Tagarchief: den haag

BART! Burger Alert Real Time: verbindingsplatform tussen bewoners, gemeente en politie.

Geef een reactie

Burger Alert Real Time (BART!) is een digitaal meldingsplatform voor een veilige en leefbare buurt. Zaken met ?n zonder spoed kunnen buurtbewoners?24/7delen met politie, gemeente en andere BART! -gebruikers.

Bij overlast, verdachte situaties of sociale problemen geven burgers een digitale waarschuwing en indien nodig onderneemt de politie of de gemeente direct actie. Geen wachtrijen meer. Ook kan de politie zelf alarmeren: ?Momenteel veel auto-inbraken in uw buurt?.

BART! is een samenwerkingsproject waarin de gemeente Den Haag, de politie, CGI, TNO, TU Delft en TIGNL samen investeren. BART! is nu nog in een testfase. Momenteel wordt met kleine stappen experimenteel gewerkt voor de Haagse stadsdelen Escamp en Leidscheveen/ Ypenburg, zodat kleinere resultaten bijdragen aan de opbouw van een volledig participatiesysteem.

Samen bouwen aan een participatiesysteem dat zorgt voor vertrouwen en verbondenheid

BART! is een samenwerkingsproject waarin de?gemeente Den Haag,?de politie,?CGI,?TNO,?TU Delft?en?TIGNL?samen investeren in een digitaal meldingsplatform voor een veilige buurt. Bij overlast, verdachte situaties of sociale problemen waarschuwen burgers elkaar en indien nodig de politie of gemeente via een app. Ook kan de politie zelf alarmeren:
?Momenteel veel auto-inbraken in de buurt?. BART! is in een testfase. Momenteel wordt met kleine stappen experimenteel gewerkt voor de Haagse stadsdelen Escamp en Leidscheveen/ Ypenburg, zodat kleinere resultaten bijdragen aan de opbouw van een volledig participatiesysteem.



Alle ontwikkelde kennis wordt verspreid onder de partners:

Gemeente Den Haag: BART! is belangrijk voor de gemeente Den Haag, want het zorgt voor meer verbondenheid in de buurt en het stimuleert het gevoel dat de bewoners samen de wijk prettig en veilig houden. BART! bevordert het samen optrekken van buurtgenoten, lokale ondernemers, politie en gemeente. Gemeente Den Haag brengt openbare orde, veiligheid en leefbaarheidskennis in en stelt hiervoor de deskundigheid beschikbaar van professionals, leidinggevenden, wijkmanagers, wijkteams en klantcontactspecialisten.
Politie: De ontwikkeling van BART! sluit aan bij de doelstelling van de politie om een meer moderne, flexibele en effectieve organisatie te worden. Ook kan BART bijdragen aan een gevoel van vertrouwen door sterk politiewerk dichtbij de buurtbewoners. Met BART! wordt een meer eigentijdse dienstverlening gerealiseerd dat betere samenwerking met verschillende partners mogelijk maakt. De politie brengt al haar kennis in.
CGI: Het CGI is een grote dienstverlener op het gebied van informatietechnologie en bedrijfsprocessen. Het bedrijf onderzoekt hoe ICT-technieken het BART-concept kunnen ondersteunen. CGI ontwikkelt kortweg de technische kant van het communicatieknooppunt van BART! Momenteel is een prototype in de maak dat uitgebreid zal worden getest. Daarna wordt het doorontwikkeld op basis van de eerste ervaringen.
TNO: Kennisinstituut TNO brengt innovatie in op het gebied van maatschappelijke veiligheid en met name de inrichting van nieuwe media meldprocessen. De organisatie richt zich vooral op het ontwerpen van de bijbehorende processen en participatiesystemen van de betrokken deelnemers.
TU Delft: De Technische Universiteit Delft levert wetenschappelijke kennis vanuit haar jarenlange onderzoek naar participatiesystemen. Inmiddels heeft de universiteit een speciaal Participatory Systems Lab opgezet. De TU Delft richt zich hiermee op het optimaliseren van de samenwerking en het vertrouwen tussen burgers en overheid (gemeente en politie).
TIGNL: Technology Investment Group (TIG) brengt innovatiemanagement-kennis in met betrekking tot wetshandhaving, burgerparticipatie en private publieke samenwerkingsprojecten. TIGNL doet onderzoek en ontwikkelt inzichten voor aandachtsgebieden als competentie-ontwikkeling, ethiek, privacy en dataprotectie. Daarnaast organiseert en modereert zij verspreiding van kennis en registreert de interne en externe projectactiviteiten. Ook verzorgt TIGNL de administratie en de verantwoording van deze activiteiten.

Kijk uit! Burger op de uitkijk

Geef een reactie

In het coalitieakkoord (mei 2018) heeft de gemeente Den Haag aangegeven dat ze WhatsApp-groepen in de buurt willen ondersteunen (Neighbourhood WhatsApp Groups: NWAG’s). Het doel van de ondersteuning is het vergroten van de burgerparticipatie en het verbeteren van het veiligheids- en veiligheidsgevoel in de wijk. Momenteel is er geen stadsbrede benadering om buurtwhatsappgroepen te ondersteunen.

Momenteel is er geen stadsbrede benadering om NWAG’s te ondersteunen. De vraag is dus: hoe kan een ondersteuningsstructuur worden opgezet voor het succes op lange termijn van NWAG’s? Dit wordt in dit ontwerpproject beantwoord en ondersteund door het onderzoek dat gedurende het project is uitgevoerd.

Voor het opzetten van een succesvolle ondersteuningsstructuur is inzicht verkregen in de wensen voor ondersteuning en de bijdragen van de steun die in andere gemeenten wordt gegeven. De moeilijkheid voor politie en gemeente is dat ze veel aannames hebben met betrekking tot het ondersteunen van NWAG’s. Hoewel deze veronderstellingen in werkelijkheid niet bestaan of opgelost kunnen worden, houden ze de politie en de gemeente tegen om te beginnen met het geven van (delen van) de steun die bewoners verlangen.

Het onderzoek toonde ook aan dat ondersteuning zeer wenselijk is voor bewoners. Het aantal inwoners dat een NWAG start en onderhoudt, neemt toe als er enige vorm van ondersteuning wordt gegeven. Bewoners willen hulpmiddelen ontvangen om een NWAG op te zetten en willen informatie uitwisselen met politie en gemeente over hun buurt. Bewoners vinden het evident en vanzelfsprekend dat de gemeente de NWAG’s op deze manier ondersteunt en begrijpt niet waarom dit nog niet het geval is.

De co?rdinator van een NWAG heeft een centrale rol, aangezien hij de NWAG beheert. Daarom was het doel van het ontwerp om ondersteuning te cre?ren voor co?rdinatoren. Het principe van het maken van een WhatsApp-beheerdersgroep (WWAG) wordt gebruikt, omdat die groep alle co?rdinatoren in een wijk, een gemeentebeambte en (wijk) politie bevat. De focus ligt op het helpen van bewoners om een NWAG te starten, co?rdinatoren aan te sluiten bij de WWAG en te schetsen wat WWAG zou moeten doen.

Op basis van het gebruikersonderzoek zijn de volgende ontwerprichtlijnen opgesteld om ondersteuning te bieden aan co?rdinatoren:

1. Houd informatie bij evenals activiteiten over veiligheidsgerelateerde onderwerpen.

2. Presenteer informatie en activiteiten eenvoudig, zodat het doel duidelijk is.

3. Streef ernaar om co?rdinatoren bij de besluitvorming te betrekken bij het instellen en uitvoeren van WWAG van bepaalde taken die de WWAG onderhouden.

4. Leg geen verplichtingen op aan co?rdinatoren om lid te worden van de WWAG.

5. Maak duidelijke afspraken tussen alle WWAG-leden voor wederzijds begrip.

6. Toon waardering voor de co?rdinatoren in persoon.

7. Bied praktische hulpmiddelen die co?rdinatoren ondersteunen, voornamelijk in de startfase.

De ontworpen?ondersteuningsservice bestaat uit twaalf contactpunten. Touchpoints zijn middelen om interacties tussen co?rdinatoren en de ondersteuningsdienst tot stand te brengen. De touchpoints tonen de minimale middelen die de gemeente zou moeten gebruiken om ondersteuning te bieden aan NWAG’s.

De ondersteunende dienst helpt bewoners bij te dragen aan een veilige buurt om in zichzelf te leven. Dit verhoogt de participatie van bewoners evenals gemeentelijke en politie-ambtenaren in de buurt.

Dit rapport toont het proces van het ontwikkelen van de touchpoints en legt de richtlijnen en touchpoints in detail uit, evenals de implementatie van de touchpoints.?

E. Wennekers (2018). Watch it! Resident on the lookout: Design of a support service for neighborhood WhatsApp groups.

[slideshare id=126175212&doc=masterthesiselkewennekers-181218082009&type=d]

[slideshare id=126175394&doc=posterelkewennekers-181218082328&type=d]

[slideshare id=126175606&doc=appendixelkewennekers-181218082725&type=d]
Bronnen: TUDelft

‘Zoekt u mee naar deze fiets?’, vraagt de chatbot

Geef een reactie

Met het project BART! brengt Den Haag bewonersinformatie van digitale buurtgroepen en sociale media overzichtelijk samen in de meldkamer. Met algoritmes en chatbot-technologie doet de gemeente steeds meer beroep op het zelfoplossend vermogen van de bewoners. ?Zij kunnen van grotere betekenis zijn voor de veiligheid in hun eigen buurt.?

Een verloren fiets, vuilnis op de stoep buiten de ophaaltijden, een verdachte auto langs de weg. Dit soort problemen komen van oudsher op het bordje van de politie of de gemeente. Maar hoe effectief is dat? Tegenwoordig zijn veel mensen met elkaar verenigd in WhatsAppgroepen of op Facebook. Digitale buurtgroepen zijn inmiddels ingeburgerd. Daar delen buurtbewoners van alles en ze helpen elkaar verder met het terugvinden van voorwerpen en personen of ze houden een extra oogje in het zeil. Op deze manier tonen flink wat wijken een groot zelfoplossend vermogen, zonder overheidsinterventie. Dat is een enorme verschuiving in de samenleving. Echter, al die groepen vormen kanaaltjes naast elkaar, de gedeelde informatie komt niet samen.

?Het is aan ons om een meldkamer te verzinnen, waarin we signalen van burgers bij elkaar kunnen krijgen?

?Vroeger schreven we een brief aan de gemeente, toen kwam de telefoon, maar nu communiceren mensen veel meer via WhatsApp of sociale media?, zegt Pauline Krikke, burgemeester van Den Haag, in een filmpje over?Burgers Alert Real Time (BART!). ?Het is aan ons, de gemeente, om een meldkamer te verzinnen, waarin we signalen van burgers bij elkaar kunnen krijgen en daar goed op te kunnen reageren.? De meldkamer, operationeel centrum, is nog ingericht op telefonisch contact. Tekstberichten, foto?s en videobeelden zijn moeilijk te verwerken voor een operationeel centrum. Hoe haakt het aan op de digitale buurtgroepen? Daar zijn er inmiddels zoveel van, hoe hou je het overzicht in de databrij?

Zwerfvuil en verdachte zaken

BART! biedt een platform waar bewoners, politie en gemeente met elkaar samenwerken aan leefbaarheid en veiligheid in wijken. Het kan duiding geven aan telefonische informatie of van het socialemedia-verkeer tussen wijkbewoners, politie en gemeente. Vorig jaar experimenteerde Den Haag ermee in de wijken Berestein en Ypenburg. Samenredzaamheid is de kerngedachte van BART!: wijkbewoners nemen eigenaarschap over een probleem in hun buurt, ze zoeken eerst zelf een oplossing. Bijvoorbeeld door mee uit te kijken naar een verloren fiets, een medebewoner aan te spreken als hij zijn huishoudelijk afval niet op de juiste manier aanbiedt of uit te zien naar de eigenaar van de verdachte auto. Lukt het de bewoners niet om zelf het probleem te adresseren, dan kunnen ze het bij de gemeente of politie neerleggen.

Eerst zelf zoeken naar een oplossing?

?BART! is een experimenteel project en technisch gezien een?Complex Event Processor, een CEP?, legt Richard Vriesde uit. Vanuit de politie-eenheid Den Haag is hij betrokken bij dit project, samen met de gemeente Den Haag,?TU Delft,?TNO,?CGI?en?TIGNL. De CEP is in staat om uit een stroom data informatie uit digitale buurtgroepen te destilleren en hanteerbaar te maken. Via BART! communiceert de gemeente Den Haag straks met verschillende buurtgroepen, zoals?Veilige Buurt,?MijnBuur,??Waaksamen?en?Next Door. Hier kunnen bewoners anoniem tekstberichten, foto?s, video?s en locatiegegevens delen. Ze hoeven niet te kiezen waar een melding heen moet en ze komen ook niet in een wachtrij terecht. Met de CEP kan het operationeel centrum de databrij structureren, een beeld geven van wat er aan de hand is en een melding doorgeven aan politie, gemeente, of het via chatbot-technologie teruggeven aan de gemeenschap. Bewoners gaan dan eerst met elkaar zoeken naar een oplossing.

