EEN
JURIDISCHE
ANALYSE
MET
BETREKKING
TOT
PREDICTIVE
POLICING.
Aantal woorden: 42.373Dries Verhelst
Studentennummer: 01509510
Promotor: Prof. dr. Wim Hardyns
Commissaris: Anneleen Rummens
Masterproef voorgelegd voor het behalen van de graad master in de rechten Academiejaar: 2019 - 2020
Inhoudstafel
Dankwoord ... 3 Samenvatting ... 4 1. Inleiding ... 5 1.1 Predictive policing ... 5 1.2 Onderzoeksvraag ... 71.3 Beperkingen van het onderzoek ... 7
1.4 Onderzoeksmethode ... 7
1.5 Relevantie ... 7
2. Een diepere kijk naar predictive policing ... 9
2.1 Bouwstenen ... 9
2.1.1 Theoretische concepten ... 9
2.1.2 Big Data analytics en algoritmes ...11
2.2 Effectiviteit ...15
2.3 Kritiek en juridische risico’s ...16
2.3.1 Kritiek ...16
2.3.2 Juridische risico’s ...17
3. Vermoeden van onschuld ...18
3.1 Het vermoeden van onschuld onder druk gezet door predictive policing? ...18
3.2 Een diepere kijk naar de inhoud van het vermoeden van onschuld ...20
3.2.1 Toepassingsgebied ...20
3.2.2 De inhoud van het vermoeden van onschuld ...22
3.3 Besluit ...31
4. Privacy ...33
4.1 Soort datagebruik bij predictive policing ...34
4.2 Wettelijk kader ...37
4.2.1 Wet Verwerking Persoonsgegevens Verwerking Persoonsgegevens ...38
4.2.2 Wet op het politieambt ...79
4.3 Besluit ...81
5. Etnisch profileren ...84
5.1 Etniciteit en etnisch profileren ...84
5.2 Etnisch profileren bij predictive policing ...86
5.3 Etnisch profileren en het recht ...88
5.3.1 Internationaal recht ...89
5.3.3 Nationaal recht ...92
5.4 Besluit ...95
6. Conclusie ...97
Dankwoord
Deze masterproef is het sluitstuk van mijn vijfjarige masteropleiding rechten aan de Universiteit Gent. Het einde van vijf bewogen jaren die grotendeels mijn toekomst gaan bepalen. Het schrijven van dit stuk verliep niet altijd van een leien dakje, daarom zijn een paar woorden van dank op zijn plaats aan enkele personen die mij het leven net iets makkelijker hebben gemaakt.
Eerst en vooral bedankt aan mijn promotor prof. Dr. Wim Hardyns om een zeer boeiend, actueel en interessant onderwerp aan te rijken waar ik zelf nooit aan zou hebben gedacht. Bedankt aan mijn commissaris Anneleen Rummens om mij wegwijs te maken in een materie die mij volledig onbekend was. Predictive policing is een zeer intrigerend en actueel onderzoeksgebied. Het gevoel dat dit onderzoek op enige manier zou kunnen bijdragen aan de toekomst van deze technologie was een enorme motivator om het beste van mezelf te geven.
Vervolgens wens ik mijn vriendin Yente te bedanken om mij gedurende al deze jaren te steunen, ongeacht hoe lastig ik het je soms wel niet maakte. Ik kan niet op beide handen tellen hoe vaak ik de handdoek in de ring wou gooien, maar jij zorgde er altijd voor dat ik niet op gaf. Bedankt om mij af en toe figuurlijk achter mijn bureau vast te nagelen met je strenge stem, zonder dewelke ik om de vijf minuten wel een reden zou vinden om even iets anders te doen. Zonder jou zou ik nooit zo ver geraakt zijn.
Een welgemeende dankjewel aan mijn ouders en mijn broer. Het is fijn om thuis te komen in een warm nest en niet altijd over mijn studies te hoeven praten. Jullie steun en geloof in mij deden mij vaak meer dan ik deed blijken.
Dries Verhelst, Moerzeke
Samenvatting
In dit onderzoek wordt nagegaan of er in het Belgische recht risico’s zijn die de invoering van
predictive policing kunnen belemmeren.
Predictive policing is een recente technologie waarbij men aan de hand van het verwerken van
enorme hoeveelheden gegevens via computers probeert te voorspellen waar en wanneer er in de toekomst een hogere kans op misdrijven zal zijn. Aan de hand van deze voorspellingen zal men bijgevolg beter kunnen kiezen waar men de schaarse middelen van de politie inzet. Men hoopt op deze manier misdrijven te kunnen voorkomen, en ook meer misdrijven op te kunnen lossen.
In België wordt deze technologie nog niet gebruikt, dus is het onderzoek ernaar beperkt. Dit gebeurt voornamelijk in de Verenigde Staten, het Verenigd Koninkrijk, Nederland en Duitsland. Door onderzoeken met als onderwerp de applicaties die deze landen gebruiken blijken enkele risico’s aanwezig te zijn bij het gebruik hiervan. Deze zijn: een uitholling van het vermoeden van onschuld, schending van de privacy van de individuen wiens gegevens gebruikt worden, en discriminatie door etnisch te profileren.
Het vermoeden van onschuld zal in principe niet geschonden worden door het gebruik van deze technologie, maar zij kan wel gevolgen hebben voor het bewijs in strafzaken. Zo kunnen de resultaten van predictive policing door een rechter mee worden genomen in zijn overweging. Deze zal de beklaagde echter niet kunnen veroordelen door zich voornamelijk op dit gegeven te steunen, omdat de bewijsstandaard dan niet bereikt wordt en hij gevolgen trekt uit dit gegeven die er niet uit kunnen worden afgeleid.
Volgens de Belgische privacyreglementering kan een technologie zoals predictive policing ingevoerd worden, maar er zal voldoende aandacht moeten worden geschonken zodat men de talrijke plichten uit deze reglementering naleeft. Men begint hier best al mee in de fase van de ontwikkeling van de applicatie.
Onderzoek naar predictive policing en etnisch profileren blijkt een zeer moeilijk gegeven te zijn, men kan niet onomstootbaar besluiten dat deze technologie etnisch profileert. Men moet kunnen aantonen dat bepaalde minderheidsgroepen nadeliger worden behandeld dan meerderheidsgroepen. Wanneer toch vast staat dat deze technologie in België etnisch profileert, is dit verboden onder zowat elke vorm van antidiscriminatiewetgeving. Het zal echter heel moeilijk zijn voor een individu om aan te tonen dat deze technologie etnisch profileert en bijgevolg discrimineert, aangezien men dan moet beschikken over de werkingsdetails. Deze details zullen, gelet op het feit dat predictive policing een ingewikkelde en totaal niet transparante technologie is, zeer moeilijk te verkrijgen zijn.
Predictive policing is bijgevolg mogelijk in België, maar men moet zich zeer goed bewust zijn
1. Inleiding
1.1 Predictive policing
Voorkomen is beter dan genezen, een eeuwenoud gezegde dat in quasi elke context toepasbaar is. Dit is ook het geval bij criminaliteit. Een van de politionele kerntaken is dan ook om de criminaliteit te handhaven. In de meest klassieke vorm gebeurt dit door het vaststellen van klachten, betrappingen op heterdaad, het voeren van onderzoek naar reeds gepleegde misdrijven, en de uiteindelijke berechting voor de rechtbank. Er wordt voornamelijk van reactieve technieken gebruik gemaakt. Eerst vindt het misdrijf plaats, daarna het onderzoek en de berechting. Het voordeel hiervan is dat men niet op overmatige wijze binnendringt in het leven van de burger. Naast (uitzonderlijke) routine controles gaat men in theorie enkel contact hebben met de politie wanneer men hier zelf voor kiest, bijvoorbeeld om een inbreuk vast te laten stellen.
Een kritiek die vaak op reactief handelen geuit wordt, is dat er weinig belang gehecht wordt aan preventie en aan het voorkomen van misdrijven1. Reactieve handelswijzen van de
politiediensten leiden niet tot een daling van het aantal gepleegde misdrijven2.
In functie van deze kritiek werd er vanaf 1980 wereldwijd door de politie steeds meer van proactieve technieken gebruik gemaakt. Proactive policing kan beschouwd worden als het gebruiken van technieken niet zuiver reactief zijn, en die als doel de preventie of de reductie van misdrijven hebben. Dit zijn technieken die zich niet enkel focussen op misdrijven die zich momenteel voordoen of die recent zijn gepleegd3. Men zal echter nooit uitsluitend gebruik
maken van de ene of de andere techniek. Mengvormen van reactieve en proactieve technieken zijn alom aanwezig. Een voorbeeld hiervan is gericht patrouilleren. Deze vorm is proactiever dan willekeurig patrouilleren, aangezien men zich begeeft naar locaties waarvan men verwacht dat er een hogere kans op misdrijven zal zijn. De patrouille zal evenwel nog steeds reageren op binnenkomende oproepen, wat een vorm van reactief patrouilleren is.
