Tag Archief van: big data

Society 4.0: Beschavingen prototypen en veiligheidsvraagstukken oplossen in de nieuwe maatschappij

Congresverslag – ResilIT  / SNiC

Eind november werd het Stichting Nationaal Informatica Congres, oftewel het SNiC, georganiseerd in de Flint in Amersfoort. Het SNiC is een jaarlijks congres waarin huidige ontwikkelingen in de informatica rondom een thema worden besproken door middel van lezingen, workshops en discussie-panels. Alle studieverenigingen zijn welkom, en met de geregelde bussen worden ze vanuit alle uithoeken naar het congres gereden. Zo ook de studievereniging GEWIS van TU/e, waar ik zelf lid van ben geweest tijdens mijn studententijd en ooit nog een bestuursjaar heb gedaan. Dit jaar werd de organisatie door Inter-Actief, de studievereniging uit Enschede op zich genomen, met als thema “ResilIT”. Dit thema omvat alles rondom de impact van IT en hoe IT kan helpen met de weerbaarheid (Reselient) van de maatschappij. De lezingen waren dan ook opgedeeld in spannende categorieën, zoals “Cyber Threats” en “Disaster Management. Centraal stond het begrip Society 4.0.

Society 4.0

Centraal in alle lezingen stond het begrip Society 4.0. Laten we de discussie van “4.0” direct even beslechten (herinnert u zich “Web 2.0” nog? Laat staan dat we “Society 3.0” ergens gemist hebben? Of zitten we nu in “3.9”) en even aannemen dat dit het containerbegrip is waarin ‘the next forseeable future‘ wordt bedoeld. Punt. In ieder geval, de redenering is: de afgelopen jaren is er enorme vooruitgang geboekt, ook in het technologische gebied. Deze nieuwe technieken veranderen de maatschappij naar iets wat door onderzoekers dus Society 4.0 is genoemd. Dat u het even weet.

Deze nieuwe society kan worden voorgesteld als futuristische steden zonder milieuvervuiling, auto’s op elektriciteit rondzweven en waar misdaad volledig van de kaart is. Maar door de toename van het aantal mensen en de toenemende complexiteit wordt de samenleving en onze positie daarin steeds fragieler, zo wordt gesteld. Hoe kan IT deze negatieve impacts op de maatschappij helpen?

Society 4.0 in de ruimte

Na een imposant introductiemuziekje en de warme welkomstwoorden van de voorzitter van de organisatie, kwam niemand minder dan André Kuipers het podium op. Zijn lezing begon uiteraard met indrukwekkende plaatjes gemaakt vanuit het International Space Station, en een vertelling over wat hij daar allemaal had meegemaakt. Maar al snel ging hij door naar wat voor onderzoek er in de ruimte kan worden gedaan dat kan helpen met het verkrijgen van een goede Society 4.0.

Uiteraard kunnen vanuit de ruimte veel dingen worden gemeten. Met het satellietsysteem Galileo bijvoorbeeld worden veel meer dingen gemeten en gedaan dan standaard GPS-signalen verzenden voor communicatie en weersvoorspellingen creëren. Er kunnen metingen worden gedaan voor agricultuur, zodat men weet wat te doen voor een goede oogst van gewassen, maar ook voor wijnboeren zodat we allemaal lekkere wijn kunnen drinken! De satellieten verzamelen data over ozon, de plastic soep en milieuvervuiling zoals smog en broeikasgassen zodat we kunnen meten wat de effecten van getroffen maatregelen zijn. Dit valt ook weer te betrekken op de stikstofcrisis die nu speelt. Vooral indrukwekkend was de data die werd gebruikt rondom het voorspellen van natuurrampen; aardbevingen, overstromingen, etc. De dijken in Nederland bijvoorbeeld staan continu onder observatie zodat verzwakkingen meteen kunnen worden aangepakt.
Daarnaast kunnen er in de ruimte ook dingen ontwikkeld worden die op aarde veel lastiger te onderzoeken vallen. Dit komt omdat het er geen zwaartekracht is en de ruimte een vacuüm is, waardoor onderzoek naar nierstenen, bacteriën en andere micro-organismes daar veel beter kunnen worden onderzocht. Ook kunnen testen voor software zonder veel vertraging worden uitgevoerd voor de auto-industrie, robotica en natuurlijk software voor satellieten zelf. Meneer Kuipers sloot af met informatie over de opleiding voor astronaut, gepaard met grappige verhalen en foto’s, waarna hij het podium snel verliet om naar zijn volgende praatje toe te kunnen.

Society 4.0 in de samenleving

De tweede openingslezing, gegeven door Michael Haupt, was wat filosofischer. Meneer Haupt is een Strategic Foresight Practitioner die veel lezingen geeft over Society 4.0. Online heeft hij een reeks aan blogs genaamd “Postcards from 2035”. Deze blog is geschreven vanuit het oogpunt van zijn dochter, die in 2035 21 jaar zal zijn. In haar kaarten beschrijft ze de wereld zoals die in 2035 is. Deze voorspellingen/redeneringen zijn de expertise van meneer Haupt, maar voor de leek is het zeer abstract. De titel van zijn lezing is “Why it’s up to to computer scientists to save the world”. Hoe dit dan gedaan kon worden bleef een beetje uit tot het einde. Volgens meneer Haupt werkt de huidige maatschappij volgens de regels van “Game A”. Game A werd beschreven als een “Catch-22”; een systeem dat zichzelf in stand houdt. Maatregelen zijn vooral gericht op symptoombestrijding, maar zouden eigenlijk het systeem zelf moeten aanpakken. Daarom moeten we werken naar een “Game B”, waarin een we niet focussen op individualistische aspecten van de maatschappij maar op het grotere, coherente geheel. Met een dergelijk Game B zouden computer scientists data kunnen verzamelen die correct is, en niet foutieve data die Game A in stand houdt. Om deze Game B te testen is meneer Haupt bezig met het oprichten van Special Equitable Exchange Zones (SEEZs), waarin nieuwe vormen van beschaving kunnen worden geprototyped.

Society 4.0 in de beveiliging

De parallelsessies waren onderverdeeld in verschillende categorieën, zoals Cyber threats, Disaster Management en Society 4.0. De eerste lezing in Cyber Threat had de onheilspellende titel “Call for help” , en werd gegeven door AIVD Security Operations-medewerker Guido (zijn achternaam werd niet gegeven vanwege privacy-redenen). Guido vertelde over zijn werk bij de AIVD en wat de nieuwe ontwikkelingen in de IT inhielden voor zijn werk. Veel technologie rondom internet deze dag is gebaseerd om mensen en objecten met elkaar te verbinden. Deze “centralisatie van het internet” kan handig zijn. Het is heel makkelijk om overal je thermostaat te kunnen beheersen, of via een horloge overal connected te zijn. Maar op het moment dat energiecentrales ook aan het internet wordt verbonden omdat er in de Society 4.0 geen alternatieven zijn om een centrale optimaal te laten werken, wordt het vanuit een veiligheidsperspectief risicovoller. Daarbij speelt ook de nodige politiek; een aanval kan dan wel volledig technisch van aard zijn, maar verdedigen tegen zo’n aanval is vaak veel meer politiek geladen. Privacy-issues en internationale conflicten zijn niet ongewoon in deze situaties. Guido gaf daarom een lijst met dingen die wij als computer scientists kunnen doen om ervoor te zorgen dat we ons kunnen weren van gevaar in Society 4.0.

  1. Security By Design: Als er een beveiliging zit ingebakken in het systeem waar een gebruiker of een aanvaller niet om heen kan omdat de applicatie of software nu eenmaal zo gedesigned is, wordt het al moeilijker om “per ongeluk”  een datalek of een aanval te laten plaatsvinden.
  2. Weet wat je in huis hebt. In een verbonden tijdperk moet je weten wat je hebt in je netwerk. Welke personen, apparaten, servers en externe software hebben toegang tot je netwerk of je applicatie. Op het moment dat je dit goed in kaart brengt, vallen verdachte zaken eerder op.
  3. Ga uit van een inbreuk. Op deze manier kun je plannen wat er moet gebeuren wanneer er een aanval of een datalek plaatsvindt. Bedenk protocollen, weet waar welke data is en breng in kaart wat er is gelekt of wat er is aangevallen.
  4. Zorg voor inhouse security skills. Op het moment dat je een eerste laag security zelf al kan uitvoeren, ben je minder afhankelijk van externe partijen. Hoe meer afhankelijkheden, hoe gevoeliger je bent voor een inbreuk.
  5. Werk samen. Op het moment dat we samen werken, kunnen we met elkaars informatie ons beter weren. Binnen een bedrijf moet je ervoor zorgen dat iedereen iets afweet van waar wat ongeveer staat en wie moet worden ingeschakeld. Kennisoverdracht is hier key.
  6. Pas altijd op. Wees niet te naïef, vooral als je gevoelige data verwerkt. Weet waar je afhankelijkheden liggen.

Society 4.0 in de hackers-society

Het 5e punt, samenwerken, is een van de belangrijkste speerpunten van een goede Society 4.0. En dit werd ook maar al te duidelijk in de volgende lezing; “Fighting DDoS-attacks together on a national scale”. De lezing werd gegeven door Jair Santanna, een zeer energieke professor van de Universiteit Twente en een adviseur voor de High Tech Crime Police Unit, met als expertise digital forensics. De lezing begon met een snelle samenvatting van wat een DDoS-aanval nu precies is, maar, zo werd al snel gezegd; iets doen is leuker dan iets horen. Dus had meneer Santanna een applicatie ontwikkeld, een klein routertje meegenomen en wat simpele code geschreven, waardoor we vanuit de zaal vanaf een laptop of telefoon eenvoudig mee konden doen aan een DDoS-aanval. Naast mij zat een eerstejaars bachelor-student wiskunde, die na deze doe-het-zelf-demo zei: “Wow, nu snap ik eindelijk hoe mensen gehackt kunnen worden”.

Een DDoS-aanval doen op een router die nergens aan verbonden is, dat is natuurlijk aardig en demonstratief. Maar in vrijwel alle gevallen DDoS-aanvallen uiteraard niet wenselijk. Men moet zich dus kunnen beschermen. Helaas zitten er in de huidige maatschappij flink wat politieke spellen verworven omtrent DDoS-aanvallen. Data rondom een DDoS-aanval kan niet zomaar prijsgegeven worden, niet van de dader noch van het slachtoffer. Daarom heeft meneer Santanna iets slims bedacht. Hij heeft een converter geschreven die een DDoS-aanval omzet naar een simpele “fingerprint”, zonder dat daar data van de aanvaller of het slachtoffer nodig is. Deze fingerprints vergelijkt hij met visnetten; op het moment dat er een fingerprint voor jouw DDoS-aanval in het visnet zit, komt hij er niet door en wordt hij dus uitgefilterd. Door van partners die hij vertrouwd en fingerprints te verzamelen en van mensen die graag aan het project mee willen doen, wordt het visnet zo geavanceerd dat er geen DDoS meer doorheen kan. Het is een open project die werkelijke data gebruikt. Het plan is optimistisch, maar past perfect in het plaatje van Society 4.0 waarin er veel wordt samengewerkt. Vragen waren er wel. Als alle data openbaar is, kunnen hackers dat dan niet juist gebruiken om een maas in het visnet te vinden? Santanna maakte zich niet druk. Om door zo’n visnet heen te komen, zou een hacker om alle fingerprints heen moeten werken om die ene maas in het net te vinden. Wat de hacker uren zal kosten. En vervolgens kan de hacker de aanval één keer loslaten. Daarna heb ik de fingerprint en kan de hacker opnieuw beginnen. Zeer interessant, hopelijk komt dit initiatief ooit goed van de grond.

Society 4.0 in China

De laatste lezing had de titel “The new Nexus of security, geopolitcs and digitalization“. Het is al een tijdje in het nieuws dat China een grote nieuwe speler is in de wereld van IT. In deze lezing werd verteld in wat voor technologieën China allemaal aan het groeien was, vooral Artificial Intelligence was een term die vaak viel. Dit verhaal werd gemengd met een dosis geopolitiek, een expert op het gebied van politiek rondom China vertelde wat de gevolgen konden zijn en wat een koppositie van een land als China in een Society 4.0. Een harde conclusie was er natuurlijk niet, het verhaal was vooral hypothetisch opgesteld en de woorden “if” en “when” vielen dan ook geregeld. Het was zeker niet slecht met China bovenaan, maar echt goed kon je het nu ook weer niet noemen volgens de presentators. Desalniettemin was het een prima lezing om te volgen, en werden er wat wijsheden gegeven om mee te nemen:

  1. Neem in beslissingen altijd de politieke situaties mee in andere landen
  2. Zorg dat je niet afhankelijk bent van de rest van de rest van de wereld
  3. Zorg ervoor dat je dingen zelf bezit, om afhankelijkheid te verkleinen. Kennis, resources, the works.

Society 4.0 everywhere

De laatste lezing werd gegeven door Jan Hendrik Croockewit, de oprichter van de healthcare afdeling van Nedap. Een inspirerend praatje, waarin werd verteld hoe ze bij Nedap al zorgen dat ze zo goed mogelijk mee kunnen met een Society 4.0. Maar de voornaamste boodschap van zijn verhaal was dat als we pragmatisch moesten denken hoe te functioneren in wat voor maatschappij dan ook, dat alles duidelijk moest zijn. Mensen moesten design meteen kunnen snappen. De power of simplicity werd zwaar onderschat, naar zijn mening. Dit werd duidelijk gemaakt met een onverwachte analogie van een broek van de Zeeman versus een dure broek met een merk.

Al met al was het een interessant congres met een filosofisch maar ook een boeiend onderwerp, ook zeker voor Shintō Labs. Wellicht kunnen wij met deze wijsheden onze diensten ook verlenen om bij te dragen aan een positieve Society 4.0

Mocht je zelf actief mee willen denken of gewoon op de hoogte willen blijven, neem dan contact met ons op of schrijf je in voor de nieuwsbrief.

