Tijd is je vijand: Misdaad oplossen en tijd besparen met real-time gegevens

Samenvatting

Wetshandhaving is niet vreemd aan de druk om meer te doen met minder. De verwachting - en in sommige gevallen, Vereiste - dat wetshandhavingsinstanties op elk bestuursniveau de toegankelijkheid en levering van hun diensten moeten verbeteren en tegelijkertijd de kosten en aansprakelijkheid moeten verlagen, is alomtegenwoordig. Gezien de tumultueuze gebeurtenissen en het verdeeldheid zaaiende politieke klimaat van de afgelopen jaren is het geen wonder dat deze druk niet lijkt af te nemen. Maar hoe moeten agentschappen omgaan met deze schijnbaar dichotome eisen en er zelfs aan voldoen?

Sceptisch als sommigen zijn over het feit dat diensten kunnen worden verbeterd terwijl er minder wordt uitgegeven, is er één gebied waarop rechtshandhavingsinstanties dit gemakkelijk kunnen bereiken: hun gebruik van omvangrijke data.

Volgens Gartner zijn big data informatieassets met een hoog volume, hoge snelheid en/of hoge variëteit die kosteneffectieve, innovatieve vormen van informatieverwerking vereisen die een verbeterd inzicht, besluitvorming en procesautomatisering mogelijk maken.

Voor professionals in wetshandhaving omvat big data niet alleen de enorme federale, staats- en lokale datasets over misdaadcijfers, recidive, slachtofferenquêtes en andere onderwerpen die worden beheerd door het Bureau for Justice Statistics (https://bjs.ojp.gov/). Big Data bestaat ook uit aanvullende bronnen van zowel openbare als privégegevens, zoals gebruikersgegevens van sociale media en de digitalisering van bestanden.

Deze aanvullende gegevensbronnen nemen toe naarmate de wereld steeds meer met elkaar verbonden raakt. Toch is het duidelijk dat wetshandhaving een inhaalslag moet maken ten opzichte van andere industrieën om big data in hun voordeel te gebruiken.

In deze whitepaper onderzoeken we niet alleen de tot nu toe ontoegankelijke gegevensbronnen zoals die nu toegankelijk zijn en geanalyseerd kunnen worden, maar kijken we ook naar zeven van de meest impactvolle toepassingsgebieden voor deze gegevens:

• Misdaadpreventie
• Criminele identificatie
• Strafrechtelijke rapportage
• Planning van reacties
• Operationele efficiëntie
• Vermindering rechtszaken
• Veiligheid, gezondheid en welzijn van agenten

Door deze gebieden te verkennen, pleiten we ervoor dat wetshandhavingsinstanties zich niet alleen bewust zijn van de vele voordelen van big data in hun onderzoeken en operaties, maar dat ze ook actief op zoek gaan naar partners uit de private sector die hun toegang tot en gebruik van dergelijke gegevens kunnen verbeteren.

Gegevens van wetshandhavers nader bekeken

Met de huidige digitale technologieën hebben professionals in de rechtshandhaving ongekende toegang tot een breed spectrum van historische en realtime openbare en particuliere gegevensbronnen. Afzonderlijk of collectief geanalyseerd, onthullen deze datasets omstandigheden en verbanden die tot nu toe grotendeels onbekend of ontoegankelijk waren voor de meeste afdelingen.

Van oudsher is rechtshandhaving afhankelijk van door de overheid verzamelde gegevens over belangrijke strafrechtelijke onderwerpen zoals correcties, rechtbanken, misdaad, het federale rechtssysteem, forensische wetenschappen, rechtshandhaving, recidive en herintegratie, criminaliteit en rechtspraak in stamverband, en slachtoffers van misdaad.

Aanvullende gegevensbronnen zijn echter op grote schaal beschikbaar via industriële partners, maar moeten tot nu toe meer worden gebruikt. Voorbeelden van dergelijke aanvullende datasets zijn:

De sterk verbeterde snelheid waarmee gegevens nu kunnen worden verkregen en geverifieerd - vooral in combinatie met geavanceerde kunstmatige intelligentie (AI)-technologieën die helpen bij het identificeren van patronen en verbanden tussen datasets - dragen aanzienlijk bij aan het ontslakken van onderzoeks- en operationele processen.

Bovendien bevrijdt de beschikbaarheid van dergelijke gegevens in geïntegreerde dataplatforms en -diensten wetshandhaving van de financiële en functionele last van ongelijksoortige, op zichzelf staande bronnen en systemen.

Met zulke overvloedige vooruitgang in software wordt technologie nu alom beschouwd als een krachtvermeerderaar voor wetshandhavingen heeft een positieve invloed op interne en externe activiteiten in talloze toepassingsgebieden.

