Tagarchief: gedrag

Virtual reality als onderzoeksmethode om inbrekers te doorgronden

Het schrikt inbrekers af als er buurtwachten op straat lopen. Het plaatsen van waarschuwingsborden, zoals een WhatsApp-buurtpreventiebord, heeft veel minder effect. Dat blijkt uit een onderzoek in opdracht van het programma Politie en Wetenschap, waarbij het gedrag van inbrekers met virtual reality werd bestudeerd. Inzicht in de denkwijze van inbrekers en de keuze van hun doelwitten, kan helpen om woninginbraken te voorkomen.

Het onderzoek werd uitgevoerd door de Vrije Universiteit Amsterdam en de Universiteit van Twente. Zij gingen met 181 veroordeelde inbrekers en 123 niet-inbrekers aan de slag. Hierbij kregen de deelnemers een virtual reality-bril op, waarmee zij door twee virtuele wijken ‘liepen’. Via deze methode werd onderzocht wat inbrekers in een wijk afschrikt.

Sybren van der Velden, projectleider woninginbraken bij de politie, reageert op de onderzoeksresultaten. ‘We zijn natuurlijk geïnteresseerd in dit innovatieve onderzoek. De aanpak van woninginbraken is en blijft belangrijk. We zien een groei van de buurtwachten, die extra “ogen en oren” in de wijk vormen. Als politie werken we samen met deze buurtteams. Buurtwachten kunnen niet 24/7 zichtbaar zijn en dat geldt wel voor de buurtpreventieborden. In onze ogen versterken de buurtwacht en preventieborden elkaar dan ook. En dat geldt ook voor andere maatregelen zoals bijvoorbeeld goed hang- en sluitwerk en aandacht voor het afsluiten van ramen en deuren. Zeker in deze periode rond de feestdagen – waarin we een toename van het aantal inbraken zien – is het advies bij afwezigheid om ramen en deuren goed af te sluiten en een lamp aan te laten, bijvoorbeeld met een automatische tijdschakelaar. ‘

Buurtpreventie

Het plaatsen van waarschuwingsborden, zoals het WhatsApp buurtpreventiebord, schrikt inbrekers nauwelijks af. De zichtbare, fysieke aanwezigheid van buurtbewoners op straat doet dit wel.

181 veroordeelde inbrekers en 123 niet-inbrekers namen deel aan dit unieke onderzoek. Het onderzoek had twee doelen. Het eerste doel was om vast te stellen of virtual reality als onderzoeksmethode gebruikt kan worden om inbrekers te bestuderen. Het tweede doel was om te onderzoeken of en hoe de fysieke of symbolische aanwezigheid van buurtbewoners inbrekers afschrikt. Hiervoor werden twee virtuele wijken ontwikkeld. In de eerste wijk werden deelnemers blootgesteld aan verschillende afschrikkingsborden, zoals het WhatsApp buurtpreventiebord, in de tweede wijk werden zij virtual blootgesteld aan de aanwezigheid van een buurtbewoner. Aan deelnemers werd gevraagd beide wijken te scouten alsof zij een woninginbraak wilden plegen. Na dit scoutingsproces werden er verschillende vragenlijsten afgenomen over wat hen aantrok of afschrikte en werd een kort interview gehouden met de inbrekers.

Uit de reacties van de inbrekers bleek dat zij de virtuele wijken als realistisch ervoeren. Zij hadden veelal het gevoel daadwerkelijk in de virtuele omgeving te zijn. Dit wijst erop dat het gedrag in de virtuele wereld sterk lijkt op het gedrag dat deze inbrekers vertonen in de echte wereld. Hiermee wordt bevestigd dat virtual reality een effectieve onderzoeksmethode kan zijn om inbrekers te bestuderen.
De effectiviteit van het plaatsen van borden om inbrekers af te schrikken lijkt bescheiden te zijn. Vooral niet-inbrekers reageerden op afschrikkingsborden, waarbij zij bijvoorbeeld sociale cohesie in de buurt hoger achtten wanneer deze borden aanwezig waren. Dit laat zien dat, alhoewel een bord misschien voor de gewone burger een bepaalde impact heeft, dit voor inbrekers niet het geval is.

De aanwezigheid van buurtbewoners had wel een afschrikkend effect op inbrekers. Wanneer er een virtuele buurtbewoner in de wijk aanwezig was werd onder andere de waargenomen pakkans als hoger gezien, terwijl de aantrekkelijkheid van de wijk afnam. Hiermee wordt bevestigd dat de fysieke aanwezigheid van buurtbewoners een belangrijke factor is om inbraken te voorkomen.

Rapport

Het onderzoeksrapport ‘Virtual reality als onderzoeksmethode om inbrekers te doorgronden’ vindt u hier.

[slideshare id=207784342&doc=vr-191219153522&type=d]

Internettrollen vervuilen het web met gevaarlijk gedrag

Geef een reactie

Op het internet duiken steeds meer spookaccounts op, die nepnieuws verspreiden. Deze internettrollen zijn ook verantwoordelijk voor online haatmisdrijven en kunnen de rechtsorde bedreigen. Hoe kunnen online veiligheid en leefbaarheid gewaarborgd worden in de 21^ste eeuw?

– Een artikel van Arnout de Vries geplaatst in Secondant

Sociale media zijn breed beschikbaar en worden door jong en oud en onschuldige maar soms ook kwaadwillende personen gebruikt. We kennen sociale media vooral als een geweldig middel om met elkaar verbonden te raken via chat en door (vakantie)foto?s te delen. Toch kan je niet alleen je hart luchten met andere gebruikers, maar ook mensen isoleren, van anderen vervreemden en vernederen. Dit varieert van kleine pesterijen tot regelrechte oorlogsvoering. Want kinderen?gamen online, maar in dezelfde spelletjes zitten vaak ook neonazi?s, zoals in het online oorlogsspel Clash of Clans. Soms zitten zij in eenzelfde chatsessie met jonge, zeer be?nvloedbare kinderen. Toezicht op de online normoverschrijdingen is beperkt, of afwezig.

Het zogeheten trollen als vorm van normoverschrijdend gedrag online neemt toe. Trollen kan beginnen met pesten, maar verergeren tot intimideren en stalken. Het kan slachtoffers zelfs tot zelfmoord drijven. Als dit online gedrag de veiligheid en leefbaarheid schaadt, komt het als verschijnsel in beeld bij de overheid.

Veiligheidsconferentie

In mei dit jaar werd in Londen een internationale veiligheidsconferentie gehouden over ?trolling?. Onderzoekers en specialisten uit bedrijfsleven en overheden vanuit meer dan 15 Europese landen kwamen bijeen om de kansen voor een vernieuwde aanpak te bespreken. Ook de bedreigingen van deze ontwikkelingen kwamen aan bod. Al deze partijen uit de veiligheidssector hebben als doel om het internet veiliger en leefbaarder te maken.*

De techniek heeft zich in de afgelopen jaren zodanig ontwikkeld dat internet een vanzelfsprekendheid is voor veel mensen. Echter, ook anonimiteit door encryptietechnieken en het gebruik van kunstmatige intelligentie worden steeds normaler. De internetgedragscodes veranderen sinds het ontstaan ervan mee, maar: Wat is acceptabel en wat niet? Wat staan we met moderne technologie toe en wat niet? Nieuwe ontwikkelingen bieden nieuwe kansen, maar vormen ook nieuwe bedreigingen. Op het wereldwijde web zijn de meningen verdeeld over hoe ver vrijheid van meningsuiting mag gaan en elk socialemediaplatform hanteert hierbij zijn eigen huisregels. Socialemediaplatforms dulden bijvoorbeeld alleen echte mensen en toch duiken steeds meer valse en machinegestuurde accounts op om te trollen.

Dilemma?s in moeizame aanpak trollen

De conferentie focuste op preventie en interventies in handhaving en vervolging met aandacht voor sociale en technologische innovaties.?Best practices?werden gedeeld, zoals die van John Donovan, werkzaam bij?The Online Hate Crime Hub?van de Metropolitan Police. Sinds 2017 pakken de speciaal getrainde politieagenten online misstanden aan. De Hub onderzoekt meldingen van online haatmisdrijven, waaronder racisme en discriminatie gericht op beperking, religie, of geaardheid en acteren hierop, voor zover mogelijk. Donovan benoemde diverse juridische obstakels bij het trollen, zoals onduidelijke wettelijke kaders die de vervolging van trollen bemoeilijken. Ondersteuning van het slachtoffer staat dan wel centraal bij de Hub, maar als slachtoffers niet willen meewerken aan verdere actie blijven trollen vaak anoniem en ongestraft. Daarmee gaat dan weer geen afschrikkende werking uit tegen herhaling.

Normloosheid van gamingplatforms

Gamingplatforms werden expliciet uitgelicht, omdat het normoverschrijdende gedrag hierin n?g prominenter lijkt. Cybercriminoloog Thomas-Gabriel R?diger vergeleek online games met een fysieke speeltuin: rond de spelende kinderen zien we borden met simpele gedragsregels en ouders die vanaf een bankje wat toezicht houden. Online houdt niemand zo toezicht. Via online??speeltuinen??zoals Minecraft, Roblox en MovieStarPlanet worden steeds meer kinderen het slachtoffer van?grooming, terwijl ouders denken dat ze een onschuldig spelletje spelen.

Online zijn gedragsregels op zijn minst anders te noemen, maar eigenlijk vaak afwezig. Wat vinden we van deze normloosheid? R?diger liet zien hoeveel online groepen met nazinamen in de game Clash of Clans te vinden zijn, hoe die gesprekken verlopen en ook met welk gebrek aan online normen het spel soms gespeeld wordt. Naast dit spel zijn er vele games waarin gecommuniceerd wordt, via tekst, maar ook via spraak, zoals bijvoorbeeld het populaire schietspel Fortnite: 100 spelers strijden tot de laatste overblijft. Een spel waarin de norm lijkt dat online alles geoorloofd is om maar die laatste te zijn.

Sterkte-zwakteanalyse

De conferentie resulteerde op grond van de vele voorbeelden in een sterkte-zwakteanalyse, waarbij kansen en bedreigingen werden benoemd voor een effectievere aanpak voor veiligheidspartijen die trollen willen aanpakken: *

Figuur 1> SWOT-analyse van aanpak trollen door veiligheidsdiensten

Trollen bedreigen de rechtsorde

Trollen vindt niet alleen plaats op individueel niveau. Uit?onderzoek?van?NRC?bleek dat Russische internettrollen op Twitter probeerden anti-islamsentimenten in Nederland aan te wakkeren. Dit gebeurde vanuit een??trollenfabriek? in Sint-Petersburg, het beruchte Internet Research Agency (IRA). Dat beheerde zeker 3841 trol-accounts. Sommige tweets zijn door de nepaccounts verstuurd op de dag van de aanslagen in Brussel, 22 maart 2016, andere ten tijde van de Nederlandse verkiezingen.

Volgens Facebook is 2 tot 3 procent van hun accounts vals, maar experts schatten dat het eerder 10 procent is. Ook Twitter heeft last van miljoenen spookaccounts. Bij de grote zomerschoonmaak verwijderde Twitter?70 miljoen nepaccounts. Facebook blokkeerde zelfs?1.3 miljard accounts.

Internettechnologie

Twitter-directeur Jack Dorsey beklaagde zich er onlangs over hoe fictieve accounts zijn berichtendienst misbruiken. Hij wil weer een gezond debat met echte mensen, maar heeft geen idee hoe de klok terug te draaien. Internettechnologie ontwikkelt zich intussen verder. Volgens sommige trendwatchers is 2018 het jaar van de??social bot??(online robotaccounts die communiceren). Veel omarmen dat in hun klantgerichte dienstverlening. Nu al kan een computer kunstmatig aangemaakte portretfoto?s genereren en voorzien van namen. Accounts aangedreven door kunstmatige intelligentie worden dan een?chatbot. Je kunt nu al een bot maken die praat als president Trump en nieuwe ?Trump-uitspraken? doet op basis van oude uitspraken.

Onder kinderen zijn social bots enorm populair. Opeens kunnen ze chatten met Minions, die precies praten zoals in de film. Minion-bots bieden ook producten aan: ?Heb je al aan papa en mama verteld dat een nieuwe Minion-film uitkomt?? Chinese kinderen vertrouwen hun diepste geheimen toe aan dit soort?bots, terwijl kinderen vaak erg be?nvloedbaar zijn. Papa en mama weten ondertussen niet welke informatie hun kinderen delen en welke informatie gedeeld wordt.

Nederlandse trollen hadden in 2012 al een aantal keren flinke impact. Een jongen twitterde bijvoorbeeld tijdens Project X dat een meisje was overleden. Hij deed dit voor de lol en noemde zich ?hoax creator?, maar dat wisten hulpdiensten, media en maatschappij niet, met alle gevolgen van dien. De jongen werd niet vervolgd, omdat wat hij deed dan wel niet ethisch, maar ook niet ?zomaar? strafbaar was.

Offline en online maatschappij

We stevenen af op een kantelpunt waarin het onderscheid tussen echt of nep steeds lastiger wordt. De jeugd praat graag online met Justin Bieber, ook al weten ze ergens wel dat hij niet echt is. Vele partijen spelen, goed en kwaad, in op deze ontwikkelingen. Alleen met bewustzijn en verantwoordelijkheid, ook onder technologieaanbieders en overheden, kunnen online leefbaarheid en veiligheid in de 21ste eeuw geborgd worden. Samenwerking, juist internationaal, moet hierom volwassener worden. Passende wet- en regelgeving moet die samenwerking ondersteunen.