Het gebruik van proactieve technieken leidt tot meer arrestaties, dan het gebruik van reactieve technieken4. Dergelijke strategieën hebben ook tot gevolg dat het aantal gepleegde misdrijven
1 M.H. MOORE, R. C. TROJANOWICZ, G. L. KELLING, “Perspectives on policing: crime and
policing”, National Institute of Justice, 1988, 15, https://www.ncjrs.gov/pdffiles1/nij/111460.pdf.
2 A. BRAGA, D. WEISBURD, Policing Problem Places: Crime Hot Spots and Effective Prevention,
Harvard, 2010, 312.
3 D. WEISBURD, M. K. MAJMUNDAR (eds.), Proactive Policing: Effects on Crime and Communities,
Washington, DC., The National Academies Press, 2018, 20.
daalt5. Gezien het nut van proactive policing, wordt er wereldwijd onderzoek gedaan naar een
grote hoeveelheid van technieken en technologieën die hieronder vallen. De proactieve techniek waarover dit onderzoek in het bijzonder handelt is predictive policing.
Predictive policing werd voor het eerst grondig bekeken in 2008, wanneer de politie van Los
Angeles onderzoek deed naar de toepassing van predictieve analyse om criminaliteit te voorkomen6. Ondertussen werd deze techniek toegepast in verscheidene
politiedepartementen in de Verenigde Staten7, het Verenigd Koninkrijk8, Nederland9, …
Zoals wel vaker het geval is bij de opkomst van nieuwe technologieën, bestaat er onenigheid over een uniforme definitie. Een veelgebruikte definitie is deze van PERRY et al, die als volgt luidt: “predictive policing is the use of analytical techniques to identify promising targets for
police intervention with the goal of preventing crime, solving past crimes, and identifying potential offenders and victims.”10
Deze definitie kan als ruim omschreven worden, de beoogde technieken gaan niet enkel op zoek naar risicovolle locaties, maar ook naar potentiële daders of zelfs slachtoffers. Er wordt niet louter getracht om misdrijven te voorkomen, maar ook om reeds gepleegde misdrijven op te lossen.
In het kader van dit onderzoek is bovenstaande definitie te ruim. Daarom wordt ervoor gekozen om uit te gaan van een engere definitie. De definitie die RATCLIFFE aanrijkt is hiervoor gepast:
“the use of historical data to create a spatiotemporal forecast of areas of criminality or crime hot spots that will be the basis for police resource allocation decisions with the expectation that having officers at the proposed place and time will deter or detect criminal activity.”11
Deze definitie beperkt het toepassingsgebied van predictive policing tot een voorspelling van de locatie en een tijdspanne waarin er een hogere kans op misdrijven zal bestaan.
5 D. WEISBURD et al., “Proactive Policing: a Summary of the Report of the National Academies of
Sciences, Engineering, and Medicine”, Asian Journal of Criminology 2019, 151.
6 W. L. PERRY, B. MCINNIS, C. C. PRICE, S. C. SMITH, J. S. HOLLYWOOD, Predictive Policing:
The Role of Crime Forecasting in Law Enforcement Operations, Santa Monica, 2013, 1-2.
7 https://www.predpol.com/about/.
8 P. NILSSON, “First UK police force to try predictive policing ends contract”, Financial Times 26
November 2018, Londen, https://www.ft.com/content/b34b0b08-ef19-11e8-89c8-d36339d835c0.
9 A. DRENTH, R. VAN STEDEN, “Ervaringen van straatagenten met het Criminaliteits Anticipatie
Systeem”, het Tijdschrift voor de Politie 2017, nr. 3, 6-9.
10 W. L. PERRY, B. MCINNIS, C. C. PRICE, S. C. SMITH, J. S. HOLLYWOOD, Predictive Policing:
The Role of Crime Forecasting in Law Enforcement Operations, Santa Monica, 2013, 1-2.
1.2 Onderzoeksvraag
Is het gebruik van predictive policing mogelijk conform het huidige Belgische recht, wat zijn de juridische risico’s ten gevolge van het gebruik van deze technologie en hoe manifesteren zij zich in het Belgische recht?
Deze hoofdvraag wordt beantwoord door volgende deelvragen te beantwoorden.
1. Wat zijn op internationaal vlak de reeds geïdentificeerde juridische risico’s omtrent het gebruik van predictive policing en hoe manifesteren deze risico’s zich in het Belgische recht? 2. Wat zouden de specifieke Belgische problemen omtrent de toepassing van predictive policing zijn?
1.3 Beperkingen van het onderzoek
Dit onderzoek zal zich beperken tot wat aangegeven is in de onderzoeksvraag. Er zullen geen concrete beleidsvoorstellen worden gedaan om de invoering van deze techniek te vergemakkelijken of mogelijk te maken. In dit kader wordt enkel aangegeven of deze techniek conform het huidige Belgische recht ingevoerd kan worden of niet. Wanneer dit niet het geval is zal uiteraard aangeduid worden waar de problemen zich specifiek bevinden. Het onderzoek zal niet nagaan wat de voordelen van predictive policing zijn en wat de niet-juridische nadelen of risico’s zijn. Een onderzoek naar hoe de implementatie hiervan in andere landen verloopt zal ook niet behoren tot het doel van deze masterproef.
1.4 Onderzoeksmethode
Het onderzoek zal bestaan uit een literatuuronderzoek. Door het raadplegen van bestaande internationale literatuur, vooral afkomstig uit de Verenigde Staten, het Verenigd Koninkrijk en Europa zal er eerst een overzicht gemaakt worden van de juridische risico’s en problemen omtrent predictive policing. Dit literatuuronderzoek beperkt zich niet tot louter juridische rechtsleer, maar zal ook bestaan uit bronnen uit andere onderzoeksvelden (zoals vb. criminologie). Ook wordt er gebruik gemaakt van vb. nieuwsberichten. Om de draagwijdte van deze problemen te kunnen kaderen in het Belgische recht, zal er vooral gebruik worden gemaakt van Internationale, Europese en Belgische wetgeving, rechtspraak en rechtsleer.
1.5 Relevantie
Het gebruik van deze technologie is nog grotendeels onbetreden gebied voor België. Hoewel de risico’s van het gebruik ervan reeds in de internationale literatuur besproken is, is hierover nog geen onderzoek gedaan vanuit een Belgisch juridisch oogpunt. Aangezien er recent
stemmen opgaan om de mogelijkheden van predictive policing in België te bekijken, is de nood aan dergelijk onderzoek groot12. Wanneer men op de hoogte is van de specifieke Belgische
juridische risico’s, kan men hiermee rekening houden bij de implementatie ervan. Het uiteindelijke doel van dit onderzoek is om deze risico’s te concretiseren, en om op deze manier de invoering van predictive policing te vergemakkelijken en te versnellen.
12 L. BOVÉ, “Politie gaat criminaliteit via data voorspellen”, De Tijd 30 augustus 2018,
https://www.tijd.be/politiek-economie/belgie-federaal/Politie-gaat-criminaliteit-via-data-voorspellen/10044356?utm_medium=twitter&utm_source=dlvr.it., Vr. en Antw. Senaat, Vr. nr. 6-2175, 15 januari 2019 (L. BAJART)., Nationaal Veiligheidsplan 2016-2019, 63.
2. Een diepere kijk naar predictive policing
2.1 Bouwstenen
Predictive policing steunt op enkele theoretische concepten en technieken. Deze theorieën
zijn niet de enige waarop deze nieuwe technologie steunt, het betreft hier een beperkte selectie. Het doel van deze titel is louter om aan de lezer omtrent enkele van deze concepten inzicht te bieden dat noodzakelijk is om de verdere juridische analyse en het belang hiervan beter te begrijpen. Het zou namelijk weinig nut hebben om een juridische analyse te maken van een technologie wanneer men geen zicht heeft op de achtergrond, noch op de effectiviteit ervan.
2.1.1 Theoretische concepten
Een van de basisconcepten waarop predictive policing steunt is de theorie dat er een verband bestaat tussen misdaad en geografische locatie. Dit werd in België door QUETELET aangetoond in 182913. Misdaad is geografisch niet evenredig verdeeld. Op sommige plaatsen
vinden meer misdrijven plaats dan op andere locaties. Doorheen de jaren werd er meer onderzoek gedaan naar deze onderlinge relatie, en is men onder meer gekomen tot het principe van crime hot spots14. Dit zijn locaties waar een abnormale hoeveelheid misdrijven
plaatsvindt, of waar men een hogere kans dan normaal heeft om slachtoffer te worden van een misdrijf. A contrario wordt hier eveneens bevestigd dat het tegenovergestelde ook bestaat,
cool spots. Dit zijn locaties waar minder misdrijven dan normaal plaatsvinden, of waar men
minder kans dan normaal heeft om slachtoffer te worden van een misdrijf. Dit wordt mede ondersteund door de routine activity theory en de crime pattern theory15.
Een verwant theoretisch model dat kort besproken dient te worden is het near-repeat model. Deze theorie stelt dat wanneer een misdrijf plaatsvindt, zich in de onmiddellijke omgeving rond de locatie van dat misdrijf een hoger risico heerst opdat een gelijkaardig misdrijf zou plaatsvinden16.
