Tagarchief: preventie

Duizenden digitale buurtwachten. Hoe werkt het en wordt het veiliger?

Overal in Nederland verenigen buurtbewoners zich in Whatsappgroepen om de boel in de gaten te houden. Nederland telt intussen duizenden van zulke digitale buurtwachten. Hoe werkt het en worden wijken er veiliger van?

?De politie kan niet permanent op elke straathoek staan?

Kat verdwenen, fiets gestolen, oppas gevraagd; zulke berichten horen niet thuis in een WhatsAppgroep buurtpreventie. ?Je moet alleen iets melden als je nog iets verdachts ziet, want dan kunnen de buurt en de politie actie ondernemen?, zegt Hielke Bethlehem (53), die in Ede-West betrokken was bij de oprichting van WhatsAppgroepen. Ede West was een van de eerste wijken in Nederland met een digitale buurtwacht. Ede-Rietkampen was de allereerste. In 2012 werd daar zoveel ingebroken, dat het werk van de wijkagenten vrijwel geheel bestond uit het opnemen van aangiftes. Op hun voorstel gingen bewoners elkaar via WhatsApp waarschuwen voor onraad. Het jaar erna nam het aantal inbraken af met bijna 40 procent. Snel daarop vond het initiatief navolging in andere Edese wijken. Bethlehem reageerde op een oproep van de wijkagenten en werd co?rdinator voor Ede-West. Op basis van de ervaringen van de politie in Ede-Rietkampen, bedachten de wijkagenten en Bethlehem samen regels om WhatsAppgroepen te laten functioneren. ?Dus geen berichten over buurtbarbecues of kaartavondjes. Dan verslapt de aandacht en haken mensen op den duur af.? Hun zogenoemde SAAR-methode (zie kadertekst) wordt door veel WhatsAppgroepen overgenomen. SAAR staat voor?Signaleren van de verdachte, Alarmeren van de politie via 112, Appen met de overige buurtbewoners en vervolgens Reageren, door de persoon die zich verdacht gedraagt aan te spreken.

De SAAR-methode:

  • Signaleer een verdachte situatie: er klimt b? voorbeeld iemand b? de buren over de schutting.
  • Alarmeer de politie via 112. Maar alleen als er nog een verdachte in beeld is. De politie houdt contact met de melder.
  • App. Deel observatie, eventueel met een foto of filmpje. Meld dat 112 is gebeld, om te voorkomen dat meer deelnemers bellen.
  • Reageer, als dat veilig l?kt te kunnen, door de persoon in kwestie aan te spreken.

wabp-grafiek

Natuurlijk loop je dan de kans dat die de benen neemt. ?Misschien?, zegt Bethlehem, ?maar het belangrijkste doel van de groepsapp is inbraken voorkomen.? En misschien houdt de politie hem dan een?paar straten verderop aan. ?Omdat alle deelnemers in de groepsapp hem zullen proberen te volgen.? De beheerders van alle digitale buurtwachten in Ede zitten samen ook in een aparte groepsapp. Zo kunnen berichten met meerdere wijken worden gedeeld. In alle wijken van de stad zijn intussen WhatsAppgroepen actief met in totaal zo?n drieduizend deelnemers. Ook in de meeste omliggende dorpen van de gemeente Ede hebben buurtbewoners zich digitaal verenigd. Het aantal woninginbraken in de gemeente nam in 2014 met 45 procent af in vergelijking met het jaar ervoor. Vorig jaar registreerde de politie wederom een daling van 15 procent. Bethlehem: ?In sommige wijken is het zo rustig dat groepsleden zich opnieuw aanmelden omdat ze denken dat ze eruit zijn gegooid.? Waterbedeffect bl?ft uit Het voorbeeld van Ede vond hier en daar al navolging, maar de landelijke groei zette pas goed in toen de Tilburg universiteit in oktober 2015 met de uitkomst kwam van een onderzoek naar het effect van dergelijke WhatsAppgroepen. De universiteit had het half jaar ervoor het aantal inbraken in 35 buurten in Tilburg geteld, voor en na de invoering van een digitale buurtwacht. Het totaal aantal inbraken daalde van 60 naar 30 per maand. Die daling is volgens onderzoeksleider en ?misdaadeconoom? Ben Vollaard het gevolg van een combinatie van factoren. ?Waarschuwingsstickers en -borden in de wijk die erop wijzen dat er een groep actief is (verkrijgbaar via wabp.nl, Red.), hebben een preventieve werking. En ik denk dat mensen ook echt alerter zijn als ze meedoen aan een WhatsAppgroep.? Daarbij komt, denkt Vollaard, dat bewoners door de aandacht voor inbraken meer gaan letten op inbraakpreventie. Opvallend is dat het zogenoemde waterbede ect in Tilburg uitbleef; inbrekers zochten hun heil niet in buurten zonder WhatsAppgroep. ?Woninginbraken worden meestal gepleegd door gelegenheidsinbrekers die alleen in de eigen wijk toeslaan?, zegt Vollaard. Inbrekers aangehouden In Tilburg zijn dankzij WhatsAppgroepen zo?n tien inbrekers aangehouden. Ton Evers, oprichter van de eerste digitale buurtwacht in Tilburg, was betrokken bij zo?n actie. ?Een jongen gedroeg zich nerveus bij een woning. De politie werd gealarmeerd en informatie over de knul inclusief een foto werd meteen met de groep gedeeld.? De jongen vluchtte, maar de deelnemers van de groepsapp hielden elkaar op de hoogte van de route die hij afl egde. ?Zo kon de 112-melder de politie vertellen wat de?laatste stand van zaken was. Hij gaf de laatste update uit de WhatssAppgroep door.? Daardoor kon de politie de jongen op het station aanhouden. ?Het e ectief inzetten van die honderden extra ogen op straat verklaart volgens Vollaard het succes van de WhatsAppgroepen. ?De politie kan niet permanent op elke straathoek staan. Je moet het van de bewoners hebben.? In heel Tilburg, waar nu 90 groepen actief zijn, daalde het aantal woninginbraken vorig?jaar met bijna 40 procent ten opzichte van 2011.?

wabp-kaart

Tips voor een WhatsAppgroep:

  • Maak afspraken over b? voorbeeld de minimumleeft?d van de deelnemers en welke straten deelnemen.
  • Zorg voor een of meerdere beheerders van de groep. Z? onderhouden contact met de w?kagent en eventueel andere groepen in de buurt.
  • De WhatsAppgroep is een burgerinitiatief. De politie komt pas in actie na een melding b? 112.
  • Hanteer de SAAR-methode.
  • Gebruik een afw?kend meldingsgeluid voor de app.
  • Gebruik de WhatsAppgroep alleen voor verdachte situaties en niet voor andere buurtberichten. Anders wordt de attentiewaarde minder.
  • Bent u melder van een 112-bericht? Deel dan de informatie die u van de politie kr?gt met de groep, zodat iedereen betrokken bl?ft.

Op heterdaad Landelijk daalde het aantal geregistreerde inbraken vorig jaar onder de 65 duizend, blijkt uit cijfers van het Centraal Bureau voor de Statistiek. In 2012 was dat nog ruim 91 duizend. De politie schrijft deze daling niet uitsluitend toe aan de opkomst van de WhatsAppgroepen. ?Ook andere burgerinitiatieven (zie kader) en voorlichting door de politie dragen hieraan bij?, zegt Sybren van der Velden, landelijk projectleider Woninginbraak bij de Nationale Politie. ?Wat we van oudsher wel weten, is dat van alle aanhoudingen van inbrekers op heterdaad, 80 procent dankzij meldingen van burgers gebeurt.? Hoeveel digitale buurtwachten Nederland telt, is niet bekend, omdat registratie niet verplicht is. Maar op de site van WhatsApp Buurtpreventie (wabp.nl) hebben zich 3.301 groepen aangemeld, waarvan 21 vlak over de grens in Belgi? een oogje in het zeil houden. Stephanie Nap (37), zelf meerdere malen slachto er van een woninginbraak, begon wabp.nl vorig jaar om beginnende groepen te helpen. Op haar site houdt ze onder meer bij?waar al buurtwachten actief zijn, op een kaart, inclusief contactgegevens. ?Ik vind samenwerking tussen aangrenzende buurten belangrijk?, zegt Nap. Projectleider Woninginbraak Van der Velden adviseert groepen zich vooral ook aan te melden bij de gemeente en de wijkagent. Van der Velden is zelf beheerder van een digitale buurtwacht in zijn woonplaats en heeft geregeld contact met de wijkagent. ?WhatsApp?Buurtpreventie en de gemeente faciliteren de groepen en de politie wil graag ondersteunen.? Verdachte situatie Wordt de politie niet overstelpt met 112-meldingen van enthousiaste whatsappers? ?Nee, dat is niet het geval?, zegt Van der Velden. Dankzij de SAAR-methode, vermoedt hij. ?Mensen weten dat ze alleen een melding mogen doen bij een verdachte situatie waarbij ze nog een persoon zien.? Wat verdacht is, is overigens niet altijd even simpel vast te stellen. Van der Velden: ?Dat is altijd lastig. Iets wat afwijkt van het normale straatbeeld,? Gewoon afgaan op je onderbuikgevoel, adviseert Hielke Bethlehem. Garanties zijn er niet. Zo zag Bethlehem twee jongens meerdere keren door zijn straat lopen en bij huizen naar binnen kijken. Hij vertrouwde het niet, belde de politie en appte zijn groep. De jongens verdwenen uit zijn zicht, maar de politie wist hen toch te vinden en aan te spreken. Bleken het twee onschuldige jongens te zijn die een afspraak hadden met een meisje, maar haar huisnummer niet meer wisten. En dat konden ze met een WhatsAppbericht bewijzen.

Bronnen: Eigen Huis

https://issuu.com/eigenhuis/docs/preview_ehm_juni_2016/3?e=2414833/36099823

Predictive policing: politiewerk aan de hand van voorspellingen

knightscope

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?

pred1

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.

pred3

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?.

pred4

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.

 

Politie en burgers: van informatie delen naar volwaardige samenwerking

attentie whatsapp

Politie en burgers: van informatie delen naar volwaardige samenwerking

Door: Jos? H. Kerstholt, Arnout de Vries & Roy Mente

Samenvatting
De politieorganisatie maakt steeds meer gebruik van de capaciteit, kennis en kunde van burgers, vooral in de context van Gebiedsgebonden Politiewerk (GGPW). Dit artikel geeft een overzicht van de huidige stand van zaken. We concluderen dat sociale media een steeds belangrijker rol spelen in de interactie tussen politie en burgers, wat nieuwe mogelijkheden cre?ert voor verdergaande samenwerking. Implementaties van GGPW, zoals verschillende vormen van burgerparticipatie, lijken vooral effect te hebben op sociaal-psychologische factoren als zichtbaarheid, vertrouwen en legitimiteit. Deze effecten kunnen echter wel de criminaliteitscijfers indirect be?nvloeden.

