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. 

De jongeren in Zuidwest hebben we in dit onderzoek vergeleken met de jongeren die in het stadsdeel Centrum wonen en de overige Haagse jongeren (dus buiten Zuidwest en buiten stadsdeel Centrum). Voor een vergelijking met stadsdeel Centrum is gekozen omdat in dit stadsdeel enkele andere achterstandswijken liggen, zoals de Schilderbuurt, het Transvaalkwartier en de Groente- en Fruitmarkt¹⁾.

De focus in dit onderzoek ligt op jongeren. Hierbij is uitgegaan van de personen die op 1 oktober 2018 minimaal 12 jaar waren en jonger dan 27 jaar. Bij de verschillende analyses hebben we de jongeren ingedeeld in drie groepen om de diversiteit in de typen netwerken beter in beeld te brengen:

• Jongeren van 12 tot 17 jaar (veelal voortgezet onderwijs, relatief weinig met werk);
• Jongeren van 17 tot 22 jaar (veelal middelbaar beroepsonderwijs of hoger onderwijs, een aanzienlijk deel met werk of een bijbaantje);
• Jongeren van 22 tot 27 jaar (een deel volgt hoger onderwijs, relatief veel met werk).

Figuur 2.2.1 laat zien hoeveel Haagse jongeren tot elke groep behoren.

De contacten in de netwerken van de Haagse jongeren hoeven niet in Den Haag te wonen. Familie uit Woerden of klasgenoten die in Rijswijk wonen, zijn ook onderdeel van het netwerk van de Haagse jongeren.

2.3 High Impact Crimes

Criminaliteit in een wijk kan een invloed hebben op het veiligheidsgevoel in en de leefbaarheid van de wijk. Maar niet alle soorten criminaliteit zijn even zichtbaar of intens. Zo geeft het Centrum voor Criminaliteitspreventie en Veiligheid (CCV) aan dat de zogenaamde High Impact Crimes (afgekort HIC), zoals geweldsmisdrijven en straatroof, een grote impact hebben op slachtoffer en zijn of haar omgeving. Jongeren zijn oververtegenwoordigd onder verdachten van high impact crimes. 

We richten ons in dit artikel daarom niet op alle soorten criminaliteit, maar alleen op de high impact crimes. Door te focussen op dit type misdrijven is de scope van het onderzoek nauwkeuriger afgebakend omdat de wat lichtere vergrijpen, zoals verkeersovertredingen en langdurig schoolverzuim, niet worden meegenomen.

Voor het in kaart brengen van de verdachten worden de registraties van De Nationale Politie, de tien regionale eenheden en de Landelijke Politie Eenheid en de HALT-registratie gebruikt. Personen worden in dit onderzoek als verdachte van een high impact crime gezien wanneer ze in de jaren 2014 tot en met 2018 verdacht zijn geweest van of naar bureau Halt zijn doorverwezen vanwege een vermogens- of geweldsmisdrijf (waaronder seksuele misdrijven). 

Wanneer in het vervolg van dit artikel gesproken wordt over ‘criminaliteit’ of ‘verdachten’ wordt alleen de (verdachten van) high impact criminaliteit bedoeld.

Een uitgebreide toelichting op de methode van dit onderzoek, staat in hoofdstuk 7 Technische toelichting.