Herhaald slachtofferschap woninginbraak in Enschede, Maastricht en Groningen
Amsterdam, november 1998
Marije van Barlingen Robert van Overbeeke Hette Tulner
Guido Müller
Pepijn van Amersfoort Essy van Dijk
Inhoudsopgave
1 Inleiding
2 Herhaald slachtofferschap woninginbraak 2 . 1 H o e vaak komt herhaald slachtoffersch a p voor?
2 . 2 I s e r sprake van meer herhalingen d a n theoretisch verwacht?
3 Hot spots: locaties waar vaak wordt ingebroken 4 Tijdstip van inbraak
5 Tijdsverloop tussen de herhalingen
6 Lessen
6.1 Leveren van een gegevensbestand e nz.
6.2 Definitie van herhaald e i n braa k 6.3 O ntwik k e l i n g van de meetmethode
7 Conclusies Bijlage Literatuur
3
5 5 6
9
13 15
17 17 19 22 23 26
1 Inleiding
Noot 1
Naar aanleiding van Britse successen met het aanpakken van herhaald slachtofferschap van woninginbraak 1 heeft het Ministerie van Justitie een aantal grote steden gevraagd om te bezien of er in die steden 'hot spots' wat betreft (herhaald) slachtofferschap van woninginbraken voorkomen.
Indien dit het geval zou zijn, bood het ministerie de mogelijkheid van ondersteuning aan bij het opzetten en implementeren van (preventie)
projecten, gericht op dit verschijnsel.
Onderzoeksbureau Van Dijk, Van Soomeren en Partners te Amsterdam is daarbij door het ministerie gevraagd de gemeenten te ondersteunen bij het onderzoeken van herhaald slachtofferschap, de ontwikkeling van preventie
plannen en de evaluatie van projectmaatregelen.
Drie grote steden in Nederland hebben zich aangemeld bij het ministerie.
Dit zijn Enschede, Maastricht en Groningen. Ook Den Haag heeft contact gezocht met het Ministerie van Justitie, maar besloten zonder haar ondersteuning een project te starten. Wel neemt Den Haag deel aan de informatie-uitwisselingsbijeenkomsten.
De uitgangssituaties in Enschede, Maastricht en Groningen verschillen enigszins van elkaar . Bij de regiopolitie Twente, district Zuid-Twente (Enschede) bestaat al langer belangstelling voor een aanpak van woning
inbraken. In dit kader is een Vijfsterrenaanpak Woninginbraken door de politie ontwikkeld, waar maatregelen op het gebied van herhaald slachtofferschap gemakkelijk ingepast kunnen worden.
De regiopolitie Limburg-Zuid, district Maastricht wil juist eerst inzicht in het herhaald slachtofferschap verkrijgen alvorens hiervoor (eventueel) een plan van aanpak wordt opgesteld. Wel is woninginbraak reeds een
aandachtspunt in het kader van het Grote Stedenbeleid.
Bij de regiopolitie Groningen bestaat belangstelling voor een aanpak van herhaald slachtofferschap woninginbraken in het kader van het integrale plan voor het stedelijke speerpunt Woninginbraak en het Kwaliteit
verbeteringstraject van het betreffende district.
Herhaald slachtofferschap van inbraak wordt in dit onderzoek als volgt gedefinieerd:
Er is sprake van herhaald slachtofferschap van woninginbraak als een (al dan niet bewoonde) woning of de bijbehorende berging/box/schuur binnen een periode van drie jaar vaker dan één keer object is geworden van een (poging) tot inbraak, waarbij tussen opeenvolgende inbraken minstens 24 uur verstreken is en waarbij het slachtoffer aangifte gedaan heeft van inbraak.
Als een woning volgens deze definitie herhaald 'slachtoffer' is van inbraak, dan tellen alle inbraken op dat adres binnen de onderzochte periode (hier : drie jaar) mee voor de vaststelling van het totaal aantal inbraken op dat adres.
De reden om voor een tussenpoos van tenminste 24 uur te kiezen is, dat er in de praktijk een aantal gevallen voor bleek te komen waarbij binnen enkele uren na elkaar ingebroken was. Uit de bijbehorende processen
verbaal kon worden afgeleid dat het feitelijk ging om het afmaken van de eeste inbraak. Een periode van 24 uur bleek ongeveer de grens aan te geven tussen 'afmaken eerste inbraak' en 'volgende inbraak'.
Zie bijvoorbeeld Anderson c.s. (1995, 1997), Farrell e n Pease (1993), Forrester c.s. (1988, 1990), Pease (1998), Tilley (1993).
pagina 3 Herhaald slachtofferschap woninginbraak DSP -Amsterdam
Erratum
In de rapportage Herhaald Slachtofferschap van Woninginbraak zijn na het vermenig
vuldigen enkele storende fouten ontdekt.
• In alle delen van de rapportage is in de inleiding een zin weggevallen uit de defi
nitie van herhaald slachtofferschap, namelijk: "Insluipingen tellen (derhalve) niet mee."
• In de deelrapportage over Enschede:
pagina 4: iets boven het midden is bij de eerste "bullet" (dikke zwarte punt) het woord 'inbraken' weggevallen. Er hoort dus te staan: "in totaal zijn in Enschede in de onderzoeksperiode 4.295 inbraken gepleegd in 3.831 woningen."
pagina x: noot 1 is weggevallen. Deze luidde: "In Enschede is (in tegenstelling tot Groningen en Maastricht) het aantal woningen per buurt niet bekend, daarom zijn hier de absolute aantallen inbraken gebruikt. In het ideale geval zou het absolute aantal inbraken gerelateerd moeten worden aan het aantal woningen per buurt.
Dit kan de volgende zaken beïnvloed hebben: het is de vraag of de 'echte' hot spots er nu uitkomen, de vergelijking tussen algemene inbraak-hot spots en hot spots van herhaald slachtofferschap wordt daarmee twijfelachtig . Zelfs als wel de 'echte' hot spots naar voren komen, is de rangorde van deze buurten vermoede
lijk niet correct."
Voorliggend rapport bevat de resultaten van de nulmeting . De onderzoeks
vragen waren àf er sprake is van herhaald slachtofferschap, of dit vaker voorkomt dan verwacht, waar dit dan plaatsvindt en wat de specifieke kenmerken ervan zijn.
Om te achterhalen hoeveel woningen herhaaldelijk 'slachtoffer' werden van woninginbraak is aan elke deelnemend korps gevraagd de plaatselijk als meest betrouwbaar beschouwde politiegegevens over woninginbraak te leveren. In Groningen en Enschede zijn die uit BPS, in Maastricht uit HKS afkomstig.
In alle drie de steden werden gegevens over een periode van drie jaar gevraagd. In Groningen ging het om gegevens van 1/4/, 94 tot en met 31/3/'97, in Maastricht om gegevens van 1/1/,95 tot en met 31/12/'97, in Enschede om gegevens van 1/1/'94 tot en met 31/12/,96.
Leeswijzer
De onderzoeksresultaten staan weergegeven in de hoofdstukken 2 tot en met 5. In hoofdstuk 2 wordt behandeld hoe vaak herhaalde inbraken voorkomen en of dit afwijkt van wat theoretisch verwacht kan worden.
In hoofdstuk 3 wordt bekeken in welke buurten en straten de meeste (herhaalde) inbraken voorkomen, de zogenaamde hot spots.
In hoofdstuk 4 wordt de verdeling van de (herhaalde) inbraken over het jaar behandeld. In hoofdstuk 5 wordt de tijdsduur tussen twee opeenvolgende inbraken bekeken.
In hoofdstuk 6 worden de lessen gepresenteerd die tijdens het
onderzoeksproces zijn opgedaan. Deze kunnen van nut zijn voor andere gemeenten .
In hoofdstuk 7 worden tot slot de conclusies getrokken.
pagina 4 Herhaald slachtofferschap woninginbraak DSP -Amsterdam
2 Herhaald slachtofferschap woninginbraak
2.1 Hoe vaak komt herhaald slachtofferschap voor?
Ta bel 2 . 1
Noot 2
H et a antal inbraken per stad is s i m pelweg getel d . Met behulp v a n de definitie i s o o k het a a ntal herhaalde inbraken g eteld , alsmede het aantal woningen d at daarbij betro k k e n was. Met deze l aatste twee gegevens is het gemiddelde a a ntal herhalingen per woning berekend . I n tabel 2 . 1 worden d e u it komsten gepresenteerd. Ter verge l i jking zij n de gegevens v a n de regio H aa g l a nden opgenomen.
Aantal i n braken en herhali n g e n in onderzoe ksperiode (3 jaar)
Groningen Enschede Maastricht I Haag-
I
landentotaal aantal inbraken 10.004 4 . 295 2.667
I
36.434totaal aantal herhaalde inbraken 2.091 847 396
J
4.259percentage herhaalde inbraken (van het 2 1 20 1 5 I 12
totaal aantal inbra ken)
I
gemiddeld aantal herhalingen per 2,2 2,2 2,2 I 1,1
woning (alleen de herhaald s lachtoffer- I
schapwoningen) I
• U it tabel 2 . 1 blij kt d at in Groningen eenvijfde deel v a n alle in bra ken in de onderzoe ksperiode v a n d rie jaar een herhaalde inbraak betreft. I n de onderzoe ksperiode hebben 9 5 5 panden met herhaalde i nbra a k te maken gehad, dat wil zeg g e n : in 1, 1 % van a l le Groningse woningen (totaal waren dat e r 8 3 . 7 5 0 per 1-1 2-1996) werd meerdere malen i ngebroken .
• I n Enschede betreft herh a a l d slachtofferschap van i n braak e e nvijfde deel van alle inbra ken in d e onderzoe ksperiod e . I n de onderzoe ksperiode van 3 jaar kregen 383 wonin g e n te maken met herhaalde i nbra a k . Dit bete kent d at in 0 , 6 % van a lle woningen in Enschede ( 6 7 . 6 8 2 in totaal per 3 1-12- 1996) meerdere malen i s i ngebroken
• I n M a a stricht betreft ruim eenzeve nde v a n a lle inbra ken in de
onderzoe ksperiode een herhaa lde in braa k . Er zijn in M aastricht in tota a l 5 1. 7 2 7 woningen ( per 3 1 - 12 -1996) . M e t a ndere woorden : v a n alle woningen in M aastri cht werd in 0,3 % meerdere malen ingebroken.
• Ter vergelij k ing e n kele cijfers van het H a agse project , dat een eigen a nalyse heeft gemaakt van a lle in H KS gereg istreerde woni nginbra ken van de regi o H aa g l a nden u it de periode 1993 tot e n m et 19962:
eenachtste v a n de i n bra k e n betreft e e n herhaling. I n de onderzoe ks
periode van 4 jaar kregen 3 . 430 woningen met herhaalde inbraak te m a ken . H oeveel procent v a n het totaal a antal woningen in de regio H a a g landen dat is, i s niet bekend .
De lagere score v a n M aastricht op proportie herhaalde i n braken zou te m a ken ku nnen hebben met d e gegevensbro n : H KS . In d e a ndere twee gemee nten i s namelij k BPS a ls gegeve nsbron gebru i kt (zie inleidi ng) . BPS is
De werkwijze in Haaglanden wij kt op details af van de onze. In de definitie van herhaald slachtofferschap in H aaglanden tel len de schuurtjes en (kelder)bozen die niet rechtstreeks in verbinding staan met de woning niet mee. Bovendien is de onderzoeksperiode een jaar langer, namelijk 4 jaar. Voorts is als bron niet alleen HKS, maar ook de Politiemonitor gebruikt. De verdere wijze van vergelijke n is ident i e k .
Tabel 2.2
een primair bestand, HKS een secundair bestand (een soort afgeleid bestand) voor een speciaal doel. Er mag evenwel worden verwacht dat eventuele uitval van gegevens geheel willekeurig en over de gehele linie gebeurt. Er zouden in dat geval dus alleen minder inbraken in het bestand terecht komen en alle daarvan afgeleide maten zouden lager uitpakken. De proportie herhalingen zou echter gelijk moeten blijven met de proportie herhalingen in een primair bestand. Met andere woorden: het feit dat in Groningen en Enschede eenvijfde van alle inbraken een herhaling betreft, terwijl dit in Maastricht eenzevende is, houdt een 'echt' verschil in. Het lagere aantal inbraken in Maastricht zou een 'kunstmatig' verschil kunnen inhouden, dat veroorzaakt wordt door het gebruik van een andere bron ..
Uit het gemiddelde aantal herhalingen per woning in tabel 2.1 blijkt al dat in sommige woningen waar herhaald is ingebroken vaker dan twee keer is ingebroken. Anders kan het gemiddelde immers niet hoger dan 2 zijn. In tabel 2.2 is te zien hoe de (frequentie)verdeling van het aantal herhalingen per woning is in elke stad.
Aantal inbraken op zelfde adres in onderzoeksperiode (3 jaar)
Hoe vaak ingebroken Groningen Enschede Maastricht
lx 79 1 3 3448 227 1
2x 8 1 7 322 1 56
3x 1 03 47 1 5
4x 29 1 1 4
5x 4
6x of meer keer 2 2 2
Op zich zegt deze frequentieverdeling weinig. Om te weten te komen of deze duidt op iets bijzonders wordt in paragraaf 2.2 ter vergelijking
berekend wat de theoretische kans op 2x, 3x, 4x enz. slachtofferschap van woninginbraak is.
2.2 Is er sprake van meer herhalingen dan theoretisch verwacht?
In de tabellen 2 . 2 tot en met 2.4 wordt weergegeven in hoeveel woningen theoretisch verwacht mag worden dat er herhaaldelijk wordt ingebroken.
Als basis voor deze berekening is het inbraakrisico gebruikt. Verder wordt er gebruikt gemaakt van een zogenaamde Poissonverdeling. Deze verdeling is speciaal geschikt voor kansprocessen waarbij de kans op een ' treffer' (een specifieke gebeurtenis) relatief klein is. De gehanteerde formule luidt :
P(al = (L'/a!)é
Hierbij is a = het aantal inbraken in de woning, e = het grondtal natuurlijke logaritme (een constante, namelijk ongeveer 2, 718) en L = het
inbraa krisico.
Door de aldus berekende kansen te vermenigvuldigen met het totaal aantal woningen in de betreffende gemeente, is het aantal woningen berekend waarvan verwacht kan worden dat er herhaald (a maal) is ingebroken.
Deze kansen zijn afgezet tegen de werkelijke aantallen herhalingen die gevonden zijn in de drie steden (tabel 2. 3 tot en met 2.5).
pagina 6 Herhaald slachtofferschap woninginbraak DSP -Amsterdam
Tabel 2.3
Tabel 2 . 4
Groningen: theoretisch verwacht aantal woningen waar herhaald zou moeten zijn ingebroken versus werkelijkheid
Aantal inbraken Verwacht aantal woningen Werkelijk aantal woningen
2x 422 817
3x 14,9 103
4x 0,4 29
5x 0,4 4
6x 0 2
Totaal 438,9 955
Herhaald slachtofferschap van inbraak komt in de Groningse
werkelijkheid 955 maal voor terwijl 438,9 maal verwacht kon worden;
dat is dus 2,2 maal vaker dan verwacht.
De kans op slachtofferschap van nóg een inbraak blijkt toe te nemen naarmate er vaker is ingebroken in een woning: het verschil tussen het verwachte aantal inbraken en de werkelijke aantallen inbraken neemt toe naarmate er vaker is ingebroken.
Enschede: theoretisch verwacht aantal woningen waar herhaald zou moeten zijn ingebroken versus werkelijkheid
Aantal inbraken 2x
3x 4x 5x 6x 7x
Totaal aantal woningen waar herhaald is ingebroken
verwacht aantal woningen 127,9 2,7 o o o o 130,6
werkelijk aantal woningen 322 47 11
383
Herhaald slachtofferschap van inbraak komt in Enschede in werkelijkheid 383 maal voor terwijl 1 30,6 maal verwacht kon worden; dus 2,9 maal vaker voor dan verwacht.