Een belangrijke pijler van Gebiedsgebonden politiewerk (GGPW, Community Oriented Policing in de Engelstalige literatuur) is de samenwerking met burgers. Ook is er, in contrast met het traditionele politiewerk, een duidelijke verschuiving te zien van handhaving en vervolging naar preventie van criminaliteit (Gill, Weisburg, Telep, Vitter & Bennett, 2014). Algemeen worden voor GGPW drie kernfactoren onderscheiden: samenwerking met burgers, organisatieverandering en het oplossen van problemen. GGPW gaat dus niet over het simpelweg verbeteren van de relatie tussen de politie en burgers, maar het richt zich specifiek op het oplossen van een probleem waarbij ook de capaciteit en expertise van burgers (en mogelijk private partijen) worden ingezet. De organisatieverandering houdt vooral in dat wijkagenten de ruimte moeten hebben om oplossingen af te stemmen op de lokale situatie, hetgeen vanuit de organisatie zo goed mogelijk gefaciliteerd dient te worden.

In een recente internationale studie naar de effecten van GGPW maakten Gill et al., (2014) een onderscheid in vijf indicatoren: criminaliteit, overlast, angst, tevredenheid van burgers en legitimiteit van de politie. De algemene conclusie die zij uit hun analyse trokken is dat GGPW positieve effecten heeft op de tevredenheid van burgers, de perceptie van overlast en verloedering en de legitimiteit van de politie, maar slechts zeer beperkte effecten op (angst voor) criminaliteit. Deze conclusie komt overeen met eerdere bevindingen: beperkte effecten op criminaliteitsreductie, maar positieve effecten op andere uitkomsten als de tevredenheid van burgers en vertrouwen in de politie (Weisburd & Eck, 2004).

Deze conclusies zijn gebaseerd op de directe effecten van GGPW, maar zoals ook is opgemerkt door Gill et al., (2014), zijn er wel aanwijzingen dat een toename van gepercipieerde legitimiteit er ook toe leidt dat burgers eerder meewerken en de criminaliteit afneemt (Bradford, Jackson & Hough, 2013; Mazerolle, Antrobus, Bennett & Tyler, 2013). Daarnaast werd in een recente meta-analyse van Braga, Welsh en Schnell (2015) ook aangetoond dat reductie van overlast en verloedering tot minder criminaliteit leidt. Al met al zijn er dus aanwijzingen dat de korte-termijn effecten van GGPW vooral tot uiting komen in psycho-sociale factoren als beleving en vertrouwen, maar dat deze effecten op de lange termijn wel degelijk een effect hebben op het verlagen van criminaliteit.

Omdat het overzicht van Gill et al. (2014) vooral is gebaseerd op onderzoek in Amerikaanse buurten, geven we in het huidige paper een overzicht van GGPW in Nederland, waarbij we ook aandacht besteden aan de rol van sociale media. We streven daarbij niet naar een?complete weergave van alle evaluaties en effecten, maar het doel is vooral om de huidige stand van zaken te schetsen als basis voor het defini?ren van vervolgstappen die nodig zijn om de samenwerking met burgers (nog meer) te verbeteren naar een volgende generatie van GGPW.

Inleiding

In zowel de VS als Europa is er toenemende aandacht voor Gebiedsgebonden Politiewerk?(GGPW, Community Oriented Policing in de Engelstalige literatuur). In?tegenstelling tot het traditionele politiewerk waarbij het accent op rechts- en?ordehandhaving ligt, is binnen het GGPW-concept het betrekken van burgers in?de preventiefase van groter belang. Uit verschillende overzichtsartikelen komt?naar voren dat GGPW positieve effecten heeft op uitkomsten als de tevredenheid?van burgers, de perceptie van overlast en verloedering en de legitimiteit van de
politie, maar slechts beperkte effecten heeft op de reductie van criminaliteit (Gill,?Weisburg, Telep, Vitter & Bennett 2014; Land, Stokkom & Boutellier 2014; Weisburd?& Eck 2004).

Hoewel de directe effecten van GGPW op criminaliteitsreductie beperkt lijken,?zijn er wel indirecte effecten. Een toename van gepercipieerde legitimiteit leidt er?bijvoorbeeld toe dat burgers eerder meewerken met de politie en dat de criminaliteit?afneemt (Bradford, Jackson & Hough 2013; Mazerolle, Antrobus, Bennett &?Tyler 2013). Daarnaast werd in een recente meta-analyse van Braga, Welsh en?Schnell (2015) ook aangetoond dat reductie van overlast en verloedering tot minder?criminaliteit leidt. Al met al zijn er dus aanwijzingen dat de kortetermijneffecten?van GGPW vooral tot uiting komen in psychosociale factoren als beleving en?vertrouwen, maar dat deze effecten op de lange termijn wel degelijk een effect?hebben op het voorkomen van criminaliteit.
Omdat veel conclusies zijn gebaseerd op onderzoek in Amerikaanse buurten,?geven we in onderhavig artikel een overzicht van GGPW in Nederland, waarbij we?ook aandacht besteden aan de rol van sociale media. We streven daarbij niet naar?een complete weergave van alle evaluaties en effecten, maar het doel is vooral om?de huidige stand van zaken te schetsen als basis voor het defini?ren van vervolgstappen die nodig zijn om de samenwerking met burgers (nog meer) te verbeteren?naar een volgende generatie van GGPW.

Algemeen worden voor GGPW drie kernfactoren onderscheiden: samenwerking?met burgers, decentrale aansturing en het oplossen van problemen. GGPW gaat?dus niet over het simpelweg verbeteren van de relatie tussen de politie en burgers,?maar het richt zich specifiek op het oplossen van een probleem waarbij ook?de capaciteit en expertise van burgers (en mogelijk private partijen) worden ingezet.?De centrale vraagstelling van deze studie is derhalve welke effecten er zijn?gevonden van GGPW op zowel organisatieniveau als de directe samenwerking?met burgers.

1. GEBIEDSGEBONDEN POLITIEWERK
De belangrijkste redenen voor een landelijke implementatie van GGPW in Nederland in de jaren 90 van de vorige eeuw waren dat de politie: 1) meer direct zicht wilde hebben op relevante problemen in de wijk; 2) kon medi?ren tussen relevante belanghebbenden; en 3) meer autoriteit op kon bouwen (Boin, Van der Torre, ’t Hart, & Van der Meulen., 2003; Van der Vijver en Zoomer, 2004). De politie moest uit zijn isolement komen en het vertrouwen van burgers moest toenemen. Dus naast het bevorderen van veiligheid was het doel om via een lokale inbedding van de politie meer legitimiteit en vertrouwen van het publiek op te bouwen.
Binnen een basisteam zijn de wijkagenten sleutelfiguren voor de centrale doelen van GGPW, omdat zij in direct contact staan met de lokale gemeenschap. In principe is er ??n wijkagent per 5000 burgers, en voeren zij voor 80% van hun tijd activiteiten uit ten behoeve van de lokale gemeenschap. De wijkagenten werken daarbij samen met het basisteam, andere delen van de politieorganisatie, externe belanghebbenden en burgers.

Uit de Veiligheidsmonitor van 2014 (CBS, 2014) blijkt dat een kwart van de bewoners (zeer) tevreden is met het functioneren van de politie in de buurt wat ongeveer overeen komt met de cijfers uit 2012 en 2013. Opvallend is dat het grootste deel (42 procent) aangeeft dit niet te kunnen beoordelen. Ongeveer 40 procent van de respondenten vonden dat de politie burgers serieus neemt, bescherming biedt, reageert op problemen in de buurt en haar best doet. Slechts 20% vindt dat de politie contact heeft met bewoners in de buurt en zaken effici?nt aanpakt. Mensen zijn het meest negatief (49%) over de zichtbaarheid van de politie.

2. EFFECT STUDIES
Zowel op organisatieniveau als in de interactie met burgers speelt vertrouwen een centrale rol. Om vertrouwen te kunnen winnen is het noodzakelijk dat de politie zichtbaar en herkenbaar is?op wijkniveau. Uit onderzoek blijkt inderdaad dat het vertrouwen toe kan nemen als men de wijkagent kent (Beunders, Abraham, Van Dijk & Van Hoek 2011). Naast zichtbaarheid en herkenbaarheid zijn ook eerlijkheid en rechtvaardigheid van belang (Flight, Van Andel & Hulshof, 2006). Onderzoek heeft aangetoond dat de perceptie van eerlijkheid en rechtvaardigheid belangrijker is voor de legitimiteit dan de gepercipieerde effectiviteit. Met andere woorden: de manier waarop de politie omgaat met burgers is belangrijker dan de objectieve resultaten (Hough, Jackson, Bradford, Myhill, Quinton, 2010).

2.1 Organisatie
Net als in internationale studies heeft de Nederlandse wijkagent de taak om voor veiligheid in de wijk te zorgen, daarbij samen te werken met andere partijen en burgers te activeren om met hem of haar samen te werken (Van der Vijver & Zoomer, 2004). Effecten van GGPW blijken echter lastig te meten door onder meer de ambigu?teit van het concept en de doelen van GGPW (Terpstra, 2009; Van der Vijver & Zoomer, 2004). Bovendien moet het concept adequaat ge?mplementeerd zijn (Van der Vijver & Zoomer, 2004). Als te vroeg wordt ge?valueerd worden eerder implementatieproblemen gemeten dan de feitelijke effecten. Een laatste complicerende factor is dat GGPW per definitie een samenwerkingsverband is van meerdere partijen, waardoor effecten niet toegeschreven kunnen worden aan ??n afzonderlijke partij.

Hoewel de criminaliteit over de afgelopen jaren is gedaald (in 2014 werd zelfs acht procent minder misdrijven geregistreerd dan in 2013), is het niet duidelijk waar dit precies aan toe moet worden geschreven. Het algemene effect van GGPW had vastgesteld kunnen worden bij de invoering, maar dat heeft alleen in Haarlem plaatsgevonden (Van der Vijver en Zoomer, 2004). De effecten waren daar echter wel positief: minder criminaliteit-gerelateerde problemen, minder angst voor criminaliteit en burgers dachten positiever over de politie.

Als antwoord op het ambigue karakter van GGPW, analyseerde Terpstra (2011) de dagelijkse praktijk van wijkagenten en concludeerde dat er een discrepantie is tussen de theorie en de praktijk. Werkgebieden zijn vaak groot, er is slechts beperkte tijd om op straat door te brengen, en er is in het algemeen weinig beleid over hoe GGPW toegepast zou moeten worden. Hierdoor is het contact met burgers doorgaans beperkt en in de praktijk zijn wijkagenten slechts ge?nteresseerd in ??n specifieke vorm van burgerparticipatie: burgers als bron van informatie.

