Zijn cijfers en statistieken objectief en feitelijk?
Een politieagent die er om bekend staat zich schuldig te maken aan etnisch profilerenLees hier meer over etnisch profileren in Nederland, daar kunnen jongeren soms nog met een boog omheen lopen. Maar wat als het niet meer die agent uit de buurt is, maar een algoritme is die etnisch profileert?
We zien cijfers en statistieken vaak als objectief en feitelijk. Maar deze gegevens laten alleen maar zien waar de focus op gelegd wordt. Als politieagenten de focus leggen op mensen met een migratieachtergrond, of buurten waar veel mensen wonen met een migrantenachtergrond, dan heeft dat invloed op de cijfers die gaan over vertegenwoordiging van migrantengroepen in de criminaliteit. Mensen met een migrantenachtergrond komen onder een vergrootglas te liggen, terwijl mensen die niet aan dat profiel voldoen ongezien blijven.
Deze data kan vervolgens worden ingezet bij het gebruik van algoritmen. Zo worden er bijvoorbeeld algoritmenLees hier wat we eerder schreven over predictive policing ingezet om te voorspellen waar in de toekomst een verhoogde kans op criminaliteit is. Daar worden dan vervolgens politieagenten naartoe gestuurd om de boel in de gaten te houden.
Wat zo’n algoritme vooral doet, is het voorspellen van het verleden. De data die gebruikt wordt, is immers historische data. En op basis daarvan wordt er gezegd: vorige maand is in buurt x iets gebeurd, de kans bestaat dat er daar weer iets gaat gebeuren. Bovendien heeft dit een versterkend effect, want hoe meer aandacht er komt voor een bepaald gebied, hoe groter de kans dat criminaliteit opgespoord wordt, hoe waarschijnlijker dat het algoritme daar opnieuw agenten naartoe stuurt.