?Wat als een Hagenaar in een tekstbericht laat weten dat er ‘geklauwd’ of ‘gejat’ is?’

In de praktijklaboratoria van Berestein en Ypenburg werden 5 praktijkcasussen ge?nsceneerd, zoals een inbraak, een verdachte persoon bij een pinautomaat en een gewonde op straat. Vriesde: ?We stuurden mensen op pad met mobiele telefoons en we richtten een operationeel centrum in, ons laboratorium, waar professionals van het operationeel centrum van het?Real Time Intelligence Center?(RITC) en het Regionaal Service Centrum samenwerkten, om te zien wat er gebeurt als een bewoner in een tekstbericht een melding doet van een verdachte situatie. En wat is er vanuit ons nodig om te reageren?? Onderzoekers van TNO en de ontwikkelaars van de CEP, namen het werkproces en de privacyaspecten onder de loep en bekeken welke informatie de politie nodig heeft om betekenis te kunnen geven aan de informatie uit de data.

Technische horden

De ontwikkelaars van de CEP vinden allerlei praktische en technologische hobbels op hun pad. ?Bij een verdachte omstandigheid gebruiken burgers geen woorden die voorkomen in het wetboek van strafrecht?, zegt Vriesde. ?De CEP categoriseert op steekwoorden als ?verdacht persoon? en ?diefstal?, maar wat als een Hagenaar in een tekstbericht laat weten dat er ?geklauwd? of ?gejat? is? De slimme technologie moet politievakjargon en gewone spreektaal kunnen begrijpen, zodat wij uit de informatiestroom politie-informatie kunnen genereren. Google gaat voor ons niet zo ver.?

Een andere technische horde die het team nu moet nemen, is om te kunnen inschatten hoe actueel en urgent een melding is. Vereist het directe actie, kan het wachten tot morgen of speelde dit vorige week? De CEP moet de data chronologisch in de tijd kunnen plaatsen. En waar heeft een incident precies plaatsgevonden? Een centralist van het operationeel centrum kan weinig met een melding van een vermist kind dat voor het laatst is gezien in de Albert Heijn, als hij niet over de gps-locatie beschikt. Een buurtbewoner zal direct weten om welke winkel het gaat. Directe uitwisseling van geografische data is essentieel.

?De centralist kan op basis van de woordwolk al zien wat er speelt’

Momenteel sleutelt het team aan het geografisch verwerken van de informatie, zodat er bij meerdere meldingen een woordwolk ontstaat rondom een bepaald gebied. ?Op basis van steekwoorden zoals ?verdacht persoon? en ?auto?, krijgen we al snel een beeld van wat er gaande is,? aldus Vriesde. ?Nog voordat de centralist alle tekstberichten heeft doorgenomen of 5 bellers te woord heeft gestaan, kan hij op basis van de woordwolk al zien wat er speelt en erop reageren.?

Veranderende taak van de centralist

Wat voor gevolgen heeft deze ontwikkeling voor de centralisten? Om daar een goed antwoord op te vinden, bekijken de betrokken onderzoekers de invloed daarvan op politieprocessen. In plaats van een individuele beller, heeft het operationeel centrum nu een hele buurt tegelijk aan de lijn, legt Vriesde uit. ?Door datagestuurd te werken, gaan we over naar een-op-veel-communicatie. Nu neemt de centralist een melding een-op-een aan en geeft dat door. Met de nieuwe digitale werkvorm, verschuift zijn werk naar analyse, waarbij hij veel meer de regie krijgt in de operatie.? Het systeem heeft al vastgesteld wat er aan de hand is, de centralist controleert vervolgens of dat juist is en geeft daar duiding aan.

?We laten het volume van de data toenemen, om het algoritme nauwkeuriger te maken?

Door het werken met CEP en chatbot-technologie, kan er automatisch een handelingsperspectief uitgaan naar de digitale buurtgroepen: heeft u al naar buiten gekeken, heeft u het kenteken genoteerd, zoekt u mee naar deze persoon? Het kan zelfs een ingezonden foto blurren en delen in de betreffende buurtgroep, volgens de eisen van de privacywetgeving. In de nabije toekomst kan die interactie razendsnel datagestuurd gebeuren. De centralist komt dan vooral in beeld om de professionals aan te sturen. Hoeveel politie-inzet is gewenst, hoeveel auto?s zijn er nodig, is de situatie onder controle of moeten we opschalen? Vriesde: ?De centralist zal nog steeds veel beslissingen moeten nemen, maar hij wordt enorm geholpen door de technologie.?

Tijdens de pilots is gestart met het ontwikkelen van algoritmes, die in combinatie met chatbot-technologie grote hoeveelheden data heel vlot inzichtelijk kunnen maken. ?Nu proberen we de ongestructureerde data te structureren?, besluit Vriesde. ?We laten het volume van de data toenemen, om het algoritme nauwkeuriger te maken en de CEP beter tot zijn recht te laten komen. Op die manier worden de inspanningen van de bewoners krachtiger en zij kunnen van grotere betekenis zijn voor de veiligheid in hun eigen buurt.?

Bron: Secondant

Big Data & Crime jaarcongres

Geef een reactie

Past de huidige organisatiestructuur nog wel bij de digitale uitdaging waar de politie voor staat?

Koppeling en analyse van data bieden ongekende mogelijkheden voor de aanpak van criminaliteit. Echter, hoe zorgt de politie dat relevante informatie uit de toenemende hoeveelheden data wordt gevonden en effectief en verantwoord wordt benut?

Laat u inspireren over onder meer:

  • Data-gedreven aanpak van georganiseerde misdaad vertaald naar effectieve interventies
  • Privacy en gegevensbescherming: Mogelijkheden en beperkingen ook m.b.t. delen van informatie met ketenpartners?
  • Politiewerk = Mensenwerk: Wat zijn de risico?s als algoritmen het politiewerk overnemen?

Welke lessen kan de politie leren van?Centraal Beheer?en de?Immigratie en Naturalisatiedienst?als het gaat om inbedden en toepassen van Big Data in de organisatie?

Het programma:

09.30u

Opening door de dagvoorzitter
Bob Hoogenboom?|?Hoogleraar forensic business studies Nyenrode en bijzonder hoogleraar politiestudies en veiligheidsvraagstukken aan de Vrije Universiteit

09.40u

Woord van Welkom door?Jaco van Hoorn,?Hoofdredacteur van het Tijdschrift voor de Politie

09.50u

State of the art intelligence en technologie bij de politie
Mari?lle den Hengst-Bruggeling?|?Project manager Real-Time Intelligence Lab, Politie

  • Hoe zorgt de politie dat ze state of the art technologie gebruikt?
  • Wat draait er, waar wordt aan gewerkt?
  • Hoe wordt het gebruikt?

10.20u

Verandert Big Data en Artificial Intelligence ons werk?
Marleen Huysman?|?Hoogleraar aan de School of Business and Economics, Vrije Universiteit. Zij is boegbeeld voor de VSNU onderzoeksagenda ?Digitale Samenleving?, op het gebied van Werk en Organisatie

  • Gevolgen van data-gedreven werken voor in algemene zin en specifiek voor politie (n.a.v. recent onderzoek bij de politie)
  • Tijdig inspelen op nieuwe functievereisten en rollen

10.45u

Netwerkpauze

11.15u

Data analyse en inzet artificial intelligence inbedden in de organisatie

  • Fundamenteel andere kijk op organisatieprocessen, klantervaring en benutten van je talenten in je organisatie
  • Waar te beginnen?
  • Hoe te omarmen en in bedden in de organisatie?

Drie korte presentaties vanuit verschillende organisaties:

Henk de Ruiter,?Programmamanager Informatie gestuurd werken, Immigratie en Naturalisatiedienst (IND)
Marteyn Roose,?Director Consumer, Centraal Beheer & FBTO
Reinder Doeleman,?Sectorhoofd Dienst Regionale Informatie Organisatie, Politie Amsterdam

12.00u

Discussie met de zaal

12.30u

Lunch

13.20u

Start workshopronde

1.1 Big belastingdata

Bernd Veldman?| Forensisch vastgoed accountant Vastgoedkenniscentrum Belastingdienst

  • Datamining en delen van informatie
  • Samenwerken met ketenpartners; wat kan wel en niet?

1.3 Data-gedreven aanpak van georganiseerde misdaad?
Paul Duijn?| Strategic Intelligence Analyst, FIOD

Hoe wordt binnen de politie en BOD’en op een data-gedreven wijze inzicht gecre?erd in het ondermijnende systeem achter de georganiseerde misdaad?
En hoe wordt dit vertaalt naar concrete scenario’s en strategie?n voor effectieve interventies?

Paul Duijn heeft zich als strategisch analist bij de Politie, Europol en de FIOD en als onderzoeker bij het Institute for Advanced Studies in Amsterdam met deze vraagstukken bezig gehouden en zal u meenemen in de meest recente inzichten en ontwikkelingen op dit gebied.

1.4 Meer rendement uit digitale informatie & Big data
Dominique Roest?| Co?rdinator forensische data-analyse, Eenheid Amsterdam, Team Digitale Opsporing, TROI

De politie wordt geconfronteerd met steeds grotere hoeveelheden (complexe) data uit bijvoorbeeld inbeslaggenomen telefoons, computers, taps etc. etc. Hoe zorgt de politie dat de relevante informatie uit deze grote hoeveelheden data wordt gevonden en kan worden benut in een opsporingsonderzoek? En past de huidige organisatiestructuur nog wel bij de digitale uitdaging waar de politie voor staat?

14.20u

Pauze

14.50u

Informatievergaring: Mag het en hoe dan?
Ulco van de Pol?|?Privacy adviseur voor Landelijke Aanpak Adreskwaliteit BZK/ICTU, voorzitter Commissie Persoonsgegevens Amsterdam; eerder lid College Bescherming Persoonsgegevens, gemeentelijke ombudsman te Amsterdam en rechter

  • Citydeal ?Zicht op Ondermijning? met behulp van CBS-gegevens om fenomenen op te sporen maar zonder herleidbare persoonsgegevens
  • Gebruiksbeperkingen vanwege de herleidbaarheid; wat zijn operationele mogelijkheden?

15.20u

Risico?s bij het gebruik van Big Data en algoritmen
Tom van Engers?|?Hoogleraar juridisch kennismanagement, Universiteit van Amsterdam

  • Hoe minimaliseer je het risico op misleidende resultaten?
  • Hoe waarborgen we dat publieke waarden zo vroeg mogelijk worden meegenomen in het ontwerpproces van digitale producten en diensten?

15.45u

Politiewerk ? mensenwerk:?Wat laten we over aan algoritmes en wat blijft mensenwerk?
Ren? ten Bos?|?Hoogleraar filosofie van de managementwetenschappen, Radboud Universiteit, Denker des Vaderlands

Veiligheid, rechtvaardigheid, controle over technologie, autonomie, menselijke waardigheid en machtsverhoudingen

16.15u

Discussie met sprekers van de middag en deelnemers in de zaal o.l.v. de dagvoorzitter

16.30u

Netwerkborrel

Bron: Gemeente.nu

Aandacht voor Burgerkracht

Geef een reactie

Een?projectgroep van veiligheidsregio Haaglanden heeft sinds september 2016 tot juli 2017 onderzoek gedaan naar burgerparticipatie, onder de naam Aandacht voor Burgerkracht. Het doel van dit onderzoek was het in kaart brengen van de wensen en kansen op het gebied van burgerparticipatie bij de incidentbestrijding in de regio Haaglanden. Dit heeft geleid tot een gezamenlijke visie en praktische handvaten. Zowel de Brandweer, de GHOR en de Politie als het Bureau Gemeentelijke Crisisbeheersing zijn hierbij betrokken.

De uitkomsten van dit onderzoek zijn op het Symposium op 13 juni gedeeld, waarvan hieronder een klein verslag met filmpje, foto-impressie en conclusies van het onderzoek.

De?documentatie is hieronder te lezen of te downloaden:

Projectdocument:

[slideshare id=77144134&doc=projectdocumentburgerparticipatie-170621143258&type=d]

Collage brainstormsessies:

[slideshare id=77144140&doc=collagebrainstormsessies-170621143302]

Literatuurstudie:

[slideshare id=77144131&doc=literatuurstudie-def-170621143255&type=d]

Expert interviews:

[slideshare id=77144130&doc=expertinterviews-conclusiesenaandachtspunten-170621143254&type=d]

Overzicht nulmeting:

[slideshare id=77144133&doc=overzichtnulmeting-170621143257]

Omgevingsanalyse visueel:

[slideshare id=77144132&doc=omgevingsanalyse-visueel-170621143256]

Evaluatie experiment:

[slideshare id=77144128&doc=evaluatieexperimentburgerparticipatie-170621143253&type=d]

Bronnen: Burgerkracht

BART! Burger Alert Real-Time

Geef een reactie

bart-logo

Met BART! werken aan een veilige buurt

In Den Haag moet het project BART! een digitaal verbindingsmiddel worden. Het moet ervoor zorgen dat politie, gemeente en burgers samen verantwoordelijkheid kunnen nemen voor een veilige leefomgeving. Hoe zijn de eerste ervaringen in de wijk Bouwlust?

