Van preventie naar predictie in politiewerk

 

Tijdens de avonturen die Lewis Carroll zijn personage Alice laat beleven, ontmoet zij een koningin die zich vooral ‘dingen die over twee weken gebeurden’ kan herinneren. ‘Daar hebben we bijvoorbeeld de boodschapper van de koning’, zegt de koningin, ‘die voor straf in de gevangenis zit: het proces begint pas woensdag en zijn misdaad begaat hij het allerlaatst’. ‘Maar als hij zijn misdaad nou eens nooit begaat?’, vraagt Alice zich bezorgd af. ‘Dat zou nog het allerbeste zijn, vind je niet?’, antwoordt de koningin haar snedig (Through the Looking Glass, 1896). Hetzelfde idee zit in Steven Spielbergs actiefilm Minority Report (2002) waarin politieagenten van het pre-crime squad met veel glasgerinkel een dubbele moord ternauwernood voorkomen. ‘Maar ik heb toch niets gedaan?!’, jammert de man met het toekomstige moordwapen in zijn hand. Zonder pardon gaat hij mee naar het bureau.

‘Prechercheren’

Criminelen vangen voordat zij kunnen toeslaan, misdaadcijfers die tot nul dalen en een almachtige veiligheidsstaat. Het zijn mooie ingrediënten van spannende boeken en spetterende films, maar in het dagelijks leven slaat dit natuurlijk nergens op. Of toch wel...? Publicaties over het zich snel ontwikkelende veld van predictive policing tonen een glimp van de toekomst en werpen kritische vragen op. Arnout de Vries en Selmar Smit, beiden werkzaam bij TNO, beschrijven in Justitiële Verkenningen (2016) hoe politiewerk op basis van predicties voortvloeit uit ‘de simpele theorie van near repeats’: de veronderstelling dat in de buurt van een incident zich vaker incidenten zullen voordoen onder gelijkblijvende omstandigheden. Rechercheren verandert zo in ‘prechercheren’. Aan de hand van enorme hoeveelheden data over high impact crimes, zoals inbraken, overvallen en straatroven, wordt de stad in kleine vierkantjes verdeeld die oplichten zodra een computer- programma hoge scores berekent. En dat is geen dromerij van een verwarde techneut. Inmiddels beschikt de politie-eenheid Amsterdam-Amstelland over het Criminaliteits Anticipatie Systeem (CAS) dat volgens bovenstaande principes werkt en vervolgens een speciaal politieteam naar de juiste plekken dirigeert. ‘Fighting crime before it happens’, heet dat in ronkende beleidstaal.

Voorzichtig optimistisch

De Vries en Smit tonen zich voorzichtig optimistisch over predictive policing: het lijkt ‘erop dat criminaliteit wel degelijk goed te voorspellen is’. Daarbij haasten zij zich te zeggen dat voorspellingen niet altijd uitkomen. Ook gaat het hen niet om ‘meer blauw op straat’ en ‘meer boeven vangen’, maar om ‘gerichter blauw op straat’ en het voor zijn van misdrijven ‘door agenten effectief preventief in te zetten’. Tegelijk benadrukken De Vries en Smit dat politiewerk menswerk blijft en dat statistiek nooit het laatste woord mag hebben. Uiteindelijk is de voorspelling ‘even goed als de data eronder’. Wat je er aan informatie instopt, komt er immers ook weer uit.

Kritische vragen

Rosamunde van Brakel (Vrije Universiteit Brussel) is in haar bijdrage aan de WRR-bundel Exploring the Boundaries of Big Data (2016) kritischer. Ten eerste stelt ze dat het ‘nog te vroeg is om duidelijke conclusies te trekken over de effectiviteit van predictive policing’. Volgens Van Brakel spreken de schaarse evaluaties die er zijn elkaar tegen of missen ze overtuigingskracht. Ten tweede weidt zij uit over de risico’s van etnisch profileren, stigmatiseren en het gebrek aan transparantie over genomen beslissingen die met predictive policing gepaard gaan. Deze risico’s zitten al in het ‘gewone’ offline politiewerk, maar worden door de inzet van enorme hoeveelheden data alleen maar versterkt. Bovendien: wie is er straks verantwoordelijk als er iets ernstig mis gaat? De politieagent, zijn of haar manager die het computersysteem inkocht, de softwareproducent of de programmeur van een foutief algoritme? Van Brakel geeft toe dat de huidige opmars van Big Data en predictive policing aantrekkelijke en veelbelovende kanten kent, maar in het huidige politieke klimaat vreest ze vooral een doorschietende controlecultuur.

Literatuur:

Brakel, R. van (2016). ‘Pre-emptive big data surveillance and its (dis)empowering consequences’, in: Sloot, B. van der et al. (eds.), Exploring the boundaries of big data. Amsterdam/Den Haag: Amsterdam University Press/WRR, 117-144.

Vries, A. de & Smit, S. (2016). ‘Predictive policing: politiewerk aan de hand van voorspellingen’. Justitiële Verkenningen, 42 (3), 9-22.

Auteur

Ronald van Steden is Associate Professor aan de faculteit der Sociale Wetenschappen aan de Vrije Universiteit Amsterdam.