Relevante links

Webinars

Casebeschrijving

Blog

Research

 

Van radar tot sonar: signaleren van ondermijnende criminaliteit met data science

De afgelopen weken is er bijna in elke krant of tv-programma aandacht aan besteed: ondermijning of ondermijnende criminaliteit. De schokkende moord op advocaat Derk Wiersum heeft de discussie extra brandstof gegeven. Wij waren die dag op het Congres Ondermijning en Georganiseerde Criminaliteit in Tilburg en ook daar was het het nieuws het gesprek van de dag. Centrale vraag: wat kunnen we doen om een vuist te maken tegen ondermijnende criminaliteit?

Extra geld is mooi, maar wat gaan we ermee doen? Verschillende strategieën passeerden de revue. Burgemeester Theo Weterings van de gemeente Tilburg had het over het stimuleren van preventie door als overheid aanwezig te zijn in de ‘haarvaten’ van de wijk. Uit de zaal kwam ook de oproep tot het uitbreiden van capaciteit, en ja zelfs het (opnieuw) organiseren van een specialistische eenheid, zoals die er in het verleden is geweest. Zou minister Grapperhaus meegeluisterd hebben?

Figuur: Congres Ondermijning & Georganiseerde Criminaliteit

Prof. Pieter Tops riep op tot het bestuderen van de optie om sommige vormen van drugsproductie- en handel te legaliseren. Hij waarschuwde dat legaliseren niet per definitie een oplossing is (mogelijk zelfs contra-productief) en benadrukte dat hij opriep tot discussie en studie, niet direct tot actie.

Wat opviel was dat geen van de geleerden, bestuurders of experts in de ochtend sprak over innovatie of het gebruik van nieuwe technologie. Terwijl als je het ze persoonlijk zou vragen, ze waarschijnlijk zouden zeggen dat dat zeker een belangrijk speerpunt zou moeten zijn. Gelukkig was er bij het publiek wel degelijk behoefte aan het gebruiken van technologie om de informatiepositie te verbeteren en ook in de middag werd door diverse sprekers aandacht aan dit onderwerp besteed.

Risico Radar Ondermijning

Shintō Labs heeft in samenwerking met Bureau Beke en het RIEC Rotterdam een Risico Radar Ondermijning ontwikkeld. Deze Risico Radar Ondermijning heeft als doel om in een regio of gebied opvallende activiteiten, die mogelijk te maken hebben met ondermijning, inzichtelijk te maken. In de middag lieten we tijdens een sessie zien hoe deze Radar tot stand is gekomen en hoe het werkt. Een uitgebreid webinar van onze Risico Radar Ondermijning is overigens hier te vinden.

Wij krijgen vaak de vraag wat het verschil is tussen een ‘radar’ en ‘sonar’ in context van ondermijnende criminaliteit en het detecteren van risicovolle gebieden. In deze blog wil ik dit verschil toelichten aan de hand van de kenmerken, het doel,  de toepassing en enkele voorbeelden. Ook zullen we daarbij aangeven hoe de verschillende vormen gebruikt worden en hoe de Radar en de Sonar complementair kunnen zijn.

Radar en Sonar

De Radar en Sonar zijn twee verschillende begrippen die in oorspronkelijke betekenis gebruik maken van een ‘echo’ om objecten of locaties te detecteren. Onze interpretatie van de Radar en de Sonar in context van ondermijnende criminaliteit is als volgt:

  • Een Radar detecteert opvallende signalen en fenomenen in een gebied (breedte), zonder diepgaand detailonderzoek te doen. Het heeft een signaleringsfunctie en zou aanleiding kunnen zijn voor een diepteonderzoek met hulp van een Sonar.
  • Een Sonar detecteert juist specifieke locaties, objecten en individuen (diepte). Dit gaat typisch gepaard met gesloten bronnen om een zo volledig mogelijk beeld te krijgen. Een Sonar onderzoek kan aanleiding geven tot actie of interventie.

Het een en ander is in de onderstaande afbeelding uitgewerkt.

Verschil tussen Radar en Sonar

Figuur: Verschil tussen Radar en Sonar

De Radar nader toegelicht

De Radar is ontwikkeld met als doel om fenomenen inzichtelijk te maken en signalen af te geven in een regio, wijk of buurt. Het richt zich vooral op de breedte van het spectrum en kan volledig ontwikkeld worden met hulp van open bronnen en open data. Privacy aspecten spelen geen rol aangezien alles geaggregeerd wordt en de radar zonder gebruik te maken van persoonsgegevens tot stand komt.

Kenmerken

  • De Radar richt zich op het inzichtelijk maken van ondermijningsfenomenen, zoals criminogene branches, verdachte hoeveelheden van bepaalde type organisaties en opvallende gebieden.
  • De Radar maakt gebruik van open bronnen en open data (OSINT = Open Source Intelligence).
  • De Radar is per definitie binnen de grenzen van de AVG. Immers, er worden geen tot personen herleidbare gegevens gebruikt of getoond.

Doel

  • Het primaire doel van de Radar is het creëeren van awareness – bewustzijn –  en het geven van inzicht wat er speelt op gebied van ondermijning in uw regio.
  • De Radar geeft bovendien aanleiding om bepaalde gebieden nader te onderzoeken of meer toezicht te houden.
  • De Radar is een strategisch middel en helpt bij beleidsvorming om regiogerichte aanpak te organiseren.

Typische bronnen

De radar maakt gebruik van open bronnen en open data. Enkele gebruikte bronnen zijn:

  • CBS data
  • Kamer van Koophandel data
  • BAG data
  • Insolventie register

Voorbeelden

  • Oververtegenwoordiging van criminogene branches;
  • Extreme toename van een bepaalde branche (verhoudingsgewijs, ook in vergelijking met andere regio’s);
  • Het waterbed effect: interventies in een bepaald gebied zullen effect hebben in de regio (zowel geografisch, alsmede alternatieve branches – het is een bekend fenomeen dat georganiseerde criminaliteit van branche verschuift zodra daar de aandacht op gevestigd is.

Indicatoren

De indicatoren waar de Risico Radar Ondermijning op steunt zijn ontwikkeld met hulp van wetenschappelijk onderzoek door Bureau Beke en het RIEC Rotterdam. Bureau Beke heeft op basis van een literatuurstudie en expert-interviews  een lijst van 53 indicatoren ontwikkeld die gericht toegepast zijn om de opvallende locaties te kunnen detecteren.

Voorbeeld van een Radar: de Risico Radar Ondermijning

Het bovenstaande voorbeeld volgt uit onze Risico Radar Ondermijning en illustreert hoe een oververtegenwoordiging van een risicovolle branche gevisualiseerd wordt in gebieden van van 100×100 meter. Met hulp van de indicatoren kunnen we een heatmap weergeven waarin het zwaartepunt getoond wordt. Dit hoeft niet te betekenen dat het daar niet goed gaat, maar zou aanleiding kunnen zijn om daar nader onderzoek te doen.

De Sonar nader toegelicht

Waar de Radar vooral gericht is op een regionaal beeld en signaleringsfunctie is de Sonar het logische vervolg: de diepgang om te ontdekken of er werkelijk iets speelt en waar precies de verdachte activiteiten plaatsvinden. De Sonar wordt vooralsnog ontwikkeld met hulp van gesloten bronnen (verrijkt met open bronnen) om bij een object (locatie, pand of bedrijf) of subject (verdachte persoon) alle relevante gegevens inzichtelijk te krijgen om gerichte acties of interventies te plannen. Het is dan ook meer een tactische en operationele tool en uiteraard speelt de AVG hier een zeer prominente rol. Privacy by Design is dan ook een van de fundamenten van de Sonar.

Kenmerken van een Sonar

De Sonar is ontwikkeld om meer specifieke antwoorden te geven: dit speelt er op het subject (persoon) of object (bedrijf of  pand).

  • De focus van de Sonar is het geven van een diep en zo volledig mogelijk inzicht bij een locatie of persoon.
  • De gebruikte data is een combinatie van open data en gesloten data
  • De Sonar moet daarmee uitgebreid getoetst worden aan de AVG – een beoordeling van een Privacy Impact Assessment (PIA) is een standaard onderdeel van dit proces.

Doel van een Sonar

  • De Sonar is gemaakt voor gerichte analyses;
  • De Sonar is een meer tactisch en operationele oplossing om te helpen prioriteiten te stellen in waar de medewerkers hun handhavingsinspanning op moeten richten;
  • De Sonar helpt concrete interventies voor te bereiden door relevante bronnen te combineren en signalen en indicatoren te stapelen.

Voorbeelden van een Sonar

Indicatoren

De indicatoren die gebruikt worden bij de verschillende Sonars zijn sterk afhankelijk van de lenzen die ingezet worden. Zo gebruiken wij onder andere de indicatoren van de Landelijke Aanpak Adreskwaliteit of wetenschappelijke bronnen die we konden vinden. Deze worden altijd aangevuld met ‘straatkennis’ van domeinexperts die de Sonar’s mee-ontwerpen tijdens een Design Sprint.

Voorbeeld van een Sonar: opsporen woon en adresfraude

Figuur: Voorbeeld van een Sonar – opsporen woon en adresfraude

Synergie tussen Radar en Sonar

Wij zijn overtuigd van de synergetische waarde bij het combineren van Radar en Sonar. De Radar toont de opvallende gebieden en bijvoorbeeld een oververtegenwoordiging van een bepaalde risico branche. De (geautoriseerde!) gebruikers van de Sonar kunnen vervolgens in dat gebied meer diepteonderzoek doen naar bedrijven binnen die branche en specifieke locaties nader bekijken. De terugkoppeling van die onderzoeken kunnen weer gebruikt worden om de Sonar en de Radar te voeden en met betere resultaten te komen. Dit samenspel van Radar naar Sonar en weer terug naar Radar zijn wij op dit moment aan het ontwikkelen. Zodra wij de eerste resultaten hebben, zullen wij dat met jullie delen. Mocht je zelf actief mee willen denken of gewoon op de hoogte willen blijven, neem dan contact met ons op of schrijf je in voor de nieuwsbrief.

Relevante links

Whitepapers

Nieuws

Blogs

Webinars

Praktijkcases

Productinformatie

Research

Onderzoek: hoe geodemografie kan helpen om data ‘eerlijker’ weer te geven

De afgelopen elf maanden ben ik ondergedompeld in de wereld van data. Via de ’track’ Data Science als onderdeel van Information Studies aan de UvA kwam ik in contact met allerlei toffe algoritmes en maakte ik kennis met de problematiek achter de technische hoogstandjes. Een van deze problemen was gericht op ondermijning in Amsterdam en bij het zoeken naar vergelijkbare projecten kom je dan al snel uit bij Shintō Labs.

Met zwetende handjes heb ik een voorzichtig mailtje gestuurd naar het ‘Shinteam’ of ik ‘heel misschien’ en ‘alleen als het uitkomt’  langs mocht komen om de mogelijkheid tot een afstudeerstage te bespreken. Wat ik niet verwachtte is dat de daaropvolgende uitnodiging zo relaxed en soepel verliep dat ik direct verkocht was.  Daar wil ik graag mijn thesis schrijven! Inmiddels zijn we vijf maanden verder en is het papiertje op zak en ik kan wel stellen dat ik geen spijt heb van deze keuze. Natuurlijk was het hard buffelen, maar het waren ook enorm leerzame maanden waarbij ik vanaf dag één door het team ben opgenomen. Ook nam ik deel aan de Design Sprint met het RIEC Rotterdam en Bureau Beke op het thema Risico Radar Ondermijning, waarbij we op basis van open bronnen de mogelijke hotspots inzichtelijk maken. In deze sprint kon ik mijn onderzoek mooi toepassen.

In deze blog beschrijf ik mijn onderzoeksopzet en de eerste resultaten. In de onderstaande video kun je ook de presentatie zelf zien.


 

De casus

De core business van Shintō Labs bestaat uit het maken van datagedreven applicaties voor overheidsinstellingen. Vaak bevat een applicatie een dashboard met een kaart waarop dan data is geplot. In verband met privacy wordt die data vaak gepresenteerd per postcode, buurt of wijk (en dus niet per huis of gebouw).

De keuze voor het type gebiedsindeling kan echter een vertekenend beeld geven van de werkelijkheid. In figuur 1 zie je bijvoorbeeld drie representaties van exact dezelfde data, maar met verschillende gebiedsindelingen. Dit probleem staat in de boeken bekend als MAUP – The Modifiable Area Unit Problem. Dit fenomeen doet zich ook voor wanneer we data presenteren per postcode, buurt of wijk: hoe meer variatie er in zo een gebied plaats vindt, hoe meer informatie wordt weggegooid wanneer de data wordt geaggregeerd.

Figuur 1 Voorbeeld van ‘The Modifiable Area Unit Problem’

Een manier om dit probleem aan te pakken is door gebiedsindelingen datagestuurd te maken. Als we de bestaande wijken/buurten loslaten en kijken naar de achterliggende data, dan kunnen we gebieden creëren die de mensen in het gebied zo veel mogelijk vertegenwoordigen.  Dit doen we door middel van geodemografie;  ‘The study of people by where they live’ (Harris, 2005).

Geodemografie

Zoals de naam al prijs geeft is dit vakgebied een combinatie van geografie en demografie, waarmee de data ook direct complex wordt. In geodemografie word er gezocht naar betekenisvolle bundels om de mensen in een gebied te kunnen beschrijven. Deze bundels worden in de literatuur ook wel micro-communes of urban neighbourhoods genoemd. Door middel van algoritmen worden mensen ingedeeld in clusters, die vervolgens worden geplot op een kaart. In principe volgt iedere geodemografische clustering ruwweg hetzelfde proces van datapreparatie, algoritmeselectie en parameterselectie, maar het probleem ontstaat bij de evaluatie. Want wat zijn betekenisvolle clusters? Dat is een bijna filosofische vraag, die niet zomaar beantwoord kan worden. Voor de fijnproevers raad ik het paper van ‘What are true clusters’ aan van Christian Hennig.