Rol van sociale media
Door technologische innovaties verandert de interactie tussen burgers en organisaties, zowel priv? als zakelijk. Steeds meer mensen, en ook de organisaties waar zij mee interacteren, gebruiken digitale communicatiemiddelen. Sociale media zijn ontwikkeld om de dialoog met een groot publiek te verbeteren (?many-to-many? interactie?) (Bertot, Jaeger & Hansen, 2012) Door sociale media kan op een snelle manier met een grote groep mensen worden ge?nteracteerd en het toenemende gebruik ervan binnen de politie heeft waarschijnlijk een grote invloed op de relatie met burgers.
Het eerste politie account op Twitter werd geregistreerd op 24 juli 2009 en in maart 2012 waren er 1000 accounts, waarvan 755 van wijkagenten (Meijer, Grimmelikhuijsen, Fictorie, Thaens & Siep, 2012). Die 1000 politieaccounts hadden meer dan 770.000 volgers, dus een gemiddelde van 770 volgers per account. In maart 2011 was dit toegenomen naar 150.000 volgers. In de loop van 2015 zijn er al meer dan 2000 politie accounts met gezamenlijk meer dan 4 miljoen volgers en zit de meerderheid van de wijkagenten op Twitter. Het aantal Twitter accounts en volgers is dus duidelijk snel aan het toenemen wat Twitter en andere social media platformen zoals Facebook, tot een serieuze communicatiemiddelen maakt, zowel voor het uitwisselen van informatie als voor het opbouwen en het onderhouden van een vertrouwensrelatie.

Twitterende wijkagenten spenderen tussen 10 en 30 minuten per dag aan het zelf sturen van een tweet of het reageren op tweets van anderen (Meijer et al., 2012). De inhoud van de tweets gaat over waar ze op dat moment mee bezig zijn, en kan gaan over wijkgerelateerde criminaliteit of aanhoudingen. Ongeveer 80% van de twitterende wijkagenten zegt te twitteren over tips met betrekking tot preventie, een kwart vraagt burgers mee te denken met specifieke vraagstukken, en slechts een klein deel zegt over priv?-zaken te twitteren. Vaak melden wijkagenten overigens wel dat ze met vakantie gaan om daarmee aan te geven dat reacties wat langer op zich kunnen laten wachten of ze verwijzen naar een collega. De wijkagenten hoeven slechts vrij globale richtlijnen te volgen bij het opstellen van tweets, maar vaak wordt hun twittergedrag wel gevolgd vanuit de organisatie en in sommige korpsen heeft het management ook toegang tot de accounts van de wijkagenten. Ook op lokaal niveau volgen wijkagenten elkaar vaak waardoor zij kennis kunnen delen en ook weet hebben van actuele zaken die in andere wijken spelen.

2.2 Burgerparticipatie
Binnen het concept van GGPW is er een breed scala aan mogelijkheden om burgers te betrekken bij politietaken en zo samen te werken aan het verhogen van de veiligheid in de buurt. Land, Stokkom en Boutellier (2014) maakten in een recent overzicht een onderscheid in zeven vormen van burgerparticipatie in het politiedomein:

  • 1) Toezicht: informele sociale controle in de (semi) openbare ruimte waarbij, mogelijk met behulp van technologie, ongewenste situaties gecommuniceerd kunnen worden (bijvoorbeeld buurtwachten en ?Whatsappgroepen);
  • 2) Opsporing: informatie verzamelen ten behoeve van de opsporing van verdachte personen en zo criminaliteit en overlast actief tegengaan (bijvoorbeeld Opsporing Verzocht);
  • 3) Zorg voor de openbare ruimte: verbeteren en verfraaien van de openbare ruimte (bijvoorbeeld bewonersbudgetten, Opzoomer-achtige projecten);
  • 4) Conflictbemiddeling: bewoners met vaardigheden uitrusten om zelf onderlinge conflicten op te lossen en zo de woonoverlast in buurten terug te dringen (bijvoorbeeld buurtbemiddeling);
  • 5) Contactbevordering: contact bevorderen tussen bewoners of tussen bewoners en de politie en zo het onderlinge vertrouwen vergroten (bijvoorbeeld gedragscodes);
  • 6) Informatiebemiddeling: informatie verzamelen en toegankelijk maken (bijvoorbeeld Politie-app);
  • 7) Beleidsbe?nvloeding: vergroten van de zeggenschap van burgers bij de totstandkoming van beleid gepaard aan coproductie in de uitvoering van beleid (bijvoorbeeld Buurt Bestuurt en Veilige Buurten Teams).

De categorisatie die door Land et al. (2014) is voorgesteld hebben we langs twee dimensies gestructureerd: betrokkenheid van burgers en veiligheidsdomein. Voor de betrokkenheid van burgers hebben we de participatieladder gebruikt zoals die in eerste instantie is beschreven door Arnstein (1969). Arnstein (1969) maakte een onderscheid in 8 typen van burgerbetrokkenheid. De onderste sporten van de ladder zijn ?manipulatie? en ?therapie? en aangezien dit geen vormen van participatie zijn zoals hier bedoeld hebben we deze twee vormen buiten beschouwing gelaten. De derde en vierde sport geven burgers een stem: informeren en consulteren. Informeren wordt meestal gedaan via instrumenten als nieuwsberichten, flyers of posters, terwijl het consulteren kan gebeuren via vragenlijsten of openbare bijeenkomsten. Op de vijfde sport (bedaren of tevredenstellen) beginnen burgers wat invloed te krijgen. Op dit niveau kan burgers om advies worden gevraagd hoewel ze geen?daadwerkelijke macht hebben omdat ze geen beslissingen nemen. Op de laatste sporten (6: partnerschap, 7: gedelegeerde macht en 8: burger controle) hebben burgers daadwerkelijk invloed omdat hier sprake is van een herverdeling van de macht via onderhandelingen tussen burgers en machthebbers. Voor ons doel hebben we een driedeling gemaakt voor de mate van burgerparticipatie: 1) informeren en consulteren; 2) adviseren; en 3) co-produceren/ meebeslissen. Daarnaast hebben we een onderscheid gemaakt in het veiligheidsdomein waarbinnen burgerparticipatie plaatsvindt: preventie, handhaving, opsporing en het hogere niveau ?kwaliteit van leven? (zie Tabel 1).

tabel1

Tabel 1: Overzicht vormen van burgerparticipatie gerelateerd aan mate van invloed en domein Informeren/ consulteren Adviseren Co-produceren/ meebeslissen Preventie Informatiedeling Toezicht (bv burgerwacht) Handhaving Alertering (bv Burgernet) Beleidsbe?nvloeding (bv Buurt Bestuurt) Opsporing Burgeronderzoek (bv meedenken met lopende zaken) Kwaliteit van leven Conflictmediatie Zorg openbare ruimtes (bv wijkbudgetten)

De rol van sociale media is voor alle vormen van burgerinitiatieven toegenomen. Daarbij is het van belang om op te merken dat online en offline participatie niet onafhankelijk zijn van elkaar. Online participatie moet gezien worden als een aanvulling op offline participatie in plaats van een vervanging. Een voorbeeld van deze toegevoegde waarde is het?alerteringssysteem Burgernet, een instrument waarmee de politie burgers kan vragen om uit te kijken naar specifieke personen. Burgernet kan via Twitter worden gevolgd en de registratie gebeurt online, maar voor de alertering wordt gebruik gemaakt van de telefoon en SMS en is er sinds kort ook een app. Als burgers na een melding een gezochte persoon hebben gesignaleerd kunnen ze dit aan de meldkamer doorgeven, waardoor de politie mogelijk het zoekgebied weer aan kan passen. Er kan dus een mix van instrumenten worden gebruikt die optimaal is afgestemd op de specifieke situatie die zich voordoet.

1. Informeren en consulteren
De mogelijkheden om informatie met burgers te delen zijn enorm toegenomen met de komst van sociale media. Uit onderzoek van Veltman (2011) bleek bijvoorbeeld dat volgers op Twitter een positiever beeld hebben van de politieorganisatie. Deze positieve effecten werden echter niet alleen voor Twitter gevonden maar eigenlijk in alle gevallen dat de politie gericht informatie deelde met burgers en hen betrok bij lokale politiezaken. Twitter bleek geen toegevoegde waarde te hebben in het vergroten van vertrouwen maar er werd wel een klein effect gevonden op de gepercipieerde legitimiteit van de politie (Boverman, Van Duijn, De Graaf & Ritzema, 2011). Bovendien leidde het gebruik van Twitter tot een toename van gepercipieerde autoriteit, vooral voor wat betreft effectiviteit, zichtbaarheid en controleerbaarheid.

Een voorbeeld van een project in het preventiedomein zijn buurtpreventie- of interventieteams, waarbij burgers surveilleren in een publieke ruimte om vroegtijdig crimineel gedrag te detecteren of om crimineel gedrag te voorkomen (door bijvoorbeeld buurtbewoners te informeren dat er een raam open staat). Het doel is om potenti?le criminelen af te schrikken of aanstootgevend gedrag te be?nvloeden. Deze buurtwachten kunnen ondersteund worden door bijvoorbeeld Whatsapp. Het effect van buurtwachten is tot op heden niet aangetoond omdat de implementatie vaak een combinatie van interventies betrof (een uitzondering hierop vormt een recent onderzoek van de Universiteit van Tilburg waarin werd aangetoond dat het aantal woninginbraken daalde als gevolg van Whatsapp groepen (Akkermans & Vollaard, 2015)). Deelnemers waren echter wel positief over de inzet van buurtwachten, omdat ze meer veiligheid ervaren en hun gevoel van controle over de buurt is toegenomen. Dit geldt echter niet voor alle wijken. Voor sommige wijken nam het gevoel van onveiligheid zelfs toe, mogelijk in wijken waar het niveau van vertrouwen laag is (Eijck, 2013).

Voor burgerparticipatie binnen het opsporingsdomein wordt ook steeds meer gebruik gemaakt van moderne technologie?n als sociale media, apps en Facebook, waardoor zowel snelheid als effici?ntie van de informatie-uitwisseling is toegenomen (Meijer et al. 2012). Via deze communicatiemiddelen wordt burgers meestal gevraagd of ze iets gezien of gehoord hebben, maar burgers zouden ook zienswijzen kunnen genereren over wat er mogelijk gebeurd zou kunnen zijn. Door hun grotere afstand van een zaak, zouden burgers meer onconventionele of creatieve scenario?s (opsporingshypothesen) kunnen verzinnen, wat vervolgens het opsporingsproces een nieuwe impuls kan geven. Zo staat er op de politiesite (politie.nl) een aantal dossiers met informatie over zaken (bijvoorbeeld over de incidenten bij Jumbo-supermarkten in Groningen en Zwolle). Burgers wordt expliciet gevraagd tips te geven of mogelijke scenario?s te genereren. Ook kunnen burgers aangeven of zij op de hoogte willen worden gehouden van het verloop van de zaak.

