HOOFDSTUK 4: PREDICTIVE POLICING: EEN PRIVACY TOETS
4.4 EHRM TOETS
4.4.2 Noodzaak in democratische samenleving
Het uitgangspunt blijft dat de overheid geen persoonsgegevens mag verwerken voor veiligheidsdoeleinde wanneer dit een meer dan geringe inbreuk op de privacy veroorzaakt, tenzij dit noodzakelijk is en wettelijk geregeld.192 Zoals in paragraaf 3.2 is uitgelegd, kijkt het
EHRM niet zozeer naar de instantie die de surveillance uitvoert, maar met name naar wat er wordt uitgevoerd. Ondanks dat er nog geen specifieke jurisprudentie over predictive identification beschikbaar is, zijn er enkele uitspraken relevant. Hier komen voorwaarden en waarborgen naar voren die er moeten zijn wil de politie predictive identification binnen het grondrechtelijk kader kunnen uitvoeren.
Pressing social need
Wat het voor het EHRM lastig maakt is dat bij big data-analyses de relatie tussen het verzamelen en verwerken van persoonlijke gegevens van een specifieke persoon en de bevordering van nationale veiligheid vaak abstract en vaag is.193 Met name omdat het
verzamelen van gegevens begint voordat een specifiek vermoeden is ontstaan, niet achteraf. Gegevens worden verzameld en verwerkt om later te bekijken welke gegevens waardevol zijn en voor welk doel ze kunnen worden gebruikt.194 Dit in combinatie met het feit dat zowel het 189 Vetzo, Gerards en Nehmelman 2018, p. 75.
190 Eskens, Van Daalen en Van Eijk 2016, p. 12.
191 Van der Sloot 2015, p. 80.
192 Wetenschappelijke Raad voor Regeringsbeleid 2016, p. 99. 193 Van der Sloot 2015, p. 2.
privé-, als het publieke belang van privacyschending onduidelijk zijn, maken het lastig voor het EHRM om een evenwicht te vinden tussen het individuele belang tegen het maatschappelijk belang.195 Omdat de vraag of er een pressing social need is primair politiek
van aard is, richt het EHRM zich in eerste instantie niet daarop.196 Uit de rechtspraak blijkt dat
de aandacht vooral uitgaat naar het proportionaliteitsbeginsel.197
Proportionaliteits- en subsidiariteitsbeginsel
Bij predictive identification draait het idealiter om het ongericht en zoveel mogelijk verzamelen van data, inclusief data die oorspronkelijk voor andere doeleinden zijn bedoeld dan opsporing van criminele feiten.198 Uit de informatie die bekend is in Roermond blijkt ook
dat de politie uiteindelijk een landelijk dekkend netwerk van sensoren wil door het koppelen van netwerken van sensoren.199 Dit staat in feite direct op gespannen voet met het beginsel
van proportionaliteit, aangezien het gebruiken van deze data tot het hoogstnoodzakelijke moet worden beperkt.200 Maar hoe meer je de dataset beperkt, hoe minder goed het systeem werkt.
De vraag is dus of er wel een tussenweg mogelijk is waarin de dataset dermate beperkt is dat aan het proportionaliteitsvereiste wordt voldaan, maar er toch relevante informatie uit de analyses gehaald kan worden. Ik betwijfel of dit wel mogelijk is. En hoe beoordeel je als rechter waar de grens ligt?
Wanneer het EHRM niet vindt dat predictive identification direct op gespannen voet staat met het beginsel van proportionaliteit, moet worden gekeken aan welke waarborgen en voorwaarden er moet worden voldaan. Het EHRM heeft veel aandacht besteed aan (geheime) dataverzameling.201 De eerste zaak met betrekking tot dit onderwerp was Klass v. Duitsland.202
De overwegingen die hierin zijn genoemd, vormen bij de beoordeling het uitgangspunt latere zaken over geheime surveillance en zal ik ook behandelen.
