Onderscheidende kenmerken van jonge drugsverdachten

Sinds 2010 is er sprake van een dalende trend in de jeugdcriminaliteit en sinds 2020 lijkt deze trend te stabiliseren (Kessels, 2023). Niet alleen in het aantal door de politie geregistreerde verdachten, maar ook in cijfers van het Openbaar Ministerie, van de rechtelijkere macht en in zelfrapportages van daderschap van jeugdcriminaliteit is deze dalende trend zichtbaar (Kessels, 2023; Tollenaar en Van der Laan, 2023). De afname is echter niet terug te zien bij de relatief zwaardere delicten (Kessels, 2023; Van der Laan, Pleysier en Weerman, 2020). Het aantal verdachten van drugsmisdrijven volgt ongeveer dezelfde trend als die van het totale aantal verdachten van jeugdcriminaliteit. Het daalt tot 2019 en stabiliseert daarna (Kessel, 2023). Deze daling is wel minder sterk dan die van het totaal aantal verdachten.

Er zijn verschillende verklaringen waarom het aantal drugsverdachten minder sterk daalt dan het totaal aantal verdachten van misdrijven. De eerste is dat drugsgebruik redelijk genormaliseerd is in Nederland, waardoor er altijd voldoende vraag is (Boutellier, Hermans en Van de Plas, 2019). Daarnaast leek er verminderde aandacht voor drugscriminaliteit door de politie, het OM en andere instanties te zijn (Stoker en Thijssen, 2019; Peeck, Witteveen en Sikkens-Dokter, 2021). Dit hangt samen met verminderde capaciteit als gevolg van bezuinigingen bij deze organisaties, waardoor de prioriteiten elders lagen (Peeck, Witteveen en Sikkens-Dokter, 2021). Ook de relatief lage pakkans en lage straffen voor drugsdelicten spelen een rol (Peeck, Witteveen en Sikkens-Dokter, 2021). Ten slotte is er vooral veel aandacht voor de veelplegers. Jongeren die een risico lopen om in de drugscriminaliteit te komen en jongeren die net beginnen in de drugscriminaliteit zijn veel minder in beeld bij politie en gemeenten (Weijers, Ferwerda en Roks, 2021).

Inmiddels is er politiek en bestuurlijk meer aandacht voor jongeren in de (drugs)criminaliteit (Tweede Kamer, 2023). Een nieuw langdurig programma, Preventie met Gezag, geeft een aantal gemeenten budget om criminaliteit onder jongeren aan te pakken. Hierbij ligt een focus op het verminderen van de risicofactoren en het vermeerderen van de beschermende factoren om niet in de criminaliteit te komen. Een bredere focus op risico- en beschermende factoren blijkt effectief om criminaliteit terug te dringen (Van der Laan, Rokven en Weijters, 2018).

Op basis van de metastudies (zie kader) is nog maar beperkt duidelijk in welke mate elk kenmerk bijdraagt aan het risico om in de criminaliteit te belanden. Bijvoorbeeld: zijn criminele familieleden belangrijker of speelt armoede een grotere rol? Daarnaast hebben de in de metastudies meegenomen onderzoeken in verschillende contexten plaatsgevonden (bijvoorbeeld in verschillende landen) waardoor de resultaten moeilijk te vergelijken zijn. Ook controleren de meegenomen studies veelal voor slechts een beperkt aantal risicofactoren, zoals bijvoorbeeld wel een controle voor geslacht maar niet voor het huishoudinkomen van de persoon, wat tot risico's van over- of onderschatting van bepaalde factoren leidt (Calderoni et al., 2022). Een lager huishoudinkomen kan bijvoorbeeld samenhangen met een lager opleidingsniveau en beide kunnen een invloed hebben op criminaliteit. Als huishoudinkomen echter niet in de analyses meegenomen wordt, kan de invloed van opleidingsniveau op criminaliteit overschat worden.

Met dit onderzoek levert het CBS een bijdrage aan het verminderen van deze onzekerheden. Op basis van registerdata van alle 2,9 miljoen jongeren in Nederland en daarbinnen van drugsverdachte jongeren kan geschat worden wat de meest onderscheidende kenmerken zijn van jonge drugsverdachten. Door middel van een zogenoemde subgroup discovery analyse (zie paragraaf 2) zijn meer dan 125 kenmerken van jongeren getoetst en gerangschikt. Het gaat dan om kenmerken die te maken hebben met de sociaaleconomische status (bijvoorbeeld opleiding, inkomen), sociale context (bijvoorbeeld gezins- en familierelaties, vriendenkring), fysieke context (bijvoorbeeld de woonbuurt), life-events (bijvoorbeeld ontslag, scheiding) en crimineel verleden (bijvoorbeeld eerdere verdenkingen van misdrijven).