13 A. QUETELET, Recherches statistiques sur le royaume des Pays-Bas, Brussel, 1829, 79. 14 J. E. ECK, S. CHAINEY, J. G. CAMERON, M. LEITNER, R. E. WILSON, Mapping Crime:
Understanding Hot Spots, National Institute of Justice, Washington, 2005, 2.
15 W. HARDYNS, A. RUMMENS, “Predictive Policing as a New Tool for Law Enforcement? Recent Developments and Challenges”, European Journal on Criminal Policy and Research, afl. 24, 2018, 203.
16 G. MOHLER, M. SHORT, S. MALINOWSKI, M. JOHNSON, G. TITA, A. BERTOZZI, P. J.
BRANTINGHAM, “Randomized Controlled Field Trials of Predictive Policing”, Journal of the American Statistical Association, 2015, afl. 110, 1399-1411.
Deze theorieën zijn nauw verwant met mekaar, en vertonen enige overlap. Zij bieden waardevolle inzichten in het spatiotemporele aspect van misdrijven, die door de overheid kunnen worden gebruikt om hun aanpak omtrent misdaad te verbeteren.
Politiemiddelen kunnen efficiënter ingezet worden wanneer men weet waar deze crime hot
spots zich bevinden. Als men preventief kan ingrijpen op deze hot spots, kan men de totale
hoeveelheid misdrijven mogelijks verminderen17. Om dit mogelijk te maken, dient men wel op
de hoogte te zijn van waar deze locaties zich bevinden, de vergaarde kennis moet operationeel worden gemaakt. Overheden maken al meer dan 100 jaar van deze kennis over het verband tussen locatie en misbruik gebruik om aan crime mapping te doen18. In een primitieve vorm
hiervan ging men op een kaart aanduiden waar bepaalde misdrijven plaatsvinden binnen een bepaald gebied. Naarmate de technologie vorderde, werd het mogelijk om dit digitaal aan te pakken. Hierdoor kan een grotere hoeveelheid informatie worden verwerkt met betrekking tot een groter gebied, en kunnen er meer variabelen en parameters gebruikt worden zonder dat het geheel onoverzichtelijk wordt. Predictive policing is de volgende stap in deze technologische vooruitgang door te voorspellen waar er een hogere kans op misdrijven is, en deze aan te duiden op een kaart, zoals te zien op onderstaand voorbeeld.
17 A. BRAGA, “The Effects of Hot Spots Policing on Crime”, The Annals of the American Academy of Political and Social Science 2001, afl. 578, 105.
18 K. D. HARRIES, Mapping crime: principle and practice, National Institute of Justice, Michigan, 1995,
(bron: X., HunchLab: Under the Hood, 2015, 9,
https://cdn.azavea.com/pdfs/hunchlab/HunchLab-Under-the-Hood.pdf.)
Deze modellen en theorieën ondersteunen de theoretische validiteit van predictive policing.
2.1.2 Big Data analytics en algoritmes
Het operationeel maken van deze kennis voor de toepassing ervan via predictive policing steunt op de analyse van big data. Dit zijn datasets opgebouwd uit enorme hoeveelheden ongestructureerde data. Door ze op een bepaalde wijze te structureren door middel van algoritmes, kunnen er diepgaande verbanden gelegd worden die leiden tot nieuwe inzichten19.
De data-analyse zal op zoek gaan naar patronen in het crimineel gedrag. Eens dergelijke patronen gevonden worden, kunnen deze geëxtrapoleerd worden naar de toekomst, waardoor men misdrijven in beperkte mate kan voorspellen.
Om nauwkeurig de toekomst te voorspellen, heeft men behoefte aan voldoende data. Een basisregel uit big data analytics bestaat eruit dat een grotere hoeveelheid data vaak leidt tot
betere voorspellingen20. Daarnaast moet de gebruikte data voldoen aan enkele
kwaliteitsvereisten, de belangrijkste hiervan zijn de 4 V’s. Over de inhoud en de noodzakelijkheid van deze kwaliteitsvereisten bestaat geen unanimiteit. KITCHIN beperkt zich tot 3 V’s: volume, velocity en variety, terwijl andere auteurs veel verder gaan door enkele tientallen V’s op te sommen21. De 4 V’s waar volgens de meerderheidsvisie het meeste belang
aan gehecht wordt zijn de volgende:
- Volume: de toepassing moet beschikken over een voldoende grote hoeveelheid aan
data. Men spreekt hier vaak over enkele terabytes of petabytes. - Velocity: de data moet quasi constant bijgewerkt worden.
- Variety: de data moet voldoende divers zijn met betrekking tot het onderwerp, de vorm,
de aard (al dan niet gestructureerd), het tijdstip en de locatie22.
- Veracity: hiermee bedoelt men de authenticiteit, accuraatheid en betrouwbaarheid van
de data23.
De gegevens die gebruikt worden bij predictive policing zullen minstens aan deze voorwaarden moeten voldoen als men tot betrouwbare voorspellingen wilt komen. De vraag rijst waar dergelijke datasets gevonden kunnen worden.
De Belgische overheid beschikt over een enorme hoeveelheid aan data over zijn inwoners, zelfs in die mate dat Vlaanderen het nodig heeft geacht om het Agentschap Informatie Vlaanderen in het leven te roepen. Het takenpakket van dit agentschap bevat onder andere beleidsondersteuning op het vlak van informatieverwerving24. Zo zijn er bijvoorbeeld plannen
om alle data die de overheid bezit over een persoon te bundelen in één online dataprofiel25.
Dit toont aan dat de overheid zich actief bezighoudt met de verwerving van data en hier groot belang aan hecht.
De overheid beschikt over een grote hoeveelheid criminaliteitsgerelateerde gegevens. Er valt te denken aan pv’s, vonnissen en arresten, gevangenisstatistieken, aangiftes van misdrijven, criminaliteitsstatistieken26, …
20 P. RUSSOM, “Big Data Analytics”, TDWI Research 4de kwartaal 2011, 6.
21 T. SHAFER, “The 42 V’s of Big Data and Data Science”, KDNuggets 2017,
https://www.kdnuggets.com/2017/04/42-vs-big-data-data-science.html.
22 R. KITCHIN, The Data Revolution: Big data, open data, data infrastructures and their
consequences, Londen, 2014, 68.
23 Ibid, 152.
24
https://www.vlaanderen.be/organisaties/administratieve-diensten-van-de-vlaamse-overheid/beleidsdom ein-kanselarij-en-bestuur/agentschap-informatie-vlaanderen.
25 P. HAECK, “Vlaanderen bundelt zijn data over u in één online profiel”, De Tijd, 13 november 2019,
4.
Het algoritme waarop predictive policing steunt, maakt voornamelijk gebruik van dergelijke historische criminaliteitsgegevens27. Amerikaanse politiedepartementen vullen deze eigen
informatie aan met data die ze kopen van private datamakelaars zoals Acxiom en CoreLogic28.
Hiernaast stellen vele burgers compleet vrijwillig een enorme hoeveelheid uiterst persoonlijke gegevens ter beschikking via sociale media. Zij beseffen zich dikwijls niet dat deze gegevens zeer gevoelig kunnen zijn, en dat zij zomaar tot de beschikking van bedrijven en overheden staan om hiermee aan de slag te gaan. Een album met foto’s van iemand zijn laatste reis, van een nieuwe wagen of een update over een nieuwe job, en de personen waarmee iemand omgaat, kan voor sommige bedrijven of overheden meer waard zijn dan men op het eerste zicht zou denken. Deze open source data kan ook als input gebruikt worden voor predictive
policing29.
De soorten data die gebruikt worden hangen af van de ontwikkelaar van het algoritme. Zo focust PredPol zich voornamelijk op data die nauw samenhangt met gepleegde misdrijven, en baseren zij hun voorspellingen vooral op gegevens van het politiedepartement zelf. Zij gebruiken voornamelijk het soort gepleegde misdrijf, de locatie, het tijdstip, de duurtijd en een unieke identificatie30. Een andere ontwikkelaar, HunchLab, gebruikt een model met veel meer
variabelen. Naast de informatie die PredPol gebruikt, houden zij ook rekening met bevolkingsdichtheid, de locatie van cafés en uitgaansmogelijkheden, kerken, transportdata en census data31.
In het kader van dit onderzoek is het van groot belang om op de hoogte te zijn dat er gebruik wordt gemaakt van documenten zoals PV’s, vonnissen, en andere documenten waarin gevoelige persoonlijke individuele informatie opgenomen is.
Nu het vast staat dat predictive policing gebruikt maakt van big data analyses en hiervoor een enorme hoeveelheid van gegevens nodig heeft, wordt kort besproken hoe deze gegevens precies geanalyseerd worden.
27 M. SCHUILENBURG, “Predictive policing: de opkomst van een gedachtenpolitie?”, Ars Aequi 2016,
931.
28 S. BRAYNE, “The Criminal Law and Law Enforcement Implications of Big Data”, Annual Review of
Law and Social Science, afl. 14, 2018, 293-308.
29 C. B. SANDERS, J. SHEPTYCKI, “Policing, crime and ‘big data’; towards a critique of the moral economy of stochastic governance”, Crime, Law and Social Change, afl. 68, 2017, 1-15.
