De pandemie als criminologisch experiment

De ontwikkeling van de criminaliteit tijdens een jaar coronamaatregelen

Edwin Kruisbergen

Dr. E.W. Kruisbergen is als kenniscoördinator verbonden aan het Directoraat-Generaal Politie en Veiligheidsregio’s van het ministerie van Justitie en Veiligheid.

Marco Haas

M.B. Haas is teamleider Informatie-analyseteam (IAT) van het ministerie van Justitie en Veiligheid.

Lisa Es

L. van Es MSc is als data-analist verbonden aan het Informatie-analyseteam (IAT) van de Nationale Politie.

Joanieke Snijders

Drs. J.M.A. Snijders is senior-adviseur en analist bij het Informatie-analyseteam (IAT) van het ministerie van Justitie en Veiligheid.

Marco Haas, Lisa van Es en Joanieke Snijders zijn medeontwerpers en doorontwikkelaars van de ‘Corona Crime Change Monitor’ (CCCM). De auteurs bedanken alle andere medewerkers die de CCCM mogelijk maken, in het bijzonder Ron Maas, Johanna van Wijk en Rik Geven.

The social abstinence imposed by governments in many countries in response to the corona pandemic raises interesting questions and research opportunities. One of those questions is how crime develops in times of forced stay at home and reduced social interaction. That question is the focus of this article. In their analysis, the authors use police data from the Corona Crime Change Monitor for twelve ‘corona months’ (mid-March 2020-mid-March 2021) and compare the development of crime in that period with the development in the same period a year earlier.

Het ‘grootste criminologische experiment in de geschiedenis’, zo noemden twee Amerikaanse criminologen de pandemie (Stickle & Felson 2020). En terecht. De sociale onthouding die overheden in vele landen hebben opgelegd als reactie op de coronapandemie, brengt interessante vragen en onderzoeksmogelijkheden met zich mee. Eén van die vragen is hoe criminaliteit zich ontwikkelt in tijden van gedwongen thuisblijven en afgenomen sociaal verkeer. Die vraag staat in dit artikel centraal. We gebruiken in onze analyses politiegegevens afkomstig uit de Corona Crime Change Monitor over twaalf ‘coronamaanden’ (medio maart 2020-medio maart 2021) en vergelijken de ontwikkeling van de criminaliteit in die periode met de ontwikkeling in dezelfde periode een jaar eerder.[1]
Hieronder bespreken we eerst kort theoretische inzichten en eerder empirisch onderzoek dat onze eigen analyses in een kader plaatst. Daarna lopen we de lockdown en gerelateerde maatregelen door die de Nederlandse overheid heeft ingevoerd en lichten we de gebruikte data toe. Vervolgens komen de resultaten van onze empirische analyses aan bod, waarna we eindigen met conclusies.

Criminaliteit in tijden van sociale ontwrichting: theoretische inzichten

Criminologische en sociologische theorievorming bieden een kader om de ontwikkeling van criminaliteit in tijden van een pandemie te duiden. Zo is er sociologische of sociaalpsychologische literatuur. Die lijkt zich hier vooral te richten op natuurrampen, die, net als een pandemie, tot sociale ontwrichting kunnen leiden. Eén stroming legt daarbij de nadruk op sociale cohesie en altruïsme, die door een natuurramp omhooggestuwd zouden worden (Zahran e.a. 2009; Hodgkinson & Andresen 2020). In een samenleving die aan een ramp is blootgesteld, zullen sociale bindingen en prosociaal gedrag toenemen, met uiteindelijk een daling van de criminaliteit als gevolg. Fritz beschreef in een door Robert Merton geredigeerde bundel dat gedrag na een ramp gekenmerkt wordt door altruïsme en gericht is op het herstel van de gemeenschap. Het zichtbare lijden in een gemeenschap zou ervoor zorgen dat sociale scheidslijnen wegvallen (iedereen lijdt immers) en empathie toeneemt (Fritz 1961).
Een andere stroming wijst juist op de sociale afbraak en desorganisatie die optreedt na natuurrampen. Ook zou een natuurramp juist bestaande ongelijkheden kunnen vergroten in plaats van verminderen, waardoor dus helemaal geen sprake is van een ‘grote gelijkmaker’. Een natuurramp leidt over het algemeen tot een afbraak van sociale cohesie en mechanismen van sociale controle, waardoor individuen meer geneigd zijn zich antisociaal te gedagen, aldus de sociale-desorganisatietheorie (Zahran e.a. 2009; Curtis e.a. 2000; Hodgkinson & Andresen 2020).
Overigens zijn er belangrijke verschillen tussen natuurrampen zoals grote overstromingen en aardbevingen enerzijds en de coronapandemie anderzijds. Natuurrampen gaan nogal eens gepaard met vernietiging van de fysieke omgeving, fysieke isolatie en de onbereikbaarheid voor hulpdiensten. Bij de coronapandemie is daar geen sprake van. Bovendien voltrekken pandemieën zich doorgaans wat geleidelijker dan natuurrampen. Ontwrichting van het dagelijks leven, gedwongen thuisblijven en sociale isolatie zijn echter weer overeenkomsten.
Wat leert algemene, criminologische theorievorming ons? Vooral de gelegenheidstheoretische benadering lijkt hier houvast te bieden. Daar waar de ‘sociale-cohesiebenadering’ uitgaat van een daling en de sociale-desorganisatietheorie van een stijging van de criminaliteit, kunnen uit de gelegenheidstheoretische benadering juist mogelijk divergerende gevolgen van rampen voor criminaliteit worden afgeleid. Afhankelijk van hoe een natuurramp of andere ontwrichtende gebeurtenis inwerkt op de gelegenheidsstructuur, zullen sommige vormen van criminaliteit in omvang afnemen, terwijl andere juist toenemen (zie ook Hodgkinson & Andresen 2020).
De gelegenheidstheoretische benadering is een stroming in de criminologie die, in tegenstelling tot veel andere benaderingen, niet de nadruk legt op persoonlijke daderkenmerken, maar juist zoekt naar factoren die gelegenheid bieden voor criminaliteit. Oftewel: ‘de gelegenheid maakt de dief’, voor de een sterk in zijn conceptuele eenvoud, voor de ander niets meer dan atheoretisch simplisme (Clarke 2012).
De routineactiviteitentheorie is een bekend voorbeeld van een gelegenheidstheoretische benadering. Cohen en Felson stellen dat criminele activiteiten vaak de samenkomst in ruimte en tijd vereisen van drie omstandigheden: geschikte doelwitten, gemotiveerde daders en de afwezigheid van adequaat toezicht (Cohen & Felson 1979). Terugdringing van (de samenkomst van) deze omstandigheden leidt tot een afname van criminaliteit. Zo zal volgens deze benadering beter hang-en-sluitwerk op woningen (minder geschikte doelwitten) of een grotere aanwezigheid van bewoners, buren of politie (toezichthouders) zorgen voor minder woninginbraken, ook als het aantal potentiële inbrekers gelijk blijft. De gelegenheidstheoretische benadering ligt aan de basis van situationele criminaliteitspreventie, die we terugzien in de verschillende zogenoemde barrièremodellen die in de loop der jaren zijn ontwikkeld. In een barrièremodel wordt voor een specifiek type delict stapsgewijs beschreven wat er nodig is voor de totstandkoming van dat delict, om vervolgens per stap na te gaan welke drempel – barrière – opgeworpen kan worden om de totstandkoming te verhinderen.[2]
We beperken ons hier tot de gelegenheidstheoretische benadering. Bespreking van andere criminologische theoretische benaderingen[3] valt buiten het kader van dit artikel. De gelegenheidstheoretische benadering sluit bovendien goed aan op de aard van de beperkende maatregelen die in Nederland en andere landen zijn doorgevoerd, aangezien die maatregelen direct ingrijpen op de routineactiviteiten van de bevolking (zie ook Stickle & Felson 2020). Door de opgelegde sociale onthouding zijn mensen bijvoorbeeld vaker thuis, waardoor hun woning vaker onder ‘toezicht’ staat en dus een minder aantrekkelijk doelwit vormt. Evenzo kan een lockdown de gelegenheidsstructuur voor online misdrijven veranderen. Mensen zullen meer gebruikmaken van digitale diensten, waardoor het aantal doelwitten dat online is te vinden juist kan toenemen. De gelegenheidstheoretische benadering lijkt dan ook ondersteuning te vinden in empirisch onderzoek dat tot nu toe is uitgevoerd naar de ontwikkeling van criminaliteit gedurende de pandemie (zie bijvoorbeeld Nivette e.a. 2021; Langton e.a. 2021). Hieronder gaan we verder in op dat (en ander) empirisch onderzoek.

