Voorspellen van aanslagen en criminaliteit door filmscenario’s

Hij promoveerde in 2014 aan de Universiteit van Tilburg met een scenariomodel om te kunnen anticiperen op – en mogelijk zelfs voorspellen van – criminaliteit en terroristische aanslagen. Peter de Kock (1967), cameraman en filmmaker, stelt dat terroristen letterlijk filmmakers zijn. En dat daarmee hun misdaden te voorspellen zijn.

Dat zijn theorieën jaren later nog actueel zijn, blijkt schrijnend uit de aanslagen in onder andere Parijs (november 2015 en april 2017), Brussel (maart 2016) en Stockholm (april 2017). Volgens De Kock bestaat een misdaadverhaal uit twaalf bouwstenen, waarmee je elk verhaal uit de wereld uiteen kan zetten. Elementen daarbij zijn bijvoorbeeld symboliek, tijdstip, een potentieel doelwit, (valse) aanwijzingen en natuurlijk een protagonist (hoofdpersoon) en antagonist (tegenstander).

Overigens is De Kock niet de bedenker van de theorie die stelt dat er een grote analogie bestaat tussen het produceren van een film of theaterproductie en het voorbereiden en uitvoeren van een aanslag. Hij kwam hiermee tijdens zijn master Criminal Investigations mee in aanraking. Op basis van die informatie ontwikkelde hij in zijn proefschrift Anticipating criminal behaviour zijn twaalf-elementen scenariomodel.

Meer weten over dit onderwerp? Lees dan ook Over het voorspellen van misdaden – hoelang is de precog nog fictie?

Zijn model bestaat uit drie pijlers: leren, reageren en voorspellen. Ofwel: leren van gegevens uit het verleden, op basis van je eigen kennis bedenken hoe een terrorist handelt en het voorspellen van een aanslag. Hoe meer je kunt invullen, hoe minder scenario’s overblijven. Opsporingsinstanties kunnen dus op basis van crimineel gedrag uit het verleden adequater anticiperen op crimineel gedrag in de toekomst.

Bekijk Peter de Kock in een uitzending van De Wereld Draait Door (september 2014) waarin hij een voorbeeld geeft van de aanslagen in Boston in relatie tot zijn twaalf stappen-model.

Politiecomputer leert beter verbanden leggen
Sowieso zijn er constant ontwikkelingen op het gebied van het opsporen van criminaliteit. Zo gaan in het nieuwe project ‘Politielab’ wetenschappers van de Universiteit van Amsterdam en de Vrije Universiteit de politie helpen de revoluties uit de computertechniek deep learning te gebruiken voor opsporingswerk. Deep learning-netwerken zijn goed in het herkennen van patronen. ‘Echte experts zijn nog altijd beter in het herkennen van subtiele details in beeld zoals een stopcontact, maar computers lopen op hen in,’ aldus Marcel Worring, hoogleraar informatica en directeur van het Instituut voor Informatica bij de Universiteit van Amsterdam. Meer over het project in dit artikel van het NRC van 26 april jongstleden.

Over de grens is bijvoorbeeld China sinds vorig jaar bezig met een systeem dat misdaden moet voorspellen; Situation Aware Public Security Evaluation (SAPE).