Door gebrekkige kennis van sociale media en gamen wordt de kloof tussen de offline en online maatschappij alleen maar verder vergroot, zolang hier niks mee gedaan wordt. Die kloof kan kleiner worden door relaties te versterken tussen specifieke groepen en veiligheidsinstanties. Wat staan we toe en waar ligt de grens? Er bestaan al genoeg voorbeelden van bedreigingen die de leefbaarheid verminderen en die de grens al ver gepasseerd zijn. Gelukkig bestaan ook genoeg kansen. Als we deze samen aangrijpen hoeft het niet van kwaad tot nog erger te gaan. <<

Europees project

Het onderzoeksproject MEDI@4SEC brengt de kansen en bedreigingen in kaart die nieuwe communicatietechnologie?n teweegbrengen voor de veiligheid en veiligheidsinstanties. Dit artikel is het derde van een serie artikelen over specifieke thema’s binnen dit onderwerp als: Do It Yourself (DIY) Policing; Rellen en massabijeenkomsten; Dagelijks politiewerk; Dark Web; Trolling en; Innovatieve marktoplossingen. Lees ook het inleidende artikel in Secondant over de kansen van nieuwe communicatietechnieken voor justitie en politie.

Meer informatie over MEDI@4SEC is te vinden op de projectwebsite. Hier zijn ook de volledige onderzoeksrapporten te downloaden zodra deze openbaar zijn.

Bron: Secondant

Internet Referral Unit: Internetpolitie op social media

Geef een reactie

Een landelijke politie-eenheid gaat zich bezighouden met het bestrijden van IS-propaganda op internet.?In sommige gevallen zal providers gevraagd worden de berichten te verwijderen.
Het team, met de naam Internet Referral Unit, gaat ook meehelpen om de verspreiders van de propaganda van de terreurgroep te achterhalen. Deze maand worden vijf politiemedewerkers geworven voor de eenheid.

De politie heeft met deze aanpak al bijna een?jaar?ge?xperimenteerd. In die periode werden negentien jihadistische berichten ge?dentificeerd, waarvan er tien werden gemeld aan providers. Die hebben op hun beurt zeven van die berichten verwijderd. Sommige van de niet doorgegeven berichten werden zelf al door providers gewist.
‘G?nante situatie’

Het plan voor een dergelijke eenheid was er al langer, maar tot nu toe kwam het niet van de grond. In 2014 stond in het Actieprogramma Integrale Aanpak Jihadisme al dat de politie cyberjihadisten hard zou gaan aanpakken en dat er een zwarte lijst zou komen van jihadistische websites. De ministeries van Veiligheid en Justitie en?Sociale Zaken erkennen dat beide maatregelen nog niet zijn uitgevoerd. Onder ambtenaren wordt gesproken van een “g?nante situatie”, schrijft de NRC.

De Nationale Politie erkent tegen de NOS?dat het veel tijd heeft gekost om de werkwijze van het IRU te ontwikkelen, zoals dit ook op EU niveau al gangbaar is. Wanneer de onlineberichten opruiend zijn of werven voor de gewapende strijd kan de politie actie ondernemen.

“We hebben veel aandacht besteed aan het defini?ren van die twee pijlers. Dat is gebeurd in samenspraak met het Openbaar Ministerie en het ministerie van Veiligheid en Justitie.?We willen voorkomen dat we een soort internetpolitie worden die tornt aan de vrijheid van meningsuiting”, zegt Suzanne de Graaf van de Nationale Politie. Ook kost het werven van het juiste personeel veel tijd.

Deze week?werd bekend dat nabestaanden van de aanslagen in Parijs en Brussel Twitter aanklagen. Het sociale medium zou te weinig hebben gedaan om te voorkomen dat IS het platform gebruikt als “krachtig wapen voor terrorisme”.

Normoverschrijdend gedrag

Het onderzoek van Elien Padje benadrukt de noodzaak voor verschillende maatschappelijk betrokken partijen, waaronder de politie, om een positie in te nemen in het debat omtrent online normoverschrijdend gedrag, waarbij het maatschappelijke belang boven het economische belang moet worden gesteld. De kernboodschap luidt dat er op dit moment veel over het onderwerp wordt gepraat, maar dat er een meer gestructureerd en oplossingsgericht debat plaats moet vinden dat bovendien moet resulteren in een meer geco?rdineerde en eenduidige aanpak.

Er zijn veel gebeurtenissen die tijdelijk of plaatselijk onrust veroorzaken, maar wanneer raakt dat onze nationale veiligheid? Bij sommige voorbeelden is dat duidelijk, maar hoe schat je het verloop van de onrust binnen onze samenleving naar maatschappelijke ontwrichting in? Welke factoren spelen een rol en welke indicatoren zijn er? En welke rol spelen sociale media bij het vertalen van de gevoelens van individuen naar mogelijke actie door velen? En leidt aandacht, bijvoorbeeld voor jihadisme of ISIS, per definitie tot maatschappelijke onrust over de toegenomen dreiging? Op dit soort vragen ging het?Magazine nationale veiligheid en crisisbeheersing?vorig jaar nog uitgebreid?in, met de roep om van kijken en begrijpen ook over te gaan tot ingrijpen.

Digigeren

In de publicatie #SM @OOV presenteerde TNO jaren geleden al haar visie op social media en kansen in het veiligheidsdomein. Kijken, zenden, vragen en interacteren met behulp van sociale media spelen een centrale rol in deze visie. ?Het helpt je inzicht te krijgen in wat er leeft in de (digitale) samenleving, informatie te verspreiden via social media, vragen te stellen en te interacteren met burgers?, vertelt Carlijn Broekman, onderzoeker bij TNO. ?De politie maakt al wel gebruik van sociale media, maar vaak is het op eigen initiatief van agenten en rechercheurs. En het ontbreekt hen aan beproefde mogelijkheden om ongewenst digitaal gedrag te detecteren en er tegen op te treden. Zo mag de politie zich bijvoorbeeld niet voordoen als een minderjarige om een pedofiel te kunnen pakken. Daarom ontwikkelt TNO aanvullende methoden die de politie helpt bij haar werk in de digitale samenleving.?

Positieve gedragsbe?nvloeding

Digigeren is een voorbeeld van zo’n nieuwe methode om online gedrag positief te be?nvloeden. Het kan ongewenst digitaal gedrag voorkomen en biedt handelingsperspectief naar aanleiding van dergelijk gedrag. Broekman: ?Door je informatiepositie te verbeteren of door te informeren, interveni?ren, motiveren, demotiveren of te de-escaleren, valt online gedrag te be?nvloeden.? Als voorbeeld haalt zij de vele doodsbedreigingen aan. ?Om te achterhalen of een bedreiging serieus is, wil je de informatiepositie verbeteren. Om het aantal te verminderen, kun je informatie verstrekken over de strafbaarheid daarvan. Interveni?ren doe je door mensen te wijzen op hoe zij onbewust zichzelf of hun kind aantrekkelijk maken als potentieel slachtoffer. En motiveren of de-escaleren kan door slachtoffers van pestgedrag of digitale omstanders handelingsperspectieven aan te reiken.?

Inzet social media

De methode maakt gebruik van de mogelijkheden die sociale media bieden: een bericht sturen, volgen, favoriten of liken, forwarden, een vraag stellen en reageren. Cruciaal bij het be?nvloeden van ongewenst digitaal gedrag zijn inhoud, woorden en afzender van het bericht. Naast de politie kunnen ook andere partijen gebruik maken van digigeren. Zo hebben ook scholen een rol in de digitale opvoeding en het digitale toezicht. Lees hier meer over de methode die al eerder werd toegepast op normoverschrijdend gedrag online in relatie tot?grooming.

[slideshare id=69718017&doc=tnoreportelienpadje-recognizingexplainingandcounteringnormtransgressivebehaviouronsocialmedia-161201104819&type=d]

Bronnen: NOS, Computable, Elsevier

Online normoverschrijdend gedrag herkennen, verklaren en tegengaan

Geef een reactie

Er wordt op dit moment veel gepraat over normoverschrijdend gedrag op sociale media, maar dat levert nog onvoldoende op. Een studie van TNO met de Rijksuniversiteit Groningen biedt een theoretisch raamwerk op basis waarvan door alle partijen een meer gestructureerd en oplossingsgericht debat plaats kan vinden.

Het raamwerk dat? typen gedrag, verklaringen en mogelijke interventies bevat is voorgelegd aan achttien vooraanstaande experts op het gebied van gedragswetenschappen, cybersecurity en sociale media. Het resultaat is een structureler begrip van de werking van online normoverschrijdend gedrag, waarbij de specifieke Nederlandse situatie werd bekeken. Er worden bovendien aanbevelingen gedaan voor de verschillende betrokken partijen, waaronder de overheid, traditionele media, sociale media platformen en niet in de laatste plaats burgers die dit normoverschrijdende gedrag allemaal op hun manier kunnen be?nvloeden.

Via sociale media gaan burgers uit verschillende culturen en alle lagen van de samenleving de interactie aan, waardoor deze communicatieplatformen naast goede ontwikkelingen ook verschillende sociale problemen blootleggen. In de Nederlandse context zijn de maatschappelijke en politieke koers, sociale ongelijkheid en verschillende (religieuze) gebruiken voorbeelden van ?hot topics? die veel online discussie opleveren. Helaas worden dergelijke debatten vaak niet op een civiele noch constructieve manier gevoerd, waardoor reacties online worden geplaatst die de normen en waarden van andere gebruikers overschrijden. Tussen strafbare gedragingen en acceptabel gedrag ligt een gebied van online normen dat onderhevig is aan sociale regulatie, waarin vooral persoonlijke beledigingen en off-topic of onbeargumenteerde bijdragen als meest normoverschrijdend lijken te worden ervaren.

TNO Framework vult kennisleemte en benadrukt belang van gestructureerd debat

Het onderzoek van TNO speelt in op de kennisleemte omtrent het relatief onbekende maar zeer relevante gebied van online normoverschrijdend gedrag, en voegt met deze explorerende kijk op het onderwerp diverse nieuwe inzichten toe. Kernonderdelen behandelen een definitie voor het gedrag, haar consequenties voor de maatschappij, verklaringen voor het gedrag, en ten slotte een aantal idee?n over mogelijke interventies. Uit de resultaten van het onderzoek blijkt hoe belangrijk het is dat voor het tegengaan van online normoverschrijdend gedrag de connectie met maatschappelijke ontwikkelingen in de fysieke wereld wordt gemaakt. De online publieke ruimte lijkt vooral te worden gedomineerd door de ?luidste schreeuwers?, waarbij de roep van deze ontevreden burgers kan worden ge?nterpreteerd als de algemene publieke opinie. Gepaard met gepersonaliseerde nieuwsoverzichten en het steeds meer beperken van contact tot de eigen sociale kringen maakt dat deze ontwikkeling leidt tot normvervaging, sociale onrust en polarisatie.

Aanpak is ieders verantwoordelijkheid

Het onderzoek benadrukt de noodzaak voor verschillende maatschappelijk betrokken partijen om een positie in te nemen in het debat omtrent online normoverschrijdend gedrag, waarbij het maatschappelijke belang boven het economische belang moet worden gesteld. De kernboodschap luidt dat er op dit moment veel over het onderwerp wordt gepraat, maar dat er een meer gestructureerd en oplossingsgericht debat plaats moet vinden. Hiervoor kan worden voortgebouwd op het theoretische raamwerk dat dit onderzoek biedt. Zo zou de overheid er goed aan doen te zorgen voor een meer interactieve online aanwezigheid, waarbij het bespreken van bronnen van onvrede niet moet worden geschuwd. Ook moeten sociale media platforms en commerci?le bedrijven hun verantwoordelijkheid nemen: binnen de interactie waar zij aan verdienen zouden zij meer positieve online normen moeten stimuleren. Onderzoeksinstituties kunnen meer duidelijkheid verschaffen over de verschillende facetten van online normoverschrijdend gedrag. En voor Nederlandse burgers is ook een rol weggelegd: het is belangrijk dat de stille meerderheid zich laat horen met haar corrigerend vermogen richting groepen die meer extreme online normen kennen. Kortom: de relatief vrije interactie in het digitale domein heeft onbedoelde negatieve gevolgen doen ontstaan die om actie vragen van diverse partijen. Wat we immers niet moeten willen is dat partijen die het morele belang niet hoog genoeg waarderen (nog verder) aan de haal gaan met het online publieke domein dat van iedereen hoort te zijn.

Mede dankzij dit onderzoek kan Elien Padje cum laude afstuderen aan de Rijksuniversiteit Groningen in de Master Sociologie (specialisatie Criminaliteit & Veiligheid).? Haar scriptie wordt bovendien voorgedragen voor de nationale Internet Scriptieprijs 2016. Dit onderzoek is onderdeel van het Europese onderzoek MEDI@4SEC dat de toenemende impact van social media op maatschappelijke veiligheid onderzoekt.

[slideshare id=69718017&doc=tnoreportelienpadje-recognizingexplainingandcounteringnormtransgressivebehaviouronsocialmedia-161201104819&type=d]

Bronnen: TNO.nl, Rijksuniversiteit Groningen, Medi@4Sec

Predictive policing: politiewerk aan de hand van voorspellingen

Geef een reactie

Afbeelding: Knightscope

De opkomst van nieuwe technologie?n stelt de politie en andere rechtshandhavingsinstanties in staat proactiever en effectiever te opereren. De toepassing van deze technologie?n in het publieke veiligheidsdomein roept echter ook allerlei vragen op met betrekking tot privacy en andere grondrechten van burgers. Het nieuwe?themanummer van Justiti?le verkenningen beoogt enerzijds die nieuwe technologische toepassingen te beschrijven en anderzijds de (mogelijke) consequenties daarvan nader te beschouwen en aan discussie te onderwerpen.