Technologie als krachtvermeerderaar

De toepassingen van big data in de rechtshandhaving zijn talrijk en veelomvattend en hebben invloed op iedereen die werkt in en profiteert van rechtshandhavingsactiviteiten.

Een kenmerk van de hedendaagse rechtshandhaving is de verschuiving naar politiemethoden die proactief zijn in plaats van reactief. In dit opzicht spelen big data een belangrijke rol bij het aan het licht brengen van patronen en afwijkingen die kunnen duiden op een grotere kans op criminele activiteiten.

Dankzij gegevens van instanties in 45 staten en het District of Columbia weten politieafdelingen bijvoorbeeld op welke momenten van de dag de politie meer aanwezig moet zijn om geweldsmisdrijven te bestrijden (waarbij 'geweldsmisdrijven' moord, gewelddadig seksueel geweld, beroving, zware mishandeling, eenvoudige mishandeling en ontvoering omvatten). Volgens een onderzoek uit 2019 van het Federal Bureau of Investigation (FBI) piekt het plegen van geweldsmisdrijven door jongeren om 15.00 uur, terwijl het plegen van dezelfde misdrijven door volwassenen piekt om 21.00 uur.

Door meer patrouilles rond die tijden te plannen, vergroten agentschappen niet alleen hun vermogen om geweldsdelicten te voorkomen, maar voorkomen ze ook dat ze middelen verspillen door agenten op rustigere tijden van de dag in te zetten.

Met dezelfde methoden kunnen middelen ook snel worden ingezet als reactie op snel evoluerende dreigingen, zoals vermoedelijke schietpartijen op scholen en andere terroristische gebeurtenissen. Veel van dergelijke tragedies van de afgelopen jaren werden geplaagd of anderszins aangekondigd via berichten op sociale media van mogelijke daders, vooral op netwerken als 4chan, 8chan, Discord en Twitch die meer privacybescherming bieden. Technologie kan massale monitoring van deze gegevens mogelijk maken, waarbij AI en beeldherkenningssoftware worden gebruikt om bedreigende of verdachte tekst- en beeldinhoud te herkennen en instanties aan te geven waar en wanneer extra middelen moeten worden ingezet.

Criminele identificatie

Het meest gebruikte gebruik van gegevens bij criminele identificatie is criminele profilering. Hoewel de praktijk van criminele profilering teruggaat tot het onderzoek naar de 'Jack the Ripper'-moorden in Oost-Londen in de jaren 1880, zijn moderne profilering en de academische interesse daarin prominent geworden sinds de Behavioral Sciences Unit van de FBI in de jaren 70 toegepast criminologisch onderzoek gebruikte om seriële criminele activiteiten te onderzoeken.

Criminele profilers gebruiken big data om criminele typologieën of sets van kenmerken en gedragingen te genereren die waarschijnlijk van toepassing zijn op een bepaald type dader en de politie dus een voorsprong kunnen geven in onderzoeken. In de Amerikaanse standaard, zoals uiteengezet in een FBI-studie uit 1980, zijn dit ofwel 'georganiseerde' ofwel 'ongeorganiseerde' criminelen, waaruit vervolgens veel statistisch waarschijnlijke conclusies kunnen worden getrokken.

Een dader zou bijvoorbeeld gecategoriseerd worden als 'georganiseerd' bij een moord waarbij er bewijs is van voorbedachte rade, zoals het gebruik van dwangmiddelen en wapens. In dit geval is het zeer waarschijnlijk dat de dader sociaal is, samenwoont met een partner, seksueel competent is, een hoog IQ heeft, werk heeft en geografisch mobiel is. Na het misdrijf zal de dader waarschijnlijk terugkeren naar de plaats delict, vrijwillig informatie geven aan de politie en goed reageren op directe vragen tijdens het verhoor. Als er een verdachte opduikt die niet aan deze kenmerken voldoet, is het statistisch gezien onwaarschijnlijk dat hij het misdrijf heeft gepleegd en zou hij dus bij onderzoeken de voorkeur kunnen krijgen boven andere verdachten die wel aan enkele of al deze kenmerken voldoen.

De voordelen van gegevens bij criminele identificatie zijn echter niet alleen beperkt tot gespecialiseerde eenheden op federaal niveau. Lokale instanties kunnen vergelijkbare principes gebruiken om profielen op te stellen en onderzoeksprioriteiten te stellen op basis van lokale demografische gegevens, misdaadstatistieken en andere relevante gegevens.