Figuur 2. Voorbeeld van een geodemografische clustering van Eindhoven. Bron: CBS

Geodemografische cluster-evaluatie

In tegenstelling tot standaard ‘gesuperviseerde methoden’ is het valideren van een geodemografische clustering een schemerig gebied tussen kunst en wetenschap, het kwantitatieve en het kwalitatieve, objectiviteit en subjectiviteit (Harris, 2005). Zoals mijn docent het noemt, is cluster-evaluatie in feite een vorm van zwarte magie. 

Binnen de geodemografie is er wel een idee van enkele eigenschappen die een clustering betekenisvol maken, waarvan de belangrijkste eigenschap is, dat de clustering aansluit bij het doel en de context van het clusterprobleem. Om dat doel meetbaar te maken gebruiken we interne en/of externe criteria die helpen bij het maken van de keuze van het algoritme en de parameter instellingen.

De externe criteria bestaan soms uit vergelijkingen met referentieclassificaties of een zogenoemde ground truth. Veel vaker worden subjectieve criteria opgelegd met behulp van experts of de eindgebruikers. De interne evaluatie van een clustering bestaat uit het meten van een bepaalde regel die de data beschrijft zoals ‘hoe compact zijn de clusters?’ of ‘wat is de ratio tussen de gemiddelde inter en intra clusterafstand?’. Hoewel deze regels objectief zijn, is het wel de vraag hoeveel waarde je moet hechten aan de resulterende waarden en hebben deze regels zeker niet altijd toegevoegd nut. Over het algemeen wordt interne evaluatie daarom vooral gebruikt om het cluster proces te sturen en niet te leiden (Alexiou, 2017).

De interne evaluatie regels hebben nog een extra uitdaging, want deze methoden zijn over het algemeen niet aangepast aan geodemografische clustering. De meest gebruikelijke metrieken (zoals de Within-cluster sum-of-squares en de Silhouette index) worden alleen toegepast op de demografische data en niet op de geografische data. Dit terwijl ´echte’ microcommunes samenhang lijken te vertonen in zowel de geografische als demografische ruimte (Wolf et al., 2019).

De kern

In mijn onderzoek heb ik geprobeerd een regel op te stellen die speciaal geadapteerd is voor geodemografische data. Deze regel is gebaseerd op de Silhouette score, maar met een speciale functie die afstand kwantificeert als combinatie van geo- en demografische data. Er zitten aan een dergelijke functie nog flink wat haken en ogen: hoe verhoudt bijvoorbeeld geografie zich tot demografie? Uiteindelijk hebben we als ‘proof of concept’ de aanpak van Wolf et al. overgenomen (inmiddels liep de onderzoeksperiode al tegen het einde).

Uit een kleinschalig experiment komt naar voren dat de geodemografische score wel degelijk wat interessante patronen vertoont. Zeker ten opzichte van de conventionele (non-geografische) Silhouette score lijkt de nieuwe regel een stuk minder triviale patronen weer te geven. Dit bleek ook uit de validatie (feedback van gebruikers) van het prototype van de Risico Radar Ondermijning zoals ik die heb gerealiseerd voor het RIEC Rotterdam.

Lessons learned

Het voorgaande stuk ging vrij snel de diepte in en eindigt tamelijk theoretisch. Maar wat zijn nu de take home wijsheden die we tijdens het onderzoek zijn tegengekomen?

Een van de belangrijkste redenen om interne evaluatie regels te zoeken is om subjectiviteit in geodemografie te verminderen. We willen graag goed gefundeerde keuzes maken tijdens het clusterproces en idealiter is geodemografie zo transparant mogelijk. In de praktijk blijven de objectieve evaluatie technieken slechts een onderdeel van het clusterproces, waar de keuzes voor het algoritme en de parameter instellingen uiteindelijk worden gemaakt door mensen. Het maken van een geodemografische clustering is niet moeilijk, maar een goede geodemografische clustering maken is een flinke uitdaging, die ook afhangt van de context.

Hoe nu verder?

Tot nu toe hebben we een paar keer genoemd dat interne validatie regels vooral ‘betekenis’ krijgen in het kader van een context en met een expert/gebruiker om de context te interpreteren. Hoewel mijn thesis vooral de theorie van geodemografische evaluatie beslaat, zijn we natuurlijk erg benieuwd of de interne regels ook echt hulp bieden tijdens het clusteren. Daarom ben ik met het Shintō Labs team begonnen aan een interactieve module waarmee je je eigen (geodemografische) data kan clusteren. De module geeft adviezen op basis van de interne evaluatie regels, maar uiteindelijk is het aan de gebruiker om de waarde van de clustering in te schatten. Voor nu blijft het dashboard bij een prototype, maar mocht je interesse hebben in deze applicatie, neem dan contact op met het Shintō Labs.

Figuur 3. Prototype van het dashboard

Referenties

  • Alexiou, A. (2017). Putting ’Geo’ into Geodemographics: evaluating the performance of national classification systems within regional contexts. PhD thesis, University of Liverpool.
  • Harris, R., Sleight, P., and Webber, R. Geodemographics, GIS and Neighbourhood Targeting. Wiley, London, UK, 2005
  • Hennig, C. (2015). What are the true clusters?. Pattern Recognition Letters64, 53-62.
  • Wolf, L., Knaap, E., and Rey, S. J. (2019). Geosilhouettes: geographical measures of cluster fit.

Relevante links

Whitepapers

Nieuws

Blogs

Webinars

Praktijkcases

Productinformatie

Research

5 praktische handvatten om ‘algoritmekramp’ tegen te gaan

‘De gemeente Rotterdam stopt omstreden fraudeonderzoek met SyRi,’ kopte de Volkskrant op 4 juli jl. Een van de vele berichten de afgelopen tijd waarin het gebruik van data-analyse of erger ‘algoritmes’ negatief in het nieuws komt. Recent publiceerde de NOS nog een fraai artikel getiteld ‘Overheid gebruikt op grote schaal voorspellende algoritmes, ‘risico op discriminatie’. Ook hier ontstaat (in ieder geval door de kop) het beeld dat er sprake is van wildgroei en het ‘kwaad’ zich verder verspreidt zonder dat er grip op is. De begeleidende podcast van de journalisten geeft een genuanceerder beeld. We horen de journalist zelfs zeggen dat het begrijpelijk en goed is dat de overheid gebruik maakt van moderne technologie.

De discussie is terecht. Het gebruik van algoritmes kent risico’s. Maar het lijkt niet goed te lukken om het gesprek over algoritmes genuanceerd en goed geïnformeerd te voeren. Alleen al het woord algoritme zorgt voor een soort verkramping in de discussie en lijkt de gebruiker ervan in het beklaagdenbankje te zetten. Als bedrijf dat de overheid helpt om datagedreven te werken, waren we ons vanaf het begin bewust van de risico’s en ontwerpen en ontwikkelen we op een verantwoorde manier oplossingen. Niet omdat de publieke opinie daarom vraagt, maar omdat we een eigen moreel kompas hebben.

Omdat we vaker vragen krijgen over de ethische kanten van het gebruik van algoritmes hebben we een aantal handvatten op een rij gezet. Geen doorgrond essay, of concreet raamwerk, maar een aantal ervaringen uit onze praktijk. Omdat we open zijn over hoe wij omgaan met de risico’s van het gebruik van algoritmes.

1. Gebruik geen voorspellende algoritmes (als het niet nodig is)!

Ik geeft toe. Een beetje een dooddoener. Het begint natuurlijk bij de vraag: wat zijn voorspellende algoritmes? Ik ga er vanuit dat hiermee bedoeld wordt het begrip ‘predictive analytics’. Een methode waarmee veelal op basis van machine learning voorspellingen worden gedaan. Maar de wereld van data-analyse is breder dan alleen voorspellende algoritmes. Sterker nog: in onze praktijk zetten we predictive analytics vaak niet eens in. Zeker niet in onze oplossingen in het domein van toezicht & handhaving of veiligheid & openbare orde. Waarom niet? Omdat we geloven in ‘waardegestuurde’ ontwikkeling. Zie ook ons blog ‘Van datagestuurd naar waardegestuurd werken’. In het kort: zet het probleem en de gebruiker centraal en kijk van daaruit welke pijn het grootst is. Keer op keer blijkt dat de meeste waarde in eerste instantie wordt toegevoegd met een ‘beschrijvende analyse’. Niks voorspellingen op basis van machine learning dus, of in ieder geval niet vóór dat we weten waar de waarde zit, wat de feitelijke situatie is (beschrijvende analyse) en waar het probleem zit (diagnostisende analyse). Pas als aan die voorwaarden is voldaan kan er voorzichtig gekeken worden naar voorspellingen. Tot die tijd: gebruik geen voorspellende algoritmes!

Bron: Gartner

2. Wees transparant over data en modellen!

Zoals je in het artikel van de Volkskrant kunt lezen is een van de grootste obstakels bij SyRi dat voor de gebruiker niet duidelijk is op basis van welke datasets en indicatoren er een inzicht wordt verschaft. Omdat wij onze oplossingen ontwerpen vanuit gebruikersperspectief herkennen we hun behoefte om te weten op basis waarvan het systeem ergens een ‘rood puntje laat knipperen’. Zo zijn we voor de gemeente Zaanstad een data applicatie aan het ontwikkelen die de gemeente helpt bij het opsporen van o.a. woonfraude waarbij vanuit de applicatie inzichtelijk is welke datasets zijn gebruikt en op basis waarvan een indicatie wordt gegeven.

Screenshot prototype Ondermijning met beschrijving datasets en indicatoren

Screenshot prototype Ondermijning met beschrijving datasets en indicatoren

3. Gebruik indicatoren op basis van gedegen onderzoek!

Een veelgehoorde vrees is dat data-applicaties inzichten bieden die discrimineren. Data is immers niet objectief! Zeker bij het gebruik van ‘feedback loops’ zal een model leren op basis van ervaringen (data) uit het verleden en dat verleden bevestigen en versterken. Wat is dus een deugdelijk indicatie om bijvoorbeeld een pand te onderzoeken of daar iets mis is? Vaak vertalen we indicatoren van de (vak)mensen uit de praktijk naar het model maar proberen dat ook te onderbouwen door (wetenschappelijk) onderzoek. Zo hebben we met het RIEC Rotterdam een Risico Radar Ondermijning ontwikkeld waarbij Bureau Beke op basis van literatuuronderzoek en expert interviews een lijst van 52 indicatoren samengesteld die wij hebben gebruikt om zicht te krijgen op risico’s op ondermijning door bedrijven. In september organiseren we samen met het RIEC en Bureau Beke een webinar waarin we hier meer over vertellen. Zijn deze indicatoren daarmee allemaal 100% objectief? Nee, maar wel binnen de normen van de (gedrags-)wetenschap als significant bestempeld.

Jurriaan Souer (Shintō Labs) in actie met dr. Henk Ferwerda van Bureau Beke, onderzoeksbureau voor criminologische vraagstukken

4. Laat systemen niet beslissen, maar help de expert!

Er zijn (soms schrijnende) voorbeelden van Kafkaëske situaties waarbij de overheid besluiten neemt waar de mens geen grip meer op heeft. ‘Computer says no.’ De angst is dat voorspellende algoritmes besluiten nemen zonder dat er een mens aan te pas komt. Als ik dan roep dat zoiets nooit moet kunnen, dan zegt mijn collega Jurriaan relativerend tegen me: ‘Dus ook niet bij slimme vuilnisbakken die automatisch opdracht geven aan de vuilnisophaaldienst om geleegd te worden?’. Tja, daar natuurlijk wel. Maar in onze praktijk komt het zelden voor dat gebruikers één antwoord willen, laat staan een geautomatiseerd besluit. Ze willen een instrument dat ze helpt om op basis van hun eigen expertise makkelijker of sneller inzicht te krijgen dan nu het geval is. We kennen voorbeelden van beleidsambtenaren uit het veiligheidsdomein die na een melding soms anderhalve dag kwijt zijn om in 15 systemen te kijken om te bepalen of er iets aan de hand is. Het enige dat we doen is de data sneller aanleveren dan nu en deze zodanig visualiseren dat de expert kan besluiten om al dan niet tot actie over te gaan. We helpen dus bij het maken van een risico inschatting.

5. Realiseer je dat ‘bias’ in de mens zit en daarmee ook in de data

Tijdens onze Design Sprints, het startpunt van onze ontwikkeling, nemen we veel tijd om gebruikers te laten vertellen over het vraagstuk. We willen weten hoe ze daar nu mee omgaan, dus zonder data-analyse en algoritmes. Als wij met mensen uit de wereld van toezicht en handhaving praten en ze vragen waar risico op een overtreding is, dan kunnen ze zo een lijstje van risicoindicatoren oplepelen. Hoe ze daarbij komen? Ervaring. Als jij bij controles meerdere keren fraude aantreft bij een bepaald soort bedrijven dan word je als handhaver alerter en controleer je vaker bij dat soort bedrijven. Is dat terecht? Misschien wel, misschien niet. In iedere geval heel menselijk. Dataprojecten versterken niet de bias. Ze leggen die juist bloot.

Tot slot

Ik zat laatst het radioprogramma BNR Digitaal te luisteren toen ik Rudy van Belkom hoorde zeggen: ‘We hebben het altijd over ‘explainable AI’ maar hoe ‘explainable’ is menselijk gedrag eigenlijk?’ Een mooi inzicht wat mij betreft. Geen complexer neuraal netwerk dan het menselijk brein. Discriminatie is een product daarvan. Laten we ons dus met of zonder algoritmen daarvan bewust blijven. Waar het om gaat, is dat we de uitwassen tot een minimum beperken.