Naast afzonderlijke artikelen over concrete technologische toepassingen (beeldtechnologie, drones) gaat de aandacht uit naar enkele belangrijke trends die alle voortvloeien uit de groeiende beschikbaarheid van ? onderling koppelbare ? grote hoeveelheden data afkomstig uit allerlei bronnen. Bij politiekorpsen wereldwijd heeft dit geleid tot een de groeiende populariteit van predictive policing: politiewerk doen aan de hand van voorspellingen die gebaseerd zijn op een enorme verzameling historische gegevens over o.a. delicten, de plegers ervan en criminaliteitspatronen, gecombineerd met realtime data. Het politieoptreden wordt aldus datagestuurd en meer op preventie gericht. Een stap verder is prescriptive policing, waarbij de data aangeven wat de meest effectieve interventie zou zijn. Met de film Minority Report in gedachten doemen de zwartste scenario?s op: krijgen we een ?gedachtenpolitie? , staat de onschuldpresumptie op het spel? Deze vragen zijn des te prangender wanneer de rechtshandhaving steeds meer wordt overgelaten aan drones en robots. De grote uitdaging in dit verband is hoe ethische, maatschappelijke en juridische waarden al in het ontwerpproces van articifici?le intelligentie toepassingen kunnen worden ingebouwd. Iets soortgelijks speelt met betrekking tot de bescherming van persoonlijke gegevens en priv?-communicatie bij het gebruik van computers en smartphones e.d. Nieuwe Europese wetgeving schrijft voor dat gegevensbescherming wordt ingebouwd in producten en diensten, een principe dat wordt aangeduid met de term Data Protection by Design and Default.

Predictive policing: politiewerk aan de hand van voorspellingen

Door A. de Vries* en S. Smit**

* Ir. Arnout de Vries is senior onderzoeker en adviseur op het gebied van social media en veiligheid en onder andere auteur van het boek ?Social Media: Het Nieuwe DNA?.
** Dr. Selmar Smit is aan de Vrije Universiteit gepromoveerd op het onderwerp machine learning, en sindsdien werkzaam als data scientist bij TNO.

George Orwell waarschuwt in zijn boek 1984 (Orwell 1949) voor een?overheid die haar onderdanen monitort en alles in de gaten houdt. In?de film Minority Report is de ?pre-crime squad? in staat om moorden te?voorspellen en daders preventief op te pakken. De Nederlandse politie?heeft dankzij de omvorming tot Nationale Politie toegang tot alle landelijke,?regionale en lokale databronnen met betrekking tot criminaliteit?en is daarmee een ?informatieorganisatie? geworden. Door verbeterde?analysetechnieken, visualisatietools en computerkracht kan zij?deze ?Big Data? inzetten om criminaliteit te voorspellen en op basis?daarvan op te treden. Moeten we nu vrezen voor onze toekomst? Pakt?de politie voortaan burgers preventief op? Worden systemen leidend?

Het antwoord op al deze vragen is nee. Maar welke kant gaat het dan?wel op?

Interessante patronen
Politieorganisaties over de hele wereld, en dus ook in Nederland, houden?zich momenteel bezig met de ontwikkeling van predictive policing?? ofwel: politiewerk doen aan de hand van voorspellingen. De reden?daarvoor is dat zij beschikken over ongelofelijk veel digitale gegevens?over misdaden uit het verleden, die met verfijnde algoritmen en diepe?analyse een goudmijn vormen voor het voorspellen van criminaliteit.

Het gevolg daarvan is dat de politie aanwezig kan zijn op plaatsen?waar de kans op een volgend incident het grootst is. Daar komt bij dat deze hoeveelheid beschikbare data exponentieel blijft groeien als?gevolg van databasekoppelingen met veiligheidspartners en het ontstaan?van het ?Internet of Things?, waarbij alles en iedereen aan het?internet gekoppeld is (?Big Data?). Het effect van Big Data-analyses is?al te zien bij commerci?le bedrijven, die verbanden weten te leggen?tussen bijvoorbeeld iemands aankopen, inkomen, leeftijd en postcodegebied.?Ook de politie is op zoek naar dergelijke verbanden, zodat?zij misdaden kan voorspellen.

In de criminologie zijn er voldoende theorie?n over het denken en?doen van criminelen die inzicht geven in dergelijke patronen. Zo zegt?de routine activity theory dat criminelen zullen toeslaan op die locatie?waar de virtuele cirkels rond criminelen en geschikte slachtoffers?elkaar overlappen. Dit leidt tot de gedachte dat steeds dezelfde gebieden?worden getroffen, als er geen maatregelen worden genomen. De?rational choice theory gaat ervan uit dat criminelen een locatie kiezen?waar de afweging tussen risico (pakkans) en buit zo gunstig mogelijk?is. Volgens de crime pattern theory zullen criminelen nooit te dicht bij?hun eigen huis toeslaan, maar altijd in een buurt die ze kennen, vlak?bij huis, werk, sportschool of op de weg daarnaartoe. De blended theory
is een combinatie van de vorige drie: een crimineel zal toeslaan op?een locatie langs zijn ?activiteitenroutes?, maar niet te dicht bij huis en?daar waar de afweging tussen buit en pakkans positief is. Bij predictive?policing worden deze theorie?n vaak overboord gegooid en wordt?voornamelijk gekeken naar de simpele theorie van near repeats: in de?buurt van een incident zal vaak nog een incident volgen zolang er?niets verandert. Hoewel dit op het eerste gezicht niet lijkt op de voorgaande?theorie?n zal, zolang de pakkans, buit en activiteitenroutes?van criminelen niet veranderen, het effect hetzelfde zijn en zullen incidenten?zich in dezelfde buurt blijven voordoen.

Doorontwikkeling informatiegestuurd optreden
Een slimme, effectieve en proactieve aanpak tegen misdaad is duidelijk?beter dan achter criminelen aan hollen; rechercheren verandert in??prerechercheren?. Predictive policing in combinatie met Big Data?neemt daarom logischerwijs een enorme vlucht. En het geeft de Nationale?Politie de mogelijkheid om invulling te geven aan ?meer doen met?minder middelen?. Maar is predictive policing eigenlijk wel nieuw? Nu?al beschikt de politie over slimme analyseteams die een enorme bijdrage?leveren aan het dagelijkse politiewerk door misdaadstatistieken?en andere gegevens, zoals jaargetijden, tijdstippen en locaties, te interpreteren.?Dit leidt onder andere tot hotspotkaarten, waarop locaties te?zien zijn waar specifieke politie-inzet nodig is. Op die manier kan de
politie bijvoorbeeld haar surveillanceteams effectief inzetten. De?gemeente Eindhoven gebruikt dergelijke hotspot- of inzetkaarten om?de effectiviteit van de BOA?s (buitengewoon opsporingsambtenaren)?van Stadstoezicht te verhogen (Van Weerdt & De Vries 2014). Brandweer?Rotterdam-Rijnmond heeft de brandweerradar die voorspelt?waar de volgende brand zich zal voordoen en zorgt vervolgens dat er?een voertuig in de buurt is (Littooij 2015). Een nieuw computermodel?van TNO wordt gebruikt om overlastsituaties in wijken te voorspellen?en interventies te berekenen die het beste zouden moeten werken in?de betreffende specifieke situatie (Smit 2014). De beweging die wij bij?de politie zien, past dan ook in de huidige tijd waarin nieuwe mogelijkheden?ontstaan door het analyseren van Big Data. Het huidige?informatiegestuurd optreden van de politie (intelligence-led policing)?professionaliseert en ontwikkelt zich door naar predictive policing,?waarbij niet alleen gehandeld en gestuurd wordt op basis van informatie?uit het verleden, maar ook gehandeld, gestuurd ?n geanticipeerd?wordt op basis van voorspellingen. Hiervoor is sinds enige tijd het Criminaliteits?Anticipatie Systeem in gebruik bij basisteams, flexteams en?districten door heel Nederland.

Criminaliteits Anticipatie Systeem (CAS)
Het CAS vindt zijn oorsprong bij de politie Amsterdam. Via het programma?Politie en Wetenschap ontwikkelt zij een geavanceerd plannings-?en voorspellingssysteem. Diverse politiekorpsen in het land?gebruiken het CAS inmiddels voor het voorspellen van high impact?crimes (woninginbraak, straatroof en overvallen). Als voorbeeld?gebruiken we het operationele gebied van de politie Amsterdam. Het?systeem deelt dit gebied op in vakjes van 125 bij 125 meter. Gebiedjes?waarvan de kans op een incident vooraf al laag kan worden ingeschat,?zoals weilanden en open water, worden verwijderd. Van de overblijvende?vakjes wordt een grote hoeveelheid gegevens verzameld: criminaliteitshistorie, afstand tot bekende verdachten, afstand tot de?dichtstbijzijnde snelwegoprit, soort en aantal bedrijven zoals bekend?bij de politie, en demografische en socio-economische gegevens van?het CBS. Van elk vakje wordt op verschillende peilmomenten geregistreerd?welke gegevens er op dat moment bekend zijn. Vervolgens?wordt bepaald wat er in de twee weken na de peiling aan incidenten?kan plaatsvinden. Er wordt kunstmatige neurale netwerktechnologie?toegepast om te bepalen welke combinatie van kenmerken indicatief?is voor criminaliteit in de nabije toekomst. Het resultaat is dat de vakjes?op de kaart indicatief worden ingekleurd, een zogenoemde heat?map, waarin hoge scores een warmere kleur krijgen.

Betrouwbaarheid
Naast het door de politie zelf ontwikkelde CAS zijn er nog diverse?andere softwarepakketten op de markt. Vrijwel alle pakketten kijken?naast near repeats vaak ook naar tijdsaspecten spatiotemporele analyse)?en trends zoals verplaatsingen, seizoenen, weekdagen of weekend?en zelfs specifieke tijdstippen. Verder wordt er gekeken naar kenmerken?als omgevingsfactoren (bijvoorbeeld demografie), weersvoorspellingen,?afstanden tot vluchtwegen (aantrekkende werking) en?locaties van politiebureaus (afstotende werking). Dat levert complexe?formules op met tientallen parameters. Hoe betrouwbaar zijn de voorspellingen?die deze formules opleveren? Kloppen ze wel? Daar is niet?een direct antwoord op te geven. De betrouwbaarheid van de voorspellingen?is logischerwijs ook afhankelijk van de voorspelbaarheid?van de criminelen. Crimineel gedrag blijkt voor veelvoorkomende criminaliteit?zoals inbraken goed te voorspellen. De mens, en dus ook de?crimineel, is een gewoontedier dat succes op succes en ervaring op?ervaring bouwt. Als een bepaald type woning goed te kraken valt, dan?gaan ze daarmee verder. Een bekende omgeving is voor criminelen?prettig, omdat zij dan een betere risico-inschatting kunnen maken en?daarmee de kans op succes vergroten. Grote veranderingen in gedrag?(de modus operandi) of omgeving (nieuwe ?markten?) zonder directe?aanleiding zijn eerder uitzondering dan regel. Rondtrekkend mobiel?banditisme is echter veel lastiger te voorspellen, laat staan impulsieve?misdaden zoals een crime passionnel. Toch kan in algemene zin wel?de betrouwbaarheid van de voorspellingen worden geduid.

Ten eerste is de betrouwbaarheid van een voorspelmodel afhankelijk?van de hoeveelheid incidenten binnen een vakje op de kaart. Het?gedrag van een individu valt moeilijk te voorspellen, maar het gemiddelde?gedrag van een groep is goed mogelijk. Bedrijven als Amazon en?Bol.com gebruiken ditzelfde principe om aanbevelingen te doen. Zij?kunnen niet voorspellen of een individu ge?nteresseerd is in een product,?maar wel dat mensen met een bepaald profiel er gemiddeld vaak?in ge?nteresseerd zijn. Dit geldt ook voor incidenten. Doordat inbraken?relatief vaak voorkomen, levert dit voldoende input op om profielen te?maken en voorspellingen te doen.

Vaak weten analisten zelf al wel wat de kans is op een inbraak in een?specifiek vakje. Maar als dat 80% is, wat is dan de meerwaarde van een?systeem dat voorspelt dat de kans op inbraak de ene dag 75% is en de?andere dag 85%? Daarom is het belangrijk een detailleringsniveau te?kiezen dat klein genoeg is om meerwaarde te hebben ten opzichte van?de intu?tie van een analist. Ook moet de datahoeveelheid groot genoeg?zijn om een bepaald niveau van betrouwbaarheid te halen. Blijkbaar?kan het. Tijdens een test in de Verenigde Staten moesten ervaren analisten?en een predictive policing-systeem aangeven in welke twintig?vakjes een incident zou kunnen plaatsvinden tijdens een dienst. Het?voorspelmodel had twee keer zo vaak gelijk als de analisten (Mohler?e.a. 2015).

Ten tweede zijn de betrouwbaarheid en validiteit van een voorspelmodel?afhankelijk van de hoeveelheid informatie die het herbergt. Met?informatie bedoelen we hier niet alleen databronnen, maar ook kennis?en expertise over gedrag. Zo zullen bijvoorbeeld modellen die uitgaan?van near repeats (een incident zorgt voor een verhoogde kans op nog?een incident in de buurt) beter werken dan modellen die dergelijke?kennis niet meenemen.

Vooral dit tweede aspect lijkt een grenzeloze groei aan voorspelkracht?te bevatten. Er is immers altijd wel een informatiebron te vinden die?we extra kunnen toevoegen. Het eindeloos toevoegen van bronnen?heeft echter niet zoveel zin, omdat de voorspelkracht op een gegeven?moment niet veel meer zal verbeteren. Het gaat daarom met name om?de kwaliteit van bronnen en minder om de hoeveelheid bronnen die?door data-experts en analisten aan het systeem worden toegevoegd.?Goede bronnen leveren continu kwalitatieve en actuele data aan het?predictive policing-systeem, waardoor dit systeem voorspellingen kan?doen op basis van ?verse? data en daarmee een accurate ondersteuning?biedt voor het politiewerk.

