Bij het onderzoeken van gegevensdragers wordt steeds vaker gebruikgemaakt van data science. Door bestaande en zelfontwikkelde data science-technieken slim in te zetten, halen rechercheteams meer en meer rendement uit digitaal bewijsmateriaal. En hoe hoger de kwaliteit van de informatie over een misdrijf, hoe groter de kans dat die informatie als bewijs overeind blijft in een rechtszaak.
Honderden foto’s, duizenden berichten en allerlei apps: de gemiddelde smartphone staat vol met data. En ook in laptops, spelcomputers en navigatiesystemen zitten gegevens die mogelijk interessant kunnen zijn in een politieonderzoek. Dagelijks worden er zo veel gegevensdragers in beslag genomen, dat er handmatig geen doorkomen meer aan is. Terwijl de snelheid waarmee betrouwbare data wordt ontsloten, cruciaal kan zijn om zaken op te lossen. Tooling voor automatisch zoeken en structureren van data helpt digitaal onderzoek versnellen en verbeteren. Door technieken als text mining, topic extraction, e-discovery en deep learning ontdekken we bovendien sneller verbanden die voor een mens nauwelijks handmatig te onderscheiden zijn.
Data scientists maken meestal niet direct deel uit van het team dat het tactisch onderzoek doet in een zaak. Alleen al omdat er veel meer opsporingsonderzoeken dan digitaal specialisten zijn, is hun ondersteuning nodig bij meerdere teams en verschillende onderzoeken tegelijk. Als data scientist bij de politie moet je dus snel kunnen vatten waar het in een zaak om draait en bepalen met welke data het tactisch team het meest geholpen is. Maar ook hoe je die data vervolgens vindt en presenteert. Want ook dat kan bepalen of de data bruikbaar is als bewijs.
Elk onderzoek is weer anders, maar dezelfde zoekvragen komen regelmatig terug. En daarmee kunnen gevonden oplossingen vaak opnieuw ingezet worden. Om foto’s te herkennen met wapens of dure horloges erop, om conversaties te scannen op bepaalde topics, of om relaties tussen contacten in kaart te brengen. De plank met opsporingstoepassingen raakt steeds verder gevuld. En vragen uit de operatie kunnen daardoor ook steeds sneller worden beantwoord.
Je hebt een master op zak in data science, of een achtergrond in AI. Je hart gaat sneller kloppen van natuurlijke-taalverwerking, machine learning en elke nieuwe ontwikkeling in het vakgebied. En met tooling heb je ook de nodige ervaring. Kortom: jij bent expert in data science. Maar forensische data uit lopende rechercheonderzoeken: dat maakt jouw vak nog eens extra interessant. Ga jij in die onderzoeken het verschil maken? Bekijk onze vacatures of verken alvast de mogelijkheden met een van onze recruiters:
Op dit moment zijn geen vacatures beschikbaar. Maak een vacaturealert aan of kom in gesprek met een van onze IT-recruiters.