195 Idem.
196 Idem.
197 Verhey en Raijmakers 2013, p. 185. 198 Schuilenburg 2016, p. 934.
199 De politie wil alles weten voor jouw veiligheid, Freedominc, 21 november 2017.
200 Idem.
201 Eskens, Van Daalen en Van Eijk 2016, p. 13.
a) Strikt noodzakelijk
Ten eerste zegt het EHRM dat wetgeving met betrekking tot geheime surveillance enkel mag wanneer dit strikt noodzakelijk voor de bescherming van de democratie.203 Het EHRM heeft
aangegeven dat deze strikte noodzakelijkheid ook geldt bij geheime surveillance in het belang van strafrechtelijke opsporing. 204 Een maatregel tot geheime surveillance moet strikt
noodzakelijk zijn om de democratische instituties te beschermen en om inlichtingen te verzamelen voor een onderzoek.205 Passende waarborgen tegen misbruik van persoonlijke
gegevens zijn nog belangrijker bij automatische verwerking van persoonsgegevens, zeker wanneer deze gegevens worden gebruikt voor politiedoeleinden. Dit is dan ook van belang met betrekking tot predictive identification. “De nationale wet moet er met name voor zorgen dat dergelijke gegevens relevant en niet buitensporig zijn in relatie tot de doeleinden waarvoor ze worden opgeslagen; en bewaard in een vorm waarbij identificatie van de betrokkenen niet langer mogelijk is dan is vereist voor het doel waarvoor die gegevens worden opgeslagen”.206 Daarnaast dienen er in de wet voldoende garanties te zijn dat de bewaarde persoonlijke gegevens worden beschermd tegen misbruik. Tot slot wordt er in Klass opgemerkt dat een mededeling aan de betrokkenen na de geheime surveillance van belang is.207 Naast de
bovenstaande factoren, worden onderstaande factoren ook aangehaald in de belangenafweging voor lid 2 van art. 8 EVRM en worden om deze reden kort uitgewerkt.
b) Aard van gegevens
De aard van de gegevens zal belangrijk zijn, vooral als het aankomt op de subsidiariteit.208
Hoe gevoeliger de gegevens, hoe meer gewicht bij de bescherming aan het individuele belang wordt gelegd. Er dienen extra waarborgen te zijn die een onjuist gebruik van de gegevens moeten voorkomen.209 Het gebruik in een strafzaak van het zogeheten Global Positioning
System (GPS) bleek een relatief geringe inbreuk, omdat het systeem slechts draait om locatiegegevens van auto’s en in vergelijking daarmee andere opsporingstechnieken meer
203 Idem, par. 42.
204 EHRM 2 februari 2007, nr. 23543/02 (Volokhy v. Oekraine), par. 43. 205 EHRM 12 januari 2016, 37138/14 (Szabó en Vissy v. Hongarije), par. 73.
206 EHRM 4 december 2008, 30562/04 en 30566/04 (S. en Marper v. Verenigd Koninkrijk), par. 103. 207 Eskens, Van Daalen en Van Eijk 2016, p. 15.
208 Van der Sloot 2018.
informatie opleveren over iemands gedrag, opvattingen en gevoelens.210 De vraag is natuurlijk
hoe gevoelig de gegevens van predictive identification zijn. Dit verschilt per systeem en het daarom van belang dat de politie hier rekening mee houdt.
c) Effectieve controle
Er moeten bij elke fase van gegevensverwerking passende waarborgen zijn ter bescherming van de privacyrechten van betrokkenen.211 Een van deze waarborgen is toezicht.
Toezichthoudende instanties moeten toetsen of het verzamelen, opslaan, gebruik en verstrekken van persoonlijke gegevens rechtmatig en noodzakelijk is.212 Het kan daarbij gaan
om controle door de betrokkene zelf door de eigen persoonsgegevens in te zien, te laten corrigeren of verwijderen, of om controle door een onafhankelijke instantie.213 Volgens het
EHRM moet in het licht van art. 8 EVRM een inzage- en correctierecht
worden geboden.214 Anders kan een betrokkene nooit bewijzen dat de
gegevensverwerking in strijd met art. 8 EVRM is gebeurd.215 In art. 25 Wpg is het recht op
inzage en in art. 28 Wpg het recht op rectificatie en vernietiging van politiegegevens vastgelegd.
De politie in Nederland heeft de AP als toezichthouder, er is echter geen onafhankelijke partij die het gebruik van het systeem controleert.216 Hoogleraar Informatierecht Nico van Eijk zegt
hierover: “Als je zo’n sterk instrument inzet met verregaande conclusies en bevoegdheden, moet je ook extra veiligheid inbouwen. Zo kan je niet alleen de morele grens in de gaten houden, maar zorg je ook voor draagvlak voor zo’n computersysteem.”.217 Bij predictive
identification zal de controle door de betrokkene zelf problematisch zijn, er is al meerdere malen benadrukt dat het idee van predictive identification juist is dat de betrokkene niet op de hoogte is. Toch zal de politie, wanneer er daadwerkelijk wordt gehandeld naar aanleiding van
210 EHRM 2 september 2010, nr. 35623/05 (Uzun/Duitsland), par. 52. 211 Eskens, Van Daalen en Van Eijk 2016, p. 17.
212 Eskens, Van Daalen en Van Eijk 2016, p. 17. 213 Verhey en Raijmakers 2013, p. 187.
214 EHRM 26 maart 1987, 9248/81 (Leander t. Zweden), par. 51.
215
PHR 16 augustus 2016, ECLI:NL:PHR:2016:885, r.o. 3.30.