Voorspelkracht en effectiviteit
Zelfs als we ervan uitgaan dat gedrag, met genoeg data, is te voorspellen,?betekent dit echter niet dat de voorspellingen van predictive policing?altijd uitkomen. Naast dat voorspellingen enkel een kans aangeven?en geen vaststaand feit, komen voorspellingen niet uit omdat de?politie acteert op de voorspellingen en haar surveillanceteams op?basis daarvan gericht inzet. Die plotselinge aanwezigheid van ??n of?meer agenten be?nvloedt uiteraard het gedrag van een crimineel op?dat moment. Door deze effici?nte en effectieve inzet van agenten op?plekken waar het ertoe doet, zullen minder misdaden worden?gepleegd. Niet meer blauw op straat, maar gerichter blauw op straat is?de theorie achter predictive policing. Dat dit werkt, laten de cijfers?zien. In Los Angeles daalt de misdaad met 13%(*1)?en in Santa Cruz daalt?het aantal inbraken met 27% (*2)?. In Kent ligt de hitscore van de software?? waarbij daadwerkelijk een misdrijf plaatsvond in een geselecteerd?vakje op de kaart ? bijna 60% hoger dan wanneer de vakjes handmatig?gekozen werden door analisten (Kent Police 2013). In Amsterdam ligt?de hitscore volgens de politie-eenheid Amsterdam-Amstelland in 2015?op 15% en het aantal near hits (een inbraak of straatroof die niet in het?voorspelde vakje valt maar er net naast) ligt voor woninginbraken op?40% en voor straatroof op 60%. Een pilot in Londen richt zich niet op?de locatie van een misdrijf maar op de dader. Dat levert een heat list?op van driehonderd namen, waarvan er zes nieuw zijn voor de politie?en waarvan er vijf in de weken daarna een misdaad plegen (Basulto?2014). In Memphis loopt de algemene criminaliteit terug met 30% en?het aantal geweldsmisdrijven met 15% (Greenburg 2009). Als gevolg
daarvan behoort Memphis niet meer tot de top 3 van gevaarlijkste steden?in de Verenigde Staten. Volgens de politie komt dat door de juiste?politie-inzet (bijvoorbeeld surveillance, auto?s staande houden en?undercoveroperaties) op de juiste tijd en plek (Williams 2006). Autodiefstallen?daalden met 75% en inbraken in bedrijven met 67% (Perry?e.a. 2013). Inmiddels heeft de politie van Memphis een Real Time?Crime Center van $ 3 miljoen neergezet om predictive policing een?vaste plaats te geven in haar manier van werken. Volgens onderzoek?van Nucleus Research levert dit centrum jaarlijks meer dan $ 7 miljoen?op (Nucleus Research 2010). Ook New York heeft een Real Time Crime?Center, waar alle databases ?n meer dan 3.000 politiecamera?s worden?geanalyseerd. In Zwitserland en Duitsland is een aantal politiekorpsen?Precobs software aan het testen, het zogenoemde Pre Crime Observation?System (*3).?De politie in Noordrijn-Westfalen is daarentegen zeer kritisch?over de effecten van predictive policing, omdat de positieve cijfers?en gemeten effecten veelal worden geleverd door softwareleveranciers?of politiekorpsen die baat hebben bij het presenteren van gunstige?cijfers. In het Amerikaanse Richmond is men gestopt met deze?werkwijze vanwege gebrek aan bewijs dat het zou werken (Aldax 2015).

Ondanks deze kritische geluiden lijkt het erop dat criminaliteit wel?degelijk goed te voorspellen is. Het staat echter nog wel in de kinderschoenen?en het zijn vooral wiskundigen die zich op dit moment?bezighouden met het ontwikkelen van voorspellende algoritmen. Predictive?policing richt zich om die reden nu nog vooral op veelvoorkomende?delicten waar een klein aantal mensen een rol in speelt (zoals?veelplegers uit een buurt of rondtrekkende dadergroepen) en vermogensdelicten?zoals woninginbraken en straatroof, waar vaak aangifte?van wordt gedaan. Maar op termijn, als de politie beschikt over meer?informatie en betere databronnen, valt te verwachten dat het systeem?ook andere delicten kan voorspellen, zoals liquidaties in de onderwereld?of een radicaliseringsproces. De maatschappij zal echter nooit?helemaal zonder misdaad zijn en voorspellend politiewerk is geen?oplossing voor alle misdaad. Het is geen panacee voor een veilige
maatschappij en veiligheid kan niet volledig worden ?gedataficeerd?.

Risico?s
Technologisch gezien zou predictive policing exponentieel verder kunnen?groeien. Maar vanuit maatschappelijk en organisatorisch oogpunt?zit er nog een rem op. Wil de politie wel zoveel gaan vertrouwen op?technologie? Is de organisatie er wel klaar voor? Nemen algoritmen en?robots het werk van agenten op diverse vlakken zo meteen over? En?wat zijn eigenlijk de juridische en ethische haken en ogen? 100%?betrouwbare voorspellingen zijn immers een illusie; of nemen we een?foutmarge voor lief en worden onschuldige burgers opgesloten? (*4).?Dit?zijn relevante vragen die beantwoord moeten worden. Wij zien de?voordelen van predictive policing, omdat de politie hiermee effici?nter?en effectiever op de juiste plaats ingezet kan worden. Maar wij zien
ook risico?s. We benoemen er een aantal.

Ten eerste kan predictive policing het risico in zich hebben dat de politie?straks allerlei mensen gaat oppakken om vervolgens te zeggen: ja,?dat moest van onze algoritmen. Straks worden we door Facebook bij?de politie aangegeven voordat we ook maar iets hebben gedaan. Of je?wordt staande gehouden terwijl je geheel onschuldig met een gereedschapskist?door een buurt loopt waar statistisch gezien op dat?moment veel wordt ingebroken. Dan heb je als burger ineens veel uit?te leggen. De rechter zal hier vanuit de onschuldpresumptie geen?genoegen mee nemen en om bewijs vragen op basis waarvan het algoritme?tot de voorspelling is gekomen en vragen naar de reden waarom?de politie dat advies heeft opgevolgd. Daarom zijn en blijven de kennis?en kunde van de ervaren politieagent leidend. Hij zal moeten beoordelen?hoeveel waarde en bewijswaarde kan worden toegekend aan een?voorspelling van het systeem en hoeveel aanvullend bewijs is vereist.

Dat brengt ons bij een tweede risico, dat het systeem te complex wordt?en niet meer door mensen wordt begrepen. Algoritmen vangen echter?geen boeven. Dat doen mensen van vlees en bloed. Zonder mensen?sta je nergens met intelligence, en al helemaal in de huidige fase van?predictive policing waarin alles nog in de kinderschoenen staat.?Human in the loop by design is de essentie van het principe dat wij?voorstellen, omdat we de mens als belangrijkste schakel in elke toepassing?van predictive policing zien. Alle menselijke schakeltjes moeten?ingebakken zitten in het ontwerp van predictive policing: denk aan?de analisten, de leiding, de beleidsmakers en de agenten op straat.?Hoewel de menselijke schakel onder druk staat in de huidige informatiemaatschappij,
zijn veel data die de politie nu gebruikt nog steeds?door mensen verzameld, verwerkt en in context geplaatst. Analisten?doen vervolgens diverse interpretatieslagen en mensen nemen besluiten op basis van deze adviezen, waarna maatregelen door mensen?worden genomen, die vervolgens weer door mensen worden beoordeeld?op hun effectiviteit. Politiemensen zijn daarom in onze visie de
belangrijkste schakel: het systeem doet de basiszaken, de mens?bepaalt wat ermee gebeurt. Een voorspelling is derhalve dus geen bindend?advies, want mensen zijn slimmer dan een systeem dat alleen?met data werkt. Totdat het moment van singularity aanbreekt, waarbij?computers niet alleen sneller of accurater kunnen rekenen, maar ook?creatiever, slimmer en bewuster zijn dan mensen. Dat duurt nog minstens?twee decennia en zelfs dan is het de vraag of je iets dergelijks in?handen van een machine wilt leggen, want dan komt de ?gedachtepolitie??uit Minority Report wel heel dichtbij.

De menselijke factor levert een derde risico op: dat de data in systemen?een gekleurd beeld geven (zogenoemde bias) en algoritmen dus?gekleurde voorspellingen zullen doen. De voorspelling is zo goed als?de data eronder. Wordt het systeem gevoed met vooroordelen ten aanzien?van bevolkingsgroepen of etnische afkomst, dan zal dat zijn effect?hebben op de resultaten. Daarom is het van belang dat de politie niet?alleen op voorspellingen gaat varen en belangrijke beslissingen alleen?daarop gaat baseren. Tunnelvisie ligt dan op de loer, een bekend?dilemma in het politiewerk. Dit risico zal alleen maar toenemen als het?systeem complexer wordt en kennis over de werking afneemt. Wij pleiten?daarom voor transparantie. Het moet inzichtelijk zijn hoe de systemen?en hun algoritmen werken.

Een vierde risico is dat leveranciers die transparantie niet geven omdat?hun concurrentiepositie dan gevaar loopt. Toch zal de maatschappij of?de wet wellicht gaan eisen dat algoritmen volledig transparant zijn,?want waarom ben je aangehouden, of kwam de politie eigenlijk zelf op?jouw spoor? Dat dit belangrijk is, bewijst het grappige voorbeeld van?de Miss America-verkiezingen (Hiltzik 2014). Zo kun je het aantal?moorden met behulp van stoom of hete vloeistoffen al jarenlang perfect?voorspellen door middel van de leeftijd van de Miss America van?dat jaar. Algoritmen zijn dom, voeren uit wat er van ze wordt gevraagd?en leggen verbanden tussen gebeurtenissen, hoe vreemd een dergelijke?relatie ook is. Dergelijke ?fouten? kunnen desastreuze gevolgen?hebben, dat hoeft geen betoog.

Een vijfde risico is dat de predictive policing-systemen informatie platslaan?tot vakjes en cirkeltjes op een kaart, terwijl academici al honderden?jaren onderzoek doen naar waarom mensen crimineel worden en?hoe ze zich dan gedragen. Om deze kennis, maar ook die van analisten?en politiemensen op straat, toe te kunnen voegen moet v??r de implementatie?expliciet worden nagedacht over hoe dit ingebakken kan?worden in het systeem of in aanvullende processen.?Privacy is een zesde risico. Enerzijds omdat voorspellend politiewerk?inbreuk kan maken op de persoonlijke leefomgeving van mensen. Zo?kreeg de politie van Chicago veel kritiek op de preventieve huisbezoeken?die zij aflegde bij veelplegers (Stroud 2014). Anderzijds zijn er veel?gegevens bekend die ertoe doen en voorspellingen beter maken, maar?die niet gebruikt of gekoppeld mogen worden om redenen van privacy.?Als laatste risico noemen we de valkuil om vooral te blijven werken?aan technologische ontwikkeling en betere computervoorspellingen,?terwijl het veel belangrijker is om na te denken over de vraag hoe de?politie effectief aan de slag kan gaan met enigszins betrouwbare voorspellingen.?De crux zit in het slim regelen van de operationele inzet en?slimme interventies.

Prescriptive policing
Het zo goed mogelijk voorspellen van misdrijven is geen doel op zich.?Het gaat erom dat ze worden voorkomen. Om daar inzicht in te krijgen?zal de politie het effect van een voorspelling en de daaropvolgende?inzet moeten gaan meten. Op die manier leert de politie welke inzet?het beste werkt in welke situatie. Daarmee verschuift het politiewerk?van predictive policing naar effect-led policing. Als die kennis over de?effectiviteit van interventies wordt toegevoegd aan het systeem, verschuift?het politiewerk van effect-led policing naar prescriptive policing.?Het systeem kan dan niet alleen voorspellingen doen, maar op?basis van data uit het verleden ook adviseren over welke politie-inzet?in de gegeven situatie het meest effectief zal zijn.

Prescriptive policing werkt alleen als het is toegespitst op een specifiek?gebied. Als het systeem kan bepalen waarom iets op sommige plaatsen?wel werkt en op andere plaatsen niet, dan kan dat ge?xtrapoleerd worden?naar andere gebieden. Zonder de effectiviteit van elke interventie?in dat specifieke vakje te bepalen kan het systeem inschatten wat?waarschijnlijk wel of niet zal werken. Daarvoor moeten wel de relevante?kenmerken van een gebied bekend zijn, en de kenmerken van?interventies. Misschien werkt patrouilleren met de auto niet, maar met?de fiets wel. Of zijn er specifieke agenten die naast patrouilleren ook?andere acties ondernemen die zorgen dat er wel of geen effect is. Dat?maakt prescriptive policing moeilijker, maar tegelijkertijd ook veel
waardevoller. Het biedt de mogelijkheid om de jarenlange kennis en?ervaring in een context te plaatsen en deze te herhalen daar waar de?context gelijk is. Daarbij is het van belang dat een dergelijk systeem?niet dicteert wat er moet gebeuren. Zelfs als het systeem denkt dat de?context gelijk is, dan nog moeten agenten, analisten, leiding of?beleidsmakers vertrouwen op hun jarenlange ervaring en kennis, helemaal?aangezien een dergelijk systeem niet de creativiteit heeft om iets?nieuws te verzinnen. Het kan enkel de lessen uit het verleden zo goed?mogelijk vertalen. De uitkomst mag daarom hoogstens worden gezien?als een suggestie die de basis moet vormen voor een beslissing of discussie.?De mens blijft wat ons betreft de belangrijkste schakel in het?hele proces. Eerder in dit artikel haalden we al het principe ?human in?de loop by design? aan. Ook is er een juridisch argument om dit principe?toe te passen: de Wet bescherming persoonsgegevens stelt in artikel
42 lid 1 dat ?niemand kan worden onderworpen aan een besluit?waaraan voor hem rechtsgevolgen zijn verbonden of dat hem in aanmerkelijke?mate treft, indien dat besluit alleen wordt genomen op?grond van een geautomatiseerde verwerking van persoonsgegevens?bestemd om een beeld te krijgen van bepaalde aspecten van zijn persoonlijkheid?.