P.s. binnenkort zal onze Chief Data Scientist Eric een vervolg op dit blog schrijven hoe we in technische zin het risico op ‘bias’ proberen te minimaliseren. Wil je automatisch bericht ontvangen via email als dat blog verschijnt? Schrijf je dan hier in.

Relevante links

Credits top photo: Alexandra Gorn (via Unsplash.com)

 

Een crimineel samenwerkingsverband in 10 minuten

Ook dit jaar werd het VNG Realisatie congres georganiseerd in de Fabrique – een prachtige locatie, nabij Utrecht.  Het thema van het congres – pardon, Congrestival – was samen organiseren: DURF en vertrouwen. Een mooi moment om te kijken wat de ontwikkelingen zijn op het gebied van ondermijning. Daarnaast kregen wij de kans om onze aanpak en status op het gebied van datagedreven aanpak Ondermijning in Zaanstad te presenteren. Naast een aantal interessante contacten en netwerkmogelijkheden waren er ook verschillende demonstraties, waaronder de Wiet Container van netbeheerder Stedin – waar de foto hierboven genomen is.

Een crimineel samenwerkingsverband in 10 minuten

In de ochtend was ik bij een presentatie van Ben van der Hoeven, programmamanager Ondermijning bij de gemeente Utrecht. Het was een buitengewoon interessant en leuk verhaal. Hij begon zijn betoog met de constatering dat afgelopen decennia er heel veel onderzoek gedaan is naar de ‘kopstukken’ van criminele organisaties. De politie en FIOD concentreren zich met name op die kopstukken en daarmee worden grote kansen gemist. De hedendaagse criminele organisaties bestaan immers uit een aantal sleutelfiguren en een hele grote groep ZZP-ers die meewerken.

Ondermijning gaat door alle lagen heen van de maatschappij. Als voorbeeld wordt genoemd dat in tijden van crisis het voor makelaars aantrekkelijk kan zijn om open te staan voor ‘alternatieve inkomsten’. Ook de overheid is een van de grootste facilitators, aldus Ben. Meer specifiek gaat Ondermijning over

  • Sleutelpersonen
  • Sleutelplaatsen
  • Sleutelbranches

Als oefening werd met de groep een gedachte experiment gedaan. Om voor te stellen hoe het zou zijn om een criminele organisatie te zijn – een techniek die Bureau Beke ook hanteert. Vanuit de groep werd synthetische drugs gekozen als onderwerp. Ben trapte af met een vraag over de productie: ‘Wie van jullie kent een scheikundige die kan helpen bij de productie‘. Direct gingen er een paar handen omhoog. Oké, dat was snel geregeld. ‘Locatie? Iemand ideeën?’ Ideeën genoeg: er zijn voldoende lege panden. Kwestie van kiezen. ‘Productie: welke grondstoffen hebben we nodig?’ Ben lijkt een kenner: voor productie heb je veel specifieke grondstoffen (‘zuren’) nodig, die toevalligerwijs ook gebruikt worden door autowasstraten voor het schoonmaken van velgen. Andere grondstoffen moeten we bijvoorbeeld uit China importeren. ‘Heeft iemand contacten in de logistiek?‘ Ja hoor. Ook geen probleem. Binnen 10 minuten hebben we een fantastisch criminele samenwerkingsverband bedacht en ontworpen. Van productie tot en met de logistiek. ‘Maar wat gaan we doen met het geld?’ Tja. Witwassen dan maar?

Ondermijning aanpakken in 4 stappen

Een vraag is die Ben aan de groep vroeg was: is ondermijning wel een wettelijke taak van de gemeente? Het antwoord is natuurlijk: ja! Maar niet in directe zin.

  • Algemene Verantwoordelijkheid: Voorkomen dat het vertrouwen in een veilige en integere samenleving wordt ondermijnd
  • Specifieke verantwoordelijkheid: Voorkomen dat (lokale) wet- en regelgeving wordt misbruikt.

Georganiseerde ondermijnende criminaliteit is overal. De uitdaging is hoe we een weerbare overheid kunnen creëren. Een nauwe samenwerking met het RIEC is daarbij cruciaal. Daarbij heeft Utrecht een model in 4 stappen gedefinieerd:

  • Stap 1: Weet wat er buiten speelt en waar binnen kansen zijn.  (mogelijke middelen ter ondersteuning vanuit het RIEC zijn: Ondermijningsbeelden, een Quickscan gemeente, en de IVP beleidsplannen)
  • Stap 2: Creëer bewustwording en eigenaarschap
  • Stap 3: Maak een meerjarig actieplan / programmaplan
  • Stap 4: Plan Do Check en Act! 

Quickscan voor uw gemeente

Ter verduidelijking werd een Quickscan toegelicht. De Quickscan biedt inzicht in hoe uw gemeente voorbereid is om Ondermijning tegen te gaan. Dit doen ze in Utrecht langs de volgende dimensies:

 

1. Bewustwording & Organisatie

Zorg voor een goede bewustwording binnen de organisatie en beleg de verantwoordelijkheid:

  1. Is er eigenaarschap in MT? Uit de groep bleek dat dit typisch bij de Directeur Veiligheid ligt.
  2. Verzorg awareness trainingen binnen alle lagen van de organisatie.
  3. Bewustwording creëren bij Raad, College en MT.

2. Informatiepositie

Versterk de informatiepositie om slagvaardiger tewerk te gaan. Daarbij moet veiligheid en privacy niet uit het oog verloren worden:

  1. Meldpunt (signalen van overtreding van lokale wet en regelgeving en handelingsperspectief voor Onderbuikgevoel)
  2. Signalen overleg (intern + politie / RIEC)
  3. Informatiebeveiliging
  4. Informatie ontsluiten (VIK) en ontwikkelen naar Intelligence.
  5. Van reactief werken naar proactief detecteren en barrières omhoog.

3. Beleid & Handhaving:

Zorg ervoor dat er een duidelijk beleid is en zorg voor integrale interventies. Gebruik daarbij een informatiegestuurde of datagedreven aanpak.

  1. BIBOB (verbreden van beleidslijn BIBOB bv Huisvestingswet en Vastgoedtransacties).
  2. Beleid op orde
  3. Informatie gestuurde handhaving – ontsluiten van straatkennis. De mensen op straat hebben goud aan kennis. Centrale vraag is hoe je die straatkennis op een nette en juridisch passende manier vast kan leggen.
  4. Participeren in integrale acties

4. Integere & Veilige werkomgeving

Creëer een integere en veilige werkomgeving waarbij de ambtenaar van vandaag en morgen goed kan werken.

  1. Ambtenaar 3.0. Dit vraagt om een andere type ambtenaar
  2. Integriteit op orde
  3. Dilemmatafel (bij dilemma middels morele oordeelsvorming komen tot juiste beslissing)
  4. VPT op orde
  5. VOG/ Screening
  6. Kwetsbare processen en functies in beeld.

5. Communicatie

Communiceer goed wat er gaande is. Zowel intern als extern.

  1. Intern: wat is ondermijning en wat doen we er aan als gemeente?
  2. Communicatie als instrument gebruiken
  3. Extern communiceren over acties – maak het onzichtbare zichtbaar
  4. Extern in gesprek gaan met met wijken / buurten – meldingsbereidheid vergroten.

Actieplan gemeente Utrecht

De gemeente Utrecht heeft vervolgens een actieplan gedefinieerd om Ondermijning te ondermijnen. Daarbij richten ze zich op de volgende onderdelen:

  • Het verstoren criminele ondernemingsklimaat.
  • Het versterken van bestuurlijke weerbaarheid. ‘De ambtenaar’ wordt daarbij nog wel eens vergeten
  • Het vergroten maatschappelijke weerbaarheid: allianties met andere partners, met ondernemers, met brancheverenigingen zoals Horeca Nederland maar ook BOVAG.
  • Vergroten sociale weerbaarheid
  • Versterken Intelligence positie

Als voorbeeld werd Tilburg genoemd waarbij 80 autoverhuurbedrijven bij elkaar zaten. Daar hebben ze een actie op ondernomen. Daarbij hebben ze ondernemers geholpen met ‘alle auto’s registreren in het ANP’ en bij controles van de auto’s;  als er niet iemand in rijdt die op het huurcontract staat, wordt de auto teruggebracht naar de huurorganisatie. Daarmee wordt het anders benaderd en meer als service aan bonafide bedrijven geboden die geholpen worden. Malafide bedrijven vinden die registratie uiteraard minder fijn.

De Piramide naar fitte gemeente

Geïnspireerd door de piramide van Maslow hebben ze een piramide voor een fitte gemeente opgesteld. Wellicht is een vergelijking met de Capabilitiy Maturity Model (CMM) beter toepasbaar maar in essentie wordt hier bedoeld dat je als gemeente op verschillende niveau’s kunt opereren in context van ondermijning

 

  • Niveau 5: Regisseur. Op het hoogste niveau heeft de gemeente de rol van regisseur. Hierbij heeft de gemeente een zeer proactieve houding en schakelt met alle ketenpartners om
  • Niveau 4: Integraal. Het integrale niveau is een proactieve houding waarbij ook politie, RIEC en OM een rol spelen alsmede andere belanghebbende organisaties zoals woningcorporaties, netleveranciers en brancheorganisaties.
  • Niveau 3: Actie – plannen uitvoeren. Op dit niveau zijn er uitvoerbare plannen die uitgevoerd kunnen worden. Hierbij is het idee dat er plannen gemaakt worden en meer proactief gehandeld wordt.
  • Niveau 2: Infrastructuur – organisatie. Het opzetten van een organisatie en benodigde infrastructuur om beter te kunnen anticiperen zodra er iets gaande is.
  • Niveau 1: Acute hulp (EHBO). Op dit niveau heeft de gemeente een zuiver reactieve houding waarbij ad-hoc wordt gehandeld zodra er wat mis gaat.

Een groeimodel. De vraag is ook: waar je wil je staan als gemeente?

Versterken Intelligence Positie

Met intelligence wordt bijvoorbeeld geanalyseerd op basis van meetpunten in het afvalwater waar drugs wordt geproduceerd. Dat wordt vervolgens vertaald naar wijken, bevolkingsgroepen en andere statistieken. De vraag die ze nog niet kunnen beantwoorden is hoe zich dat vertaalt naar voorspelling: waar moeten ze straks gaan controleren?

“We hebben nog geen Google” is zijn constatering. Een integrale zoekmachine om te zien wie, wat, waar en in welk systeem zit. Als voorbeeld hoe het wel kan is de Privacy Impact Assessment (PIA) vanuit het VIK die op basis van de BIBOB wet informatie-uitwisseling mogelijk maakt.

Karin Akkers – gemeente Den Bosch – had het ook over Intelligence en maakt vooral een onderscheid tussen Informatie en Intelligence: Informatie: casus specifieke data. Intelligence: correlaties op geaggregeerd niveau

Vanuit het JADS wordt gewerkt aan een Open Source Ondermijning Database, wat een prikkelende gedachte is en wellicht goed gebruikt kan worden bij ons traject met het RIEC Rotterdam en Bureau Beke rondom de Risico Radar Ondermijning. De ervaringen in Den Bosch tot nog toe zijn zeker interessant. De belangrijkste lessen op een rij:

  • Oplossing rondom ondermijning vragen om integrale aanpak
  • Creëer gezamenlijk perspectief én taal op de vraagarticulatie
  • Bepaal vooraf in op te zetten samenwerking ‘hoe’ om te gaan met:
    • Diversiteit aan belangen
    • Aanbestedingsrecht
    • IP en gebruiksrecht
    • Eigendom van publieke domein verzamelde data
    • Privacy en ethiek
  • Publiek-privaat samenwerken rondom innovatie vraag om gezamenlijke investering (vooral in O&O) en flexibel proces.

Relevante links

Whitepapers

Nieuws

Blogs

Webinars

Praktijkcases

Productinformatie

Research

Een aanpak voor veilige en vitale vakantieparken

De symboliek ontging mij niet: de ‘kathedraal’ verpakt als bunker in het hart van misschien wel het mooiste stukje Nederland: de Veluwe. Waar anders dan hier in Radio Kootwijk wordt de Vakantieparken Top gehouden georganiseerd door het Ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties. Shintō Labs was bij deze top aanwezig samen met Henk Ferwerda van Bureau Beke waarmee we een samenwerking zijn gestart om criminologische kennis en data science software te combineren om sociaal-maatschappelijke problemen aan te pakken. We waren hier in het bijzonder om onze nieuwe Monitor Vitale Vakantieparken te presenteren. Binnenkort organiseren we een webinar om dit verder uit te diepen. Een verslag van de top.

Pareto-principe in Vakantieparken-land

Voor wie Pareto’s principe niet kent, zal de ’80/20′ regel wellicht bekender in de oren klinken. In de context van vakantieparken bleek dat ook het merendeel van de klachten en ongeregeldheden in een beperkt deel van de parken plaatsvindt. Meer specifiek is uit onderzoek van Bureau Beke gebleken dat 76% van de vakantieparken het redelijk goed tot en met fantastisch doen. Daar staat tegenover dat 18% van de parken extra aandacht vraagt en op 6% er sprake is van stevige leefbaarheids- en veiligheidsproblemen. Een veel gehoorde klacht van vakantieparkenhouders was de overwegend negatieve berichtgeving over vakantieparken en de stigmatiserende werking daarvan. Niet ieder park heeft last van ondermijning en criminaliteit, maar dat lijkt wel de enige conclusie die je vaak in de media hoort en leest.

Minister Kajsa Ollongren spreekt de aanwezigen van de Vakantieparken Top toe.