We leven in een participatiesamenleving waarin begrippen als zelfredzaamheid als vanzelfsprekend worden gebruikt. Andere zijn eigen verantwoordelijkheid, burgerparticipatie en overheidsparticipatie. Het aantal initiatieven en applicaties voor participatie op de thema?s veiligheid en leefbaarheid groeit bijna wekelijks. En toch is de telefoon nog de belangrijkste verbinding naar de politie. De participanten lijken zich nog voornamelijk te bevinden onder de toch al actieve en betrokken burgers. Hoe kunnen politie, gemeente en burgers, in de huidige digitale maatschappij, samen verantwoordelijkheid voor veiligheid en leefbaarheid nemen?

Project BART!

Het project BART! (Burger Alert Real-Time!) moet dit mogelijk maken. De nationale politie en de gemeente Den Haag hebben de handen ineengeslagen en zijn in 2014 dit project gestart. Verschillende organisaties, CGI, TNO, TU Delft en TIGNL, hebben in kaart gebracht hoe burgers, gemeente en politie samen verantwoordelijkheid kunnen nemen voor het realiseren van een veilige leefomgeving. Dat deden zij samen met bewoners uit de Haagse wijk Bouwlust, een onderdeel van het stadsdeel Escamp. Centraal staat een systeem voor samenredzaamheid:

  • Burgers die met elkaar leefbaarheidsissues oppakken, zonder tussenkomst van derden, zoals gezamenlijk het plantsoen opruimen.
  • Burgers die, al dan niet door expliciet melding te maken, de hulp van de overheid inroepen, zoals bij overlast en verloedering of in spoedsituaties zoals bij een ongeval.
  • De overheid die burgers betrekt bij bijvoorbeeld de (heterdaad)opsporing van misdrijven.
Living-lab-experiment

Nederland. 16 november 2016. Den Haag. In de wijk Bouwlust is sinds 2014 het project BART (Burger Alert Real-Time) gelanceerd. Het moet een digitaalverbindingsmiddel zijn tussen politie, gemeente en burgers om gezamenlijk de verantwoordelijkheid te dragen voor een veilige leefomgeving. Foto: Inge van Mill

Foto: Inge van Mill

Om een systeem voor samenredzaamheid te ontwerpen hebben we deelvragen beantwoord, om daarmee toe te werken naar een proof-of-concept. Dat gebeurde met onder andere 126 interviews en 194 enqu?tes met burgers, werksessies en interviews met meer dan 100 professionals, simulaties, en prototypes. Het proof-of-concept is in een living-lab-experiment beproefd in de praktijkstraat op locatie ?De Yp? van politie-eenheid Den Haag. Bewoners uit Bouwlust en professionals van gemeente en politie speelden 3 veiligheidssituaties na: (1) een melding openbare ruimte zonder spoed; (2) een onveilige of verdachte situatie; (3) een urgente situatie met spoed. Dit artikel beschrijft de belangrijkste bevindingen. `
Geen nieuw digitaal initiatief

Voor allerlei vormen van samenredzaamheid bestaan er inmiddels verschillende initiatieven en applicaties, zowel van publieke als van private partijen. Zonder de ambitie te hebben volledig te zijn volgt hier een aantal voorbeelden. Politie en de VNG hebben bijvoorbeeld Burgernet, daarnaast gebruikt de politie Amber Alert en is de politie in enkele plaatsen via WhatsApp bereikbaar. De gemeente Den Haag gebruikt bijvoorbeeld de BuitenBeter-app en ondersteunt initiatieven zoals BuurtBestuurt en Buurtinterventieteams. Burgers gebruiken WhatsApp om elkaar op de hoogte te brengen van verdachte situaties. Andere voorbeelden zijn: dadergezocht.nl, boevenvangen.nl, SOSAlarm, VerbeterDeBuurt, ClaimJeStraat, Civilant, HartslagNu, Lokaal Alarm Systeem, en NextDoor.

In plaats van ??n burger aan de lijn, heeft de overheid nu de hele buurt aan de lijn

De uitdaging is dan ook niet het zoveelste digitale initiatief te ontwikkelen, maar verschillende initiatieven bij elkaar te brengen. Centraal staan 2 vragen: (1) Hoe zorg je voor een brede en langdurige betrokkenheid van burgers? (2) Hoe kun je als overheid in verschillende veiligheidssituaties aansluiten op de kanalen die bij burgers in gebruik zijn?

Betrokkenheid van burgers

Het is een uitdaging van alle tijden om burgers betrokken te krijgen. De toch al actieve burgers in een wijk sluiten meestal wel aan. De uitdaging is om een brede vertegenwoordiging van alle burgers te krijgen. En te houden: in de onlinewereld haken mensen sneller af dan in de offlinewereld. Er moet aan een aantal ontwerpeisen worden voldaan, blijkens ons onderzoek onder burgers. De belangrijkste daarvan staan hieronder.

  1. Ritme in een systeem; dit is belangrijk voor het opbouwen van vertrouwen en is onmisbaar voor langdurige betrokkenheid. Met een vast ritme, aansluitend op het leefritme van mensen in de buurt, kan informatie gegeven worden, bijvoorbeeld dagelijkse feedback bij incidenten en wekelijks nieuws uit de buurt.
  2. Lokale binding; het nieuws uit de buurt draagt daaraan bij. De betrokkenheid van burgers neemt toe wanneer ze niet alleen kennisnemen van (negatieve) veiligheids- en leefbaarheidsissues, maar ook concrete aanknopingspunten zien om trots op de buurt te zijn. Het kunnen zien en aanspreken van lokale professionals en hen bekende buurtgenoten, in plaats van ?de overheid? of ?de wijk?, draagt eveneens bij aan lokale binding.
  3. Flexibiliteit; iedere burger en buurt is uniek en heeft zijn eigen voorkeuren. Taalkeuze is een voor de hand liggende persoonlijke voorkeur, maar ook het soort informatie dat men wil ontvangen, de locaties waarin men interesse heeft en de instanties of personen waarmee men informatie wil delen.

Om betrokkenheid van burgers te realiseren, is het noodzakelijk bij het DNA van de buurt aan te sluiten

Om brede en langdurige betrokkenheid van burgers te realiseren is het, kortom, noodzakelijk bij het DNA van de buurt aan te sluiten: wat is het ritme in een buurt, welke iconen uit de buurt zorgen voor een gevoel van lokaliteit, welke talen en welke mate van digitalisering kent de buurt?

Explosie van informatie bij overheid

De overheid kan aansluiting vinden bij de kanalen waarmee burgers onderling informatie uitwisselen over veiligheid en leefbaarheid. Dan leidt dit echter tot een ongekende realtime-explosie van informatie (zonder wachttijden) bij dezelfde overheid. In plaats van ??n burger aan de lijn, heeft de overheid nu de hele buurt aan de lijn. Het volgens een vast protocol uitvragen van de burger om relevante informatie te krijgen is er niet meer bij. Vele burgers delen tegelijk relevante en irrelevante, soms tegenstrijdige, informatie. Spoedeisende en minder spoedeisende voorvallen lopen door elkaar.

De processen bij de overheid moeten meer ge?ntegreerd worden uitgevoerd

Op dit moment is het niet mogelijk deze enorme informatiestroom te volgen, laat staan de relevante informatie uit de kakofonie te filteren. Daarmee zou een zodanig beeld kunnen worden gevormd dat de juiste overheidspartij, afhankelijk van het soort veiligheidssituatie, tot actie over kan gaan. En dat terwijl de burger in de onlineomgeving steeds sneller optreden van de overheid verwacht. Niet alleen in spoedgevallen, maar ook bij minder spoedeisende incidenten. Afhandeling van de melding, maar ook de nazorg zoals beantwoorden van vragen en wegnemen van geruchten, vragen om een professionele webcare-aanpak.

Dit kan niet losstaan van wat er op straat wordt gedaan en verteld door professionals. De processen bij de overheid, die nu nog vaak verkokerd per organisatie zijn ingericht, moeten meer ge?ntegreerd worden uitgevoerd, juist ook tussen organisaties. Overheidsprofessionals en burgers, maar ook andere stakeholders zoals wooncorporaties, worden niet meer top-down benaderd. Zij informeren elkaar op basis waarvan ze tot handelen kunnen overgaan. En dit alles terwijl de ?oude? processen ook gewoon blijven bestaan. Voor spoedeisende incidenten blijven burgers en professionals de komende jaren bij voorkeur de 112-telefonische spraakverbinding gebruiken.

Eisen aan participatiesysteem

De overheid kan niet willekeurig op ieder (digitaal) participatiesysteem aansluiten. De overheid werkt met bepaalde normen en waarden en heeft te voldoen aan bepaalde wet- en regelgeving. Zo is er de Wet Bescherming Persoonsgegevens die regels stelt voor het verwerken van persoonsgegevens. De politie heeft specifiek te maken met de Wet Politiegegevens. Om als participatiesysteem aansluiting te kunnen vinden bij de overheid, moet dus voldaan zijn aan bepaalde juridische waarborgen. En er moeten bepaalde gedragsregels geborgd zijn om bijvoorbeeld privacyschendingen, eigenrichting, represailles, polarisatie en uitsluiting te voorkomen. Zo weten burgers waar ze aan toe zijn als ze deelnemen aan het participatiesysteem. Dan hebben ze duidelijkheid over opvolging door de overheid.

Tot besluit: BART! wordt vervolgd

BART! heeft ons tot dusver geleerd aan welke randvoorwaarden voldaan moet worden als politie, gemeente en burgers via een digitaal verbindingsmiddel samen verantwoordelijkheid gaan nemen voor veiligheid en leefbaarheid. Kanteling van de organisatie, van aansturing naar integraal werken als ??n overheid samen met burgers, webcare integreren over alle kanalen, een richtlijn die de kwaliteitseisen beschrijft, flexibel aansluiten bij het DNA van een buurt, zijn grote voorwaarden. In BART! gaan we deze voorwaarden verder uitwerken en vertalen naar concrete handvatten en processen.

Mari?lle den Hengst is Lector Intelligence bij de Politieacademie en tevens verbonden aan de TU Delft, Richard Vriesde is werkzaam als Sectorhoofd Dienst Regionaal Operationeel Centrum in Den Haag, Erwin Rouwenhorst is beleidsmedewerker bij de Directie Veiligheid van de gemeente Den Haag, Arnout de Vries is adviseur bij TNO rondom social media en veiligheid, Robert van den Berg is Director Consulting Services bij CGI, Hans Arnold, werkzaam bij TIGNL, is gespecialiseerd in het faciliteren van publiek private cocreatie-projecten.

Mari?lle den Hengst, Richard Vriesde en Erwin Rouwenhorst zijn bereikbaar voor vragen en discussies via e-mail: M.denHengst-Bruggeling(at)tudelft.nl, Richard.Vriesde(at)politie.nl en Erwin.Rouwenhorst(at)denhaag.nl.

Bronnen: Secondant

Congres radicalisering en terrorisme

Geef een reactie

terugblik congres

Op 31 mei en 1 juni 2016 vond op The Hague Security Delta Campus in Den Haag, de internationale stad?van vrede, recht en veiligheid het congres Radicalisering & Terrorisme plaats waar ervaringsdeskundigen?en experts werkzaam bij de overheid, wetenschap en het bedrijfsleven samenk wamen om kennis en?ervaringen uit te wisselen over de aanpak van radicalisering en terrorisme om zodoende van elkaar te?leren.

robdewijk

Volgens Rob de Wijk zijn radicalisering en de kans op een terroristische aanslag niet de grootste veiligheidsrisico?s voor Europa. Grotere dreigingen vormen de conflicten aan de oostgrens
van Europa (Oekra?ne) en de toenemende spanningen in de Oost en Zuid-Chinese zee. Rob de Wijk is van oordeel dat het aantal geradicaliseerde jongeren in Europa redelijk ?behapbaar? is. Desondanks vormt een terroristische aanslag een dreiging voor Europa, gezien de grote psychologische effecten van een aanslag op de samenleving.

