U bevindt zich hier: / / Aanpak van ondermijnende criminaliteit in het buitengebied

  • Ondermijnende Criminaliteit in het Buitengebied

    Een datagedreven aanpak van ondermijnende criminaliteit in het buitengebied

De Opdrachtgevers

De initiële opdrachtgevers waren de gemeente Leudal en Nederweert

De Challenge

Kunnen we door het slim combineren van databronnen risicovolle locaties in het kader van ondermijnende criminaliteit in het buitengebied inzichtelijk maken.

De Aanpak

De aanpak hiervoor was een Mini Sprint waarin we in 3 dagen het bestaande oplossing van Ondermijnende Criminaliteit om hebben aangepast naar de problematiek in het buitengebied. Na een positieve validatie hebben we het in enkele iteraties omgezet in een werkende oplossing.

Het Resultaat

De toepassing combineert meerdere databronnen en bepaalt op basis van slimme algoritmes waar risicovolle locaties zijn. Daarnaast kunnen gebruikers met een druk op de knop alle relevante informatie bij een pand opvragen zodat ze beter en efficienter bureauonderzoek kunnen doen en die kennis meenemen in de overleggen met de samenwerkingspartners.

Lees meer
Lees meer
Lees meer
26694

Aantal panden in de database voor analyse

35

Indicatoren

899

Panden met die al meer dan 4 maanden leeg staan

171

Agrarische stoppers

Maatschappelijk vraagstuk

Georganiseerde, ondermijnende criminaliteit bestaat uit veel soorten criminaliteit en activiteiten die daarmee samenhangen. Bij activiteiten maakt de georganiseerde criminaliteit gebruik van diensten uit de bovenwereld. Criminelen schuwen het niet om legale partijen te beïnvloeden of te onderdrukken. Denk daarbij aan volksvertegenwoordigers, ambtenaren en onschuldige burgers. Daarbij passen criminelen soms ook zwaar geweld toe. Bovendien kent het vele verschijningsvormen.

Het buitengebied is in het bijzonder aantrekkelijk voor ondermijnende criminaliteit. Zo is de georganiseerde misdaad is altijd op zoek naar locaties om ongestoord drugs te kunnen produceren. Daarvoor hebben ze ruimte nodig, goede bereikbaarheid en bij voorkeur afgelegen zodat de pakkans zo klein mogelijk is. Lege schuren, of boerderijen van agrarische stoppers zijn daar aantrekkelijk voor. Maar ook voor huisvesting van arbeidsmigranten voor uitbuiting wordt vaak geconstateerd in het buitengebied.

Een van de redenen is dat het buitengebied uitgestrekt is en er zeer beperkte capaciteit beschikbaar is om alles te kunnen controleren. De vraag is dus hoe er efficiënter en effectiever omgegaan kan worden met de beschikbare middelen om de aanpak van ondermijnende criminaliteit in het buitengebied tegen te gaan.

Applicatie voor Ondermijning in het Buitengebied

Meer informatie?

Neem contact met ons op:


  • Mini sprint

    Met een team vanuit de gemeente Leudal en Nederweert, aangevuld met Politie en het RIEC hebben we in enkele dagen de bestaande oplossing voor de aanpak van ondermijnende criminaliteit aangepast naar de problematiek in hun regio. Daarbij hebben we ook wetenschappelijke bronnen geraadpleegd en de politie academy benaderd om mee te denken met indicatoren. Het resultaat was een prototype toegespitst op het buitengebied.

  • Solution Rush

    Na positieve validatie is eerst een Data Privacy Impact Assessment (DPIA) uitgevoerd. Toen dat rond was is de applicatie in enkele iteraties ontwikkeld naar een werkende toepassing. Bij iedere iteratie zijn er interne en externe stakeholders betrokken geweest.

  • Opgeleverd

    • Toepassing voor de aanpak ondermijnende criminaliteit in het buitengebied
    • Kaart met filtermogelijkheden om gericht te kunnen zoeken in het buitengebied
    • Details op pand niveau:
      • Score op 35 indicatoren, specifiek toegespitst op het buitengebied
      • Direct inzicht in databronnen (waaronder vergunningen, KVK,)
    • Koppeling met externe bronnen (waaronder faillissementsregister)
    • Mogelijkheid om zelf de indicatoren te wegen om zo het algoritme uit te kunnen leggen als aan te kunnen passen.
    • Mogelijkheid om berichten met elkaar uit te wisselen om zo samen te werken

Het Resultaat

Details bij locatie in de applicatie ondermijning buitengebied
  • Buitengebied doorzoeken op risicovolle locaties

    Het primaire doel van de applicatie is het bepalen waar risicovolle locaties zijn met betrekking tot ondermijnende criminaliteit in het buitengebied. De applicatie maakt het mogelijk om de verschillende bronnen te combineren en die eenvoudig te filteren. Zo kun je bijvoorbeeld in drie kliks zien waar alle agrarische stoppers zitten, waar leegstand is voor meer dan 4 maanden, en de afstand tot drugsdumpingen. Dat zou een vertrekpunt kunnen zijn voor nader onderzoek.

  • Efficienter werken

    Met de nieuwe applicatie is de aangeleverde data bij elkaar gezet en toegankelijk gemaakt voor geautoriseerde medewerkers. Daarmee kunnen ze direct bij een pand de status in het vergunningensysteem, de benoemde indicatoren, welke controles er al gedaan zijn, etc. Bovendien is de data verrijkt met Kamer van Koophandel gegevens en failissementsgegevens. Dit geeft de onderzoekers relevante informatie met direct bij elkaar.

  • Transparantie

    Om altijd goed te kunnen verantwoorden welke informatie op welke manier gebruikt wordt, hebben we de applicatie transparant opgezet. Concreet betekent dit dat de gebruikers precies kunnen zien hoe de logica achter het algoritme er uit ziet. Bovendien kunnen ze het zelf beïnvloeden door de parameters te wijzigen. Hiermee is de applicatie ook toekomstbestendig gemaakt. Mochten er nieuwe inzichten komen rondom indicatoren in het buitengebied, dan kunnen die direct verwerkt worden in het algoritme.

De Data

Bij de ontwikkeling van de applicatie voor de aanpak van ondermijnende criminaliteit in het buitengebied is gebruik gemaakt van ondermeer de volgende databronnen:

BRP data

Voor het bepalen van huidige bewoning en de hoeveelheid wijzigingen

Vergunningen data

Om te bepalen of iemand een vergunning heeft  (bouw of milieu) en hoe de controles geweest zijn.

KVK data

De Kamer van Koophandel data is gebruikt voor het vaststellen van de bedrijfsvoering op een locatie en of er mogelijk een bedrijf uit een risicobranche gevestigd is.

Andere databronnen zijn ondermeer: BAG, controle systemen, meldingen, afval.

Wil je meer weten?

Neem gerust contact met ons op voor meer informatie:


Misschien vind je dit ook interessant

Relevante links

Whitepapers

Productinformatie

Nieuws

Blogs

Webinars

Praktijkcases

Research