Dominique Soenens

Interviews, artikels, teksten

De politie van de toekomst: iedereen verdacht?

De politie stapt de 21ste eeuw binnen: met data-analyse wil ze in de toekomst misdaden voorspellen. Een goed idee? Niet volgens iedereen. Experts en critici waarschuwen expliciet voor de gevaren van ‘predictive policing’. Onder meer in de VS blijken zwarten en hispanics heel vaak in het vizier te komen van computerprogramma’s.

VasinLee_shutterstock_178714040-2-compressor-637x424

Maak kennis met Tom, 18 jaar, Brusselaar en volgens velen een hopeloos geval. School lopen doet hij al een tijdje niet meer. Hij hangt met zijn vrienden rond op straat in het centrum van Brussel. Jointje roken, lol trappen en af en toe inbreken in een auto om hun spul te kunnen betalen. Tot er klachten komen van buurtbewoners. Tom en zijn vrienden maken kabaal, jagen sommigen angst aan en zorgen voor rommel. Een buurtwerker stapt op het groepje af om hen duidelijk te maken dat het zo niet verder kan. Intussen wordt ook de politie gevraagd om een extra oogje in het zeil te houden, voor Tom of één van zijn vrienden de stap zetten naar grotere criminaliteit.
Het voorbeeld, geheel fictief, toont hoe politiewerk en misdaadpreventie vandaag verlopen. In de toekomst komt daar verandering in. Met dank aan big data. Dankzij analyse van gegevens over schooluitval, leeftijdsgroepen in een buurt, werkloosheid, eerdere overlast, strafblad en zelfs het weertype kunnen er voor zorgen dat politieagenten in de toekomst preventief aan misdaadbestrijding kunnen doen. Op basis van bepaalde algoritmes kunnen ze bijvoorbeeld vastleggen in welke buurten ze op welke dag best patrouilleren, of hoe groot de kans is op woninginbraken. Er bestaan zelfs programma’s die vroegtijdig kunnen opsporen of kinderen tot twaalf jaar een groot risico lopen in een criminele carrière te belanden. Onder meer in Nederland maakt de politie daar gebruik van.

predictive-policing-big-data-in-der-polizeiarbeit-og

De verwachtingen over big data en data-analyse zijn heel groot bij de politie, zeker er nu er bespaard moet worden. Middelen zo efficiënt mogelijk inzetten is een motto dat in alle overheidsdiensten heel luid weerklinkt. En dan is meer blauw achter de computer een heel aanlokkelijk idee. Minder kosten, meer efficiëntie. Bovendien worden big data in Nederland, Duitsland en vooral de VS al langer gebruikt. Niet meer dan logisch dus dat de Belgische politie het ook doet. Nicholas Paelinck is korpschef van de politiezone Westkust, vicevoorzitter van de Vaste Commissie van de lokale politie en enthousiast over de mogelijkheden van ‘predictive policing’. Hij haalde recent de nationale pers door de loftrompet af te steken over big data en predictive policing. “Wij werken nu al met drie datamanagers in ons korps. Via informatie die ze binnen krijgen, kunnen ze voorspellen waar het eventueel fout zal lopen. Op basis daarvan sturen we een interventieploeg uit.”

<> on April 23, 2013 in New York City.

De resultaten zijn verbazend, zegt Paelinck: sinds de start van het project, enkele jaren geleden, kon het korps al veertig procent van de criminaliteit naar beneden brengen. Op dit moment is het vooral bij inbraken en voertuigdiefstal dat data-analyse het best werkt: daar bestaan redelijk wat data over. De korpschef wil het systeem uitbreiden om nog preciezere voorspellingen te doen. Daarvoor wil hij nog meer camera’s plaatsen en werken met een nog gesofisticeerder programma. “We hebben iemand die internationale beurzen afschuimt om te kijken welk systeem het best is.” Opmerkelijk: niemand weet hoeveel projecten er rond predictive policing lopen in ons land. Het zijn de lokale politiezones die daar initiatief kunnen toe nemen, maar een overzicht is er niet. Paelinck weet dat er bij de Vaste Commissie van de lokale politie bekeken wordt of het ook elders kan toegepast worden. Onder meer in Antwerpen bekijkt de politie de mogelijkheden van predictive policing, maar er is nog geen beslissing genomen om er effectief mee te starten.