Eerder empirisch onderzoek

In Nederland lijken er tot nu toe weinig studies te zijn uitgevoerd waarin de kwantitatieve ontwikkeling van de criminaliteit tijdens ‘corona’ wordt geanalyseerd. Wel zijn er meer beschouwelijke bijdragen, zoals van Terpstra en Salet (2020) over de opdracht van de politie in bijzondere tijden. Ook schreven Meerts en Huisman (2020) een stuk voor een eerdere uitgave van Justitiële verkenningen, waarin ze verwachtingen uitspraken over de ontwikkeling van fraude tijdens de coronaperiode. Empirische analyses van criminaliteitsontwikkeling zijn er echter niet veel. Empirische studies zijn er wel op specifieke deelgebieden, zoals studies naar de gevolgen van coronagerelateerde maatregelen op de thuissituatie en/of huiselijk geweld (waarover later meer) en bijvoorbeeld een studie naar coronagerelateerde regelnaleving (zie het artikel van Appelman e.a. in dit nummer).
Internationaal is er inmiddels wel een aardige hoeveelheid empirisch onderzoek verricht naar veranderingen in criminaliteitspatronen die met coronamaatregelen gepaard zijn gegaan. Daarbij lijken de Verenigde Staten en andere Angelsaksische landen de meeste en/of vroegste studies voort te brengen (zie bijvoorbeeld de overzichten in Langton e.a. 2021; voor huiselijk geweld zie Piquero e.a. 2021). Voorbeelden van vroege publicaties in de Verenigde Staten zijn Ashby (mei 2020) en Felson en collega’s (juni 2020), evenals Hodgkinson en Andresen (mei 2020) in Canada. In juni 2021 verscheen een artikel van een grote, internationale groep van auteurs in het tijdschrift Nature (Nivette e.a. 2021). Daarin wordt verslag gedaan van tijdreeksanalyses van politieregistraties in 27 steden in Noord- en Zuid-Amerika, Europa (waaronder Amsterdam), het Midden-Oosten en Azië. De resultaten laten zien dat stay-at-home-maatregelen in het algemeen gepaard gingen met een sterke daling van de geregistreerde criminaliteit in de steden. De auteurs zien in hun resultaten een ondersteuning van de routineactiviteitentheorie. In ieder geval op de korte termijn die de gebruikte data beslaan, blijkt een sterk gewijzigde gelegenheidsstructuur snel te resulteren in lagere criminaliteitsniveaus, terwijl geen ondersteuning werd gevonden voor perspectieven die de nadruk leggen op (ervaren) spanningen en beperkingen (‘strain’).
De gemiddelde daling in deze studie betrof 37%, maar er is een grote variatie te zien tussen verschillende steden en soorten van criminaliteit. Ook concluderen de onderzoekers dat de mate van opgelegde of gevraagde sociale onthouding ertoe doet; stringentere maatregelen gaan gepaard met grotere dalingen van de criminaliteitscijfers.
Dalingen in de criminaliteit tijdens maatregelen die sociale onthouding beogen, worden ook beschreven door Andresen en Hodgkinson (2020) en Payne en collega’s (2021), die Australische cijfers analyseerden, in Zweden door Gerell en collega’s (2020), in Engeland en Wales door Langton en collega’s (2021), in de Verenigde Staten door Felson en collega’s (2020) en Abrams (2020), en in Canada door Hodgkinson en Andresen (2020).
De zojuist besproken studie van Nivette en collega’s (2021) vond een samenhang tussen de sterkte van de criminaliteitsdaling enerzijds en de zwaarte van de ingevoerde maatregelen anderzijds. Andresen en Hodgkinson (2020) constateren in hun studie op basis van Australische gegevens dat de criminaliteit weer toenam toen de beperkingen werden opgeheven. Langton en collega’s (2021) beschrijven iets soortgelijks voor Engeland en Wales.
Interessant is verder dat zowel Payne en collega’s (2021) als Felson en collega’s (2020) en Abrams (2020) aanwijzingen vinden voor een (tijdelijke) verschuiving van inbraken in woningen naar inbraken in bedrijfspanden. Mogelijk hebben inbrekers ervoor gekozen om woningen, waar door de maatregelen vaker mensen thuis zijn, te mijden en zich in plaats daarvan te richten op panden of omgevingen waar minder mensen zijn.[4]
Waar het (gedwongen) thuisblijven de mogelijkheden voor bijvoorbeeld woninginbraken waarschijnlijk heeft verkleind, daar is de gelegenheidsstructuur voor online misdrijven mogelijk juist in positieve zin veranderd voor potentiële daders. Door het thuisblijven is het online verkeer immers sterk toegenomen.[5] In een surveyonderzoek in de Verenigde Staten werd echter geen stijging van cybercrime waargenomen (Hawdon e.a. 2020). Politieregistraties in het Verenigd Koninkrijk laten juist wel een stijging van gerapporteerde cybercrime zien. Die stijging was vooral sterk tijdens de twee maanden met de strengste lockdownmaatregelen en betrof vooral fraude met online shoppen en veilingen en het hacken van socialemedia- en e-mailaccounts (Buil-Gil e.a. 2020).
Ten slotte is er inmiddels ook aardig wat onderzoek verricht naar de inwerking op huiselijk geweld van de pandemie en eerdere sociaal ontwrichtende gebeurtenissen. Piquero en collega’s (2021) voerden een meta-analyse uit van achttien empirische studies naar huiselijk geweld tijdens periodes van lockdown (of gerelateerde maatregelen). Twaalf van die studies richtten zich op de Verenigde Staten, andere studies richtten zich op Zweden, Mexico, India, Argentinië en Italië. De meeste studies laten inderdaad een verhoging zien van het aantal gevallen van huiselijk geweld. De effecten zijn het sterkst in studies in de Verenigde Staten. De vroege analyses tijdens ‘corona’ van Ashby (2020 VS) laten geen eenduidige verandering zien in het aantal gevallen van ‘huiselijk geweld’.
Cerna-Turoff en collega’s (2019) voerden een meta-analyse uit en vonden geen duidelijke wetenschappelijke evidentie dat natuurrampen leiden tot meer of ernstiger geweld tegen kinderen. Echter, door verschillen in de opzet van de bestudeerde onderzoeken was het moeilijk om harde conclusies te trekken.[6]
Gegevens voor Nederland laten een wisselend beeld zien. Steketee en collega’s (2020)[7] deden kwantitatief en kwalitatief onderzoek naar de gevolgen van de coronacrisis voor kwetsbare gezinnen. Zij concluderen dat bij de door hen onderzochte gezinnen, waarvan het grootste deel ook voor de coronaperiode in een zorgelijke situatie zat, geen sprake is van toegenomen huiselijk geweld. Sterker, zowel ouders als kinderen geven aan dat er minder vaak escalatie van conflicten plaatsvindt, dat ze meer op elkaar zijn aangewezen en elkaar meer vertrouwen. Ook ervaren gezinnen meer rust omdat minder hulpverleners het huishouden bezoeken.
Vermeulen en collega’s (2021) deden onderzoek naar kindermishandeling en gebruikten daarvoor een survey onder 444 personen die in de kinderopvang of het onderwijs werken. Deze personen werd gevraagd naar vermoedens van kindermishandeling. De auteurs constateren dat er tijdens de lockdown alleen bij emotionele verwaarlozing (waaronder verwaarlozing van het onderwijs en het getuige zijn van huiselijk geweld) sprake is van een significante toename. Vragenlijstonderzoek van Achterberg en collega’s (2021) richtte zich op stress bij Nederlandse ouders en kinderen tijdens de lockdown. Negatieve gevolgen bij ouders en kinderen waren vooral zichtbaar in de vorm van een versterkend effect op reeds voor de lockdown aanwezige problemen. Bij de empirische analyse van het aantal meldingen van huiselijk geweld bij de politie komen we op deze onderzoeken terug.