Implementatie
Het doel van predictive en prescriptive policing is niet m??r boeven?vangen, maar misdrijven voorkomen door agenten effectief preventief?in te zetten. Dat vergt een cultuuromslag, waarbij het voorkomen van?slachtoffers voortaan centraal staat. Het ?reactief en op heterdaad?oppakken? verandert in ?proactief voorkomen?. Deze omslag vraagt om?sterk intern leiderschap en sturing. Ook zullen de prestatie-indicatoren?van de politie moeten worden aangepast: het gaat niet meer om?het behalen van bepaalde streefcijfers, maar om de effectiviteit van?politieoptreden. De politie wordt niet meer beloond voor haar inzet,?maar voor het effect dat zij bereikt.

De implementatie van beide vormen van policing gaat echter niet?alleen over de organisatiecultuur, maar ook over politiemensen, hun?competenties en hun samenwerking met de voorspellende software.?Daarnaast gaat het over processen, taken, besluitvorming en manier?van leidinggeven. Verder zal tijdens de implementatie veel aandacht?uitgaan naar de juiste informatiebronnen en integriteit van data. Tot?slot speelt techniek een rol in de implementatie, waarbij de ICT-architectuur?ingericht moet worden op deze nieuwe werkwijze, de juiste?software geselecteerd en aangeschaft moet worden en agenten op?straat de juiste tools krijgen aangereikt.

Alles hangt met elkaar samen. Daarom vraagt de implementatie om?een integrale benadering van doel, mens en organisatie, proces, informatie?en techniek. Daarbij onderscheiden we vier implementatieniveaus:?intelligence-led policing (informatiegestuurd optreden), predictive?policing (voorspellen), effect-led policing (effectmeting) en prescriptive?policing (contextgestuurde adviezen). Deze vier niveaus hebben?we in dit artikel toegelicht.

Discussie
In dit artikel hebben we laten zien wat predictive policing inhoudt en?welke mogelijkheden het biedt. De technologie staat nog in de kinderschoenen,?maar de ontwikkelingen gaan razendsnel. De Verenigde?Staten lopen hierin voorop. De Nederlandse politie heeft inmiddels de?eerste stappen gezet om van informatiegestuurd politiewerk te komen?tot voorspellend politiewerk. We hebben ook laten zien dat er risico?s?verbonden zijn aan deze nieuwe werkwijze. In ons boek Van predictive?naar prescriptive policing (Smit e.a. 2016) gaan we daar verder op in.

Wij bevelen daarom aan om niet klakkeloos voorspellende software te?implementeren in het politieproces, maar eerst te discussi?ren over?het doel en de mate waarin de software het politiewerk kan gaan?ondersteunen. Zorg er vervolgens voor dat deze nieuwe werkwijze?gepaard gaat met juridische, ethische en organisatorische waarborgen?en start daarna met kleinschalige experimenten die opgeschaald kunnen?worden tot landelijk niveau. Onderschat de veranderingen niet?die predictive policing met zich meebrengt. Dat vraagt om een goede?overdenking en om draagvlak binnen en buiten de politieorganisatie.

(*1) Scientifically Proven Field Results, 2013-2014, www.predpol.com/results.
(*2) Scientifically Proven Field Results, 2011-2012, www.predpol.com/results.
(*3) Zie IfmPt. 2015-2016, www. ifmpt. de.
(*4) Zie voor een overzicht van de risico?s van predictive policing het recente artikel van Kaya Bouma, ?Buienradar voor boeven? in De Groene Amsterdammer, www.groene.nl/artikel/buienradar-voor-boeven. Over de risico’s van etnisch profileren verscheen recent een artikel van Marc Schuilenburg op www.socialevraagstukken.nl/etnisch-profileren-is-onderdeel-van-vooringenomen-criminaliteitsbeleid.

Literatuur

Aldax 2015
M. Aldax, ?Richmond police chief?says department plans to discontinue??predictive policing? software?,?24 juni 2015.

Basulto 2014
D. Basulto, ?Relax, the futuristic?pre-crime system of ?Minority?Report? is still a long way from?becoming reality?, 6 november?2014.

Greenburg 2009
Z.O. Greenburg, ?America?s most?dangerous cities?, Forbes Magazine?23 april 2009.

Hiltzik 2014
M. Hiltzik, ?See some hilarious?charts showing that correlation is?not causation?, Los Angeles Times?12 mei 2014.

Kent Police 2013
Kent Police, PredPol operational?review ? Initial findings, Kent:?Corporate Services, Analysis?Department, Kent Police 2013.

Littooij 2015
A. Littooij, ?Brandweerradar??(J. D. Award, interviewer), 2015.

Mohler e.a. 2015
G. Mohler, M. Short, S. Malinowski,?M. Johnson, G. Tita,?A. Bertozzi & P. Brantingham,??Randomized controlled field?trials of predictive policing?, Journal?of the American Statistical?Association (110) 2015, afl. 512,?p. 1399-1411.

Nucleus Research 2010
Nucleus Research, IBM SPSS ROI?Case Study: Memphis Police?Department (Document K31),?Boston, MA: Nucleus Research,?Inc. 2010.

Orwell 1949
G. Orwell, Nineteen Eighty-Four,?New York: New American Library?1949.

Perry e.a. 2013
Q. Perry, B. McInnis, C. Price,?S. Smith & J. Hollywood, Predictive?policing ? The role of crime?forecasting in law enforcement?operations, Santa Monica, CA:?Rand Corporation 2013.

Smit 2014
S. Smit, ?Computermodel voorspelt?overlast in woonwijken ? en?wanneer die uitblijft?, Secondant?30 april 2014.

Smit e.a. 2016
S. Smit, A. de Vries, R. van Kleij &?H. van Vliet, Van predictive policing?naar prescriptive policing,?Den Haag: TNO 2016.

Stroud 2014
M. Stroud, ?The minority report:?Chicago?s new police computer?predicts crimes, but is it racist??,?The Verge 19 februari 2014.

Van Weerdt & De Vries 2014
C. van Weerdt & A. de Vries,?Dienstverlening verbeteren met?Big Data. Een verkenning voor?gemeenten. Den Haag: TNO 2014.

Willems & Doeleman 2014
D. Willems & R. Doeleman, ?Criminaliteits?Anticipatie Systeem?,?het Tijdschrift voor de Politie?2014, p. 39-42.

Williams 2006
A. Williams, ?Blue C.R.U.S.H.?walks its beat among community?organizations?, Memphis Daily?News 16 november 2006.

[slideshare id=64129657&doc=jv1603-volledige-teksttcm44-643006-160718154218&type=d]

Bronnen:?Justiti?le verkenningen,?jrg. 42, nr. 3, 2016

Dit artikel is gebaseerd op het boek Van?predictive naar prescriptive policing, uitgegeven door TNO en geschreven door Selmar?Smit, Arnout de Vries, Rick van der Kleij en Hans van Vliet. Dit boek is te downloaden via?www.tno.nl/prescriptive-policing.

Jeugdtaak in het online domein

Geef een reactie

Foto: ANP, Roos Koole / Pieter van Schouwenburg

In het tijdschrift voor de politie stond onderstaand artikel van Solange Jacobsen. Hij is spreker en projectleider Online veiligheid, Bureau Jeugd & Media.

Een van de onderwerpen op de jeugdagenda van de politie is een actief beleid op het uitvoeren van de jeugdtaak in het online domein. Een goede zaak. Het is steeds meer een voorwaarde om ?cht en intensief in contact te zijn met jongeren, te signaleren wat er speelt en er voor hen te zijn als zij de politie nodig hebben. Jongeren verwachten niet anders dan dat agenten hun werk ook online doen en grenzen stellen. Dat maakt de politie voor hen geloofwaardig en betrouwbaar.

Ik sta samen met de wijkagent voor een groep onrustige brugklassers met een stevige mening over hun klasgenootje wier naaktfoto de school rondgaat. Het meisje in kwestie heeft de laatste dagen niet ongezien door school kunnen lopen. Ze is voor van alles uitgemaakt, bespuugd, bedreigd en zelfs geslagen. De kern van de verwijten van haar leeftijdsgenoten is ?eigen schuld, dikke bult?. Ze vond het toch zelf nodig om zo?n foto te maken en online te zetten? Haar sociale veiligheid is duidelijk in het gedrang en de school staat voor een ?inke uitdaging om deze weer te herstellen.

Het gesprek dat wij met de klas gaan voeren moet daaraan bijdragen. Het verzoek is van het meisje zelf, die ondanks alle emoties verrassend stevig in haar schoenen staat. ?Ik wil graag dat jullie alle kinderen duidelijk maken dat het hun ook had kunnen overkomen. Want ik ben niet dom h?, ik heb alleen iets doms gedaan??

Terwijl ze dat zegt richt ze haar blik voor het eerst omhoog. Haar verhaal heeft ze tot aan dat moment toevertrouwd aan de vloertegel onder het bureau van de zorgco?rdinator. Ze kijkt ons met grote bruine ogen indringend aan. Schaamte en verdriet hebben even plaats gemaakt voor?boosheid en onmacht. Ze is zichtbaar opgelucht als ze merkt dat we haar verhaal serieus nemen. Het gesprek dat we vervolgens in de klas voeren is pittig. We moeten ?ink aan de bak om uit te leggen dat je ook gedwongen kunt worden tot het maken van naaktfoto?s. En dat iemand die de dappere beslissing neemt om niet in te gaan op verzoeken tot webcamseks, ondanks de dreiging van verspreiding van die naaktfoto?s, juist steun en respect verdient in plaats van hoon en belediging.

Dit roept vragen en discussie op. Wie valt iets te verwijten? Wat is eigenlijk strafbaar? Wanneer vraag je de politie om hulp? Slechts op enkele momenten is het compleet stil. Dat is wanneer ze er onderling niet uitkomen en zich voor de uitkomst richten tot de wijkagent. Want over ??n ding zijn ze het wel eens: die moet toch weten hoe het ?cht zit?

Willen weten wat er leeft en speelt

Dit was mijn eerste ?sextingzaak?, inmiddels zes jaar geleden. Voor de wijkagent ook. Leerzaam in alle opzichten. Het gaf ons diverse inzichten, onder andere over online groepsdynamiek, risicovol gedrag en weerbaarheid. En het sterkte de overtuiging dat je als politie moet willen weten wat er online leeft en speelt. Zonder die basis ben je uiteindelijk onvoldoende in staat om je kerntaken ef?ci?nt en effectief uit te voeren. Dat begint al met het ontrafelen van verhalen aan de balie om helder te krijgen wat er nou eigenlijk aan de hand is: cijfergooien, bangalijst, cammen, snapchat, fakeaccount? Je zult moeten kunnen duiden om situaties te beoordelen en te vertalen naar noodzakelijke acties. Of die nou betrekking hebben op repressief optreden, preventie, zorgsignalering of doorverwijzing.

Grensoverschrijdend gedrag online, onbewust of bewust, leidt tot nieuwe verschijningsvormen van strafbaar gedrag en heeft grote impact op de politi?le jeugdtaak. Die overtuiging is in de afgelopen jaren met fenomenen als dreigtweets, kopschop?lmpjes, massamobilisatie, haatprofielen en accounts met gephotoshopte pestfoto?s alleen nog maar bevestigd. In de verbinding met jeugd is het in ieder geval nodig om de hoge drempel die jongeren richting de politie ervaren, te verlagen. Ze vinden het moeilijk om zich met signalen en hulpvragen tot de politie te wenden. De meeste jongeren gaan eerst zelf op zoek naar informatie om te bepalen of hun probleem wel serieus genoeg is en wat ze er zelf aan kunnen doen op het op te lossen.

Om die drempel te verlagen moet je uitstralen op de hoogte te zijn van online risico?s en laten merken dat je begrijpt hoe makkelijk het is om online in vervelende situaties terecht te komen. Als je vervolgens in het contact de situatie niet bagatelliseert maar serieus neemt en ernaar handelt, win je vertrouwen. Je hoeft daarvoor geen whizzkid te zijn of zelf urenlang op sociale media door te brengen. Een open en onderzoekende houding is belangrijker; waarom doen ze wat ze doen?

Wat ze online doen is eigenlijk niet veel anders dan wat hun ouders vroeger deden

Digitale jeugdcultuur

Jongeren groeien op in een andere wereld dan wij vroeger. Ze kunnen altijd en overal online en doen dat ook, zonder na te denken. Jongeren doen gewoon de dingen die ze doen, zonder erbij stil te staan dat ze daarvoor ?online gaan?. Online contact is voor jongeren net zo ?echt en hecht? als of?ine contact. De grootste valkuil is om te denken dat een tiener niets zit te doen als deze hangend op de bank met smartphone of tablet bezig is. Hij is in verbinding met de groep. Daarvoor hoef je niet fysiek bij elkaar te zijn. Via WhatsApp, Facetime of Snapchat kun je samen lachen, kletsen, emoties en ervaringen delen, je mening toetsen et cetera.

Wat jongeren online doen is eigenlijk niet heel veel anders dan wat hun ouders vroeger deden. Ze zijn zich aan het ontwikkelen, de wereld en hun eigen ik aan het ontdekken en daarin zijn sociale contacten enorm belangrijk. Door zich te spiegelen aan leeftijdsgenoten, leren ze
zichzelf kennen en bouwen ze zelfvertrouwen op. Ze toetsen hun identiteit aan anderen. Fysiek op straat en schoolplein, maar ??k online. In de kern draait het om contact; bestaande vriendschappen worden versterkt, nieuwe gesloten.

