De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

Frans L.Leeuw WODC & Universiteit Maastricht

Verwante presentaties


Presentatie over: "Frans L.Leeuw WODC & Universiteit Maastricht"— Transcript van de presentatie:

1 Frans L.Leeuw WODC & Universiteit Maastricht
Cijfers en statistieken over veiligheid: een leerzame ‘gevangenschap’ zonder gevaren en neveneffecten? Frans L.Leeuw WODC & Universiteit Maastricht CBS Symposium ‘In cijfers gevangen’-criminaliteit en sociale veiligheid 20 april 2010

2 Komende 20 – 25 minuten: Belang van cijfers Hoe worden cijfers gebruikt? Preciezer: hoe gebruikt het WODC CBS-cijfers? Kanttekeningen bij het gebruik van cijfers Nieuwe maatschappelijke ontwikkelingen Wensen

3 Belang van cijfers Zijn trends wel trends en zijn problemen wel problemen? Ethniciteit en criminaliteit probleemgroepen Onderbouwing van (nieuw) beleid Monitor Criminaliteit en Bedrijfsleven Effecten & doelmatigheid van beleid Empirische kennis over veranderingen in afhankelijke variabelen noodzakelijk (maar niet voldoende) om effect uitspraken te doen Neveneffecten van beleid, inclusief ‘revenge- effecten’ Kortom: cijferwerk ‘‘…. bespaart je de onzin’…[vrij naar Bnr] Ethniciteit –criminaliteit. Lange tijd discussie over over vertegenwoordiging bepaalde groepen in de criminaliteit.Telegraaf, broodje aap verhalen over bijv. Surinames en criminaliteit in de jaren 70. Zeurde door. Geen scheidsrechters-cijfers. Sinds begin deze eeuw (met Schimmige Werelden) WODC dat gaan uitzoeken en snel daarna met cbs. Nu: cijfers die accepte zijn. Probleemgroepen: fraai voorbeeld. Grote problemen zouden er zijn met jongere mannelijke (marokkaanse) homosexuelen die uitgebuit zouden worden. Zorgverleners assumptie: vreselijk. Zoeken,zoeken,zoeken, zonder cbs maar met xxx vonden er twee. MCB: cijfers Frank W. Uiteenrafeling van waar attentate op winkels a la drogisterijen, gamma’s enz zich voordoen, toonde kraakhelder aan dat het om een zeer precieze clustering van problemen ging, niet overal en nergens maar precies daar en daar. I p v generiek beleid—specifieke ppp convenanten. Of ze werken…? Effecten– wezenlijk dat je veranderingen meet, maar denk niet dat je dan ook de verklaring hebt. Attributie vraag is cruciaal. Neveneffecten: fascinerend. Things bite back. Cijfers helpen. Voorbeeld:

4 Wat je ziet is dat in tegenstelling tot wat gemeend werd (nl
Wat je ziet is dat in tegenstelling tot wat gemeend werd (nl. heel veel attentate/diefstallen overal en nergens, soort van random verdeeld, dus ‘maak maar nieuwe wet’ , het zeer scheef verdeeld was. Dik een miljoen diefstallen bij 2,1 % van de winkels, bij nadere analyse zijnde drugstores, parfumerieen en Gamma’s in toch al onaangename stukken van steden/centra. Beleid werd stevig convenant met ondersteuning overheid op die gebieden. Over (het belang van) feitenonderzoek bij de voorbereiding en evaluatie van wetgeving, F.L. Leeuw, F. Willemsen & W.M. de Jongste in: RegelMaat 2010 (25) 2

5 Belang van cijfers WODC/CBS publicatie ‘Criminaliteit en rechtshandhaving’ : ontwikkelingen in en samenhangen tussen criminaliteit en rechtshandhaving worden in kaart gebracht. Trendvragen staan centraal zowel ten aanzien van ontwikkelingen in de samenleving als bij de strafrechtsketen. Belangrijke publicatie voor Ministerie van Justitie. Wordt o.a. gebruikt ter ondersteuning bij voorbereidingen van de justitiebegroting