Integrale aanpak vakantieparken

Bea Schouten, gedeputeerde van de provincie Gelderland, benadrukte het belang van een integrale aanpak voor die parken met het programma Vitale Vakantieparken. Een innovatieve manier van werken is ontwikkeld om niet alleen beleid en plannen te maken, maar ook om dingen te doen. Als voorbeeld noemde ze de Ontwikkelmaatschappij – een fonds en bedrijf om het vraagstuk op te pakken en actief te ontwikkelen. Er is dus kennis, ondersteuning en budget beschikbaar om vakantieparken te ondersteunen, met als doel om in 2023 ‘normale situaties’ op de parken te hebben.

De belangrijkste succesfactor: samenwerking met alle partijen en doorzetten. Dit kan alleen met betrokkenheid en inzet van de ondernemers waarbij een integrale aanpak cruciaal is.

Actie-agenda vakantieparken

Vakantieparken- dat klinkt vooral heel gezellig en dat zou ook zo moeten zijn – aldus Minister Kajsa Ollongren. Ze was hier om haar betoog te houden over zorg en aandacht voor die parken die dat nodig hebben en de Actie-agenda Vakantieparken namens de rijksoverheid te ondertekenen.

“Maar het onderzoek is ook aanleiding tot zorg en aandacht” ging ze eufemistisch verder. “We zien dat er steeds meer kwetsbare mensen op vakantieparken gaan wonen. Van gescheiden mensen, ouderen, arbeidsmigranten maar ook mensen die onder de radar willen blijven”. Voor eigenaren van vakantieparken, waarbij de financiële problemen hoog genoeg oplopen, is de verleiding groot om op andere manieren inkomsten te genereren. Criminele activiteiten, hennepteelt, prostitutie, uitbuiting, witwassen en andere vormen van illegaliteit steken dan de kop op, lijkt het beeld te zijn. Als dat eenmaal zijn intrede heeft gedaan is het bovendien heel lastig om weer terug te gaan naar de originele doelstelling terug te keren: een gezond vakantiepark vol recreatie, plezier en gezond ondernemerschap.

Minister Kajsa Ollongren ondertekent de Actie Agenda Vakantieparken

Verschillende stakeholders

Maar het aanpakken van vakantieparken die zich niet aan de regels houden is lastig. De Actie-agenda vakantieparken is gericht op een aantal kernvragen:

  • Hoe vinden we passende oplossingen voor de probleemgevallen?
  • Hoe voorkomen we dat nieuwe parken in de problemen komen?
  • Hoe kunnen we in de toekomst maatschappelijke functies en vakantieparken combineren?

De boodschap is duidelijk: er is budget beschikbaar voor gemeentes en provincies om pilots te doen en projecten op te pakken. Ook vanuit het ondermijningsfonds is er budget beschikbaar om samen te werken en deze problematiek aan te pakken. Bij heel veel vakantieparken gaat het goed. Maar we hebben een gezamenlijke verantwoordelijkheid om de parken die flink buiten de lijntjes kleuren en extra aandacht nodig hebben aan te pakken. De eerste stap volgens de experts aan het tafelgesprek is het maken van een goede beschrijvende analyse: zorg dat je de parken in beeld hebt.

Monitor Vitale Vakantieparken

Tijdens de break hebben Shintō Labs en Bureau Beke hun Monitor Vitale Vakantieparken gepresenteerd. Achtergrond van dit traject was dat in het najaar van 2017 Bureau Beke samen met een aantal gemeenten op de Noord-Veluwe gestart is met de ontwikkeling van een Monitor Vitale Vakantieparken (MVV) als onderdeel van het Programma Vitale Vakantieparken. Het doel van de monitor is om gemeenten en het programma inzicht te geven in het verloop van de aanpak en de kwaliteit van de ruim 500 parken.

dr. Henk Ferwerda van Bureau Beke licht de Monitor Vitale Vakantieparken toe tijdens de Vakantieparken Top

Henk vertelde geïnteresseerden het onderzoek dat op basis van bestaande monitoren, literatuur- en deskresearch geleid heeft tot een selectie van relevante indicatoren, waar onder andere rekening gehouden is met beschikbaarheid van data en de herhaalbaarheid. Shintō Labs heeft dit vervolgens omgezet in een bruikbare en toegankelijke applicatie waarmee gemeentes en provincies direct inzicht kunnen krijgen hoe het er met de parken er voor staat aan de hand van de belangrijkste indicatoren. De Monitor Vitale vakantieparken geeft op parkniveau een overall kwaliteitsoordeel (groen, oranje en rood). Dit kwaliteitsoordeel is opgebouwd uit 5 dimensies met daarbinnen 14 indicatoren. Om parken met elkaar te kunnen vergelijken worden indicatoren waar nodig gerelateerd aan de parkoppervlakte.

De dimensies zijn:

  • Situatie van eigenaren, waarbij we bijvoorbeeld kijken naar het aantal eigenaren op een park.
  • Economisch, waarbij gekeken wordt naar het aantal transacties (koop en verkoop) van verblijfsobjecten.
  • Sociale situatie, waarbij aandacht voor bijvoorbeeld het aantal leerplichtzaken en schuldsaneringen.
  • Criminaliteit, met aandacht voor onder andere het aantal en de aard van de incidenten.
  • Brandveiligheid, waarbij uitgevoerde controles of adviezen voorbeelden van indicatoren zijn.

De indicatoren die we gebruiken zijn voor ieder park in Nederland beschikbaar en kunnen periodiek opnieuw verzameld worden zonder onderzoek uit te voeren. Henk en Jurriaan geven binnenkort een webinar waarin uitgebreid wordt ingegaan op de werking van de monitor en de analyses.

Screenshot van de Monitor Vitale Vakantieparken

Indicatoren van criminaliteit en ondermijning in vakantieparken

Bij de break-out sessie zaten wij ingedeeld bij het thema ‘Veiligheid’, waarbij Gijs van Poppel in een interactieve werkvorm hun gereedschap namens het RIEC wilde verbeteren met kennis. Voor wie het RIEC niet kent: de overheid heeft tien Regionale Informatie en Expertise Centra (RIEC’s) en het Landelijk Informatie en Expertise Centrum (LIEC) opgericht met als doel: de bestrijding van ondermijnende criminaliteit. Ze verbinden informatie, expertise en krachten van de verschillende overheidsinstanties. Daarnaast stimuleren en ondersteunen de RIEC’s en het LIEC de publiek-private samenwerking bij de aanpak van ondermijning.

In kleine groepjes werd gediscussieerd over mogelijke indicatoren die een aanwijzing kunnen zijn dat er bij een vakantieparken criminele of ondermijnende activiteiten plaats zou vinden. Het resultaat van deze workshop uit de verschillende groepen was de volgende lijst:

  1. Schoolverzuim van de kinderen. Een belangrijk signaal. Met de leerplicht zouden kinderen op school moeten zitten. Als er kinderen tijdens reguliere schooltijd op het park zijn, zou dat een indicatie kunnen zijn.
  2. Het aantal huizen in eigendom van uitzendbureaus. Mogelijk te vinden vanuit kadaster. Dit zou een indicatie kunnen geven over aanwezigheid van illegale arbeidsmigranten.
  3. Mutaties van het kadaster. Als huizen binnen korte tijd verwisselen van eigenaar zou dat kunnen duiden op een vorm van wit wassen.
  4. Het aantal uitzendbureaus die huren in parken. Zie punt 2. Het heersende idee is dat als uitzendbureaus huizen in parken houden of huren er aanleiding is om eens te kijken. Het voornaamste vermoeden is illegale arbeidsmigranten via deze constructie gefaciliteerd worden.
  5. Postbewegingen. Het aantal en het soort pakketjes kan een indicatie zijn. Een op het oog opvallende indicator. De toelichting van de betreffende groep was:
    1. Het aantal en soort bestellingen (van welk bedrijf wordt er besteld?)
    2. De brieven (komen er blauwe enveloppen? CJIB?)
    3. De Postbode: kunnen de ogen en oren bieden. De burgemeester kan bovendien postbode aanwijzen als toezichthouder(!).
  6. Financiële situatie: zodra het slecht gaat is de kans groot dat er gezocht wordt naar alternatieve inkomstenbronnen.
  7. Aantal eigenaren: zou kunnen duiden op een negatieve invloed op kwaliteit

Ook werd aan het Gijs gevraagd wat voor inzichten wij vanuit het RIEC konden delen wat relevant zou kunnen zijn voor gemeentes, provincies en vakantieparken. De voornaamste bronnen en indicatoren die hij kon delen waren:

  1. Incidenten politie
  2. Aantal BRP inschrijven
  3. Aantal uitkeringen
  4. Komen parken voor op het ondermijningsbeeld

Aanpak Veilige Vakantieparken

Joeri Vig van Het CCV presenteerde aansluitend hun Aanpak Veilige Vakantieparken. Hun aanpak is gericht op Nederlandse vakantieparken met hardnekkige veiligheids- en leefbaarheidsproblemen, zoals relatief onschuldige, maar evengoed vervelende, overlast door dronkenschap en verloedering van huisjes. Maar soms is er zelfs sprake van seksuele uitbuiting, hennepteelt of de opslag van gestolen goederen.

Hun aanpak bestond samengevat uit de volgende 6 stappen:

  1. Er is een signaal (bv: 400 mensen ingeschreven op één huisje)
  2. Zorg dat je het park in beeld krijgt: maak een beschrijvende analyse. Het CCV adviseert hiervoor de methodiek van Bureau Beke.
  3. Zorg dat je de problematiek in beeld krijgt bij dat park. Immers, niet alle parken zijn hetzelfde. De meest voorkomende veiligheidsvraagstukken gaan over de aanwezigheid van mensen die uit het zicht willen blijven, de huisvesting van kwetsbaren en criminele activiteiten op het park.
  4. Wie zijn jouw partners in deze ? Voor een integrale aanpak is het belangrijk om een goed beeld te hebben welke partners het beste aansluiten bij de problematiek. Naast de politie, gemeente, OM, provincie RIEC en RECRON, kunnen ook GGD, GGZ en omgevingsdiensten bijvoorbeeld een rol spelen. Kijk voor een uitgebreide lijst van partners op de site van het CCV.
  5. Welke strategie volg je voor je interventie? Ook daar is een uitputtende lijst met mogelijkheden voor te vinden. Het gaat te ver om ze hier allemaal op te noemen, maar het is goed om te weten dat er een bron van kennis voor handen is om te handelen, zodra het probleem bekend is.

Probleem is en blijft: hoe weten we ‘wat er achter die slagboom’ afspeelt. De laatste tip van Joeri: zorg dat je contact maakt met de mensen op en de eigenaren van de parken. Ook met de ondernemers. En dan bedoelt hij niet alleen de ‘slechte’ parken, maar ook de goede. Uiteindelijk zou de ambitie moeten zijn om samen veilig te willen ondernemen en recreëren.

Relevante links

Whitepapers

Nieuws

Blogs

Webinars

Praktijkcases

Productinformatie

Research

Van ruwe data naar bruikbare intelligence in vier stappen

De overheid is een beleidsmachine. De roep om meer datagestuurd beleid te ontwikkelen klinkt steeds vaker. Enerzijds omdat de mogelijkheden er zijn (technologie) en anderzijds omdat de belofte er is dat de kwaliteit (lees: effectiviteit) van het beleid er beter van wordt. Om datagestuurd beleid te kunnen maken is een goed begrip van uw data cruciaal. In de wereld van handhaving, veiligheid en openbare orde spreekt men vaak van informatiepositie of intelligence: het verzamelen, analyseren en gericht kunnen toepassen van kennis en inzicht ten behoeve van preventie en handhaving. Dat klinkt allemaal prachtig, maar de praktijk is altijd weerbarstiger. Hoe ontsluit je de databronnen en hoe weet je of de kennis die je hebt volledig en actueel is? Vragen die nooit helemaal sluitend te beantwoorden zijn.

Correlatie vs. causaliteit

Het klassieke voorbeeld is het onderscheid tussen correlatie (de statistische samenhang tussen twee grootheden) en causaliteit (het een is een gevolg van het ander). Want hier gaat het nog steeds vaak mis. Ter illustratie het onderstaande voorbeeld waarin een correlatie wordt weergegeven tussen films met Nicholas Cage en het aantal mensen dat overleden is door in een zwembad te vallen.

Afbeelding: onzinnige correlatie. Bron: http://www.tylervigen.com/spurious-correlations

Het voorbeeld toont aan dat je in data overal verbanden kan laten zien. In dit geval is het verband zo belachelijk dat iedereen de onzin snapt. Maar wat als dat nu minder voor de hand ligt? Hoe ga je om met de valkuil om verkeerde conclusies te trekken op basis van ogenschijnlijke en misleidende verbanden?

Van data naar intelligence

Om een goed begrip te krijgen is het van belang om de samenhang tussen (data)objecten inzichtelijk te krijgen. Dat gaat trapsgewijs van data naar informatie naar kennis naar inzicht naar intelligence.

  • Data: Ontsluit de juiste databronnen zodat de dataspecialisten hun werk kunnen doen. Het fundament van iedere vorm van datagestuurd werken.
  • Informatie: Door de data goed te classificeren en te annoteren ontstaat er informatie.
  • Kennis: Met het bundelen van informatie wordt kennis gecreëerd. Met kennis wordt de onderlinge samenhang tussen afzonderlijke informatiepunten duidelijk.
  • Inzicht: Door slim te kijken naar vergaarde kennis kan inzicht ontstaan. Typisch komt dit tot uitdrukking in de vorm van dashboards, rapporten of kaarten.
  • Intelligence: Met netwerkanalyses en het doorrekenen van scenario’s kan je inzicht verheffen tot intelligence, of ‘wisdom’ in de illustratie hieronder. Je begrip overstijgt dan individuele casussen en de onderlinge samenhang wordt duidelijk. Dit geeft je de mogelijkheden om gericht beleid te maken of processen in te richten ter bevordering van de gewenste uitkomst (of preventie van ongewenste uitkomst).

