Uitdaging
De gemeente Utrecht heeft veel te kampen met woninginbraken. De gemeente heeft hier nauwelijks grip op. Met Big Data willen zij een stapje voor zijn en de criminaliteitsbestrijding bevorderen.

 

Vragen
- Welke onvermoede verbanden zijn er op het gebied van woninginbraken te verkrijgen als er met een Big Data-bril naar gekeken wordt?
- Welke (open) databronnen zijn bruikbaar, welke zijn interessant om nog toe te voegen?

 

Analyse
Al snel kwam tijdens de analyse van deze uitdaging naar voren dat een goede en diepe analyse alleen gedaan kan worden met gedetailleerde data van de politie. Dat is lastig, in verband met de voorwaarden die aan het gebruik van die data gekoppeld zijn. Door gebruik te maken van zoveel mogelijk openbare databronnen, kunnen locatie, datum en modus (soort inbraak) in Utrecht met elkaar worden gerelateerd.

 

Uitkomsten
De uitkomsten zijn puntsgewijs:

1. Er is een mogelijkheid tot het voorspellen van inbraken per dag.

2. Er is een mogelijkheid tot het voorspellen van hoeveelheid inbraken per wijk.

3. Er kan een relatie worden gelegd tussen de locatie waar de inbraken plaats vinden tegenover de nabijheid van een politiebureau en de hoeveelheid openbare verlichting.

4. Er kan een alternatieve segmentatiemethode op poten worden gezet om beter te begrijpen op welke manier inbrekers te werk gaan en om typische kenmerken te signaleren.

5. Er is een eerste ontwerp gemaakt voor een zogenaamde inbraak-app.