Het Ketendatateam, ontstaan tijdens de coronapandemie, bestaat inmiddels zo’n vijf jaar. Wat doet dit team? Hoe gaat het team te werk? Wat heeft de samenwerking op het gebied van data tot nu toe gebracht? En hoe ziet de toekomst eruit? “Dit team is een enorm mooi voorbeeld van goede samenwerking in de strafrechtketen.”
“De coronapandemie heeft veel impact gehad op de strafrechtketen”, zegt Aart-Jan den Besten, beleidsadviseur bij de directie Strafrechtketen van het ministerie van Justitie en Veiligheid. “Tijdens de eerste lockdown waren de gerechtsgebouwen grotendeels gesloten. Daardoor namen de rechtbanken alleen spoedeisende zaken in behandeling, met als gevolg dat rechtszaken zich opstapelden. Dit had weer effect op de organisaties die rechterlijke uitspraken uitvoeren, zoals de Dienst Justitiële Inrichtingen (DJI) en Reclassering Nederland.”
Danny Brand
Data en systemen beschikbaar
Ook de uitvoeringsorganisaties zelf werden door alle coronamaatregelen geconfronteerd met beperkingen in de uitvoering van sancties, zoals taakstraffen. Denk aan de regel om 1,5 meter afstand van anderen te houden. Niet verwonderlijk dus dat de ketenpartners in die periode veel behoefte hadden aan informatie over onder meer doorlooptijden en werkvoorraden van strafzaken. Danny Brand, data-analist bij het Centraal Justitieel Incassobureau (CJIB): “Hoewel veel processen door de pandemie kwamen stil te liggen, waren data en systemen wél voorhanden. We hebben dan ook geprobeerd de impact van de stagnatie inzichtelijk te maken. Daarom kun je de coronaperiode als startpunt van het Ketendatateam zien.”
Ketenpartners hebben elkaars informatie hard nodig
Corona mocht dan de aanleiding zijn voor de oprichting van het Ketendatateam, feit is dat de ketenpartners in de strafrechtketen - waaronder politie, Openbaar Ministerie (OM), de Rechtspraak, het CJIB, de DJI, de Reclassering, de Raad voor de Kinderbescherming, de Raad voor Rechtsbijstand en Slachtofferhulp Nederland - elkaars informatie eenvoudigweg hard nodig hebben om effectief en efficiënt te kunnen opereren.
“Voorheen werkten de data-analisten vooral voor hun eigen organisatie”, aldus Danny. “Maar er zijn veel raakvlakken tussen de ketenpartners. Want uitstroom bij de ene partner betekent instroom bij de andere partner. We zijn dan ook geïnteresseerd in wat er elders in de keten gebeurt. Wat zit er aan te komen? Is er ruimte bij de volgende ketenpartner voor zaken die daar terechtkomen? Door data te delen, te verzamelen, te analyseren en te interpreteren kunnen we patronen signaleren en een vertaalslag maken naar bruikbare inzichten. Zo versterken we de prestaties van de strafrechtketen als geheel.”
Eelke Bakker
Strafrechtketenmonitor
Het Ketendatateam komt ongeveer eenmaal per kwartaal samen om te werken aan verschillende informatieproducten, zoals de jaarlijkse Factsheet Strafrechtketenmonitor. Eelke Bakker, data-scientist bij de directie Strafrechtketen van het ministerie van Justitie en Veiligheid: “Deze monitor laat zien hoe de strafrechtketen werkt en zich ontwikkelt, en geeft daarbij een toelichting op de belangrijkste resultaten. Denk aan inzicht in de doorlooptijden van strafzaken, de werkvoorraden bij de verschillende ketenpartners en het type beslissingen dat wordt genomen."
"De monitor is gebaseerd op de door de ketenpartners aangeleverde data. Ons team zorgt voor de duiding van die gegevens en kijkt welke ontwikkelingen moeten worden uitgelicht. We trekken bijvoorbeeld aan de bel als een verhoogde instroom zien of waarnemen dat de voorraden oplopen. Deze highlights delen we vervolgens met het Coördinerend Ketenberaad en het Bestuurlijk Ketenberaad, die op basis hiervan hun beleid kunnen aanpassen. Als er bijvoorbeeld hoge voorraden bij de politie en het OM zijn, kun je denken aan concrete maatregelen, zoals de inzet van extra rechercheurs of OM-medewerkers.”
Martine Stegink
Schorsen van voorlopige hechtenis
Martine Stegink, data-analist bij Reclassering Data en Statistiek, geeft een ander voorbeeld. “De drie reclasseringsorganisaties werken door de hele strafrechtketen: van advies aan de rechter-commissaris over het schorsen van een voorlopige hechtenis tot het uitvoeren van toezicht en werkstraf. Ontwikkelingen op verschillende plekken in de keten kunnen impact hebben op ons werk. Zo kan het vaker toepassen van OM-strafbeschikkingen effect hebben op onze adviezen, toezichten en werkstraffen."
