laatste tientallen jaren zijn er andere methoden bij gekomen. Met de opkomst van de digitale wereld kunnen burgers gemakkelijker en sneller bijdragen aan een politieonderzoek.

“De komst van internet heeft ervoor gezorgd dat burgers zelf bij informatie kunnen”, vertelt Arnout de Vries van onderzoeksbureau TNO. “Denk bijvoorbeeld aan sociale media. Daar kan je veel informatie vinden over mogelijke daders die iets met jouw zaak te maken hebben.”

Dat komt niet alleen doordat er meer informatie wordt verspreid, maar ook door de mogelijkheid meer middelen te gebruiken. “Er zijn apps die je kan downloaden waarmee je veel gemakkelijker dichter bij de dader komt”, gaat De Vries verder. “Een mobiele applicatie waarmee je de locatie van jouw mobiel kan traceren bijvoorbeeld. En zo’n app bestaat inmiddels ook al voor bepaalde auto’s.”

Dat is niet helemaal zonder gevaren. “Burgers maken zichzelf heel wat wijs. Het zijn gewoon amateur-speurders, maar ze zien zichzelf als een professioneel rechercheur.”

De 28-jarige vrouw uit Hoorn maakte gebruik van zo’n app en kwam op die manier de man die haar aanrandde op het spoor. De telefoon van de vrouw was na de aanranding door de dader meegenomen en werd ook door hem gebruikt. Hij had niet door dat hij daardoor in beeld zou kunnen komen.

Vandaag stond de Somalische man voor de rechter. Mohammed M. wordt verdacht van poging tot verkrachting en diefstal. Het OM eist 32 maanden cel tegen hem.

Zelf voor rechercheur spelen kan ertoe leiden dat burgers overgaan tot eigenrichting. “Als je eenmaal weet hoe een zaak in elkaar steekt, is het heel verleidelijk om voor eigen rechter te gaan spelen”, vertelt De Vries. Ook kan het zijn dat burgers juist het onderzoek van de politie in de weg zitten en sporen vernielen.

Andere risico’s zijn dat burgers inbreuk maken op de privacy van anderen. “Dat zie je bijvoorbeeld als mensen via sociale media een andere identiteit aannemen, om via groepen te proberen meer informatie over iemand te krijgen.” Soms gaat het zelfs z? ver dat burgers overgaan tot hacken. “En dan ben je gewoon illegaal bezig, dan overtreed je de wet.”

Heeft politie goed gehandeld? Slachtoffer speurde zelf verdachte op. Luister vanaf 7 min het interview op Radio 1, of bekijk hieronder op de uitzending in het 8 uur journaal van de NOS:

Wraakvader spoorde eigenhandig de internetoplichter van zijn dochter op

De risico’s van burgerparticipatie zie je bijvoorbeeld in het geval van ‘wraakvader’ Mario H. Zijn dochter krijgt begin dit jaar een bos rozen en chocolade van haar zogenaamde 17-jarige vriendje. H. vertrouwt de zaak niet en komt er via de bloemenwinkel achter dat de bloemen zijn gekocht door een oudere man.

Vader Mario H. waarschuwt de politie meerdere keren. Een tijd later krijgt hij een tip van een anonieme beller die zegt dat hij de auto van de man in een straat in Eindhoven heeft zien staan. H. gaat zelf op onderzoek uit en belt weer met de politie. “Als jullie hier niet binnen 5 minuten zijn, dan los ik het zelf op”, zegt hij.

Nog voor het arrestatieteam kan ingrijpen treft de politie de man aan met hoofdletsel, snijwonden en een dubbele armbreuk. H. bekent en wordt veroordeeld tot 10 maanden onvoorwaardelijke celstraf voor zware mishandeling. De rechtszaak tegen zijn slachtoffer gaat later dit jaar van start. Vandaag werd bekend dat het slachtoffer van de wraakvader online contact had met meerdere meisjes.

“Maar er zijn ook succesverhalen”, vertelt De Vries. “Twee meisjes in Haarlem werden in elkaar geslagen door een aantal jongens. Ze hebben aangifte gedaan bij de politie. Eenmaal thuis besloten ze niet op hun handen te gaan zitten, kropen achter de computer en vonden de jongens binnen een paar uur via Facebook.”

Dankzij hun initiatief kon de politie de twee daders direct oppakken. Na een bekentenis moest een rechter besluiten over hun straf.” De advocaat van de jongens vond het belachelijk. Hij zei dat er sprake was van amateurspeurwerk. “De rechter sprak dat tegen en zei: welkom in de 21ste eeuw.”

‘Kopschoppers’ krijgen lagere straf

Een groep jongeren mishandelde begin 2013 een man van 22 in Eindhoven. Beelden van de mishandeling gingen het internet over en er werd gezocht naar deze ‘kopschoppers’. De rechtbank vond dat de verdachten door het vertonen van de beelden in hun privacy zijn geschonden, Daarom kregen ze een lagere straf opgelegd.

Volgens De Vries is burgerparticipatie bij opsporingen niet te stoppen. “De vraag is dus hoe de politie dit in goede banen kan leiden.” Dat kan alleen als de politie meer kansen omarmt, vindt De Vries. “Ze moeten burgers faciliteren, informeren en tools en tips geven.” Maar de politie vindt het nog lastig daar mee om te gaan.

Dat begint volgens De Vries al bij het stellen van de goede vraag. “Aan het einde van een zaak vraagt de politie vaak aan burgers: heeft u nog wat gezien? Terwijl de vraag eigenlijk zou moeten zijn: heeft u nog idee?n?”