De kans op slachtofferschap van nóg een inbraak blijkt toe te nemen naarmate er vaker is ingebroken in een woning: het verschil tussen het verwachte aantal inbraken en de werkelijke aantallen inbraken neemt toe na:umate er vaker is ingebroken.
Tabel 2 . 5
pagina 8
M aastricht: t heoretisch verwacht a anta l woningen waar herhaald zou zijn ingebroken versus werkelij kheid
Aantal inbraken Verwacht a a ntal woningen Werkelijk aantal woningen
2x 65,3 1 56
3x 1 , 1 1 5
4x o 4
5x o
9x o 2
Totaal 6 6,4 178
• Zoals blijkt uit tabel 2 .5 komt herh a a l d slachtofferschap van i nbra a k o o k i n M aastricht v e e l v a ker v o o r d a n verwacht m a g worden. Terwijl op basis van kansbere kening verwacht kon worden dat in 66,4 woni ngen meer d an één m a a l zou word en i ngebroken, blijkt in 178 woningen meermalen te zijn i ngebro ken; dit is dus 2 , 7 maal v a ker voor d a n verwacht .
• De kans op slachtoffersch a p van nóg een i nbraa k b l i jkt toe te nemen naarm ate er vaker is i ngebro ken i n een woning: het verschil tussen het verwachte aantal i nbra ken en de werkelijke aantallen i nbra ken neemt toe naarmate er va ker is i ngebroken.
Ter vergel ijking enke le andere uitkomsten: i n het Haagse project komt herhaald slachtofferschap van woni ngi nbra a k 2 , 2 x zo v a a k voor als verwacht. I n heel Nederland komt volgens een secund a i re analyse van gegevens van de Pol i tiemonitor uit 1993 en 1995 herha a l d
slachtofferschap van woninginbra a k 2 , 5 x z o vaak voor a l s verw a c ht ( H a kkert en Oppenhuis, 1 996) .
Conclusies
Het totaal inbra ken is in G roningen veruit het hoogst . Enschede komt op de tweede plaats, M aastric h t op de derd e . H et versch i l in gegevensbron ( H K S i n Maastricht, BPS i n G roningen en Enschede) kan hierbij een verklarende factor vormen.
De proportie herhaalde inbra ken is i n G roningen en Enschede vrijwel even hoog (na m e l i jk eenvijfd e ) , terwijl Maastricht een d u idelijk l a ger a a ndeel herhaalde inbra k e n heeft ( namelijk eenzevende van het totaal aanta l inbraken) . De a fwijkende score van M aastricht kan niet
toegeschreven worden aan het geb r u i k van verschillende bronnen. H et betre ft dus een reëel versch i l .
I n a l l e drie d e steden komt herh a a l d slachtofferschap van woninginbra a k vaker voor d a n verwacht wordt op grond van kans bere kening (namelijk 2-3x vaker) . Dit is conform het "Nederlands gemiddelde".
I n a l l e drie steden blij kt d a t de k a ns op slachtoffers c h a p van nóg een inbra a k toeneemt n�armate er vaker is i ngebroken i n een woni ng; het versc hil tussen het verw ac hte a anta l inbra ken en de werkelijke a anta llen i nbra ken neemt toe naarm ate er v a ker is i ngebroken.
• De bovenstaande gegevens m a ken het waarschijnl i j k d at herhaalde inbra ken in eenze l fde woning niet onafhankel i jk van e l kaar zijn. I n de l iteratuur worden diverse factoren h iermee i n verband gebracht: leefstijl van de bewoner, kenmerken van de woning, kenmerken van de buurt, kenmerken van de dad e r (sl, etc.
Herhaald slachtofferschap woningi n braak DSP -Amsterdam
3 Hot spots: locaties waar vaak wordt ingebroken
Voor de drie onderzochte steden is nagegaan in welke buurten en straten de meeste (herhaalde) woninginbraken voorkomen. Dit zijn de zogenaamde hot spots. We onderscheiden dus hot spots van inbraken en hot spots van herhaalde inbraak.
Verder is getracht gemeenschappelijke factoren te ontdekken in de hot spots van de drie steden, die een aanzet tot verklaring kunnen vormen.
In Maastricht en Groningen is bekend hoeveel woningen elke buurt heeft, hier is daarom het aantal inbraken per buurt gerelateerd aan het aantal woningen per buurt3 . Aangezien er geen gegevens beschikbaar zijn over het aantal woningen per straat is er op het niveau van straten uitgegaan van het absolute aantal inbraken in een straat.
Uit de gevonden cijfers zijn de volgende conclusies te trekken:
Groningen
De buurten waar veel wordt ingebroken wordt en waar veel herhaald in
gebroken wordt komen voor meer dan de helft overeen; Concordiabuurt, Vinkhuizen-Zuid en Stadscentrum komen in beide lijsten voor en
verschillen hooguit één plaats in de ranglijsten.
De buurten waar veel herhaalde inbraken plaatsvinden, concentreren zich in de noord westflank van de stad (globaal tussen Van
Starkenborghkanaal en Hoendiep) . Het betreft overwegend naoorlogse buurten die in de jaren '60-'70 zijn gebouwd, slecht onderhouden en slecht beveiligd zijn en dreigen te verpauperen. Er staan relatief veel flatgebouwen met flink wat groen ertussen. Tussen de
laagbouwwoningen zijn veel lange, donkere brandgangen. Het merendeel van de woningen (plm. 80%) is corporatiebezit. Er wonen veel alleenwonenden, zoals studenten, werkende jongeren en bejaarden.
Het Universiteitscomplex staat bij de herhaalde inbraken op de tweede plaats en komt niet voor in de top-5 van adressen waar het meest wordt ingebroken. Dit heeft te maken met de rekenmethode en het feit dat er slechts 106 woningen op het Universiteitscomplex staan. Er is immers gedeeld door het aantal woningen per buurt om tot die top-5 te komen.
Enkele herhalingen in bijvoorbeeld twee panden leiden dan al gauw tot een hoge notering in de top-5 van herhalingen. Beleidsmatig is hier natuurlijk weinig mee aan te vangen.
Van de zes straten waar de meeste herhaalde inbraken plaats vinden, staan er vier in de algemene top tien van straten waar vaak in wordt gebroken, namelijk: Aquamarijnstraat, Concordiastraat, Lijzijde en Froukemaheerd.
Dat de bovenstaande straten veel (herhaalde) inbraken kennen, kon de Groningse politie in bijna alle gevallen verklaren uit het feit dat het lange straten, straten met veel flats of straten met veel studentenhuizen betreft.
Opvallend weinig straten waar de meeste (herhaalde) inbraken plaatsvin
den liggen in de buurten met de meeste (herhaalde) inbraken.
Noot 3 In Enschede is het aantal woningen per buurt (WBS-gebied; WBS staat voor wijk, buurt, straat) niet bekend, daarom zijn hier de absolute aantallen inbraken gebruikt. Dit kan de volgende zaken beïnvloed hebben: het is de vraag of de 'echte' hot spots er nu uitkomen, de vergelijking tussen algemene inbraak-hot spots en hot spots van herhaald slachtofferschap van inbraak wordt daarmee twijfelachtig. Zelfs als wel de 'echte; hot spots naar voren komen, is de rangorde van deze buurten vermoedelijk niet correct.
o
Enschede
Drie van de zes buurten in de top-4 van buurten waar veel herhaald ingebroken wordt, zijn ook terug te vinden in de top-5 van buurten waar het meest wordt ingebroken.
De hot spotbuurten kenmerken zich overwegend door naoorlogse bouw (plm. jaren '60) met relatief veel flatgebouwen en een slecht
onderhouds- en beveiligingsniveau. Er wonen verhoudingsgewijs veel alleenwonenden (studenten, bejaarden, werkende jongeren,
alleenstaande ouders) en veel mensen met lage inkomens zoals WAO
ers, allochtonen, verslaafden (Deppenbroek, Roombeek, Twekkelerveld).
Het betreft zowel (voormalige) ambtenarenbuurten ( Deppenbroek) als arbeidersbuurten (Pathmos, Roombeek, Zeggeit). Een enkele buurt kent beter gesitueerde, oudere bewoners (Hogeland) . De wijken Velve en Lindenhof worden daarentegen gekenmerkt door een sociaal zwakkere bevolking met een groot aandeel drugsdealers en -verslaafden.
Overigens is volgens de politie uit eerdere projecten gebleken dat drugs in vrijwel alle hot spotbuurten een rol spelen. Driekwart van de inbraken zou drugsgerelateerd zijn. Met name de aanwezigheid van
drugswoningen zou hiervoor verantwoordelijk zijn. Ook ligt er een duidelijke relatie met de levensstijl van de bewoners (veel uitgaan dus veel geld nodig, überhaupt veel uithuizig, weinig sociale cohesie).
Opvallend is dat Pathmos-Noord, Velve en Zeggeit niet voorkomen in de
pagina 10 Herhaald slachtofferschap woninginbraak DSP -Amsterdam
i nb ra k e n top-5, maar wel bij de herhalingen top-4 .
Van de zeven straten waar de meeste herhaalde inbra k e n plaats vinden, staa n e r vier in de algeme n e top tien van straten waa r vaa k in wordt g e b ro ken, n a me l ij k : de Lintveldebrin k , Lipperkerkstra at, Deurningerstraat e n de Roomweg .
Veel straten w a a r de meeste ( herhaalde) inb ra ken pla a tsvinden l iggen in de buurten met de meeste ( herhaalde) inbra k e n .
Maastricht
De buurten w a a r veel wordt ingebro ken wordt en w a a r veel herhaald wordt ingebroken komen g rotendeels overe e n : Oostermaas (ook bekend a l s Wittevrouwenvel d ) , Statenkwartier, City en Scharn kome n in beide l ijsten voor. Alleen Biesla n d komt n iet voo r in de top-5 van meeste inbra k e n . Omg e k eerd komt het Jekerkwartie r niet voo r in de top-5 van herhaalde inbra k e n .
De buurten w a a r veel herh a a lde inbraken plaatsvin d e n , de zogenaamd e hot spots, concentreren zich in en direct rond d e bin nenstad en o p de oostoever van de Maas. Z ij kenme rken zich door een overwegend naoorlogse bouwtijd (jaren '50-'60) met veel laagbouw . Woningen uit d ie tijd zij n doorgaans slecht beve iligd en kennen een onderhoudsnivea u d a t te wensen o verlaat.
Van de tien straten waar d e meeste herhaalde inbra k e n pla a ts vinden, sta a n er zes in de algeme n e top tien va n straten w a a r vaa k wordt ingebroken, n a melijk: de Statensingel, Bergerstraat, Burg . van Oppenstraat, H e rbenusstraat, Meerssenerweg en Wilhelminasingel . Zes va n de tie n straten met de meeste (herhaalde) inbraken l iggen o o k i n buurten met de meeste ( herhaalde) inbra k e n .
Conclusie
Bij alle drie de steden zijn d e buurten waar veel wordt ingebroken voor onge veer de helft dezelfde a ls waar veel herhaald wordt ing e b roken.
Wat de straten betreft k o men de hot spots van inbra k e n minder vaa k overeen met die va n herhaalde inbra ken.
Met uitzo ndering van Gro n ingen liggen de straten met veel ( herhaalde) inbraken overwegend in de buurten met veel ( herh a a l d e ) inbra k e n . De gemeenschappelijke k e n merken van de buurten met veel herhaalde inbraken b l ij ken in a l l e d rie de steden te zij n :
overwegend sociaal zwa kkere buurten met lage sociale cohesie naoorlogse bo uwtijd (met name jaren '50-'70)
woningen met een slecht beveil ig ingsnivea u / slecht onderhoudsnivea u
verhoudingsgewijs vee l a l l eenwonenden met e e n l a a g in k omen Het gaat kennelij k n iet zoze e r om rijke buurten met potentieel vee l buit, maa r vooral om buurten d ie fysie k a l s achterstandsbuurt gekensch etst kunnen word e n en sociaal weinig cohesie en weinig socia l e controle k e n n e n . De bouwtijd is vermoedelij k van minder bela n g . U it eerd e re pro jecten is bekend dat het veeleer om het slechte beve il ig ingsnivea u ( meestal samenhangend met achterstallig onderhoud ) va n de woningen gaat. E n kele j a ren geleden b e vonden d e rgelij ke wonin g e n zich voo ra l in de vooroorlogse en 1ge eeuwse wijk e n . Na de stadsvernie uwingsgolf waarin d eze wij ken g rondig zijn opge kn apt, zien we dat nu de ( vroeg-) na oorlogse w ijken rel a tief het slechtst onderhouden zij n en het laag ste beve il ig ings
n iveau hebbe n . De n aoorlogse wijken zijn kennelij k de n ie uwe a c hterstandswij k e n .
pagina 12 Herhaald slachtofferschap woninginbraak DSP -Amsterdam
��- -� ---------
4 Tijdstip van inbraak
De spreiding over het jaar
I n d e volgende twee a fbeeldingen wordt voor de drie onderzoeksgemeenten weergegeve n : de spreid ing van alle woningin bra ken ove r het jaa r (Afb. 4. 1 ) en de spreid ing van herhaalde inbra k e n o ver het jaar (Afb. 4 . 2 ) .
Afbeelding 4 . 1 Aantal inbraken per m a a n d in onderzoe kspe riode
1000,-�---
""1/
, ... , ... '1""""""'1\\\\\
\\ll\\"'\
111"" ""\'l""'",,
\\\\\\'''''' , ... "
1" lll'" ""'11', ,\l\\'" '''",,,_ _"'IIt"
800 ----� lI, "1 , ... '" ",... '1 "1/ "" " ..
600 -'---
...
lIl", " ... ,... """"""""""
"'I","'"
4001 ' __ ----... ,,------ -- � ...
200
0-11---
februari april
januari maart
1111111111111 Groningen
mei
... "
juni augustus oktober
juli september
- - Enschede Maastricht
Afbeelding 4 . 2 Aantal herhaalde inbra ken per maand in onderzoeksperiode 250,---
november
december
'" \\\ll
... '" '!1'111 .\�
200---
,'\.... 1II'n\\\
150
� �
,
111 ,1IlIlIlllIllIlf', ... '�
I
',.41 ... 1111 ... "'''." ... " "',.,. ,\\\ \",\ I."""" '''III1I1I1II1I�' "IIIIII�(\\\"-'-----------
1oo-L
... -
-...
... ---
-- -....
--- ...
50 -�---
o
-1. 1
_____ --,-februari
januari maart
111111111111
---�
april juni
mei
-T
augustus oktober
juli september
Groningen - - Enschede Maastricht
december november
Groningen
• In de maanden oktober tot en met januari vinden relatief de meeste inbraken plaats. In mindere mate springen de maanden maart en juli eruit. Relatief de minste inbraken vinden plaats in mei en september.
• Bij de herhaalde inbraken komen ook de maanden oktober tot en met januari sterker naar voren dan andere maanden. Met enige goede wil zijn ook lichte pieken te zien rond maart en (juni/)juli, maar het verschil met de andere maanden is gering. Ook de dalen rondom mei en
(augustus/)september komen hier tot uiting, maar het verschil met de andere maanden is klein. Samenvattend kunnen we dus stellen dat het patroon van de spreiding van alle inbraken terugkomt in het patroon van de herhaalde inbraken, maar dan sterk gedempt. Het verschil tussen beide patronen is overigens wel significant.
Enschede
• In januari, februari en november vinden meer inbraken plaats dan in de andere maanden. In juni vinden relatief de minste inbraken plaats.
• De herhaalde inbraken komen in januari, april en november meer voor dan in andere maanden. In maart en juni vinden relatief de minste herhalingen plaats.
• Het patroon van herhaalde inbraken komt slechts voor een deel overeen met dat van alle inbraken in het algemeen. Het verschil is significant.