Lockdown en gerelateerde maatregelen in Nederland

Dit artikel is gericht op de ontwikkeling van de criminaliteit tijdens de coronamaatregelen. We beschrijven die maatregelen hieronder vanaf medio maart 2020 tot en met medio maart 2021, de tijdsspanne die ook bij de empirische analyses centraal staat.[8] Op basis van de maatregelen zijn er vier periodes te onderscheiden (zie tabel 1).

Tabel 1

Coronamaatregelen in Nederland

Week 12-2020 t/m week 22-2020

Week 23-2020 t/m week 37-2020

Week 38-2020 t/m week 50 2020

Week 51-2020 t/m week 11 2021

16 mrt 2020-31 mei 2020Eerste (intelligente) lockdown15 maart, aankondiging ‘intelligente lockdown’: sluiting horecagelegenheden, scholen en kinderdagverblijven. In de week daarvoor is opgeroepen thuis te blijven bij klachten.1 jun 2020-13 sep 2020VersoepelingenMei, aankondiging versoepelingen vanaf 1 juni. Buiten samenkomen is weer toegestaan en restaurants, cafés en culturele instellingen mogen weer open. Scholen mogen niet lang hierna ook weer open.14 sep 2020-13 dec 2020Beperkte maatregelenVanaf week 38 nieuwe regionale maatregelen, zoals beperking van de openingstijden van horecagelegenheden.Week 40, nieuwe landelijke maatregelen, zoals verder terugbrengen maximale groepsgroottes en verdere beperking openingstijden horecagelegenheden.Week 42, gedeeltelijke lockdown: onder andere sluiting horeca.Week 47, verzwaring van deze lockdown.14 dec 2020-14 mrt 2021Tweede lockdown15 december, tweede (‘echte’) lockdown, met onder andere sluiting meeste winkels. Verzwaring maatregelen in januari.23 januari, invoering avondklok (tot 28 april).Begin maart 2021 (week 9), eerste versoepelingen, met onder meer gedeeltelijke opening middelbare scholen, mbo’s en detailhandel.

De opgelegde beperking van het sociale verkeer heeft geleid tot een toename van het thuiswerken en een afname van de mobiliteit, in ieder geval wat betreft de auto en het openbaar vervoer (Gartner.com 2020; Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat 2020; CBS 2021). Zo is bijvoorbeeld het gebruik door reizigers van vliegverkeer en openbaar vervoer over de weg met tientallen procenten afgenomen tijdens de coronaperiode (CBS 2021).

Toelichting gebruikte data

Voor onze analyses gebruiken we politiegegevens. Die politiegegevens betreffen geregistreerde criminaliteit. De bron achter die gegevens is de Basisvoorziening Handhaving (BVH), het bedrijfsprocessensysteem van de Nederlandse politie waarin onder meer alle incidenten en misdrijven die bekend zijn bij de politie, als gevolg van een aangifte of anderszins, worden geregistreerd. Medewerkers van de politie en het ministerie van Justitie en Veiligheid hebben, om zicht te krijgen op de ontwikkeling van criminaliteit in deze bijzondere periode, een instrument ontwikkeld dat gebruikmaakt van de BVH: de Corona Crime Change Monitor (CCCM). Die CCCM gebruiken wij hier voor de analyse van de ontwikkeling binnen een aantal delicttypen.[9] De makers van de CCCM hebben ervoor gekozen om een overzichtelijk aantal delicten op te nemen, delicten waarvan verwacht kon worden dat deze mogelijk een ontwikkeling zouden laten zien als gevolg van de coronapandemie en de lockdown. Voor dit artikel gebruiken wij de meeste van die delicttypen. Naast het totale aantal geregistreerde misdrijven gaat het om:

geregistreerde ‘traditionele’ vermogensmisdrijven:

a. woninginbraken (voltooid);

b. zakkenrollerij;

c. fietsendiefstal;

d. babbeltrucs;
huiselijk geweld;
online misdrijven, dit betreft zowel cybercrime als vormen van fraude met een online component.[10]

Voor bovengenoemde indicatoren worden weekcijfers geanalyseerd. Voor dit artikel hanteren we als ‘coronajaar’ in Nederland de periode van 52 weken die begint met de eerste maandag van de intelligente lockdown, te weten 16 maart 2020 (week 12), tot en met 14 maart 2021 (week 11).[11] Hierbij worden de hierboven genoemde vier periodes onderscheiden (zie tabel 1).
Cijfers uit deze periodes vergelijken we steeds met cijfers over dezelfde weken een jaar eerder. Zo corrigeren we enigszins voor eventuele seizoensinvloeden en wordt het mogelijk om te beoordelen of de cijfers voor het coronajaar echt een andere trend laten zien dan een jaar eerder.
Bij de data over delicten geldt de datum van kennisname van het misdrijf door de politie als uitgangspunt.[12] In dit artikel is gekozen voor kennisnamedatum in plaats van pleegdatum vanwege de vergelijkbaarheid met andere politiecijfers, onder andere op data.politie.nl. Daarnaast is kennisnamedatum minder foutgevoelig dan pleegdatum vanwege handmatige registratie van pleegdata in de BVH. Kennisnamedatum wordt automatisch vastgelegd en kan, als daar aanleiding voor is, handmatig worden veranderd. In de praktijk is bij de meeste misdrijven het verschil tussen kennisname- en pleegdatum gering, omdat er bijvoorbeeld sprake is van heterdaad of een aangifte op de pleegdatum.[13] Bij online misdrijven kan het verschil groter zijn door handmatige verwerking van meldingen of een aangifte op een later moment. De hier gepresenteerde cijfers betreffen alle bij de politie bekende misdrijven, ongeacht of deze door middel van een melding, aangifte of op eigen initiatief van de politie bij de politie bekend zijn geworden.

Ontwikkeling van de criminaliteit tijdens twaalf maanden van coronamaatregelen

Totaal aantal geregistreerde misdrijven

Figuur 1 toont het wekelijkse verloop van het totaal aantal geregistreerde misdrijven. In het coronajaar 2020-2021 (week 12-2020 t/m week 11-2021) lag het totaal aantal geregistreerde misdrijven (ca. 763.000) ongeveer 6% lager dan in dezelfde periode een jaar eerder (ca. 812.000).