De politie houdt volgens De Vries de opsporing het liefst dicht bij zichzelf. “Maar ze moeten inzien dat iedereen expert is. Je kan expert zijn in je eigen wijk, in je eigen straat. En als je het zo bekijkt hebben we eigenlijk 16 miljoen experts in Nederland die met hun eigen idee?n kunnen bijdragen aan het oplossen van een opsporingszaak.”

En wat vindt de politie er zelf van?

De politie zelf zegt de burger juist w?l in te zetten, waar dat mogelijk is. “Er liggen heel veel kansen om de kracht, de kennis en de intelligentie van de burger te gebruiken om zaken op te lossen”, zegt Frank Smilda van de politie. “Wij zijn met 65.000 politiemensen en daarmee kunnen we nooit alle misdrijven oplossen. Maar we kunnen wel samen met die burger en het gebruik van sociale media, in combinatie met een smartphone, intelligenter en slimmer opsporen.”

Volgens Smilda is het daarin wel heel belangrijk dat voorkomen wordt dat mensen voor eigen rechter gaan spelen. “Het is zeer gevaarlijk als ze zomaar foto’s van burgers online zetten en zich afvragen of dat de mogelijke dader is. Het is heel belangrijk dat daar een stuk duiding bij komt en dat je als overheid ook aangeeft hoe de spelregels zijn.” Want fouten in een onderzoek, kunnen zomaar tot vrijspraak leiden.”

De politie beweegt mee met de ontwikkelingen in de samenleving, ook op technologisch vlak. En om de juiste burger bij de juiste zaak de betrekken, worden bijvoorbeeld websites of Facebook-advertising ingezet. “Dan vragen we mensen mee te denken in hypotheses en scenario’s om mee te rechercheren.”

Bronnen: NOS, 20u NOS journaal, 18u NOS journaal

Debat: digitale dienstverlening politie

Geef een reactie

Wat kan de politie nog meer doen om de (digitale) dienstverlening te verbeteren? Op 31 mei jl. organiseerde de politie een strategisch debat aan de Uitleg in Den haag waar een studio werd opgebouwd die de uitzending live digitaal op het internet verzorgde. Hieronder een kijkje achter de schermen met politievloggers Jan-Willem & Tess, die betrokken waren bij de voorbereidingen:

Arnout de Vries @ADeVries23 over #hetnieuwemelden bij digitale dienstverlening conferentie #incontact @POL_incontact https://t.co/KWdjCBLWMf pic.twitter.com/ZywVjaQexX

? Hans van Vliet (@hans_vanvliet) May 31, 2017

TNO heeft samen met het ministerie VenJ en LMO een onderzoeks- en innovatieprogramma “Het Nieuwe Melden” waarin gekeken wordt naar toekomstige manieren van melden. Vandaag de dag is dat vaak nog telefonisch: 112 en 0900-8844 zijn de nummers waar burgers terecht kunnen als ze hulp willen inschakelen van de overheid. Er zijn meerdere redenen om naar nieuwe kanalen te kijken, Zo zijn er doelgroepen die niet of nauwelijks meer kunnen of willen bellen. Doven en slechthorenden is een voor de hand liggende groep die nu al om een 112 app vraagt, maar ook de nieuwe generatie belt steeds minder. Onderzoeken wijzen ook uit dat jongeren ook verwachten dat noodhulp verzoeken op social media worden gezien en opgevolgd. Facebook, Twitter Google en andere social media partijen werken daar zelf ook hard aan. Zo kun je met Twitter al noodberichten ontvangen van de politie (zie hieronder een screenshot van Metropolitan Police die het gebruikt), Facebook werkt onder andere samen met Amber Alert en Google heeft diverse succesvolle emergency response diensten?zoals de Person Finder.

Sign up to Twitter alerts today – receive critical info from @MetPoliceUK in times of crisis via text/notification directly to your phone pic.twitter.com/NLzeGhY3Nu

? Metropolitan Police (@metpoliceuk) November 14, 2016

Maar naast de nieuwe generatie en specifieke doelgroepen is er nog een andere reden om naar nieuwe kanalen te kijken. De aard van de meldingen gaat in de toekomst veranderen. Nu al zie je dat er een behoefte bestaat onder burgers om hulp van de overheid te vragen als ze slachtoffer zijn van ransomware (zoals WannaCry of de Blue Whale Challenge). Omdat er mensen zijn die zelfs zelfmoord plegen nalv ransomware als gedreigd wordt dat hun hele digitale hebben en houden online gaat als ze niet binnen een paar uur betalen, kun je wel spreken van een spoedje. Nu hoef je daar 112 niet voor te bellen. Maar ook het melden met data neemt toe. Steeds meer mensen hebben een internetding, een smartwatch bijvoorbeeld die een hartslag kan versturen. De meldkamers van vandaag de dag zijn nog niet klaar om die te ontvangen. Maar ook live beelden van een drone of ander apparaat dat opnames kan maken kan zeer waardevol zijn voor de meldkamer om een beter situationeel beeld te verkrijgen.

31 mei 14.00 interactieve talkshow via https://t.co/p9WO74sD0x over digitale dienstverlening van de politie. De deelnemerslijst is klaar. pic.twitter.com/zkgR3rfKpv

? Politie incontact (@POL_incontact) May 29, 2017

Joop Beekmans @JPFBeekmans zal aandacht vragen voor meldingen doen via 3D en Whatsapp. Kijk mee 31 mei 14.00 https://t.co/p9WO74sD0x pic.twitter.com/03i3v5osoO

? Politie incontact (@POL_incontact) May 27, 2017

wat is de droom van teamchef Robert Doornbusch van @TCRBTDEWAARDEN over digitale dienstverlening? Meer op 31 mei via https://t.co/p9WO74sD0x pic.twitter.com/XOsOvZo6V7

? Politie incontact (@POL_incontact) May 26, 2017

@ADeVries23 van @TNO_nieuws over digitale dienstverlening van de politie. Hij is er 31 mei 14.00 ook bij via https://t.co/p9WO74sD0x pic.twitter.com/U8AGOD9huG

? Politie incontact (@POL_incontact) May 29, 2017

#incontact: @rondemilde Nieuwe Media / Digitale Dienstverlening nodigt iedereen uit om mee te doen op https://t.co/6B0HRdCITD @POL_incontact pic.twitter.com/eOQtBsss3J

? Politie incontact (@POL_incontact) May 31, 2017

Ruim 4000 mensen hebben (delen van) de talkshow via politie.nl gevolgd. Op Twitter was de hashtag #incontact enige tijd trending topic.