Afbeelding: van data naar begrip. Bron: David Somerville, gebaseerd op Hugh McLeod.

Voorbeeld uit de praktijk

Laten we een voorbeeld nemen ter illustratie

  • Data: Een belangrijke bron binnen een gemeentelijke organisatie is het zaaksysteem. Het goed ontsluiten van deze data (zoals zaken) is in veel casussen van datagedreven werken belangrijk.
  • Informatie: Een zaak uit het zaaksysteem krijgt betekenis door het op de juiste manier te classificeren. Zo is een zaak bijvoorbeeld een vergunningaanvraag wat de mogelijkheid geeft om de zaak door te sturen naar de afdeling vergunningen. Deze informatie is cruciaal voor de afhandeling.
  • Kennis: Met het slim verbinden van informatie kunnen we bijvoorbeeld inzichtelijk krijgen dat deze aanvraag van meneer Janssenis en dat het inmiddels de vierde keer is dat meneer Janssen deze aanvraag gedaan heeft. Bovendien heeft hij al 5 keer gebeldnaar het KCC en is hij 1 x langs gekomen bij de balie om te vragen waarom zijn eerdere vergunningsaanvraag niet geaccepteerd is. Dit geeft de afdeling vergunningverlening de mogelijkheid om te onderzoeken waarom het eerder niet toegekend is en hebben ze betere kennis om de heer Janssen inhoudelijk te woord te staan.
  • Inzicht: Het stapelen van kennis biedt inzicht. We zien bijvoorbeeld dat op de locatie van de vergunningsaanvraag afgelopen jaren verhoudingsgewijs veel activiteiten hebben plaats hebben gevonden, zoals inschrijvingen, uitschrijvingen, starten onderneming, stoppen onderneming, etc. Dat betreft niet alleen de heer Janssen, maar meerdere personen en bedrijven. Als een ‘spies’ worden de verschillende bronnen, informatie en kennis aan elkaar geregen om inzicht te krijgen.
  • Intelligence: De verschillende inzichten kunnen slim gecombineerd worden in een netwerk om een goed begrip te krijgen van de situatie. Zou zouden we kunnen constateren dat de heer Janssen in de afgelopen vijf jaar, 2 keer verhuisd is naar een huis waarvan mevrouw Visscher de eigenaar is, waarvan in drie andere panden recentelijk een hennepkwekerij gevonden is. Ook zijn er op dat adres meerdere personen ingeschreven die op de radar staan bij politie. Bovendien blijken op dat adres meerdere glazenwassers ingeschreven te staan die ogenschijnlijk geen enkele omzet draaien. Een van de personen is een ‘spin in het web’ die met veel relaties tot andere verdachte personen extra in de gaten gehouden wordt. Reden genoeg om op basis hiervan nader onderzoek te doen en mogelijk een ter plaatse onderzoek. Mogelijk sprake van een vorm van ondermijning? 

Community Structure Analysis (CSA)

Het bovenstaande fictieve voorbeeld illustreert hoe je van data stapsgewijs kunt groeien naar intelligence. Een van de methodes die wij hanteren is Community Structure Analysis (CSA) om deelgroepen – of clusters – binnen een gegeven netwerk aan objecten te vinden. In het voorbeeld hieronder is een lijst met (gepseudonimiseerde) individuen inzichtelijk gemaakt met hun onderlinge relaties. Uit de analyse ontstaat een begrip over de structuren, hun onderlinge samenhang en geeft inzicht in welke schakels het meest interessant zijn om te beïnvloeden. Dit is slechts één van de vele analyses die wij op dit moment aan het ontwikkelen zijn in samenwerking met de gemeente Zaanstad en de Technische Universiteit Eindhoven ter bestrijding van ondermijnende criminaliteit en criminele samenwerkingsverbanden.

Afbeelding: voorbeeld van intelligence uit Community Structure Analyse (CSA) – uit de ondermijning applicatie

Geïnteresseerd in onze aanpak?

Meer weten over hoe we netwerkanalyse inzetten bij onze oplossingen? Kijk eens bij de casebeschrijvingen voor Ondermijning of Woonoverlast.  Of neem gewoon contact met ons op!

Relevante links

Whitepapers

Nieuws

Blogs

Webinars

Praktijkcases

Productinformatie

Research

Radicalisering en terrorisme als ‘wicked problem’ voor de overheid

Op uitnodiging van het Studiecentrum voor Bedrijf & Overheid ging ik naar het Congres Radicalisering & Terrorisme in het The Hague Security Delta Campus in Den Haag.  Met open vizier ging ik op zoek naar antwoorden op een aantal vragen.

Hoe groot is het probleem eigenlijk? Hoe voorkom je radicalisering bij jongeren of nog beter het gebruik van geweld? Wat is de positie van gemeenten in dit speelveld? En hoe kun je big data, of een term die ik liever gebruik: data analyse, inzetten om een bijdrage te leveren aan de oplossing van dit probleem?

Door de ogen van een radicaal: Jason W.

De dagvoorzitter Richard Franken, directeur van The Hague Security Delta, kondigde de eerste spreker aan: Jason W. of Walters zoals hij nu gewoon weer heet. Jason is voormalig lid van de Hofstad Groep. Als je immers wil weten wat er om gaat in het hoofd van geradicaliseerde jongeren, dan kun je het maar beter aan een ervaringsdeskundige vragen.

Jason vertelt een erg persoonlijk verhaal. Hoe hij als zoon van een Amerikaanse militair en een Hollandse moeder opgroeit op de Veluwe. Braaf naar de (christelijke) kerk gaat en het goed doet op het atheneum. Hoe hij na de scheiding van zijn ouders in een volkswijk terecht komt en in aanraking komt met jongeren met een islamitische achtergrond.

Hij beschrijft een intelligente jongen, een puber, met de daarbij behorende karakteristieke zoektocht naar wie hij is, wie hij wil zijn en hoe hij zich verhoudt tot de wereld. En vooral de behoefte aan houvast in die zoektocht. Jason komt in aanraking met de islam en ervaart dat als een warm bad. Kerken zijn kil en stil, moskeeën zijn warm en levendig. En vooral, de islam heeft heldere geschriften en een duidelijke leer die hem meer aanknopingspunten bieden bij het beantwoorden van existentiële vragen waar hij als puber mee worstelt, dan de abstracties die hij ervaren heeft in het christendom.

‘De islam heeft heldere geschriften en een duidelijke leer die hem meer houvast bieden bij het beantwoorden van existentiële vragen waar hij als puber mee loopt.’

Maar dat maakte hem nog geen radicale moslim. Wat gebeurde er dan dat dit proces heeft getriggerd? Volgens Jason twee dingen:

  1. Op 9/11 boorde twee vliegtuigen zich in de Twin Towers in New York. Een neef van Jason kwam daarbij om het leven. Wat betekende dit voor hem als moslim? Het leverde een zoektocht op in vele teksten en nog verdere aanscherping daardoor van zijn denkbeelden.
  2. Het Internet was daar. En het Internet ‘ontvert’ zoals Jason het noemt. Het brengt dingen dichtbij die ver weg zijn. Je kunt bij wijze van spreken via Internet nu 24×7 volgen wat er in Syrië gebeurt.

Het internet was een katalysator in de verdere studie van de leer en geschriften van de islam. En, zo stelt Jason, de stap van radicale islam naar het toepassen van geweld is een volstrekt natuurlijke stap, niet alleen vervat in de teksten, maar in het DNA van islam. Strijd zit in de islam als traditie. Mohammed was een staatsman op zoek naar expansie van zijn rijk. Jezus had geen macht dus probeerde geloof los te maken van politiek en macht. Een fundamenteel ander uitgangspunt, aldus Jason. Op zeer eloquente wijze licht hij verder toe hoe op basis van de leer en geschriften radicale jongeren uiteindelijk kiezen voor jihad: het toepassen van geweld teneinde de perfect Islamitische wereld te creëren.

De dagvoorzitter geeft aan dat er nog 5 minuten zijn. Maar Jason zit nog maar op de helft. Hij vertelt over zijn tijd in de gevangenis en hoe eigenlijk door verveling hij de werken van filosofen gaat lezen als Plato en Nietzsche, waarbij vooral de eerste zijn perspectief verandert. En uiteindelijk hem er toe brengt dat hij de islam de rug toekeert.

Wat leert zijn verhaal ons?

Dat geradicaliseerde jongeren niet persé vanaf geboorte een islamitische opvoeding genoten hebben? Dat pubers met existentiële vragen intellectuele voldoening zoeken? Of dat er geen geijkt patroon is voor jongeren die vatbaar zijn voor radicalisering? En sterker, voor het aanzetten tot geweld?

Jason wilde zich thuis voelen in de wereld. Welke puber niet?

Ik hoor onze chief data scientist al zeggen: N is 1…

Door de ogen van een relativerende wetenschapper: Frank Bovenkerk

Na het persoonlijke verhaal van Jason komt Frank Bovenkerk aan het woord. Bovenkerk is cultureel antropoloog en criminoloog en voormalig hoogleraar radicalisering aan de Universiteit van Amsterdam. Hij begint licht polemisch, zoals veel wetenschappers eigen is, door te stellen dat er geen grotere tegenstelling denkbaar is met de vorige spreker. Een compliment aan de organisatie!

Bovenkerk begint aan zijn grote relativering van het vraagstuk. Er is in Nederland al 40 jaar geen grote serieuze terroristische aanslag geweest, stelt hij. Wel wat extremistische groeperingen met neigingen, maar nooit echt met impact. Wat aardig is dat Bovenkerk radicalisering breder trekt en extreemlinks en extreemrechts benoemt als voorbeelden van radicaal gedachtegoed.

Waarop doelt Bovenkerk dan als hij het heeft over terrorisme in Nederland 40 jaar geleden? De Molukse acties. Hij somt op: 63 terroristen, 388 willekeurige burgers gegijzeld en 14 doden (8 burgers en 6 kapers).

In eerste instantie sprak niemand van terroristen. Er was zelfs wel begrip voor de motieven van de kapers. Wat Bovenkerk wil betogen: de definitie van terrorisme is vaak een politieke keuze.

‘One man’s terrorist, is another man’s freedom fighter’

OK, de definitie van terrorisme lijkt diffuus. Bovenkerk stelt dat daden spectaculair moeten zijn om vrees en angst aan te jagen (en dus niet noodzakelijk een groot aantal slachtoffers). Zie hier zijn punt: het valt allemaal wel mee met terrorisme en impact.

Bezorgdheid, alertheid en mijdgedrag van volwassenen in verband met terroristische dreiging. Bron: CBS

En hij komt op stoom, zeker voor mij als data specialist. Van alle doden in Nederland met een niet-natuurlijke doodsoorzaak, presenteert hij het volgende overzicht:

  • 1900 mensen pleegden zelfmoord
  • 646 doden door ongelukjes in en om het huis
  • 623 dodelijke verkeersslachtoffers
  • 132 doden door moord en doodslag

Meer reden voor angst voor dat soort veiligheidsincidenten dan voor terrorisme, aldus Bovenkerk. Overigens lijken de cijfers van het CBS een iets ander beeld te schetsen, maar inderdaad geen doden door terrorisme. Wat Bovenkerk maar wil zeggen, we moeten de risico’s op terrorisme relativeren.

Dan gaat hij in op de volgende vraag: hoe komt het dat sommige radicalen van mening veranderen? Hij geeft er twee:

  1. De idealen worden niet opgegeven, maar de strijdmethode verandert
  2. Men laat de idealen varen.

Bovenkerk heeft kwalitatief onderzoek gedaan bij Molukkers. Nadat ze uit gevangenis kwamen bleven de idealen intact, maar werd geweld afgezworen. Hoe dat kwam? Vooral de rol van de Molukse gemeenschap, het eerste geweld werd nog wel geaccepteerd, maar daarna niet meer. Groepsdruk dus.

En hij komt ook nog even terug op de moorden op Pim Fortuyn en Theo van Gogh. Bovenkerk stelt: dit waren politieke moorden en geen terrorisme. Hij noemt daarbij een definitie van terrorisme:

‘Geweld tegen goederen of personen door kleine groepen of individuen in naam van een ideologie, godsdienst of overtuiging waarbij het slachtofferschap toevallig is, teneinde angst te zaaien.’

De gedachte daarbij is dat de groep (de bevolking) bang wordt vanuit het idee: dit kan ons ook overkomen.

Niet het geval bij Fortuyn of Van Gogh, dixit Bovenkerk.

En hij gooit er een schepje bovenop: terroristen bereiken zelden hun doel. Het enige succesvolle voorbeeld dat hij kan bedenken zijn de Watergeuzen tijdens de Tachtigjarige Oorlog.

Bovenkerk gaat verder. Zijn er verschillen tussen links-/rechts extremisme, dierenactivisme en moslimterreur? Ja zeker:

  1. Islamitische terroristen gebruiken zelfmoord als middel tot geweld. Ze zijn bereid te sterven voor hun ideaal.
  2. Het internationale karakter van moslim terreur. Dat maakt het lastig aan te pakken, want dat vraagt om internationale samenwerking.

Er is weinig wetenschappelijk materiaal over moslimterrorisme uit de eerste hand. Anne Speckhard (Ph.D.) is de enige wetenschapper die Bovenkerk kan noemen. Speckhard heeft veel terroristen (die het hebben overleefd) geïnterviewd. Wat verbindt deze mensen, wat hebben ze gemeenschappelijk? Hoe kunnen we deze mensen herkennen? Ook zij komt niet tot een eensluidend patroon.

Bovenkerk noemt de koning Marokko die veiligheidsdiensten opdracht gaf om mannen met baarden in de gaten houden. Maar daarna gingen mensen zich scheren. Witte jurken dan? Bovenkerk wil maar zeggen: uiterlijke kenmerken zijn lastig.