Centraal staan de volgende onderzoeksvragen:

1. Wat zijn de belangrijkste kenmerken van jonge drugsverdachten?
2. Wat zijn de verschillen in belangrijkste kenmerken tussen first offenders en recidiverende jonge drugsverdachten?
3. Wat zijn de verschillen in belangrijkste kenmerken tussen meerderjarige en minderjarige jonge drugsverdachten?
4. Wat zijn de belangrijkste eerdere verdenkingen van jongeren die zijn verdacht van een drugsdelict?

Het verschil tussen first offenders (personen die voor het eerst verdacht zijn van het plegen van een strafbaar feit; zie Methode-paragraaf 2 voor een exacte definitie) en recidivisten (personen die al meerdere keren verdacht zijn) is gemaakt omdat er tot nu toe veel aandacht is geweest voor recidivisten, maar er nog weinig zicht is op first offenders (Weijers, Ferwerda en Roks, 2021). Vanuit de literatuur is bekend dat bepaalde groepen, zoals personen uit huishoudens met een laag inkomen en schoolverlaters, sneller recidiveren (Boschman, Piersma, Weijters, Tollenaar en Teerlink, 2022).

Het onderscheid tussen meerderjarigen en minderjarigen wordt gemaakt omdat in de afgelopen jaren (sinds 2019) vooral het aantal minderjarige verdachten met ernstige feiten bij de rechter is toegenomen (Tollenaar en Van der Laan, 2023). Het verschil is ook gemaakt om een methodologische reden: een deel van onderzochte kenmerken is niet van toepassing of minder relevant voor een leeftijdsgroep. Zo kunnen jongeren onder de 18 jaar geen wanbetaler van zorgverzekering zijn, één van de onderzochte kenmerken.

Voor een goed begrip van de onderzoeksresultaten die in paragraaf 3 worden gepresenteerd, wordt in paragraaf 2 eerst kort toegelicht welke data en analysemethode zijn gebruikt. Afgesloten wordt met een conclusie en discussie in paragraaf 4. Daarna volgen een technische toelichting, lijst met referenties en een bijlage met een overzicht van de 125 kenmerken die voor dit onderzoek zijn gebruikt.

Data

In dit onderzoek zijn de gegevens gebruikt van alle 2,9 miljoen jongeren van 10 tot en met 23 jaar die staan ingeschreven in de Basisregistratie Personen (BRP) op 1 januari 2020. Voor deze jongeren is op basis van de Basisvoorziening Handhaving (BVH) van de politie gekeken of een jongere een drugsverdenking had in 2020¹⁾ , het meest recente peiljaar waarvoor alle benodigde data beschikbaar zijn. In de BVH zijn 4 480 jongeren van 10 tot en met 23 jaar met een drugsverdenking gevonden. De bovengrens van 23 jaar is gekozen omdat het jeugdstrafrecht geldt voor jongeren van 12 tot en met 23 jaar. Hoewel het jeugdstrafrecht dus pas geldt vanaf 12 jaar kunnen ook jongeren onder de 12 jaar aangehouden of verhoord worden en daarmee als verdachte geregistreerd worden. Aangezien er vanuit de gemeenten een specifieke wens was om een zo groot mogelijke groep jongeren in de analyses te betrekken en er ook voor de 10- en 11-jarigen voldoende registraties beschikbaar waren, zijn ook deze leeftijdsgroepen in het onderzoek meegenomen.

Op basis van de beschikbaarheid van registerdata en op basis van de bevindingen uit de metastudies over risicofactoren om in de criminaliteit terecht te komen zijn 125 kenmerken samengesteld. Deze kenmerken hebben betrekking op de thema’s inkomen, opleiding, crimineel verleden, jeugdzorg, life events, huishouden waartoe men behoort, ouders, familie, huisgenoten, klasgenoten, en woonbuurt (zie de bijlage voor een overzicht van alle afzonderlijke kenmerken). Alle kenmerken zijn bepaald voordat de eventuele drugsverdenking in 2020 plaats vond. Het kenmerk geslacht is niet meegenomen in de analyse vanwege het risico op groepsonthulling, wat inhoudt dat de informatie voor bijna elk lid van de groep geldt (meer dan 90 procent).