De grondoorzaken van radicalisering in de Arabische wereld zijn volgens Rob de Wijk gelegen in de grote en snelle veranderingen in de Arabische landen sinds de olie booming business werd. In tijden van veranderingen zoeken mensen naar houvast. In het Westen zijn dit mobiliserende ismes, zoals het communisme of socialisme. In de Arabisch wereld wordt veelvuldig teruggegrepen op de?glorietijd van de Islam. Religie is in veel van deze landen het enige bindmiddel. De voedingsbodem voor het ontstaan van terroristische organisaties krijgt vervolgens een impuls wanneer machtsvacua ontstaan, zoals in Irak en Libi?. Daarnaast dragen ook externe gebeurtenissen bij aan de voedingsbodem voor radicalisering in deze landen. Voorbeelden daarvan zijn de manier waarop gevangen zijn behandeld in Guantanamo Bay en Abu Ghraib en de Amerikaanse invasie in Irak. Er is een patroon zichtbaar in de manier waarop terroristische organisaties tot stand komen en handelen. Terroristische organisaties komen tot stand door zich af te keren van de maatschappij, het cre?ren van een enclave van het ware geloof en vervolgens het voeren van een tegenoffensief tegen de maatschappij. Terroristische organisaties kiezen vaak voor doelwitten van symbolische aard en met een kans op veel slachtoffers. Het openbaar vervoer en luchthavens zijn de populairste doelwitten. Daarnaast geven terroristische organisaties de voorkeur aan simpele methoden om de slagingskans te maximaliseren. Landen die volgens de Rob de Wijk momenteel het meeste risico lopen zijn Frankrijk, het Verenigd Koninkrijk, Duitsland en Belgi?.

Carl Steinmetz

Carl Steinmetz is van mening dat de Nederlandse aanpak zich teveel richt op de curatieve, repressieve en individualistische aanpak van radicalisering. Volgens hem is er meer aandacht nodig voor een preventieve en collectivistische aanpak. Hij roept de overheid daarom op om een groter gedeelte van het huidige budget te besteden aan het voorkomen van radicalisering.

Carl Steinmetz maakt onderscheid tussen het gedachtegoed en de aanpak van de individualist en de collectivist. De individualist gaat uit van de eigen verantwoordelijkheid en onafhankelijkheid van een persoon. De oorzaak van problematisch gedrag wordt als gevolg bij de persoon gezocht en leidt tot een aanpak welke zich richt op het aanpakken van daders. Voorbeelden hiervan zijn de ?lik op stuk? aanpak, de persoonsgerichte aanpak en het straffen middels gevangenisstraffen. De collectivist gaat daarentegen uit van de onderlinge afhankelijkheid en verbondenheid van personen.

De?oorzaken van problematisch gedrag worden gezocht in het systeem: de familie en maatschappij. Als gevolg richt de aanpak zich op het betrekken van opvoeders, grootfamilie, buurt en maatschappij?voor het bieden van een alternatief. In het specifieke geval van radicalisering richt de collectivistische aanpak zich op het adresseren van risicofactoren van radicalisering. Volgens Carl Steinmetz zijn deze risicofactoren armoede, uitsluiting en immigratieprocessen. Er is sprake van een groeiende groep jongeren die zich ontheemd voelen, zich afzonderen of zich terugtrekken in de eigen gemeenschap, welke vatbaar zijn voor radicalisme. Om tot passende interventies te komen op het onderwerp radicalisering stelt Carl Steinmetz voor om ?vredesbesprekingen? te organiseren tussen individualisten en collectivisten. De agenda zou kunnen bestaan uit het bespreken van de interventies die behoren bij het beperken van de instroom aan radicale jongeren.

Volgens Carl Steinmetz zijn armoede en uitsluiting gemakkelijker aan te pakken, dan radicalisering. Radicale jongeren begeven zich immers onder de radar en vragen om een grote inzet van politie en justitie.

nicole bogers

Terrorisme is een wicked problem, omdat er geen eenduidige definitie bestaat van het probleem en het lastig is om tot een eenduidige en sluitende oplossing te komen. Een wicked problem
wordt in de bestuurskunde gekenmerkt door een niet eenduidige probleemdefinitie, de inzet van meerdere instrumenten, een focus op de instrumenten om het probleem te defini?ren, verschillende?belangen en wereldbeelden en veel partijen die iets aan het probleem willen doen. Volgens Edwin Bakker vormt terrorisme geen grote fysieke dreiging, aangezien er jaarlijks vijf tot tien?dodelijke slachtoffers vallen. Het is echter begrijpelijk dat het hoog op de politieke agenda staat gezien de aantallen uitreizigers en de aanslagen in Frankrijk en Belgi?.

Nederland staat bekend om de zogenaamde ?Dutch Approach?, ook wel gekscherend de ?confetti approach? genoemd. Nederland kent een brede benadering, van preventie tot repressie. Ter illustratie:?na de treinkaping bij de Punt was de Nederlandse overheid in gesprek met de Molukse gemeenschap, maar reed zij ook met pantservoertuigen door de wijken. Het mankement van de brede benadering is echter dat er te weinig zicht is op wat werkt. Edwin Bakker pleit voor het meer uitwisselen van ervaringen over wat wel en wat niet werkt om zo van elkaar te leren en interventies te verfijnen. Tot slot pleit Edwin Bakker voor meer aandacht voor het beperken van de hoofddoelstelling van terrorisme, het generen van impact.

Om het effect van een aanslag te beperken moeten we?werken aan de weerbaarheid van de Nederlandse samenleving. Investeringen in crisiscommunicatie, impactmanagement en het kennen van de partijen die een dempend effect kunnen hebben op de samenleving dragen daar aan bij.

In haar functie houdt Nicole Bogers zich voornamelijk bezig met het voorkomen van een terroristische aanslag in Nederland. De politie maakt onderdeel uit van een bredere aanpak, welke beschreven staat in de Nederlandse contraterrorisme-strategie en het actieprogramma integrale aanpak jihadisme. De bijdrage van de politie bestaat uit het verzamelen van informatie over potenti?le dreigingen en netwerken, het voorkomen van de verspreiding van Jihadistisch materiaal, het beschermen van personen, objecten en processen en handhaving en toezicht. De politie zorgt voor de lokale verbinding middels de wijkagent. Daarnaast is de politie een geoefende responsorganisatie in het geval een aanslag plaatsvindt. Wat kun jij bijdragen? Volgens Nicole Bogers kunnen professionals en burgers een bijdrage leveren door bewust te zijn van wat ze zien op straat en zicht te hebben op ontwikkelingen in hun buurt. Nicole Bogers merkt op dat naast het jihadisme, links en rechtsextremisme net zo relevant zijn. Om het ongewone te kunnen zien, moeten we bekend zijn met het gewone. Kleine stukjes informatie kunnen het verschil maken voor de politie.

Nicole Bogers geeft tot slot de volgende drie boodschappen mee aan professionals:
1) Netwerken kunnen het best worden aangepakt via netwerken. Welk netwerk maakt jij deel van uit en hoe gemakkelijk deel jij informatie?
2) Kennis ontwikkeling, borging en overdracht is belangrijk. Weet jij waar je de juiste informatie kunt vinden en aan wie je om informatie kunt vragen? Draag jij informatie over?
3) Het tegengaan van radicalisering vraagt ook om het tegengaan van polarisatie. We hebben een taak om het midden te verstevigen en te laten horen, ook als professional. Belangrijker dan het wat, is het wie een bijdrage levert in het maken van het verschil.

Massoud Djabani

Massoud Djabani behoorde in de jaren zeventig tot een Iraanse terroristische organisatie en schets een beeld van hoe het proces van radicalisering en indoctrinatie in zijn werk gaat. Preventie is volgens hem enorm belangrijk, aangezien een geradicaliseerde jongere moeilijk meer is te bereiken. Hij pleit voor het vroegtijdig onderwijzen van kinderen in geschiedenis en filosofie om de
weerbaarheid tegen radicaal gedachtegoed te verhogen. Het zaadje van twijfel, wat nodig is voor deradicalisering, is moeilijk te planten als een jongere het radicale pad al is opgegaan. Massoud Djabani deradicaliseerde toen hij drie maanden in een ziekenhuisbed terecht kwam en geen kant op kon. Bij terugkomst in de groep, bemerkte hij al snel dat er geen ruimte was voor zijn kritische vragen. Massoud Djabani beschrijft radicalisering als een proces van vier fasen: werving, isolatie, desori?ntatie en hersenspoeling. In de eerste fase, de werving, worden emoties aangewakkerd, haat gezaaid, een vijandbeeld gecre?erd en wordt de jongere een utopie voorgespiegeld. Na de werving wordt de jongere uit zijn omgeving ge?soleerd. Daarna ontstaat desori?ntatie, waarna de jongere wordt gehersenspoeld. Het hersenspoelen gebeurt in eerste instantie door te manipuleren en emoties aan te wakkeren. Vervolgens wordt de jongere overspoeld met beelden van geweld, wordt hij constant met haat ge?njecteerd en worden vijanden ontmenselijkt. Tot slot is de jongere in de voltooiende fase ge?ndoctrineerd, is zijn identiteit verwisseld en gelooft hij of zij dat het doel alle middelen heiligt. Technieken die terroristische groepen gebruiken om iemand te dissoci?ren zijn het afbreken van identiteit, het geven van een nieuwe naam en het ontmenselijken van anderen. Als gevolg wordt de eigen identiteit als het ware ?ontkoppeld? en dringen misdaden niet door.

Het losmakingsproces van een terroristische groep begint met een zaadje van twijfel, wat tot het herstel van het kritisch denkvermogen leidt. Volgens Massoud Djabani is begeleiding noodzakelijk voor jongeren die zich losmaken van een terroristische organisatie. Deze jongeren hebben een toekomstperspectief en structuur nodig. Daarnaast zijn de jongeren getraumatiseerd en is verwerking van trauma?s noodzakelijk. Tot slot is het noodzakelijk om te investeren in de persoon en zijn of haar kwaliteit te benadrukken.

Arnout2?rolf van wegberg

Arnout de Vries en Rolf van Wegberg laten zien dat het ouderwetse beeld van een terrorist achterhaald is. De moderne terrorist gebruikt sociale media voor het rekruteren van nieuwe leden en is actief op het DarkWeb, bijvoorbeeld om aan wapens te komen voor terroristische activiteiten. Arnout de Vries en Rolf van Wegberg brengen de mogelijkheden van nieuwe technieken als gamification, crowdfunding en HD terrorisme in beeld. Tot slot laten zij zien welke kansen het gebruik van sociale media en het DarkWeb bieden voor het online interveni?ren tegen terroristische organisaties.

selmar smit?peter de kock

In welke mate is terroristisch gedrag te voorspellen en kunnen we vroegtijdig op dat gedrag anticiperen? Hoe kan de kracht van de computer, middels Artificial Intelligence en Machine Learning,
gecombineerd worden met creativiteit en expert kennis? En wat kunnen we leren van fictief terroristische gedrag uit boeken en films? Pandora Intelligence en TNO hebben hun krachten gebundeld in het aanleggen van een database bestaande uit meer dan 500.000 terroristische incidenten met daarin informatie van terroristische aanslagen en filmscenario?s en verhalen uit boeken over?terroristische aanslagen. De incidenten zijn opgebouwd uit twaalf verhaalcomponenten met onderliggende subcomponenten. De database is op twee manieren innovatief. In de eerste plaats worden?filmscenario?s en verhalen uit boeken gebruikt om beter te kunnen anticiperen op terrorisme en alternatieve scenario?s naar voren te brengen. In de tweede plaats vormt de database de basis voor een model om terroristische scenario?s te voorspellen. Op basis hiervan kan beter worden gereageerd, voorkomen en voorbereid.

Victor Kallen

Welke type individuen voelt zich aangetrokken tot gewelddadige gemeenschappen, ongeacht de specifieke religieuze of politieke signatuur? Waardoor onderscheiden individuen zich die, als eenling?of als lid van een gemeenschap, waarschijnlijk dader van een gewelddadig delict worden? Hoe kan state-of-the art kennis uit de ontwikkelingspsychologie bijdragen aan een adequate, en vooral tijdige, identificatie van de meest waarschijnlijk gewelddadige individuen binnen bijvoorbeeld een specifieke gemeenschap/organisatie? Victor Kallen laat zien welke factoren gewelddadige daders van niet gewelddadige daders en ?gewone burgers? onderscheiden. Het gaat hier om (agressief en depressief) gedrag als kind, prenatale complicaties, slechte/criminele vrienden/familie, middelengebruik, lage motivatie voor school, wonen in een achterstandswijk, geschiedenis van delinquentie (lid van een bende), gezinsfactoren (opvoedingsstijl, gebrekkig toezicht,
slechte relatie met ouders, mishandeling, verwaarlozing en hoe deze factoren in elkaar grijpen tot een relatief coherent beeld dat de ontwikkeling tot een jong volwassen ?high risk? individu voorspelt.

Interessant leesvoer:?

Evaluatie van de nationale contraterrorisme-strategie 2011-2015,?Universiteit Utrecht in opdracht van het WODC
De evaluatie van de nationale contraterrorisme-strategie maakt inzichtelijk welke bijdrage de strategie 2011-2015 heeft geleverd aan het
verminderen van het risico op aanslagen, het verminderen van de vrees voor aanslagen, en het beperken van de mogelijke schade na
aanslagen.