los-angeles-crime-map-auto-theft-hotspots-2003-2004
Vast staat dat in de toekomst steeds meer overheidsdatabanken aan elkaar gekoppeld zullen worden en dat er ook meer camera’s komen die het gedrag van burgers registreren. Een schat aan informatie, maar hoe gebruik je die best? Blind geloof in datamining en data-analyse is gevaarlijk, zeggen critici. Zeer gevaarlijk. Een algoritme wekt de indruk dat het objectief is, maar is in werkelijkheid afhankelijk van de data die je erin stopt. Met andere woorden: het is mensenwerk. Met alle risico’s die erbij horen – onbewuste vooroordelen, foute inschattingen, enzovoort. Alleen worden die makkelijk over het hoofd gezien, omdat een algoritme als een objectief instrument beschouwd wordt. “Het is heel delicaat welke parameters je daarin steekt”, zegt criminoloog Marc Cools (UGent/VUB). “Dat moet wetenschappelijk onderbouwd worden, anders dreig je met een slecht en potentieel gevaarlijk instrument opgezadeld te zitten. Bovendien moet je heel goed opletten met het onderscheid tussen correlatie en causaliteit. Een link en een oorzakelijk verband zijn twee verschillende dingen. Je moet er heel kritisch mee omspringen.”

predpol_hero
De bedrijven die de programma’s op de markt brengen, vertellen liever niet hoe ze hun algoritmes creëren. We contacteerden twee toonaangevende bedrijven – PredPol en het Nederlandse Sentient – maar die gaven geen antwoorden op de vragen die we hen stelden. De concurrentie leest mee. De vraag welke criteria gebruikt worden, is natuurlijk wel relevant: is spijbelen een indicator van mogelijk crimineel gedraag later? Wat met deel uitmaken van een eenoudergezin? En is in armoede leven of in een armoedige buurt wonen een plausibel criterium? De kans dat je veel onschuldige mensen viseert als je die criteria ingeeft, is allesbehalve denkbeeldig. In de VS is al gebleken dat bepaalde bevolkingsgroepen meer in de kijker lopen van bepaalde algoritmes dan anderen. Het waren niet de gegoede, blanke groepen die daarbij benadeeld werden, wel zwarten en hispanics die in armere buurten wonen. Met andere woorden: de computerprogramma’s zorgden voor racial profiling. “Het grote risico is dat mensen ten onrechte een stempel kunnen krijgen waar ze niet meer van af raken”, zegt Raf Jespers, advocaat bij Progress Lawyers Network en auteur van het boek ‘Big Brother in Europa’. “Dat de overheid in het kader van terreurbestrijding profielen opmaken van potentiële daders is logisch. Maar massale dataopslag om mogelijke misdaden te voorspellen, is een heel ander paar mouwen. Er is overigens nog een ander belangrijk bezwaar: veel crimineel gedrag is niet te voorspellen, omdat het impulsief is. Met data-analyse schiet je daar tekort. Het is gevaarlijk om daar zomaar op te vertrouwen.”

big-brother-cameron
Er is nog een belangrijke bedenking bij doorgedreven data-analyse: het versterkt het gevoel dat de overheid burgers voortdurend in de gaten houdt. Iedereen is in potentie verdacht als er overal camera’s hangen en er  databanken zijn op basis waarvan gespeurd wordt naar iets dat uit de band springt. Voor veel vertrouwen tussen overheid en burger zorgt het niet. En het zorgt ervoor dat de machtsverhouding tussen overheid en burger scheefgroeit: aan de ene kant een veelwetende en machtige overheid tegenover een burger die steeds minder inzicht krijgt in de werkwijze van de overheid en steeds meer het gevoel krijgt dat de overheid in zijn privéleven snuistert. Het veelgehoorde argument dat ‘wie niets te verbergen heeft, zich ook geen zorgen moet maken’ houdt in die context geen steek. Iedereen heeft wel iets te verbergen, zonder dat het iets crimineels hoeft te zijn. Bovendien: ook wie geen crimineel gedrag vertoont, maar zich op één of andere manier op afwijkende manier gedraagt, loopt in de kijker. En kan op basis daarvan vragen krijgen van politie of andere criminaliteitsbestrijders. Willen we dat? En is het de essentie van goed politiewerk? En zijn we wel zeker dat predictive policing zoveel jubel verdient als het van sommigen krijgt?

Advertenties

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit /  Bijwerken )

Google+ photo

Je reageert onder je Google+ account. Log uit /  Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit /  Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit /  Bijwerken )

Verbinden met %s

Informatie

Dit bericht is geplaatst op juni 9, 2016 door in Kunst en design.
%d bloggers liken dit: