Tvv_2016-1_omslag_large
Rss

Tijdschrift voor Veiligheid

Meer op het gebied van Criminologie en veiligheid

Over dit tijdschrift  

Meld u zich hier aan voor de attendering op dit tijdschrift zodat u direct een mail ontvangt als er een nieuw digitaal nummer is verschenen en u de artikelen online kunt lezen.

Aflevering 4, 2021 Alle samenvattingen uitklappen
Artikel

Big data in het veiligheidsdomein: onderzoek naar big data-toepassingen bij de Nederlandse politie en de positieve effecten hiervan voor de politieorganisatie

Trefwoorden artificial intelligence, big data, police, surveillance, ethics by design
Auteurs Marc Schuilenburg en Melvin Soudijn
SamenvattingAuteursinformatie

    In recent years, big data technology has revolutionised many domains, including policing. There is a lack of research, however, exploring which applications are used by the police, and the potential benefits of big data analytics for policing. Instead, literature about big data and policing predominantly focuses on predictive policing and its associated risks. The present paper provides new insights into the police’s current use of big data and algorithmic applications. We provide an up-to-date overview of the various applications of big data by the National Police in the Netherlands. We distinguish three areas: uniformed police work, criminal investigation, and intelligence. We then discuss two positive effects of big data and algorithmic applications for the police organization: accelerated learning and the formation of a single police organization.


Marc Schuilenburg
Marc Schuilenburg is bijzonder hoogleraar Digital Surveillance aan de Erasmus Universiteit Rotterdam en universitair docent aan Vrije Universiteit Amsterdam. m.b.schuilenburg@vu.nl.

Melvin Soudijn
Melvin Soudijn is senior onderzoeker bij de afdeling Analyse & Onderzoek van de Landelijke Eenheid Nationale Politie en research fellow bij het Nederlands Studiecentrum Criminaliteit en Rechtshandhaving.
Artikel

Predictive policing: een balans na zes jaar ­empirisch evaluatieonderzoek in België

Trefwoorden predictive policing, big data, police, crime statistics, Belgium
Auteurs Wim Hardyns en Anneleen Rummens
SamenvattingAuteursinformatie

    Predictive policing is the use of historical crime and other data in complex statistical models to predict where and when there is a high risk of new crime events. These predictions can then be used to direct police patrols proactively. Despite the increasing use and commercialisation of predictive policing worldwide, academic research into the methodological and operational dimensions of predictive policing is relatively limited. Since 2015 we have researched and tested several predictive crime models methodologically and operationally, based on police and other (big) data sources in several Belgian police districts. In this article, we summarise the results of six years of empirical research into predictive policing and look to the future of predictive policing research and practice.


Wim Hardyns
Wim Hardyns is professor in de Criminologische Wetenschappen aan het Institute for International Research on Criminal Policy (IRCP), Vakgroep Criminologie, Strafrecht en Sociaal Recht, Universiteit Gent, en gastprofessor in de Veiligheidswetenschappen aan de Universiteit Antwerpen. wim.hardyns@ugent.be

Anneleen Rummens
Anneleen Rummens werkte onder promotorschap van Wim Hardyns als onderzoekster aan het Institute for International Research on Criminal Policy (IRCP), Vakgroep Criminologie, Strafrecht en Sociaal Recht, Universiteit Gent.