30
https://www.predpol.com/technology/#:~:targetText=PredPol%20uses%20data%20from%20your,algor it
hm%20to%20create%20our%20predictions.
31 S. BRAYNE, “The Criminal Law and Law Enforcement Implications of Big Data”, Annual Review of
Wanneer men te maken heeft met zulke enorme hoeveelheden van gegevens, zou het sisyfusarbeid zijn om deze te laten onderzoeken door mensen. Daarom gebruikt men hiervoor algoritmes. Een algoritme kan vergeleken worden met een wiskundige formule. Er worden enkele stappen bepaald die nodig zijn om een taak uit te voeren, vervolgens worden deze stappen geautomatiseerd door een computer. Zo zal een computer in staat zijn om zelfstandig taken uit te voeren zonder dat deze hulp nodig heeft van een mens32. Een algoritme laat toe
om taken te automatiseren. Bij predictive policing zal een algoritme opgesteld worden dat als doel heeft om op basis van de data die het gevoed wordt verbanden te leggen die geospatiale voorspellingen mogelijk maken over misdrijven.
Het gebruik van algoritmes bij big data analyse heeft nog enkele kenmerken die uitgelicht moeten worden in het belang van dit onderzoek.
De applicatie kan bijvoorbeeld ook gebruik maken van machine learning, een soort articifiële intelligentie. Men gaat hierbij computers op zo’n manier programmeren zodat zij van zichzelf, voorbeeldgegevens, of vorige resultaten kunnen leren33. De applicatie zal zichzelf steeds
proberen verbeteren, zonder dat hiervoor een menselijke tussenkomst vereist is. Dit heeft tot gevolg dat na verloop van tijd de ontwikkelaar geen volledige kijk meer heeft op hoe de applicatie precies werkt, welke verbanden gelegd worden enzovoort. Zo kan men bijvoorbeeld initieel bepalen dat de applicatie rekening houdt met variabele X, Y en Z om misdrijven ter voorspellen, maar dat zij aan de hand van machine learning zichzelf steeds moet trachten te verbeteren. Na verloop van tijd merkt de applicatie op dat niet enkel variabelen X, Y en Z relevant zijn om dit doel te bereiken, maar dat er ook correlatie is tussen variabelen A en B en de geospatiale aspecten van misdrijven. De applicatie zal nu ook deze variabelen in zijn voorspelling betrekken34.
Een gevolg hiervan is dat predictive policing resultaten geeft op grond van het black box principe35. Eenvoudig gesteld weet niemand hoe of waarom de applicatie tot een bepaald
resultaat komt36. Dit maakt controle quasi onmogelijk.
32 S. SHOREY, P. N. HOWARD, “Automation, Big Data, and Politics: A Research Review”, International Journal of Communication 2016, afl. 10, 5033.
33 E. ALPAYDIN, Introduction to Machine Learning, Massachusetts, MIT, 2020, 3-5.
34 Dit is een uitermate vereenvoudigde voorstelling van hoe machine learning werkt, voor meer
informatie hierover: E. ALPAYDIN, Introduction to Machine Learning, Massachusetts, MIT, 2020, 1-23. 35 A. G. FERGUSON, “Policing Predictive Policing”, Washington University Law Review, 2017, afl. 94, 1117.
2.2 Effectiviteit
De vraag naar de effectiviteit van een bepaalde applicatie is van uitermate groot belang in elk onderzoek. Wanneer studies unaniem zijn over de ineffectiviteit van een technologie, hypothekeert dit de maatschappelijke waarde van andere onderzoeken naar deze technologie enorm. Daarom is het belangrijk om kort even stil te staan bij wat er gekend is over de resultaten van predictive policing.
Er zijn nog maar een beperkt aantal studies uitgevoerd naar dit onderwerp, welke voornamelijk in Amerika plaatsvonden37. De resultaten van deze studies zijn bovendien niet unaniem. Een
studie van MOHLER et al. toonde aan dat patrouilles op basis van predictive policing aanleiding gaven tot een gemiddelde daling van 7,4% van het aantal misdrijven38.
Een studie naar het Domain Awareness System dat gebruikt wordt in New York stelt dat dit systeem geleid heeft tot een gemiddelde daling van 6% van het aantal misdrijven, en tot een besparing van 50.000.000 USD per jaar39. Dit systeem is echter een combinatie van
verschillende technologieën, niet louter predictive policing. Daarom zijn deze cijfers slechts van beperkte waarde om de effectiviteit van predictive policing te beoordelen.
Naast een beperkte hoeveelheid studies met positieve resultaten, zijn er ook enkele met negatieve of bedenkelijke resultaten. Net zoals bij de positieve studies vinden we ook hier veel evaluaties die niet zuiver handelen over predictive policing, maar wel over een combinatie hiervan met andere technologieën, zoals bijvoorbeeld predictive profiling40.
Een interessante invalshoek is die van SANTOS. Hij meent dat technieken van misdaadanalyse niet op een directe wijze kunnen zorgen voor een daling in de hoeveelheid misdrijven. Tussen de analyse van misdrijven en de daling van hun voorkomen bestaat slechts een indirecte link. Het is volgens hem van groot belang dat men technieken zoals predictive
policing niet als een oplossing ziet, maar als een hulpmiddel, een onderdeel in het aanpakken
van misdaad. Deze analyses zijn van groot belang om een effectieve aanpak uit te werken, maar de manier waarop men deze technologieën gebruikt in de praktijk en in het veld zal een
37 W. HARDYNS, A. RUMMENS, “De effectiviteit van predictive policing op het terrein: wat kunnen evaluatiestudies ons leren?”, CPS-studiemiddag ‘Evaluatie van de politie’, 2018,
https://biblio.ugent.be/publication/8580463.
38 G. O. MOHLER, M.B. SHORT, S. MALINOWSKI, M. JOHNSON, G. E. TITA, A. L. BERTOZZI, P. J. BRANTINGHAM, “Randomized Controlled Field Trials of Predictive Policing, Journal of the American Statistical Association, volume 110, afl. 512, 2018, 1399 – 1411.
39 E. S. LEVINE, J. TISCH, A. TASSO, M. JOY, “The New York City Police Department’s Domain Awareness System”, Informs Journal on Applied Analytics, afl. 47, 2017, 1-109.
40 A. MEIJER, M. WESSELS, “Predictive Policing: Review of Benefits and Drawbacks”, International Journal of Public Administration, afl. 42, 2019, 1031-1039.
grote impact hebben op hun effectiviteit41. Tevens stelt hij dat er tot op heden nog maar weinig
bewijs is om de werking van predictive policing positief te kunnen beoordelen42
Uit al deze studies kan een voorzichtig besluit getrokken worden dat er zowel positieve als negatieve evaluaties zijn, maar dat enkelen hiervan ambigue zijn omwille van het feit dat zij niet zuiver handelen over predictive policing. De gevarieërde resultaten kunnen ook afkomstig zijn van de verschillende evaluatietechnieken, en een verschil in het type of de methode van
predictive policing43. We hebben hier te maken met een recent ontwikkelde technologie die potentieel positieve effecten kan hebben op de reductie van de hoeveelheid misdrijven, maar waarvan er nog te weinig evaluerende studies aanwezig zijn om hierover een sluitend antwoord te geven.
2.3 Kritiek en juridische risico’s
De internationale opkomst van predictive policing is niet zonder kritiek gepaard gegaan. In dit hoofdstuk bekijken we kort enkele van de meest geuitte kritieken. In dit hoofdstuk wordt ook reeds een beperkt overzicht gegeven van de juridische risico’s die gepaard gaan met de implementatie hiervan. Deze bespreking blijft echter beperkt, aangezien deze verder in dit onderzoek meer uitgebreid behandeld worden.
2.3.1 Kritiek
Volgens sommige auteurs wordt er teveel belang gehecht aan correlatie tussen de gebruikte data en het voorkomen van misdrijven44. Dit kan problematisch zijn aangezien correlatie geen
causaliteit impliceert45. Men meent bijgevolg verkeerdelijk dat gegeven A mee aan de oorzaak
staat van het voorkomen van misdrijf B.
Een vaak wederkerende kritiek bij het gebruik van algoritmes is de vraag naar de verantwoordelijkheid en de aansprakelijkheid. Wie is er verantwoordelijk voor de beslissingen die genomen worden door een algoritme? Kan een agent aansprakelijk worden gesteld omdat
41 R. B. SANTOS, “The Effectiveness of Crime Analysis for Crime Reduction: Cure or Diagnosis?”, Journal of Contemporary Criminal Justice, afl. 30, 2014, 147-168.
42 R. VAN BRAKEL, “Een reflectie over het huidig toezicht van het gebruik van surveillancetechnologie door de lokale politie in België”, Cahiers Politiestudies, afl. 55, 145.
43 G. O. MOHLER, M.B. SHORT, S. MALINOWSKI, M. JOHNSON, G. E. TITA, A. L. BERTOZZI, P. J. BRANTINGHAM, “Randomized Controlled Field Trials of Predictive Policing, Journal of the American Statistical Association, volume 110, afl. 512, 2018, 1399 – 1411.