Binnen de handhaving zijn een scala aan instrumenten beschikbaar die worden ingezet voor het signaleren van specifieke personen, waarvan Burgernet en Amber Alert waarschijnlijk de meest bekende zijn. Amber Alert wordt specifiek ingezet voor vermiste kinderen, terwijl Burgernet meer algemeen wordt ingezet. Hoewel het lastig is om effecten specifiek aan de input van burgers toe te schrijven suggereren Cornelissen en Ferwerda (2010) dat het aantal criminelen dat op heterdaad wordt betrapt toe is genomen door de inzet van Burgernet. Een aanvullend effect is dat burgers zich veiliger voelen door Burgernet omdat hun gevoel van controle is toegenomen. Burgers zijn over het algemeen positief over hun deelname, zijn meer alert op verdachte situaties en hebben een positiever beeld van de politie (Cornelissen & Ferwerda, 2010).

Meijer et al. (2011) onderzochten het verschil tussen Twitter en Burgernet en concludeerden dat Twitter van toegevoegde waarde is op SMS en telefoon. Het gebruik van Twitter had een positief effect op de betrokkenheid van burgers maar omdat er minder aandacht aan Twitter wordt besteed dan aan SMS of de telefoon, beperkte het effect zich tot situaties die minder tijd-kritisch zijn. Twitter kan worden gezien als een technologie die ondersteunend is voor de zwakkere verbindingen in sociale netwerken (weak ties) en is daarmee aanvullend op technologie?n die de sterke verbindingen ondersteunen zoals SMS en telefoon.

2. Adviseren
Bij de middelste categorie van de participatieladder hebben burgers wat meer invloed. Projecten die hier binnen vallen gaan vaak over het vergroten van de leefbaarheid van een wijk. Bij projecten die zich op de openbare ruimte richten kunnen twee subcategorie?n worden onderscheiden: gedragscode projecten en wijkbudgetten (Land et al., 2014). Voor beide subcategorie?n geldt dat het doel is om de sociale en fysieke leefbaarheid van de omgeving te bevorderen. Vooral de fysieke aspecten (schoon, heel en werkzaam) zijn van invloed op gevoelens van veiligheid (Blokland 2009). Een programma in Rotterdam (Opzoomeren, later ?Mensen maken de stad? genoemd) is exemplarisch voor beide subcategorie?n omdat zowel stadsetiquette als wijkbudgetten er onderdeel van uitmaken (Land et al., 2014). In dit programma kunnen burgers allerlei kleinschalige initiatieven bedenken om de leefbaarheid van hun woonomgeving te verbeteren zoals betere verlichting, onderhoud aan voortuinen, maar ook het bevorderen van onderling contact. Basisidee is dat burgers elkaar beter leren kennen door samen activiteiten te ondernemen zoals samen de groenvoorziening onderhouden of het organiseren van buurtfeesten. Daardoor neemt niet alleen de leefbaarheid en veiligheid toe maar ook de sociale cohesie.

3. Co-produceren/ meebeslissen
In de laatste categorie (co-produceren/ meebeslissen) vallen projecten waarin burgers daadwerkelijk invloed hebben op het beleid en problemen gezamenlijk worden aangepakt. Er zijn een aantal projecten in deze categorie waarbij ?Buurt Bestuurt? in Rotterdam waarschijnlijk wel de invloedrijkste is. ?Buurt Bestuurt? begon in 2009 met als belangrijkste doel om het publieke vertrouwen in de lokale overheid (waaronder de politie) te herstellen, om de problemen te identificeren die bewoners het belangrijkste vonden, en om samen oplossingen te bedenken. Als zodanig is het gebaseerd op het Britse ?reassurance policing? concept (Eysink Smeets, Moors, Jans & Schram, 2013).
Burgers die aan ?Buurt Bestuurt? deelnemen hebben het gevoel dat zij een zinvolle bijdrage leveren aan het oplossen van problemen in de wijk, zij ervaren dat de samenwerking met professionals verbetert en hebben ook meer vertrouwen in professionals. Het aantal mensen dat actief bijdraagt aan Buurt Bestuurt is echter vrij klein en niet representatief voor de gehele wijk. Dit lage percentage actieve burgers is waarschijnlijk ook de reden dat er geen meetbare effecten op wijkniveau zijn gevonden (Eysink Smeets et al. 2013).

3. CONCLUSIES

3.1 Organisatie
Wil GGPW succesvol zijn dan moeten oplossingen optimaal zijn afgestemd op de lokale context, en op de behoeften van burgers en andere relevante belanghebbenden. Omdat deze aspecten vari?ren over wijken, hebben wijkagenten discretionaire ruimte nodig: zij moeten de ruimte hebben om, binnen algemene kaders, zelf beslissingen te nemen op basis van hun inschatting van de lokale situatie. Aan de andere kant moet de positie en het functioneren van de wijkagent goed worden ingebed in de organisatiestructuur van de Nationale politie. Voor maximale flexibiliteit is GGPW het best gebaat bij een relatief platte organisatiestructuur, die zo goed mogelijk een genetwerkte vorm van samenwerking faciliteert en ondersteunt.
Onafhankelijk van de organisatiestructuur is vertrouwen een noodzakelijke voorwaarde voor een succesvolle samenwerking tussen burgers en politie. Lokale zichtbaarheid en rechtvaardigheid zijn kernwaarden om het vertrouwen van burgers te bevorderen.
Sociale media kunnen een goede bijdrage leveren aan zichtbaarheid en herkenbaarheid als aanvulling op de fysieke aanwezigheid van agenten in de wijk. Steeds meer wijkagenten gebruiken bijvoorbeeld Twitter en dit heeft een grote impact op de interactie tussen burgers en politie. Door de snelle en directe communicatie kunnen burgers steeds beter betrokken worden, maar aan de andere kant maakt toenemende zichtbaarheid ook kwetsbaarder, onder meer door de vage scheidslijn tussen priv? en zakelijke informatie-uitwisseling.

Dit alles neemt niet weg dat er een duidelijke maatschappelijke trend is om meer gebruik te maken van het enorme potentieel aan capaciteit, kennis en kunde die burgers te bieden hebben. De vraag is daarom niet ?f organisaties met deze trend mee moeten gaan maar meer hoe structuur, cultuur en werkwijze zo goed mogelijk aangepast kunnen worden om de switch naar een meer genetwerkte manier van optreden te kunnen maken.

3.2 Burgerparticipatie
Er is een groot scala aan initiatieven waarin wordt samengewerkt met burgers. We hebben in ons overzicht een onderscheid gemaakt in drie categorie?n die een toenemende invloed van burgers laten zien: informatie/consulteren, adviseren en co-productie/meebeslissen. De meeste?initiatieven bevonden zich in de eerste categorie, wat betekent dat de daadwerkelijke invloed van burgers nog niet zo groot is. Aan de ene kant is dat begrijpelijk omdat de politie, samen met de militaire organisatie, een geweldsmonopolie heeft en burgers slechts tot op zekere hoogte bij kunnen dragen. Aan de andere kant is er wellicht ook wel meer interactie mogelijk en wenselijk om burgers meer te betrekken bij het oplossen van veiligheidsproblemen in hun eigen leefomgeving.
Een algemeen probleem bij participatieprojecten is dat slechts een beperkt aantal burgers bereid is om zich in te zetten en dat die groep niet representatief is voor de totale gemeenschap (hoewel mogelijk wel voor de problemen die er spelen). E?n van de oplossingsrichtingen is om beter aan te sluiten bij de behoeften van burgers. Een mooi voorbeeld is WAAKS, waarbij hondenbezitters worden gevraagd om tijdens het uitlaten van hun hond extra op te letten en verdachte signalen door te geven aan de politie. Een win-win situatie die weinig extra inspanning kost: de hond moet toch worden uitgelaten, de hondenbezitter heeft zijn of haar bijdrage geleverd aan de veiligheid in de wijk en de politie heeft er extra oren en ogen bij.

3.3 Effectmeting
De effecten van (implementaties van) GGPW zijn lastig vast te stellen. Een van de redenen is dat er een focus is op criminaliteitsreductie in plaats van wijk-gerelateerde indicatoren (Van der Vijver & Zoomer, 2004). Criminaliteitsbestrijding wordt nog vaak gezien als het ?echte? politiewerk en is ook makkelijker te meten. Toch was het doel van GGPW, naast het verlagen van criminaliteit, ook om het vertrouwen van burgers en de legitimiteit van de politie te vergroten. Dus een eerste vereiste voor het meten van effecten is dat het doel van GGPW duidelijk wordt vastgesteld. Daarnaast blijkt uit recent onderzoek dat sociaal-psychologische factoren als gepercipieerde legitimiteit en vertrouwen indirect wel een invloed hebben op criminaliteit (Braga et al., 2015; Gill et al., 2014). Ook om deze reden is het van belang om niet alleen naar criminaliteitscijfers te kijken maar ook naar andere indicatoren zoals bekendheid in de buurt en mate van samenwerking in het voorkomen en oplossen van veiligheidsproblemen. Deze meer korte termijn effecten kunnen vervolgens bijdragen aan de meer lange termijn effecten zoals de reductie van criminaliteit.