Strafrechtelijke rapportage

Een betreurenswaardig gevolg van de decentralisatie van de rechtshandhaving naar de afzonderlijke staten is de slechte of ontbrekende communicatie en informatie-uitwisseling tussen instanties in verschillende rechtsgebieden. Aangezien 93% van de eerstehulpverleners verklaart dat communicatie tussen instanties van cruciaal belang is bij het beheersen van crises, is dit een probleem dat de leiding van de instanties met een goed geweten niet kan negeren.

Een mogelijk tegengif voor knelpunten in de communicatie tussen instanties is effectieve misdaadrapportage. Agentschappen op federaal, staats- en lokaal niveau - en hun internationale tegenhangers - hebben een dwingende reden om samen te werken wanneer meldingen van de ene jurisdictie aanzienlijke werkherhaling en verspilling van middelen in een andere jurisdictie kunnen voorkomen.

Planning van reacties

Er wordt vaak gezegd dat de beste voorspeller van de toekomst het verleden is, en het is dan ook geen verrassing dat big data een cruciale rol spelen bij het plannen van reacties op noodsituaties en crises. Enkele van de meest impactvolle toepassingen zijn:

Operationele efficiëntie

Agentschappen in het hele land zetten datatechnologieën in om de operationele efficiëntie binnen hun afdelingen te verbeteren. De voordelen hiervan zijn veelzijdig, met twee belangrijke voordelen:

• Dynamische toewijzing van bronnen. In Illinois combineren de Strategic Decision Support Centers (SDSC's) geografisch specifieke realtimegegevens uit meerdere bronnen om nauwkeurige situatierapporten te genereren en politiemiddelen dienovereenkomstig in te zetten. Bij een gelegenheid konden agenten een illegaal vuurwapen in beslag nemen van een bekend bendelid in Chicago binnen 15 minuten nadat hij online had gepost: "Net langs de politie gereden, 40 in mijn hand. Come and get me." online door het samenvoegen van gegevens van sociale media, identiteitsinformatie en gegevens over kentekenplaten en voertuigregistratie.
• Snelle lokalisatie van individuen. Toen rechercheurs in Virginia geen verdachten meer hadden voor een gewapende bankoverval in Midlothian in mei 2019, verkregen ze een geofence-bevel dat Alphabet Inc. - het moederbedrijf van Google - verplichtte om een lijst met Android-apparaten terug te sturen die zich binnen 300 meter van de bank bevonden op het moment van het vermeende misdrijf. Er werd een lijst van 19 apparaten met daaropvolgende locatiegegevens teruggestuurd, die agenten vervolgens beperkten tot één verdachte op basis van bekende bewegingen na de overval. Op deze manier konden de agenten niet alleen de vermeende dader identificeren, maar bespaarden ze daarbij ook aanzienlijke tijd en middelen.

Juridische en verzekeringskosten verlagen

De doctrine van gekwalificeerde immuniteit beschermt politieagenten tegen een groot aantal rechtszaken en claims, maar er blijven desalniettemin talloze rechtszaken die ertoe kunnen leiden dat publieke en private actoren zaken aanspannen tegen wetshandhavers. De De cumulatieve kosten van juridische claims alleen al zijn duizelingwekkendVolgens de Washington Post werd er de afgelopen tien jaar meer dan $3,2 miljard uitgegeven om 7.600 claims tegen agenten van 25 van de grootste politie- en sheriffafdelingen van het land te schikken.

Helaas zijn gevallen van roekeloosheid, nalatigheid en wangedrag bij wetshandhaving niet ongewoon. In 2019 bijvoorbeeld vielen agenten in Chicago het verkeerde huis binnen tijdens een wapenonderzoek en werden ze uiteindelijk aangeklaagd omdat ze de jonge vrouwelijke huiseigenaar naakt aan een stoel hadden geboeid terwijl ze verwoed probeerde uit te leggen dat ze op het verkeerde adres waren.7 In het voordeel van de huiseigenaar kostte de resulterende schikking de stad Chicago meer dan $2,9 miljoen. Simpel gezegd zou het effectieve gebruik van data sourcing, fusie en analysetechnologie voorkwam deze fout omdat de informatie op het arrestatiebevel had kunnen worden vergeleken met identiteit, adres, wapenvergunning en andere relevante informatie om het adres van het doelwit te bevestigen.

Nu big data de levering van wetshandhavingsdiensten in veel belangrijke opzichten verbetert en de meerderheid van de Amerikanen voorstander is van uitbreiding van het recht van burgers om de politie aan te klagen wegens wangedrag8 , zouden de juridische en financiële implicaties van verbeterd datagebruik enorm kunnen zijn.