44 A. MEIJER, M. WESSELS, “Predictive Policing: Review of Benefits and Drawbacks”, International Journal of Public Administration, afl. 42, 2019, 1036.
45 J. ALDRICH, “Correlations Genuine and Spurious in Pearson and Yule”, Statistical Science, afl. 10, 1995, 364-366.
hij gehandeld heeft op basis van resultaten die door een algoritme werden verkregen? Is de ontwikkelaar van het algoritme aansprakelijk voor de geproduceerde resultaten? Hoe kan men controle uitoefenen op een black box algoritme? Aan de hand van machine learning en de implementatie van neural networks in de gebruikte applicaties niet meer worden nagegaan hoe men tot een bepaalde beslissing gekomen is. Men kan enkel nagaan wat de input en de output van het algoritme zijn. Het beslissingsproces wordt uit handen gegeven op een manier die er voor zorgt dat alle beslissingskracht wordt overgeheveld naar een algoritme. De menselijke tussenkomsten zijn zeer beperkt of niet bestaande, waardoor men in essentie een groot deel van de controle over de toepassing verliest46.
Tenslotte zijn er vaak ethische vragen bij het gebruik van predictive policing. Is het verantwoord om in een ingrijpende tak van het leven, misdaadbestrijding die in sommige gevallen kan leiden tot vrijheidsontneming, beslissingen te nemen op basis van een algoritme waarbij niemand ten volle weet hoe dit tot zijn uiteindelijke resultaat gekomen is?
Gaan agenten al dan niet onbewust sneller overgaan tot een arrestatie van een persoon die zich op een of andere manier verdacht maakt op een door predictive policing aangewezen risicolocatie?47
Gaat dit geen effect hebben op het alledaagse leven van burgers? Gaat er een chilling effect optreden? Gaan zij zich anders gedragen omdat zij op de hoogte zijn van het gebruik van dergelijke technieken door de politie?48
2.3.2 Juridische risico’s
De juridische risico’s die gepaard gaan met het gebruik van predictive policing vormen het uiteindelijke onderwerp van dit onderzoek. Wat volgt is een opsomming van de onderwerpen die verder in deze masterproef aan bod komen: het vermoeden van onschuld, privacy en etnisch profileren.
46 L. B. MOSES, J. CHAN, “Algorithmic prediction in policing: assumptions, evaluation, and accountability”, Policing and Society, afl. 28:7, 2018, 817-818.
47 M. KUTNOWSKI, “The ethical dangers and merits of predictive policing” Journal of Community Safety & Well-being, 2017, 14-16.
3. Vermoeden van onschuld
Het vermoeden van onschuld, een essentieel algemeen rechtsbeginsel49, wordt in artikel 6.2
EVRM beschreven als volgt: “Eenieder, die wegens een strafbaar feit wordt vervolgd wordt voor onschuldig gehouden totdat zijn schuld volgens de wet bewezen wordt.”
Het beschermt de burger in de fase van het onderzoek waarin hij nog niet veroordeeld is als dader van een misdrijf. Het belang ervan kan onder meer afgeleid worden uit de opname in talloze supranationale instrumenten, zoals bijvoorbeeld artikel 48.1 Handvest van de grondrechten van de Europese Unie, art. 14, lid 2 BUPO-Verdrag en artikel 6.2 EVRM. Recenter werden verwijzingen naar dit vermoeden ook opgenomen in het Belgische Wetboek van Strafvordering50.
In dit hoofdstuk wordt besproken hoe het vermoeden van onschuld zich in het algemeen verhoudt tegenover predictive policing, wat de precieze inhoud is van dit rechtsbeginsel in België, en wordt het onderzoek naar de inhoud ervan concreet toegepast op predictive policing om te kijken of de twee mogelijks met elkaar verenigbaar zijn in het Belgische recht.
3.1 Het vermoeden van onschuld onder druk gezet door
predictive policing?
Een reeds geïdentificeerd risico bij het gebruik van predictive policing is een uitholling van het vermoeden van onschuld51. Een fictief voorbeeld kan dit aantonen. Stel dat agenten
patrouilleren in een buurt die aan de hand van predictive policing werd aangeduid als een hot
spot. De kans bestaat dat de patrouillerende agenten iedereen die ze in deze buurt
tegenkomen (al dan niet onbewust) beschouwen als potentiële plegers van een misdrijf. Zij zijn hier het slachtoffer van de confirmation bias, het interpreteren en het zoeken van informatie op zo een manier die overeenstemt met eerder verworven informatie52. Omdat de agenten
weten dat er op een welbepaalde locatie een hogere kans dan normaal is op de aanwezigheid
49 C. VAN DEN WYNGAERT, B. DE SMET, Strafrecht en strafprocesrecht in hoofdlijnen, boek 2: Strafprocesrecht, Maklu, Antwerpen, 2014, 734-740.
50 Art. 28quinquies, §3-4; art. 57, §3-4; art. 61ter, § 4.
51 E. GENT, “Britain is developing an AI-powered predictive policing system”, SingularityHub, 2018, https://singularityhub.com/2018/12/03/britain-is-developing-an-ai-powered-predictive-policing-system/., E. SCHLEHAHN, P. AICHROTH, S. MANN, R. SCHREINER, U. LANG, I. D. H. SHEPHERD, B. L. W. WONG, “Benefits and Pitfalls of Predictive Policing”, 2015 European Intelligence and Security
Informatics Conference, 2015, 146.
52 S. PIOUS, The psychology of judgment and decision making, McGraw-Hill Book Company, 1993, 233.
van criminelen, gaan zij aanwezigen onbewust sneller als criminelen beschouwen dan wanneer deze zich op een neutrale locatie zouden bevinden53.
In onze normale, huidige strafrechtsketen is er een bepaalde volgorde. In de meeste gevallen vindt er een misdrijf plaats, wordt dit onderzocht, komt men tot een verdachte, en gaat men deze aanhouden, of deze aanhouding gebeurt meteen bij een betrapping op heterdaad. Dan komt de strafvordering op gang met uiteindelijk de berechting van de verdachte.
Hoe meer men aan proactieve recherche gaat doen, hoe meer dit klassieke model onder druk komt te staan. Zo zal men soms een mogelijke verdachte op het spoor komen alvorens deze effectief een misdrijf heeft gepleegd wanneer men aan predictive profiling doet, of zal door een bepaalde voorspelling een bepaalde groep van personen als potentiële verdachte beschouwd worden. In extremis kan worden gesteld dat uiteindelijk iedere persoon een potentiële verdachte wordt54. Er wordt meer en meer uitgegaan van een zogenaamde culture of
suspicion55.
Een bijkomend gevolg is de impact op de bewijslast. Verschillende programma’s van surveillance op grote schaal kunnen zorgen voor een verschuiving in de bewijslast56.
Bij de identificatie van dit risico dient rekening te worden gehouden dat in de internationale literatuur niet steeds de definitie van RATCLIFFE wordt gebruikt57. In de bronnen die in dit
hoofdstuk reeds aangehaald werden wordt vaak uitgegaan van een ruimere definitie waaronder men ook predictive profiling kan plaatsen. Hoewel bovenstaande uiteenzetting ook van toepassing is op predictive policing sensu stricto, zal de toepassing ervan sterker tot uitdrukking komen bij predictive profiling. Hierbij gaat men het profiel van mogelijke daders trachten te bepalen. Aangezien dit meer gericht is op het individuele zal dit een grotere druk uitoefenen op het vermoeden van onschuld van individueën dan een risicovoorspelling op grond van locatie.
53 L. NAUDTS, “Een moeilijk te voorspellen technologisch pakket”, iBestuur, 2018, https://ibestuur.nl/podium/een-moeilijk-te-voorspellen-technologisch-pakket.
54 M. B. SCHUILENBERG, A. DAS., “Predictive policing: waarom bestrijding van criminaliteit op basis van algoritmen vraagt om aanpassing van het strafprocesrecht”, Strafblad, oktober 2018, 21-23. 55 J. MILAJ, J. P. M. Bonnici, “Unwitting subjects of surveillance and the presumption of innocence”, Computer law & security review, afl. 30, 2014, 420.
56 Supra nr. 54.
3.2 Een diepere kijk naar de inhoud van het vermoeden van
onschuld
Zoals hierboven reeds aangegeven, kan men het vermoeden van onschuld in verscheidene wetgevende instrumenten terugvinden. Deze teksten zetten het algemene principe uiteen. Iemand die wordt vervolgd, maar nog niet definitief is veroordeeld, wordt geacht onschuldig te zijn tot het tegendeel onomstotelijk bewezen wordt58. In de loop der tijd is in de rechtspraak en
in de rechtsleer op basis van deze enkele zin in het EVRM een heel leerstuk hieromtrent ontwikkeld. Op initiatief van de Europese Unie zijn er wetgevende instrumenten gecreëerd die dit vermoeden verder uitwerken en de reeds bestaande rechtspraak gedeeltelijk codificeren, zoals bijvoorbeeld de Richtlijn (EU) 2016/343 van het Europees Parlement en de Raad van 9 maart 2016 betreffende de versterking van bepaalde aspecten van het vermoeden van onschuld en van het recht om in strafprocedures bij de terechtzitting aanwezig te zijn (hierna: Richtlijn Vermoeden van Onschuld). Tot op heden zijn er in België nog geen maatregelen genomen om deze richtlijn om te zetten in nationaal recht59. De deadline hiervoor was 1 april
201860.