Bekijk hieronder de hele video:

Digitale Dienstverlening from Politie on Vimeo.

Er waren 3 tafelrondes met de volgende tafelgasten:
1. Het Nieuwe Melden

2. Nieuw slachtofferschap

3. Cybercrime

De talkshow was de start van een nieuwe koers waarin we de ambitie hebben om sneller nieuwe vormen van digitale dienstverlening in te zetten om zo het contact tussen burgers en politie te verbeteren. Iedereen kan met?#incontact communiceren om deze ambitie blijvend waar te maken. Op Twitter zijn?volgers gevraagd een enqu?te in te vullen over de politievlogs en digitale dienstverlening. Dat heeft waardevolle informatie opgeleverd. De volgende tweet illustreert dat:

#incontact > @EdSabel: Resultaat enqu?te: “75% wil een spoedmelding ook naar de politie kunnen appen”

? Politie incontact (@POL_incontact) May 31, 2017

Bronnen: Politie.nl

Real Time Intelligence verbetert politieoptreden

Geef een reactie

Het is de nachtmerrie van elke ouder: je bent een paar seconden afgeleid en ineens is je peuter verdwenen. De politie is op zo?n moment snel ter plekke. Maar de inschatting van wat er gebeurd kan zijn, is lastig te maken. Hier moet ?Real Time Intelligence? (RTI) uitkomst bieden.

Met RTI breng je relevante kennis en informatie uit verschillende systemen direct samen, en trek je daar conclusies uit om snel de juiste acties te kunnen ondernemen. ?Zo ver zijn we nog niet, maar in het Real Time Intelligence Lab brengen we dit soort innovatieve oplossingen dichterbij?, zegt Christiaan van den Berg, Programmamanager Secure Society van TNO. Het Real Time Intelligence Lab (RTI Lab) is opgezet door TNO in samenwerking met de Nationale Politie en het nationale veiligheidscluster The Hague Security Delta (HSD). Het is een experimenteeromgeving waarin ze samen met bedrijven en kennisinstellingen proeven doen met hardware, software, methoden, modellen, werkwijzen en combinaties daarvan. TNO brengt expertise in over onder meer ICT, modellering, kunstmatige intelligentie en menselijk gedrag.

Doeltreffend handelen met real time informatie

?Real time? betekent dat actuele data zonder vertraging beschikbaar is. Door de data te verrijken met andere bronnen en kennis, ontstaat ?intelligence?. Die moet aan de ene kant compleet zijn, maar ook ontdaan zijn van overbodige gegevens. Real Time Intelligence stelt de politie in staat in uiteenlopende situaties snel de juiste beslissingen te nemen en adequaat te handelen. In het voorbeeld van het verdwenen kind kun je je voorstellen dat er in no time een recente foto beschikbaar moet zijn, die direct via sociale media en met aansprekende hashtags wordt verspreid. Om doeltreffend te kunnen handelen, heeft de agent ?real time? informatie nodig van het kind en over de buurt.

?Je kunt laten zien op welke plekken een kind logischerwijs in de buurt te vinden kan zijn, zoals in een speelgoedwinkel of een parkje?

Slimme koppelingen voor actuele informatie

?We werken aan systemen die typische gedragingen tonen voor kinderen van de betreffende leeftijd?, zegt Van den Berg. ?Je kunt bijvoorbeeld laten zien op welke plekken een kind logischerwijs in de buurt te vinden kan zijn, zoals in een speelgoedwinkel of een parkje. De ingezette agenten kunnen dan op hun scherm de loop-, fiets- of autoroute er naartoe zien, inclusief eventuele wegopbrekingen. Slimme koppelingen zorgen ervoor dat zo?n systeem ook aangeeft dat er recent een melding was over een buurtbewoner, die verdacht gedrag rond een kind vertoonde. Via de meldkamer kan dan bijvoorbeeld worden gecontroleerd of diens auto in de buurt is.?

Intelligent combineren van databronnen

?Het gaat om het intelligent combineren van uiteenlopende databronnen die samen met de beschikbare kennis handelingsperspectief bieden. Dus geen lange lijst met mogelijkheden waaruit de politiemensen moeten kiezen, maar een die is teruggebracht tot suggesties voor enkele logische handelingsopties. Een systeem kan namelijk op basis van wetenschappelijk onderzoek, computermodellen en actuele informatie de meest waarschijnlijke hypothese berekenen. Er zijn allerlei prachtige technologie?n om gegevens te ontsluiten, maar de kunst is die te combineren tot een bruikbaar instrument voor de politie.?

?In het RTI Lab kunnen we samen in de operatie experimenteren met nieuwe toepassingen en concepten, die het politiewerk kunnen verbeteren?

Misdaad voorspellen

In het RTI Lab worden relevante ontwikkelingen wereldwijd gescand en beoordeeld op relevantie voor RTI. Partijen doen er verschillende experimenten, bijvoorbeeld met het kunnen voorspellen van misdaden door de inzet van big data en algoritmes. Verder zijn er in het lab proeven gehouden met ?multitouch tables?, ter ondersteuning van de besluitvorming. Deze werden gebruikt door een co?rdinerende staf, de zogenaamde ?Staf Grootschalig en Bijzonder Optreden?, die actief is bij een ramp of crisis.