Maastricht
• Met name november tot en met januari vallen op door de grote aantallen inbraken . In de maanden april tot en met juni wordt juist weinig
ingebroken, waarbij mei de rustigste maand is.
• Bij de herhaalde inbraken bevindt zich een piek in september/oktober en in januari/februari. Dit spoort dus niet helemaal met het patroon in de
'inbraken algemeen'. Het dal in mei komt wel terug in beide patronen.
Het verschil tussen de verdeling van herhaalde inbraken en van algemene inbraken is significant.
De spreiding over de dagdelen van een etmaal en over de dagen van de week
Hierover blijkt het lastig uitspraken te doen, omdat tijdstippen niet altijd betrouwbaar worden geregistreerd. Vaak wordt er bijvoorbeeld een ruime marge aangegeven, bijvoorbeeld: "de inbraak vond plaats tussen 20.00 uur en 24.00 uur", "de inbraak vond plaats tussen 25/12/'97 en 6/1 /'98". In het gegevensbestand wordt soms slechts één van deze tijden of data opgenomen . Ook komt het voor dat de tijd waarop het incident is ingevoerd in het registratiesysteem wordt ingevuld. In dat geval kan er dus al gauw een paar dagen verschil zijn met het het tijdstip waarop het feit plaatsvond.
Kortom: deze informatie bleek niet betrouwbaar genoeg om hier te
gebruiken. De registratiegegevens zijn wel betrouwbaar genoeg om als basis te dienen voor een overzicht van de spreiding over het jaar, zoals hierboven.
Conclusie
De maanden waarin veel herhaalde inbraken plaatsvinden, zijn slechts in ongeveer de helft van de gevallen maanden waarin in het a/gemeen veel wordt ingebroken in de drie steden. De verschillen zijn zelfs significant.
Kennelijk vinden herhalingen dus niet geheel willekeurig plaats (anders zouden ze immers dezelfde verdeling hebben als alle inbraken), maar dat ze een eigen dynamiek hebben die slechts voor een deel overeenkomt met die van inbraken in het algemeen.
pagina 14 Herhaald slachtofferschap woninginbraak DSP -Amsterdam
5 Tijdsverloop tussen de herhalingen
Hoeveel tijd zit er tussen twee inbraken in hetzelfde woning? Dat is de vraag die in dit hoofdstuk centraal staat. Met deze informatie kan bepaald worden wanneer het risico van herhaling het grootst is. In afbeelding 5. 1 wordt de verdeling van het tijdsverloop in de drie steden weergegeven.
Afbeelding 5.1 160
Aantal herhalingen na de eerste inbraak (per maand)
20
0--'---
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 maanden na eerste inbraak
, ... , ... " Groningen Enschede Maastricht
Tabel 5 . 1
Globaal blijkt dat de tijd tussen twee inbraken varieert tussen een dag en ruim twee jaar.
De gemiddelde tijdsduur tussen twee inbraken op hetzelfde adres varieert van 8, 5 maand (Enschede, namelijk 254 dagen) via ruim 9 maanden (Groningen: 280 dagen) tot bijna 10 maanden (Maastricht: 291 dagen).
Overal blijken de meeste herhalingen in de eerste weken na een inbraak plaats te vinden. In afbeelding 5.2 belichten we daarom de eerste acht weken apart.
Onderstaand (tabel 5.1) wordt aangegeven hoe het percentage herhalingen verloopt in de tijd. Dat wil zeggen: er wordt aangegeven hoeveel procent van de herhalingen heeft plaatsgevonden na 1 week, 1 maand, een half jaar, 1 jaar na een inbraak. Ter vergelijking zijn de gegevens van het project in Den Haag in de tabel opgenomen.
Tijdsverloop van het percentage herhaalde inbraken
% na % na % na een % na % na
1 week 1 maand half jaar 1 jaar 2 jaar
Groningen 5 14 46 68 94
Enschede 10 24 52 7 1 93
Maastricht 9 19 45 65 89
�---
Den Haag 16 42 63 87
Afbeelding 5 . 2
pagina 16
I n tabel 5 . 1 is te zien dat in 1 week tijd a l 5- 1 0 % van de herhalingen heeft plaatsgevonden. Na 1 m a a nd l igt dat percentage op 14-24 en na een half jaa r op vrijwel de helft . Een jaa r na een inbraak is ongeve e r 65-70% van de herhalingen uitgevoerd en twee jaa r na d ato ongeveer 90 % . De resterende herhalingen vinden meer dan twee jaa r na een inbra a k pla ats.
I n het H a agse project liggen d e percenta g es een fractie l ager, maar is het patroon vergelijkbaar.
O m d a t het merendeel van de herhalingen in de eerste m aand na een inbraak pla atsvindt, worden de eerste weken in afbeeld ing 5 . 2 a pa rt ond e r de loep genomen.
Aantal herhalingen in de eerste acht weken na een inbraak
10 �
",.
'---��>...c::::.:..-=
-_ ",. .",--0---
1 2 3
"'"""""11 Groningen
4 5
weken na eerste inbraak --- --- Enschede
6 7 8
Maastricht
• Met name in de eerste week na een inbra a k vinden veel herhalingen plaats. In de tweede wee k is het a anta l herhalingen g e h a lveerd en in de weken daarna nee m t het a a ntal herhalingen geleid e l ijk steeds verder a f ( met a f en toe e e n u itsch ieter naar boven of beneden). Na t w e e jaar (niet te zien in de a fbeeldingen) is de kans op herhaling a fgenomen tot vrijwel nul .
• Deze bevindingen komen overeen met die in de Britse onderzoeks
l iteratuu r en met d ie in het H a a gse project.
Herhaald slachtofferschap woninginbraak DSP -Amsterdam
6 lessen
De ervar i n g e n m e t het u i tvoeren van d e voorgaande berekeningen zijn toe te spitse n op d e volgende pu nten:
• l everen van gege vensbestanden u i t de pol itie registratie;
• defi n i tie van ' herhaalde i n braak';
• ontw i k ke l ing van de meetmethode .
6.1 leveren van een gegevensbestand uit de politieregistratie
Keuze van een bron
Als bron van i n formatie ove r (herhaal d ) slac h tofferschap van woningin braak hebben we aangiftegegevens uit de politi ereg istratie ge brui kt. Als
alternatieve n h adden we bijvoorbeeld o o k ku n n e n kiezen voor
d aderi n terviews of slachtofferi n terviews. Daar kleven e c h ter de nodige bezwaren aan . H e t gebruik van aangiftegegevens uit de politiereg istratie is overigens n i e t vrij van bezwaren, maar valt te prefereren i n vergelij king met de alternatie ve n (zie voor e e n overzi c h t van bezwaren per bron bijvoorbeeld Kleemans, 1 996) .
Bij aang i ften moet bedacht worden d at het altijd om e e n onderschatti ng g aat van het werkelijk aantal i n braken, omdat niet iedereen aang i fte doet van een w o n i n g i n b raak . Nie t al le in braken komen dus ter kennis van de pol i tie. O ve rigens is het aang i fteperce n tage van wonin g i nbraak hoog ( l andelijk o n geveer 80%; zie Eij ken, 199 3 . In E nschede zelfs ongeveer 90%; zie Kleemans, 1996) . Met de o n d erschatting valt het waarschij n l ijk d u s wel mee . Voor pogingen tot won i n g i nbraak ligt het aangiftepercentage doorgaans rond de 50% ( i n D e n Haag bleek het echter op 27% te liggen, zie Arends, 1 99 7 ) . Aangezie n pog i n g e n ook i n de defi nitie zijn opgenomen, betekent d i t d at het aantal pog i ngen i n de bestanden beduidend sterker ondersch at is dan het aantal geslaagd e i n braken.
Voor herhal i ng e n geldt dat het aangifte percentage relatief steeds lager wordt naarm ate het aantal herhali n g e n toe neemt. De aangifte be reidheid van slachtoffers neemt namelij k af naarmate ze vaker slachtoffer zijn geworden.
