Veen, Nynke van (2022) Nieuwe misdaad, nieuwe slachtoffers? - Verschillen in persoonskenmerken en risicofactoren van slachtoffers van online en traditionele criminaliteit in Noord-Nederland. Master thesis, Sociology.
|
Text
van Veen_S4517342_ Eindversie_Masterscriptie.pdf Download (3MB) | Preview |
Abstract
Dit onderzoek richt zich op verschillen of overeenkomsten in persoonskenmerken van slachtoffers van enerzijds traditionele (offline) criminaliteit en anderzijds online criminaliteit. De centrale vraag van dit onderzoek is: “Wat is het verschil in persoonskenmerken en risicofactoren van slachtoffers van traditionele criminaliteit in vergelijking met slachtoffers van online criminaliteit?”. Ook binnen de online criminaliteit is een onderscheid tussen cybercriminaliteit in ruime zin en cybercriminaliteit in enge zin. Het verschil tussen beide vormen is dat bij cybercriminaliteit in ruime zin een criminele vorm is waarbij een medium is gebruikt en een soort hulpmiddel is om crimineel gedrag te vertonen. Terwijl bij cybercriminaliteit in enge zin het medium het doelwit is en het noodzakelijk is om geavanceerde ICT-middelen te gebruiken. Denk hierbij aan het hacken van een computer. Relevantie: Door de digitalisering van de samenleving is er een toename in online criminaliteit. Ondanks de veelvoorkomendheid en maatschappelijke gevolgen van online criminaliteit is er nog weinig onderzoek gedaan naar de achtergrondkenmerken van slachtoffers van online criminaliteit. Criminologisch onderzoek is überhaupt nog altijd vooral op offline criminaliteit gericht. Het voorliggende onderzoek heeft als doel om te verifiëren of wetenschappelijke literatuur en theorieën voor traditionele criminaliteit ook toepasbaar zijn op online criminaliteit. Onderzoek naar persoonskenmerken van slachtoffers van online criminaliteit kan verder bijdragen aan effectieve en gedragsgerichte preventiemaatregelen. Ten slotte kan dit onderzoek bijdragen aan nieuwe inzichten over de structuur van investeringen en inzet binnen de politieorganisatie. Theorie/hypothesen: Om te verifiëren of wetenschappelijke literatuur en theorieën voor traditionele criminaliteit ook toepasbaar zijn op online criminaliteit zijn er verschillende hypothesen opgesteld. De eerste hypothese “Herhaald slachtofferschap komt bij online criminaliteit even vaak voor als bij traditionele criminaliteit (H1)” is getoetst om te kijken of herhaald slachtofferschap ook een risicofactor is binnen online criminaliteit. Ten tweede is de gelegenheidstheorie getoetst die pleit dat er in steden meer gelegenheid is voor crimineel gedrag. Doordat daders van online criminaliteit niet fysiek op locatie aanwezig hoeven te zijn is de volgende hypothese opgesteld; “Slachtoffers van traditionele criminaliteit wonen in meer verstedelijkt gebied dan slachtoffers van online criminaliteit (H2)”. Vervolgens is hypothese 3: “De verdachte-slachtoffer afstand is kleiner bij traditionele criminaliteit dan bij online criminaliteit (H3)” getoetst. Het feit dat voor online criminaliteit geen fysieke aanwezigheid van een dader nodig is verklaart dat de verdachte-slachtofferafstand voor online criminaliteit waarschijnlijk groter is dan van traditionele criminaliteit. Verder ondersteunt dit ook de theorie dat daders van traditionele criminaliteit een bekende omgeving prefereren. Ten slotte is er gekeken of er bij verschillende vormen online criminaliteit verschil zit in persoonskenmerken en of dit mogelijk komt door het medium. Dit resulteert in de laatste hypothese: “Er is geen verschil in persoonskenmerken tussen slachtoffers van cybercriminaliteit in ruime zin en slachtoffers van cybercrime in enge zin (H4)”. Methode: Met behulp van een selectie van maatschappelijke klassen zijn er 6 vormen van criminaliteit meegenomen in dit onderzoek (bedreiging, belediging, cybercrime, fraude online handel, zware mishandeling en gekwalificeerde diefstal in/uit woning). Dit is een kwantitatieve analyse van politiedata. Waar 4 hypothesen zijn getoetst door middel van gewogen bivariate- en univariate statistieken en logistische regressiemethoden. Resultaten: In eerste instantie zijn slachtoffers van traditionele criminaliteit gemiddeld vaker herhaald slachtoffer dan slachtoffers van online criminaliteit, echter is dit verschil niet significant. Ten tweede wonen slachtoffers van traditionele criminaliteit gemiddeld in minder stedelijk gebied dan slachtoffers van online criminaliteit. Ten slotte wonen slachtoffers van online criminaliteit verder van de dader af dan slachtoffers van traditionele criminaliteit. Ook tussen cybercriminaliteit in ruime zin en cybercriminaliteit in enge zin zijn enkele verschillen gevonden. Slachtoffers van cybercriminaliteit in enge zin zijn vaker vrouwen, de verdachte-slachtofferafstand is groter en zijn de slachtoffers vaker ouder dan bij cybercriminaliteit in ruime zin. Conclusie: Er kan geconcludeerd worden dat er meerdere verschillen bestaan tussen persoonskenmerken en risicofactoren van slachtoffers van traditionele en online criminaliteit. Dit geldt ook voor de verschillende vormen van online criminaliteit. Op basis van de geconstateerde verschillen kan er niet zonder meer aangenomen worden dat onderzoek naar traditionele criminaliteit ook toepasbaar is op online criminaliteit. Dit vraagt om nauwkeurig vervolgonderzoek naar de persoonskenmerken en risicofactoren van slachtoffers van online criminaliteit. Discussie en aanbevelingen: Het onderzoek kent enkele beperkingen door het gebruik van politiedata. op basis van de uitkomsten zijn er aanbevelingen gedaan voor de ontwikkeling van meer gerichte preventiemaatregelen voor slachtoffers van online criminaliteit. Omdat er nu geen eenduidig beleid bestaat wie, wanneer verantwoordelijk is voor online delicten, wordt er aanbevolen om een landelijk onderzoeksteam op te zetten zodat alle online delicten gebundeld worden. Hierdoor wordt het opsporen van daders van online criminaliteit gemakkelijker. Al met al, kan er op basis van dit onderzoek gesteld worden dat slachtoffers van online criminaliteit dermate van slachtoffers van traditionele criminaliteit verschillen dat specifieke benadering en onderzoek nodig is. Daarnaast kunnen de persoonskenmerken, zoals leeftijd en geslacht, gebruikt worden om gerichte preventiemaatregelen te ontwikkelen.
| Item Type: | Thesis (Master) |
|---|---|
| Supervisor name: | Bakker, D.M. |
| Degree programme: | Sociology |
| Differentiation route: | Criminaliteit en Veiligheid [Master Sociology] |
| Date Deposited: | 15 Jul 2022 08:59 |
| Last Modified: | 15 Jul 2022 08:59 |
| URI: | http://gmwpublic.studenttheses.ub.rug.nl/id/eprint/957 |
Actions (login required)
 |
View Item |