Begrippen jonge drugsverdachte, first offender en recidivist

Een jongere wordt als first offender gezien als deze in de periode van 2012 tot en met het peiljaar 2020 niet verdacht is geweest van een drugsdelict, maar er wel een verdenking plaatsvond in het jaar 2020.

Onder recidivist wordt een jongere verstaan die in de periode van 2012 tot en met 2020 herhaaldelijk verdacht is geweest van een drugsdelict, waarbij ten minste één verdenking plaatsvond in 2020.

Analysetechniek

Om bij de 2,9 miljoen jongeren te onderzoeken welke van de 125 geselecteerde kenmerken zorgen voor een groter risico op drugsverdenking is gebruik gemaakt van Subgroup discovery. Dit is een datamining analysetechniek waarbij het doel is om relevante subgroepen op basis van kenmerken te identificeren. Voor elke mogelijke subgroep wordt bekeken of het aandeel drugsverdachten groter is dan het aandeel drugsverdachten in de totale populatie. De totale populatie bestaat in dit geval uit alle jongeren van 10 tot en met 23 jaar. De uitkomst van de subgroup discovery is een ranglijst van groepen op basis van de geselecteerde kenmerken: hoe hoger een groep op deze lijst staat, des te groter de kans dat er binnen deze groep personen met een drugsverdenking worden gevonden (voor meer informatie zie Konijn, 2017).

Door middel van de zogeheten quality measure kunnen meerdere manieren gekozen worden om de belangrijkste kenmerken te bepalen. In dit onderzoek is gekozen voor de zogeheten ‘lift’. Hierbij wordt gekeken hoeveel vaker drugsverdachten voorkomen in de groep met het kenmerk in vergelijking met de totale populatie. Dit gebeurt door het percentage drugsverdachten in de groep met het kenmerk te delen door het percentage drugsverdachten onder alle jongeren. Op basis van de hoogste lift-scores kan een rangorde, bijvoorbeeld een top tien, van belangrijkste kenmerken worden samengesteld. Voor deze lift-methode is gekozen omdat hiermee relatief kleine subgroepen met een groot percentage verdachten gevonden kunnen worden, en omdat deze methode relatief eenvoudig te begrijpen is. Voor meer informatie over de manier waarop de top tien met kenmerken van jonge drugsverdachten is bepaald, zie de Technische toelichting.

Interpretatie onderzoeksresultaten

Bij het samenstellen van de top tien met belangrijkste onderscheidende kenmerken zijn een aantal keuzes gemaakt die invloed hebben op deze top tien. Er is voor gekozen dat elk kenmerk met numerieke waarden maar eenmaal mag voorkomen en dan met de best mogelijke score. Dit kan handmatig in de analysetool Cortana aangepast worden door bij numeric strategy te kiezen voor zogeheten best-bins. Het kan bijvoorbeeld voorkomen dat zowel meer dan 3 als meer dan 4 verdachte familieleden een grote kans geeft op een drugsverdenking. Cortana analyseert dan welke van de twee de grootste kans op drugsverdenking geeft en laat alleen de optie met de grootste kans zien. Dit maakt de interpretatie van de resultaten makkelijker. Een groter aantal verdachte familieleden, bijvoorbeeld 5 of meer verdachte familieleden was dan geen beter onderscheidend kenmerk geweest. Er worden namelijk altijd twee groepen vergeleken: jongeren met het kenmerk versus alle jongeren. Vervolgens wordt vergeleken hoeveel vaker drugsverdachten voorkomen in de groep met het kenmerk. In dit voorbeeld komen drugsverdachten niet relatief vaker voor bij jongeren met 5 of meer verdachte familieleden.

Daarnaast zou de top tien grotendeels gevuld zijn met de kenmerken die te maken hebben met eerdere verdenkingen naar type delict. Dit komt doordat in de analyse drugsverdachten vergeleken worden met een grotendeels niet verdachte populatie (alle jongeren in Nederland) waardoor eerdere verdenkingen vanzelf een relatief grote kans op een drugsverdenking geven. In de top tien is alleen het algemene kenmerk eerste verdenkingen opgenomen en niet de verdenkingen naar type delict. Om dit verder te detailleren zijn in paragraaf 3.4 de verdenkingen wél uitgeplitst naar type delict. Ook bij het kenmerk Halt-verwijzingen is alleen het algemene kenmerk Halt-registratie in de top tien opgenomen, en niet de Halt-registratie naar type delict.