Figuur 1 Totaal aantal geregistreerde misdrijven per week: het coronajaar (week 12-2020 t/m week 11-2021) afgezet tegen dezelfde weken een jaar eerder

Als we kijken naar de door ons onderscheiden periodes valt op dat met name in de twee periodes waarin de strengste maatregelen van kracht waren, het aantal geregistreerde misdrijven (veel) lager ligt dan in dezelfde weken een jaar eerder.[14] Dit wordt nog duidelijker wanneer we kijken naar tabel 2. Die toont het gemiddeld aantal geregistreerde misdrijven per week voor de vier afgebeelde periodes in het coronajaar en tevens het procentuele verschil met dezelfde periode een jaar eerder.

Tabel 2

Gemiddeld aantal geregistreerde misdrijven per week gedurende vier periodes van coronamaatregelen vergeleken met dezelfde weken een jaar eerder

PeriodeGemiddeld aantal geregistreerde misdrijven per weekVerschil met een jaar eerder Eerste (intelligente) lockdown13.500-10,0%Versoepelingen15.600+2,9%Beperkte maatregelen15.800-3,3%Tweede lockdown13.400-15,3%

Gedurende de periode die we aanduiden als de ‘eerste lockdown’ ligt het niveau gemiddeld zo’n 10,0% lager dan een jaar eerder. In de tweede lockdown (de laatste periode in de grafiek) is het verschil nog duidelijker waarneembaar, met een daling van circa 15,3% ten opzichte van dezelfde periode een jaar eerder. In de tussenliggende periodes zien we een ander beeld, waarbij het gemiddeld aantal geregistreerde misdrijven in de periode van versoepelingen iets boven het niveau van een jaar eerder ligt en in de periode van beperkte maatregelen juist iets onder het niveau van een jaar eerder.
Op basis van deze eerste, hele grove blik op de ontwikkeling van de criminaliteit lijken geregistreerde criminaliteit en lockdownmaatregelen zich dus min of meer parallel te ontwikkelen, waarbij strengere maatregelen gepaard gaan met minder geregistreerde criminaliteit. De ontwikkeling van de totale criminaliteit tijdens het coronajaar is echter niet heel spectaculair. Indrukwekkender veranderingen zien we wanneer we kijken naar specifieke delicttypen.

Vermogensmisdrijven

Figuur 2.1 en 2.2 laten voor vier soorten van ‘traditionele’ vermogensmisdrijven zien hoe de geregistreerde aantallen per week zich ontwikkelen, waarbij we weer het coronajaar (week 12 van 2020 tot en met week 11 van 2021) vergelijken met dezelfde weken een jaar eerder. Voor zakkenrollerij, woninginbraak en fietsendiefstal is een duidelijke en goed te interpreteren ontwikkeling te zien.

Figuur 2.1 Woninginbraak (WI) en fietsendiefstal (FD), aantallen per week: het coronajaar (week 12-2020 t/m week 11-2021) afgezet tegen dezelfde weken een jaar eerder

Figuur 2.2 Zakkenrollerij (ZR) en babbeltrucs (BT), aantallen per week: het coronajaar (week 12-2020 t/m week 11-2021) afgezet tegen dezelfde weken een jaar eerder

Zakkenrollerij is tijdens het coronajaar sterk afgenomen (zoals we ook in Zweedse cijfers zagen; zie Gerell e.a. 2020). Het is zelfs meer dan gehalveerd; het totaal aantal geregistreerde gevallen van zakkenrollerij ligt in de periode week 12/2020-week 11/2021 62% lager dan in dezelfde periode een jaar ervoor.
Ook het aantal woninginbraken is tijdens het coronajaar sterk gedaald; van circa 28.800 woninginbraken in de periode week 12/2019-week 11/2020 naar circa 19.000 woninginbraken in dezelfde 52 weken een jaar later, een afname van bijna 34%. In het coronajaar ligt iedere week het aantal woninginbraken lager dan dezelfde week een jaar eerder. Echter, juist de twee lockdownperiodes (week 12-22 en week 51-11), toen mensen het meest op hun eigen woonomgeving waren teruggeworpen, laten de grootste daling zien ten opzichte van de respectievelijke periodes een jaar eerder (48% en 47%).
Het aantal fietsendiefstallen ligt in het coronajaar (week 12/2020-week 11/2021) 13% lager dan een jaar eerder (ca. 58.800 fietsendiefstallen in 2020/2021 tegen ca. 67.800 fietsendiefstallen in 2019/2020). Ook hier zien we dat de daling vooral (sterk) optreedt in de twee periodes van lockdown; in de weken 12-22 (2020) lag het aantal fietsendiefstallen ongeveer 33% lager en in de weken 51 (2020)-11 (2021) ongeveer 28% lager dan in die periode een jaar eerder.[15]
Het delict ‘babbeltruc’ is in de CCCM opgenomen omdat de vrees bestond dat daders misbruik zouden maken van onzekere en/of onwetende (oudere) slachtoffers in combinatie met grote onzekerheid over het virus en de aanpak daarvan.[16] Over de gehele periode is het aantal babbeltrucs inderdaad toegenomen, met bijna 5%. Dat is geen spectaculaire ontwikkeling, zeker niet in het licht van de toch al bescheiden absolute aantallen. In onze eerdere analyses was overigens nog een daling zichtbaar (Kruisbergen e.a. 2020). We wezen toen al op twee verschillende processen die mogelijk tijdens de lockdown zijn opgetreden. Enerzijds zouden sommige daders inderdaad kunnen hebben gebruikgemaakt van het coronavirus om bij slachtoffers binnen te komen.[17] Anderzijds weten we dat in ieder geval een deel van coronagerelateerde fraude zich juist online heeft afgespeeld.[18] Verder kan de gevraagde sociale onthouding ertoe hebben geleid dat potentiële slachtoffers extra voorzichtig zijn om mensen binnen te laten (en/of dat daarop is geanticipeerd door potentiële daders).
De geschetste ontwikkeling van vooral het aantal gevallen van zakkenrollerij, woninginbraken en fietsendiefstal is met het gelegenheidstheoretische perspectief van de routineactiviteitentheorie goed te duiden. Die theorie stelt, zoals eerder beschreven, dat drie factoren moeten samenkomen om criminaliteit te doen plaatsvinden: geschikte doelwitten, gemotiveerde daders en de afwezigheid van adequaat toezicht. Voor zakkenrollerij lijkt de gelegenheidsstructuur met de ingevoerde coronamaatregelen drastisch gewijzigd: geen grote evenementen en veel minder drukbezochte winkel- en uitgaansgebieden en opstapplaatsen voor het openbaar vervoer. Minder doelwitten dus. Bovendien maakt de norm ‘afstand houden’ het werk van zakkenrollers ook niet makkelijker. Voor woninginbraken geldt dat het opgelegde thuisblijven tot meer actief ‘toezicht’ door bewoners en buurtgenoten heeft geleid. Daar komt nog bij dat de avondklok het voor daders riskanter maakte om ’s nachts op pad te gaan (mochten ze dat al willen). Ook in het geval van fietsendiefstal waren er minder geschikte doelwitten. Hotspots van fietsendiefstal zijn nogal eens stations en winkelgebieden (Kuppens e.a. 2020), plaatsen waar door reis- en winkelbeperkingen waarschijnlijk (veel) minder fietsen gestald stonden.

Online misdrijven

Figuur 3 toont de ontwikkeling van het aantal geregistreerde online misdrijven.