Politiewerk verbeteren

Ge?ntegreerde en actuele informatievoorziening kan leiden tot betere en snellere besluitvorming over effectief optreden. Jan ter Mors, Programmamanager Intelligence van de Nationale Politie: ?Het RTI Lab is voor de politie van waarde omdat we daarin op professionele wijze samen met veiligheidspartners, kennisinstituten en burgers in de operatie kunnen experimenteren met nieuwe toepassingen en concepten, die het politiewerk kunnen verbeteren.?

?We werken samen aan zowel een veiligere wereld als aan groei van de sector?

Experimenten geven inzicht in toepasbaarheid

?RTI is nooit af. Daarom willen we in het RTI Lab voortdurend met elkaar nieuwe dingen uitproberen en aantonen wat wel en niet werkt?, vertelt Van den Berg. ?De experimenten bieden inzicht in de toepasbaarheid van idee?n, werkwijzen of technologie?n voor politie, veiligheidsregio?s, gemeenten of beveiligingsbedrijven.? HSD faciliteert de samenwerking tussen bedrijven, overheden en kennisinstellingen om tot innovatieve oplossingen te komen. ?Het RTI Lab is hier een mooi voorbeeld van?, zegt Mark Ruijsendaal van HSD. ?Door partijen met specifieke kennis en instrumenten aan elkaar te verbinden, ontstaan nieuwe inzichten in de waarde en toepasbaarheid van innovaties op dit gebied. We bieden partners een betrouwbare innovatiebasis met perspectief op opschaling. Zo werken we samen aan zowel een veiligere wereld als aan groei van de sector.?

Bronnen: TNO Time, HSD RTI Lab

Criminelen zijn zo voorspelbaar als 125 bij 125 meter

Geef een reactie

Met behulp van software criminelen op heterdaad betrappen, of voorkomen dat ze toeslaan: het lijkt science fiction, maar het gebeurde allang in Amsterdam.?Een landelijk virtueel raster met vakken van 125 bij 125 meter. Per vlak worden meldingen van bijvoorbeeld inbraken en roofovervallen bijgehouden. Dat is, in het kort, de gedachte achter CAS, het Criminaliteits Anticipatie Systeem.????

Predictive Policing is het voorspellen van misdaadrisico?s met behulp van software, op grond van grote hoeveelheden data die aan elkaar worden gekoppeld. Sinds meer dan een jaar gebruikt de politie het Predictive Policing systeem CAS. Nu wordt het landelijk uitgerold.

Wat zijn de voordelen van dit systeem en wat kunnen we er in de toekomst van verwachten? Kritische kanttekeningen zijn er ook te maken, Marc Schuilenburg vind het zelfs onzin. Onderstaand interview met Arnout de Vries, onderzoeker bij TNO, duidt de zin van de onzin in predictive policing:

Waar gebruikt de Nederlandse politie Predictive Policing voor?

?Om ?eenvoudige?, maar veel voorkomende misdaden als inbraak en zakkenrollen te voorkomen.?

“Een crimineel breekt het liefst in op bekend terrein, in een bekend huistype. En dat doet hij vaak op dezelfde manier, bijvoorbeeld met een breekijzer”, legt Arnout de Vries uit. Hij is onderzoeker bij kenniscentrum TNO en vanaf het begin betrokken bij deze ontwikkeling.

Door data over eerdere inbraken te combineren, kun je de volgende inbraak voorspellen, zegt De Vries. Op basis van 250 soorten data, bijvoorbeeld de sociale samenstelling van de buurt, het aantal caf?s en zelfs ook het weer wordt zo de kans op nog een incident berekend.

“Als je weet dat er in een straat steeds wordt ingebroken via openstaande ramen op zonnige dagen, dan kun je daar als politie rekening mee houden.”

Toch is De Vries verrast dat het systeem nu al landelijk ingezet gaat worden. “Het is gek dat ze het nu al uitrollen, want het is nog niet bewezen dat het systeem ook echt een verschil maakt op straat. We weten dat de voorspellingen aardig kloppen, maar niet of er ook meer boeven door worden gevangen, of dat de veiligheid hierdoor verbetert.”

Wat betekent CAS voor het werk van een politieagent?

?De agenten gaan nog steeds op pad, maar gerichter. Het systeem geeft aan waar en wanneer het risico op een misdaad groot is, maar schrijft niet voor wat de agenten moeten doen. Ga je er bijvoorbeeld naartoe, of hang je camera?s op? De leidinggevende bepaalt altijd al waar de agenten naartoe gaan. Die beslissing is nu deels gebaseerd op de risicobepaling van CAS.?

Werkt het systeem goed?

?De ervaringen in Amsterdam zijn positief, maar wetenschappelijk onderbouwde resultaten zijn er nog niet. We weten dus niet met welk percentage de misdaad is gedaald door dit systeem.?

Welke data gebruikt de politie bij Predictive Policing?

“Ze gebruiken de misdaadgegevens van de politie zelf, in combinatie met andere data. Denk aan de evenementenkalender of de weersvoorspellingen. Is het druk in de binnenstad? Doen mensen hun ramen open? Ook de woonplaats van veelplegers wordt erin meegenomen, want binnen een straal van twee kilometer rondom hun woning is de kans groot dat er iets gebeurt. CAS gebruikt nu al meer dan honderd soorten data.?

Hoe meer data ze gebruiken, des te beter de voorspelling?