Referenties
Akkermans, M. & Vollaard, B. (2015) Effect van het WhatsApp-project in Tilburg op het aantal woninginbraken ? een evaluatie. Onderzoeksrapport Universiteit Tilburg.
Arnstein, S. R. (1969) A ladder of citizen participation. Journal of the American Institute of Planners, 35(4), 216-224.
Bertot, J. C., Jaeger, P. T., & Hansen, D. (2012) The impact of polices on government social media usage: Issues, challenges, and recommendations. Government Information Quarterly, 29(1), 30-40.
Beunders, H.J.G., M.D. Abraham, A.G. van Dijk & A.J.E. van Hoek (2011) Politie en publiek. Een onderzoek naar de communicatievormen tussen burgers en blauw. Amsterdam: Reed Business.
Blokland, T. (2009). Oog voor elkaar: veiligheidsbeleving en sociale controle in de grote stad. Amsterdam: Amsterdam University Press.
Boin, R. A., van der Torre, E. J., Paul ’t Hart, & van der Meulen, M. J. (2003) Blauwe bazen: het leiderschap van korpschefs. Politie & Wetenschap.
Boverman, E., Van Duijn, L., De Graaf, P. & Ritzema, J. (2011). Politie, twitter en gezag. Warnsveld: Politie Nederland.
Bradford, B., Jackson, J. & Hough, M. (2013). Police Legitimacy in Action: Lessons from Theory and Practice?, in Reisig, M. & Kane, R. (eds.) The Oxford Handbook of Police and Policing. Oxford: Oxford University Press.
Braga, A. A., Welsh, B. C., & Schnell, C. (2015). Can Policing Disorder Reduce Crime? A Systematic Review and Meta-analysis. Journal of Research in Crime and Delinquency, 52(4), 567-588.
Centraal Bureau voor Statistiek (CBS) (2014). Integrale Veiligheidsmonitor 2014. Zoetermeer.
Cornelissen, A. & H. Ferwerda (2010). Burgerparticipatie in de opsporing. Een onderzoek naar aard, werkwijzen en opbrengsten. Apeldoorn: Politie & Wetenschap en Arnhem: Bureau Beke.
Eijk, G. Van (2013). Veiliger door de buurtwacht? Over de veiligheidsbeleving van burgerparticipanten en het belang ervan voor lokaal veiligheidsbeleid. Tijdschrift voor Veiligheid, 12, 20-33.
Eysink Smeets, M., Moors, H., Jans, M. & Schram, K. (2013). De bijzondere belofte van Buurt Bestuurt. Landelijke Expertisegroep Veiligheidspercepties
Gill, C., Weisburd, D., Telep, C. W., Vitter, Z., & Bennett, T. (2014). Community-oriented policing to reduce crime, disorder and fear and increase satisfaction and legitimacy among citizens: a systematic review. Journal of Experimental Criminology, 10(4), 399-428.
Flight, S., van den Andel, A. & Hulshof, P. (2006) Vertrouwen in de politie. Een verkennend onderzoek. Amsterdam: DSP-Groep.
Hough, M., Jackson, J., Bradford, B., Myhill, A., & Quinton, P. (2010). Procedural justice, trust, and institutional legitimacy, Policing: A Journal of Policy and Practice, 203-210.
Land, M. van der, Stokkom, B. van, Boutellier, H. (2014). Burgers in veiligheid: Een inventarisatie van burgerparticipatie op het domein van de sociale veiligheid [Citizens in security: Inventarisation of citizen involvement in the security domain]. Den Haag: Research and Documentation Centre (WODC) (in Dutch).
Mazerolle, L., Antrobus, E., Bennett, S., & Tyler, T. R. (2013). Shaping citizen perceptions of police legitimacy: A randomized field trial of procedural justice. Criminology, 51(1), 33-63.
Meijer, A.J., Grimmelikhuijsen, S., Bos & Fictorie, D. (2011). Burgernet via Twitter. Onderzoek naar de waarde van dit nieuwe medium. Report University of Utrecht.
Meijer, A.J., Grimmelikhuijsen, S.G., Fictorie, D., Thaens, M. & Siep, P. (2012). Politie & sociale media: Van hype naar onderbouwde keuzen. Apeldoorn: Politie en Wetenschap.
Terpstra, J. (2009). Community policing in practice: ambitions and realization. Policing, 4, 64-72.
Van der Vijver, K., & Zoomer, O. (2004). Evaluating community policing in the Netherlands. European journal of crime, criminal law and criminal justice, 12(3), 251-267.
Veltman, L. (2011). Twitterende wijkagenten en de beleving van burgers: Een onderzoek naar de effecten van een twitterende wijkagent. Masterscriptie Public Administration. Enschede: University of Twente.
Vries de, M.S., Vijver van der, C.D., (2002). Beelden van gezag bij de bevolking en bij de politie, Dordrecht: Stichting Maatschappij Veiligheid en Politie.
Weisburd, D., & Eck, J. E. (2004). What can police do to reduce crime, disorder, and fear?. The Annals of the American Academy of Political and Social Science, 593(1), 42-65.

 

Dit onderzoek werd uitgevoerd in het kader van het Europese project INSPEC2T (Inspiring CitizeNS Participation for Enhanced Community PoliCing AcTions);

Bronnen: Tijdschrift voor Veiligheid 2015 (14)

App: Straat.info

image-2-3

Straat.info is gebouwd door en voor buurtpreventieteams. Ze?streven er naar om de buurtpreventieteams in Nederland te helpen en staan in contact met de praktijk van deze teams om de app verder te verbeteren.

Met Straat.info geef je als buurtpreventieteam eenvoudig je meldingen door aan je gemeente, hou je de status van de meldingen bij en beheer je je eigen ledenadministratie.

Een activeringscode kun je via aangesloten gemeentes krijgen (of anders via contact)?en dan kun je de app gaan gebruiken.

Het gebruik van straat.info door de gemeente is gratis. Aan enkele posten zijn kosten verbonden, zoals het maken van een koppeling met het zaaksysteem van de gemeente, het gebruik van eigen meldcategori?n, het leveren van rapportages en het opmaken van de app conform look en feel van de gemeente.

homepage-header-3

Bronnen: Straat.info

Nextdoor in Nederland

De Amerikaanse startup uit Silicon Valley Nextdoor kiest Nederland als eerste land voor internationale uitbreiding. De buurtapp is gemaakt als laagdrempelig buurtcommunicatieplatform voor alles wat er in de buurt gebeurt. Het wordt het Facebook voor buurten genoemd en is in de VS al erg succesvol.

Aan buurt apps geen gebrek vandaag de dag. Een aantal dagen eerder was indebuurt.nl?al gelanceerd.?Buren weten elkaar inmiddels al voor vanalles in de buurt te vinden, zo lijkt. Van gezellige activiteiten als een buurtborrel, tot nuttige dingen als het lenen van een ladder of verkopen van een kinderfiets, tot belangrijke onderwerpen als buurtpreventie, zorg en veiligheid. Al die sociale verbindingen dragen bij aan een sociaal hechte buurt die stevig in zijn schoenen staat. En daar speelt Nextdoor ook op in, een dienst die in de VS al 4 jaar aan de weg timmert.


In Amerika is al ruim de helft van alle buurten, in totaal ruim 90.000, dagelijks actief op Nextdoor nadat de startup daar vier jaar geleden werd ge?ntroduceerd. Daarnaast zijn er al zo’n 1400 overheidsinstanties aangesloten. Zij kunnen niet in de groepscommunicatie van de buurt kijken, maar wel contact leggen met een groep of individu waardoor het rondom leefbaarheid en veiligheid interessant wordt voor onder andere gemeentes, politie of brandweer.?Nextdoor heeft Nederland aan de hand van CBS-gegevens verdeeld in 12.000 buurten

Elke van den Hout, communicatie-adviseur van de Amsterdamse brandweer, ziet bij voorbeeld mogelijkheden voor preventiecampagnes via de buurtapp. “Het is persoonlijk, lokaal en wijkgericht. En veel groter dan de meeste facebookgroepen.” Maar ze denkt ook aan oproepen om eens even langs te gaan bij de oudere buren. Hebben die een rookmelder, hoe zit het met hun vluchtwegen?
Josien van Cappelle, wethouder van Capelle aan de IJssel, houdt Nextdoor in haar wijk Fascinatio ook goed in de gaten. “Het is een mooie manier om direct in contact te komen met bewoners”, zegt de D66-wethouder. Zij ziet als gemeentebestuurder kansen voor het verspreiden van informatie over wegopbrekingen, afvalscheiding, evenementen etcetera.

In de VS zijn er diverse politiekorpsen die de dienst al succesvol gebruiken voor community policing:

Offici?le lancering vandaag in Amsterdam

Nextdoor zijn buurtapp met een marktwaarde van $1,1 mrd. De zogenoemde unicorn ? een tech start-up met een marktwaarde van minimaal $1 mrd ? wil vanuit Amsterdam komend jaar een groot deel van de 12.000 Nederlandse buurten aan zich binden. Pas daarna wordt gekeken hoe en of er geld kan worden verdiend. Inspiratiebron voor Tolia was een stuk van Robert Putnam: “Bowling Alone” dat analyseert hoe het sociale kapitaal (waaronder sociale cohesie) in veel Amerikaanse communities juist verslechterd en hij vertelt vol passie hoe hij weer terug wil naar hoe het ooit was, omdat de buurten waarin je opgroeit en leeft zo belangrijk zijn. Nextdoor is er voor de kleine hulp tot en met situaties waarin het echt telt. Tolia gaf voorbeelden van het gebruik van Nextdoor bij natuurrampen en crises tot kleine buurtinitiatieven die een groot verschil kunnen maken in iemands leven.

helpful

Nirav Tolia en Tamar van de Paal (rechts).

Verdienmodel

Tolia heeft dezelfde aanpak als Facebook en Google: eerst een community bouwen, zorgen dat mensen bij je terugkomen en daarna pas experimenteren met een verdienmodel. ‘Een community bouwen is echt al heel erg moeilijk’, zegt Tolia. ‘Zeker voor iets wat lokaal is. Dat is lastig schaalbaar te maken. Maar als je succesvol bent, dan heb je een grote markt te pakken. Dan is het ook net als bij Facebook: the winner takes all. De beloning aan het einde van de regenboog is erg groot.’

Investeerders hebben hoog ingezet op die gouden pot met geld. Gebaseerd op de laatste kapitaalinjectie krijgt het bedrijf een marktwaarde van $1,1 mrd. ‘Een van de investeerders is lid van de raad van bestuur van Uber, een ander is de eerste investeerder in Linkedin en Facebook’, zegt Tolia, waarmee hij maar wil aangeven dat het niet de minsten zijn. Zij geloven dat er winst kan worden gemaakt met de buurtapp, hoe precies daar heeft de ceo nog geen pasklaar antwoord op. ‘Daar gaan we in de VS komend jaar mee experimenteren.’

Lokale bedrijvigheid

De kans is groot dat de inkomsten van de lokale ondernemers komen, want de buurtbewoners zullen de app altijd gratis kunnen blijven gebruiken. Of daarmee een significante omzet kan worden gehaald, is lastig te zeggen. De ceo heeft vooral voorbeelden van concurrenten die het niet hebben gered. ‘Toen we in de Verenigde Staten begonnen, waren er zo?n vijftig concurrerende buurtapps. Nu is er niemand meer. Zoiets lokaals opzetten kost veel tijd en geld.’

Maar vooral: gezelligheid

Oprichter Nirav Tolia zegt te kiezen voor ons land, omdat de Nederlanders actief zijn op sociale media, trots zijn op hun buurt ? waar ze vaak al hun hele leven wonen ? en van gezelligheid houden. ‘Wij hebben in Amerika niet eens een vertaling voor dat woord gezelligheid’, zegt Tolia, terwijl hij de harde g uitspreekt als een k.

De app kan qua vorm worden vergeleken met die van Facebook. Met het grote verschil dat alleen buurtgenoten elkaar kunnen uitnodigen. Ook is het de bedoeling dat er alleen nieuws uit de buurt wordt geplaatst, spullen worden verkocht en gedeeld met buren of hulp wordt ingeroepen als een kat of fiets kwijt is. Dat kan overigens ook allemaal met Whatsapp, maar dan is er bij veel buren al snel geen overzicht meer en krijgen ook de buren waarvoor een bericht niet relevant is de appjes binnen. Via Nextdoor kan bovendien iedereen buren via een ander sociaal netwerk of een fysieke postkaart uitnodigen.

In Nederland zien we nu ook een enorm enthousiasme en snelle groei van Nextdoor. Al ruim 80 buurten door heel Nederland zijn actief in de buurtapp en de verwachtingen voor 2016 zijn dan ook veelbelovend.

