Big Data en Innovatieve Methoden Voor Criminologisch Onderzoek.

Format:

Book

Author/Creator:

Hardyns, Wim.

Contributor:

Snaphaan, Thom.

Language:

Dutch

Subjects (All):

Criminology.

Big data.

Physical Description:

1 online resource (478 pages)

Edition:

1st ed.

Place of Publication:

The Hague : Boom Uitgevers Den Haag, 2020.

Summary:

This book, edited by Wim Hardyns and Thom Snaphaan, explores the increasing importance of big data and innovative research methods across various disciplines, with a particular focus on criminology. It provides students, researchers, professionals, and policymakers with accessible insights into the potential and application of big data in social sciences. The editors aim to address the gap in education regarding new data sources and methodologies, emphasizing their relevance for future criminologists. The book covers the advent of big data, its implications, and offers systematic approaches to utilizing these data sources effectively. It serves as a comprehensive resource for understanding the evolving landscape of research methodology in social sciences and criminology, highlighting the need for updated educational practices. Generated by AI.

Contents:

Intro

Voorwoord

Inhoud

1 Nieuwe technologieën als motor voor innovaties in criminologisch onderzoek

1.1 Inleiding

1.2 De vierde industriële revolutie en nieuwe technologieën

1.3 Data

1.3.1 De kennispiramide

1.3.2 Soorten data

1.3.2.1 Kwalitatieve en kwantitatieve data

1.3.2.2 Primaire, secundaire en tertiaire data

1.3.2.3 Made en found data

1.3.2.4 Index-, attribuut- en metadata

1.3.2.5 Gestructureerde, semigestructureerde en ongestructureerde data

1.3.2.6 Primitieve en niet-primitieve data

1.4 Twee culturen in het modelleren van data

1.5 Leeswijzer

Deel I Big data

2 Big data in wetenschappelijk onderzoek

2.1 Inleiding

2.2 Wat zijn big data en wat is er nieuw aan?

2.3 Onderzoekstoepassingen voor big data

2.4 Voor- en nadelen

2.5 Besluit

3 Digital History en big data uit het verleden Methodologische innovaties in de historische criminologie

3.1 Inleiding

3.2 De traditionele dataverzameling en -analyse: De historische methode

3.2.1 De historische methode als dataverzameling

3.2.2 De historische methode als bronnenkritiek

3.2.3 De historische methode als data-analyse

3.3 Digital History en historische big data

3.3.1 Opkomst van historische big data

3.3.2 Invloed op de dataverzameling en -analyse

3.4 Het historische werkveld en de nieuwe digitale methoden

3.5 Big data en historische criminologie: Proceedings of the Old Bailey, 1674-1913

3.6 Valkuilen en uitdagingen

3.7 Besluit

4 'There is plenty of room at the bottom' Het gebruik van innovatieve databronnen in de sociale wetenschappen

4.1 Inleiding

4.2 Innovatieve databronnen

4.3 Methodologie

4.4 Resultaten

4.4.1 Algemene kenmerken van de geïncludeerde studies

4.4.2 Aantal gepubliceerde studies over de tijd heen

4.4.3 Volume van de gebruikte data.

4.4.4 Gebruikte databronnen

4.4.4.1 Directed data

4.4.4.2 Automated data

4.4.4.3 Volunteered data

4.5 Besluit

5 Bij voorbaat effectiever? Over de noodzaak van het herwaarderen van vakmanschap en de onvermijdelijkheid van actieonderzoek bij het gebruik van big-datatoepassingen door de politie