Onderdeel van het vormen van een eigen identiteit is jezelf pro?leren. Dat doe je door goed na te denken over hoe je jezelf presenteert, hoe je je gedraagt en met wie je je laat zien. Dat geldt ??k online. Daarom besteden jongeren veel aandacht aan hun online pro?el. Het gaat om de beste foto, de leukste teksten, het juiste ?lmpje en de hipste muziek. Dat ze zelf controle hebben over hoe ze zich presenteren, geeft een zeker gevoel. Als je veel reacties terugkrijgt, voel je je gezien en dat geeft zelfvertrouwen. Net zoals positieve reacties. Voor negatieve reacties geldt het omgekeerde. Maar sommigen vinden dat altijd nog minder erg dan helemaal geen reacties krijgen en het gevoel te hebben onzichtbaar te zijn.

Online groepsdynamiek en verschuivende grenzen

De aantrekkingskracht van sociale media zit dus voor een groot deel in het bij de groep aangesloten willen zijn en blijven. De groepsdynamiek is door de komst van sociale media en smartphones niet meer beperkt tot schooltijd. Hij is er continu, 24/7! Een belangrijk inzicht om te onthouden als je met jongeren werkt. Een tweede inzicht dat relevant is, ligt in het verlengde daarvan: internet ontremt en anonimiseert, waardoor grenzen vervagen. Je durft online meer dan of?ine. Liever te zijn (kusjes en liefdesverklaringen vliegen over en weer), maar ook gemener te zijn (roddelen, schelden, bedreigen). Door het ontbreken van non-verbale signalen en het verkeerd interpreteren van tekst ontstaat makkelijk een ruzie. Die wordt uiteraard online ?uitgevochten?, maar komt ook regelmatig tot ontlading op straat of het schoolplein.

Online zijn grenzen niet heel duidelijk en pubers, gevoelig voor sociale acceptatie en beloning op de korte termijn, verleggen deze ook nog eens zonder de gevolgen van hun handelen te kunnen overzien. Ze geven onbewust zomaar persoonlijke informatie prijs, maken ruzie of geven zich letterlijk bloot. Ze staan er echter niet altijd bij stil (en soms boeit dat gewoon ook even niet) wie er toegang tot die informatie heeft en wat er mee gedaan kan worden. Een pro?elfoto, informatie in de bio, vriendenlijsten, foto?s en online berichten? informatie die op zich onschuldig is, kan door mensen met verkeerde intenties handig gebruikt worden. Om iemand online te pesten, op te lichten of af te persen. Je kunt je met alle verkregen informatie heel geloofwaardig voordoen als ?een vriend van een goede vriend? en zo makkelijk contact leggen en een vertrouwensband opbouwen; een tactiek die loverboys en pedoseksuelen vaak hanteren.

Drempel verlagen en grenzen stellen

Online moet je ??k weerbaar zijn en respectvol met elkaar omgaan. Eigen grenzen kunnen aangeven en die van anderen respecteren. In de mix van pubergedrag, groepsdynamiek en onzichtbare dynamiek van sociale media gaan jongeren regelmatig te ver. Ze overschrijden niet alleen persoonlijke grenzen, maar ook ethische/morele grenzen en die van het strafrecht. De wetenschap dat iets consequenties kan hebben, weerhoudt hen niet. Wat op het moment van handelen vaak zwaarder weegt, is dat het aandacht en aanzien binnen de groep genereert. Dat brengt nieuwe uitdagingen met zich mee. Allereerst voor ouders en scholen om kinderen te helpen nadenken over eigen grenzen en ze uit te dagen te re?ecteren op wat ze doen en welke verantwoordelijkheid ze daarin hebben.

Maar ook politie kan een grote rol van betekenis spelen. Door te vertellen hoe je kunt voorkomen slachtoffer te worden, maar vooral door duidelijk te maken wat strafrechtelijke grenzen zijn en door zichtbaar handelend op te treden als die grenzen overschreden worden. Dat werkt preventief, doordat jongeren kennis aangereikt krijgen waar ze wat mee kunnen op het moment dat dit nodig is. Het vergroot bovendien de subjectieve pakkans. Soms zijn jongeren zich wel degelijk bewust dat ze grenzen overgaan, maar wanen ze zich anoniem en onaantastbaar: ?Wie let er nou op mij??, en: ?Er wordt toch niets aan gedaan?.

?Durf van de jeugd te leren. Wat maken ze mee? Wat verwachten ze van de politie?

Met de website vraaghetdepolitie.nl heeft de politie al een goede stap gezet om aan te sluiten bij de doelgroep. Jongeren kunnen er betrouwbare informatie vinden en bovendien met agenten en rechercheurs chatten. Dat werkt enorm drempelverlagend. Jongeren vinden het makkelijker om op die manier met politie in contact te zijn en te praten over moeilijke situaties waar ze zich voor schamen of zorgen over maken. Dat merken ook wijkagenten die Instagram, Facebook en Snapchat inzetten om in contact met de jeugd in hun wijk te blijven. Zij begrijpen: je moet d??r zijn waar je doelgroep is voor verbinding en kansen op vroegsignalering. Met alle opgedane ervaring en inzichten is het nu tijd om na te denken over verdere doorontwikkeling van de politi?le jeugdtaak. Dat is nodig om geloofwaardig en betrouwbaar te blijven.

Met zenden bouw je geen relatie op

Noodzakelijk is in ieder geval een ander type communicatie. De wijkagenten die Instagram, Facebook en Snapchat zijn gaan gebruiken, snappen dat je met alleen ?zenden? geen relatie opbouwt en er niet achter komt wat er speelt. Laten zien dat je er bent levert al wat op, maar het is vooral de kunst om interactie aan te gaan om vertrouwen te winnen. Dat is in de basis niets anders dan wat je op straat zou doen: ?luisteren?, ?vragen durven stellen? en ?reageren?. Dat geldt ook voor de wijze waarop een wijkagent zich online in dialogen mengt die zich buiten zijn invloedssfeer ontwikkelen. Bij een gesprek met jongeren op straat beweegt hij mee in de dynamiek van het gesprek. Dat is online niet anders.

Je moet kansen pakken om een krachtige boodschap te brengen die men van de politie zou verwachten. Het is effectiever om online te reageren op iets wat je ziet, dan alleen mededelingen te doen die algemeen en aan iedereen gericht zijn. Jongeren be?nvloeden elkaar immers en de impact is groter vanwege het bereik van sociale media. Het beeld dat je betrouwbaar bent, wordt vooral door je reactie gevoed. Als je nalaat te reageren op gestelde vragen of aangedragen signalen, brokkelt dit beeld sneller af dan je het ooit hebt kunnen opbouwen.

Dat geldt voor de wijkagent in zijn functie, maar ook voor de politie als organisatie. Een proactief communicatiebeleid is daarom wenselijk, om duidelijk te maken dat?je het online domein als een logisch domein voor kerntaken ziet. Niet alleen afwachten dus tot er een incident plaatsvindt dat de aandacht van de media trekt. Met sociale media heeft de politie een prachtige kans om uit eigen beweging kwesties aan de orde te stellen die belangrijk zijn, en op die manier inspirator te zijn van publieke debatten over online veiligheid en grenzen.

Heldere kaders voor online interventies

Met alle wijkagenten die sociale media al succesvol weten in te zetten als verlengstuk van hun wijk, en met de inrichting van de RTIC?s, staat de politie al met een stevig been in de digitale samenleving. Voor de doorontwikkeling van de politi?le jeugdtaak is het zaak om nu door te pakken op de vraag hoe actief zij wil zijn in het signaleren en acteren op online strafbare feiten. En uiteraard, wat daar organisatorisch voor nodig is.

Het is een vraag die je niet kunt laten liggen. Politie die actief op sociale media is, wordt onherroepelijk geconfronteerd met onwenselijk en/of strafbaar gedrag. Is het niet door eigen waarneming, dan is het wel doordat gebruikers hen hierop wijzen of er vragen over stellen. Een paar voorbeelden: een sel?e van iemand met een vuurwapen; een bericht waarin opgeroepen wordt om die homo van nr. 76 in elkaar te slaan; onrust over een naaktfoto die verspreid wordt; een pestaccount met bewerkte foto?s van docenten als nazi?s; een screenshot van een bewerkte cijferlijst nadat iemand het schoolsysteem gehackt heeft. Je kunt dit niet zomaar negeren zonder dat dit impact heeft op de geloofwaardigheid en betrouwbaarheid. Dat zou hetzelfde zijn als wanneer je op straat tijdens de surveillance zonder blikken of blozen langs iemand loopt die een ander op dat moment bedreigt, berooft of op een andere manier lastigvalt.

Maar wat doe je dan wel? Het is noodzakelijk om richtlijnen te hebben die duidelijke houvast geven hoe hiermee om te gaan. Welke signalen hebben prioriteit? Op basis van welke criteria moet een afweging gemaakt worden? Hoe te handelen en wie te betrekken? En daarnaast; welke interventiemogelijkheden heb je online? Voor de politi?le jeugdtaak is een dergelijk beleid van groot belang en dat hangt nauw samen met doelstellingen om mogelijke hypes vroegtijdig te signaleren, jongeren duidelijk te maken dat
er grenzen zijn en (potenti?le) daders te laten zien dat de politie ingrijpt en optreedt.

Ook jeugdgroepen zijn online

Online aanwezig en actief zijn loont ook in de aanpak van problematisch groepsgedrag. Zonder zicht op de ?online hangplek? missen politie en ketenpartners cruciale informatie. Het gedrag van criminele jongeren is in de basis niet anders dan van ?gewone? jongeren: ze zijn online en gebruiken sociale media om met elkaar in contact te zijn, nieuwe contacten te vinden en te onderhouden. Ook bij hen draait het voor een groot deel om jezelf pro?leren, je verbinden aan een groep en daarmee aansluiting blijven houden. Maar natuurlijk is er in motivatie en doel wel een verschil?

Online kun je (nog veel beter dan op straat!) bouwen aan een imago en reputatie. Status verwerven en bevestigen is enorm belangrijk. Dat zul je met name kunnen zien in beeldmateriaal dat online gezet wordt. Foto?s van wapens, illegale waar, geldstapels, dure kleding, drank, kassabonnetjes. Maar ook berichten waarin verwezen wordt naar strafbare feiten en/of het gezag uitgedaagd wordt. Iemand die crimineel gedrag vertoont en onder de radar wil blijven, zal dat online ook doen. Hij zal zich meer dan gemiddeld bewust zijn van het gebrek aan anonimiteit van verschillende platformen en voorzichtiger zijn met wie hij w?t online deelt. Soms echter is reputatie belangrijker voor het individu of de groep dan privacy, dan neemt men bewust het risico (?kosten-batenanalyse?).

Het beeld dat je online van iemand krijgt zonder begrip van de groep en/of straatcultuur, hoeft niet altijd juist en volledig te zijn. Kennis van de straat, aanwezig bij wijkagenten en jongerenwerkers, is noodzakelijk om goed te kunnen duiden. Een sterke informatiepositie bestaat daarom uit online ?n of?ine informatie. Hierdoor ontstaat er een completere basis om te analyseren, te prioriteren en activiteiten te ontwikkelen. Scholen zijn ook een belangrijke partij om mee op te trekken. Zeker als het gaat om de aanpak van online incidenten met mogelijke impact op de openbare orde en veiligheid, zoals vecht?lmpjes en challenges. Informatie uitwisselen en kennis delen betekent samen een voorsprong in kennis ontwikkelen, die nodig is om vooraan de jeugdproblematiek te komen.

Durf te leren van jeugd

De oplossing om te komen tot een doorontwikkeling van de politi?le jeugdtaak ligt in de verbinding met jeugd zelf. Durf van hen te leren. Vraag hen. Wat maken ze online mee? Wat verwachten ze van de politie? Wat niet? Welke idee?n hebben zij om daders aan te pakken? Wat voor advies hebben ze als het gaat om de benodigde krachtige statements om aan te geven waar de grenzen zijn? Je hoeft echt niet alles te weten, maar neem een pro actieve houding aan om te willen weten hoe iets zit. Ook dat draagt bij aan geloofwaardigheid en betrouwbaarheid van de politie.

Bronnen: Het tijdschrift voor de politie, jg.78, nr.5, 2016

Twitter en bioritme

Geef een reactie

Tweets veranderen van karakter gedurende de dag en week, blijkt uit een Amerikaanse analyse van ruim 20 miljoen tweets.

?s Ochtends op hun werk tweeten mensen vooral over verplichtingen en #ergernissen. #grr #zucht

Later op de dag pieken de tweets over #gezelligheid en sociale activiteiten. #drankje #bijkletsen

Weinig frustratie en juist veel positiviteit in het #weekend. Dan tweeten mensen vooral over #succes, #schoonheid en #liefde.

Vrouwen delen meer emoties ? positief en negatief ? en plaatsen meer romantische berichten. #mijnliefkooktvoorme

Tweets van mannen gaan vooral over wat ze op dat moment doen. #patathalen

Meer dan 20 miljoen Tweets uit?een periode van twee weken zijn geanalyseerd om de psychologische eigenschappen van diverse dagelijkse?situaties te doorgronden. Het?DIAMONDS?model is daarbij gebruikt om (semi)automatisch individuele Tweets te scoren in een classificatie voor dagelijkse situaties. Dagelijkse en wekelijkse patronen werden ge?dentificeerd met voorspellende temporele trends, die vervolgens gevalideerd werden. Op weekdagen pieken zakelijke dingen in de ochtend en dalen daarna gestaag terwijl sociale zaken richting de avond stijgen. Negativiteit is het hoogst tijdens de werkweek en het laagst in het weekend. Positiviteit toont het tegenovergestelde patroon. Geslachts- en locatiespecifieke verschillen zijn ook?verkend. Vrouwen delen zowel meer emotioneel geladen (positieve en negatieve) situaties, terwijl er geen verschillen gevonden zijn tussen?mannen en vrouwen in ” doe” dingen. Verschillen tussen?landelijke en stedelijke gebieden zijn niet gevonden. In onderstaand paper worden ook toekomstige toepassingen met deze methode besproken.

