Zoekresultaat: 1 artikelen

x
De zoekresultaten worden gefilterd op:
Tijdschrift PROCES x Jaar 2020 x
Artikel

Access_open Met datascience op zoek naar indicatoren van georganiseerde criminaliteit en ondermijning

Tijdschrift PROCES, Aflevering 2 2020
Trefwoorden Georganiseerde criminaliteit Organized crime, Ondermijning Drugs, Datascience Data science, Voorspellende indicatoren Indicators
Auteurs Dr. Patricia Prüfer en Prof. dr. Emile Kolthoff
SamenvattingAuteursinformatie

    Increasing digitization and datafication lead to an increasingly important role of data in our society and to changes in the way institutions work and decisions are made. Although it can lead to changes in the type of crime (e.g. cybercrime), datafication also facilitates shifts from visible and registered crime to crime that has not (yet) been measured and registered, like manifestations of organized crime. Analyzing so-called big data can help to recognize new forms of crime, predict risk factors, and decrease the dark number of these forms of crime.
    In this study, we illustrate which indicators determine the stage of an industrial area regarding the occurrence of organized crime. Our supervised machine learning analysis shows that a number of indicators actually have predictive value for the degree of organized crime. These indicators could be used in the future to distinguish which industrial areas run an increased risk of organized and subversive crime.


Dr. Patricia Prüfer
Dr. Patricia Prüfer is groepsleider Data Science bij CentERdata, Tilburg.

Prof. dr. Emile Kolthoff
Prof. dr. Emile Kolthoff is hoogleraar Criminologie aan de Open Universiteit en lector Ondermijning bij Avans Hogeschool.
Toont 1 gevonden tekst
U kunt door de volledige tekst zoeken naar alle artikelen door uw zoekterm in het zoekveld in te vullen. Als u op de knop 'Zoek' heeft geklikt komt u op de zoekresultatenpagina met filters, die u helpen om snel bij het door u gezochte artikel te komen. Er zijn op dit moment twee filters: rubriek en jaar.