5.1 Inleiding

5.2 De achtergronden van big-datatoepassingen

5.3 Een blik op effecten en neveneffecten van predictive policing

5.4 De complexiteit van intelligence

5.5 De onderbelichte rol van vakmanschap

5.6 Naar actieonderzoek

5.7 Besluit

6 Wetenschappelijk onderzoek met (big) data en het gegevensbeschermingsrecht Het kluwen ontward

6.1 Inleiding

6.2 Toepassingsgebied AVG en definities

6.3 Actoren

6.4 Anonimisering en pseudonimisering

6.4.1 Anonimisering

6.4.2 Pseudonimisering

6.5 Gegevensbeschermingsbeginselen (artikel 5 AVG)

6.6 Rechtmatigheid (artikel 6 AVG)

6.6.1 Toestemming

6.6.2 Wettelijke verplichting

6.6.3 Taak van algemeen belang

6.6.4 Gerechtvaardigd belang van de verwerkingsverantwoordelijke of een derde

6.7 Bijkomende voorwaarden voor de verwerking van bepaalde categorieën van persoonsgegevens

6.8 Rechten van betrokkenen en mogelijke afwijkingen

6.8.1 Rechten van betrokkenen

6.8.2 Afwijkingen (van de in artikelen 14-18 en 21 AVG genoemde rechten)

6.9 Verplichtingen van de verwerkingsverantwoordelijke

6.10 Handhaving

6.11 Besluit

Deel II Innovatieve dataverzamelingsmethoden

7 Het hedendaags gebruik van conventionele dataverzamelingsmethoden in de criminologie

7.1 Inleiding

7.2 Het gebruik van conventionele dataverzamelingsmethoden in de criminologie

7.3 Surveys

7.3.1 Conventioneel gebruik in de criminologie

7.3.2 Innovatieve manieren van dataverzameling

7.3.2.1 Factorial survey experiment

7.3.2.2 Experience-sampling method.

7.3.2.3 Space-time budget method

7.3.2.4 Life-events calendar methode

7.4 Interviews

7.4.1 Conventioneel gebruik in de criminologie

7.4.2 Innovatieve manieren van dataverzameling

7.4.2.1 Diary research

7.4.2.2 Photo-elicitation en video-elicitation

7.4.2.3 Het gebruik van GPS-coördinaten

7.5 Focusgroepen

7.5.1 Conventioneel gebruik in de criminologie

7.5.2 Innovatieve manieren van dataverzameling

7.5.2.1 Photo-elicitation en video-elicitation

7.5.2.2 Nominal group technique

7.6 Observaties

7.6.1 Conventioneel gebruik in de criminologie

7.6.1.1 Systematic social observations

7.6.1.2 (Systematic) self-observation

7.6.2 Innovatieve manieren van dataverzameling

7.6.2.1 Video's als observatiemateriaal

7.6.2.2 Electronically activated recorder-studies

7.6.2.3 Virtual reality

7.7 Besluit

8 "Vertel me wat je ziet" Het gebruik van photo-elicitation in criminologisch onderzoek