Figuur 3 Online misdrijven, aantallen per week: het coronajaar (week 12-2020 t/m week 11-2021) afgezet tegen dezelfde weken een jaar eerder

In de 52 weken van het ‘coronajaar’ is het aantal online misdrijven fors toegenomen, 102.200 registraties bij de politie ten opzichte van ongeveer 62.500 in dezelfde 52 weken een jaar eerder, een toename van circa 64%. In elk van de door ons onderscheiden periodes ligt het aantal online misdrijven in het coronajaar (fors) hoger dan een jaar daarvoor. In de periode van de eerste lockdown is de toename echter verreweg het sterkst, met ongeveer 112% meer registraties dan een jaar eerder in dezelfde weken. Hierbij passen echter drie kanttekeningen. Ten eerste is het zo dat de politie het vanaf eind april 2020 (week 18) mogelijk heeft gemaakt online aangifte te doen van vriend-in-noodfraude, wat de drempel voor het doen van aangifte heeft verlaagd en er waarschijnlijk toe heeft geleid dat meer slachtoffers ook daadwerkelijk aangifte hebben gedaan. Een tweede kanttekening betreft het feit dat een stijging van de registratie bij online misdrijven al inzette voorafgaand aan de eerste lockdownperiode. Een derde kanttekening ten slotte vinden we in de grilligheid van het aantal registraties; de cijfers laten van week op week soms grote schommelingen zien.
Hoewel deze kanttekeningen tot enige terughoudendheid bij de interpretatie nopen, is de stijging van het aantal online misdrijven zo groot, vooral gedurende de eerste lockdown, dat van een reële toename sprake lijkt. Het min of meer gedwongen thuisblijven heeft het online verkeer doen toenemen: thuiswerken, online winkelen en boodschappen doen, online contacten onderhouden met vrienden en familie, en online vermaak. Het leven speelt zich meer online af, wellicht ook voor mensen die er minder bedreven in zijn, wat tot meer geschikte doelwitten heeft geleid. Ook de afname van mogelijkheden (minder doelwitten, meer toezicht) in de offline wereld kan een opstuwend effect hebben gehad op online criminaliteit.

Huiselijk geweld

Verschillende keren is de verwachting uitgesproken dat als gevolg van lockdownmaatregelen en/of economische onzekerheid de spanningen binnen huishoudens zouden oplopen, met een toename van huiselijk geweld als gevolg. De Verenigde Naties waarschuwden dan ook, in april 2020, voor een wereldwijde toename van het aantal slachtoffers van huiselijk geweld onder vrouwen en kinderen.[19] In Nederland waarschuwden onder meer het Openbaar Ministerie[20] en de Raad voor de Kinderbescherming[21] voor mogelijke stijgingen van het huiselijk geweld en het risico dat dit door de sociale onthouding mogelijk minder opgemerkt zou worden.

Figuur 4 Huiselijk geweld, aantallen per week: het coronajaar (week 12-2020 t/m week 11-2021) afgezet tegen dezelfde weken een jaar eerder

In onze eerdere analyses belichtten we reeds de ontwikkelingen van meldingen van huiselijk geweld bij de politie in de eerste dertig weken van 2020 (Kruisbergen e.a. 2020). Hieruit bleek dat de meldingen van huiselijk geweld in de eerste weken van 2020 licht lager waren dan in 2019. In figuur 4 is het aantal meldingen van huiselijk geweld bij de politie voor het gehele coronajaar weergegeven. Een belangrijke kanttekening die toen, maar ook nu, gemaakt moet worden, is de constatering dat niet alle gevallen van huiselijk geweld ook bij de politie worden gemeld.
De daling die we eerder constateerden – of het uitblijven van een stijging – lijkt zich te hebben doorgezet. Over het gehele coronajaar bekeken, ligt het aantal registraties van huiselijk geweld bij de politie bijna 12% lager dan in de 52 weken daarvoor (ca. 59.200 meldingen in de periode week 12/2020-week 11/2021 ten opzichte van ca. 67.100 een jaar eerder). In het coronajaar ligt het aantal registraties van huiselijk geweld bijna iedere week lager dan het jaar daarvoor. Hier kan de vraag worden gesteld welke rol wordt gespeeld door een mogelijke belemmering van het meldingsproces, bijvoorbeeld omdat door de tijdelijke (en gedeeltelijke) scholensluiting het zicht op de gezinnen waar geweld plaatsvindt, is verminderd. Echter, kijken we naar de periode waarin versoepelingen werden doorgevoerd (vanaf week 23), waaronder heropening van scholen, dan zien we dat het aantal meldingen bij de politie niet op een structureel hoger niveau komt, maar juist verder afneemt.
We raadplegen een aantal andere bronnen. Ook meldingen bij Veilig Thuis[22] laten geen stijging zien tijdens de coronaperiode. Uit de beleidsinformatie van Veilig Thuis (bron: cbs.nl) blijkt dat er in 2020 (127.330 meldingen) een kleine daling is ten opzichte van 2019 (131.800) van het aantal binnengekomen meldingen van kindermishandeling en/of huiselijk geweld.
Ook in de voorlopige bevindingen van een studie van de Veilig Thuis-meldingen in drie regio’s wordt geen stijging van het aantal meldingen geconstateerd (Eichelsheim e.a. 2021). Wel signaleren de onderzoekers een verschuiving van beroepsmatige meldingen naar niet-beroepsmatige meldingen. Dit is mogelijk een gevolg van enerzijds het verminderde zicht van beroepsmatige melders op gezinnen en anderzijds juist het toegenomen zicht door burgers, door het vele thuisblijven en het effect van een landelijke campagne.
Wel zijn er bij Meld Misdaad Anoniem (M.) in 2020 veel meer meldingen van geweld (waaronder huiselijk geweld) binnengekomen dan in 2019. Echter, een sterke toename in 2020 van het aantal meldingen bij M. zien we bij een breed scala aan misdrijven, wat door de organisatie mede wordt toegeschreven aan het aan huis gebonden zijn van veel mensen.[23]
Een andere bron vinden we in de chatfunctie van FIER, een expertise- en behandelcentrum op het terrein van geweld in afhankelijkheidsrelaties. Van Bemmel en collega’s (2020) zien een toename van 37% van het aantal bezoekers op de chatfunctie met een hulpvraag tijdens het begin van de coronacrisis.[24] De grootste toename zien zij daarbij bij hulpvragen in relatie tot kindermishandeling. Hulpvragen over partnergeweld zijn in de onderzoeksperiode juist licht afgenomen.
Eerder in dit artikel bespraken we al Nederlands empirisch onderzoek op dit terrein. Daarbij zagen we dat Steketee en collega’s (2020) géén toename van huiselijk geweld waarnemen bij (veelal kwetsbare) gezinnen en zelfs een mogelijk samenbindend en rustgevend effect van de coronaperiode op die gezinnen rapporteren. Zorgprofessionals maken zich daarentegen wel zorgen over een mogelijke toename van emotionele verwaarlozing (Vermeulen e.a. 2021) en Achterberg en collega’s (2021) zien juist een toename van stress bij gezinnen die daar al vatbaar voor waren.
Samenvattend: politieregistraties van huiselijk geweld laten geen toename maar zelfs een daling zien, ook was er geen stijging binnen die registraties (die door sommigen werd verwacht) na heropening van de scholen; evenmin is er een stijging waar te nemen in de meldingen bij Veilig Thuis. Meldingen van geweld bij Meld Misdaad Anoniem zijn wel toegenomen, wat echter in lijn is met de sterke toename van meldingen in het algemeen bij M. gedurende de coronaperiode. Ook is er een toename van hulpvragen in de chatfunctie bij FIER. Onderzoek onder gezinnen en zorgprofessionals laat verder een wisselend beeld zien.
De gevreesde, en in het buitenland geconstateerde (zie Piquero e.a. 2021), toename van huiselijk geweld is in elk geval door de politie en Veilig Thuis niet waargenomen. Enerzijds zou dit een gevolg kunnen zijn van een verstoord meldingsproces, wat zoals gezegd niet goed strookt met de geconstateerde verdere daling van het aantal meldingen bij de politie in de periode van versoepelingen. Anderzijds zijn wellicht de veronderstellingen die ten grondslag liggen aan de gevreesde stijging, in elk geval voor Nederland, simpelweg onjuist. De coronacrisis zou gezinnen onder andere in een isolement, zonder toezicht van bijvoorbeeld onderwijzers, en in economische onzekerheid hebben gebracht, hetgeen tot een stijging van huiselijk geweld zou leiden.[25] Van het ontbreken van adequaat toezicht, om het in gelegenheidstheoretische termen te gieten, is echter misschien helemaal geen sprake geweest. De scholen waren dan wel tijdelijk dicht, buren en anderen in de nabije omgeving waren juist meer dan voorheen aanwezig (en alert) – denk hierbij ook aan de algehele toename van meldingen bij M., alsmede de verschuiving naar meer niet-beroepsmatige melders. Verder heeft de aanwezigheid van kinderen mogelijk (tijdelijk) een dempend effect op geweld van mannen tegen vrouwen. Ten slotte zijn de economische gevolgen van de coronacrisis voor veel gezinnen, mede door de steunpakketten, tot nu toe relatief bescheiden (CBS 2020).