216 Kamerstukken II 2018/19, 29628, nr. 855, p. 4 (NV II).
een voorspelling, aan een verdachte moeten kunnen uitleggen waarom hij of zij wordt aangehouden en wat er aan de hand is.218 Als de politie iemand aanhoudt op basis van een
voorspelling van het systeem, is dit dan nog altijd mogelijk? En wie is er dan verantwoordelijk?
d) Ingrijpendheid van de aangevochten maatregel
Voor een beoordeling van de proportionaliteit moet gekeken worden hoe diep de maatregel ingrijpt in het privéleven. Dit kan samenhangen met de aard van de gegevens (zie onder b) en met de wijze waarop de maatregel in het nationale recht is geregeld.219 Uitgangspunt is dat de
ingrijpendheid van de maatregel met het oog op het nagestreefde doel zo gering mogelijk is. Het EHRM heeft bij toepassing hiervan aansluiting gezocht bij de algemene beginselen van gegevensverwerking.220 Bij predictive identification is het vooral de vraag hoe ver de politie
gaat. Wanneer er personen direct gevolgd gaan worden, of nog erger, opgepakt of onderzocht, dan is de ingrijpendheid vanzelfsprekend zeer groot. Dit zal problematisch zijn.
e) Maatregelen om verkeerd gebruik of misbruik te voorkomen
Daarnaast moet het nationale recht voldoende waarborgen bieden om persoonsgegevens effectief te beschermen tegen misbruik.221 Wanneer een grote hoeveelheid data wordt
verzameld, is het gevolg snel dat gegevens die in eerste instantie geanonimiseerd waren herleidbaar zijn tot individuen.222 In het geval van predictive identification waarbij de
samenwerking wordt gezocht met andere partijen, geldt bovendien dat dit risico verder wordt vergroot omdat er data uit andere soorten bronnen bijkomen.223 Waar de grens ligt van hoe ver
de politie hierin kan gaan, is niet geheel duidelijk. 224 De minister voor Rechtsbescherming
Dekker wil algoritmes die worden gebruikt door de overheid niet openbaren. Hij is bang voor calculerend gedrag van burgers, zo zei hij op vragen van D66, GroenLinks en de SP.225 Naar
aanleiding van een recente motie in de Tweede Kamer wordt er momenteel onderzoek gedaan
218 Houwing 2019.
219 Verhey en Raijmakers 2013, p. 187.
220 Idem.
221 Verhey en Raijmakers 2013, p. 187.
222 Wetenschappelijke Raad voor Regeringsbeleid 2016, p. 90
223 Idem.
224 Idem, p. 10.
naar mogelijke tekortkomingen in het huidige toezicht op algoritmes en zal daarbij ook onderzoeken of toezichthouders voldoende zijn toegerust om toezicht op algoritmes te kunnen houden.226
Daarbij is het ook interessant hoe de politie de cijfers interpreteert. Onderzoeksjournalisten hebben bestudeerd hoe de politie met criminaliteitscijfers omgaat.227 Uit het onderzoek kwam
ondermeer naar voren dat het systeem waarin misdaden worden geregistreerd slecht werkt, de politie een tunnelvisie heeft op goede cijfers en zich weigert bezig te houden met een goede duiding ervan.228 Dit is verontrustend als het aankomt op predictive identification, de
voorspellingen van het systeem zijn immers gebaseerd op de gegevens die je erin stopt. Er kunnen dus grote onjuistheden uit rollen. Wat als er gehandeld wordt op basis van deze onjuiste voorspellingen?
f) Effectiviteit
Tot slot moet de inperking op mensenrechten effectief zijn.229 Als het verzamelen van
gegevens niet effectief is om het voorgenomen doel te verwezenlijken, dan is die gegevensverzameling waarschijnlijk ook niet noodzakelijk, niet proportioneel en niet subsidiair.230 Toch gaat het vaak op dit punt fout bij big data-analyses. Als een organisatie niet
aannemelijk kan maken dat een inperking op een mensenrecht effectief is om het legitiem doel te bereiken, dan geldt dat als schending van het EVRM en het EU-Handvest.231 Zoals
aangegeven in paragraaf 2.4 is dit een lastig punt.
De grote vraag is of de Politiewet deze waarborgen biedt. De samenwerking met de OvJ en burgemeester is een belangrijke waarborg, maar het is verder onduidelijk welke waarborgen bij het gebruik zijn gehanteerd. Om binnen het grondwettelijk kader te kunnen passen, moet het gebruik van predictive identification met waarborgen worden omkleed met betrekking tot de duur, technische hulpmiddelen en gebieden waar het wordt ingezet. Ook moet het kenbaar zijn voor de burger. Daarnaast dienen de omstandigheden waaronder beelden mogen worden
226 Kamerstukken II 2018/19, 26643, nr. 610. 227 Van de Beld e.a. 2019.
228 Houwing 2019. 229 Van der Sloot 2018.
230 Idem.
vastgelegd nader te worden geconcretiseerd en moet aan alle eisen van de Wpg en de AVG worden voldaan.
4.5 Tussenconclusie
Er zal bij predictive policing snel sprake zijn van een inmenging in het gegevensbeschermingsrecht en de persoonlijke levenssfeer. Het zoveel mogelijk verzamelen van data zal is zeer moeilijk te passen in het grondwettelijk. Het gaat in tegen de vereisten van proportionaliteit en subsidiariteit, evenals de basiselementen die verwerkt zijn in de AVG en Wpg. Daarnaast dient de Politiewet aan de vereiste waarborgen te voldoen.