?Dat is maar de vraag. Je zou bijvoorbeeld sociale media kunnen gebruiken om de meest actuele gegevens in je rekenmodel te stoppen. Bij TNO denken we echter dat het gebruik van nog meer gegevens op een zeker moment alleen zorgt voor optimalisatie in de marge. De opbrengst wordt steeds kleiner. Er bestaat bovendien een risico dat de politie zelf het zicht verliest op het model: hoe meer data je gebruikt, des te complexer worden de berekeningen. Willen we een situatie, waarin de politie zelf geen idee meer heeft waarom het systeem een locatie als risicovol aanwijst??CAS richt zich vooral op inbraken en zakkenrollen.

Het huidige systeem benut ook de adressen van veelplegers. Dat doet het op een schaal van 500 tot 1000 meter. Daar kun je ethisch gezien nog wel het nodige van vinden, zegt De Vries. “Zeker als die mensen hun straf al hebben uitgezeten.”

Komt er een uitbreiding naar andere criminaliteit?

?Zo?n uitbreiding kan zeker, maar is complex en vereist dat je fors inzet op data science. Het is de vraag of de politie hiervoor het geld en de expertise heeft.?

Ook is er volgens De Vries niet genoeg duidelijk over het ‘waterbed-effect’. Dus of criminaliteit zich door de extra controles in de rode vakjes niet simpelweg naar andere gebieden verplaatsen. ?”Mij valt op dat sommige burgemeesters daar erg simpel in zijn. Die denken: zolang de inbraak niet in mijn stad is, is dat veiligheidsprobleem opgelost.”

Werkt Predictive Policing altijd beter dan de intu?tie van een agent?

?De software bevat het collectieve geheugen van de politie, dat is meer dan het individu kan onthouden. Maar er kleven ook risico?s aan het gebruik van wiskundige modellen. Zo kan er een tunnelvisie ontstaan, doordat de software zich baseert op data uit het verleden. Als het systeem agenten een wijk in stuurt, zullen deze in veel gevallen wel wat vinden. Als het systeem vervolgens redeneert dat het risico in die wijk groter is dan elders, stuurt het de agenten er nogmaals heen. Zo kan onterecht het idee ontstaan dat die wijk crimineler is dan andere wijken. Die versterkende redeneringsloop kun je onder andere doorbreken door agenten af en toe willekeurig een wijk in te sturen.”

?De software bevat het collectieve geheugen van de politie, dat is meer dan het individu kan onthouden?

Critici van Predictive Policing zijn bang dat onterecht mensen op worden gepakt. Is die angst terecht?

?Een veel gebruikt voorbeeld is dat iemand ten onrechte wordt aangehouden, omdat hij ?s nachts toevallig met een schroevendraaier rondloopt over straat. Ook ?racial profiling? kan het systeem insluipen: mechanismen, waardoor mensen met een etnische achtergrond vaker worden aangehouden. Stel bijvoorbeeld dat de eerder genoemde wijk toevallig erg multicultureel is. Je moet je bewust zijn van de data het systeem ingaan en welke juist ontbreken. Eigenlijk zou een onafhankelijke ethische ICT-commissie het systeem moeten toetsen.?

Prescriptive Policing zou de volgende stap kunnen zijn. Wat houdt dat in?

?Predictive Policing zegt alleen op welk moment je waar moet zijn. Prescriptive Policing voorspelt welke maatregel het meest effectief is gebleken in die context. Het politiesysteem bevat een schat aan gegevens die nu onbenut blijft. Met smartphones kun je bijvoorbeeld meten waar agenten geweest zijn en wat ze gedaan hebben. Welk effect heeft dat gehad??

Is de politie hier klaar voor?

?De Nederlandse politieleiding stuurt nu juist erg aan op professionele vrijheid van de agenten. Als die vrijheid wordt ingeperkt door software, zal dat lastig te accepteren zijn. Bovendien is er een enorme allergie voor cijfers: een kopje koffie drinken in een buurthuis is niet in cijfers uit te drukken, toch kan het enorm nuttig zijn. Het is heel belangrijk dat agenten en leidinggevenden de toegevoegde waarde van het systeem zelf gaan ervaren. Die mindset is nog belangrijker dan de dataset.?

Is het nog een optie om deze technologie?n links te laten liggen?

?Gezien de effici?ntie van de bedrijfsvoering ligt het voor de hand om toch op predictive en prescriptive policing in te zetten. De politie weet momenteel niet wat allerlei interventies opleveren. Zowel de politiek als de samenleving verwacht dat resultaten aantoonbaar gehaald zijn. En de politie moet steeds meer doen met minder. Deze technologie stelt je daartoe in staat. Wat ook sterk meespeelt, is dat het bedrijfsleven deze systemen wel heel snel accepteert. De beveiliging van steeds meer openbare ruimten, zoals voetbalstadions, bedrijventerreinen en pompstations, raakt geprivatiseerd. Dat kan ertoe leiden dat de politie straks wordt verdrongen door technieken die veel effectiever werken.?