Onderzoek naar ?Triggerfactoren in het radicaliseringsproces?
Universiteit van Amsterdam, in opdracht van het Ministerie van Sociale Zaken
Het onderzoek Triggerfactoren in het radicaliseringsproces is de eerste grote systematische literatuurstudie die is gedaan naar alles wat over
triggerfactoren bekend is in nationaal en internationaal onderzoek. Uit de studie blijkt dat nooit ??n enkele factor ervoor zorgt dat iemand
radicaliseert.

Onderzoek in opdracht van de Rechtbank Rotterdam ?Bestemming Syri??
Universiteit Leiden en Universiteit van Amsterdam
Het onderzoek Bestemming Syri? brengt de leefsituatie van Nederlanders in gebieden in Syri? die in 2014 niet meer gecontroleerd werden
door het al-Assad regime in kaart. Het onderzoek concludeert dat het overgrote deel van de Nederlandse uitreizigers in 2014 terecht kwam
bij IS of Jabbat al Nusra en dat de meerderheid van Nederlandse mannen is afgereisd om een bijdrage te leveren aan de gewapende strijd.

AIVD-publicatie ?Leven bij ISIS, de mythe ontrafeld?
Volgens de AIVD publicatie maken Nederlanders die afreizen naar ISIS-gebied willens en wetens de keuze om zich aan te sluiten bij een
terroristische groepering. Hiermee ondersteunen zij de gewelddadige strijd voor een islamitische staat. Het leven in ISIS-gebied is echter
zwaar. ISIS ontwikkelt zich steeds meer tot een totalitair regime. ISIS-propaganda schetst een idylle van het leven in het ?kalifaat?, die niet
strookt met de werkelijkheid. Inlichtingenonderzoek laat zien dat de omstandigheden juist erbarmelijk zijn.

Bronnen: SBO

In de h200d: een eigentijdse etnografie

Geef een reactie

Robby Roks heeft verslag gelegd van een langdurig etnografisch onderzoek onder (ex-)leden van de Haagse jeugdbende Rollin 200 Crips. Drs. Robby Roks is als universitair docent verbonden aan de sectie Criminologie van de Erasmus Universiteit Rotterdam. Gedurende het veldwerk heeft de auteur de mogelijkheden van sociale media verkend. Hij laat zien dat de activiteiten van deze jongeren zich in toenemende mate op social media afspelen en dat de grens tussen offline en online steeds moeilijker te trekken is. Posts en foto?s op social media kunnen op eenvoudige wijze door criminologen worden gebruikt voor dataverzameling, terwijl social media ook kunnen dienen als platform om contact te leggen en te communiceren met informanten. Ten slotte staat deze auteur stil bij de ethische dilemma?s en beperkingen die gepaard gaan met het gebruik van deze nieuwe, andersoortige methoden van dataverzameling.

Juan: ?Twitter tripple OG?S? (11-08-2013 17:06)
Fernando: @Juan: ?hahahah Rollin Twitter Crips? (11-08-2013 17:10)

De bovenstaande ?tweets? zijn afkomstig van twee jongeren die ik in?het kader van het veldwerk voor mijn promotieonderzoek vanaf 2011?tot en met 2013 heb gevolgd. Juan en Fernando, twee gefingeerde?namen, hebben allebei deel uitgemaakt van de Rollin 200 Crips, een?Nederlandse ?gang? naar Amerikaans voorbeeld die sinds de jaren?negentig in de media geregeld van zich heeft laten horen. (o.a. in de documentaire Strapped ?n strong uit 2009, maar ook in het boek Crips.nl van Saul van Stapele uit 2003 en diverse artikelen in het tijdschrift Nieuwe Revu, zoals Van Stapele 1998; 2009). Hun tweets?verwijzen naar de toenemende virtualisering van de Nederlandse?straatcultuur. OG, oftewel ?Original Gangster?, is slang die afkomstig is?uit de Verenigde Staten, maar als gevolg van de mondiale verspreiding?van Amerikaanse gang- en straatstijlen ook onderdeel is geworden van?het vocabulaire van jongeren in Nederland. Op Twitter wordt volgens?Juan geclaimd dat mensen ?Tripple OG? zijn: een term die gebruikt?wordt als verwijzing naar een hoge hi?rarchische en respectabele positie?op straat. Fernando lacht uitbundig om de opmerking van Juan en
maakt van Rollin 200 Crips de ?Rollin Twitter Crips?, implicerend dat?de activiteiten van de Crips zich in toenemende mate op social media?afspelen.

In deze bijdrage wil ik laten zien dat social media een relatief onontgonnen?bron van criminologisch relevante data kunnen opleveren. In?het bijzonder wil ik daarbij het belang van deze online praktijken illustreren?voor eigentijds etnografisch onderzoek. Ten slotte sta ik stil bij?de ethische dilemma?s en beperkingen die gepaard gaan met het?gebruik van deze nieuwe, andersoortige methoden van dataverzameling.

Etnografisch onderzoek
Sinds de Chicago School kent etnografisch onderzoek een stevige verankering?in de historie van de criminologie. Door de jaren heen lijkt er?een wisselende belangstelling te bestaan voor deze onderzoeksbenadering,?mede als gevolg van discussies over ethiek (Adler & Adler 1998)?en het tijdsintensieve proces van dataverzameling. In toenemende?mate wordt echter gewezen op de meerwaarde van dit methodologische?perspectief voor de criminologie (Ferrell & Hamm 1998), ook in?Nederland (Schuilenburg e.a. 2011, p. 13-14).

Etnografisch onderzoek vormt niet zozeer een methode van onderzoek,?maar dient gezien te worden als een onderzoeksbenadering die?meerdere methoden behelst. Naast participerende observatie, wordt?veldwerk gekenmerkt door het gebruik van diverse methoden en technieken,?zoals interviewen, maar ook het verzamelen en analyseren van?allerlei persoonlijke documenten. De kern van het verrichten van?etnografisch veldwerk is gelegen in het ?being there?: het langdurig?deelgenoot worden van een gemeenschap, cultuur of setting om deze?leefwereld van binnenuit te begrijpen en te beschrijven (Zaitch e.a.?2010, p. 262-274). Er valt een aantal ontwikkelingen waar te nemen die?inwerken op het centrale uitgangspunt van ?being there?. Allereerst?hebben processen van mondialisering invloed op de betekenis die?wordt gehecht aan de notie van lokaliteit (Wittel 2000). Hannerz pleit?om die reden voor zogenaamde ?multi-sited ethnographies? om recht?te doen aan het feit dat personen, verhalen en objecten steeds mobieler?worden (Hannerz 2003). Een hieraan verwante ontwikkeling betreft?de komst van het internet en de toenemende virtualisering van het?dagelijks leven.

Het internet biedt voor onderzoekers interessante uitdagingen, vooral?in methodologische zin. Ook binnen de criminologie is aandacht voor?het gebruik van internet bij het verrichten van kwalitatief onderzoek?(vgl. Flick 2010). In een themanummer van het Tijdschrift voor Criminologie?(2013) wordt daarbij onder andere gewezen op het gebruik van?online dader- en slachtofferenqu?tes, de opkomst van Big Data, digitale?of virtuele vormen van participerende observatie of het gebruik?van computertechnologie als aanvullend hulpmiddel waarmee respondenten
aan virtuele situaties kunnen worden blootgesteld (Van?Erp e.a. 2013, p. 332-333). Wat opvalt wanneer de mogelijkheden van?de gedigitaliseerde wereld worden verkend, is dat er over het algemeen?een (te) strikte scheiding wordt aangebracht tussen het verrichten?van online en offline onderzoek. Het is de vraag of een dergelijke?binaire scheiding voldoende recht doet aan de werkelijkheid (vgl. o.a.?Leander & McKim 2003; De Jong & Schuilenburg 2006; Murthy 2008;?Ferrell e.a. 2015). Online en offline praktijken raken immers in toenemende?mate verweven met elkaar, een ontwikkeling die nadrukkelijke?consequenties heeft voor het ?being there?. Etnografisch onderzoek?zou anno 2016 niet enkel aandacht moeten hebben voor wat respondenten
offline doen en zeggen, maar tevens proberen te incorporeren?wat zij online doen en zeggen. De mogelijkheden en moeilijkheden die?daarmee gepaard gaan, wil ik illustreren aan de hand van mijn veldwerk??in de h200d? (Roks 2016).

Offline in de h200d
Het startpunt voor mijn onderzoek naar de inbedding van criminaliteit?en identiteit was een kleine wijk in Den Haag, die in de volksmond?bekendstaat als het Vergeten Dorp. Sinds eind jaren tachtig van de?vorige eeuw claimen de Haagse Crips deze buurt als hun territorium?en noemen ze het hun ?h200d?.

?H200d? (uitgesproken als ?hood?) vormt een verbastering van het Engelse ?neighborhood?. Het vervangen van de letters ?O? in het woord door het getal ?200? vormt een verwijzing naar de volledige naam van deze Haagse Crips, de Rollin 200 Crips. Het gebruik van de term ?h200d? dient te worden gezien als een manier waarmee de Rollin 200 Crips de fysieke ruimte van het Vergeten Dorp claimen als hun territorium.

In januari 2011 begon ik mijn veldwerk?in de h200d met het intensiveren van de contacten die ik daar?had opgedaan in een eerder onderzoek (Roks 2007). Omdat mijn gatekeeper?Keylow, de leider en oprichter van deze Haagse Crips, op dat?moment in detentie verbleef, zocht ik naar plekken in de buurt waar?het sociale leven zich afspeelt. In navolging van anderen (o.a. Van
Gemert 1998; De Jong 2007) begon ik in het lokale buurthuis. Daar?bezocht ik, na overleg met de jongerenwerker, een paar keer per week?de inloop van het jongerenwerk. Ongeveer vijftig jongeren tussen de?12 en 20 jaar uit het Vergeten Dorp en omringende buurten kwamen?daar op vaste tijden bijeen in een kleine ruimte van het buurthuis.

Omdat deze inloop alleen werd bezocht door jonge buurtbewoners,?besloot ik ook contact te zoeken met de actieve bewonersorganisatie?die het Vergeten Dorp van oudsher kent. Een halfjaar en een flink aantal?e-mails later kwam ik in contact met de voorzitter en penningmeester?en werd ik uitgenodigd om de maandelijkse vergaderingen?van de bewonersorganisatie bij te wonen.

Toen Keylow een halfjaar na de start van mijn veldwerk weer in vrijheid?werd gesteld, besloot ik meer te investeren in het opbouwen van?relaties met leden van de Crips. Een direct gevolg hiervan was dat ik?minder tijd stak in het onderhouden en uitbouwen van contacten met?jongeren uit de buurt en oudere buurtbewoners. Omdat het buurthuis?bovendien in de zomermaanden gesloten bleef, zorgde dit voor een?extra complicerende factor voor mijn relaties met jongeren uit de?buurt. Ook het contact met de Crips verliep in het begin moeizaam,?ook al had ik al enkele jaren geleden het vertrouwen van mijn gatekeeper?Keylow weten te winnen. Bij afwezigheid van Keylow in de h200d?werd ik niet gegroet en op tijden zelfs opzichtig genegeerd wanneer ik?een gesprek probeerde aan te knopen. Het duurde bij sommige respondenten?meer dan een jaar, waarin ik de buurt meermaals per week?bezocht, voordat ze mijn aanwezigheid in hun nabijheid tolereerden?en mij actief betrokken in gesprekken. Na een jaar waarin vooral de?nadruk op observeren lag en ik bewust niemand van de Crips heb?ge?nterviewd, was ik gedurende de zomermaanden van 2012 in staat
om mezelf te midden van de Crips te begeven. Langzaamaan begon ik?met het systematisch verzamelen van informatie over de individuele?leden van de Crips. Mijn rol verschoof hierbij gradueel richting participerende?vormen van onderzoek in de vorm van gezamenlijke sportactiviteiten?en het luisteren van muziek, maar hoofdzakelijk het hele?dagen rondhangen in de h200d.

Het leggen van contacten in het buurthuis verliep in het begin eveneens?uiterst moeizaam. Tijdens mijn bezoeken aan het buurthuis trof?ik dezelfde jongeren die ik eerder in 2007 had gezien in de buurt, maar?die toen nog hooguit 10 of 11 jaar waren. Bovendien herkende ik een?deel van de bezoekers van het buurthuis van gezicht omdat zij naar?voren komen in de documentaire Strapped ?n strong (2009) over de?Rollin 200 Crips. Naarmate ik vaker in het buurthuis kwam, werd het?contact met sommige jongeren beter. In de periode dat ik meer tijd op?straat met de Crips doorbracht, zag ik deze jongeren echter steeds?minder. Slechts sporadisch trof ik ze nog op straat of in de wijk en het?contact met een deel van hen dreigde te verwateren.