Situations in 140 characters assessing real world situations on twitter from socialmediadna

Bronnen: Situations in 140 characters: assessing real-world situations on Twitter, Plos One, november 2015

App: See Something, Send Something

Geef een reactie

Iets verdachts of afwijkends gezien, maar geen idee of en hoe je dat moet melden? In New York kan dat nu. En nee, het is geen private partij maar de overheid zelf die dit mogelijk maakt. Download een app en stuur een tekst of foto van iets waarvan je dat als potentieel bedreigend ervaart.

Gouverneur Andrew Cuomo lanceerde de app ‘See Something, Send Something‘ (iOS, Android), een titel die verwijst naar de jarenlange?overheidscampagnes waarin het belang van?melden onderstreept wordt: “See something, say something”. Nu kan dat dus ook digitaal, overal en altijd.

De tipgever hoeft niet meer na te denken aan welke agent of politiebureau de melding gedaan moet worden. De app wordt gelanceerd in een periode waarin wereldwijd het dreigingsniveau is gestegen en het vroegtijdig ontvangen van zwakke signalen van belang is. Die zwakke signalen worden wat duidelijker als er een foto bij zit.
De?Metropolitan Transportation Authority gaf aan 46 extra politieagenten in te huren als gevolg van de?toenemende aandacht voor terrorismebestrijding.?De politie zegt dat alle tips ontvangen via de app vertrouwelijk en veilig zal zijn.?De app is echter geen vervanging van 911.

Bronnen: WHEC Rochester, NY Gov, WWLTV

Trends in vroegtijdig signaleren afwijkend gedrag

Geef een reactie

Het vroegtijdig signaleren van afwijkend gedrag biedt kansen om incidenten te voorkomen of te verstoren, of om daders op heterdaad te betrappen. In dit artikel wordt ingegaan op de gesignaleerde trends in het gebruik van kennis over afwijkend gedrag.

Door: Rick van der Kleij, Dianne van Hemert, Arnout de Vries, Jeroen van Rest (TNO)

Veiligheid staat in Nederland hoog op de politieke en maatschappelijke agenda. De politiek stelt dat straten, wijken en openbare ruimten veiliger moeten worden. De overheid wil straatterreur, overlast, intimidatie, agressie, geweld en criminaliteit daadkrachtig aanpakken. Bovendien moet terrorisme zo veel mogelijk worden voorkomen, bijvoorbeeld in de voor terroristische aanslagen kwetsbare openbare vervoersector.

Veiligheid is mede afhankelijk van het vermogen om vroegtijdig te beoordelen of er sprake is van een incident, vergrijp of delict. Het vroegtijdig signaleren van afwijkend gedrag biedt kansen om incidenten te voorkomen of te verstoren, of om daders op heterdaad te betrappen. Wij defini?ren afwijkend gedrag in dit artikel als het gedrag van personen met kwade intentie dat voorafgaat en gerelateerd is aan criminele of terroristische activiteiten.

Afwijkend gedrag

Het toepassen van kennis van afwijkend gedrag is geen gemakkelijke taak. Om de complexiteit hanteerbaar te maken wordt vaak gekeken vanuit verschillende perspectieven naar relevante vraagstukken binnen de openbare orde- en veiligheidssector. Binnen het TNO-onderzoeksprogramma Veilige Maatschappij is gekozen voor de perspectieven mens, omgeving, techniek en organisatie, die allen samen een stempel drukken op de kwaliteit van het toezicht. Zo wordt het succes van toezicht op afwijkend gedrag wordt niet alleen bepaald door de kwaliteiten van de veiligheidsprofessional, ofwel de mens, maar ook door de specifieke omgeving waarin het werk wordt uitgevoerd. Een onoverzichtelijke en drukke openbare ruimte maakt het volgen en terugvinden van verdachte personen een lastige taak. Ook de kwaliteit van de techniek die het werk van deze professionals ondersteunen, zoals (intelligente) camera?s, en de manier waarop deze technische systemen worden ingezet, bepalen in belangrijke mate de effectiviteit van toezicht. Tenslotte drukt de manier waarop het toezicht is georganiseerd, ofwel de organisatie van het toezicht, een stempel op de kwaliteit. Een goede onderlinge afstemming van activiteiten en een actief beleid gericht op het delen van relevante informatie tussen verschillende partijen onderling leveren aanzienlijk meer winst op in termen van effectiviteit dan een veelvoud van partijen die onafhankelijk van elkaar opereren in de(zelfde) ruimte. Hoewel een integrale benadering dus te prefereren is bij het toepassen van kennis van afwijkend gedrag, hanteren we ook hieronder, omwille van de eenvoud, de vier verschillende perspectieven als kapstok voor het bespreken van trends in het gebruik van kennis van afwijkend gedrag.

Toekomst

De toekomst van toezicht op afwijkend gedrag wordt volgens ons door een aantal trends bepaald. Deze ontwikkelingen liggen op elk van de vier eerder genoemde perspectieven op toezicht, namelijk mens, omgeving, techniek en organisatie. Ten eerste, door technologische innovaties die de veiligheidsprofessional inzicht kunnen geven in zijn of haar eigen psychofysiologische toestand, zien wij een toegenomen aandacht voor de toezichthouder als mens. Ten tweede, als we naar de omgeving kijken, zien we nieuwe dreigingen die zich online manifesteren, zoals bijvoorbeeld op social media. Ten derde, op het gebied van techniek zien we de toepassing van intelligente gedragscamera?s verschuiven van de laboratoria naar de praktijk. Ten vierde, vanuit de organisatie zien we een toegenomen aandacht voor het zorgvuldig gebruik van het huidige beste empirische bewijsmateriaal bij het toepassen van veiligheidsmaatregelen, oftewel de implementatie van onderzoeksresultaten in de praktijk. Hieronder bespreken wij deze vier trends.

Trend 1: Hernieuwde aandacht voor de veiligheidsprofessional

De laatste jaren is veel onderzoek gedaan naar het beter identificeren van afwijkend gedrag van criminelen zoals terroristen. In diverse studies worden fysieke grootheden geobserveerd of zelfs gemeten om daarmee iets te zeggen over gedrag, zoals kledingkeuze, gesproken woord, houding, gebaren, looppatroon, kijkrichting, zweten, lichaamstemperatuur, gelaatsuitdrukking (incl. micro-expressie), hartslag en neurologische signalen (Burghouts, Den Hollander, Schutte, Marck, Landsmeer & Den Breejen, 2011; Poh, McDuff, & Picard, 2011).

Sensoren

Door nieuwe sensoren, die gemakkelijk op het lichaam, in kleding of in andere toepassingen kunnen worden bevestigd, denk aan Google Glass of aan ?slimme? horloges, zal het in de toekomst ook mogelijk worden om nauwkeurig, objectief en uitgebreid metingen te verrichten, niet alleen aan burgers, maar ook aan de veiligheidsprofessional zelf. Het functioneren van de professional kan met behulp van psychofysiologische metingen en gedrags- en bewegingsmetingen gedurende langere perioden in kaart worden gebracht. Veiligheidsprofessionals kunnen hierdoor niet alleen meer informatie over zichzelf maar misschien ook indirect over anderen verkrijgen. Subtiele gedragsafwijkingen van personen met kwade intentie kunnen bijvoorbeeld onbewust een psychofysiologische reactie oproepen bij de veiligheidsprofessional. Het zichtbaar maken van deze reactie kan de professional bewust maken van de eigen vooroordelen of denkfouten of juist helpen bij het interpreteren van het gedrag van anderen. Ook kunnen sensoren de veiligheidsprofessional suggesties doen voor rusttijden op basis van indicaties van vermoeidheid of afgenomen alertheid (zie Oken, Salinsky, & Elsas, 2006). Het slim combineren van technische kennis op het gebied van metingen op de persoon met, ten eerste, sociaalwetenschappelijke expertise op het gebied van psychofysiologie en, ten tweede, domeinkennis over veiligheid kan antwoord geven op nieuwe vragen omtrent de effectiviteit van veiligheidsprofessionals. Deze beweging, ook wel quantified self genoemd, wordt gefaciliteerd door snelle ontwikkelingen in het omgaan met grote hoeveelheden data. Meer sensoren betekenen een toenemende hoeveelheid beschikbare data voor veiligheidsorganisaties. Onze verwachting is dat de grote hoeveelheid data en analyse hierop zal leiden tot nieuwe inzichten en innovaties, ofwel tot data driven innovation.

Trend 2: Online afwijkend gedrag

Technische en sociale wetenschappen hebben zich sinds een aantal jaren gestort op het beter analyseren en begrijpen van online gedrag. Met de komst van Internet en meer specifiek met de komst van verschillende sociale netwerken zoals Twitter en Facebook, heeft de invloed van social media op ons gedrag terrein gewonnen. Ook sociale be?nvloeding manifesteert zich online. Pestgedrag, criminaliteit, protesten en zelfs revoluties vinden steeds vaker online plaats.

Media

De invloed van social media op ons gedrag is groot en wordt bepaald door een (ijs)berg aan factoren. Online afwijkend gedrag kan zich openbaren via plotse afwijkingen in het volume of frequentie van berichten, maar ook het aantal of type accounts dat actief wordt, of bijzondere trending topics die opkomen. Onderzoek toont aan hoe afwijkingen kunnen opbouwen tot signalen die gaan van cyberpesten of meningsverschillen en kunnen uitmonden in geweld, of over dreigingen en toenemende onrust dat kan omslaan in protesten (De Vries & Smilda, 2014). Aanbieders van social media diensten, zoals Twitter en Facebook, doen zelf al steeds meer aan het detecteren van ongewenst afwijkend gedrag. Zo vangt Twitter vreemde gedragingen af bij het aanmaken van accounts, bijvoorbeeld als iemand op een computer binnen een paar minuten meerdere accounts aanmaakt of daarbij onwenselijke namen gebruikt (zoals de naam van een terroristische groepering). Ook Facebook controleert op afwijkend gedrag. Zo gaat er een ?lampje branden? als twee gebruikers elkaar niet kennen en toch telefoonnummers uitwisselen, waarbij het leeftijdsverschil groot is. Misschien is het opa die een bericht stuurt aan zijn kleindochter, maar toch kijkt een medewerker van Facebook naar online afwijkend gedrag en doet deze melding bij de politie als er indicaties van pedofilie zichtbaar zijn. Dat de praktijk weerbarstiger is dan de theorie blijkt uit het rapport van een Britse parlementaire commissie die de omstandigheden rond de moord onderzocht op de Engelse militair Lee Rigby (Brandhorst, 2014). Facebook wordt hierin verweten te weinig te hebben gedaan om de ?overduidelijk extremistische? chats van een van de twee verdachten te melden aan de geheime diensten.

Toch is er meer nodig. Het ontbreekt de politie en veel andere organisaties aan beproefde mogelijkheden om ongewenst digitaal gedrag te detecteren, consistent te duiden en er tegen op te treden. Zo mag de politie zich bijvoorbeeld niet voordoen als een minderjarige om een online pedofiel te kunnen pakken (Lensink, 2014). Aanvullende methoden zijn nodig die de politie helpt bij haar werk in de digitale samenleving.

Trend 3: Intelligente gedragscamera?s

Camerabeelden leveren een groeiende bijdrage aan de veiligheid (La Vigne, Lowry, Markman, & Dwyer, 2011). De Koninklijke Marechaussee (KMar), politie, gemeenten en beheerders van kritieke infrastructuur ondervinden echter een stortvloed aan beelden, zowel in live toezichtruimtes, als in opsporing. Bovendien is er een toenemende druk op de kosten van het uitkijken en doorzoeken van deze beelden. Het tijdig vinden van relevante informatie in deze beelden wordt hierdoor steeds moeilijker waardoor de effectiviteit van toezichthouders vermindert. Tegelijkertijd is de wens van de Nederlandse overheid en maatschappij om steeds meer zaken te kunnen aanpakken en bij die zaken zo veel mogelijk naar de ?voorkant? van een incident te komen. Dat wil zeggen van opsporing naar heterdaad, en van heterdaad naar preventie (Van der Kamp, Van ?t Hooft, & Zwier, 2014).

Het Ministerie van BZK heeft in het kader van het programma Veiligheid door innovatie in december 2010 een roadmap voor beeldtechnologie in het veiligheidsdomein laten opstellen (Flight & Hulshof, 2010). In het rapport wordt gesteld dat het indammen van de groei van beeldmateriaal geen optie is. Dit komt overigens vooral doordat er door diverse organisaties voor allerlei doeleinden sensoren worden geplaatst. Als de data er dan toch is, dan cre?ert dat de verplichting voor de politie en andere veiligheidsorganisaties om daar ook iets mee te doen om incidenten te voorkomen, of althans incidenten te stoppen of op te lossen. De enige manier om werkelijk vooruitgang te boeken is dan ook om beter te worden in het vinden van relevante beelden in de totale beeldenstroom.

Algoritme

Ontwikkelingen in sensoren, rekenkracht, opslag- en netwerkcapaciteit en algoritmes zorgen voor nieuwe mogelijkheden in het vinden van relevante beelden. De intelligente gedragscamera is het archetypische voorbeeld van een innovatie van toezicht op afwijkend gedrag. Intelligente gedragscamera?s zijn camera?s die in combinatie met specifieke software geautomatiseerd afwijkend gedrag kunnen herkennen. Verwacht wordt dat intelligente gedragscamera?s leiden tot verhoogde effici?ntie en effectiviteit voor zowel proactief cameratoezicht als opsporing (Van der Kamp, Van ?t Hooft, & Zwier, 2014).