Het wordt de vraag of Nextdoor een plekje op de markt kan veroveren. Er zijn al?veel buurten die?allang iets dergelijks hebben opgezet in de vorm van een WhatsApp- of Facebook-groep. Zo zijn er in Nederland al meer dan 2000 WhatsApp buurtgroepen actief. Aan de andere kant is er nog veel te ontdekken aan mogelijkheden en is de ene buurt de andere niet.

nextdoor screens

Er waren ook wat leden uit de Nederlandse pilot aanwezig die hun ervaringen met Nextdoor deelden.

nextdoor verhalen

Boeimeer in Breda

Drie jaar geleden was Thijs Willems uit Breda op zoek naar een sociaal netwerk, speciaal voor zijn wijk Boeimeer. Al snel kwam hij uit bij de Amerikaanse app NextDoor, die toen ook in de VS nog in de kinderschoenen stond. ?”Maar toen was dat nog niet mogelijk”, vertelt Willems. “Een paar maanden geleden kreeg ik een mailtje met de vraag of we nog steeds interesse hadden.”

Willems zei onmiddellijk ‘ja’ en sindsdien groeide het NextDoor-netwerk in Boeimeer als kool. Inmiddels zijn ruim 800 inwoners van de buurt lid, dat is bijna een kwart van het totaal aantal inwoners. “En er komen nog steeds elke dag nieuwe leden bij,” vult Willems aan.

Volgens Willems is het in Boeimeer vooral begonnen om de veiligheid in de wijk te verbeteren. “Met waarschuwingen als ‘pas op, er is een inbreker actief’. Of vragen als ‘mijn fiets is gestolen, heeft iemand iets gezien?’ Maar inmiddels wordt er gesproken over allerlei evenementen en worden verschillende diensten en goederen, al dan niet gratis, aangeboden via NextDoor.”
Ook?antiquair Jasper Hooijkaas uit Capelle aan den IJssel zit nu een paar maanden op de buurtapp Nextdoor, en hij kent meer buren van naam, en zwaait vrolijk naar een nieuwe wijkbewoner die zich net heeft gemeld op het burenplatform.?”Absoluut, ik heb meer contact”, zegt de 47-jarige Hooijkaas die in zijn wijk Nextdoor heeft opgezet. ?Op zijn iPad laat de enthousiaste Hooijkaas zien wat zijn medebewoners de laatste dagen allemaal hebben geplaatst. Tips over mechanische ventilatie, een verslag van een gesprek met de beheerder over parkeerproblemen, ergernissen over hardrijders. Maar ook: wie weet een goeie klusjesman, wie heeft een soldeerbout te leen en wat doe je om te ontstressen??Die laatste vraag komt van een ondernemer die reclame wil maken voor zijn handel. Dat kan wel een keertje, zegt Hooijkaas, maar Nextdoor is geen advertentieplatform. Het is een contactpunt voor bewoners. Om elkaar te ontmoeten, spullen te delen, evenementen te organiseren.
Privacy
Zoals bij alle social media diensten zijn er terecht zorgen over de privacy. Want op Nextdoor wordt je naam en e-mail adres ook nog eens geverifieerd en gekoppeld met?je adres, doordat je een aanmeldingsbrief thuisgestuurd krijgt. Nextdoor probeert de?real name policy op deze manier wat verder door te voeren.?Bovendien willen ze graag je interesses, hobbies, functie en andere persoonlijke details weten. Dat gebeurt onder het mom van ?dan weten buren ook wie jij bent?, maar hou er rekening mee dat die gegevens voor Nextdoor ook interessant zijn.

In de privacy-verklaring van Nextdoor staat: ?We delen nooit je gegevens met adverteerders? (maar ze kunnen de data dus wel zelf analyseren).?Verder moet je je realiseren dat Nextdoor een Amerikaans bedrijf is en nergens belooft dat ze hun data op Europese servers zullen opslaan. Als Amerikaanse instanties willen weten met welke buren jij omgaat of welke hobbies jij hebt, dat kunnen ze dat indien nodig geacht achterhalen dankzij de Patriot Act.?Zo?n buurtnetwerk heeft dus iets onschuldigs en sympathieks en je gaat uit van goede bedoelingen van alle deelnemers, maar de standaardinstellingen om te delen zijn nogal ruim. Maak er dus bewust gebruik van.

In?De VS ?beweren ze dat het al positieve effecten heeft op het gebied van sociale interactie:

Bronnen: Nextdoor.nl, Omroep Brabant, EenVandaag, FD, iCulture, Joop, Volkskrant, Bright, Trouw

Buurtwacht: “Het mooiste is een heterdaadje”

In steeds meer wijken zijn buurtwachten die een oogje in het zeil houden. Werken ze? En hoe dan?

De buurtwacht liep twee man sterk door de straat toen iemand uit de bosjes kwam. Marco Gerritsen (37) richtte zijn zaklamp op de figuur. ,,Wat ben jij aan het doen?” Geplast, antwoordde de man, en verdween. ,,Maar hij droeg handschoenen, dat vonden we vreemd. En hij was helemaal in het zwart gekleed. Dat vonden we verdacht.” Gerritsen belde de politie, die in de buurt was. De man werd gevonden en ontmaskerd: een benzinedief. Dat was in 2014, hun grootste vangst tot nu toe.

Maandereng is een Edese nieuwbouwwijk uit de jaren tachtig, met rijtjeshuizen. In 2013 was er een inbraakgolf; bijna iedereen kende wel een buurtbewoner van wie spullen waren gestolen. ,,Mensen voelden zich minder veilig in hun huis”, zegt Gerritsen. Hij is beveiliger op Schiphol en richtte in 2013 een buurtteam op. Gewoon, door een Facebookpagina aan te maken en een oproep te plaatsen voor buurtbewoners. Nu patrouilleren er meestal zeven dagen per week mensen met gele hesjes door de straten. Zij speuren naar onveilige situaties.
Het team heeft een harde kern van acht leden. ,,Schoonmakers, vuilnismannen, iemand die nog op school zit, beveiligers zoals ik.” Als ze iets verdachts zien, bellen ze de politie, gewoon op 112. Ze hebben geen privileges boven andere burgers.

De afgelopen vijf jaar zijn er in Nederland veel van dit soort ‘buurtpreventieteams’ (BPT) bijgekomen, constateren onderzoekers onafhankelijk van elkaar. Marco van der Land – tot vorig jaar gespecialiseerd in veiligheid en burgerschap aan de Vrije Universiteit, inmiddels verbonden aan de Haagse Hogeschool – schat dat er zo’n driehonderd van deze teams actief zijn.

bordje-Attentie-Buurtpreventie-WhatsApp

Tegen het plafond
Schoonmaakster Hilda van Stuivenberg (45) loopt meestal twee diensten per week. Vandaag praat ze, sigaretten rokend, met medebuurtwacht John van der Linden (66), gepensioneerd jongerenwerker. Links en rechts schijnen ze met hun zaklantaarn op woningen, auto’s, in steegjes waar de achtertuinen aan grenzen. Als er een raam openstaat en de bewoners lijken niet thuis, doen ze een ,,waarschuwingsbericht” in de bus. Vandaag is dat nergens nodig. Het is stil op straat. Er is een man die zijn bruine labrador uitlaat.

De misdaad in Nederland wordt harder, denkt Van Stuivenberg. Mensen kunnen minder hebben en ,,vliegen snel tegen het plafond”, zegt Van der Linden. Onderzoeker Van der Land filosofeert graag over ,,dat toenemende gevoel van onzekerheid” dat Nederlanders hebben. Ook het ,,gevoel van onbehagen en onveiligheid” is naar zijn idee toegenomen.
Het Sociaal en Cultureel Planbureau concludeerde deze maand dat 60 procent van de Nederlanders de indruk heeft dat criminaliteit toeneemt. In 2012 was dat nog 64 procent. Terwijl Nederland volgens het SCP veiliger wordt. Uit het onderzoek blijkt dat Nederlanders in 2014 de ,,minste criminaliteit sinds jaren” rapporteerden.

Voor Hilda van Stuivenberg is de buurtwacht een soort sport. Ze is suikerpati?nt, wil genoeg bewegen, en de spinning bike op zolder is zo saai. Van der Linden heeft in de jeugdzorg gewerkt en wil graag iets betekenen voor zijn wijk. Mensen initi?ren buurtwachten vaak zelf, zegt onderzoeker Van der Land: ,,Het gaat vaak niet zozeer om probleemwijken, maar juist om meer gegoede buurten.” De gemeente verstrekt soms ‘werkkleding’, biedt cursussen en houdt contact met de wachten.

Ongeveer zeven keer heeft buurtwacht Maandereng een ,,heterdaadje” gehad dat tot een aanhouding leidde. Behalve de benzinedief was er ook een man die twee broden stal uit een magazijn.
Vorig jaar met Oud en Nieuw was een groep jongeren fikkie aan het stoken, zegt Van Stuivenberg als ze langs een schutting naast een bedrijventerrein lopen. Ze raakte aan de praat met een van de jongens, die vertelde onder invloed van coke en speed te zijn. ,,Ze wilden naar een of ander partyfeest. Dus toen heb ik de politie gebeld.” De jongen werd opgepakt.

Slecht imago
Buurtwachten hebben soms een slecht imago, zegt Van der Land. ,,Als ze in achtertuinen gaan kijken of de deur op slot zit, vinden sommige mensen dat heel vervelend.” Toen Marco Gerritsen met zijn idee voor een buurtwacht bij de gemeente aanklopte, werd gewaarschuwd: ,,Maar het moet geen knokploeg worden.”

Ook in Maandereng werd geprotesteerd. Het oudste lid van de Edese buurtwacht ging vroeg in de morgen zijn honden uitlaten en ontdekte de leuzen op woonhuizen en stroomhuisjes. Er stonden dingen als ‘BPT weg ermee” en ,,kankerzooi NSB”, herinnert Van Stuivenberg zich. Ze vermoeden dat het een bekende ,,anti-autoritaire” man uit de wijk is, maar de dader is nooit gevonden. Van der Land: ,,Het is een paar keer gebeurd dat iemand van een buurtwacht door bewoners werd belaagd.”

Effecten buurtwacht
In Nederland zijn nog geen resultaatmetingen naar burgerwachten gedaan. Buitenlands onderzoek laat een positief beeld zien, constateert socioloog Vasco Lub, verbonden aan de Erasmus Universiteit. ,,Uit de meerderheid van internationale evaluaties blijkt een grotere reductie of kleinere toename in criminaliteit ten opzichte van vergelijkbare wijken waar geen burgerwachten actief zijn.”

Gemeente Ede denkt dat de buurtwacht in Maandereng heeft geholpen. In 2014 is het aantal inbraken in de hele stad met bijna 45 procent gedaald ten opzichte van 2013 – wijkspecifieke cijfers ontbreken. Vaak gaat dit soort projecten samen met andere initiatieven om de veiligheid te vergroten, zoals inbraakpreventiecampagnes. Dat maakt de directe invloed lastig meetbaar.

In Tilburg zijn het afgelopen jaar opmerkelijke resultaten geboekt met een digitale burgerwacht. In verschillende wijken nemen bewoners deel aan WhatsAppgroepen, waar ze – nadat ze de politie hebben gebeld – melding doen van verontrustende gebeurtenissen. In de 35 Tilburgse buurten waar tot dan toe een digitale burgerwacht was, is het aantal inbraken afgenomen met 40 procent.