Online in de h200d
Tijdens mijn eerste bezoeken aan de inloop sprong in het oog hoezeer?de jongeren gebruik maakten van sociaalnetwerksites als Hyves en?Twitter via de internetverbinding op de vaste computers in het buurthuis?of op hun mobiele telefoons. Op momenten dat ik niet in het Vergeten?Dorp of in het buurthuis was, probeerde ik de jongeren online te?vinden. Een probleem daarbij was dat lang niet iedereen onder zijn of?haar eigen naam actief is op social media. Na het nodige zoekwerk en?het systematisch doorzoeken van zogenaamde ?followlijsten? en hun?online ?vrienden? vond ik het grootste deel van de jongeren uit de?buurt online. Uiteindelijk heb ik van veertig jongere respondenten die?actief gebruik maken van social media als Twitter, Facebook en Instagram?gedurende drie jaar hun online activiteiten gemonitord, opgeslagen?en geanalyseerd.

Social media bieden mogelijkheden voor verschillende rollen, analoog?aan de methode van participerende observatie in bredere zin. De?nadruk tijdens mijn bezoeken aan de inloop in het buurthuis lag op?observeren. Onder de noemer ?lurking? (Leander & McKim 2003) of??cyberstealth? (Murthy 2008) is dit ook mogelijk online. De socialmedia-accounts?van de jongeren uit de buurt bevatten een scala aan relevante?informatie. Demografische gegevens, zoals leeftijd, afkomst en?woonplaats, waren te vinden op de openbare profielen. Op ?timelines??op Twitter stond daarnaast informatie over school, bijbanen, werk,?hobby?s en andere activiteiten in hun vrije tijd. De interactie tussen?jongeren op social media leerde mij bovendien veel over welke jongeren?met elkaar in contact staan en online veel contact met elkaar?onderhouden.

Door het volgen van hun online praktijken op social media kreeg ik op?een eenvoudige manier veel te weten over deze jongeren. Enigszins tot?mijn verbazing stuitte ik op social media bovendien op informatie?waarvan ik op voorhand niet direct had verwacht deze online te vinden.?In het buurthuis en op straat gingen gesprekken tussen jongeren?onderling geregeld over hun criminele betrokkenheid of hun aanrakingen?met politie. In het begin vonden dergelijke conversaties niet in?mijn aanwezigheid plaats en vielen jongeren stil of deden ze geheimzinnig?wanneer ik in staat was om delen van een gesprek op te vangen.?Met de jongeren sprak ik hoofdzakelijk over meer neutrale onderwerpen,?in het bijzonder omdat ik door enkele jongeren uitgemaakt was?voor ?po-po? of ?scotoe?. Dezelfde jongeren leken op social media veel?minder bezig met het afschermen van hun activiteiten op straat. Sterker?nog: social media werden expliciet gebruikt om de indruk te wekken?van criminele betrokkenheid.

Het eerste thema dat op social media valt waar te nemen, is geweld, in?het bijzonder in de vorm van het tonen van (vuur)wapens of kogels?(zie figuur 1 en 2).

Figuur 1

hood1

Figuur 1 is een beeldfragment dat afkomstig is uit de documentaire?Strapped ?n strong (2009), waarop twee jongeren uit de buurt, gehuld?in de voor de Crips kenmerkende blauwe kledingstijl, een volautomatisch?machinegeweer dragen. Het onderschrift ?hoodmovement? verhult?bovendien de mate van trots en identiteit die ontleend wordt aan?het feit dat de jongen afkomstig is uit de wijk waar de Crips hun wortels?hebben. Ondanks de symboliek van de Crips die hier gecommuniceerd?wordt, maakt de jongen in kwestie geen onderdeel uit van de?Rollin 200 Crips. Sterker nog: tijdens mijn onderzoek stond hij lange?tijd op gespannen voet met enkele jongere leden van de Crips.?Figuur 2 is een voorbeeld van een post waarop een vuurwapen wordt?getoond. Er bestaan hierbij verschillen tussen jongeren wat betreft

Figuur 2

hood2

hun herkenbaarheid wanneer ze afbeeldingen met vuurwapens of?kogels plaatsen op social media. Gedurende mijn veldwerk viel hierin?een ontwikkeling waar te nemen en verschenen de jongeren steeds?minder met hun gezicht in beeld. Deels was dit het gevolg van verhalen?die er op straat verteld werden over jongeren die door de politie?opgepakt werden vanwege het posten van dergelijke foto?s. Bovendien?bleven afbeeldingen met vuurwapens over het algemeen slechts een?beperkte tijd online staan en werden ze vaak nog dezelfde dag, nadat?de foto?s tientallen likes hadden gekregen, weer verwijderd.?Een tweede veelvoorkomend thema betreft het tonen van grote hoeveelheden?contact geld. Railey toont op figuur 3 dat hij in zijn zak een??bom? heeft bestaande uit diverse gekleurde bankbiljetten.

Figuur 3

hood3

Reynaldo plaatste een video op Instagram, waarvan figuur 4 een?snapshot vormt, waarop hij gedurende enkele seconden demonstratief?een stapel geld aan het tellen is. Naast het tentoonspreiden van?hun weelde, laat een deel van deze jongeren er op social media geen?misverstand over bestaan wat de herkomst van deze verdiensten is. In?tweets bieden zij onder andere scooters, televisies, tablets of telefoons?te koop aan, maar wordt er eveneens geadverteerd met diensten op?het gebied van de verkoop van drugs.

Social media worden ook gebruikt om uitdrukking te geven aan het?feit dat de politie op straat beschouwd wordt als ?de natuurlijke vijand?

Figuur 4

hood4

(De Jong 2007, p. 67). Met tweets als ?Fuck the Cops?, ?Fucc a popo? en??Fuck de 5?0??presenteren sommige jongeren op wekelijkse basis ? en?een enkeling zelfs dagelijks ? hun aversie tegen de politie.?Over de ontstaansgeschiedenis van deze denigrerende termen voor de politie doen op?internet diverse verhalen de ronde. Door populaire Amerikaanse films, series en (rap)muziek hebben deze termen?een mondiale verspreiding gekregen.

Een enkeling?heeft dit in de vorm van een tatoeage met ?FTP? ? oftewel Fuck The?Police ? zelfs vereeuwigd op zijn lichaam. Een specifiek thema waarin?de relatie met de politie naar voren komt, is ?snitchen?: het geven van?belastende verklaringen bij de politie over anderen, onder andere tijdens?verhoren (Roks 2015). Naast scheldkanonnades richting het?adres van politie, plaatsen de jongeren foto?s online van vrienden die?staande worden gehouden, worden gearresteerd, vrienden die vastzitten?en zich laten fotograferen tijdens hun gevangenisstraf van achter?de tralies (figuur 5), en ook verdachte vrienden worden tijdens rechtszaken?in de beklaagdenbank op de gevoelige plaat vastgelegd.

Figuur 5

hood5

Ook de afwikkeling van strafzaken valt online te volgen. Zo doet Jack?eigenhandig verslag van zijn rechtszaak. Hij begint op 11 mei 2011 met?de tweets ?Dood zenuw8tig main?, gevolgd door ?Morgen voorkomen?.?Een dag later brengt hij uitvoeriger verslag uit:

?@paleis van justesie? (12-05-2011 08:49)
?Fuck rechtzaken? (12-05-2011 09:55)
?Fuck werk school allleS !? (12-05-2011 09:55)
?Nu rechtzaak? (12-05-2011 10:33)
?Nu w8ten op uitspraak? (12-05-2011 11:14)
?Vrij kkk gesproken mossssssss !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!? (12-05-2011 13:00)
?Moss eerst 90 dagen zitten nu gewooon vrygesproken? (12-05-2011?13:08)

De eerdergenoemde Fernando plaatst eerst ?OMW rechtzaak?, om vervolgens?figuur 6 op Instagram te plaatsen. De foto, genomen voor het?Paleis van Justitie in Den Haag, is zo bewerkt dat er staat ?Eis van Justitie?,?terwijl de print op de rode trui van Fernando leest: ?FOKDEMCOPS?.

Naast inhoudelijk relevante informatie bieden social media eveneens?mogelijkheden tot het benaderen en werven van respondenten. Zo?werden telefoonnummers en e-mailadressen genoemd in berichten,?geplaatst onder afbeeldingen of gepubliceerd op gebruikersprofielen.?Daarnaast maakten veel jongeren gebruik van social media om met?elkaar af te spreken. Op die manier kreeg ik zicht op locaties in de stad?of buurt waar respondenten zich bevonden of openbare plekken waar?zij veel tijd doorbrachten. Bovendien bieden diverse sociaalnetwerksites?functies die gebruikers in staat stellen om priv?berichten of een?zogenaamde ?DM? (Direct Message) te sturen. Deze mogelijkheden?gebruikte ik om af te spreken met jongeren die ik offline langere tijd?niet had gezien of die ik wat langer een-op-een wilde spreken. Toch?was deze laagdrempelige manier van het leggen van contacten niet?altijd even succesvol en heeft een aantal respondenten nooit gereageerd?op mijn verzoeken, ondanks herhaaldelijke berichten. In die?gevallen probeerde ik hen offline te benaderen.?Ook offline verliep het benaderen van respondenten niet zonder problemen. De centrale?bevindingen in mijn proefschrift baseer ik op een netwerk van 150 respondenten. Van zestig?van deze respondenten heb ik gedetailleerde informatie verzameld, ofwel op basis van
??n (of meerdere) interview(s), ofwel omdat ik ze gedurende drie jaar meermaals op informele?basis heb gesproken en heb geobserveerd.

Beperkingen en dilemma?s: selectie, het gebruik van beelden en?performance
Social media bieden diverse mogelijkheden voor criminologisch?onderzoek, maar het gebruik van deze data dwingt ook tot een reflectie?op de beperkingen en brengt bovendien een aantal ethische
dilemma?s met zich mee. Een aantal van deze methodologische vertekeningen?is vergelijkbaar met de problemen en dilemma?s die inherent?zijn aan de meer klassieke, offline kwalitatieve methoden. Etnografisch?onderzoek kent als evident nadeel dat de nadrukkelijke aanwezigheid?van de onderzoeker en zijn of haar ?selectieve oog? invloed?kunnen hebben op de resultaten van de studie. Naast de beperkte?externe validiteit, gaat het gebruik van deze onderzoeksbenadering

Figuur 6

hood6

gepaard met diverse morele, juridische en ethische dilemma?s (Zaitch?e.a. 2010, p. 282-284). De toevoeging van een online dimensie aan?offline praktijken roept een aantal nieuwe vragen op.

De eerste beperking ten aanzien van online vormen van kwalitatief?onderzoek betreft selectiviteit. Tussen de respondenten in mijn studie?bleek een verschil te bestaan in de mate waarin zij actief waren op?social media. Vrijwel iedere jongere maakte gebruik van (meerdere)?social media en plaatste dagelijks meerdere foto?s of berichten. De?online praktijken van respondenten boven de 30 vielen veel minder?goed waar te nemen.?Wel viel er een opmerkelijke gelijkenis waar te nemen tussen wat jongere respondenten?op social media plaatsten en de profielfoto?s op BlackBerry ?Ping? en WhatsApp van?oudere respondenten.

Daarnaast bestond er een duidelijk verschil tussen?welke informatie online werd geplaatst. Sommigen plaatsten allerlei?facetten van hun dagelijks leven online, inclusief (de suggestie van)
hun criminele betrokkenheid, terwijl anderen zich beperkten tot het?reageren op berichten en foto?s van anderen. Als onderzoeker heb ik?hierdoor (slechts) zicht gekregen op een deel van de activiteiten van?deze veertig respondenten op social media. Dit geldt overigens eveneens?voor de offline praktijken van mijn respondenten: ondanks dat ik?getracht heb zo veel mogelijk deelgenoot te worden van hun dagelijks?leven, is er onherroepelijk een deel aan mijn oog onttrokken gebleven.?Het is immers onmogelijk om altijd en overal in het veld aanwezig te?zijn. Daarnaast hebben respondenten, ongeacht hoe hecht of vriendschappelijk?onze relatie in de loop der jaren werd, ook altijd een deel?van hun leven voor mij weten af te schermen.?Een bijkomende uitdaging op social media was dat jongeren zich in?toenemende mate?bewust leken van hun zichtbaarheid en privacy op?internet en zodoende hun profielen en accounts afschermden met de?mogelijkheden die sociaalnetwerksites daartoe bieden. Rond de start van mijn veldwerk was hier nauwelijks sprake van. Tegen het einde van mijn?onderzoek leken respondenten echter veel meer gebruik te maken van de mogelijkheden?die sociaalnetwerksites bieden om hun profielen af te schermen. Om toch toegang?te krijgen tot de inhoud van iemands online profiel of timeline,?dient dan een vriendschaps- of volgverzoek te worden verstuurd. Aan?de veertig respondenten die ik op social media gedurende drie jaar?heb gevolgd, heb ik allemaal een vriendschaps- of volgverzoek verstuurd.?Daarbij kwam het overigens ook voor dat respondenten mij een vriendschaps- of volgverzoek?stuurden.?Op een enkel geval na werden deze verzoeken vrijwel direct?geaccepteerd, naar alle waarschijnlijkheid omdat ik hen, op een enkeling na, ook offline ken of wel eens ontmoet heb. Daarbij was ik online?transparant over mijn identiteit als onderzoeker. Naast persoonlijke
foto?s valt in de profielen van mijn eigen socialmedia-accounts te?lezen dat ik als criminoloog verbonden ben aan de Erasmus Universiteit?Rotterdam.