Tien mythen over predictive policing

Crimineel gedrag is niet te voorspellen?
Criminelen zijn vaak net zulke gewoontedieren als andere mensen. Na een succesvolle woninginbraak zijn ze bijvoorbeeld geneigd het in een vergelijkbare woning in dezelfde omgeving nog eens te proberen. Dergelijke patronen maken woninginbraak redelijk voorspelbaar.
Robots zullen agenten vervangen
Predictive policing maakt gebruik van algoritmes om agenten te helpen misdaden te voorkomen. De agenten worden niet vervangen door machines, hoewel hun rol kan veranderen.
Met predictive policing maken boeven geen kans meer
Het algoritme van Predictive Policing wijst plaatsen aan op de kaart: hier is de kans op een misdaad hoog. Welke actie de politie vervolgens het best kan ondernemen, is vaak minder duidelijk. Nieuwe analyses van veel cases (big data) kunnen inzicht geven in de effectiviteit van verschillende maatregelen, want boeven blijven creatief.
Voor een goede voorspelling zijn data nodig van iedereen
De politie analyseert al jarenlang processen verbaal om inzicht te krijgen in misdaadnetwerken. Predictive Policing doet dit ook, maar koppelt meer gegevens in tijd en plaats. Het is niet nodig gebleken om van alle burgers data te verzamelen om te voorspellen op welke plaatsen het risico op een misdaad groot is.
Predictive Policing is een gedachtenpolitie die je oppakt voordat je iets doet
Met Predictive Policing wil de politie misdrijven voorkomen door op tijd actie te ondernemen. Dat wil niet zeggen dat onschuldige burgers worden opgepakt voordat ze iets hebben gedaan. Wel is het belangrijk dat Predictive Policing zich baseert op data die onbevooroordeeld en controleerbaar zijn.
Predictive Policing helpt misdaad de maatschappij uit
Predictive Policing biedt geen oplossing voor alle soorten misdaad. Risico?s, veiligheid en politiewerk zijn niet volledig uit te drukken in cijfers, waardoor computermodellen soms tekortschieten. De menselijke benadering van de agent blijft belangrijk en misdaad zal altijd blijven bestaan.
Gezond verstand van de wijkagent is altijd beter dan een stukje software
?Gezond verstand? bevat vaak meer vooroordelen dan software gebaseerd op objectieve statistische modellen. Het is wel belangrijk dat de modellen zelf niet onbedoeld bevooroordeeld zijn. Predictive Policing werkt ter aanvulling van gezond agentenverstand.
Predictive Policing is oude wijn in nieuwe zakken
Vroeger gebruikte de politie prikborden met een regiokaart om de criminele ?hotspots? aan te geven, uitgaande van misdaadcijfers uit het verleden. Predictive Policing doet hetzelfde, maar op digitale kaarten die de toekomst tonen. Er worden ook veel meer gegevens aan elkaar gekoppeld. Het is dus eerder nieuwe wijn in oude zakken.
Predictive Policing is plug & play
Predictive Policing lijkt zo simpel: je haalt de criminaliteitsgegevens door een computer en?er rolt een kaart met rode vakjes uit. Organisatorisch vereist de toepassing echter een cultuurverandering. De agenten moeten hun denk- en werkwijze aanpassen.
Agenten laten zich niet sturen door een algoritme
Wanneer agenten zelf ervaren dat Predictive Policing een meerwaarde heeft, zullen ze de technologie eerder accepteren.

Bronnen: TNO Time, NOSop3, BNR, De Correspondent

De rol van social media bij rellen en grootschalige evenementen

Geef een reactie

Afgelopen week was er op 9 mei een Europese bijeenkomst?over de rol van social media in relatie tot massaprotesten, evenementenveiligheid, het ontstaan van rellen en uitdagingen bij grootschalige evenementen rondom massa migratie. De bijeenkomst is onderdeel van een serie workshops in het kader van het Europese project Media4Sec, dat de impact van social media op politiewerk onderzoekt.

Door de inherente aard zijn grootschalige?evenementen gevoelig voor verschillende grote bedreigingen. Denk aan het ontstaan van onlusten of rellen, massale paniek die kan leiden tot diverse ongelukken en geweld onder deelnemersgroepen. Tegelijkertijd is een grootschalige evenementen een aantrekkelijk doel voor terroristische aanslagen. Door de omvang en de mogelijke gevolgen kan het menselijk leed enorm zijn.

Hoewel veel grootschalige evenementen van te voren tot in detail kunnen worden gepland en op een duidelijk gedefinieerde locaties plaatsvinden, zoals sportevenementen, culturele festivals en zelfs politieke bijeenkomsten, zet de toename van spontane gebeurtenissen die ontstaan meer druk op de politie?om de veiligheid te waarborgen. Social media hebben de dynamiek en aanpak van grootschalige gebeurtenissen fors veranderd. Aan de ene kant hebben social media de organisatie en co?rdinatie van evenementen vergemakkelijkt doordat er betere communicatie mogelijk is tussen grote aantallen mensen. Aan de andere kant zijn er ook veel nieuwe uitdagingen en kansen voor de politie.

Het evenement op 9 mei in Athene was al snel volgepland, maar je kunt nog steeds bijdragen aan de discussie door je ervaringen te delen op de Media4Sec LinkedIn-groep voor het evenement en door #Media4Sec te volgen op Twitter.

Lees het verslag op Storify:

Lees het onderzoek naa de state of the art analyse over de rol van social media in rellen en grootschalige evenementen (Hoofdstuk 6):

[slideshare id=71624367&doc=media4sec-stateoftheartreview-chapterdarkweb-170201084446&type=d]

En de ethische vraagstukken die in de workshop centraal staan in het gebruik van social media:

[slideshare id=71215898&doc=ethicsandlegalissuesinventoryonsocialmedia-170120111839&type=d]

Bronnen: Media4Sec

Wetenschap helpt politie met data analyse voor recherche

Geef een reactie

Recherchewerk verandert ingrijpend door de mogelijkheden van Big Data analytics. De politie gaat samenwerken met wetenschappers om beter informatie uit in beslag genomen smartphones en computers van verdachten te kunnen halen. Het idee is dat een computer met nieuwe technieken razendsnel miljoenen foto?s, berichten, locatiegegevens en filmpjes kan doorpluizen op zoek naar verbanden die een agent met het blote oog niet snel ziet.

De politie begint daarvoor het project ?Politielab? met Amsterdam Data Science. Dat is een samenwerkingsverband van de twee universiteiten en hogeschool in Amsterdam, en het Centrum Wiskunde & Informatica.

