Prijs voor simulatie op basis van open sociale netwerkdata

Binnen het onderzoek naar de dynamiek van criminaliteit worden steeds vaker simulatietechnieken gebruikt. Hiermee is het mogelijk theorieën te testen, criminaliteit te voorspellen en te experimenteren met preventiestrategieën.

Mobiliteitspatroon van criminelen tot in detail analyseren

Maar, dit kan slechts tot op bepaalde hoogte. In veel gevallen is een proces te complex of ontbreekt het aan de juiste informatie. Om de spatio-temporele dynamiek van criminaliteit te bestuderen, is het van belang de mobiliteitspatronen van criminelen tot in detail te analyseren. De vier onderzoekers hebben een aanpak ontwikkeld waarbij ze een traditionele simulatiemethode uitbreiden met open data van potentiele daders. Deze informatie heeft betrekking op de infrastructuur, demografische gegevens en sociale netwerken van de stad New York.

Criminaliteit niet evenredig verdeeld

Als basis wordt er vaak gewerkt met de Routine Activity Theory. Deze theorie stelt dat criminaliteit plaatsvindt als een gemotiveerde dader een aantrekkelijk doelwit treft, zonder dat daar een capabele guardian bij aanwezig is. Op basis van deze theorie kan het naïeve beeld ontstaan dat criminaliteit evenredig over tijd en ruimte is verdeeld. Maar het is bekend dat crimineel gedrag in werkelijkheid niet overal en niet even vaak plaatsvindt. Dus hoe kan deze ongelijke verdeling worden nagebootst voor simulatieonderzoek?

Werkveld crimineel tussen huis, werk en recreatie

Eerder onderzoek binnen de criminologie heeft aangetoond dat er meer criminaliteit plaatsvindt in de zogenaamde awareness space: de ruimte waarbinnen een crimineel zich beweegt. De grenzen hiervan worden voornamelijk gevormd door activity nodes: huis, werk en de plekken om te recreëren. De ruimte tussen deze locaties is dan het werkveld van de crimineel. De nieuwe simulatiemethode maakt gebruik van openbare kennis over de activity nodes van potentiele daders, die zijn verkregen via location-based sociale netwerken. Op deze manier kunnen onderzoekers de onderliggende mechanismen van de verspreiding van criminaliteit beter begrijpen, misdaadpreventiestrategieën beter testen én misdaad beter voorspellen.

Publicatiegegevens en verder lezen

Rosés, R., Kadar, C., Gerritsen, C. & Ovi Rouly, C. (2018). Agent-Based Simulation of Offender Mobility: Integrating Activity Nodes from Location-Based Social Networks. In Proc. of the 17th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2018), Stockholm, Sweden, July 10–15, 2018, IFAAMAS, 9 pages.