Het gebruik van de berichten, afbeeldingen en video?s op social media?roept vervolgens de vraag op hoe deze informatie gebruikt kan worden,?in het bijzonder als het gaat om publicatie. Een dergelijk dilemma?doet zich ook voor als het gaat om offline vormen van etnografisch?onderzoek. Het gaat daarbij om ethische afwegingen rondom herkenen?herleidbaarheid, waarbij het de taak van de onderzoeker is om er zo?veel mogelijk zorg voor te dragen dat respondenten geen nadelige?gevolgen ondervinden van hun participatie aan het onderzoek (Van de?Bunt 2015). Op social media spelen deze overwegingen evenzeer,?maar wordt het complexer vanwege de visuele component: veel jongeren?maken immers foto?s en video?s van zichzelf, en elkaar, en plaatsen
deze in veel gevallen op openbaar toegankelijke profielen op internet.?Over de manier van het gebruiken van visuele data woeden discussies?over ethiek (Vanderveen 2010, p. 406-408). Allen (2015) werpt?de terechte vraag op of het anonimiseren van afbeeldingen, iets dat?gemeengoed is als het gaat om de verslaglegging van offline onderzoek,?geen farce maakt van de visuele dimensie van het onderzoek,?omdat het de respondent diens ?stem? ontneemt wanneer foto?s worden?geretoucheerd of ?geblurd?. In deze bijdrage, en in mijn proefschrift,?heb ik tweets geanonimiseerd en gezichten onherkenbaar?gemaakt. Een belangrijke overweging daarbij was dat het gaat om?afbeeldingen waarop strafbare feiten worden gepleegd, afgebeeld of?verbeeld. Ik heb ervoor gekozen om wel de verbeelding van deze?gedragingen, zoals wapens, kogels, grote hoeveelheden contant geld,?drugs en gestolen goederen te tonen, maar zonder gebruikersnaam of?gezicht. Herkenbaarheid van de respondent in kwestie had in dergelijke?gevallen geen meerwaarde of functie.

Een laatste beperking hangt samen met het voorgaande thema. Op?social media is het lang niet altijd duidelijk of afbeeldingen ?echt? of?authentiek zijn. Van Erp e.a. stellen daarnaast de terechte vraag ?of?online beweringen ook offline worden waargemaakt? (Van Erp e.a.?2013, p. 333). Social media bieden een dankbaar podium voor vormen?van ?impression management? (Goffman 1959), iets dat in het bijzonder?zichtbaar wordt als het gaat om online uitingen van straatcultuur?(Van den Broek 2013). In het geval van de voorbeelden in deze bijdrage?is het moeilijk om te achterhalen of we van doen hebben met echte?wapens of echt geld en of diegene die de afbeelding plaatst ook diegene?is die gefotografeerd is, behoudens de gevallen waarin gezichten?of andere duidelijk herkenbare persoonskenmerken zichtbaar zijn. De?informatie op social media lijkt in eerste instantie meer te zeggen over?de indrukken die respondenten willen overbrengen. Dit vormt een?beperking in het analyseren van online praktijken, maar dit geldt in?het bijzonder wanneer enkel wordt afgegaan op wat respondenten?online doen. Over het algemeen is kwalitatief onderzoek in staat om?zicht te geven op het bestaan van verschillen tussen wat mensen zeggen?en wat ze doen. In het geval van etnografisch onderzoek kan dit?bijvoorbeeld door het combineren van gesprekken met het observeren?van gedrag. Social media kunnen hierbij een extra dimensie aanbrengen,?die de onderzoeker in staat stelt om een inschatting te maken van?de manier waarop posts en poses zich verhouden tot offline praktijken,?maar ook andersom.

Conclusie
De prominente plaats van internet in ons dagelijks leven dwingt tot?een reflectie op de rol van online praktijken in wetenschappelijk?onderzoek. Het centrale punt dat ik in deze bijdrage heb willen maken,?is dat social media diverse relatief laagdrempelige, aanvullende mogelijkheden?bieden voor het verzamelen van data en het leggen van contacten?met respondenten. De toenemende mobiliteit en virtualisering?van het dagelijks leven hebben gevolgen voor het klassieke etnografische?uitgangspunt van ?being there?. Het gebruik van social media?kent daarbij beperkingen die in het verlengde liggen van discussies?rondom selectiviteit en ethiek die opgeld doen in offline vormen van?etnografisch onderzoek. Maar bovenal hoop ik dat deze bijdrage heeft?laten zien dat het incorporeren van online praktijken onderzoekers in?staat stelt om beter recht te doen aan het gegeven dat verhalen, ook?criminologisch relevante verhalen, zich niet langer enkel offline afspelen.

Literatuur
Adler & Adler 1998
P. Adler & P. Adler, ?Foreword:?Moving backward?, in: F. Ferrell?& M. Hamm (red.), Ethnography?at the edge: Crime, deviance and?field research, Boston: Northeastern?University Press 1998, p. xiixvi.

Allen 2015
L. Allen, ?Losing face? Photo-anonymisation?and visual research?integrity?, Visual Studies (30)?2015, afl. 3, p. 295-308.

Van den Broek 2013
J.B.A. van den Broek, Van de?straathoek naar Facebook. Een?onderzoek naar het gebruik van?social media door jongeren binnen?de straatcultuur (ongepubliceerde?masterscriptie). Erasmus
Universiteit Rotterdam 2013.?Van de Bunt 2015?H.G. van de Bunt, ?Ethische?dilemma?s bij criminologisch?onderzoek?, Tijdschrift over Cultuur?en Criminaliteit (5) 2015, afl.?1, p. 55-70.

Van Erp e.a. 2013
J. van Erp, D.W. Stol & J. van?Wilsem, ?Criminaliteit en criminologie?in een gedigitaliseerde?wereld?, Tijdschrift voor Criminologie?(55) 2013, afl. 4, p. 327-341.

Ferrell & Hamm 1998
J. Ferrell & M.S. Hamm, Ethnography?at the edge. Crime, deviance,?and field research, Boston:?Northeastern University Press?1998.

Ferrell e.a. 2015
J. Ferrell, K. Hayward & J. Young,?Cultural criminology: An invitation,?Londen: Sage 2015.

Flick 2010
U. Flick, ?Kwalitatief onlineonderzoek:?gebruik van internet?,?in: T. Decorte & D. Zaitch (red.),?Kwalitatieve methoden en technieken?in de criminologie, Leuven/Den?Haag: Acco 2010,?p. 407-431.

Van Gemert 1998
F.H.M. van Gemert, Ieder voor?zich. Kansen, cultuur en criminaliteit?van Marokkaanse jongens,?Amsterdam: Het Spinhuis 1998.

Goffman 1959
E. Goffman, The presentation of?self in everyday life, Harmondsworth,?Middelsex: Penguin Books?1959.

Hannerz 2003
U. Hannerz, ?Being there? and?there? and there! Reflections on?multi-site ethnography?, Ethnography?(4) 2003, afl. 2, p. 201-216.

De Jong 2007
J.D. de Jong, Kapot moeilijk. Een?etnografisch onderzoek naar?opvallend delinquent groepsgedrag?van ?Marokkaanse? jongens,?Amsterdam: Aksant 2007.

De Jong & Schuilenburg 2006
A. de Jong & M. Schuilenburg,?Mediapolis. Populaire cultuur en?de stad, Rotterdam: Uitgeverij?010, 2006.

Leander & McKim 2003
K.M. Leander & K.K. McKim,??Tracing the everyday ?sitings? of?adolescents on the Internet: A?strategic adaption of ethnography?across online and offline?spaces?, Education, Communication
& Information (3) 2003, afl. 2,?p. 211-240.

Murthy 2008
D. Murthy, ?Digital ethnography:?An examination of the use of new?technologies for social research?,?Sociology (42) 2008, afl. 5,?p. 837-855.

Roks 2007
R.A. Roks, ?Het is hier toch geen?Amerika?? Reconstructie van de?criminele carri?re van een Nederlandse??gangsta? (ongepubliceerde?masterscriptie), Erasmus?Universiteit Rotterdam 2007.

Roks 2015
R.A. Roks, ?Never snitch broertje,?want de straat hoort het?, Ars?Aequi (64) 2015, afl. 5, p. 422-425.

Roks 2016
R.A. Roks, In de h200d. Een eigentijdse?etnografie over de inbedding?van criminaliteit en identiteit,?Rotterdam: Erasmus School?of Law 2016.

Schuilenburg e.a. 2011
M. Schuilenburg, D. Siegel,?R. Staring & R. van Swaaningen,??Over cultuur en criminaliteit?,?Tijdschrift over Cultuur & Criminaliteit?2011, afl. 1, p. 3-17.

Van Stapele 1998
S. van Stapele, ?Crips?, Nieuwe?Revu (15) 1998, afl. 3, p. 42-47.

Van Stapele 2003
S. van Stapele, Crips.nl: 15 jaar?gangcultuur in Nederland,?Amsterdam: Vassallucci 2003.

Van Stapele 2009
S. van Stapele, ?Papa is een Crip?,?Revu (45) 2009, afl. 14, p. 22-28.

Vanderveen 2010
G. Vanderveen, ?Visuele data en?methoden in de criminologie?, in:?T. Decorte & D. Zaitch (red.),?Kwalitatieve methoden en technieken?in de criminologie, Leuven:?Acco 2010, p. 380-413.

Wittel 2000
A. Wittel, ?Ethnography on the?move: From field to net to Internet?,?Forum: Qualitative Sozialforschung/Forum:?Qualitative?Social Research (1) 2000, afl. 1,

Zaitch e.a. 2010
D. Zaitch, D. Mortelmans &?T. Decorte, ?Participerende?observatie in de criminologie?, in:?T. Decorte & D. Zaitch (red.),?Kwalitatieve methoden en technieken?in de criminologie.?Leuven: Acco 2010, p. 257-309.

Bron: Justiti?le verkenningen, jrg. 42, nr. 1, 2016

Theorie op data toepassen: voorspellen van overlast

Geef een reactie

overlastbierfles

Fitting the Theory to the Data: het Voorspellen van Overlast, een bijdrage van: Selmar Smit, Bob van der Vecht en Layla Lebesque, data wetenschappers bij TNO.?

Theorie en praktijk lijken vaak ver uit elkaar te liggen. Toonaangevende theorie?n zijn vaak beschrijvend, generiek en kwalitatief, waar de praktijk vraagt om specifieke, kwantitatieve uitspraken. Een voorbeeld hiervan vinden we in de sociale wetenschappen. Gedragstheorie?n als de rational choice, planned behaviour en environmental criminology leveren algemene beschrijvingen over welke aspecten mogelijk het gedrag van een individu be?nvloeden. In praktijk blijkt dat dergelijke theorie?n wel handvatten bieden, maar moeilijk gebruikt kunnen worden om gedrag van een individu, of zelfs een groep in kaart te brengen en te voorspellen. En juist dat laatste is in praktijk meestal het interessants. Jongerenwerkers zouden graag willen weten wie er de grootste kans loopt om op het slechte spoor te geraken. De gemeente en politie zouden graag willen weten wat zij kunnen doen om slecht gedrag te ontmoedigen. En menig bedrijf zou een grote pot geld over hebben om de adoptie van hun product te kunnen voorspellen. Dergelijke voorspellingen worden nu vooral gedaan op basis van datamining , statistiek en onderbuik gevoel en negeren op die manier de grote schat aan kennis die aanwezig is vanuit de sociale wetenschappen. Met de opkomst van krachtige computers, kan dit gat tussen praktijk en theorie mogelijk gedicht worden. Onder de noemer ?fitting the theory to the data? beschrijven we in dit artikel een specifiek voorbeeld waarin gedragstheorie?n uit de environmental criminology worden omgevormd tot een voorspellend model van overlast? voor de regio Haaglanden.