3.2.1 Toepassingsgebied
Alvorens te kijken naar de precieze inhoud van het vermoeden van onschuld, moet onderzocht worden wat het precieze toepassingsgebied van dit algemeen rechtsbeginsel is. Van belang hierbij is om te onderscheiden wie het voordeel van het vermoeden geniet, wie het vermoeden moet respecteren en wanneer het vermoeden precies van toepassing is.
Ratione personae geldt het vermoeden van onschuld ten voordele van iedereen die wegens
een strafbaar feit vervolgd wordt61. Deze regel dient genuanceerd te worden door de
rechtspraak van het Europees Hof voor de Rechten van de Mens inzake het toepassingsgebied. Het Hof verduidelijkt dat dit vermoeden van toepassing is gedurende de gehele strafprocedure, ongeacht of het tot een uitspraak komt of niet, en ongeacht of deze uitspraak dan wel de vrijspraak of de veroordeling is62. In andere rechtspraak is er sprake van
een uitbreiding van het toepassingsgebied, die niet uit een tekstuele interpretatie van artikel
58 R. VERSTRAETEN, Handboek Strafvordering, Maklu, Antwerpen, 732. 59 https://eur-lex.europa.eu/legal-content/nl/NIM/?uri=CELEX:32016L0343.
60 Art. 14 Richtlijn (EU) 2016/343 van het Europees Parlement en de Raad van 9 maart 2016
betreffende de versterking van bepaalde aspecten van het vermoeden van onschuld en van het recht om in strafprocedures bij de terechtzitting aanwezig te zijn.
61 Art. 6.2 EVRM.
62 EHRM 25 maart 1983, nr. 8660/70, Minelli t. Zwitserland, ECLI:CE:ECHR:1983:0325JUD000866079.
6.2 EVRM af te leiden is. Het vermoeden van onschuld vindt ingevolge deze rechtspraak ook uitwerking vooraleer een strafprocedure opgestart is63. Het is niet nodig dat iemand formeel
als verdachte aangewezen wordt, of dat hij officieel bericht wordt dat hij vervolgd zal worden. Het materiële feit dat iemand verdacht wordt als dader van een misdrijf is voldoende zodat het vermoeden van onschuld van toepassing is in het voordeel van deze persoon64. Deze
rechtspraak werd deels gecodificeerd in art. 2 en overweging 12 Richtlijn Vermoeden van Onschuld.
Niet iedereen is gehouden om dit vermoeden te waarborgen. Volgens het Europees Hof voor de Rechten van de Mens moet het niet enkel gehanteerd worden door rechters en rechtbanken, maar ook door “other public authorities”65. Het vermoeden van onschuld moet
worden gerespecteerd door rechters en overheidsinstanties die met het openbaar gezag bekleed zijn.
Ook in de Richtlijn Vermoeden van Onschuld wordt hieraan aandacht besteed. Overweging 16 en 17 verwijzen naar “openbare verklaringen van overheidsinstanties”, en noemt hier onder andere de politie. Deze kunnen het vermoeden van onschuld schenden wanneer zij een verdachte als schuldig aanduiden zolang zijn schuld nog niet in rechte vast is komen te staan. Dit belet echter niet dat de vervolgende instantie, het Openbaar Ministerie, die ook een overheidsinstantie is, geen handelingen kan stellen die erop gericht zijn te bewijzen dat de verdachte schuldig is. Evenmin belet dit dat een rechter uitspraak kan doen over voorlopige maatregelen of over voorlopige beslissingen van procedurele aard.
Op basis van deze interpretatie van het toepassingsgebied van het vermoeden van onschuld kunnen we reeds een gedeeltelijk besluit trekken. Het vermoeden van onschuld wordt niet geschonden louter door het gebruik van predictive policing op niet-individueel niveau. De voorspellingen die gedaan worden zijn algemeen en hebben geen impact op individuele natuurlijke personen die zich in een hot spot bevinden. De loutere aanwezigheid van een individu op dergelijke locatie zal hem niet meteen de status van verdachte geven. Aangezien het vermoeden van onschuld maar een rol zal spelen wanneer iemand als verdachte aangeduid wordt, schendt predictive policing dit vermoeden hier niet.
Dit sluit echter niet uit dat het gebruik van predictive policing in verdere stadia van het strafonderzoek wel een schending van art. 6.2 EVRM met zich kan meebrengen.
63 EHRM 27 november 2008, nr. 36391/02, Salduz t. Turkije, ECLI:CE:ECHR:2008:1127JUD003639102.
64 EHRM 27 februari 1980, nr. 6903/75, Deweer t. België, ECLI:CE:ECHR:1980:0227JUD000690375., EHRM 26 maart 1983, nr. 8269/78, Adolf t. Oostenrijk, ECLI:CE:ECHR:1982:0326JUD000826978. 65 EHRM 10 februari 1995, nr. 15175/89, Allenet de Ribemont t. Frankrijk,
3.2.2 De inhoud van het vermoeden van onschuld
De Richtlijn Vermoeden van Onschuld geeft een overzicht van de concrete inhoud van het vermoeden van onschuld. Hierin wordt aangegeven in welke situaties het vermoeden een rol zal spelen, en waar de betrokken partijen al dan niet rekening mee moeten houden.
Volgens het Europees Hof voor de Rechten van de Mens komt dit principe neer op drie onderdelen:
- Het recht om niet publiekelijk als veroordeeld te worden voorgesteld door overheidsinstanties alvorens er een definitieve uitspraak over de schuld is geweest66.
- De bewijslast rust op de vervolgende instantie, in België is dit het Openbaar Ministerie. Als er twijfel is over de schuld dient er te worden geoordeeld in het voordeel van diegene die vervolgd wordt67.
- Het recht om geïnformeerd te worden over zijn beschuldiging68.
3.2.2.1 Publieke verwijzingen naar schuld
Art. 4 Richtlijn Vermoeden van Onschuld zet de algemene principes neer waarmee overheidsinstanties rekening moeten houden wanneer zij publieke verwijzingen naar schuld maken. Dit artikel bepaalt: “De lidstaten nemen de nodige maatregelen om ervoor te zorgen
dat een verdachte of beklaagde in openbare verklaringen van overheidsinstanties en in andere rechterlijke beslissingen dan die welke betrekking hebben op de vaststelling van schuld, niet als schuldig worden aangeduid zolang zijn schuld niet in recht is komen vast te staan.”
Deze basisregel wordt verder in het artikel beperkt door te stellen dat dit geen afbreuk doet aan de handelingen van het Openbaar Ministerie die gesteld zijn met als doel te bewijzen dat de verdachte schuldig is. Evenmin wordt dit recht van de verdachte geschonden door het nemen van voorlopige beslissingen van procedurele aard, die zijn gebaseerd op verdenkingen of belastend bewijsmateriaal.
Predictive policing maakt geen dergelijke verwijzingen, en zal dit principe dan ook niet
schenden.
3.2.2.2 Bewijs
De bewijslast wordt behandeld in art. 6 Richtlijn Vermoeden van Onschuld. De bewijslast voor de vaststelling van de schuld van de verdachte moet op de vervolgende instantie, het Openbaar Ministerie, rusten. In het tweede lid van deze bepaling wordt expliciet bepaald dat
66 EHRM 25 maart 1983, nr. 8660/70, Minelli t. Zwitserland, ECLI:CE:ECHR:1983:0325JUD000866079.
67 P. DUINSLAEGER, “Het vermoeden van onschuld”, 2016, 17, https://justitie.belgium.be/sites/default/files/downloads/rede_2017.pdf. 68 EHRM 25 maart 1983, nr. 8660/70, Minelli t. Zwitserland,
iedere twijfel over de schuldvraag in het voordeel van de verdachte werkt. Wanneer er bijgevolg onvoldoende bewijs is om boven elke redelijke twijfel te besluiten dat de schuld van de verdachte vast staat, dient hij vrijgesproken te worden. Dit is een toepassing van het adagium in dubio pro reo69.
Overweging 22 van de Richtlijn Vermoeden van Onschuld verduidelijkt hoe art. 6 dient te worden geïnterpreteerd. Hierin valt te lezen dat het gebruik van wettelijke of feitelijke vermoedens inzake de strafrechtelijke aansprakelijkheid van een verdachte dit principe niet schenden, op voorwaarde dat zij binnen redelijke grenzen blijven, rekening houdend met het belang van de procedure en de rechten van verdediging. Bovendien moeten zij in redelijke verhouding staan tot het legitieme doel dat wordt nagestreefd en moeten zij weerlegbaar zijn.