3.1 Top tien kenmerken jonge drugsverdachten

3.2 Top tien kenmerken first offenders en recidiverende drugsverdachte

Zowel bij de jongeren die voor het eerst drugsverdachte waren, de first offenders, als bij de jongeren die dit al vaker waren, de recidivisten, is eerder gedetineerd geweest het belangrijkste onderscheidende kenmerk. De eerdere detentie heeft voor de drugsverdenking plaatsgevonden. Wel is er een groot verschil: recidivisten komen 124 keer vaker voor in de groep die eerder gedetineerd is geweest, first offenders 25 keer vaker. Op basis van de data van dit onderzoek kan niet vastgesteld worden waarom het hebben van een detentieverleden bij recidivisten een belangrijker kenmerk is, maar vermoedelijk heeft dit voor een deel te maken met de specifieke aandacht van de politie voor veelplegers (Boschman, Piersma, Weijters, Tollenaar en Teerlink, 2022). Andere risicofactoren bij zowel de first offenders als de recidivisten zijn de kenmerken jeugdreclassering, wanbetaler zorgverzekering⁴⁾, schuld in de afgelopen drie jaar, een eerdere verdenking of Halt-registratie, onderwijs voor moeilijk opvoedbare kinderen, en voortijdig schoolverlaten.

Bij first offenders valt op dat het hebben van vier of meer verdachte broers of zussen en van drie of meer verdachte huisgenoten in de top tien van onderscheidende kenmerken staan. Dit wijst erop dat bij first offenders de invloed van het sociale netwerk belangrijk is. Bij de recidivisten staan de kenmerken van werk naar bijstand en geen inkomen in de top tien, wat erop duidt dat bij deze groep het hebben van een slechte economische positie een belangrijke rol speelt.

3.3 Top tien kenmerken minderjarige en meerderjarige drugsverdachten

Het belangrijkste kenmerk bij minderjarigen (10 tot en met 17 jaar) is jeugdreclassering: onder minderjarigen die in aanraking zijn geweest met jeugdreclassering komt een drugsverdenking 55 keer vaker voor dan bij alle minderjarige jongeren. Een ander opvallend kenmerk bij minderjarigen is het hebben van een eenpersoonshuishouden. Wellicht dat het ontbreken van sociale controle binnen het huishouden hier een rol speelt. In eerdere studies is dit kenmerk nog niet goed onderzocht bij minderjarige verdachten (Calderoni, et al., 2022). Verder blijkt ook dat het hebben van meerdere personen met een verdenking in het eigen netwerk een grote rol speelt: het hebben van vier of meer verdachte huisgenoten, van vier of meer verdachte broers of zussen, en van twee of meer verdachte huisgenoten in een instelling zijn alle drie kenmerken die bij minderjarige drugsverdachten in de top tien staan.

Bij meerderjarige drugsverdachten (18 tot en met 23 jaar) is eerder gedetineerd geweest het belangrijkste kenmerk: bij gedetineerden komen drugsverdenkingen 32 keer vaker voor dan bij alle meerderjarige jongeren. Bij minderjarigen komt het kenmerk zelfs niet voor in de top tien. Dit heeft er waarschijnlijk ook mee te maken dat detentie onder minderjarigen relatief weinig voorkomt. Op de tweede plaats komt bij de meerderjarige verdachten het in aanraking zijn geweest met jeugdreclassering. Op de negende plaats komt bij de meerderjarige verdachten het hebben gehad van jeugdbescherming. Dit past bij de bevinding uit eerder onderzoek dat een negatieve levensgebeurtenis een risicofactor kan zijn voor jongeren om in de drugscriminaliteit te belanden (Adamse et al., 2023). Verder blijken kenmerken die te maken hebben met een slechte economische positie belangrijke risicofactoren bij meerderjarige drugsverdachten te zijn: wanbetaler zorgverzekering, schuld in de afgelopen drie jaar, en huishoudinkomen in de afgelopen vier jaar lager dan het beleidsmatig minimum staan in de top tien. Ook kenmerken die te maken hebben met het sociale netwerk – het hebben van zeven of meer verdachte ooms en tantes en het hebben van zeven of meer verdachte huisgenoten in een instelling – staan eveneens in de top tien.