6 Gebruik van cijfers: drie voorbeelden
Voorbeeld 1: Speerpunt Veiligheid Balkenende IV: 25 % reductie criminaliteit tov 2002 ( en idem tav recidive reductie) Dankzij monitoren van lange termijn ontwikkeling indruk van trends: sinds scherpe daling van geregistreerde criminaliteit. In 2007 registreerde politie 1,2 miljoen misdrijven tov 1,4 misdrijven in 2002. Helaas………..ontbreken 2008, 2009 (nog) door politiecijfers-problematiek

7 Voorbeeld 2: onderbouwing prognosemodel justitiele ketens (veiligheid, civiel & bestuur)

8

9 Links in de figuren staat de
maatschappelijke context die volgens de literatuur van invloed is op het ontstaan van criminaliteit of een conflict. In het midden is een aantal mogelijke achtergrondfactoren genoemd die indicatoren kunnen zijn voor deze problemen en fenomenen. Er zijn meer achtergrondfactoren, maar in de figuur staan alleen die achtergrondfactoren waarvan uiteindelijk is vastgesteld dat ze in het model een statistisch significante invloed hebben. Rechts staat aangegeven welke achtergrondfactor van invloed is op welk type zaak. Bijvoorbeeld, opiumwetdelicten worden onder meer voorspeld door de omvang van de werkloze beroepsbevolking, Hetgeen onder andere een indicator kan zijn van sociale instabiliteit en maatschappelijke ongelijkheid.

10 Voorbeeld 3: gebruik van cijfers om tot verklaringen te komen van (opvallende) verschijnselen

11

12 Dit soort grote veranderingen roepen om verklaringen en daarbij worden theoretische inzichten en data gecombineerd: Komt het door de demografie? …..door veranderingen in de aard van de delicten? ….. door beelden over de effecten van behandelingen/ interventies in Justitiële Jeugdinrichtingen vs die in de (gesloten)jeugdzorg? ….. door handelen/besluiten van rechters ( niet meer plaatsen)… ….door……………? Demografie: neen, op zo’n korte periode geen rol van betekenis; Aard delicten: ja,binnen de categorie JJI-relevante geweldszaken doet zich een duidelijke verandering in het zaaksaanbod voor: het aantal én aandeel zwaardere geweldszaken met minderjarige mannen als verdachten daalt sinds 2005 scherp. Vooral de ontwikkelingen bij de voorheen twee meest voorkomende soorten geweldszaken – mishandeling en diefstal met geweld – zijn opvallend: een forse stijging bij mishandeling, en een daling bij diefstal met geweld. De toename van het aantal mishandelingen heeft vermoedelijk nauwelijks effect op de behoefte aan strafrechtelijke JJI-plaatsen. De afname van het aantal zaken vanwege diefstal met geweld, maar ook vanwege verkrachting en misdrijven tegen het leven, lijkt daarentegen wel bepalend. Rechters en vermoedelijk andere adviezen R voor de Kinderbescherming----:richting gesloten jeurgdzorg kritiek van VN, kritiek van Inspecties--- negatieve beelden van jeugdgevangenissen. Vies

13 Conclusie: zonder meer evidente behoefte aan cijfers, omdat:
Het monitoren van ontwikkelingen in criminaliteit er mee kan gebeuren; prognoses inz de capaciteitsbehoefte in de stafrechts- (en ook andere) ketens er mee te maken zijn, ten behoeve van de begrotingsvoorbereiding van het Ministerie van Justitie en om tal van vragen van beleidsmakers te beantwoorden; Ze van groot belang zijn voor onderzoek naar criminaliteit/oorzaken ervan ( zeker gezien de koppeling van justitie en politiegegevens met het SSB); Je er evaluatieonderzoek mee kunt doen en… Omdat beleidsmakers hun beleid kunnen onderbouwen….