De intelligente gedragscamera is het laboratorium inmiddels ontgroeid. Op dit moment lopen er een aantal initiatieven om intelligente gedragscamera?s in de praktijk te beproeven, zoals bij de Koninklijke Marechaussee op Schiphol. De veelheid en diversiteit aan gedrag in een real-life setting maakt een accurate herkenning van gedrag een technische uitdaging. De grootste uitdaging komt voort uit het feit dat het interessante gedrag maar heel weinig voorkomt. Het overgrote deel van het gedrag is volkomen normaal en heeft niets te maken met incidenten of ongewenste situaties. Het is zoeken naar de speld in de hooiberg zonder daarbij teveel onterechte alarmen te genereren. Onze verwachting is dat deze proeven succesvol worden doorlopen en leiden tot invoering van de technologie in de praktijk ter ondersteuning van de veiligheidsprofessional in het algemeen en de cameratoezichtoperator in het bijzonder.

Trend 4: Implementatie van empirisch onderzoek in de praktijk

Er zijn diverse veiligheidsmaatregelen beschikbaar om afwijkend gedrag vroegtijdig te signaleren, zoals mediacampagnes gericht op burgers (bijvoorbeeld ?overvaller in beeld?), zelfbeschermingscursussen, bedrijfstrainingen, speciaal getraind surveillancepersoneel, cameratoezicht, slimme sensoren, data mining en behaviour profiling. De effectiviteit van deze maatregelen is het vermogen om een incident te voorkomen, verstoren of om iemand op heterdaad te betrappen. Op basis van empirische resultaten over de impact van genomen veiligheidsmaatregelen kan een partij binnen het veiligheidsdomein beslissingen nemen over mogelijke aanpassingen in de wijze waarop het toezicht wordt uitgevoerd.

Resultaat

Nog te vaak worden veiligheidsmaatregelen genomen zonder enige kennis van het empirische resultaat. Maatregelen worden veelal op basis van een enkele mening of niet onderbouwde theorie ge?mplementeerd of soms zelfs klakkeloos overgenomen uit landen met een goed imago als het gaat om veiligheidsmaatregelen zoals Isra?l of Amerika, maar veelal zonder een vertaling naar de lokale situatie. Een wetenschappelijke methode helpt om de effectiviteit, of ?berhaupt de voortgang aan te tonen van genomen maatregelen. Het belang hiervan toont het volgende voorbeeld: Een belangrijke reden dat het SPOT- programma van de Transportation Security Administration (TSA) momenteel onder vuur ligt van de Amerikaanse rekenkamer is dat het programma onvoldoende in staat is gebleken om de impact van predictive behavior profiling, ofwel het gebruik van kennis van afwijkend gedrag, onomstotelijk vast te stellen (Tennant, 2013).

Budget

Het gevolg is dat het budget waarmee het programma wordt gefinancierd onder druk is komen te staan. De rekenkamer heeft het congres aanbevolen om toekomstige financi?le bijdrage te beperken totdat de TSA kan aantonen dat het SPOT-programma bewezen effectief is (United States Government Accountability Office, 2013). Mede hierdoor lopen er momenteel diverse initiatieven, ook in Nederland, gericht op het opstellen van solide evaluatieprogramma?s voor het vaststellen van de empirische effectiviteit van predictive behavior profiling als middel om de veiligheid op luchthavens en aan boord van vliegtuigen te vergroten. Dit is in onze ogen een goede ontwikkeling. Door het opstellen van een wetenschappelijk verantwoord evaluatieprogramma draagt een uitvoerende instantie namelijk bij aan het vergroten van het draagvlak voor beveiligingsmaatregelen. Immers, beveiligingsmaatregelen worden sneller ingevoerd als kan worden aangetoond dat ze een positief effect hebben op de veiligheid.

Meer trends?

Op elk van de vier koppelvlakken, mens, omgeving, techniek en organisatie, zijn voorbeelden beschreven van trends die de toekomst van toezicht gaan bepalen. Er zijn uiteraard meer trends. Zonder daar in al te veel detail op in te gaan, willen wij er toch nog enkele kort benoemen. Een eerste die wij zien is het toegenomen belang van legitimiteit bij het nemen van veiligheidsmaatregelen. Recent onderzoek laat zien hoe mensen de veiligheid en de legitimiteit van veiligheidsmaatregelen ervaren in de context van servicekwaliteit (Van der Kleij, Roelofs, & Van Hemert, 2014). Niet alleen laat het onderzoek zien dat de relatie tussen veiligheid en service meer uitgesproken wordt voor hogere waarden van veiligheid, ook legitimiteit blijkt een sleutelvariabele met betrekking tot de relatie tussen beide variabelen. De ervaren veiligheid komt bijzonder ten goede aan de servicebeleving wanneer de veiligheidsmaatregelen als legitiem worden ervaren. Het is voor exploitanten dus van belang om te zorgen dat getroffen veiligheidsmaatregelen in de ogen van bezoekers legitiem zijn. De uitdaging voor de komende tijd ligt in het ontwikkelen van veiligheidsmaatregelen die niet alleen het publiek niet hinderen, maar ook als legitiem worden ervaren. Interessant in dit opzicht is hoe ?onzichtbare? veiligheidsmaatregelen worden ervaren, zoals security questioning, waarbij contact wordt gelegd met bezoekers en klanten vanuit een servicegedachte door het stellen van slimme en onverwachte vragen, waarop criminelen zich niet hebben kunnen voorbereiden (zie Van Pel, Verhagen, & Wijn, 2012).

Wapenen

Een andere trend is dat criminelen en terroristen zich beter ?wapenen? tegen toezicht op afwijkend gedrag. Het wordt verondersteld dat terroristen trainen op het tegengaan van stresssignalen die hen kunnen verraden in de aanloop naar een actie. Het is de vraag in welke mate trainen effectief is, en hoe daarop is te anticiperen. Bovendien is steeds meer informatie voorhanden waarmee personen met kwade intentie hun voordeel kunnen doen, zoals recentelijk nog een handboek is ?ontdekt? dat opgesteld zou zijn door IS-aanhangers, dat tips geeft over hoe jihadgangers veilig het ?kalifaat? kunnen bereiken (Atasever, 2015).

Mobiele sensoren

Ten slotte is de intrede van mobiele sensoren een belangrijke trend. We zijn op weg naar een tijdperk waar de loodgieter de dakgoot met een onbemand luchtvaartuig inspecteert en waar fervente hobbyisten voor de kick nachtelijke vluchten maken boven belangrijke gebouwen en kritieke infrastructuur. Wat betekent dit voor de handhaving in het lage luchtruim? Interessant zijn de ontwikkelingen in Amerika waar onlangs, na het neerstorten van een onbemand luchtvaartuig in de achtertuin van het Witte Huis, in overeenstemming met de Amerikaanse luchtvaartautoriteit FAA, een belangrijke fabrikant een zogenaamde firmware update heeft uitgevoerd bij haar luchtvaartuigen waardoor deze niet meer kunnen vliegen in een deel van Washington (Bouwma, 2015). Ook zijn er ontwikkelingen die het onmogelijk maken voor onbemande luchtvaartuigen om landsgrenzen te overschrijden. Hiermee kan mogelijk drugshandel worden voorkomen. In dit tijdperk zullen veiligheidsorganisaties niet alleen moeten handhaven in het lage luchtruim, maar ook daar kansen moeten grijpen die door de intrede van deze nieuwe technologie ontstaan. Onbemande luchtvaartuigen kunnen helpen om een plaats-delict snel en effici?nt in beeld te brengen, maar in de toekomst wellicht ook om minder invasieve interventies te plegen. Een achtervolging van een overvaller kan bijvoorbeeld wellicht veiliger met een onbemand luchtvaartuig dan met een politieauto.

Veilige maatschappij

Heeft het onderzoeksprogramma naar het vroegtijdig signaleren van afwijkend gedrag geleid tot een veiliger maatschappij? Binnen dit onderzoeksprogramma hebben we tientallen projecten uitgevoerd voor en met partijen binnen de publieke en private veiligheid, zoals politie, Douane, KMar, Ministerie van Defensie, gemeenten, particuliere beveiligingsorganisaties, videosurveillance systeemintegrators, beheerders van kritieke infrastructuur en inlichtingen- en veiligheidsdiensten. Met de uitkomsten van deze projecten hebben deze partijen ieder op hun eigen wijze bijgedragen aan een veiliger maatschappij. Maar deze toekomstverkenning laat zien dat het werk nog niet is gedaan. Onze maatschappij is constant aan verandering onderhevig en zo ook de veiligheidsrisico?s. Veranderingen lijken elkaar bovendien steeds sneller op te volgen, gelijk aan de wet van Moore. De Nederlandse openbare orde en veiligheidsmarkt moet zich aanpassen aan veranderende omstandigheden om te ?overleven? en criminaliteit de baas te blijven. In dit kader is innovatie cruciaal om criminaliteit een stap voor te blijven. Zicht op toekomstige ontwikkelingen is onontbeerlijk om te komen tot innovatie. Dit paper en de daarin beschreven trends kan partijen binnen de publieke en private veiligheid helpen om lijnen voor kennisontwikkeling en daarmee innovatiekansen, te detecteren. De auteurs roepen organisaties dan ook op om innovaties niet te schuwen, maar te omarmen, zodat ook zij straks optimaal kunnen blijven bijdragen aan het realiseren van een veiliger maatschappij.

Dit onderzoek is deels gefinancierd door de Rijksoverheid en uitgevoerd binnen het TNO vraaggestuurd programma Veilige Maatschappij, Topic 1: Afwijkend gedrag.
Correspondentie over dit artikel kan worden geadresseerd aan dr. Rick van der Kleij, TNO Earth, Life, and Social Sciences, Kampweg 5, Postbus 23, 3769 ZG Soesterberg; E-mail: [email protected].
De auteurs zijn Maaike Lousberg en Remco Wijn dankbaar voor hun bijdragen aan dit artikel.

Literatuur

Atasever, H. (2015, 23 maart). IS-handboek voor westerse jihadgangers. Zaman vandaag. Geraadpleegd op 25 maart 2015, van http://www.zamanvandaag.nl/nieuws/turkije/8378/handboek-voor-westerse-jihadgangers
Bouwma, R. (2015, 28 januari). Firmware-update houdt drones bij Obama vandaan. PCM. Geraadpleegd op 12 maart 2015, van http://www.pcmweb.nl/nieuws/firmware-update-houdt-drones-bij-obama-vandaan.html
Brandhorst, C. (2014, 26 november). Facebook had slachtpartij soldaat kunnen voorkomen. Algemeen Dagblad. Geraadpleegd op 2 december 2014, van http://www.ad.nl/ad/nl/13424/Terreuraanval-Woolwich/article/detail/3798596/2014/11/26/Facebook-had-slachtpartij-soldaat-kunnen-voorkomen.dhtml
Burghouts, G. J., Den Hollander, R., Schutte, K., Marck, J.W., Landsmeer, S., & Den Breejen, E. (2011). Increasing the security at vital infrastructures : Automated detection of deviant behaviors. Proceedings of SPIE, Vol. 8019. doi: 10.1117/12.884579.
De Vries, A., & Smilda, F. (2014). Social Media. Het Nieuwe DNA. Elsevier Reed Business.
Flight, S., & Hulshof, P. (2010). Roadmap beeldtechnologie veiligheidsdomein. DSP-groep.
La Vigne, N.G., Lowry, S.S., Markman, J.A., & Dwyer, A.M. (2011). Evaluating the use of public surveillance cameras for crime control and prevention. Technical Report 412403. Urban Institute. Washington, DC. US.
Lensink, H. (2014, 19 april). Plaats delict: social media: Hoe de politie surveilleert op internet. Vrij Nederland. Geraadpleegd op 13 november 2014, van http://www.vn.nl/Archief/Justitie/Artikel-Justitie/Plaats-delict-social-media.htm
Oken, B.S., Salinsky, M.C., & Elsas, S.M. (2006). Vigilance, alertness, or sustained attention: Physiological basis and measurement. Clinical Neurophysiology, 117 (9), 1885-1901. doi: 10.1016/j.clinph.2006.01.017.
Poh, M.Z., McDuff, D.J., & Picard, R.W. (2011). Advancements in noncontact, multiparameter physiological measurements using a webcam. Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, 58(1), 7-11.
Tennant, M. (2013, 29 november). SPOT-ted $900 million, TSA program hasn?t caught one terrorist. The New American Magazine. Geraadpleegd op 24 november 2014, van http://bit.ly/1xd3RJ3
United States Government Accountability Office (2013). Aviation security. TSA should limit future funding for behavior detection activities. Report to Congressional Requesters. GAO-14-159.
Van der Kamp, R., Van ?t Hooft, W., & Zwier, E. (2014). Projectplan HARVEST: Human activity recognition in video streams. Van reactief naar proactief cameratoezicht. Versie 3.0. NCTV.
Van der Kleij, R., Roelofs, M., & Van Hemert, D. (2014). Gaan veiligheidsmaatregelen ten koste van de dienstverlening? Tijdschrift voor Veiligheid, (13) 4, 3-19.
Van Pel, B., Verhagen, B., & Wijn, R. (2012). Predictive profiling of proactief beveiligen: Security questioning & prikkelen. Security Management, 9, 40-43.

Bron: Security management

App: My Mobile Watchdog

Geef een reactie

Veel ouders willen weten op welke websites en apps hun kinderen zitten. Controle-apps vertellen ouders hoe vaak en hoe lang kinderen een online dienst gebruiken.?Ook kunnen ouders met controle-apps bepaalde websites en apps blokkeren op de telefoon van hun kind. Daarbij kun je denken aan goksites, maar ook aan ?nutteloze? apps zoals Snapchat. Met de controle-app My Mobile Watchdog?(Android) kun je zelfs een camera blokkeren.

Bronnen: MyMobileWatchdog

Social Media DNA

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

Tagarchief: gedrag

Virtual reality als onderzoeksmethode om inbrekers te doorgronden

Twitter en bioritme

App: See Something, Send Something

App: My Mobile Watchdog