Op dit moment zijn in negentig Tilburgse straten en buurten WhatsAppgroepen actief. De wijkagent wordt er ook bij betrokken. Ben Vollaard, hoofddocent economie aan de Universiteit van Tilburg, doet samen met student Martijn Akkermans onderzoek naar de invloed van de WhatsAppgroepen. ,,Die hebben een afschrikwekkend effect”, zegt Vollaard. Vaak zijn potenti?le inbrekers mensen uit de buurt, die horen dat bewoners elkaar waarschuwen als er iets gebeurt, ze weten dat er in de wijk goed wordt opgelet. ,,Ik houd me al heel lang met preventie bezig, en hoe goed dit werkt is echt h??l bijzonder.”

Uit het onderzoek van Marco van der Land blijkt ,, vrij duidelijk”, zo zegt hij, dat buurtwachten kunnen bijdragen aan het vertrouwen in de overheid en dat het een gevoel van veiligheid kan geven. Dat geldt overigens vooral in wijken waar mensen langere tijd blijven wonen en elkaar al kennen. Als er een hoge ‘omloopsnelheid’ is, worden bewoners juist angstiger als ‘buurtpreventisten’ in gele hesjes door de wijk struinen.

De buurtwacht Maandereng heeft een eigen keet, waar de leden om op te warmen automaatkoffie drinken uit plastic bekertjes. Van der Linden en Van Stuivenberg gaan meestal nog door tot een uur of twaalf ’s nachts. Als het rustig is, kijken ze bij mensen naar binnen. Het is een soort tv-kijken, zeggen ze. ,,Voor ons is het ook leuk als er iets gebeurt.”
Als ze in achtertuinen gaan kijken of de deur op slot zit, vinden sommige mensen dat heel vervelend

Bronnen:?NRC Handelsblad

 

WhatsApp buurtgroepen werken tegen inbrekers

media_xll_3329004

Inbrekers mijden massaal buurten waar bewoners elkaar via Whatsapp waarschuwen voor verdachte personen. Dat blijkt uit onderzoek?door de Universiteit van Tilburg. Het is voor het eerst dat het effect van whatsapp-buurtgroepen wetenschappelijk is onderzocht. In het hele land werken bewoners steeds vaker samen om inbrekers – met behulp van hun mobieltje – te stoppen. Meestal nemen bezorgde burgers het initiatief voor een whatsapp-groep na een inbraakgolf.?Mensen die iets verdachts zagen moesten eerst 112 bellen, en daarna een signalement doorgeven via Whatsapp. De Whatsapp-berichten werden ook ontvangen door de politie.

Het gemiddeld aantal woninginbraken daalde in de wijken met een buurtgroep van zestig naar dertig per maand. Ook?werden?tien inbrekers op heterdaad aangehouden. Het is onduidelijk of dat meer is dan in een situatie zonder buurtgroep.

Onderzoeker Martijn Akkermans zegt verrast te zijn door de scherpe daling van het aantal inbraken. “Inbraken worden vaak gepleegd door lokale inbrekers. Als ze weten dat er een Whatsapp-groep actief is, haken ze af. Ook worden buurtbewoners mogelijk alerter en zijn ze eerder geneigd om de politie te bellen als ze iets verdachts zien.?Dit project kan een schoolvoorbeeld zijn voor de rest van Nederland. Voorwaarde is wel dat er per wijk genoeg mensen meedoen en dat de gemeente de whatsapp-groepen strak co?rdineert.”

,,Door het whatsapp-project gaan mensen waarschijnlijk ook meer doen aan preventie, zoals betere beveiliging van hun woning,” zegt Akkermans. ,,Dat helpt natuurlijk ook om het aantal inbraken omlaag te krijgen.”

De Nationale Politie zegt enthousiast te zijn over het experiment. Het is onduidelijk of er al plannen zijn om dit op meer plaatsen in te voeren. ,,Niet alleen in Tilburg, maar op meer plekken in het land maken buurtbewoners gebruik van whatsapp-groepen voor de veiligheid in hun wijk,” zegt Sybren van der Velden, landelijk co?rdinator woninginbraken. ,,Deze groepen fungeren als extra ogen en oren in de wijk. Op deze manier kan snel veel informatie worden verzameld die de politie kan helpen bij het sneller opsporen van verdachten.”

De onderzoeksvraag van luidde:

Welk effect heeft het WhatsApp-project tot nu toe?gehad op het aantal woninginbraken in aangesloten buurten van de gemeente Tilburg?

Hieronder een samenvatting?uit dat onderzoek met onderaan het volledige rapport.

WhatsApp-project Tilburg

Het WhatsApp-project in de gemeente Tilburg omvat een initiatief waarbij burgers, gemeente?en politie samenwerken om door middel van het communicatiemiddel WhatsApp informatie uit?te wisselen en op die manier woninginbraken tegen te gaan. Deelnemende buurtbewoners van?aangesloten buurten krijgen duidelijke instructies over hoe ze bij het zien van verdachte?situaties moeten handelen conform de regels die hiertoe zijn opgesteld binnen het WhatsAppproject.?Hierbij wordt de zogenoemde SAAR-methode gehanteerd. SAAR staat voor Signaleren,?Alarmeren, Appen en Registreren. Bij het signaleren van een verdachte situatie in de buurt?worden bewoners geacht om eerst meteen de politie te alarmeren via 112. Voorts zijn de?deelnemers ge?nstrueerd de verdachte situatie en de verdachte personen te beschrijven en?deze informatie te delen via de WhatsApp-groep. Na circa 10 minuten worden de WhatsAppberichten?door de co?rdinator van de WhatsApp-groep doorgestuurd naar de politie, en?zodoende geregistreerd. Dit proces blijft in gang totdat er geen verdachte gebeurtenissen meer?worden waargenomen.

Gelijktijdig met de activatie van de WhatsApp-groepen wordt er voor de aangesloten wijk ook?een gesloten Facebook-groep ge?ntroduceerd die gelinkt is aan de WhatsApp-groepen. Deze?Facebook-groepen worden in dit onderzoek dan ook beschouwd als onderdeel van het?WhatsApp-project. Behalve voor het plaatsen van berichten en eventuele foto?s van verdachte?situaties of personen vanuit de berichtgeving in de WhatsApp-groepen, worden de Facebookpagina?s?ook gebruikt voor het delen van informatie over preventieve maatregelen die?bewoners kunnen nemen om de kans op een inbraak te verkleinen.?Het WhatsApp-project in Tilburg is ontstaan nadat een inwoner van de wijk ?De Reeshof? aan de?gemeente en politie het idee voorlegde om in zijn buurt een buurt-WhatsApp te starten om zodoende woninginbraak tegen te gaan. Dit idee werd door de gemeente en politie positief?ontvangen, en vervolgens hebben de drie partijen het idee verder uitgewerkt en ontwikkeld. De?eerste WhatsApp-groepen zijn toen ge?ntroduceerd in de woonbuurt van de initiatiefnemer en?in de overige buurten van deze wijk. Vervolgens zijn in andere buurten van de door de?gemeente geselecteerde wijken in Tilburg WhatsApp-groepen op verschillende tijdsmomenten?ge?ntroduceerd.

Resultaten D

e gemeente Tilburg heeft de gegevens van het aantal geregistreerde inbraken per week per?buurt in Tilburg geleverd voor de tijdsperiode vanaf week 26 van het jaar 2013 tot en met week?19 in 2015. Het gaat dus om paneldata met zowel variatie over de tijd als tussen buurten. In?week 35 van het jaar 2014, op 31 augustus, zijn de eerste WhatsApp-groepen gestart in 11?verschillende buurten.?In week 19 zijn van 2015?zijn in?totaal 35 buurten?WhatsApp-groepen actief.

woninginbraken Tilburg

De resultaten uit de bovenstaande kwantitatieve analyse suggereren dat het WhatsApp-project?een substantieel effect heeft gehad op het aantal inbraken in de buurten waar WhatsApp actief?is geweest. Het effect blijkt bovendien ook niet van korte duur, immers negen maanden na?introductie is het effect nog duidelijk terug te zien in de inbraakcijfers.

Conclusies

De grote impact laat zich op verschillende manieren verklaren. Allereerst kan het project een?afschrikwekkende werking te hebben, puur omdat potenti?le inbrekers lucht krijgen van een?initiatief waarbij bewoners actief worden betrokken. Daarnaast kunnen een verhoogde?alertheid en meldingsbereidheid als gevolg van het WhatsApp-project mogelijk de?heterdaadkracht vergroten. Hoewel we niet over gegevens van het aantal meldingen en?heterdaadbetrappingen beschikken over de periode v??r de introductie van WhatsApp, doet?het zeer geringe aantal meldingen en aanhoudingen in de tijd dat de WhatsApp-groepen actief?zijn vermoeden dat dit kanaal niet in grote mate direct bijdraagt aan de daling van het aantal?inbraken. Ten derde kunnen het aantal en de kwaliteit van preventieve maatregelen genomen?door bewoners tegen woninginbraken toenemen als gevolg van informatieverschaffing over?preventie via de Facebook-pagina?s. Tot slot kan het WhatsApp-project via toegenomen?betrokkenheid van bewoners bij de veiligheid in de buurt en door verbeterde sociale cohesie in?de buurt het effect van de andere initiatieven gericht op het verlagen van het aantal inbraken?versterken. In dat geval hangt het effect van het WhatsApp-project ook samen met de andere?initiatieven die al actief zijn of die er uit voortvloeien. De daling in het aantal inbraken lijkt te?zijn veroorzaakt door een combinatie van de hierboven beschreven effecten gerelateerd aan?het WhatsApp-project. Bovendien is er mogelijk een wisselwerking tussen de genoemde?effecten.

En dit onderzoek brengt weer mooie nieuwe initiatieven teweeg:

Bronnen: AD, NOS, Nu.nl, OmroepBrabant

App: Incest Prevention

In IJsland hebben ze grote relatieproblemen. Want als je daar met iemand wilt daten, is de kans groot dat het familie van je is. Behoorlijk awkard als blijkt dat je onenightstand je neef is. Daar hebben ze nu wat op gevonden!

Ijsland kent een populatie van slechts 315.281 zielen. Precies groot genoeg om niet iedereen te kennen, maar er is wel een aanzienlijke kans dat je verliefd wordt op een direct familielid.?En dat zorgt nu voor serieuze incestproblemen, iets wat strafbaar is bovendien.

Iedereen in IJsland is familie van elkaar. Volgens de website News of Iceland?stamt de gehele bevolking af van ??n familie. De volledige stamboom is in te zien via het online register ?slendingab?k (Het boek van de IJslanders). Het register bevat informatie over 720.000 mensen die ooit werden geboren op IJsland en iedereen die erin geregistreerd staat heeft ook gratis toegang. Het is dus vrij eenvoudig om te controleren waar in de stamboom je nieuwe liefde zit en hoe nauw de familieband is.