D it valt theore tisch te verklaren. I m m e rs, als d e aangifte bereidheid 80% is, is de aang ifte bere i d heid voor slachtofferschap van twe e opeenvolgende i n braken ruwweg4 80% maal 80%, ofwel 64%. Voor elk volgend
slachtoffersch ap van i n braak d aalt de theoretische aang i ftebereid heid op overeen k o m stige wijze, ook als de meer verfijnde for m u le word t gebruikt die in parag raaf 2.2 is gepresenteerd .
Keuze van een registratiesysteem
Er z i jn d i ve rse pol i tiereg istratiesyste m e n waaruit men k an kiezen als m e n een analyse w il u i tvoere n . I n het algemeen k an er m i n i m aal g e kozen word e n u i t een bed rijfsprocessensysteem (zoals B P S ) e n e e n systeem voor
opsporingsdoeleinde n (zoals H KS) . Bij d i t pro ject hebben we de keuze vooral laten afhangen van de vraag w e l k systeem pl aatselijk het meest nau w k e u rig e n structu reel wordt bijgehouden wat betreft het delict woningin braak . I n twee steden kregen w e zodoende gegevens u i t BPS, i n één u i t H KS . BPS is e e n zogenaamd pri m air bestand, H KS e e n secundair. Dat w i l zovee l
Noot 4 Eigenlijk zou de nauwkeuriger formule uit paragraaf 2.2 hier gebruikt moeten worden, waarbij voor L niet het inbraakrisico maar de aangiftebereidheid wordt ingev u l d . In essentie komt het echter grofweg neer o p kwadrateren van de aangiftebereidheid. Om redenen van
begrijpelijkheid wordt hier daarom deze grove bere kening gebruikt.
Noot 5
pagina 18
zeggen als: binnenkomende gegevens worden direct geregistreerd in een primair bestand zoals BPS, maar pas daarna doorgesluisd naar secundaire bestanden (met een speciaal doel) zoals HKS. Tussen een primair en een secundair bestand zit dus: tijd, selectie en een mogelijke foutmarge. Dat maakt BPS in principe tot een vollediger (en meer valide) gegevensbestand dan HKS. Soms is er in politiekorpsen echter een speciale functionaris of afdeling die speciaal toeziet op de nauwgezette invulling van secundaire bestanden. In dat geval hebben die secundaire bestanden eveneens een zeer hoog volledigheidsgehalte (en dito validiteit).
Gegevensextractie
Het leveren van de benodigde gegevens blijkt veelal lastig werk voor de politie, vooral als deze gegevens als elektronisch bestand (bijvoorbeeld op diskette) geleverd moeten worden. De politieregistratiesystemen zijn namelijk minder geschikt voor data-extractie en -analyse om de eenvoudige reden dat ze daar nooit voor bedoeld zijn geweest. Om het populair te zeggen: je kunt er van alles aan informatie instoppen, maar daarna krijg je het er haast niet meer uit. Ten opzichte van enkele jaren geleden is het overigens al een flinke verbetering dat het nu überhaupt mogelijk is
gegevens als elektronisch bestand te leveren. In principe zouden ze zelfs via e-mail verstuurd kunnen worden, maar dat gebeurt niet vanwege de
privacygevoelige aard der gegevens. Immers: iedereen zou die gegevens kunnen onderscheppen.
Het genereren van een gegevensbestand kost vooral veel moeite
als het om H KS-gegevens gaat . HKS is namelijk opgebouwd uit zeer veel verschillende deelbestanden5. Wanneer je een analyse wilt uitvoeren, moet er eerst een aantal van die deelbestanden aan elkaar gekoppeld worden.
Verder is er een zogenaamde DEX-module (een deelpakket software) nodig voor data-extractie. Niet iedere politieregio beschikt over zo'n module. Maar zelfs als men daar wel over beschikt, is het gebruik ervan meestal geen dagelijkse kost en kan het extraheren van de data met de nodige moeite gepaard gaan.
Het kost hoe dan ook vaak flink wat tijd voor de politie om een bestand aan te maken dat zich leent voor de door ons gewenste analyse, mede omdat de reguliere werkzaamheden gewoon doorgaan en er een geschikt moment moet worden gezocht om deze klus uit te voeren. In de praktijk blijkt het bestand bovendien een aantal keren heen en weer gestuurd te moeten worden tussen politie en onderzoeksbureau voordat het alle gevraagde gegevens bevat.
Ook als er een BPS-bestand opgestuurd wordt, kan er heel wat werk aan vastzitten. Het kan gebeuren dat dit als een ASC II-tekstbestand is
aangemaakt. Dit betekent vooral voor de onderzoekers een hoop werk. Het bestand moet namelijk eerst in een ' rekenformat' te omgezet worden.
Hiervoor zijn niet alleen automatische procedures, maar ook handmatige correcties nodig.
In één geval bleek er bij een politiekorps iemand beschikbaar die de
gegevens uit BPS in een SPSS-format kon zetten (SPSS is een veelgebruikt pakket voor statistische analyse van gegevens, dat bij dit onderzoek ook is gebruikt). Dit is uiteraard de meest ideale situatie voor de onderzoekers.
Als het gegevensbestand eenmaal gemaakt is, dienen er nog een aantal (al dan niet handmatige) correcties te worden uitgevoerd voordat het
analyseren kan beginnen. Veel van die correcties hebben te maken met
Dit omdat HKS een zogenaamde multi-relationele structuur kent. Deze maakt het mogelijk om bijvoorbeeld gegevens van één persoon aan meerdere delicten te koppelen. Per analyse kunnen verschillende koppelingen worden gemaakt. Door de grote hoeveelheid gegevens die HKS bevat zou het systeem onhanteerbaar, traag en star worden als er niet met een muIti
relationele structuur werd gewerkt en alle informatie permanent aan elkaar gekoppeld zou zijn.
Herhaald slachtofferschap woninginbraak DSP -Amsterdam
kleine versch i l l e n i n definitie (zi e h i eronder bij 'Definitie') . Andere k u n n e n te m aken hebben met plaatselijke afwij k e n d e registratiegewoonte s . Meer detai ls omtrent de correcties zijn onderstaand te vinden onder het kopje
, Defin itie'.
Privacywet
Aanvan ke l ij k stu i tte n we bij d e politi e op aarzeling om gegevens mee te g even aan een extern onderzoeksbureau . H e t betreft i m m ers tot personen herleid bare gegevens d i e beschermd zij n door de privacywet: er staan namelijk adressen van s l achtofferwo n i ng e n i n het gegevensbestan d . I n één geval kwam er een pri vacy-officier van het O . M . aan te pas, d i e ons verzocht om toeste m m i ng te vrag e n aan het Parket-Gen eraal i n Den H aag . D i t omdat e r recent nieuwe w e tgevi n g van k racht was geworde n met betre kking tot verstre k k i ng van gegeve n s aan derden.
Het Parke t-Generaal meldde d at e r i n pri ncipe geen beletsel is o m
geaggregeerde pol i tiegegeve n s aan e e n o n derzoeksbure au te verstrek k e n ten behoeve van statistisch g e b ru i k . I n d at geval mag de lokale officier beslissen over verstre k ki n g van d e informatie . De nieuwe wetgeving hield volgens het Parket-Generaal j u ist e e n versoepeling i n , onder meer voor d i t soort gevallen .
Kwaliteit van de gegevens
De hier gebruikte gegevens betreffen al l e ' d iefstallen u i t wonin g ' inclusief pog ingen d aartoe, waarvan proces-verbaal is opgemaakt (aang iften dus) . We hebben hiervan de volgende detai l s ( variabelen) opg e vraag d :
•
•
•
•
•
pv-nummer d atum tijdsti p
postcode en/of w bs-cod e
huisnummer (incl . toevoegingen)
• straatnaam
• woo nplaats
• woningtype
• mod us operandi
In de praktij k blij k e n de variabe l e n "mo d u s operandi " , "woning type" e n tijdstip van inbraak" vaak g e e n betrou w bare i nformatie t e bevatte n of überhaupt niet leverbaar te z ij n . Bij het i nvu llen van het proces-verbaal worden deze gegevens nam e l ij k n iet structu reel genoteerd. H e t is daaro m raadzaam alleen de meest e l e m en taire variabelen te g e br u i ken voor de analyse, zoals: straatnaam , h u i s n u m m e r e n toevoegi n g , woonpl aats, wbs
code of postcode, d atu m .