"Mogelijk neemt hierdoor het aantal opgelegde werkstraffen toe, of wordt vaker een korter durend toezicht opgelegd. Bij een grote vraag moeten wij daar mogelijk een andere werkmethodiek voor ontwikkelen. Voor alle ketenpartners is het dus belangrijk inzicht te hebben in de in-, door- en uitstroom in de keten, en in de (voorgenomen) beslissingen of andere ontwikkelingen die op deze stromen invloed hebben. Goede afstemming hierover tussen alle ketenpartners is cruciaal. Daarom vind ik het Ketendatateam zo belangrijk.”
Signaleren en monitoren
Volgens Eelke dragen data wezenlijk bij aan beter inzicht in de prestaties van de strafrechtketen. “Met data kunnen we ontwikkelingen daadwerkelijk verduidelijken en vroegtijdig signaleren welke ontwikkelingen consequenties zullen hebben voor de ketenpartners. Bovendien hebben we als strafrechtketen natuurlijk onze eigen doelstellingen geformuleerd, bijvoorbeeld over doorlooptijden in zeden- en jeugdzaken en over voorraden van veelvoorkomende criminaliteitszaken. Met het Ketendatateam kunnen we goed monitoren of we deze doelstellingen halen.”
Aart-Jan den Besten
Voorspellend karakter
Hoe de toekomst van sturen op data eruit ziet, is een actuele vraag, aldus Aart-Jan. “Ons team baseert zich op historische cijfers. In zekere zin zou je kunnen zeggen dat we vooral terugkijken, zoals in een jaarverslag. Het Bestuurlijk Ketenberaad heeft ons gevraagd of wij op basis van al die data geen modellen zouden kunnen ontwikkelen waarmee we vooruit kunnen kijken en die de Strafrechtmonitor een wat voorspellender karakter geven.”
Model wordt afgestoft
“Die handschoen hebben we opgepakt”, vervolgt Aart-Jan. “Al in de coronatijd werkten we aan voorspellingen op basis van bestaande data. We vroegen ons toen bijvoorbeeld af welke gevolgen bepaalde coronamaatregelen zouden hebben voor de afzonderlijke ketenpartners en voor de strafrechtketen als geheel. Denk aan gevolgen voor de totale beschikbare arbeidscapaciteit. Dat ‘corona-model’ hebben we afgestoft. Daarnaast kijken we welke kennis er al voorhanden is in de keten. We hebben bijvoorbeeld contact met het Wetenschappelijk Onderzoek- en Datacentrum (WODC), dat het Prognosemodel Justitiële Ketens (PMJ) ontwikkelt.”
Nog meer ketenkennis
Martine verwacht dat dit soort voorspellende modellen tot nog meer ketenkennis leidt. “Als je bijtijds weet dat de rechterlijke macht moet worden ontlast, dat het OM strafbeschikkingen gaat opleggen als alternatief voor een rechtszaken bij de rechter, en hoe het OM verwacht de hoeveelheid strafbeschikkingen op te bouwen, kunnen wij rekening houden met dit scenario en becijferen of onze arbeidscapaciteit dat aankan.”
Bijdragen aan besluitvorming
Organisatieoverkoepelende data-analyses schoten er tot nu toe nog weleens bij in. Maar, zo concludeert Danny: “Mede dankzij het Ketendatateam begint dataverwerking en ketenbrede data-analyse steeds meer vorm te krijgen, ook omdat men inziet dat op basis van data verkregen inzichten kunnen bijdragen aan besluitvorming.”
Commitment
De Directie Strafrechtketen is opgericht om ervoor te zorgen dat de samenwerking in de keten beter verloopt, zegt Aart-Jan in retrospectief. “Alleen zo kunnen we bijvoorbeeld de doorlooptijden verbeteren of de modernisering van het Wetboek van Strafvordering efficiënter aanpakken. De samenwerking op cijfermatig vlak werkt heel goed met het Ketendatateam. Hoewel de praktijk soms weerbarstig is, voelen alle ketenpartners zich gecommitteerd aan het gemeenschappelijke doel van het Ketendatateam. We willen allemaal een goede monitor afleveren die adequate informatie biedt op basis waarvan de juiste beslissingen kunnen worden genomen.”
Waardering
Eelke merkt dat alle leden van het Ketendatateam enthousiast zijn om elkaar te ontmoeten en elkaar beter te leren kennen. “Daardoor gaan we elkaar nog meer waarderen. En hoewel we als data-analisten natuurlijk vanuit onze eigen organisatie met onze eigen data blijven werken, merk ik dat we elkaar steeds beter begrijpen en steeds meer dezelfde taal spreken.”