Kenmerken eerdere verdenkingen

In de voorgaande paragrafen bleek dat eerdere verdenkingen hoog in de top tien van onderscheidende kenmerken van jonge drugsverdachten naar voren komt. In een analyse op basis van verschillende typen eerdere verdenkingen die plaatsvonden in de periode 1 januari 2012 en 31 december 2019 is gekeken welke typen eerdere verdenkingen het meest onderscheidend zijn. Deze eerdere verdenkingen vonden dus plaats voor de drugsverdenking in 2020. In deze paragraaf worden alleen de subgroup 10- tot 23-jarige drugsverdachten en jongeren besproken, niet de andere subgroupen. De analyses van verschillende typen eerdere verdenkingen voor minderjarigen versus meerderjarigen, en voor first offenders versus recidivisten zijn te vinden op het dashboard zichtopondermijning.nl.

Zoals te verwachten is een eerdere verdenking van een drugsmisdrijf het belangrijkste onderscheidende kenmerk. Bij personen met een eerdere drugsverdenking komen drugsverdachten 42 keer vaker voor dan bij alle jongeren. Ook het verdacht zijn van een wapenmisdrijf (31 keer vaker) en het verdacht zijn van een overig misdrijf⁵⁾ uit het Wetboek van Strafrecht (25 keer vaker) zijn belangrijke typen eerdere verdenkingen. Daarop volgt een eerdere verdenking van een verkeersmisdrijf of een verdenking van een gewelds- of seksueel misdrijf (beide 18 keer vaker). Van de verschillende typen eerdere verdenkingen zijn vermogensmisdrijven het minst belangrijk (15 keer vaker).

De twee belangrijkste kenmerken waarop drugsverdachte jongeren in de leeftijd van 10 tot en met 23 jaar zich onderscheiden van alle jongeren van dezelfde leeftijd zijn het hebben van jeugdreclassering en vooral eerdere detentie. Ook financiële kenmerken zoals schulden, geen inkomen hebben en wanbetaling van de zorgverzekering spelen een rol.

Bij first offenders komen kenmerken die te maken hebben met criminaliteit in het sociale netwerk van de jongere relatief vaak voor in de top tien van onderscheidende kenmerken. Bij recidivisten spelen kenmerken die te maken hebben met een slechte economische positie een belangrijke rol.

Ook bij minderjarige drugsverdachten valt op dat criminaliteit in het eigen netwerk een belangrijke risicofactor is. Bij meerderjarige drugsverdachten zijn kenmerken die te maken hebben met een slechte economische positie belangrijke risicofactoren.

De resultaten van dit onderzoek komen grotendeels overeen met de bevindingen in de literatuur over dit onderwerp (Adamse, et al., 2023; Calderoni, et al., 2022). Alleen kenmerken die te maken hebben met de fysieke (woon)omgeving zoals criminaliteit in de buurt komen in dit onderzoek anders dan in de literatuur niet prominent naar voren. Kenmerken van de persoon zelf en diens sociale netwerk lijken veel belangrijker.

Aanbevelingen voor vervolgonderzoek

Op de eerste plaats is het aan te raden om in toekomstig onderzoek naar risicofactoren bij jonge drugsverdachten in elk geval de kenmerken eerdere verdenkingen, jeugdreclassering en schulden mee te nemen. Deze werden in alle onderzochte groepen teruggevonden.

Op de tweede plaats is het van belang om onderzoek te doen naar causaliteit: in dit onderzoek heeft geen analyse plaatsgevonden waarmee eventuele oorzakelijke relaties tussen een kenmerk en een drugsverdenking kunnen worden aangetoond.

Op de derde plaats is het aan te bevelen om naar combinaties van kenmerken (zoals het hebben van schulden én jeugdreclassering) te gaan kijken. Over het algemeen geldt dat een combinatie van risicofactoren de kans op het plegen van georganiseerde criminaliteit verhoogt, waarbij geldt dat hoe meer risicofactoren er zijn, hoe groter de kans is om betrokken te raken bij criminaliteit (Peeck, Witteveen en Sikkens-Dokter, 2021).

Op de vierde plaats is het aan te raden om te onderzoeken waarom bepaalde (riskant geachte) kenmerken niet leiden tot het plegen van drugsdelicten (Adjiembaks, 2018).