Conclusie

Tijdens het coronajaar, waarmee we in dit artikel refereren naar de periode 16 maart 2020 (week 12) tot en met 14 maart 2021 (week 11), is de totale geregistreerde criminaliteit in Nederland, in vergelijking met dezelfde weken een jaar eerder, afgenomen. Belangrijker dan deze afname van de totale geregistreerde criminaliteit is de verschuiving binnen criminaliteitssoorten die zich lijkt voor te hebben gedaan. Het aantal gevallen van zakkenrollerij is met meer dan 60% afgenomen, het aantal woninginbraken is met een derde gedaald en fietsendiefstal is met 13% teruggelopen (zie voetnoot 14). De sterkste daling zagen we in de twee onderscheiden lockdownperiodes. Online criminaliteit nam juist sterk toe, met 64%, waarbij met name de eerste lockdown een stimulans lijkt te hebben gegeven aan online delicten.
De routineactiviteitentheorie biedt een goed, en voor de hand liggend, interpretatiekader voor deze veranderingen. Als gevolg van de lockdownmaatregelen waren er in het geval van verschillende vormen van offline criminaliteit minder geschikte doelwitten; er worden minder fietsen gestald op plaatsen waar deze makkelijk gestolen kunnen worden, zoals op stations en in binnensteden, en er zijn veel minder drukbezochte plaatsen waar zakkenrollers doorgaans hun slachtoffers kiezen – slachtoffers die door de anderhalve meter waarschijnlijk sowieso al op hun hoede zijn bij mensen die dichtbij komen. Voor woningen geldt dat deze veel meer dan voorheen onder actief ‘toezicht’ staan; de bewoners werken immers vaak thuis, wat het, samen met de avondklok, voor inbrekers lastiger maakt. Bij online criminaliteit hebben coronamaatregelen de gelegenheidsstructuur mogelijk juist in tegenovergestelde richting veranderd. Mensen zijn door het thuisblijven voor aankopen, werken, contact en vermaak meer dan voor ‘corona’ op digitale diensten aangewezen, wat voor daders meer potentiële slachtoffers oplevert.
De pandemie leert ons daarmee dat de gelegenheid ertoe doet. Ook de internationale literatuur die zich op dit natuurlijke experiment heeft gericht, biedt inmiddels aardig wat ondersteuning voor een gelegenheidstheoretisch perspectief, zeker waar het gaat om vermogenscriminaliteit (zie de bespreking eerder in dit artikel). Voor een delict als woninginbraak, dat ook voorafgaand aan de pandemie aan het teruglopen was, weten we al dat preventieve maatregelen effect sorteren. De sterke afname die we tijdens de lockdownperiodes zagen, biedt in dat opzicht perspectief (Snippe e.a. 2021; De Waard 2020). Die afname laat immers zien dat we het aantal inbraken kunnen terugdringen wanneer we de omstandigheden voor potentiële inbrekers minder aantrekkelijk maken, bijvoorbeeld door het toezicht, dat door het gedwongen thuisblijven op een hoger niveau kwam te liggen, ook na corona een impuls te geven (camera’s, surveillance, buurtpreventie).
Ook de criminaliteit die nog steeds of juist in versterkte mate plaatsvindt, kan ons veel leren. Hebben Nederlandse inbrekers hun terrein bijvoorbeeld verlegd naar bedrijfspanden, zoals in buitenlands onderzoek wel is beschreven? In welke mate vindt bij verschillende andere delicten verplaatsings- en inhaalcriminaliteit plaats? En wat weten we van de daders van de in omvang toegenomen online criminaliteit? Hebben ‘oude’ daders simpelweg nieuwe slachtoffers gevonden, of is er ook sprake van een nieuw soort daders, bijvoorbeeld wat betreft achtergrond en criminele carrière?
Ook de ontwikkeling van huiselijk geweld verdient verder onderzoek. De gevreesde toename van huiselijk geweld zien we niet terug in registraties bij politie en Veilig Thuis, die inmiddels toch een aardige periode beslaan. Wat kunnen de gevallen van huiselijk geweld die wél plaatsvinden ons leren over mogelijke gevolgen van de coronaperiode op dit type van geweld? Hoe kan het dat in het buitenland, met name in de Verenigde Staten, wel een stijging van het aantal gevallen van huiselijk geweld wordt geconstateerd (Piquero e.a. 2021)? Heeft dit misschien iets te maken met het sociaaleconomische vangnet?
Het criminologisch experiment dat de pandemie ons biedt, roept aldus interessante vragen op, deze en vele andere. Vragen die het waard zijn onderzocht te worden.

Notes

[1] Eerder gebruikten we dezelfde soort gegevens over de eerste (grofweg) vier ‘coronamaanden’ (Kruisbergen e.a. 2020).

[2] Er zijn barrièremodellen ontwikkeld voor onder meer de preventie van mensenhandel, kinderporno, productie van synthetische drugs, hennepteelt en mobiel banditisme.

[3] Bijvoorbeeld de socialebindingstheorie van Hirschi (1969; criminaliteit als gevolg van onvoldoende sociale bindingen met de conventionele orde), de general theory of crime van Gottfredson en Hirschi (1990; gebrek aan zelfbeheersing) of de strain theory van (bijvoorbeeld) Agnew (1992; ervaren beperkingen (‘strain’) om sociaal gewaardeerde doelen te bereiken).

[4] Ashby (2020) constateert in een vroege ‘coronastudie’ in de VS dat verschillende delicten, maar ook verschillende steden verschillende uitkomsten laten zien. In sommige steden neemt het aantal woninginbraken significant af. Ook diefstal van motorvoertuigen daalt in sommige steden, maar in enkele andere steden stijgt dit juist.

[5] KPN, nieuwsbericht, 25 januari 2021: www.overons.kpn/nl/nieuws/2021/thuiswerkverkeer-breekt-records-begin-2021.

[6] Ook verschillende andere studies gaan in op huiselijk geweld (of partnergeweld of geweld tegen kinderen) tijdens en na natuurrampen. Weitzman en Behrman (2016) vonden dat blootstelling aan de vernietiging als gevolg van de aardbeving op Haïti in 2010 wel degelijk de kans verhoogde op slachtofferschap van zowel lichamelijk als seksueel partnergeweld. Een artikel van Zahran en collega’s (2009) beschrijft een verhogend effect van natuurrampen op huiselijk geweld in Florida.

