Predictive policing: hoe groot is de kans dat jij op een mobiele bandiet lijkt?

Het klinkt als sciencefiction, maar Europese en Amerikaanse politieteams proberen het steeds meer: criminaliteit voorkomen in plaats van achteraf opsporen. Via risicomodellen worden personen en gebieden geïdentificeerd. Deze werkwijze wordt ook wel predictive policing genoemd. Ook in Nederland experimenteert de politie met predictive policing in zogenaamde ‘proeftuinen’. Een ontwikkeling die niet gespeend is gebleven van bezwaren. Zo bekritiseerden Kamerleden het gebrek aan openheid rondom predictive-policingprojecten. Ook burgers zijn kritisch over het gebruik van technologie door de politie. Voldoende reden om in mijn masterscriptie een van de proeftuinen van de politie eens nader onder de loep te nemen aan de hand van nieuwsberichten, Wob-verzoeken en interviews. In dit onderzoek toetste ik de proeftuin ‘Sensing Mobiel Banditisme’ in Roermond aan het recht op gegevensbescherming en het recht op non-discriminatie. In deze blog leg ik uit hoe het Sensing-project werkt, waar het misgaat en welke kaders moeten worden vastgesteld om mensenrechten te beschermen.

Het Sensing-project: een stad onder surveillance
Eerst wat context. In het Sensing-project richt de politie zich op zogenaamde ‘mobiele bandieten’: rondtrekkende criminele groepen die zich schuldig maken aan verschillende vermogensdelicten. De politie heeft voor Roermond als proeftuin gekozen, omdat mobiele bandieten daar voor veel overlast zorgen in het grote outletcentrum dat jaarlijks miljoenen bezoekers trekt. Binnen het Sensing-project verzamelt de politie, met behulp van camera’s langs de wegen, informatie over passerende auto’s. Iedere autobestuurder in Roermond vormt onderdeel van de proeftuin. Op basis van de kenmerken van de auto, de beweegpatronen en informatie uit politiedatabanken berekent de politie hoe groot de kans is dat er mobiele bandieten in een bepaalde auto zitten. De politie verwerkt de gegevens in een puntensysteem, ofwel een risicomodel. Bij een bepaalde score gaat de politie uit van een auto met mobiele bandieten. Het systeem geeft dan een melding die kan worden doorgegeven aan politieagenten op straat in Roermond. Zij zullen proberen om de auto te onderscheppen en contact te maken met de inzittenden. De politie verwacht dat kwaadwillende personen na zo’n controle meteen zullen vertrekken uit Roermond, waardoor criminaliteit wordt voorkomen.

Hoe groot is de kans dat jij op een mobiele bandiet lijkt?
De precieze profielregels van het risicomodel houdt de politie geheim, omdat zij vreest dat openheid criminelen kan helpen het toezicht te omzeilen. Uit nieuwsberichten en interviews kan worden afgeleid dat de politie uitgaat van de volgende profielregels

• Mobiele bandieten rijden met meerdere passagiers in een auto. De politie onderzoekt manieren om het aantal mensen in een auto te kunnen tellen. In januari 2020 vertelde de politie dat zij experimenteerde met het tellen van hartfrequenties door middel van een millimeter-wavesensor.
• Mobiele bandieten rijden vaak in een kleine, witte, Duitse auto van drie tot vijf jaar oud. De politie kan het merk, model en de kleur van een auto achterhalen door middel van speciale camera’s langs de weg.
• Mobiele bandieten rijden mogelijk in een auto met een Roemeens kenteken. De politie kan het land van herkomst van een kenteken achterhalen door middel van camera’s. In nieuwsberichten kondigde de politie aan dat een Roemeens kenteken punten op zou leveren, omdat de politie denkt dat mobiele bandieten veelal Roemeens zijn. In latere interviews stelde de politie dat mobiele bandieten vaak in auto’s met een Duits kenteken rijden.
• Mobiele bandieten rijden mogelijk in een auto die eerder gesignaleerd is door de politie. De politie koppelt de verzamelde gegevens aan bestaande politielijsten met signaleringen. Zo kan een auto gesignaleerd zijn als gestolen of als betrokken bij een eerder crimineel vraagstuk, bijvoorbeeld wanneer de auto wegreed na een diefstal of wanneer na een eerdere controle een strafbaar feit werd vastgesteld. Een signalering op deze lijst betekent niet dat de eigenaar van de auto veroordeeld is voor een strafbaar feit.
• Mobiele bandieten volgen een bepaald traject. De politie neemt aan dat mobiele bandieten vanuit Duitsland richting het winkelcentrum rijden. De politie probeert op basis van de beweegpatronen van alle auto’s in Roermond verschillende verkeersdeelnemers te onderscheiden. Zo probeert de politie bijvoorbeeld de routes van forenzen te achterhalen om deze te kunnen ‘whitelisten’ als niet-risicovol.