6.2 Definitie van herhaalde inbraak
De door ons gehanteerde defi n i tie is i n d e inleiding besc h reve n . H e t
vaststellen van een herhal i n g i s niet e e n d u i d ig te doen. Sterker n o g : je k u n t er eeuwig over blijven discussiëren of iets nu een herhaling is of n ie t.
U i tg angspunt is i n ieder g eval d a1: het o m woningen g aat waar i ngebro k e n wordt, niet om m e nsen die s l achtoffer worden. Dit h e e f t uiteraard een red e n . De veronderstell ing is n amelijk d at het de eige nschappen van een won i ng zijn die het tot een aantre kkelijk i n braakobject m aken, n i e t de eigenschappen van de bewoner. D ie n s gedrag speelt n atuurlij k wel mee ( b ij voorbeeld de mate waarin d eze beve i l i g ingsmaatreg e l e n heeft genom e n , de mate van u ithu izig h e id ) , m aar niet i n d ie mate dat e e n in bre ker z i c h op de persoon van de bewoner richt. H e t is onzes i nziens bijvoorbeeld niet zo d at een i n bre ker een bewo n e r vol g t wan neer deze ver h uist, omdat het zo'n l e k ker slordig persoo n is d i e altijd deuren e n ramen ope n laat staan als hij
niet thuis is. Er zijn in eerder onderzoek aanwijzingen te vinden waarmee deze veronderstelling harder gemaakt kan worden (zie Van Burik c.s., 1991 ).
Vervolgens is er een aantal zaken waarover een beslissing genomen moet worden en die correcties met zich mee kunnen brengen in het aangeleverde gegevensbestand:
• Wat doe je met ' meerhuishoudenwoningen' die één huisnummer
hebben, maar verschillende bewoners die geen gezamenlijke huishouding voeren, zoals studentenhuizen, bejaardenhuizen, opvangtehuizen?
• Wat doe je met diefstal uit bergingen?
• Binnen welke periode moet er opnieuw ingebroken worden om van een herhaling te spreken?
• Wat doe je met valse aangiften en dubbele aangiften?
• Hoe tel je pogingen en insluipingen?
Meerh uishou denpanden
Wat betreft de meerhuishoudenpanden gaat het om een tamelijk arbitraire beslissing die voor een belangrijk deel afhangt van de persoonlijke smaak . Er valt namelijk vrijwel evenveel te zeggen voor de optie ' als één woning tellen' als voor de optie ' als verschillende woningen tellen'. Wij hebben de keuze gemaakt om afzonderlijke kamers, appartementen e.d. binnen zo'n pand als zelfstandige woningen te tellen. Dit om twee belangrijke bezwaren te voorkomen:
• inbraken op hetzelfde tijdstip in verschillende vertrekken van zo'n pand (bijvoorbeeld door dezelfde inbreker die in één moeite door een reeks inbraken in dat pand pleegt) zouden anders niet geregistreerd kunnen worden. Immers, als je zo'n meerhuishoudenpand als één woning ziet, zou een reeks inbraken op hetzelfde m oment als één inbraak gelden. Dit zou een onderschatting van het aantal (herhaalde) inbraken opleveren.
• portiekwoningen en etagewoningen zonder apart huisnummer zouden als één woning geteld worden. Dit zou een overschatting van het aantal herhalingen opleveren als er op diverse momenten ingebroken is in verschillende woningen in dat pand.
Aan de door ons gehanteerde methode kleeft overigens ook een bezwaar.
Door een meerhuishoudenpand niet als één pand te tellen, komt het (eventuele) verhoogde inbraakrisico dat zo'n pand loopt niet tot uiting.
Immers, de inbraken in verschillende vertrekken van de woning tellen niet als herhalingen, maar als afzonderlijke inbraken. De -zeer plausibele -
mogelijkheid dat zo'n pand als geheel aantrekkelijk zou kunnen zijn voor een potentiële inbreker wordt zo verwaarloosd.
Bergingen
Wetsartikelen vormen de basis voor de definitie van delicten in
politieregistratiesystemen zoals HKS. HKS volgt zelfs geheel de indeling uit het wetboek.
Het probleem met bergingen is, dat de wet inbraken in bergingen alleen als woninginbraak benoemt als een berging aan de bijbehorende woning is vastgebouwd. Inbraak uit een losstaande berging geldt dus niet als woninginbraak.
Deze definitie is juridisch ongetwijfeld erg handig, maar een beetje lastig als je met registratiegegevens moet werken, waarin zelden is aangegeven of de berging aan het huis vastzat. Daarom moet een keuze gemaakt worden tussen: alle inbraken in bergingen meetellen of juist niet meetellen.
Wij hebben ervoor gekozen ze wel mee te tellen. Het argument hierbij was:
het gaat steeds om diefstal van goederen van de bewoner. Waar die goederen nu precies stonden, maakt voor die bewoner weinig uit: er zijn simpelweg spullen ontvreemd op het woonadres door middel van braak.
Bovendien gaan we ervan uit dat de politiefunctionaris die de inbraak
pagina 20 Herhaald slachtofferschap woninginbraak DSP -Amsterdam
geregistreerd heeft, d e afweging . wel/niet diefstal uit woning' a l gemaakt heeft . Met andere woorden: zo'n inbraak uit een berging staat niet voor niets bij de . diefstallen uit woning' .
Peri ode en d u bbele aangiften
Er moet een minimum- en een maximumperiode vastgesteld worden tussen twee opeenvolgende inbraken op hetzelfde adres waarbinnen men van een herhaling kan spreken.
Zo kwamen wij regelmatig twee opeenvolgende inbraken op hetzelfde adres tegen binnen een uur na elkaar. Wat moet je daarmee? Navraag leerde dat het vaak een vervolgaangifte betreft van dezelfde inbraak. De slachtoffers hebben later bijvoorbeeld ontdekt dat er nog iets ontbreekt en doen
nogmaals aangifte . Politiemensen adviseerden om alle inbraken op dezelfde dag als één inbraak te zien. Daarom hebben we gesteld dat er minimaal 24 uur tussen twee inbraken op hetzelfde adres moet zitten om als een herhaalde inbraak te tellen.
Een vergelijkbaar verhaal geldt voor de maximumperiode . Wanneer zie je twee opeenvolgende inbraken op hetzelfde adres nog als herhaling en wanneer niet? Stel dat er zes jaar tussen zit, moet je dat dan nog steeds als herhaling zien? Wij vonden dat toch wel wat gortig. Aanvankelijk hadden we een maximumtermijn van een jaar vastgesteld als grens. Later zijn we hiervan teruggekomen toen bleek dat het er bij de Poissonverdeling (voor het berekenen van de theoretische kans op een herhaling; zie hieronder bij
"Ontwikkeling van de meetmethode" en in 2. 1 bij "Theorie ") niet toe doet hoeveel tijd er tussen twee opeenvolgende inbraken zit. We hebben toen de totale onderzoeksperiode genomen als maximumgrens, namelijk 3 jaar.
Valse aangiften
Het komt voor dat mensen aangifte doen van een inbraak die in werkelijkheid niet plaatsgevonden heeft . Men doet dit uit oneigenlijke motieven zoals het willen oplichten van de verzekering, wraaknemen op bekenden en dergelijke . Volgens de politie komt dit verschijnsel vooral in sociaal zwakkere buurten voor.
De gegevens zijn gecontroleerd op dit soort valse aangiftes en zo nodig gecorrigeerd.
Pogingen en insl uipi ngen
Pogingen tot woninginbraak staan vaak tussen de geslaagde inbraken.
Alleen uit de begeleidende tekst kan opgemaakt worden dat het een poging betreft . Pogingen tot woninginbraak tellen in onze definitie mee .
Insluipingen zijn geslaagde diefstallen uit woningen en staan dus gewoon tussen de aangeleverde gegevens. Er is echter een verschil met inbraken: bij insluipingen heeft geen ' braak' plaatsgevonden . Om die reden tellen wij ze niet mee .