[7] Zie ook www.verwey-jonker.nl/artikel/drie-onderzoeken-naar-huiselijk-geweld-in-tijden-van-corona-/.

[8] Deze informatie is te raadplegen in nieuwsberichten van de rijksoverheid op www.rijksoverheid.nl.

[9] De data in de CCCM betreffen ruwe data. Mogelijk gaat het in enkele gevallen over zaken die later in het proces afvallen (aangifte wordt bijvoorbeeld ingetrokken). De gegevens kunnen daarmee afwijken van latere publicaties waarin de politie meer definitieve gegevens naar buiten brengt over ‘geregistreerde misdrijven’. De peildatum van de data in dit artikel is 3 mei 2021.

[10] Onder cybercrime wordt hier verstaan delicten die worden gepleegd mét en gericht zijn óp een ICT-middel. Het gaat dan bijvoorbeeld om ddos-aanvallen, malware en ransomware. Bij fraude met een online component gaat het om gedigitaliseerde criminaliteit, dat wil zeggen gepleegd met een ICT-middel maar niet op een ander ICT-middel gericht. Hierin zijn onder meer Marktplaatsfraude en vriend-in-noodfraude via bijvoorbeeld WhatsApp meegenomen. Zowel cybercrime als Marktplaatsfraude wordt door de politie geregistreerd onder een aparte code (respectievelijk F90 en F636). Voor vriend-in-noodfraude bestaat deze code niet, deze wordt bij de politie onder de code ‘overige horizontale fraude’ geregistreerd (F620). Op basis van een door het IAT ontwikkelde tekstanalyse is de vriend-in-noodfraude binnen de categorie ‘overige horizontale fraude’ geselecteerd en voor dit artikel samengevoegd met cybercrime en fraude met online handel tot een categorie ‘online misdrijf’. Deze categorie wijkt hierin iets af van de categorie in de CCCM, omdat in de CCCM alleen de internetaangiften van vriend-in-noodfraude zijn meegenomen, wat pas sinds eind april 2020 mogelijk is. Door gebruik te maken van de tekstanalyse is het ook mogelijk vriend-in-noodfraude van voor april 2020 te identificeren.

[11] Het jaar 2020 kent formeel 53 weken. Omwille van de vergelijkbaarheid met het precoronajaar is er in dit artikel voor gekozen om deze week, die loopt van 28 december 2020 tot en met 3 januari 2021, het weeknummer 1 2021 te geven. Daardoor schuiven tevens de volgende weken in 2021 die we meenemen een nummer op. De laatste week in onze meting (die eindigt op 14 maart 2021) heeft in dit artikel dus nummer 11, terwijl het volgens de kalender weeknummer 10 is.

[12] Bij deze benadering is sprake van een na-ijleffect: de registraties kunnen later worden bijgewerkt, bijvoorbeeld omdat een misdrijf in de BVH wordt geregistreerd waar al eerder kennis van werd genomen.

[13] Kennisnamedatum betreft het eerste moment dat de politie kennisnam van het misdrijf, aangifte kan soms later volgen.

[14] In beide ‘jaren’ zien we een sterke daling van het aantal geregistreerde misdrijven in week 52, de week van Kerstmis.

[15] Binnen het delict fietsendiefstal hebben zich mogelijk twee verschillende ontwikkelingen voorgedaan: een daling van diefstal van reguliere fietsen, mogelijk als gevolg van de lockdown, en een stijging van het aantal diefstallen van e-bikes (die ook vaker worden verkocht en vanwege hun prijs een aantrekkelijk doelwit zijn), waarbij waarschijnlijk ook vaker aangifte wordt gedaan (Kuppens e.a. 2020; ANWB, www.anwb.nl/verzekeringen/fietsverzekering/fietsverzekering-afsluiten; Centrum Fietsendiefstal, 12 maart 2020, https://centrumfietsdiefstal.nl/nieuws/artikel/aantal-gestolen-e-bikes-stijgt-met-bijna-40).

[16] Maxmeldpunt, www.maxmeldpunt.nl/oplichting/ouderen-pas-op-voor-corona-babbeltruc-2/.

[17] Daarover zijn ook berichten in de media verschenen, zie bijvoorbeeld dagblad De Limburger 16 juni 2020, www.limburger.nl/cnt/dmf20200616_00164419/ggd-waarschuwt-voor-corona-babbeltrucs.

[18] Zie www.politie.nl/nieuws/2020/mei/8/04-aanhoudingen-in-phishingzaak-coronacrisis-misbruikt.html.

[19] UN News, 6 april 2020, zie https://news.un.org/en/story/2020/04/1061052.

[20] OM, 17 april 2020, zie www.om.nl/actueel/nieuws/2020/04/17/grote-zorgen-over-huiselijk-geweld-tijdens-coronacrisis-%E2%80%9Chet-zicht-vertroebelt%E2%80%9D.

[21] Raad voor de Kinderbescherming, 31 maart 2020, zie www.kinderbescherming.nl/over-ons/werken-bij-de-raad-voor-de-kinderbescherming/hoe-werkt-de-rvdk-nu/medewerker-adviesteam-marcel.

[22] Nederland telt 26 Veilig Thuis-organisaties. Slachtoffers, omstanders en professionals kunnen contact opnemen met Veilig Thuis als zij een vermoeden hebben van kindermishandeling en/of huiselijk geweld. In week 22 heeft Veilig Thuis een chatfunctie geopend.

[23] Meld Misdaad Anoniem, nieuwsbericht, 3 maart 2021: www.meldmisdaadanoniem.nl/blog/2021/03/03/recordaantal-tips-bij-meld-misdaad-anoniemin-2020/.

[24] Van Bemmel en collega’s (2020) vergelijken hiervoor een steekproef van chatgebruikers uit maart en april 2020 met gebruikers van januari en februari 2020.

[25] Ook het gedwongen bij elkaar in huis verblijven (thuiswerken, thuisonderwijs, minder uitgaansgelegenheid etc.) kan worden gezien als mogelijke stressfactor.

