Goede recidivevergelijkingen jeugdinrichtingen niet mogelijk

Resultaten vergelijken

Justitiële jeugdinrichtingen willen hun resultaten, specifiek op recidive, onderling vergelijken. Zo kunnen zij verder onderzoek doen naar elementen die goed of slecht werken. De jongeren die in de JJI’s verblijven, verschillen sterk qua achtergrondkenmerken. Zoals bijvoorbeeld leeftijd, geslacht en eerdere strafzaken. Deze kenmerken zijn van invloed op (het risico op) recidive na verblijf in een JJI. Een simpele vergelijking tussen JJI en recidive kan daardoor een vertekend beeld opleveren. Een statistisch model is nodig om die verschillen te corrigeren. Het WODC onderzocht of het mogelijk is om een onvertekende (valide) en stabiele (betrouwbare) schatting te maken van het effect van JJI’s op recidive van jeugdigen.

Machine learning geeft geen verbetering

Het onderzoek laat zien dat het toepassen van machine learning geen betere voorspelling oplevert dan een bestaand handgespecificeerd statistisch model. Ook het gebruik van meer dader- en afdoeningskenmerken uit de Onderzoek- en beleidsdatabase Justitiële Documentatie (OBJD), zoals type delict en soorten eerdere straffen, leidt niet tot verbetering.

Daarnaast zijn er eigenlijk te weinig jeugdigen die in een JJI verblijven, om een betrouwbaar beeld te kunnen geven. Door de lage, de laatste jaren ook dalende, aantallen, kunnen eventueel gevonden effecten in de werkelijkheid afwezig zijn of vertekend zijn.

LIJ kan meer informatie leveren

Er is dus andere informatie nodig die recidive van jeugdigen kan verklaren of voorspellen. De onderzoekers zien mogelijkheden daarvoor in het landelijk instrumentarium jeugdketen (LIJ). Het LIJ ondersteunt ketenpartners in de jeugdstrafrechtketen bij het verzamelen en analyseren van informatie over risico- en beschermende factoren van jeugdigen en hun leefomgeving. Deze informatie zou dan wel gestandaardiseerd over het land en compleet voor alle jeugdigen verzameld moeten worden.

Bron: wodc.nl