Is er dan psychologisch profiel te maken? Bovenkerk noemt een Israëlisch onderzoeksbureau dat uitgaat van gedrag en niet uiterlijke kenmerken. Maar oordeelt dat dit nog onvoldoende wetenschappelijke basis heeft.

‘Het uiterlijk of gedrag van radicalen is lastig in een profiel te vatten’

Zelfmoordterrorisme is lastig wetenschappelijk te vatten. Laten we dus kijken hoe we de voedingsbodem aan kunnen pakken (radicalisering). Al snel komt dan de term ‘de-radicaliseren’ naar boven. Bovenkerk heeft veel ‘de-radicaliseringsprojecten’ onderzocht, maar daar moet je het volgens hem niet in zoeken. De ‘Dutch approach’ (red: kopjes thee drinken?) heeft niet aantoonbaar iets opgeleverd.

Wijkagenten of geheim agenten? Wijkagenten zouden in de haarvaten van de wijk zitten. Maar hoeveel geradicaliseerde jongeren ken je nou echt? Soms twee, hooguit drie. Over het algemeen gelooft hij niet in de ‘haarvaten theorie’.

En dan als uitsmijter: de rol van gemeenten in dit speelveld? Tja, de wethouder of burgemeester moet natuurlijk aan kunnen tonen dat hij zijn best heeft gedaan als het misgaat. Maar effectief?

Wat leert zijn verhaal ons?

Dat het aantal doden door terreur in Nederland zeer beperkt is. Maar misschien doen we dan iets goed? Dat de radicaal die bereid is om over te gaan tot geweld niet makkelijk terug te brengen is tot een set aan uiterlijke kenmerken of gedragskenmerken. En dat de oplossing lijkt te liggen in de gemeenschap waar de radicale jongere zich bevindt.

Door de ogen van de optimistische wetenschapper: Stijn Sieckelinck

Stijn Sieckelinck is als onderzoeker verbonden aan het Institute for Societal Resilience aan de Vrije Universiteit Amsterdam en aan McGill University (Montreal). In tegenstelling tot Bovenkerk zit Sieckelinck in een andere modus. Wat kunnen we er aan doen? Hij heeft hier een aanpak op bedacht die hij ‘re-radicaliserren’ noemt. De premisse van Sieckelinck: radicalisme is niet het probleem, maar geweld is het probleem. Veelal is de aanpak erop gericht om het radicale gedachtegoed te bestrijden. Maar stelt hij: radicaliseren betekent dat iemand weigert de samenleving te accepteren en is dat niet bij veel pubers het geval?

Tot nu toe is het antwoord geweest: de-radicaliseren. Vaak middels mooie programma’s. Maar zo lijkt Sieckelinck de vorige spreker gelijk te geven: dat werkt onvoldoende. Tot nu toe kennen we twee strategieën:

  1. Repressie, politie veiligheid (rechts)
  2. Integratie, preventie (links)

Natuurlijk een goede veiligheidsstrategie is nodig met zaken als surveillance en handhaving maar ook preventie moet daarnaast een plek krijgen. Een sociale strategie zoals hij dat noemt. Het is zoeken naar de juiste schaal, want overreactie in de veiligheidsstrategie is ‘fuel’ voor radicalisering.

Maar zo stelt hij:

‘Complexe problemen kennen geen eenvoudige oplossingen.’

Sieckelinck zoekt de oplossing in het concept ‘wortels en vleugels’ van Janusz Korczak, een Poolse kinderarts, pedagoog en kinderboekenschrijver, Wortels vertaalt naar het Latijn betekent ‘radices’ (of radix in enkelvoud). Mensen die opgroeien in probleemwijken of in probleemgezinnen hebben vaak een gebrek aan wortels, verbinding en houvast. En juist dat brengt risico op radicalisering met zich mee. Maar er is meer nodig. Iets dat het hen vleugels geeft in hun extremisme om te kunnen ontsnappen aan hun lot (red: het verhaal van Jason Walters lijkt dit te ondersteunen).

Hiervoor heeft hij een concept ontwikkeld dat hij ‘re-radicaliseren’ noemt. Ga uit van de leefwereld van de adolescent en probeer hem niet iets ‘af te leren’ maar reik instrumenten aan om ermee om te gaan.

Afbeelding: verschillende uitgangspunten re- en de-radicaliseren

Sieckelinck herhaalt nog maar eens: er zijn geen typische antwoorden op een a-typisch probleem.

Wat leert zijn verhaal ons?

Wat blijft hangen is de bevestiging dat we het hier hebben over wat in design thinking een ‘wicked problem’ wordt genoemd. En zoals jullie weten combineren we design thinking en data science als middel om maatschappelijke vraagstukken op te lossen. Mooi dat Sieckelinck anders probeert te denken en naar wat het lijkt een experiment doet. Benieuwd of gevalideerd leren hier ook wordt toegepast. Ofwel: hoe weten we of wat we bedacht hebben ook echt werkt of niet?

Door de ogen van de jurist: Lucien Stöpler en Yolanda Rechter

In de middag zijn er parallelle workshops over een breed scala aan onderwerpen. In het programmaboekje speuren we naar voorbeelden van de inzet van data-analyse. Maar helaas geen voorbeelden of praktijkcases te vinden. Wel zijn er workshops die ingaan op de vraag: welke informatie mogen we uitwisselen en welke juridische middelen en of beperkingen zijn er?

Privacy als excuus om niet samen te werken

Lucien Stöpler heeft een politie-achtergrond waar hij bij de inlichtingendienst informatie verzamelde over terrorisme en ondermijnende criminaliteit. Nu adviseert Lucien vanuit zijn eigen bedrijf Justice In Practice overheden. Volgens Lucien ligt de oplossing in samenwerken en het opbouwen van steeds grotere netwerken. Mensen die goed geïnformeerd zijn over risico’s én vanuit hun rol daar iets aan kunnen doen geven de veiligheid aantoonbaar een impuls, zo lezen we ook op zijn website.

Lucien laat met een filmpje zien van een interview met een Poolse jongen die naar Parijs vertrok en uiteindelijk in Londen terecht kwam, waar hij dakloos werd, radicaliseerde en bereid was voor de profeet te sterven. Zijn conclusie: het is vrijwel onmogelijk om dit soort jongens ‘uit een database te halen’. Het is zoeken naar een speld in hooiberg.’

Maar wellicht wel als je het netwerk eromheen activeert. Met ketenpartners, maar bijvoorbeeld ook met burgers. Maar welke informatie wil je met je netwerk delen en hoe doe je dat dan? Lucien wijst op de AVG waarin kaders zijn bepaald over de uitwisseling van persoonsgegevens. Lucien komt met een soort checklist die we ook kennen uit onze samenwerking met de gemeente Zaanstad:

1. Gaat het om persoonsgegevens?
2. Waarom wil je dat? (doel)
3. Welke gegevens heb je dan nodig?
4. Wie is eigenaar data?
5. Hoe houden we verspreiding onder controle? (beveiliging)

Hij stelt: de wetgever heeft met opzet ruimte geboden. Neem die ruimte dan ook! (red. lees ook Lucien’s blog: ‘Privacy als excuus om niet samen te werken’)

‘Er is meer mogelijk binnen de wettelijke kaders als het gaat om het verwerken en delen van data. Het is een kwestie van goed organiseren.’

Radicalisering en de rol van de burgemeester

Yolanda Rechter is juridisch adviseur en hoofddocent Wet en Regelgeving Openbare Orde en Veiligheid bij het Studiecentrum Bedrijf & Overheid. Zij gaat vanuit juridisch perspectief in op de vraag: wat is de rol van de gemeente en wat kan en mag een burgemeester als het gaat om radicalisering?

Yolanda houdt het tempo erin en laat ons niet achterover hangen. We worden overhoord als het gaat om onze kennis van het recht. Haar boodschap: er zit een logische gedachte achter de wettelijke kaders! Denk dus gewoon na!

We beginnen bij de vraag: hoort radicalisering eigenlijk wel op het bordje van de burgemeester? Waar gaat die eigenlijk over? Antwoord: openbare orde in de gemeente. Is radicalisering een openbare orde vraagstuk? De wet geeft eigenlijk geen definitie voor openbare orde waarmee de burgemeester dit deels zelf kan invullen. Radicalisering kan worden aangepakt met begrippen als ‘verstoring’ van de openbare orde. Of in ieder geval dreiging daarvan, want het wordt pas een issue als de radicaal overgaat tot het gebruik van geweld. En zie daar de spagaat: als je wacht tot die dat doet ben je te laat.

‘Als je wacht tot de radicaal overgaat tot geweld ben je te laat.’

Wat voor middelen heeft de burgemeester eigenlijk? Opsporing hoort in het strafrecht en dus bij OM en politie. Maar de burgemeester kan als onderdeel van de ‘driehoek’ wel degelijk ‘het oliemannetje’ zijn. En bijvoorbeeld signalen doorgeven aan inlichtingendiensten en de minister van Justitie & Veiligheid die bijvoorbeeld uitreisverboden op kan leggen. En betoogt Yolanda, we vergeten nogal eens dat burgemeesters in geval van nood zelfstandig (en dus niet als lid van het college) besluiten kan nemen. En ook dat die besluiten direct van kracht zijn ook al kunnen ze later worden teruggedraaid met de reguliere bezwaar- en beroepsmogelijkheden die het bestuursrecht biedt.

Conclusie: de burgemeester heeft een verantwoordelijkheid om de openbare orde in zijn gemeente te bewaken en de middelen om dit te doen. Maar belangrijker nog is zijn rol als smeerolie tussen diverse diensten en instanties. En ‘last but not least’ is de gemeente beter dan wie ook geëquipeerd om voeling te houden op lokaal niveau.

Door de ogen van de data specialist

En zo komen we aan het einde van dit congres. Wat hebben we geleerd? Zijn de vragen beantwoord waarmee we vanochtend vroeg op pad zijn gegaan. Deels wel. Hier mijn belangrijkste ’take aways’, vanuit ons perspectief als data science specialisten:

  • Radicalisering en terrorisme zijn lastig te definiëren en ‘vast te pakken’. Er lijkt ook geen vast patroon te zijn op basis waarvan je het risico op radicalisering kan omzetten in bijvoorbeeld een algoritme. Er lijkt ook geen bewezen aanpak te zijn die helpt bij het voorkomen van radicalisering.
  • Radicalisering kan worden geduid als een ‘wicked problem’ waarbij design thinking kan helpen om stappen te kunnen zetten in de richting van een oplossing. Onze Design Sprint methode is bij uitstek geschikt om niet-lineaire oplossingen te bedenken en te valideren.
  • Er is wel degelijk ruimte in wet- en regelgeving, ook de AVG, om data te verzamelen, te analyseren en uit te wisselen. Je moet het alleen goed organiseren.
  • De gemeente en de burgemeester kan wel degelijk een rol spelen bij dit vraagstuk. Wettelijke ruimte en instrumenten zijn beschikbaar. Ook als verbinder tussen instellingen en als luisterend oor dichtbij burgers.
  • And last but not least: de toepassingen om deze met data-analyse te ondersteunen zijn niet aan bod gekomen. Het beeld ontstaat dat die er niet zijn, zeker niet voor gemeenten. Een kans?

Wellicht dat we volgend jaar terugkomen maar dan samen met een gemeente om een toepassing voor data-analyse te presenteren. Onze oplossing voor data-analyse bij ondermijning lijkt hiervoor aanknopingspunten te bieden. Wie durft?

 

 

 

Vijf redenen waarom je datagedreven werken als gemeente samen moet doen

We hebben al veel gesprekken met gemeenten en landelijke overheden gevoerd over hoe big data en artificial intelligence (AI) kunnen helpen bij het oplossen van, soms complexe, maatschappelijke vraagstukken. Zoals jullie weten geloven wij in waardegestuurd ontwikkelen als startpunt voor datagedreven of datagestuurd werken. Ofwel, begin bij het maatschappelijk vraagstuk (en niet de data) en kijk vervolgens hoe je de mensen die met dat vraagstuk in de praktijk bezig zijn een stap verder kan helpen.

We geloven in klein beginnen, in het ontwerpen van prototypes om te kunnen toetsen of wat we bedacht hebben ook waarde toevoegt, alvorens we het gaan omzetten in een daadwerkelijk te gebruiken ‘data-applicatie’. Maar dat is maar het begin. Uiteindelijk zou je om maatschappelijke vraagstukken echt aan te pakken deze applicaties moeten opschalen. En niet alleen binnen je eigen organisatie. Hieronder vijf redenen waarom samenwerken loont, ook met externe partijen.

1. Het aantal en de complexiteit van maatschappelijke vraagstukken is te groot

Hoe goed je datalab of afdeling O&I ook is, je kunt simpelweg niet alles zelf doen. Het aantal uitdagingen is te groot en de complexiteit ervan te omvangrijk. Kijk bijvoorbeeld naar het maatschappelijke vraagstuk van ondermijning.  of de opgave voor gemeenten om het woningaanbod aan te laten sluiten bij de explosief stijgende vraag. En dan laten we het klimaatprobleem, het mobiliteitsvraagstuk en de uitdagingen in het sociaal domein maar even buiten beschouwing.  Als je alles zelf gaat doen dan kom je nooit aan alles toe, of aan alles maar een beetje.

2. Pluk het laaghangend fruit zelf, maar leg de boomgaard aan met anderen

Je kunt de organisatie al een flink eind vooruit helpen met betrekkelijk eenvoudige dashboards. Tools als PowerBI van Microsoft of Qlikview en Tableau zijn prima om een beschrijvende analyse visueel aantrekkelijk te maken. Hiervoor heb je geen data scientists nodig. Wil je echter doorgroeien in het Gartner Analytic Ascendancy Model naar diagnosticerende of voorspellende analyses, dan heb je andere expertise en technologie nodig. Stel jezelf als gemeente de vraag of je die kennis aan boord hebt, kan krijgen of nog moeilijker, kan houden.