14 Uitstapje: bevragingsapplicatie Veiligheid
gebruiksvriendelijke webapplicatie ontwikkeld door WODC & CBS in opdracht van VbbV meer dan onderwerpen op het gebied van veiligheid afkomstig uit 25 verschillende bronnen (o.a. IVM, MCB) gegroepeerd in 8 VbbV-thema’s cijfers op verschillende regionale niveaus: landelijk, provincies, politieregio’s, gemeentes 14

15 Bevragingsapplicatie Veiligheid
50-60 gebruikers bij ministeries Justitie & BZK ook geïnstalleerd bij CBS/Taakgroep Veiligheid, belangstelling vanuit andere organisaties toegang via (individuele) accounts WODC & CBS organiseren introductiecursussen voor nieuwe gebruikers Uitgebreide documentatie van metadata Helpdesk 15

16 Screenshot applicatie
16

17 Cijfers cruciaal & mooi, maar ook kanttekeningen
Kanttekening 1: Cijfers criminaliteit uit informatiesystemen van verschillende instanties zoals de politie en het OM zijn niet opgezet vanuit de bedoeling wetenschappelijke informatie te genereren. Gevaar trendbreuken: bijv tgv de invoering nieuwe bedrijfsvoeringssystemen zoals bij de Politie: dat momenteel te wensen over laat [workshop toelichting op politiecijfers] Data evolutie en development cracks: data veranderen over de tijd: bijv. randgemeenten die zijn samengevoegd met Den Haag in Vraag: wat is de ontwikkeling van criminaliteit in de gemeente Den Haag voor en na 2000?

18 Kanttekening 2:Onthullingsgevaar tgv online publiceren cijfers als mash-ups & tgv datamining
De combinatie van data en bronnen is enerzijds verrijking van /voor onderzoek, anderzijds vergroting van onthullingsrisico. Stel dat elk jaar de gemiddelde leeftijd van zedendelinquenten wordt gepubliceerd en dat het mogelijk is om de gem. leeftijd in te delen naar geslacht in een gemeente. Als elke gemeente elk jaar ook de lokale crime cijfers publiceert, en er is 1 vrouwelijke zedendelinquent in een bepaald jaar, dan kan de leeftijd van deze persoon worden achterhaald dmv web 2.0 ontwikkelingen als de mash up. Een mashup is een webpagina of -applicatie waar gegevens uit meerdere bronnen gecombineerd en gezamenlijk gepresenteerd worden. Mash ups kunnen ook bijdragen aan criminaliteit, overigens. Het Vespavoorbeeld (A mashup is a webpage or application that combines data and functionality from two or more external sources to create a new service). Vespa voorbeeld geeft Sunil Choenni met collega’s. Website met prachtige info over vespa’s, technische kwaliteiten, foto’s, bewegende beelden en zelfs de geur ervan, varieren in prijs van Euro. Wat wordt opgeroepen is beeld van dat dit de grenzen zijn. De naieveling koopt, niet wetend dat het gestolen vespa’s zijn, want de echte winkelprijs is een veelvoud.

