Predictive policing - Data science in politiewerk

Stel dat je kunt voorspellen waar in je wijk de volgende woninginbraak is. Of waar je ’s avonds laat het volgende dronken opstootje kunt verwachten. Dat kan met CAS: het Criminaliteits Anticipatie Systeem van de politie. Na een pilot met vier politie-eenheden wordt het systeem nu verder uitgerold over Nederland en gaan ruim honderdzestig basisteams met CAS werken. Het is uniek in de wereld dat een nationaal politiekorps ‘predictive policing’ op zo grote schaal inzet. En inmiddels is het team dat CAS ontwikkelde alweer bezig met nieuwe dataoplossingen voor vragen uit de operatie.

Actuele voorspellingen

CAS is ontwikkeld in Amsterdam in 2014 en het idee achter het systeem is eigenlijk heel eenvoudig, legt projectleider René Melchers uit: “De software legt een raster over een stad met vakjes van 125 bij 125 meter en bepaalt dan voor ieder vakje de kans op criminaliteit en verschillende soorten overlast. Waar de kans groter is op bijvoorbeeld een woninginbraak, kleurt het vakje donkerder. Is er geen kans, dan kleurt het vakje niet.” Verschillende kleuren geven verschillende delicten aan. De kaarten lezen ongeveer als hoge- en lagedrukgebieden op een weerkaart. Maar dan voor zakkenrollers en inbrekers.

Input voor het basisteam

CAS doet die voorspellingen op basis van data. Véél data. Het leeuwendeel van de gegevens komt uit politiesystemen. Aangiftes en criminaliteitscijfers worden aangevuld met historische data van het Centraal Bureau voor de Statistiek. Algoritmes doen de rest. Hoe meer gegevens het systeem heeft, hoe nauwkeuriger de voorspellingen. Die algoritmes zeggen verder niets over de reden voor een verhoogde kans. De kaartjes moeten daarom eerst langs een informatiemedewerker, die er weer adviezen voor het basisteam op baseert. Om extra te surveilleren bijvoorbeeld, of om samen met woningcorporaties afspraken te maken over het verbeteren van hang- en sluitwerk. Dat lijken misschien schoten voor open doel, maar door het systeem vallen patronen sneller op en blijven nieuwe trends niet onopgemerkt.

Analytical Data Service

Het team dat CAS ontwikkelde is inmiddels alweer aan de slag met dataoplossingen voor andere kwesties vanuit de organisatie. Vanuit hun Analytical Data Service (ADS) denken ze mee over oplossingen voor stuk-voor-stuk maatschappelijk relevante vragen. Neem een vraag over de indicatoren die helpen om kindermishandeling vast te stellen. Het team gaat met zo’n verzoek aan de slag en bekijkt welke oplossing daarbij het beste past.

Een data scientist moet daarbij creatiever zijn dan je misschien zou denken. Elke dataoplossing is namelijk weer anders. “Het kan een algoritme zijn, maar ook een programma dat met big data om kan gaan, of een statistisch model. Slim zijn met data en tooling is dus niet genoeg. Je moet ook echt programmeerskills meenemen. En tegelijkertijd zo communicatief zijn dat je businessvragen kunt vertalen. Maar dat maakt het werk ook wel zo leuk.”

Maak er politiewerk van

Je hebt kennis van verschillende big data-technologieën. Je kunt uit de voeten met Hadoop of MapReduce en met predictive modelling technieken, zoals machine learning. Tooling als Python, R, SAS, SQL en Matlab zijn voor jou bovendien geen onbekend terrein. Kortom: jij bent expert in BI of in data science. Maar je bent ook maatschappelijk gedreven en je wilt dus dat je werk er toe doet. Wil je aan de slag met de spannendste data van Nederland?

Datascience-vacatures

Functie	Locatie(s)	Vakgebied(en)	Opleidingsniveau
datascientist – Team Cybercrime Noord-Nederland	Locatie(s):Assen	Vakgebied(en):ICT, Digitale Opsporing	Opleidingsniveau:HBO BACHELOR