En op de vijfde plaats, ten slotte, zouden in vervolgonderzoek meer gegevensbronnen gecombineerd kunnen worden. Dit onderzoek is uitsluitend gebaseerd op data over (geregistreerde) verdachten van de politie. Het zou een meerwaarde kunnen zijn om de verdenkingen van andere handhavingsdiensten zoals de Koninklijke Marechaussee en de Douane, die nu ontbreken, evenals niet geregistreerde verdenkingen, toe te voegen. Het bij het onderzoek betrekken van andere bronnen zou ook eventuele vertekening in historische data van de politie, ontstaan door eventuele intensievere controles in bepaalde wijken, kunnen wegnemen (Algemene Rekenkamer, 2022).

Werkwijze bepalen belangrijkste kenmerken

De analyse is uitgevoerd met behulp van de data science tool Cortana, een open source tool ontwikkeld door het Leiden Institute of Advanced Computer Sciences (LIACS). Deze tool maakt het mogelijk om snelle statistische regels te formuleren en bijbehorende aantallen te berekenen. Daaruit volgen groepen in een rangorde op basis van de verhoogde kans. Voor de groepen gebaseerd op associaties op één kenmerk (diepte 1) is een top-10 samengesteld. Daarbij is er rekening mee gehouden of de resulterende groepen (minimum coverage) en het aantal positieve gevallen (minimum support) voldoende groot zijn (minimaal 10 personen), om zo de relevantie van de uitkomsten te borgen. Ook is er gekozen voor een maximum coverage van 0.9, wat inhoudt dat een kenmerk niet meer dan 90 procent van de groep mag beschrijven. Deze instellingen zijn handmatig in Cortana aangepast om te kunnen voldoen aan de onderdrukkingsregels van het CBS en ervoor te zorgen dat de gevonden subgroepen nooit onthullend zijn.

In Cortana kunnen door middel van de zogenoemde quality measure meerdere manieren gekozen worden om de belangrijkste kenmerken te bepalen. In deze analyse is gekozen voor de ‘lift’, omdat hiermee relatief kleine subgroepen met een groot percentage verdachten gevonden kunnen worden. Een bijkomend voordeel is dat de lift relatief makkelijk is uit te leggen en te begrijpen. Met de lift wordt gekeken hoeveel vaker drugsverdachten voorkomen in de groep met het kenmerk in vergelijking met de totale populatie. Dit wordt berekend door het percentage drugsverdachten in de groep met het kenmerk te delen door het percentage drugsverdachten onder alle jongeren. Met een voorbeeld kunnen we de berekening nader toelichten. De lift voor jeugdreclassering wordt als volgt berekent voor jonge drugsverdachten:

\(\LARGE\frac{\left(\frac{Aantal\:jonge\: drugsverdachten\:met\:jeugdreclassering}{Aantal\:jongeren\:in\: Nederland\: met\: jeugdreclassering}\right)}{\left(\frac{Aantal\:jonge\:drugsverdachten}{Aantal\:jongeren\:in\:Nederland}\right)}\)

Op basis van de data krijgen we dan volgende lift-score:

\(\LARGE\frac{\left(\frac{880\:jonge\: drugsverdachten\:met\:jeugdreclassering}{20\:890\:jongeren\:in\: Nederland\: met\: jeugdreclassering}\right)}{\left(\frac{4\:480\:jonge\:drugsverdachten}{2\:879\:290\:jongeren\:in\:Nederland}\right)}\normalsize=27\)

Privacy

Uit oogpunt van privacybescherming publiceert het CBS enkel cijfers op groepsniveau, dus nooit op individueel niveau. Ook wordt in CBS-onderzoek veel aandacht besteed aan het tegengaan van de kans op (groeps-)onthulling. Zo zijn de cijfers in dit rapport afgerond en zijn de cijfers onderdrukt (niet weergegeven) indien de aantallen te beperkt zijn. De privacy van de personen waar dit onderzoek zich op richt heeft gedurende het hele onderzoek centraal gestaan. Zo is het koppelen van bestanden uit meerdere bronnen (bijvoorbeeld van de Basisregistratie Personen en van registratiecijfers over verdachten van criminaliteit) gebeurd door middel van een gepseudonimiseerde koppelsleutel/nummer. De burgerservicenummers van de personen zijn ook voor de onderzoekers nooit zichtbaar geweest. Zie de CBS-website voor meer informatie over hoe het CBS met privacy omgaat: https://www.cbs.nl/nl-nl/over-ons/dit-zijn-wij/onze-organisatie/privacy .