AI met al zullen er altijd correcties uitgevoerd moeten worden. Sommige kunnen met behulp van de computer automatisch worden uitgevoerd, andere zullen handmatig moeten.
Correcties die automatisch kunnen worden gedaan:
• dubbele aangiften (op basis van datum en tijdstip)
• meerhuishoudenwoningen (op basis van straatnaam, huisnummer en toevoeging),
• minimum- en maximumperiode Handmatige correcties:
• insluipingen (op basis van vrije tekst)
• valse aangiften (op basis van vrije tekst)
• meerhuishoudenwoningen (soms nodig als registratiewijze geen automatische verwerking toelaat)
6.3 Ontwikkeling van de meetmethode
I n g rote l ijnen komt de m e e tm e thode erop neer dat de theoretische kans op e e n herhaling op hetzelfde ad res e n het werk e l ij k aantal herhal i ngen met e l k aar vergeleken word e n . Er is dus een rekenmethode nodig voor het bere k e n e n van de theoretische kans e n een "te/methode " voor het tel l e n van het werkelij k aantal herhal i ngen .
O m met het laatste te beg i n n e n : hiervoor gebru i ke men alles wat onder
"definitie " is geste l d . Daarmee i s het l ee uwendeel van de herhali ngen gede kt. Er blijve n meestal e n k e l e twijfelgeval len over. H iervoor is overleg gepleegd met d e pol i ti e . Aan d e hand van d e te kst van het proces-verbaal d at bij de betreffende i nbraak hoort, kan zij gewoonlij k wel ach terhalen of het al d an niet e e n herhal i n g betreft. H e t tellen zelf kan, nadat d e onder
' Definitie' g e noemde correcti e s zijn u i tgevoerd, auto m atisch plaatsvinden .
Voor d e rekenme thode d i e nt m e n z i c h te verdiepen i n d e k ansbere keni n g . Aanvan kelijk bere kenden w e de kans op twee i nbraken op hetzelfde adres als het kwad raat van het i n braakrisico, d e kans op drie i nbraken op hetzelfde ad res als het i nbraakrisico tot de derde mac h t, e n z . Later
ontdek te n we d at d i t weliswaar een goede benadering van de theoretische kans geeft, maar d at het nog n auwkeuriger kan als je g ebru i k m aakt van een z g . Poisso n verde l i ng . D i t is een kansverdeling die s peciaal bedoeld is voor kansprocesse n waarb ij d e kans op een ' treffer' ( e e n specifieke gebeurtenis) relatief klein is. I n de praktij k ziet het eruit als een formule waarmee je simpelweg d e kansen bere kent die bij het betreffende aantal herhal i ngen hore n : P(a) = ( La/a! ) e,L
H ierbij is a = het aantal i n braken in de woni n g , e = het g rondtal n atuurlijke logaritme (een constante, n am elijk ongeveer 2 , 7 18) e n L = het i n braakrisico.
Door de aldus bere kende kansen te vermenigvuldigen m e t het totaal aan tal woningen i n d e betreffe nde gemeen te , is het aantal woningen bere kend waarvan verwac h t kan worden dat er herhaald (a maal ) is i ngebroken. H e t resultaat is het aantal w o n i n g e n waarin je theoretisch g ezien herhal i ngen zou verwachte n . D i t vergelij k j e met het werkelij k aantal herhal i ngen het resu l taat van d e tel l i ng dus) , bijvoorbeeld door werkel i j k aantal te delen door theoretisch aantal . H ie r u i t komt een getal dat aangeeft hoeveel vaker (of m i nder vaak) dan verwac h t herhal i ngen voorkomen .
pagina 22 Herhaald slachtofferschap woninginbraak DSP -Amsterdam
7 Conclusies
Noot 6
Aantal
I n a l l e d r i e de steden k o m t herhaald slachtofferschap va ker voor d a n je o p g rond v a n k a nsbere kening zou verwach te n , n a m e l ijk tussen d e twee e n d rie
keer zo vaa k . Eenvijfde ( G roningen, E nschede) tot eenzevende ( Maastri c h t) van het totaa l aa nta l in bra k e n blijkt e e n herhaling te betreffen .
H e t gemiddeld aa ntal inbra k e n per w o n i n g dat herhaa l d e l i jk slachtoffer is geworden, ligt i n a l l e drie de steden op 2 , 2 .
I n a l l e d rie steden blijkt bovendien d a t d e k a n s op sla c h tofferschap van nóg een i n braak tel kens toe n e e m t naarmate er vaker is ing eb roken in een woning . Dit verschijnsel wordt ook in de Britse l i teratu u r geconstateerd . Deze gegevens m a k e n het w a a rschijnlij k d a t herhaalde i n braken in eenzelfde woning niet onafhankelijk v a n e l kaar z ij n . In de l i teratu u r worden diverse mogelijke verklaringen geopperd : leefstijl van de bewon e rs, kenmerken v a n de woning, k e n m e r k e n v a n d e buurt, kenmerken v a n d e d ader(s) , etc. Of deze factoren werkeli jk een rol spelen is nog n i e t afdoende onderzocht e n z a l i n d i t o nderzoek worden 'meege nomen'.
Hot spots
Ku n n e n we op basis v a n de bevindingen in de d rie pro jectgemee n ten n u een voorlopige typologie opste l l e n van b u u rten die herha a l d e l ijk slachtoffer worde n van woning i n br a a k ? H e b ben d ie buu rten een g emeensc h a ppelijke noemer? H e t a ntwoord l u id t o nzes i nz i e ns gedeeltelijk bevestig e n d . Het g aat in de meeste gevallen om ach terstandsbuurte n met de volgende kenme r k e n :
• e e n laag onderhoudsniveau
• een laag beveiligingsniv e a u ;
• weinig socia le cohesie;
• weinig sociale co ntrole (onder meer tot u iti n g kome n d i n een hoge m a te van doorstroming en een g rote verscheid e nheid a a n c u l turen e n
h uishoude ntype n (relatief veel alleenwone n d e n , zoals studen te n , werkende jongere n e n beja arden; rela tief v e e l alloch tonen, eenoudergezi nnen, WAO-ers)
I n een bespre k i n g van deze bevi ndingen met ( po l i tie)vertegenwoordigers u it d e drie gemee n te n werd hieraan toegevoegd, d at in veel van deze buu rte n o o k d rugsproblem atie k spe e l t, m e t n a m e door d e aanwezigheid v a n
d rugspa n d e n . H e t z o u dus voor een d e e l om inbraken m e t een instrumenteel kara kter ( n a m e l i jk ten behoeve van drugsgebru i k ) k u n n e n g a a n .
I n v e e l g e v a l l e n b l i j k e n d e rg e l i jke k e n m e r k e n vooral i n d e vroeg-naoorlogse buu rte n te vinden. Deze b u u rte n zijn d a n ook, n a de rece nte stads
vernieu wing, a l s de nieuwe a ch tersta ndsbuu rte n aan te merke n .
Britse onderzoekers wijzen e r bovendien o p d a t de daders vaa k b i n nen e e n straa l van o ngeveer 1 , 5 kilome ter r o n d een hot spot w o n e n . H e t l ijk t verstandig d a a r i n Nederland rekening mee te houde n .
Er is o o k e e n ( geringer) a a n ta l h o t spo tbuurte n d a t juis t a l s welvarend g e ke nschetst kan word e n . In d e rgelijke buurten gaat het vermoedelijk om de verwachti ng v a n de dader d a t er waard e voll e buit te h a l e n valt.
Bij het vergelijken van de h o t spots v a n herha l i ngen m e t de hot spo ts v a n ' woninginbraken i n het algemeen' z i e n we d a t h e t slechts gedeeltelij k dezelfde b u urte n betreft. De herhalingen-hot spots h e b b e n dus kennelijk
H akkert & Oppenhuis, ( 1 996) komen op basis van een literatuuronderzoek overigens tot de conclusie dat leefstijl een zeer geringe rol speelt.
