18 mei 2017 9:53 uur

Een crimineel keert vaak terug naar de plek waar hij of zij eerder een misdaad heeft gepleegd. In die wetenschap en door analyse van data wil de Nationale Politie criminaliteit voorspellen. Dat dit kansen biedt, blijkt uit vijf andere smart oplossingen die wijken veiliger maken. 

Voorgenomen woninginbraken, diefstal en straatroven kunnen daarmee nauwkeurig bepaald én dus voorkomen worden. Dat is het uitgangspunt van het Criminaliteits Anticipatie Systeem (CAS), waar alle politiekorpsen nog voor 2019 op aangesloten moeten worden. Wel zijn er al pilots uitgevoerd in diverse steden, waaronder Amsterdam en Den Haag.

Daarin werden steden opgedeeld in vakken van 125 bij 125 meter. Van die vakken werden twee jaar lang misdaadgegevens verzameld. Ook werden het aantal woonachtige verdachten in de wijk gekoppeld aan data van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS), zoals leeftijd, geslacht en het aantal uitkeringen in een wijk.

Op basis van die gegevens kan de kans op een nieuw incident worden berekend. Daarbij gaat het om delicten waar een patroon in zit, zoals fietsendiefstal, inbraak, zakkenrollerij en autokraken. Uit de test in Amsterdam blijkt dat 20 procent van de woninginbraken binnen de voorspelde gebieden plaatsvindt. Met incidenten die vlak buiten de vakjes vallen is dat percentage zelfs 40 procent.

 

Algoritmes worden steeds belangrijker voor misdaadbestrijding en verbetering van de veiligheid op straat. Stadszaken.nl selecteerde nog eens vijf slimme oplossingen:

1. Kliko’s verraden inbraakcijfers

In wijken waar kliko’s staan, worden meer woninginbraken gepleegd. Dit is één van de resultaten van het project ‘De voorspeller voor woninginbraak’ van de gemeente Utrecht, een datatool om inbraken te voorkomen. Zo werd een verband ontdekt  die je ‘met het blote oog’ niet altijd kunt zien: kliko’s en woninginbraken. Het blijkt logisch; inbrekers gebruiken ze immers om over de schutting te klimmen of een ruitje in te gooien. Op basis van een voorspellend model kunnen extra toezichthouders naar risicogebieden worden gestuurd.

2. Veilig naar huis

Wie ’s avonds laat naar huis moet lopen, wil niet alleen de snelste, maar ook de veiligste route. SafeWalks, een applicatie die in samenwerking met Placemeter wordt ontwikkeld, berekent realtime welke route een voetganger moet nemen om de meeste mensen tegen te komen. Hiervoor wordt gebruikgemaakt van data die door de sensoren van Placemeter wordt verzameld. Deze meten hoeveel mensen er op straat zijn op een specifieke locatie. Aangevuld met criminaliteitsdata, actuele verkeersinformatie en weersomstandigheden ontstaat de safest walk.

3. Intelligent geluid

Aan 90 procent van de geweldsincidenten op straat gaat verbale agressie vooraf. Sound Intelligence signaleert dit en zorgt voor passende reactie: de beveiligingscamera’s richten zich op de plek waar het geluid vandaan komt, een knipperende lamp of een live-verbinding met de sensor.

4. Slimme stoep maakt veilig

Op de fiets, wandelend, achter het stuur – de smartphonegebruiker zien we overal. De cijfers zijn schrikbarend: vergeleken met tien jaar geleden raken er nu tien keer meer voetgangers gewond door het gebruik van hun mobiele telefoon. Een Australisch ontwerpbureau bedacht er iets op. Opvallende, oplichtende stoeptegels maken de naar beneden kijkende voetgangers erop attent dat ze een kruispunt naderen. Rood is stoppen, groen is doorgaan.

5. Handhavers efficiënter inzetten

Incidenten als geluidsoverlast, hondenpoep en een kapotte stoeptegel zijn in Arnhem eigenlijk heel voorspelbaar. De afdeling Vergunning & Handhaving in Arnhem werkt informatiegestuurd; met behulp van realtime en historische data handhaven bevoegdheden gerichter of zelfs preventief.

Samen met datascience- en adviesbureau Ynformed ontwikkelde de afdeling de tool ‘Informatiegestuurde Handhaving Openbare Ruimte’. Het gaat uit van de route die handhavers lopen in een wijk. Op basis van hun ervaring houden zij de plekken waar zich regelmatig incidenten voordoen extra in de gaten. Die ‘vaste routes’ zijn ingetekend op een kaart. Vervolgens zijn ook realtime meldingen ingeladen, onder andere in een heatmap-visualisatie. In veel gevallen bleken de routes van de handhavers niet overeen te komen met de plekken waar veel incidenten plaatsvinden. Dankzij de data kunnen zij dus efficiënter worden ingezet. Een achterliggend model kan daarnaast ook voorspellen waar op welk tijdstip mogelijke incidenten kunnen plaatsvinden.