3. Maatschappelijke vraagstukken zijn grensoverschrijdend

Wil je echt maatschappelijke vraagstukken aanpakken, dan zal je dat veelal samen met andere overheden en ketenpartners moeten doen. Neem nou de woningopgave. Mensen willen vaak dichtbij hun werk wonen en niet noodzakelijk in de stad waar de werkgever is gevestigd. Hoe zou het woonbeleid eruit zien als je het als regionale opgave  aanvliegt? Maar is je dataplatform of afdeling hier voor geëquipeerd? Kun je de datagedreven toepassing die je ontwikkelt voor woonbeleid ook opschalen naar gemeenten en ketenpartners regio? En die ook nog eens doorontwikkelen en onderhouden?

4. Iedere euro kan je maar één keer uitgeven

Als je alles zelf wil doen dan kost dat simpelweg te veel geld. De gemeente Amsterdam is zijn eigen dataplatform aan het bouwen en dat kost ongeveer 6 miljoen. Het dataplatform stelt de gemeente in staat om data te beheren en via interfaces beschikbaar te stellen aan de eigen organisatie en externe partijen. Zo’n platform is een mooie randvoorwaarde, maar dan heb je nog geen datagedreven toepassingen. Daarvoor zul je een applicatieplatform moeten bouwen met technologieën als ‘R’, Python, Tensorflow etc. Ziet u zichzelf al een plan indienen bij de raad voor 10 miljoen of meer?

5. Iedere partner kan zich richten op haar kerntaken

De overheid is gebouwd op accountability, op publieke controle en politieke besluitvorming. Allemaal ingrediënten voor een betrouwbare organisatie gericht op continuïteit en maatschappelijk draagvlak. Maar wil je tempo maken en dicht op ‘cutting edge’ technologie zitten, dan is het verre van ideaal. Commerciële partijen worden veel meer aangestuurd op effectiviteit en efficiency en kunnen daardoor sneller schakelen. En ook bij de opschaling van toepassingen kunnen zij meer meters maken. In ons huidige bestel zal iedere afzonderlijke gemeente overtuigd moeten worden van de meerwaarde van een toepassing. Sales en marketing dus. Niet de core business van een gemeente.

Advies: Samen Organiseren 2.0!

Datagestuurd werken biedt kansen voor gemeenten om op een innovatieve manier maatschappelijke vraagstukken op te lossen. Gemeenten zouden hun aandacht moeten richten aan het op orde brengen van hun data. Een goed ingericht dataplatform met open interfaces (Common Ground?) helpt om met die data vervolgens aan de slag te kunnen. Voor wat betreft het ontwikkelen van toepassingen is het prima om zelf een groot aantal beschrijvende analyses te doen, maar voor complexere analyses en het opschalen daarvan naar andere gemeenten is het beter om samen te werken.

De markt kan helpen bij het opschalen van toepassingen. Zowel in technische zin door een platform te bouwen waarop je software kan delen, maar ook door andere gemeenten te stimuleren daar gebruik van te maken. Door goede afspraken te maken met een marktpartij kun je voorkomen dat je in een ‘vendor-lockin’ terecht komt. Bijvoorbeeld door af te spreken dat investering in ontwikkeling maar één keer in rekening gebracht kan worden en door een goede exit-strategie af te spreken.

Geïnteresseerd in onze datagestuurde aanpak?
Kijk dan op onze website voor onze aanpak voor datagestuurd werken of lees onze vorige blogs Van datagestuurd naar waardegestuurd werken en Waarom de Design Sprint dé oplossing is voor datagestuurd werken bij overheden. Of neem gewoon contact met ons op!

Eén dag in de bajes: inzichten in de aanpak van ondermijning

Het was een prachtige nazomerdag, maar wij zaten binnen in ‘de Lik’ – een oude gevangenis in het centrum van Utrecht. Het deed me denken aan Alcatraz, dat ik altijd zag liggen tijdens het hardlopen toen ik nog in San Francisco woonde. Andere deelnemers hadden meer een associatie met de TV-serie ‘Prison Break’. Het was hoe dan ook een perfecte locatie voor het congres ‘Ondermijning & Georganiseerde Criminaliteit‘. Wij hebben daar onze casus van een datagedreven aanpak van ondermijning met de gemeente Zaanstad gepresenteerd. Maar er waren nog veel meer interessante presentaties.

Ondermijning

Prinsjesdag is net achter de rug en daar werd opnieuw bevestigd dat er eenmalig 100 miljoen euro vrijkomt om de aanpak van ondermijnende criminaliteit te intensiveren. Structureel is daarnaast vanaf 2019 nog eens 10 miljoen euro extra beschikbaar. Het geld wordt vooral gebruikt om in alle regio’s ‘de integrale aanpak te verbeteren’. Een prachtige stap vooruit, maar ‘bij lang na niet genoeg’, aldus Emile Kolthoff, hoogleraar criminologie en lector Ondermijning aan Avans Hogescholen. Sterker nog, hij stelt ter discussie of we hiermee überhaupt in de buurt van criminele organisaties kunnen komen. Niet gek gegeven de recente inschatting van de omvang van alleen al de handel in synthetische drugs (19 miljard euro op jaarbasis) zoals recentelijk is gepubliceerd.  

Het centrale thema van de dag is Ondermijning. Maar wat is dat nu precies? Met wie wij ook spreken, iedereen lijkt een eigen definitie te hanteren. Kolthoff gebruikt de definitie uit de parlementaire enquête Van Traa:

‘Ontwrichting van maatschappelijke structuren en fundamenten en aantasting van de rechtstaat als gevolg van georganiseerde criminaliteit, die als kenmerk heeft: de bereidheid tot het toepassen van geweld en het infecteren en compromitteren van legale elementen en structuren van onze maatschappij.’

Professor Jan Brouwer, hoogleraar Openbare Orde en Recht aan de Rijksuniversiteit Groningen, kan zich daar deels in vinden, maar neemt vooral een juridisch standpunt in en beschouwt de ondermijningsaanpak als een reactie op falend strafrecht. Ook hij noemt de Miljoenennota waarin ondermijning wordt getypeerd als ‘niet zichtbare criminaliteit’ – waar Brouwer het niet mee eens is. ‘Proberen je te onttrekken aan het zicht, is de core business van criminelen’. Hij gaat zelfs een stap verder. Data wijst bijvoorbeeld uit dat elke 20 minuten in Duitsland een lading gestolen wordt uit een vrachtwagen. De vraag is waarom dit niet onder ‘ondermijning’ valt?

Erkennen, experimenteren & samenwerken

Met enig pessimisme constateert Kolthoff dat we een flinke achterstand hebben en de vraag is hoe we dit moeten aanpakken. Hij biedt echter ook aanknopingspunten voor verbetering, waarvan we er een paar hier noemen:

  • In beginsel vooral erkenning op politiek-bestuurlijk en beleidsbepalend niveau. Als er geen politiek draagvlak en beleid is, kan ook niet verwacht worden dat de operationele organisatie hier prioriteit aan geeft.
  • Investeren in en experimenteren met onorthodoxe maatregelen. Dat is iets waar wij uiteraard enthousiast op reageren, waarbij wij onze Design Sprint inzetten om gecontroleerde experimenten te faciliteren en onorthodoxe maatregelen te ontwerpen, gebruik makend van data, datascience en machine learning.
  • Tot slot: beter samenwerken en onderling afstemmen. Dit laatste hebben wij ook ondervonden bij onze Design Sprint rondom ondermijning in de gemeente Zaanstad waarbij de stapeling van signalen inzichtelijk zijn en onderlinge communicatie en samenwerking ondersteund wordt. Soms kan het zo zijn dat iemand niet mag weten wat er precies speelt, maar dat er iets op een adres speelt kan zeer waardevol zijn bij het orchestreren van de aanpak.

Juridische kaders

Brouwer constateert een verschuiving van de aandacht van het strafrecht naar het bestuursrecht. Het bestuursrecht biedt immers veel meer mogelijkheden om criminaliteit aan te pakken. Ter verduidelijking noemt Brouwer een casus van een oud-studiegenoot, die maar liefst 540 onbetaalde parkeerbonnen had. Strafrechtelijk lastig aan te pakken in die tijd. Nu valt dit onder het bestuursrecht en zou een dergelijke situatie niet meer voorkomen.

Ter illustratie noemt hij ook onderzoek dat is gedaan naar de wetgeving in Nederland in vergelijking met andere landen met betrekking tot de aanpak van Outlaw Motor Gangs (OMG). Andere landen hebben aanzienlijk meer mogelijkheden en gaan soms heel ver – zo worden OMG-leden die in de gevangenis zitten in Australië verplicht om roze pakken te dragen.

Dat is volgens Brouwer de kern van de huidige aanpak van ondermijning: via het bestuursrecht wordt de juridische slagkracht vergroot. Maar, zo waarschuwt Brouwer, daar is het bestuursrecht niet voor bedoeld en zijn de bestuursdiensten (lees: gemeenten) niet voor geëquipeerd.

Intelligence & Informatievoorziening

Naast het vergroten van de (beleids)capaciteit bij gemeenten en het beter opleiden van ambtenaren is het verbeteren van de informatievoorziening, of informatiepositie, een van de sleutels voor gemeenten en burgemeesters. Een aantal burgemeesters heeft een concept ondermijningswet voorgesteld met daarin meer bevoegdheden voor het aanpakken van ondermijnende criminaliteit. ’Gemeentelijke diensten en bedrijven zijn verplicht ten behoeve van deze taak de noodzakelijk gegevens te verstrekken’. Burgemeesters moeten zo een betere ‘intelligence’ positie krijgen. Toegang tot data en slimme technologie helpen vervolgens om de intelligence positie ook daadwerkelijk te verbeteren. De druk om hierin te voorzien is enorm groot.

Uiteindelijk is het een kwestie van lange adem, flink doorzetten en stevig investeren.  

Schaduweconomie

Aan de hand van een casus wijst Désirée Schmalschläger, burgemeester van de gemeente Nuth, op de schaduweconomie. Maar ook op  de complexiteit van het handelen en acteren op een draaideur crimineel. ‘We zullen hem binnenkort wel weer tegenkomen. Van pillen en prostitutie tot wapenhandel’.  Haar tip: neem een bedrijventerrein in je gemeente en ga er eens met een vlooienkam door – ga ieder bedrijf langs en licht ze allemaal door. Je zal verrast zijn wat je dan tegekomt.

Maar flink doorzetten is lastig met het gebrek aan handen in bijvoorbeeld de gemeente Nuth met een halve halve FTE voor veiligheid en openbare orde. Op die manier blijft men containers met chemisch afval van synthetische drugsproductie aantreffen of wordt het gif zelfs met gierwagens over het land uitgestrooid.

Een ander voorbeeld dat telkens terugkwam: 10 kapperszaken in een kleine straat, waarvan een aantal zaken niet eens een stoel hadden staan. Lijkt sterk op de nagelstudio’s en glazenwassers die we in andere gemeentes horen: uit de data blijkt dat er verhoudingsgewijs veel meer bedrijven in een branche zitten dan de locatie rechtvaardigt. Dit heeft alle schijn van een vorm van ondermijning.

Ik moest direct denken aan onze Milieu Navigator die we ontwikkeld hebben voor de gemeente Eindhoven om op basis van slim combineren van data de bedrijven met het hoogste risico inzichtelijk maken en zo gerichter controles kunnen doen.

Levensbedreigende situaties

Fons Jacobs  – oud burgemeester Helmond – vertelde een schrijnend verhaal over een levensbedreigende situatie en hoe hij daar mee om moest gaan. Met humor en spot vertelde hij over de situatie en wat hij er van geleerd heeft. Voornaamste lessen: beter voorbereiding, nooit meer onderduiken, zelf betrokken blijven en zoveel mogelijk zelf regie houden.

Datagedreven aanpak ondermijning in Zaanstad

Zelf heb ik met Johan Cnossen van de gemeente Zaanstad een presentatie gehouden over het prototype dat we ontwikkeld hebben voor een datagedreven aanpak ondermijning. In een bomvolle zaal hebben we stilgestaan bij de ondermijningsproblematiek in Zaanstad, hun ambitie met betrekking tot datagedreven werken en de Design Sprint die we gezamenlijk gedaan hebben.

Positieve reacties, veel vragen en uiteraard gezonde kritische kanttekeningen hoe we omgaan met privacy aspecten (antwoord: privacy by design!).

Conclusies

Een zeer geslaagd congres op een prachtige herfstdag en een briljante locatie. Mijn samenvatting van de dag in 3 punten:

  • Ondermijning is een onderwerp dat leeft en verschuift van bewustwording naar aanpak!
    • Grootste wens: gezamenlijk en integrale aanpak tussen partijen
    • Grootste zorg: is iedereen wel wie die zegt dat hij is?
  • Datagedreven initiatieven ter ondersteuning van de aanpak staan nog in de kinderschoenen, maar de verwachtingen zijn hoog.
    • Grootste wens: optimale intelligence – alle relevante informatie inzichtelijk. Signaleringsfunctie.
    • Grootste zorg: privacy aspecten, beschikbaarheid (en onderhoudbaarheid) van data
  • Iedereen zoekt naar nieuwe manieren en handvatten om ondermijning aan te pakken.
    • Grootste wens: meer geld en ruimte voor experimenten, nieuwe manieren voor aanpak en een echt verschil maken.
    • Grootste zorg: niet kunnen bijhouden van georganiseerde criminaliteit door juridische kaders.

En, als er iets is waar iedereen het over eens is: die 100 miljoen is slechts een druppel op de gloeiende plaat.

Relevante links

Whitepapers

Nieuws

Blogs

Webinars

Praktijkcases

Productinformatie

Research