Maar als je in de kroeg staat is het niet altijd mogelijk om direct de database? van ?slendingab?k te raadplegen. Het schijnt dus regelmatig voor te komen dat IJslanders met elkaar het bed delen en enige tijd later het object van hun lust per ongeluk treffen tijdens een familiefeestje.

Maar gelukkig is er nu een Andro?d-app die de IJslanders gaat helpen. Drie ontwikkelaars bedachten een app die het mogelijk maakt om smartphones te ‘bumpen’ waarbij de genealogische informatie wordt uitgewisseld. Het is direct duidelijk of je van plan bent het bed te delen met je neef of nicht, of dat de familieband ver genoeg weg is. ‘Bump the app before you bump in bed’ is de slogan. En als alle IJslanders zich daaraan houden zijn ongemakkelijke situaties zoals die tijdens het familiefeestje voortaan verleden tijd.

1682806-inline-inline-2-island-app-stops-incest

De app, genaamd Incest Prevention, bevat gegevens van de online Iselandingbok database. Hiermee hebben ze de familiegeschiedenis van elke IJslandse inwoner getraceerd. Zodra je de app hebt gedownload is de rest een peulenschil.

Als je niet helemaal zeker van je zaak bent, stoot je met je telefoon tegen die van je date aan. Een paar seconden later weet je of het familie van je is en of je dus een rood of groen licht krijgt. Het motto van de appmakers? ?Bump in the app before you bump in the bed.’

Verder kun je met de app ook heel gemakkelijk alle 135 verjaardagen van je neven en nichten onthouden in een speciale kalender. En dezelfde kalender helpt je te onthouden wanneer je een date hebt.

Bronnen: Wired, FastCocreate, ?Independent, Trouw, Huffungtonpost, Ze

 

App: Samaritans Radar

radar3

De Britse hulporganisatie voor su?cidale mensen Samaritans heeft een app ontwikkeld die tweets analyseert op mogelijke su?cidale gedachten. Wie de app installeert, krijgt bericht als een van de mensen die zij volgen, zo?n bericht plaatst.

De mentale gezondheidsproblemen van de Britse jeugd is zorgelijk, en social media wordt aangewezen als facilitator. Zelfmoord is doodsoorzaak?nummer 1 onder mannen tot 35 jaar. Naar schatting hebben bijna 10% van de jongeren tussen 5 en 16 erkende?mentale gezondheidsproblemen.

De app komt in actie als tweets woorden als depressed, help me, hate myself en dergelijke bevatten. Het is daarna aan de persoon die de app geinstalleerd heeft, om te beoordelen of de twitteraar inderdaad su?cidaal is en om actie te ondernemen. Volgens de makers is de app nog niet in staat om de betekenis van een tweet voor honderd procent te vangen. ?Sarcasme is lastig in algoritmes te vangen, door de feedback van gebruikers hopen we de dienstverlening te verbeteren?. Samaritans belooft verder discretie. ?De personen die je volgt op Twitter weten niet dat hun volgers zich hebben aangemeld voor de app?.

radar2

Er zijn wel zorgen over inbreuk op de privacy

Bronnen: Copsincyberspace, The Guardian, SamaritansRadar

App: i-View

schema
Op een smartphone of tablet meekijken met honderden camera?s en terugspoelen naar een mogelijk delict. De politie testte het al tijdens het BFO (Bevrijdingsfestival Overijssel) in Zwolle en onlangs weer bij het jaarlijkse Stratenfestival. Het?gebruik door de politie van de nieuwe I-View is uniek in Nederland. Met deze app kan de?politie in ??n oogopslag meekijken met live beelden van observatiecamera?s op diverse locaties als bijvoorbeeld het festivalterrein, het dancefeest, de binnenstad van Zwolle maar ook op het NS station en de toegangswegen. Het systeem kan onder andere kentekens herkennen.

Ook wanneer stromen van tienduizenden festival bezoekers in goede banen geleid moeten worden, kan de politie zo gebruik maken van camerabeelden om alles in goede banen te leiden. Hiernaast heeft de politie de mogelijkheid naar beelden terug te spoelen die vijf minuten oud zijn om zo zelf te kunnen beoordelen wat er gebeurd is bij een opstootje, delict et cetera.

Gerrit van der Kamp, voorzitter van politiebond ACP, ziet het wel zitten: “Ze zien meteen wanneer er onrust komt, dus als de groep groot is kun je aan je collega’s al op voorhand bijvragen. Je kunt andere hulpmiddelen opvragen terwijl je bezig bent. En dat heb je nu allemaal niet. Dat zijn grote voordelen, waardoor de veiligheid voor zowel burgers als collega’s verbeterd”.

In de toezichtruimte van de landelijke Stichting I-watch, ondergebracht in het Hoofdbureau van de politie in Zwolle, worden door politiemensen en medewerkers van particuliere beveiligingsbedrijven continu de beelden van grote aantallen camera?s geobserveerd.

I-Watch verwacht dat, gezien de positieve reacties en ervaringen het I-View systeem door meerdere politiekorpsen ingezet zal gaan worden: het streng beveiligde I-Watch systeem is namelijk goed toe te passen in andere steden en regio?s en wordt alleen door medewerkers van de politie gebruikt. Agenten kunnen dus nu ook?op hun mobieltje meekijken met wat er verderop in de straat gebeurt. Hieronder enige toelichting bij de achterliggende stichting die dit mogelijk maakt en het achterliggende Live View systeem:

Stichting i-watch

I-watch_LOGO_OPZET-(4)I-Watch is een publiek-private samenwerking in noordoost Nederland die zich richt op cameratoezicht op publiek en privaat domein door nauw samenwerkende politie en particuliere beveiligers. Naast toezicht wordt in samenwerking met partners gewerkt aan innovatie. Het nieuwste is een app waarmee agenten op straat de camerasystemen kunnen raadplegen. Zowel live als opgeslagen beeld is op te vragen. Verder zijn beelden van bijvoorbeeld verdachte personen naar collega?s door te sturen.
Live View is een werkwijze die het mogelijk maakt dat de meldkamer van de politie, via een particuliere alarmcentrale, de gelegenheid krijgt rechtstreeks mee te kijken met de camerabeelden van bijvoorbeeld een winkelier of horecaondernemer, wanneer een inbraak of overval (of een ander gewelddadig delict) plaatsvindt.

Door real time camerabeelden naar de meldkamer te sturen krijgen de politie en andere hulpdiensten zicht op de situatie van het incident, waardoor zij sneller en slimmer kunnen reageren. Met Live View kan de meldkamer de eenheden goed aansturen. Hiermee wordt de heterdaadkracht van de politie vergroot en kunnen ook de andere hulpdiensten effectiever opereren.

Een bijkomend voordeel is dat de status van een melding geverifieerd wordt door de particuliere alarmcentrale, zodat het aantal keren dat de politie uitrukt voor een nodeloos alarm verder afneemt.

Winkeliers en bedrijven zijn zeer te spreken over Live View. Het geeft een goed gevoel dat bij onraad de politie direct zicht krijgt op wat er zich afspeelt en hier gericht actie op kan ondernemen. De privacy wordt gewaarborgd doordat Live View alleen wordt gebruikt wanneer er een incident plaatsvindt. Pas dan worden de camerabeelden doorgezet door de particuliere alarmcentrale naar de politiemeldkamer en kan de politie meekijken.

Daarnaast zal Live View preventief werken door de snelle reactietijd. Op de locatie wordt een Live View sticker bij de ingang geplaatst. Voor criminelen wordt het daarmee duidelijk dat de locatie is aangesloten op Live View en dat ze dus een groter risico lopen om aangehouden te worden.

propertyprotected
Waarom Live View?
Het aantal overvallen moet dalen en het oplossingspercentage moet verder omhoog. Dit kan ondermeer bereikt worden door nog sneller en adequater te reageren bij overvalmeldingen (vergroting van de heterdaadkracht).

De aanpak van overvallen is een van de speerpunten van het nationale veiligheidsbeleid. Het ?Actieprogramma Ketenaanpak Overvalcriminaliteit? van de Taskforce Overvallen is een structurele aanpak om overvallen een halt toe te roepen. Een van de actiepunten is dat publieke en private partijen de krachten moeten bundelen om overvalcriminaliteit aan te pakken.

Live View is een concrete uitwerking van dit advies, waarbij bestaande en nieuwe technologie wordt gebruikt in een publiek-privaat-samenwerkingsverband. Deze samenwerking is gericht op verbetering en versnelling van de behandeling van overvalmeldingen.
Uiteraard wordt Live View ook gebruikt bij andere gewelddadige delicten, bij inbraken en bij calamiteiten als branden of het onwel worden van een klant.

Hoe werkt Live View?
Veel winkels en bedrijven beschikken over bewakingscamera?s die verbonden zijn met een particuliere alarmcentrale. Bij onraad alarmeert de winkel of het bedrijf de particuliere alarmcentrale door een alarm(sensor) te activeren. Hierbij wordt ook een bewakingscamera geactiveerd, waarvan de beelden te zien zijn bij de alarmcentrale. De beveiligingsmedewerker beoordeelt de melding, inclusief de beelden, en schakelt alle gegevens van de locatie en de live beelden direct door naar de politiemeldkamer.

iview

Politiemedewerkers op de meldkamer kunnen zo meteen zien hoe de situatie is, hoeveel inbrekers/overvallers er zijn, hoe ze eruit zien, of er wapens worden gebruikt en of er gewonden zijn. Als er gewonden zijn kan ook meteen de ambulancedienst gealarmeerd worden, zodat er snel medische hulp verleend wordt.

Op het moment dat de alarmcentrale de politie inschakelt, worden direct de live-beelden uit de winkel of het bedrijf meegestuurd. De politie kan dus real time meekijken. Vanaf dit moment blijft er direct contact bestaan tussen de beveiligingsmedewerker van de alarmcentrale en de centralist van de politiemeldkamer. De politie kan bijvoorbeeld vragen om (indien mogelijk) een camera bij te draaien, in te zoomen of een andere (buiten)camera te activeren. Ook kan de meldkamercentralist aan de beveiligingsmedewerker vragen om plattegronden en ander beeldmateriaal (voor zover beschikbaar) op het beeldscherm te zetten.

De bediening van de camera?s blijft bij de particuliere alarmcentrales liggen (conform de afspraken met de klanten). De politie kijkt alleen mee via het beeldscherm van de beveiligingsmedewerker als deze een incident doorgegeven heeft. Geen incident? Geen beeld!

Voor wie is Live View?
Live View is beschikbaar voor:

  • winkels, bedrijven en particulieren, die beschikken over een camerasysteem dat is aangesloten op een particuliere alarmcentrale;
  • geld- en waardedepots/transporteurs;
  • lokale toezichtcentrales (van bijvoorbeeld gemeenten).

Bronnen: i-watch, RTLNieuws, Politie.nl