Literatuur

Abrams 2020
D.S. Abrams, ‘COVID and crime: An early empirical look’, Journal of Public Economics (194) 2020, https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2020.104344.
Achterberg e.a. 2021
M. Achterberg, S. Dobbelaar, O.D. Boer & E.A. Crone, ‘Perceived stress as mediator for longitudinal effects of the COVID-19 lockdown on wellbeing of parents and children’, Scientific Reports 2021/2971, https://doi.org/10.1038/s41598-021-81720-8.
Agnew 1992
R. Agnew, ‘Foundation for a general strain theory of crime and delinquency’, Criminology (30) 1992, afl. 1, p. 47-87.
Andresen & Hodgkinson 2020
M.A. Andresen & T. Hodgkinson, ‘Somehow I always end up alone: COVID-19, social isolation and crime in Queensland, Australia’, Crime Science 2020/25, https://doi.org/10.1186/s40163-020-00135-4.
Ashby 2020
M.P.J. Ashby, ‘Initial evidence on the relationship between the coronavirus pandemic and crime in the United States’, Crime Science 2020/6.
Van Bemmel e.a. 2020
S.R. van Bemmel, E.I. Simons & F. Noteboom, Effecten van corona. Een analyse op basis van de digitale hulpverlening verzorgd door ‘Chat met Fier’, Fier 2020.
Buil-Gil e.a. 2020
D. Buil-Gil, F. Miró-Llinares, A. Moneva, S. Kemp & N. Díaz-Castaño, ‘Cybercrime and shifts in opportunities during COVID-19: A preliminary analysis in the UK’, European Societies (23) 2020, afl. 1, p. 47-59, https://doi.org/10.1080/14616696.2020.1804973.
CBS 2020
Centraal Bureau voor de Statistiek, Inkomen huishoudens hoger, winst bedrijven iets lager in derde kwartaal, 2020, www.cbs.nl/nl-nl/nieuws/2020/52/inkomen-huishoudens-hoger-winst-bedrijven-iets-lager-in-derde-kwartaal, geraadpleegd op 16 juni 2021.
CBS 2021
Centraal Bureau voor de Statistiek, Hoe beïnvloedt corona onze mobiliteit?, 2021, www.cbs.nl/nl-nl/dossier/cbs-cijfers-coronacrisis/hoe-beinvloedt-corona-onze-mobiliteit, geraadpleegd op 10 juni 2021.
Cerna-Turoff e.a. 2019
I. Cerna-Turoff, H.T. Fischer, S. Mayhew & K. Devries, ‘Violence against children and natural disasters: A systematic review and meta-analysis of quantitative evidence’, PLOS ONE (14) 2019, afl. 5, e0217719, https://doi.org/10.1371/journal. pone.0217719.
Clarke 2012
R.V. Clarke, ‘Opportunity makes the thief. Really? And so what?’, Crime Science 2012/3.
Cohen & Felson 1979
L.E. Cohen & M. Felson, ‘Social change and crime rate trends: A routine activity approach’, American Sociological Review (44) 1979, afl. 4, p. 588-608.
Curtis e.a. 2000
T. Curtis, B.C. Miller & H.E. Berry, ‘Changes in reports and incidence of child abuse following natural disasters’, Child Abuse Neglect (24) 2000, afl. 9, p. 1151-1162.
Eichelsheim e.a. 2021
V. Eichelsheim, A. Blokland, S. van de Weijer, S. van Deuren, M. van Dijk & A. Cooman, Stay home, stay safe, 2021, https://nscr.nl/stay-home-stay-safe-resultaten/.
Felson e.a. 2020
F. Felson, S. Jiang & Y. Xu, ‘Routine activity effects of the Covid-19 pandemic on burglary in Detroit, March, 2020’, Crime Science 2020/10, https://doi.org/10.1186/s40163-020-00120-x.
Fritz 1961
C.E. Fritz, ‘Disaster’, in: R.K. Merton & R.A. Nisbet (red.), Contemporary social problems, New York: Harcourt 1961, p. 651-694.
Gartner.com 2020
Gartner.com, Gartner HR survey reveals 88% of organizations have encouraged or required employees to work from home due to coronavirus, 2020, www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2020-03-19-gartner-hr-survey-reveals-88--of-organizations-have-e.
Gerell e.a. 2020
M. Gerell, J. Kardell & J. Kindgren, ‘Minor Covid-19 association with crime in Sweden’, Crime Science 2020/19, https://doi.org/10.1186/s40163-020-00128-3.
Gottfredson & Hirschi 1990
M.R. Gottfredson & T. Hirschi, A general theory of crime, Stanford: Stanford University Press 1990.
Hawdon e.a. 2020
J. Hawdon, K. Parti & T.E. Dearden, ‘Cybercrime in America amid COVID-19: The initial results from a natural experiment’, American Journal of Criminal Justice (45) 2020, p. 546-562, https://doi.org/10.1007/s12103-020-09534-4.
Hirschi 1969
T. Hirschi, Causes of delinquency, Berkeley: University of California Press 1969.
Hodgkinson & Andresen 2020
T. Hodgkinson & M.A. Andresen, ‘Show me a man or a woman alone and I’ll show you a saint: Changes in the frequency of criminal incidents during the COVID-19 pandemic’, Journal of Criminal Justice 2020/69, https://doi.org/10.1016/j.jcrimjus.2020.101706.
Kruisbergen e.a. 2020
E.W. Kruisbergen, M. Haas, J. Snijders & R. Maas, ‘De gelegenheid te baat nemen? Criminaliteit in tijden van corona en sociale onthouding’, Recht der Werkelijkheid (41) 2020, afl. 3, p. 31-50.
Kuppens e.a. 2020
J. Kuppens, J. Wolsink, J. van Esseveldt & H. Ferwerda, Fietsdiefstal in Nederland: van fenomeen naar aanpak, Bureau Beke 2020.
Langton e.a. 2021
S. Langton, A. Dixon & G. Farrell, ‘Six months in: pandemic crime trends in England and Wales’, Crime Science 2021/6, https://doi.org/10.1186/s40163-021-00142-z.
Meerts & Huisman 2020
C. Meerts & W. Huisman, ‘Coronacrisis en fraude: vier mogelijke relaties’, Justitiële verkenningen (46) 2020, afl. 2, p. 8-18.
Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat 2020
Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat, Mobiliteit tijdens de coronacrisis (briefkenmerk: IENW/BSK-2020/97841), 26 mei 2020.
Nivette e.a. 2021
A.E. Nivette, R. Zahnow, R. Aguilar, A. Ahven e.a., ‘Global analysis of the impact of COVID-19 stay-at-home restrictions on crime’, Nature, Human Behaviour (5) 2021, p. 868-877, https://doi.org/10.1038/s41562-021-01139-z.
Payne e.a. 2021
J.L. Payne, A. Morgan & A.R. Piquero, ‘Exploring regional variability in the short-term impact of COVID-19 on property crime in Queensland, Australia’, Crime Science 2021/7, https://doi.org/10.1186/s40163-020-00136-3.
Piquero e.a. 2021
A.R. Piquero, W.G. Jennings, E. Jemison, C. Kaukinen e.a., ‘Domestic violence during the COVID-19 pandemic. Evidence from a systematic review and meta-analysis’, Journal of Criminal Justice (74) 2021, https://doi.org/10.1016/j.jcrimjus.2021.101806.
Snippe e.a. 2021
J. Snippe, J.A. de Muijnck, M. Kamperman & R. Pieper, Effecten van preventie. Een compacte literatuursynthese, Den Haag: WODC 2021.
Steketee e.a. 2020
M. Steketee, R. de Wildt, M. Compagner, M. van der Hoff e.a., Kwetsbare gezinnen in tijden van Corona. Wat is de impact van de coronacrisis op de kwetsbare gezinnen en de hulp die zij nodig hebben?, Utrecht: Verweij-Jonker Instituut 2020.
Stickle & Felson 2020
B. Stickle & M. Felson, ‘Crime rates in a pandemic: The largest criminological experiment in history’, American Journal of Criminal Justice (45) 2020, p. 525-536, https://doi.org/10.1007/s12103-020-09546-0.
Terpstra & Salet 2020
J. Terpstra & R. Salet, Politie in tijden van Corona. Over haar maatschappelijke opdracht in buitengewone omstandigheden, Politie Nederland 2020.
Vermeulen e.a. 2021
S. Vermeulen, S. van Berkel & L. Alink, Kindermishandeling tijdens de eerste lockdown, Leiden: Universiteit Leiden 2021.
De Waard 2020
J. de Waard, Woninginbraak in Nederland: de stand-van-zaken in 2020 (presentatie voor het Studiecentrum Rechtspleging), Den Haag: Ministerie van Justitie en Veiligheid 2020, www.researchgate.net/publication/347436656_Woninginbraak_in_Nederland_De_stand-van-zaken_in_2020.
Weitzman & Behrman 2016
A. Weitzman & J.A. Behrman, ‘Disaster, disruption to family life, and intimate partner violence: The case of the 2010 earthquake in Haiti’, Sociological Science (3) 2016, p. 167-189.
Zahran e.a. 2009
S. Zahran, T. O’Connor Shelley, P. Peek & S.D. Brody, ‘Natural disasters and social order: Modeling crime outcomes in Florida’, International Journal of Mass Emergencies and Disasters (27) 2009, afl. 1, p. 26-52.