Drie promovendi van de Universiteit van Amsterdam gaan hun promotieonderzoek doen bij de politie door de?computertechniek deep learning te gebruiken voor opsporingswerk. Deep learning-netwerken zijn goed in het herkennen van patronen.Er is veel belangstelling voor vanuit de wetenschap, zegt de politie. Er moeten programma’s worden ontwikkeld om snelle data-analyse mogelijk te maken.?De promovendi worden gefinancierd vanuit de politie.

“Er zijn steeds meer data aan het werk, waardoor het steeds moeilijker is om verbanden te ontdekken. Daarom willen we de expertise van de wetenschap gebruiken”, zegt Theo van der Plas, programmadirecteur digitalisering en cybercrime bij de politie in het NOS Radio 1 Journaal. De ontwikkelingen in de wetenschap gaan volgens hem zo snel dat de politie daar graag bij wil aansluiten.

NOS Tech podcast in gesprek met?Theo van der Plas:

Misdaden sneller oplossen

De techniek helpt bij het ontdekken van nieuwe verbanden die rechercheurs niet met het blote oog kunnen zien. De computer kan razendsnel grote hoeveelheden bestanden met elkaar vergelijken en verbanden leggen. “Uiteindelijk zullen we daardoor sneller de onderzoekslijn vinden en sneller tot de oplossing van een misdaad kunnen komen”, zegt Van der Plas.

“Er is bijvoorbeeld een grote hoeveelheid foto’s van huiskamers. Combinatie van die beelden kan tot de conclusie leiden dat het om een clubhuis gaat waarvan een criminele bende gebruikmaakt. Door deze data science kunnen we mogelijk herleiden waar dat clubhuis staat en dat helpt ons enorm in het onderzoek.”

Uitdagingen

De enorme hoeveelheid gegevens in strafrechtelijke onderzoeken waar de politie mee te maken krijgt, brengt nieuwe uitdagingen met zich mee, zegt Theo van der Plas, programmadirecteur digitalisering en cybercrime van de politie. ?Zoals hoe je eruit haalt wat je nodig hebt. Of hoe haal je eruit wat je nog niet wist dat je nodig hebt voor het onderzoek? Ik verwacht dat we met de nieuwe technieken verbanden gaan zien die we nooit eerder hebben ontdekt.?

Nu al gebruikt de politie computertools waarmee automatisch kan worden gezocht in gegevens. Politielab moet de volgende stap zetten. Zo moet de rechercheur met een druk op de knop een samenvatting krijgen van wat er interessant kan zijn van alle in beslag genomen apparaten. De computer ziet relaties en (afwijkende) patronen in de gegevens.

Om een voorbeeld te geven: de computer herkent dat twee foto?s op verschillende apparaten op dezelfde plek zijn genomen. Dat kan aan de hand van bijvoorbeeld locatiegegevens en objecten die op de beelden te zien zijn. Voor de politie kan het een indicatie zijn dat twee verdachten op dezelfde plek zijn geweest.

‘Wapenwedloop’

De samenwerking met de wetenschap is voor de politie een belangrijke stap in ?de wapenwedloop? met criminelen, zegt Van der Plas. ?Criminelen hebben veel mogelijkheden om het ons lastig te maken. Ze versleutelen hun berichten en maken gebruik van allerlei verschillende communicatiemiddelen. Door de nieuwe tools kunnen wij straks hopelijk meer kennis halen uit de berg informatie die we in beslag hebben genomen.?

Daarmee worden niet alle problemen voor de politie opgelost, erkent hij. Gegevens die versleuteld zijn, zijn ook met de nieuwe tools niet te doorzoeken. Daarom is ook de nieuwe Wet Computercriminaliteit, die momenteel in behandeling is in de Eerste Kamer, belangrijk, zegt hij. Die geeft de politie de bevoegdheid computersystemen van verdachten te hacken, wat er onder meer voor moet zorgen dat informatie wordt verzameld v??rdat die versleuteld is.

Toestemming

Daarnaast heeft de Hoge Raad zich onlangs uitgesproken over het doorzoeken van alle informatie op een smartphone. Dat kan een bijna compleet beeld opleveren van iemands persoonlijke leven en mag volgens het arrest dus niet zonder toestemming van een officier van justitie of rechter-commissaris, wat tot voor kort niet altijd gebeurde.

Ook de nieuwe tools die in het Politielab worden ontwikkeld, zullen aan de waarborgen voldoen, zegt Van der Plas. Zo gaat de politie volgens hem niet ongericht analyses toepassen op de in beslag genomen apparaten als de informatie niet relevant is voor het onderzoek.

Computers kunnen steeds beter rechercheren

Zo kunnen computers steeds beter foto?s interpreteren. De politie kan daar haar voordeel mee doen bij onderzoeken. Oefening baart kunst. Dat geldt voor mensen, maar ook voor computers. Dus als je wilt dat een computer herkent dat er bijvoorbeeld een wapen op een foto staat, dan moet je eerst heel veel voorbeelden van wapens tonen.

Op de Amerikaanse Stanford-universiteit zijn ze om die reden bezig geweest met het invoeren van miljoenen gelabelde foto?s van allerlei voorwerpen en alledaagse taferelen. Van die database wordt nog steeds wereldwijd gebruikgemaakt. Straks ook door de onderzoekers van het ?Politielab?. Voor Marcel Worring, hoogleraar informatica aan de UvA en een van de initiatiefnemers van Amsterdam Data Science, bekend terrein. ?De technieken die we daarvoor gebruiken zijn niet nieuw. Ze zijn wel een stuk beter geworden. Kon een computer eerst nog maar een antwoord geven op de vraag wat er op een foto staat, nu herkent hij losse elementen, en zegt hij bijvoorbeeld: er staan hier vier personen op, een boom een auto.?