Adamse, I., Q. Nguyen, E. Boertien, S. van Deuren, V. Eichelsheim, en A. Blockland (2023). Resultaten systematische literatuurreviews. Amsterdam: NSCR, EPIC.

Adjiembaks, S.D. (2018). Waarom opgroeien in een risicovol, crimineel milieu niet altijd tot een criminele carrière leidt... Strafblad.

Algemene Rekenkamer (2022). Algoritmes getoetst: De inzet van 9 algoritmes bij de overheid. Den Haag.

Bos, B., M. Das, H. Posthumus, J. van der Laan, V. de Heij, en P. Nieuwbeerta (2022). Persoonsnetwerken en criminaliteit van Nederlandse jongeren. Tijdschrift voor Criminologie, 64(2), 170-195.

Boschman, S. E., T. W. Piersma, G. Weijters, N. Tollenaar, en M.Teerlink (2022). Verschil in recidivetrends onder jeugdigen: Inzicht in ontwikkelingen in recidive onder verschillende groepen jeugdige justitiabelen. Den Haag: WODC.

Boutellier, J. C. J., C. Hermans, en F. van de Plas (2019). Ontsporende vrijheid: Over de maatschappelijke betekenis van ondermijning en het belang van een onorthodoxe aanpak daarvan. Boom bestuurskunde.

Calderoni, F., G. M. Campedelli, T. Comunale, M.E. Marchesi en E.U. Savona (2020). Recruitment into organised criminal groups: A systematic review. Trends and Issues in Crime and Criminal Justice, (583), 1-28.

Calderoni, F., T. Comunale, G. M. Campedelli, M. Marchesi, D. Manzi, en N. Frualdo (2022). Organized crime groups: A systematic review of individual‐level risk factors related to recruitment. Campbell systematic reviews, 18(1), e1218.

Comunale, T., F. Calderoni, M. Marchesi, E. Superchi, en G.M. Campedelli (2020). Systematic review of the social, psychological and economic factors relating to involvement and recruitment into organized crime. In D. Weisburd, E. U. Savona, B. Hasisi, en F. Calderoni (Eds.), Understanding recruitment to organized crime and terrorism (pp. 175– 204). New York, NY: Springer International Publishing.

Kessels, R. (2023). Monitor Jeugdcriminaliteit 2023: Jeugdige verdachten van misdrijven; ontwikkelingen tot 2023. Den Haag: WODC en CBS.

Konijn, R. M. (2017). Detecting Interesting Differences: Data Mining in Health Insurance Data using Outlier Detection and Subgroup Discovery. [PhD-Thesis - Research and graduation internal, Vrije Universiteit Amsterdam].

Peeck, V., Z. Witteveen en E. Sikkens-Dokter (2021). Dealers in de dop: een kwalitatief onderzoek naar jonge aanwas in de drugscriminaliteit. Nationale politie, Dienst Regionale Informatie Organisatie, Team Analyse & Onderzoek.

Stoker, E. en W. Thijssen (2019, 3 oktober). ‘De moord op Wiersum ervaar ik echt als een persoonlijke aanval op ons, de politie, en op het OM’. De Volkskrant.

Tollenaar N. en A.M. Van der Laan (2023). Monitor Jeugdcriminaliteit: Ontwikkelingen in jeugdige strafrechtelijke daders en de afdoening tot 2022. Den Haag: WODC.

Tweede Kamer (2023). Brede preventieaanpak (georganiseerde en ondermijnende) jeugdcriminaliteit [Kamerbrief]. Den Haag: Ministerie van Justitie en Veiligheid.

Van der Laan, A.M., S. Pleysier en F. Weerman (2020). Hedendaagse jeugdcriminaliteit: nieuwe vragen en enkele antwoorden na een historische daling. Tijdschrift voor Criminologie (62) 2-3, 115-129.

Van der Laan, A.M., J. Rokven, en G. Weijters (2018). De daling in jeugddelinquentie: minder risico, meer bescherming? Tijdschrift voor Criminologie, 60(1).

Weijers, I., H. Ferwerda en R. Roks (2021). Te groot voor de wijkagent, te klein voor de recherche, PROCES 2021, 264-275.