Art. 6.2 EVRM bepaalt eveneens dat de schuld bewezen dient te worden “volgens de wet”, het bewijs moet bijgevolg wettelijk verkregen zijn. De beoordeling van die wettelijkheid gebeurt op basis van het nationaal recht, het Europees Hof voor de Rechten van de Mens kan hier slechts een marginale toetsing uitoefenen70. Deze zinssnede spoort ons aan om te onderzoeken wat
wettelijk verkregen bewijs precies inhoudt, waarmee de rechter al dan niet rekening kan houden, en of het gegeven dat iemand zich in een hot spot bevindt bewijs kan uitmaken of niet. Het EVRM en de Richtlijn Vermoeden van Onschuld geven enkele algemene principes omtrent het bewijsrecht in strafzaken. De concrete inhoud van dit leerstuk is in België verder uitgewerkt op basis van de rechtspraak en de rechtsleer. Wat volgt is een korte uiteenzetting van het bewijsrecht in strafzaken die zich beperkt tot wat relevant is met betrekking tot de beoordeling van de resultaten van predictive policing als bewijs.
De bewijsvraag valt te ontleden in drie elementen: de bewijslast, de bewijsmiddelen en de bewijswaardering. Deze onderdelen worden hieronder achtereenvolgens behandeld.
Eerder is reeds aangekaart dat de bewijslast bij het Openbaar Ministerie ligt. Artikel 56, § 1 Sv. bepaalt dat het bij een gerechtelijk onderzoek de onderzoeksrechter niet alleen gehouden is om bewijzen te zoeken die de schuld van de beklaagde kunnen bewijzen, maar ook om bewijzen te zoeken die zijn onschuld kunnen bewijzen. Hij moet zowel bewijzen à charge als bewijzen à décharge zoeken71. Deze verplichting wordt niet uitdrukkelijk in de wet bepaald
voor het opsporingsonderzoek dat geleid wordt door de Procureur des Konings, maar kan wel
69 EHRM 25 februari 1993, Funke t/ Frankrijk.
70 C. VAN DEN WYNGAERT, B. DE SMET, Strafrecht en strafprocesrecht in hoofdlijnen, boek 2: Strafprocesrecht, Maklu, Antwerpen, 2014, 734-740.
worden afgeleid uit het recht op een eerlijk proces en uit art. 28bis Sv. in fine72. Hierin wordt bepaald dat hij “… waakt voor de wettigheid van de bewijsmiddelen en de loyaliteit waarmee
ze worden verzameld”.
Wanneer het Openbaar Ministerie van mening is dat zij voldoende bewijs hebben vergaard, kunnen zij ervoor kiezen om over te gaan tot een gerechtelijke procedure.
Het bewijs dat werd verzameld door het Openbaar Ministerie waarop de rechter zich, naast de verdediging van de beklaagde, zal baseren tijdens de beoordeling van de zaak, zal vaak afkomstig zijn uit het strafdossier. Dit is een schriftelijk verslag van alle onderzoekshandelingen die in het onderzoek hebben plaatsgevonden73. Het Openbaar Ministerie kan er niet voor
kiezen om enkel bewijzen à charge in dit dossier op te nemen, de rechtspraak van het Europees Hof voor de Rechten van de Mens verplicht hen ertoe om alle pertinente stukken, zowel à charge als à décharge hierin op te nemen74. In recente bepalingen omtrent bepaalde
gebruikte technieken om bewijs te verzamelen wordt specifiek wettelijk bepaald dat deze aan het strafdossier moeten worden toegevoegd, het gaat hier bijvoorbeeld om de bijzondere opsporingsmethodes (artikel 46quinquies, § 1, laatste lid Sv.) en de infiltratie (artikel 47novies, § 2, laatste lid Sv.).
Wanneer het Openbaar Ministerie in haar conclusies of bij het pleiten van de zaak als overtuigingsstuk aanwendt dat de beklaagde zich in een hot spot bevond, maakt dit gegeven een bewijs à charge uit. A contrario zou men bijgevolg kunnen argumenteren dat het feit dat een beklaagde zich niet in een hot spot bevond een bewijs à décharge kan uitmaken. Op grond van artikel 56, § 1 of artikel 28bis Sv. zou het Openbaar Ministerie dus telkens in haar dossier moeten opnemen of een beklaagde zich al dan niet bevond in een hot spot. Dit zal enkel dienen te gebeuren wanneer deze vermelding nuttig is, wanneer deze niet pertinent is, zal zij niet in het strafdossier opgenomen dienen te worden75.
Bij een betrapping op heterdaad kan dit bijvoorbeeld nuttig zijn om te vermelden, terwijl dit bij een arrestie die plaatsvindt na een onderzoek van ettelijke maanden dat is opgestart na het verkrijgen van informatie over een mogelijk misdrijf helemaal geen nut heeft.
Zoals hierboven reeds aangegeven zou men kunnen argumenteren dat het OM in sommige gevallen kan worden verplicht om al dan niet aan te geven of de beklaagde aangetroffen werd in een hot spot of niet. Het kan natuurlijk evenwel zijn dat bij een effectieve invoering van
72 Cass. 30 oktober 2001, AR P.01.1239.N., Cass. 19 december 2012, AR P.12.1310.F. 73 A. BLOCH, Het strafdossier, een straf dossier, Brugge, Die Keure, 2019, 2.
74 EHRM 16 februari 2000, nr. 28901/95, Rowe and Davis t. Verenigd Koninkrijk. 75 Ibid.
predictive policing in België de wetgever het opportuun acht om hierin tussen te komen. Zo
kan hij bijvoorbeeld bepalen dat wanneer een persoon werd gevat bij het plegen van een misdrijf in een zone waar men predictive policing gebruikt, dit in het proces-verbaal en bijgevolg in het strafdossier opgenomen dient te worden, zoals het geval is bij de bijzondere opsporingsmethodes, of net niet. Of de wetgever hier al dan niet in zal grijpen, en wat de mogelijke keuzes zijn die hij zal maken is onmogelijk te voorspellen, maar het staat buiten kijf dat de impact van het gebruik van predictive policing op de individuele vrijheid van de verdachte veel kleiner is dan bij het gebruik van bijzondere opsporingsmethodes. Een dergelijke regeling omtrent predictive policing lijkt mijn insziens hierdoor weinig plausibel. Hierbij dient men ook goed stil te staan bij de finaliteit van predictive policing. Deze techniek werd ontwikkeld met als doel misdaad preventief te kunnen bestrijden, niet als hulpmiddel om bewijsmiddelen te verzamelen.
Daarnaast zal dit ook enkel het geval zijn wanneer het zich bevinden in een hot spot effectief bewijs kan uitmaken, wat verder onderzocht wordt.
Als tweede wordt het leerstuk omtrent de bewijsmiddelen in het strafprocesrecht behandeld. Wanneer een strafrechter in deze procedure zal beslissen of hij een beklaagde al dan niet schuldig acht, zal hij zijn beslissing moeten baseren op bewijs. In het Belgisch strafprocesrecht geldt het principe van de vrije bewijsvoering, de rechter bepaalt soeverein de bewijswaarde die hij aan een bepaald stuk toekent76. Een misdrijf kan dus bewezen worden aan de hand van
alle middelen van recht. De wetgever kan er evenwel voor opteren om het bewijs van bepaalde misdrijven enkel mogelijk te maken op grond van bijzondere bewijsmiddelen77.
Het is aartsmoeilijk of vrijwel onmogelijk om een bewijs aan te leveren waardoor men volledig zeker is van de schuld van de beklaagde zodat er geen enkele, infinitisemaal kleine vorm van twijfel is in hoofde van de rechter. Om tegen te gaan dat quasi alle beklaagden vrijuit zouden gaan wegens minieme vormen van twijfel, heeft men een bewijsstandaard in het leven geroepen. In art. 326, lid 2 Sv. wordt de bewijsstandaard bepaald in het kader van de procedure voor het Hof van Assisen. Dit artikel bepaalt het volgende: “… een veroordeling
enkel kan worden uitgesproken indien uit de toegelaten en aan de tegenspraak van de partijen onderworpen bewijselementen voortvloeit dat de beschuldigde boven elke redelijke twijfel schuldig is aan de hem ten laste gelegde feiten.”
76 Cass. 22 november 1976, Arr.Cass. 1977, 320., Cass. 3 januari 1977, Arr.Cass. 1977, 472.
77 P. TRAEST, “Actualia bewijs in strafzaken” in D. CHRISTIAENS, J. DUMORTIER, S. HEIRBRANT, I. SAMOY, B. SAMYN, J. SPEECKE, et al. (eds.), Bewijsrecht, Brussel, Larcier, 2013, 132.
Deze zinssnede wordt herhaald in het kader van de beraadslaging in de beraadslagingskamer78. Deze bewijsstandaard is pas in 2009 ingevoerd. Voor de invoering
hiervan gebruikte men de regel van de “innerlijke overtuiging” van de rechter79.
Het principe van de vrije bewijsvoering heeft als gevolg dat er in principe geen bezwaar kan zijn tegen het gebuik van predictive policing in de bewijsvoering. Aangezien alle middelen van recht toegelaten zijn, kan men het gebruik van de kennis over de resultaten van predictive
policing in verband met het gepleegde misdrijf als bewijs niet uitsluiten.