19 Kanttekening 3: Problematische invloeden bij surveys van zaken als
mode-effecten ( internet, telefoon, schriftelijk, face to face), De artefactenproblematiek (telescoping, vergeeteffecten, halo-gedrag en tal van andere biases); praatgedrag is niet gelijk aan doegedrag. Zelfde vraag, ander moment Een belangrijk verschil tussen de metingen is dat het onderzoek 'Diefstal in de detailhandel' specifiek gericht was op diefstal, terwijl in de Monitor Criminaliteit Bedrijfsleven (MCB) ook op andere delicten, zoals inbraak en overvallen wordt ingegaan. Dit kan van invloed zijn op hoogte en samenstelling van de respons. Winkeliers die recent bestolen zijn, doen wellicht eerder mee aan een enquête die specifiek is gericht op diefstal dan aan een meer algemeen onderzoek naar criminaliteit. Deze hypothese wordt ondersteund door de responscijfers van beide onderzoeken. Van de detailhandelsvestigingen die telefonisch werden bereikt heeft in de MCB 57% aan het onderzoek meegedaan. In het onderzoek 'Diefstal in de detailhandel' was dat 67%. Een andere verklaring voor het verschil in het aantal diefstallen zijn geheugeneffecten die samenhangen met kleine verschillen in de opzet en uitvoering van de metingen. De wetenschappelijke literatuur over geheugeneffecten bij slachtofferschap heeft vrijwel uitsluitend betrekking op persoonlijk slachtofferschap. De meer algemene literatuur over geheugeneffecten biedt wel aanknopingspunten die de gevonden verschillen kunnen verklaren. Vergeet-effect In de eerste plaats speelt mogelijk het vergeet-effect een rol. Respondenten hebben de neiging gebeurtenissen die al wat langer geleden zijn gebeurd, te vergeten of op een ander moment in de tijd te plaatsen. Men weet vaak nog wel wanneer iets voor het laatst is gebeurd, maar niet (goed) meer wanneer soortgelijke gebeurtenissen eerder hebben plaatsgevonden. Dit zou mede verklaren waarom de omvang van het slachtofferschap, respectievelijk 30 en 32%, in beide metingen niet sterk afwijkt, maar de schatting van de totale aantal diefstallen over een geheel jaar wel. De positie van de vraag in een vragenlijst blijkt mede bepalend voor de mate waarin het vergeeteffect optreedt. Bij de meting van mei-juni gingen alle vragen over diefstal en werden de vragen naar slachtofferschap voorafgegaan door een achttal algemene vragen. In de najaarsmeting volgde het blok diefstal op een algemeen vragenblok en een serie vragen over inbraak. Uit een publicatie over inschattingen van de hoogte van uitgaven (Sudman & Bradburn, 1974) blijkt dat bij een lange referentieperiode (langer dan 3 maanden) een andere positie in de lijst ertoe kan leiden dat de uitkomst tot 14% lager afwijkt. Mogelijk was het vergeet-effect bij de meting in mei-juni ook kleiner doordat dit onderzoek specifiek was gericht op diefstal en op die wijze van tevoren bij de respondenten is aangekondigd. Telescoping Uit algemene studies naar dateringsproblemen (o.a. Swarz & Sudman, 1994) blijkt dat respondenten zich bij het plaatsen van gebeurtenissen, vaak een hele week of een veelvoud daarvan vergissen. Een gebeurtenis wordt wel gekoppeld aan een bepaalde dag, bijvoorbeeld dinsdag, maar men vergist zich in het aantal weken dat het geleden is. De kans op dit telescoping-effect neemt toe naarmate er meer tijd verstreken is. Respondenten hebben dus de neiging delicten verkeerd in de tijd te plaatsen, hetgeen kan leiden tot onder- of overrapportage. Wellicht nodigt de referentieperiode van de eerste meting (van mei 2003 tot mei 2004) uit tot het meetellen van het gehele jaar 2003, terwijl de referentieperiode van de tweede meting (najaar 2003-najaar 2004) er juist toe leidt dat alleen het jaar 2004 wordt geteld en de maanden in 2003 buiten beschouwing blijven.

20 Dus: CBS –mensen en anderen: investeer niet alleen in je inhoudelijke theorieen, in de maatschappelijke relevantie van je onderzoeken, in je designs en in data-analyse, maar ook in je waarnemingstheorieen…. Die zijn vaak het vergeten kindje … daarin investeren is ook belangrijk omdat nieuwe data (bronnen) steeds belangrijker worden :

21 Combi’s van audio, video, cijfers/statistieken en biomarkers
Broken windows benadering (met beelden enz)/combi van kwalitatief & kwantitatief); ‘Research lab into society’ a la ‘ naturalistic driving’ … Sociaal kapitaal metingen en social Utility sites/statistics; Tal van andere bewegingen in cyber space; Biomarkers bij onderzoek naar determinanten van persistent antisociaal gedrag (scores op EF’s, psychofysiologische kenmerken enz.) Naturalistic driving meet vormen van agressie in autoverkeer, in termen van intenties en echt gedrag, prikkelvrij. Sociaal kap metingen in plaats van mensen te vragen naar vrienden enz, toegang krijgen tot steekproef van soc. Utility users en dan kijken wat ze in de digi wereld doen, opvolgen in de echte wereld, kijken hoe ‘living in the web’ tot stand komt enz. Andere dingen in cyber space, varierend van scam baiting (slachtoffers worden daders) tot digital piracy Biomaerkers: als neuro,bio, en fysio medebepalend zijn voor persistent crimineel gedrag, daar ook gegevens over verzamelen. Executieve functies, cortisol enz.

22 CBS and the Future met éen van de mogelijkheden…. CBS--- tegenwoordig
CBS and the Future met éen van de mogelijkheden…. CBS--- tegenwoordig óók voor uw CYBERbioStatistics…

23 Dank voor uw aandacht en een leerzame middag


Download ppt "Frans L.Leeuw WODC & Universiteit Maastricht"

Verwante presentaties


Ads door Google