8.1 Inleiding

8.2 Photo-elicitation: what's in a name?

8.2.1 De verschillende vormen van PEI-onderzoek

8.2.1.1 Participant-driven PEI

8.2.1.2 Research-driven PEI

8.2.2 Voor welke onderzoeksvragen?

8.2.3 Voor welke onderzoekspopulaties?

8.3 Voordelen en nadelen van photo-elicitation onderzoek

8.3.1 Voordelen

8.3.1.1 Rijkere en nieuwe informatie

8.3.1.2 Empowerment, agency en zelf-reflexiviteit

8.3.1.3 Vertrouwen tussen onderzoeker en respondent

8.3.1.4 Werken met beeldmateriaal

8.3.2 Nadelen

8.3.2.1 Praktische nadelen

8.3.2.2 Nadelen met betrekking tot de validiteit en betrouwbaarheid van het onderzoek

8.4 De verschillende stappen in het photo-elicitation proces

8.4.1 Keuze PEI-instrument

8.4.2 Briefing respondenten

8.4.2.1 Participant-driven PEI

8.4.2.2 Research-driven PEI

8.4.3 Fotoverzameling

8.4.3.1 Participant-driven PEI

8.4.3.2 Research-driven PEI.

8.4.4 Pretesten PEI-instrument

8.4.5 Interviewproces

8.4.5.1 Participant-driven PEI

8.4.5.2 Research-driven PEI

8.4.6 Data-analyse

8.4.7 Rapportage

8.5 Enkele ethische aandachtspunten

8.5.1 Vertrouwelijkheid en anonimiteit

8.5.2 Manier van fotoverzameling

8.5.3 Emotionele reacties

8.6 Besluit

9 Het factorial survey experiment in criminologisch onderzoek

9.1 Inleiding

9.2 Toepassing van het factorial survey experiment in de sociale wetenschappen: Een terugblik

9.2.1 Het factorial survey experiment in de sociale wetenschappen

9.2.2 Het factorial survey experiment in de criminologie

9.3 FS-terminologie uitgelegd aan de hand van een concreet criminologisch voorbeeld

9.4 Waarom survey en experimentele methode combineren? Een overzicht van mogelijkheden en beperkingen

9.4.1 Mogelijkheden van het factorial survey experiment

9.4.2 Beperkingen van het factorial survey experiment en mogelijke remedies

9.5 Visuele scenario's in het factorial survey

9.6 Besluit

10 Het gebruik van virtual reality in de criminologie

10.1 Inleiding

10.2 Wat is VR?

10.2.1 Definiëring van VR

10.2.2 De Virtual Environment

10.2.3 Twee kernconcepten: immersie en aanwezigheid

10.2.3.1 Immersie

10.2.3.2 Aanwezigheid

10.3 VR als antwoord op methodologische beperkingen van criminologisch onderzoek

10.3.1 De afweging tussen experimentele controle en ecologische validiteit

10.3.2 Standaardisatie en systematische variaties

10.3.3 Induceren van cognitieve en affectieve factoren

10.3.4 Verhoogde objectiviteit en sensitiviteit in dataverzamelingsmethoden

10.3.5 Tegemoetkomen aan ethische bezwaren in traditioneel criminologisch onderzoek

10.4 Beperkingen van VR

10.4.1 Imperfecties in de gebruikte technologie

10.4.2 Cybersickness

10.4.3 Kostprijs en vereiste technologische kennis.

10.5 Functies van VR in criminologisch onderzoek

10.5.1 VR als technologie op zich

10.5.2 VR als methode voor wetenschappelijk onderzoek

10.5.2.1 Onderzoek naar criminaliteitsfenomenen

10.5.2.2 Onderzoek naar reacties op criminaliteit en onveiligheidsgevoelens

10.5.2.3 Onderzoek naar sociale interacties en dynamieken

10.5.3 VR als concrete toepassing voor de criminologische praktijk

10.5.3.1 VR als toepassing in juridische procedures

10.5.3.2 VR als tool voor de behandeling van daders (en slachtoffers) van criminele feiten

10.5.3.3 VR voor training van politie en justitie

10.6 Besluit

11 Het gebruik van beeldmateriaal in criminologisch onderzoek Van turven met pen en paper tot geautomatiseerde detectie en classificatie van overlastfenomenen

11.1 Inleiding

11.2 Overlast als bestudeerd fenomeen en haar traditionele meetmethoden

11.3 Primaire data, manuele codering

11.4 Secundaire data, manuele codering

11.5 Secundaire data, geautomatiseerde codering

11.6 Primaire data, geautomatiseerde codering

11.7 Besluit

Deel III Innovatieve data-analysemethoden

12 De opkomst van neurale-netwerkanalyse in de criminologie

12.1 Inleiding

12.2 Wat is neurale-netwerkanalyse?

12.2.1 Een methode uit het domein van machine learning

12.2.2 Structuur en kenmerken van een neuraal netwerk

12.3 Neurale-netwerkanalyse in criminologisch onderzoek

12.3.1 Predictive policing

12.3.2 Predictive profiling

12.3.3 Fraudedetectie

12.4 De praktische toepassing van neurale-netwerkanalyse

12.4.1 Dataverzameling en -preparatie

12.4.2 Trainen en testen van het neurale netwerk

12.4.3 Interpretatie en evaluatie van de resultaten

12.5 Besluit

13 Text mining in de criminologie De geautomatiseerde analyse van (grote) tekstcorpora

13.1 Inleiding.

13.2 De ontginning van ongestructureerde tekstdata.

Notes:

Description based on publisher supplied metadata and other sources.

Part of the metadata in this record was created by AI, based on the text of the resource.

ISBN:

9789059314757

9059314751

OCLC:

1236367571