Het feit dat de beoordeling van het bewijs in principe vrij is, laat de rechter toe om zelf te waarderen welke overtuigingswaarde hij hecht aan het feit dat een beklaagde zich in een hot
spot bevond op het ogenblik waarop hij er van verdacht wordt een misdrijf te hebben gepleegd.
Op basis van dit principe kan de rechter zich dus mede baseren op het feit dat de beklaagde zich in een hot spot bevond. De bewijsstandaard zal hem er echter van weerhouden om enkel en alleen op basis van dit gegeven te beslissen. De aanwezigheid van de beklaagde in de hot
spot zal op zich geen bewijs kunnen uitmaken van zijn betrokkenheid van bij het gepleegde
misdrijf, omdat de bewijsstandaard hier kennelijk niet bereikt wordt.
De regel van de vrije bewijsvoering in strafzaken maakt het mogelijk om de strafrechtelijke aansprakelijkheid van een verdachte mede vast te stellen op basis van wettelijke of feitelijke vermoedens, en dit onder enkele voorwaarden.
Men kan de bewijslast in strafzaken niet omkeren door deze vermoedens. Dit wordt aangetoond door een arrest van het Grondwettelijk Hof waarin uitspraak wordt gedaan over onder andere de beoordeling van de grondwettelijkheid van een omkering van de bewijslast ingevoerd door de Antiracismewet in burgerlijke zaken. Het Hof oordeelt hier dat er geen schending is van het gelijkheidsbeginsel en het non-discriminatiebeginsel wegens de invoering van een omkering van de bewijslast in burgerlijke zaken, en niet in strafzaken. In strafzaken is deze omkering niet mogelijk omdat het vermoeden van onschuld dit onmogelijk maakt. Deze beperking door het vermoeden van onschuld rechtvaardigt dan ook het verschil in behandeling80.
Van welke feitelijke vermoedens kan men onder meer gebruik maken? Het beroep van een verdachte op zijn zwijgrecht kan het misdrijf niet bewijzen, en kan de bewijslast ook niet lichter maken81. Uitzonderingen hierop worden door het EHRM wel aanvaard. Het Hof vindt dat het
78 Artikel 327 Wetboek van Strafvordering.
79 C. VAN DEN WYNGAERT, P. TRAEST, S. VANDROMME, Strafrecht en strafprocesrecht in hoofdlijnen, Maklu, Antwerpen, 2017, 1348 – 1350.
80 GwH 11 maart 2009, nr. 40/2009.
vanzelfsprekend is dat men iemand niet kan veroordelen enkel en alleen op basis van het stilzwijgen van die persoon, zij nuanceren hun standpunt door tegelijk te stellen dat bepaalde situaties duidelijk vragen om een uitleg van de beklaagde, en dat zijn stilzwijgen in dergelijke situaties wel in overweging mag worden genomen bij de bepaling van de overtuigingskracht van het bewijs van de vervolgende partij82. Men mag evenwel niet zover gaan om van een
verdachte uitleg te verwachten zonder dat er een aanzienlijke hoeveelheid bewijs in zijn richting wijst, omdat dit anders een omkering van de bewijslast zou inhouden83. Het Hof van
Cassatie heeft deze rechtspraak overgenomen in een arrest waarbij mede door de afwezigheid van verweer en door een beroep op het zwijgrecht, tot de veroordeling van de beklaagde werd beslist84. De rechter mag bovendien het begrip feitelijk vermoeden niet miskennen door er in
zijn beslissing gevolgen aan te verbinden die er niet mee in verband staan of door er gevolgtrekkingen aan te koppelen die onmogelijk op grond ervan kunnen worden verantwoord85.
Een goede illustratie over de inhoud van het begrip “feitelijk vermoeden” is een arrest van het Hof van Cassatie waarin een veroordeling gesteund wordt op vermoedens. Het gaat om de veroordeling van een persoon wegens het besturen van een voertuig op de openbare weg in een staat van dronkenschap86. In deze zaak werd de staat van dronkenschap vastgesteld op
basis van het feit dat de adem van beklaagde naar alcohol rook, zijn ogen doorlopen waren met bloed, zijn ademtest positief was, hij zelf verklaarde minimum vijf zware bieren gedronken te hebben, een eenvoudige optelsom niet te kunnen maken, … Het hoeft geen betoog dat de som van al deze gegevens geen lichtzinnig vermoeden van dronkenschap doen ontstaan.
Wanneer we het feitelijk vermoeden als bewijs bekijken in het licht van predictive policing kan op basis van de rechtspraak van het Hof van Cassatie besloten worden dat de resultaten van deze technologie niet als volwaardig bewijs kunnen gelden. Mocht een rechter beschikken over het gegeven dat een beklaagde zich in een hot spot voor autodiefstallen bevond, en louter op basis hiervan beslissen dat deze schuldig is aan dit misdrijf, koppelt hij gevolgtrekkingen aan de aanwezigheid van de beklaagde in de hot spot die onmogelijk op grond ervan kunnen worden verantwoord. Bij gevolg zal zijn veroordeling aanvechtbaar zijn. Daarnaast zal dit vermoeden veel te lichtzinnig zijn, wanneer we de hierboven aangehaalde standaard van
82 EHRM 8 februari 1996, nr. 18731/91, John Murray t. Verenigd Koninkrijk.
83 J. MEESE, “Het bewijs in strafzaken” in P. TAELMAN (eds.), Efficiënt procederen voor een goede rechtsbedeling, Mechelen, Wolters Kluwer, 2016, 513 – 514.
84 Cass. 2 september 2008, AR P.08.0393.N/1.
85 Cass. 20 december 2000, AR P.00.1307.F., Cass. 11 april 1997, AR C.95.0405.N., Cass. 12 maart 2007, AR C.07.0003.F., Cass. 5 oktober 2018, AR C.17.0584.N,
ECLI:BE:CASS:2018:ARR.20181005.1.
vermoedens in acht nemen. De loutere aanwezigheid van een persoon in een hot spot is mijn insziens een dergelijk triviaal gegeven dat er zelfs geen sprake kan zijn van een vermoeden.
Zou men een beklaagde kunnen veroordelen voor een misdrijf op basis van deze nuancering van het zwijgrecht en het aantreffen van de beklaagde in een hot spot? Hoewel dit een feitelijke beoordeling is die door de rechter dient te worden gemaakt, lijkt het vrij duidelijk dat de vereiste dat er reeds een aanzienlijke hoeveelheid bewijs richting zijn schuld moet wijzen dit belemmert. Aangezien het zich bevinden in een hot spot slechts een feitelijke, in se geen verdachte handeling is, lijkt het onwaarschijnlijk dat men dit gegeven als een aanzienlijke hoeveelheid bewijs zou beschouwen. Men zou kunnen argumenteren dat in combinatie met andere bewijsstukken dit gegeven mee kan worden genomen in de overweging, maar dit zal slechts in beperkte mate zijn.
Een belangrijk bewijsmiddel in het strafprocesrecht is het proces-verbaal, daarom wordt in de volgende paragrafen aandacht besteed aan de relatie tussen predictive policing en het proces-verbaal.
In de meeste gevallen zal het strafdossier en het bewijs grotendeels bestaan uit processen-verbaal87. Door BOCKSTAELE worden deze omschreven als: “officiële, schriftelijke akten van
wettelijke bevoegde officieren of agenten van gerechtelijke daders, een chronologisch, nauwkeurig en objectief relaas bevattend van eigen vaststellingen en opsporingen, afgelegde verklaringen en bekomen inlichtingen88. Het proces-verbaal waarmee het misdrijf vastgesteld
wordt is het aanvankelijk proces-verbaal89. Hierin worden de eerste vaststellingen gedaan. Het
kan de klacht die werd neergelegd door een benadeelde omvatten, maar bij een betrapping op heterdaad bevat het onder meer de omstandigheden waarin de beklaagde aangetroffen werd (art. 40 Wet op het politieambt). De manier waarop een proces-verbaal moet worden opgesteld werd niet expliciet geregeld in de wetgeving, maar er zijn wel enkele principes hieromtrent. Zo is een proces-verbaal authentiek naar vorm, maar niet naar inhoud. Zij hebben in principe geen sterkere bewijswaarde dan andere bewijzen90. Omtrent de bewijswaarde dient
er echter wel een belangrijke kanttekening te worden gemaakt die zich baseert op het onduidelijk opgestelde artikel 154 Sv. Uit dit artikel leiden de rechtspraak en de rechtsleer af dat er twee soorten processen-verbaal zijn die een wettelijk vastgelegde bewijswaarde bezitten, en bijgevolg ingaan tegen het principe dat de rechter het bewijs vrij beoordeelt. Men
87 M. VAN NOTEN, “Proces-verbaal tot bewijs van tegendeel”, Jura Falconis 2002 – 03, afl. 3, 337. 88 M. BOCKSTAELE, Processen-verbaal, Antwerpen, Maklu, 1997, 1., M. VAN NOTEN, “Proces-verbaal tot bewijs van tegendeel”, Jura Falconis 2002 – 03, afl. 3, 337.
89 C. VAN DEN WYNGAERT, P. TRAEST, S. VANDROMME, Strafrecht en strafprocesrecht in hoofdlijnen, Maklu, Antwerpen, 2017, 921.