Praktijk: ?het Voorspellen van Overlast

Over criminaliteit en overlast bestaan zeer veel theorie?n (Lochner, 2004) maar niet elke theorie is even geschikt om omgevormd te worden tot een voorspellend model. Soms is het dat de theorie er niet geschikt voor is, maar het is ook mogelijk dat de empirische data niet voorhanden is, of dat het voorspellend model zelf niet van nut is. Zo gaan veel voorspellende modellen alleen uit van de sociale en economische factoren in een wijk. Maar omdat dergelijke factoren? voor beleidsmakers niet makkelijk te be?nvloeden zijn, ?bieden ze weinig handvatten voor de ontwikkeling van beleidsinterventies. Wat ze wel kunnen doen is bepalen of ergens een buurthuis moet worden gebouwd, een uitgaansdistrict moet worden verplaatst of een park moet worden aangelegd. Dit zijn relevante beslissingen, want het effect van een dergelijke ingreep is zeer afhankelijk van de omgeving. Wat in de ene buurt tot overlast leidt, hoeft niet noodzakelijk hetzelfde effect te hebben in een andere buurt. Zo zijn er nauwelijks meldingen van problemen bij het caf? ?De Uylenburg? aan de rand van Delft, terwijl 2.5 kilometer verderop bij de caf?s in het centrum er een hotspot ligt van overlast. Het ligt dus, logischerwijs, niet enkel aan het type gebouwen dat er staat, maar ook aan de omgeving waarin ze staan. Het bepalen van het effect van gebouwen op de hoeveelheid overlast in een buurt is dus meer dan enkel een simpele optelsom van de individuele effecten.

Theorie: ?Precipitators en Attractors

Op het gebied van omgevingsfactoren zijn er twee theorie?n die verklaringen aandragen waarom op de ene locatie wel, en op de andere locatie geen overlast plaatst vindt. De eerste komt van Brantingam & Brantingam (Brantingham & Brantingham, 1995) waarin zogenaamde crime attractors worden ge?ntroduceerd. Attractors zijn plaatsen die potentiele overlastveroorzakers aantrekken, maar niet noodzakelijk zelf overlast veroorzaken. Een voorbeeld hiervan is een bankje in het park. Hoewel deze op zichzelf geen overlast veroorzaakt, kan het wel overlastveroorzakers aantrekken. Wortley (Wortley, 2008) beschrijft juist een verklaring voor de hoeveelheid criminaliteit in een gebied. Hij introduceert crime precipitators; omgevingsfactoren die aanmoedigend werken op personen om overlast te veroorzaken. Een caf? en discotheek zijn logische voorbeelden van een precipitator.

Van Theorie naar Model

De theorie?n van Brantingham & Brantingham en Wortley kunnen relatief eenvoudig worden omgezet naar een (wiskundig) model. Elk object in de omgeving is van een bepaald type, en van elk type wordt met behulp van vier verschillende parameters gedefinieerd wat de invloed is op de totale hoeveelheid overlast. De eerste twee parameters (a en b) bepalen de hoogte en uitstoot-afstand voor het precipitator gedeelte. De laatste twee (c en d) bepalen de mate van aantrekking en de het bereik van de attractors.

Met de behulp van de formules uit Figuur 1, is daarmee zowel de totaal aangetrokken hoeveelheid overlast te berekenen voor een bepaald object (Aj), als de hoeveelheid overlast die uiteindelijk terecht komt op een specifieke x,y locatie (Rxy). Hierbij gebruiken we de (journey to crime) distance decay function uit (Wilson, 1970) om de afstand tussen twee punten (D) om te zetten naar uitstoot.

formula1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?formula2

pic1 pic2

Figuur 1. Het Precipitator & Attractor Model. De discotheek heeft een hoogte (rood) en een uitstootbereik (cirkel) van overlast. Dit wordt aangetrokken (blauw) door de parken afhankelijk van hun afstand tot de discotheek. Voor elke locatie (X) kan de overlast (geel) worden berekend op basis de afstand tot de parken.

??Fitting the theory to the data?

Hoewel het model nu een goede representatie is van de theorie?n van Brantingham & Brantingham en Wortley, is het nog niet direct bruikbaar als voorspellend model. Daartoe gaan we het model kalibreren met empirische data van omgevingsobjecten en overlastcijfers uit de regio Haaglanden. De dataset van objecten halen we uit OpenStreetMap en bestaat uit 128 verschillende objecttypes. Daarom moeten de bijbehorende 512 parameters nog gedefinieerd worden om tot voorspellingen te kunnen komen; voor elke objecttype 4 parameters. Dit is wat wij ?fitting the theory to the data? noemen; het kalibreren van een kwantitatief model (gebaseerd op bestaande theorie?n) met parameterwaarden die passen bij de gegevens van een bepaald gebied. Gezien de complexiteit van het model, hebben we hierbij gekozen om gebruik te maken van de machine-learning techniek backpropagation. Backpropagation is een vorm van supervised learning, die in staat is om voor een (set van) geparameteriseerde formules de waardes af te leiden die zo goed mogelijk passen bij een database van trainingsgegevens (Mehryar Mohri, 2012). Met? trainingsgegevens bedoelen we hier een combinatie van input en gewenste output, zoals de (x,y) co?rdinaten van een bepaald punt en de bijbehorende gemeten hoeveelheid overlast rond dezelfde locatie.

Het algoritme start met het willekeurig initialiseren van alle a, b, c, en d waarden voor alle objecttypen. Gegeven de set met trainingsgegevens en alle objectlocaties, kan nu voor elke (x,y) co?rdinaat berekend worden wat dit (geheel willekeurige) model voor voorspelling doet qua hoeveelheid overlast (Rxy) en in hoeverre deze afwijkt van de gemeten waarde, de zogenaamde fout.

Voor elk van de co?rdinaten is tevens te bepalen wat hun afstand (Dxyj) is tot elk van de attractors en wat daarvan de attractionwaarde was (Aj). Hierdoor is het voor elke co?rdinaat en elk objecttype in de trainingsset mogelijk om te bepalen welke kant dj op zou moeten bewegen (hoger of lager) om de fout voor deze co?rdinaat te verkleinen. Een andere mogelijkheid om de fout te verkleinen is door juist de waarden van Aj aan te passen. Logischerwijs kan dat enkel door ai, bi of ci aan te passen. Wederom kun je voor elk van deze waarden vaststellen welke kant deze op zouden moeten bewegen om de fout van Rxy voor deze co?rdinaat te verkleinen. Als we daarna al deze richtingen optellen voor alle co?rdinaten in de trainingsset, hebben we voor elk van de 512 parameters een indicatie naar welke kant deze aangepast zou moeten worden om de totale fout te verkleinen.

De volgende stap in het algoritme is om al die 512 waarden een heel klein beetje aan te passen in de berekende richting. Nu er dus 512 nieuwe waarden zijn, die waarschijnlijk beter zijn dan de oorspronkelijke 512 kan hetzelfde proces herhaald worden. Opnieuw worden alle fouten berekend, opnieuw de richtingen bepaald, en opnieuw de waarden aangepast, totdat verdere verbetering niet mogelijk is. Een te grote aanpassing van de parameters leidt tot ?heen en weer schieten? (REF), een te kleine aanpassing zorgt voor langzame convergentie, en kan leiden tot het blijven hangen in een lokaal optimum.

Als de parameterwaarden niet meer veranderen, is het algoritme klaar, en is het model zo goed mogelijk gefit op de bestaande gegevens.

Resultaten

Interessante vraag is nu: ?Hoe goed representeert een dergelijk model de werkelijkheid?? of om de vraag anders te formuleren: ?Hoe goed is de theorie op de data gefit??.? Hierbij is het van belang te realiseren dat een model met een grote hoeveelheid vrijheidsgraden altijd bijna perfect gefit kan worden op een set gegevens. Het is dus van belang om niet te kijken naar de fit tussen trainingsdata en de bijbehorende voorspellingen (Figuur 2) maar naar de voorspellingen voor een gebied dat niet is meegenomen in de trainingsdata. Specifiek voor dit doel is de stad Delft buiten de trainingsdata gehouden.

fig3

Figuur 2: De daadwerkelijke overlast in de trainingsdata (links) en de voorspelde waarde (rechts). Een bijna perfecte fit (een correlatie van 0.92).

Als we de voorspellingen en daadwerkelijke cijfers van Delft naast elkaar leggen (Figuur 3) blijkt dat de verhoudingen tussen de delen van de stad Delft redelijk goed zijn geschat (een correlatie van 0.79), maar de ordergrootte verkeerd is.

fig4

Figuur 3: De daadwerkelijke overlast in Delft (links) en de voorspelde overlast (rechts)

Dit kan veroorzaakt worden door een veel hogere concentratie van objecten in de stad Delft dan in de regio Haaglanden, of zelfs in Den Haag zelf. Logischerwijs zorgt dit direct ook voor hogere voorspellingen, aangezien zowel de afstanden als de hoeveelheid objecten heel anders is, dan in de trainingsset. Dit is mogelijk een gevolg van de crowdsourcing aanpak van OpenStreetMaps, welke de bron was van de objecten database, waarbij de detaillering van een gebied afhangt van de gebruikers en daarom niet uniform is.

Conclusies

Gezien de resultaten kunnen we concluderen dat de ?fitting the theory to the data?-aanpak succesvol is geweest. Het was niet alleen mogelijk om de bestaande theorie?n uit de environmental criminology om te vormen tot een kwantitatief voorspelmodel op basis van data uit de regio Haaglanden, maar deze lijkt ook goed te generaliseren naar een ander gebied als Delft.? Om het daadwerkelijk in praktijk te kunnen inzetten, zou het model nog verder verrijkt moeten worden met additionele informatiebronnen. Maar zelfs in de huidige vorm biedt het al handvatten aan de ?praktijk?, zoals beleidsmakers. Naast deze praktische toepassing, is het tevens niet ondenkbaar dat deze aanpak ook gebruikt kan worden door ?theoretici? om bestaande theorie?n aan te scherpen of uit te breiden door te kijken in hoeverre de data past op de theorie.

 

  • Brantingham, P., & Brantingham, P. (1995). Criminality of place. European Journal on Criminal Policy and Research, 5-26.
  • Lochner, L. (2004). Education, Work, and Crime: A Human Capital Approach. International Economic Review, 45(3), 811?843.
  • Mehryar Mohri, A. R. (2012). Foundations of Machine Learning. The MIT Press.
  • Wilson, A. G. (1970). Entropy in Urban and Regional Planning. Buckinghamshire: Leonard Hill Books.
  • Wortley, R. (2008). Situational Crime Precipitators. In R. Wortley, Environmental Criminology and Crime Analysis (pp. 48-69). Willan Publishing.

 

SELMAR SMIT is aan de Vrije Universiteit gepromoveerd op het onderwerp machine learning, en sindsdien werkzaam als data scientist bij TNO.

BOB VAN DER VECHT studeerde kunstmatige intelligentie aan de Rijksuniversiteit Groningen en is hierin in 2009 gepromoveerd aan de Universiteit Utrecht. Hij werkt sindsdien als onderzoeker bij TNO op het gebied van operations research.

LAYLA LEBESQUE heeft Econometrics and Operations Research gestudeerd aan de Universiteit Maastricht en is werkzaam bij TNO als technisch consultant op het gebied van data modeling & operations research.

App: Melding Openbare Ruimte

Geef een reactie

meldingen den haag

De ?openbare ruimte? is een verzamelnaam voor de plekken die wij allemaal gebruiken. Zoals pleinen, wegen, sportvelden en parken. Is er iets in de openbare ruimte niet in orde? Doe dan een melding openbare ruimte bij de gemeente via de app Android App store (Google play)?of via?iTunes App store (Apple)

U kunt bijvoorbeeld een melding openbare ruimte doen bij: een verdwenen putdeksel, een verzakte stoep, afval of hondenpoep in uw straat, kapotte speeltoestellen, niet-werkende lantaarnpalen, onkruid, een dood dier in het water en het snoeien van groen. Wilt u meer weten over meldingen en welke meldingen u kunt doen? Kijk dan op denhaag.nl/meldingen.

Nodig bij een melding openbare ruimte

  • uw naam, e-mailadres, telefoonnummer
  • uw adres (bij sommige meldingen)
  • het adres van de plek waar uw melding over gaat

Wij vragen uw telefoonnummer om de melding zo snel mogelijk af te kunnen handelen, bijvoorbeeld als er extra informatie nodig is.

Alle informatie die u ons geeft, wordt vertrouwelijk behandeld. Persoons- of adresgegevens worden alleen gebruikt voor het doel waarvoor u ze heeft verstrekt.

Hoe lang duurt het?

Hoe lang het duurt voor uw melding wordt opgelost hangt af van het soort melding. Veel meldingen hebben een afhandelingstermijn van 3 werkdagen. Bij weersomstandigheden zoals extreme kou, sneeuw of storm, kan het langer duren voordat een melding is opgelost. Ook wordt veel onderhoud aan de openbare ruimte in vaste rondes en op vaste data gedaan.

Melding doen via de smartphone of tablet

Heeft u een smartphone? Dan kunt u ook meldingen doen via de app. Deze is gratis te downloaden. U heeft een telefoon of tablet nodig met GPS.

Bron: Den Haag