2. Methode

2.1 Netwerkanalyse

In het kader van een innovatieproject heeft het CBS in 2017 een methode ontwikkeld om de sociale netwerken van Nederlanders in kaart te brengen. Het gebruikte netwerkbestand is afgeleid vanuit het Stelsel van Sociaal-Statistische Bestanden (Bakker et al., 2014; van der Laan en de Jonge, 2020). In dit stelsel zit een groot deel van de administratieve bronnen die het CBS ontvangt voor wetenschappelijk en statistisch onderzoek. Deze bronnen bevatten informatie over alle personen die wonen of werken in Nederland en ze zijn met behulp van een gepseudonimiseerde  koppelsleutel met elkaar te verbinden. Hierdoor kunnen allerlei relaties tussen personen geïdentificeerd worden met als doel om een zo compleet mogelijk beeld te krijgen van de sociale omgeving van mensen. 

Middels een netwerkanalyse kan de potentiële blootstelling aan bepaalde problematieken nader onderzocht worden. Dit onderzoek richt zich op de blootstelling aan high impact crimes onder jongeren uit Den Haag Zuidwest, maar er zijn tal van andere doelgroepen en problematieken waarvan de sociale structuren middels een netwerkanalyse onderzocht kunnen worden, zoals armoede of zorggebruik. Het huidige netwerkbestand is een experimenteel product. Op dit moment is methodologisch onderzoek gaande naar de robuustheid van de onderliggende methodieken en aannames, met als doel de bruikbaarheid van het netwerkbestand nog verder te vergroten en verbreden.

Dit onderzoek is de eerste verkenning van de mogelijkheden van dit experimentele bestand voor een concrete onderzoeksvraag van een gemeente. Het is een beschrijvend onderzoek waar geen causale verbanden (oorzaak-gevolg) getest worden. Om zicht te krijgen op causaliteit, selectie en onderliggende samenhangen met andere kenmerken, is verdiepend onderzoek nodig.

Concreet worden, door gebruik te maken van de anonieme microdata die beschikbaar zijn bij het CBS, potentiële contacten van personen aan elkaar gekoppeld. Van elke jongere uit Zuidwest is dus een individueel potentieel netwerk samengesteld. Al die netwerken samen zijn vervolgens meegenomen in de analyses waarbij uitsluitend onderzoek gedaan wordt naar groepen en nooit naar individuele personen. De gebruikte data bevatten geen identificerende informatie zoals namen, burgerservicenummers of adressen. Zij kunnen en mogen, zoals vastgelegd in de CBS-wet, uitsluitend gebruikt worden voor wetenschappelijk onderzoek of het maken van statistiek en dus niet voor identificering of opsporing van individuen. Er is geen gebruik gemaakt van telefonie-/GPS-data of sociale media.

We onderscheiden vijf verschillende typen sociale netwerken:

• Huisgenoten: dit zijn personen die samen een huishouden vormen. Vaak is dit een gezin, maar het kan, met name voor de 20-plussers, ook gaan om vrienden die samen een huis huren of om een samenwonend stel;
• Familieleden: de Basisregistratie Personen (BRP) bevat informatie over kinderen en wie hun ouders zijn. Op basis hiervan kunnen we ook (uitwonende) broers, zussen, ooms, tantes, neven, nichten en grootouders met elkaar in verband brengen; 
• Klasgenoten: met behulp van het onderwijsnummer hebben we informatie over de opleidingen van jongeren (van basisonderwijs tot hoger onderwijs). ‘Klasgenoten’ zijn in dit onderzoek gedefinieerd als personen die op dezelfde school en schoollocatie, dezelfde type opleiding, en in hetzelfde leerjaar zitten. Als een persoon meer dan honderd klasgenoten heeft, is een willekeurige selectie gemaakt van honderd klasgenoten;
• Buren: met behulp van (gepseudonimiseerde) adresgegevens van huishoudens kunnen we afbakenen wie iemands buren zijn. Buren zijn in dit geval de tien dichtstbijzijnde huishoudens binnen een straal van 50 meter. Wanneer er meer dan tien huishoudens binnen deze straal vallen, zijn de tien dichtstbijzijnde huishoudens geselecteerd; 
• Collega’s: via de Polisadministratie is bekend bij welk bedrijf een werknemer werkt. Werknemers die bij hetzelfde bedrijf werken zijn collega’s. Sommige bedrijven hebben veel werknemers waardoor een netwerk kan bestaan uit heel veel collega’s. Voor deze personen is een selectie gemaakt van de honderd collega’s die het dichtst bij de betreffende persoon wonen.

Bij deze netwerkanalyse zijn twee belangrijke kanttekeningen te maken:

• Lang niet alle netwerken komen voor bij alle jongeren. En als ze al voorkomen, dan kunnen ze erg verschillen in grootte. Alle jongeren hebben bijvoorbeeld buren, maar lang niet alle jongeren hebben werk en dus collega’s (zie tabel 2.1.1). Zo hebben bijna negen op de tien jongeren in Zuidwest minimaal één huisgenoot. Als een jongere huisgenoten heeft, dan zijn dit gemiddeld 2,7 personen. Bij jongeren tussen 12 en 17 jaar moet dus bedacht worden dat de meesten op school zullen zitten (en dus een klasgenotennetwerk hebben), maar minder vaak werk hebben (collega-netwerk). En bij de oudere jongeren geldt juist het omgekeerde;

• De gebruikte databronnen geven niet weer of personen elkaar ook daadwerkelijk kennen en hoe sterk hun relatie is. Er zullen dus personen in iemands afgeleide netwerk zitten met wie in werkelijkheid geen of weinig contact plaatsvindt. Ook zullen er relaties ontbreken. Zo ontbreekt informatie over contacten buiten deze netwerken, zoals vrienden van een sportclub of iemand die je via sociale media kent. De hier toegepaste netwerkanalyse is daarom een benadering van de potentiële sociale omgeving van jongeren. In de rest van dit artikel gebruiken we de term ‘netwerk’ waarbij we in principe het ‘potentiële netwerk’ bedoelen.

2.2 Populatie

In dit onderzoek zijn de netwerken onderzocht van de jongeren die op 1 oktober 2018 in Den Haag en specifiek in Zuidwest (i.e. de wijken Moerwijk, Bouwlust en Vredelust en Morgenstond) woonden. Personen die in een instelling of tehuis woonden zijn niet meegenomen in de onderzoekspopulatie.