Politielab, een samenwerking tussen de Politie en Amsterdam Data Science gaat er voor zorgen dat data-analyse politie meer kennis op levert pic.twitter.com/xizYuuXU1U

? FrankSmilda (@FrankSmilda) April 25, 2017

Wat is de grootste uitdaging van het project met de politie?

?De computer is steeds beter geworden in het herkennen van wat er op een foto staat, en het begrijpen van onze taal. De volgende belangrijke stap is de verbanden tussen beeld en taal maken. Een foto met daarop een wapen kan een andere lading krijgen als daar een bepaalde tekst bij staat.

?Datzelfde geldt voor het zien van patronen. De computer moet gaan herkennen dat er plotseling een reeks foto?s op dezelfde plek is genomen. Dat kan aan de hand van geografische gegevens in smartphones, maar ook door te herkennen dat bepaalde elementen op twee foto?s hetzelfde zijn. Een zelfde gebouw bijvoorbeeld.?

Heeft de politie wel wat aan de al bestaande database van Stanford? Het zijn niet altijd alledaagse dingen waar agenten naar op zoek zijn in strafrechtelijke onderzoeken.

?Over het algemeen geldt: hoe meer elementen de tools kunnen herkennen, hoe makkelijker het wordt om nieuwe dingen te leren. De politie kan dus voor hen relevante beelden toevoegen, zoals bepaalde wapens.?

Is de computer beter in de analyse dan een mens?

?Ik heb altijd gezegd: de computer is dommer dan de mens, alleen wel veel sneller. Maar computers beginnen langzaam op ons in te lopen. Ze zien patronen die je als mens niet makkelijk zult herkennen. Waar de computer alleen absoluut niet tegenop kan, is de ervaring en het onderbuikgevoel van een rechercheur die belast is met het onderzoek naar een in beslag genomen apparaat. Die onderbuikgevoelens kun je niet in regels vatten, dus kun je het een computer niet leren. Echte experts zijn nog altijd beter in het herkennen van subtiele details in beeld zoals een stopcontact, maar computers lopen op hen in. ?

Is het dan straks de techniek die bepaalt of iemand vervolgd gaat worden?

?De interpretatie van de bevindingen moet altijd aan mensen overgelaten worden. Het is niet zo dat de computer straks kant-en-klaar bewijsmateriaal gaat afleveren in de rechtszaal. Een voorbeeld: een computer kan wel constateren dat criminelen opeens een nieuw woord gaan gebruiken en de rechercheur daarop wijzen. Maar begrijpen dat ze daarmee op drugs doelen, is een tweede.?

Hoe gaat deep learning de politie helpen?

?Eerder waren we blij als de computer een zonsondergang of zebra op een foto herkende. Computers kunnen inmiddels bij een foto met een hond aangeven om welk ras het precies gaat, ze kiezen dan uit honderden soorten. Dit soort software willen wij bijvoorbeeld ombouwen, zodat computers ons vertellen welk merk en type vuurwapen op een foto staat.

?Na herkennen van wat op de foto staat, is verbanden leggen een volgende stap. We willen dat computers binnen enkele seconden uitleg kunnen geven over de inhoud van een in beslag genomen smartphone. Gaat het hierbij bijvoorbeeld om een potenti?le terrorist die bezig is geweest met het plannen van een aanslag?

?Daarnaast moet software snel verbanden of afwijkende patronen kunnen vinden in enorme bergen data. Zo moet het mogelijk worden verbanden te vinden tussen beelden en tekst, tussen bijvoorbeeld een foto van Schiphol en dreigende woorden.?

Waarom gebeurt dit niet nu al?

?Wetenschappers werkten natuurlijk al samen met de politie. Zo lukt het computers in onderzoeken naar kinderporno vaak te herkennen of beelden uit dezelfde kamer komen, maar bijvoorbeeld gefilmd vanuit een andere hoek.

?We zetten nu een nieuwe stap. Het Politielab is een groter samenwerkingsproject, en de technieken waarmee wij gaan werken zijn veel intelligenter. Daarmee herkennen computers details ? een bepaald behang, een manier van inrichten. Door locatiegegevens van foto?s aan elkaar te koppelen, kunnen ze zien of criminelen misschien samenwerken.?

De ontwikkelingen binnen deep learning gaan snel. Hoe komt dat?

?Deep learning heeft in het vak van data-analyse de afgelopen jaren tot grote revoluties geleid. Daar zijn twee belangrijke oorzaken voor. Netwerken binnen deep learning worden niet geprogrammeerd, maar getraind door ze als het ware te voeden. Afgelopen jaren hebben onderzoekers, onder meer van de fameuze Stanford-universiteit, computers duizenden voorbeelden gegeven om ze slimmer te maken. De techniek van deep learning komt al uit de vorige eeuw, maar in 2006 is er een grote doorbraak geweest uit de game-industrie. Om ingewikkelde fictieve landschappen in de games snel en scherp te laten zien, was er veel rekenkracht nodig. Het lukte om tientallen, soms honderden lagen neuronen tegelijk berekeningen te laten uitvoeren. Het zou zonde zijn dat vermogen niet te benutten voor de bestrijding van criminaliteit.?

Bronnen: Trouw, NRC, NOS, Politie

Social Media DNA

SocialMediaDNA richt zich op kennisdeling rondom social media, politie en maatschappelijke veiligheid. Onderwerpen vari?ren van de online aspecten van openbare orde, opsporing, vervolging, rechtspraak tot crisisbeheersing en communicatie.

Categoriearchief: Best Practice

Facebook bestrijdt terroristen met speciale eenheid

Rent A Cop: Waar willen burgers blauw op straat zien?

Algoritme als agent

Sociale media bij vermissingen: zorg of zegen?

Debat: digitale dienstverlening politie

Criminelen zijn zo voorspelbaar als 125 bij 125 meter

Wetenschap helpt politie met data analyse voor recherche