Veiligheid, gezondheid en welzijn van agenten

Naast het beschermen van agenten in het veld door middel van realtime tactische inlichtingen en verbeterde training, spelen het verzamelen, samenvoegen en analyseren van gegevens een belangrijke rol bij het terugdringen van buitensporig overwerk, dat verschillende negatieve gevolgen heeft voor de veiligheid, de gezondheid en het welzijn van agenten.

In Californië bijvoorbeeld ligt het politiebureau van Berkeley onder vuur omdat het zich niet houdt aan het overwerkbeleid van de stad. De kritiek richt zich op het feit dat het bureau overuren verkeerd berekent en niet kan bijhouden wanneer agenten extra diensten draaien. Er werd zelfs vastgesteld dat een agent 47 dagen had gewerkt zonder ook maar één vrije dag.9 De gevolgen van de losse regels voor open beats voor agenten zijn zeer zorgwekkend:

• Lange werktijden hebben negatieve effecten op de slaap, verhogen de kans op vermoeidheid tijdens het werk en verminderen de prestaties.
• Vermoeidheid en lange werkdagen die de slaapmogelijkheden beperken, kunnen leiden tot ziekteverzuim als zelfmanagementstrategie.
• Overwerken vergroot de kans dat een agent de week erna betrokken raakt bij een incident waarbij geweld wordt gebruikt met 2,7% en vergroot de kans op ethische overtredingen met 3,1%.

Het National Institute of Justice heeft ook gerapporteerd dat oververmoeidheid leidt tot aanzienlijke mentale en fysieke gezondheidsproblemen, waaronder verhoogde stemmingswisselingen, verminderd beoordelingsvermogen, verminderd aanpassingsvermogen, verhoogd gevoel van bedreiging, verergerde angst of depressie ontwikkeling van psychische aandoeningen, vermindering van de oog-handcoördinatie, gewichtstoename of -afname, pijn, ontspanningsproblemen, maag-darmproblemen en schade aan het cardiovasculaire systeem.

Geavanceerde gegevens, fusie en analyse met Whooster

Als wereldwijde leider in het leveren, samenvoegen en analyseren van gegevens, begrijpen we bij Whooster heel goed welke effecten accurate en betrouwbare gegevens (of het gebrek daaraan) hebben op wetshandhavingsinstanties, degenen die er werken en degenen die erdoor worden beïnvloed.

Om ervoor te zorgen dat agentschappen de beste gegevens tot hun beschikking hebben, ontwikkelen we voortdurend nieuwe technologieën die de grenzen verleggen van het sourcen, samenvoegen en analyseren van gegevens. Bovendien worden we gemotiveerd door onze staat van dienst in het leveren van zinvolle resultaten voor onze klanten in de rechtshandhaving.

Uitgebreide gegevensoplossingen

Whooster biedt uitgebreide gegevensoplossingen voor wetshandhaving die een diepgaande context bieden voor elke situatie, onderzoek of operatie. Met historische en realtime gegevens uit openbare en particuliere bronnen zijn de diepte en breedte van onze gegevensbronnen ongeëvenaard.

Activeerbare informatie voor wetshandhavingsinstanties

Bij Whooster weten we dat elke minuut telt wanneer een onderzoek live gaat en personen van belang moeten worden gelokaliseerd. Onze oplossingen kunnen worden gebruikt om verdachten, medeplichtigen, getuigen (inclusief niet-meewerkende) en zelfs losjes geïdentificeerde omstanders op te sporen. Wie je ook moet vinden en waar ze ook zijn, wij hebben de technologie om je te helpen ze te vinden.

Cruciaal is dat Whooster fungeert als een betrouwbare link tussen agentschappen, waardoor elke geautoriseerde partij in elk stadium van een onderzoek een volledig beeld kan krijgen van de beschikbare informatie en bruikbare inlichtingen kan genereren die in realtime kunnen worden ingezet door agenten in het veld, zelfs bij oefeningen met meerdere agentschappen die meestal te lijden hebben onder gegevens die in silo's zijn opgeslagen.

In de afgelopen tien jaar hebben we tienduizenden mensen van dienst geweest en vandaag de dag brengen we verse en betrouwbare gegevens naar meer dan 6000 gebruikers in 475 federale, staats- en lokale instanties (en dat aantal groeit nog).

Als privébedrijf bevindt Whooster zich in een unieke positie om bij te dragen aan zowel de veiligheid van het publiek als aan de veiligheid van degenen die ons moeten beschermen. We nemen onze verantwoordelijkheden zeer serieus en we zijn er trots op dat we het voortouw nemen in de ontwikkeling van geavanceerde AI-technologieën die onze agentschappen helpen om beter uitgerust te zijn om met de complexiteit van de hedendaagse bedreigingen voor de openbare veiligheid om te gaan.

Richard Spradley, oprichter en Chief Executive Officer bij Whooster