Hoe simpele menselijke keuzes ‘objectieve’ cijfers kleuren
Uit nieuwsberichten van onder andere de NOS en Trouw en een politierapport blijkt dat de politie er vanuit gaat dat mobiele bandieten voornamelijk Oost-Europees zijn. Zij richten zich dan ook voornamelijk op deze doelgroep in het Sensing-project. Toch spreekt de politie stigmatisering van bepaalde groepen tegen: onderbuikgevoelens worden volgens de politie juist buitenspel gezet door simpelweg naar de data te kijken. Criminaliteitscijfers zijn echter niet objectief: zij beschrijven bestaand politiegedrag en kunnen bevoordeeld zijn. Bovendien geven de uitspraken van de politie een vertekend beeld van criminaliteit in Roermond. Uit de criminaliteitscijfers in het politierapport blijkt namelijk dat de meeste verdachten van winkeldiefstal en zakkenrollerij de Nederlandse nationaliteit bezitten – maar deze personen worden uitgesloten van het onderzoek. Waarom? Simpel: personen met de Nederlandse nationaliteit kunnen geen mobiel bandiet zijn volgens de definitie. Ook de vele verdachten met de Belgische of Duitse nationaliteit worden uitgesloten – de politie gaat ervanuit dat zij niet in groepsverband opereren en dus ook geen mobiel bandiet zijn. In het politierapport brengt de politie mobiel banditisme verder in verband met etniciteit: op basis van ervaringen van de Bulgaarse en Roemeense politie wordt gesteld dat zakkenrollerij en diefstal voornamelijk door Roma wordt gepleegd. Bij zulke verwijzingen moeten alle alarmbellen afgaan: ervaringen zijn subjectief en de Roma worden in hoge mate gediscrimineerd in zowel Bulgarije als Roemenië. En waarom zouden de ervaringen in Bulgarije en Roemenië relevant zijn voor politieagenten in Roermond?

Hoe het beter kan: spelregels ter bescherming van mensenrechten
1. Burgers moeten kunnen voorzien onder welke omstandigheden de politie hun gegevens mag verwerken. Predictive-policingprojecten beperken mensenrechten, zoals het recht op privacy en het recht op gegevensbescherming. In hoeverre zijn zulke beperkingen noodzakelijk voor het uitvoeren van de politietaak? Hoeveel gegevens mag de politie verzamelen? Voor welke vormen van criminaliteit is dat proportioneel? Gegevens van alle voorbijgangers verzamelen om zakkenrollers en winkeldieven te vinden lijkt nogal overdadig. Daarom moeten wettelijke kaders worden vastgesteld voor predictive policing.

2. De politie moet voorafgaand aan een predictive-policingproject altijd onderzoek doen naar de mensenrechtenrisico’s. Risico’s moeten zo veel mogelijk worden voorkomen, bijvoorbeeld door gegevens netjes te beveiligen en te categoriseren naar betrouwbaarheid. De politie mag niet zomaar allerlei informatiesystemen die zij tot haar beschikking heeft koppelen om te experimenteren met risicoscore.

3. Predictive-policingprojecten moeten effectief zijn. De politie moet risicomodellen grondig evalueren: hoe vaak kloppen die scores nou eigenlijk, en hoe vaak niet? Kunnen we ook onderzoeken hoeveel bandieten buiten het risicomodel vallen, om de veronderstellingen van de politie te toetsen? Is predictive policing wel effectiever dan bijvoorbeeld aselectief selecteren? Het Sensing-project blijkt tot dusver niet effectief in het voorkomen van criminaliteit. In januari 2020 merkt de politie op dat het lastig is om alle meldingen op te pakken. Het komt regelmatig voor dat er geen politieagenten beschikbaar zijn om op tijd bij de auto te komen. Toch worden alle gegevens van rondrijdende auto’s verwerkt en opgeslagen in politiedatabanken.

4. De politie dient zich bewust te zijn van de keuzes die zij maakt in predictive policing, en hoe die keuzes de uitkomsten beïnvloeden. De politie maakt allerlei keuzes die vooroordelen met zich mee kunnen brengen: bijvoorbeeld de keuze voor een bepaald criminaliteitsprobleem dat moet worden aangepakt (mobiel banditisme in plaats van alle winkeldiefstal en zakkenrollerij), de keuze voor de te gebruiken gegevens (criminaliteitscijfers en ervaringen van politieagenten in Bulgarije en Roemenië) en de vormgeving van het risicomodel (auto’s met Roemeense nummerborden).

5. Risicomodellen mogen geen profielregels bevatten die gebaseerd zijn op discriminatiegronden, zoals nationaliteit of etnische afkomst. De politie dient ook te onderzoeken of ogenschijnlijk neutrale profielregels leiden tot discriminatie. Voorkomen moet worden dat een bepaalde groep bij voorbaat verdacht wordt gemaakt. Het onderzoeken van discriminatie is echter moeilijk in Nederland, omdat controles vaak niet worden geregistreerd en discriminatiegronden zoals etniciteit niet worden opgenomen. Een pilot met systematische registraties, waarin de politie bepaalde persoonskenmerken en de uitkomst van een controle registreert, zou inzicht geven in de effectiviteit van controles en de omvang van discriminatie binnen preventieve maatregelen.

Deze blog is gebaseerd op de masterscriptie die Vera Prins schreef in het kader van de Legal Research Master van de Universiteit Utrecht. Deze scriptie ontving het predikaat ‘Montaigne Scriptie‘.