Cahier 2022-5

De (on)mogelijkheden van het
meten van klassenjustitie in de
Nederlandse strafrechtketen

Een verkenning met handreikingen
voor kwantitatief vervolgonderzoek

Cahier 2022-5

De (on)mogelijkheden van het
meten van klassenjustitie in de
Nederlandse strafrechtketen

Een verkenning met handreikingen
voor kwantitatief vervolgonderzoek
C.P.M. Netten
S.W. van den Braak
A. Latenko
M.E. Vink

Cahier
De reeks Cahier omvat de rapporten van onderzoek dat door en in opdracht van het
Wetenschappelijk Onderzoek- en documentatie Centrum is verricht. Opname in de
reeks betekent niet dat de inhoud van de rapporten het standpunt van de Minister van
Justitie en Veiligheid weergeeft.

Alle rapporten van het WODC zijn gratis te downloaden van WODC Repository.

Voorwoord
In 2021 verscheen het rapport ‘Een verkennend kwalitatief onderzoek naar klassenjustitie in de
Nederlandse strafrechtketen’ (Van den Bos, et al., 2021) waarin het fenomeen klassenjustitie en
of het voorkomt in Nederland, is onderzocht. Een conclusie van de onderzoekers luidt: het is
aannemelijk dat klassenjustitie in de Nederlandse strafrechtketen voor kan komen. De vraag hoe
vaak het voorkomt, kon in dit onderzoek echter niet worden beantwoord. Het Wetenschappelijk
Onderzoeks- en Documentatiecentrum (WODC) heeft, parallel aan het kwalitatieve onderzoek,
een verkenning uitgevoerd naar de haalbaarheid van het kwantificeren van klassenjustitie in de
strafrechtketen. Het onderhavige rapport levert een bijdrage aan het (in kwantitatieve zin)
ontleden van het containerbegrip klassenjustitie en doet handreikingen aan de beleidsdirecties van
het ministerie van Justitie en Veiligheid voor kwantitatief vervolgonderzoek naar klassenjustitie.
In de politiek en de maatschappij is er steeds meer aandacht voor de toenemende kloof tussen arm
en rijk. In het strafrecht uit deze kloof zich in het vaak gehoorde verwijt dat ‘de gewone burger’
anders wordt gestraft dan de vermogende ’hoge heren’. De miljoenenschikking van de ING-bank
met het Openbaar Ministerie (OM) in verband met het faciliteren van het witwassen van crimineel
geld, was voor leden van de Tweede Kamer dan ook een van de redenen om op te roepen tot
onafhankelijk onderzoek naar het fenomeen klassenjustitie. Daarbij bestaat er vanuit maatschappij
en politiek een sterke wens om meer kwantitatief inzicht te krijgen rondom het fenomeen klassenjustitie.
Tijdens het laatste onderzoek over deze materie waren de mogelijkheden voor kwantitatieve
analyse beperkt, maar dit dateert al weer van meer dan twintig jaar geleden. Er is tegenwoordig
meer data beschikbaar om waardevolle analyses op te kunnen doen dan twintig jaar geleden. Veel
wordt daarom verwacht van kwantitatief onderzoek. Duidelijk werd al snel dat dit in de praktijk
weerbarstiger is, en dat de vraag ‘Hoe vaak komt klassenjustitie voor?’ niet eenvoudig te beantwoorden is. Het afbakenen en operationaliseren van het containerbegrip klassenjustitie is lastiger
dan gedacht. Om praktische en privacy-gerelateerde redenen, was er daarnaast beperkt data
beschikbaar. De coronapandemie heeft er verder toe geleid dat het onderzoek werd vertraagd. De
haalbaarheidsstudie heeft zich vooral gefocust op kansrijke aanvliegroutes en aanbevelingen voor
toekomstig kwantitatief onderzoek.
Graag wil ik mijn dank uitspreken aan alle bij het onderzoek betrokken personen. Dat geldt in
de eerste plaats voor de leden van de begeleidingscommissie prof. dr. Arno Siebes (voorzitter),
dr. Floris Bex, dr. Sennay Ghebreab, Nur Albayrak, drs. Herman Mensen en dr. Leontien van der
Knaap, die de onderzoekers met raad en daad terzijde stonden. Tevens dank aan prof. dr. Kees
van den Bos en dr. Marie-Jeanne Schiffelers van de Universiteit Utrecht voor hun constructieve
commentaar op een eerdere versie van het rapport. Dank ook aan onze oud WODC-collega’s
dr. Hans van Eyghen en Diederik Cames van Batenburg MSc, voor hun eerdere bijdragen aan
het onderzoek.
Prof. dr. G.J.L.M. (Gerty) Lensvelt-Mulders
Directeur WODC

Inhoud
Samenvatting

7

1
1.1
1.2
1.3
1.4
1.4.1
1.4.2
1.4.3
1.5
1.6

Inleiding
Aanleiding
Doelstelling
Onderzoeksvragen
Methoden
Deskresearch
Bronnenonderzoek
Experimenten
Scope
Leeswijzer

15
15
15
16
16
16
17
17
18
18

2
2.1
2.1.1
2.1.2
2.2
2.3
2.4
2.5

De meetbaarheid van klassenjustitie in de strafrechtketen
Definitie van Klassenjustitie
Selectiviteit
Klasse
Relevante beslissingen in de Nederlandse strafrechtketen
Operationaliseren van de definitie
Eerder onderzoek naar selectiviteit in de strafrechtketen
Samenvatting en discussie

20
20
20
22
22
24
25
27

3
3.1
3.2
3.3
3.3.1
3.3.2
3.3.3
3.3.4
3.3.5
3.4
3.4.1
3.4.2
3.4.3
3.4.4
3.4.5
3.5
3.6

Data en beschikbare bronnen
Relevante data
Geaggregeerde (open) data
Microdata op persoons/zaakniveau
Basis Voorziening Handhaving
Phoenix Strafrechtketen
Onderzoek- en Beleidsdatabase Justitiële Documentatie
Sociaal Statistische Bestanden
Administratie- en Informatiecentrum voor de Executieketen
Gebruik en beperkingen van de data
Koppelen van data
Ontbrekende data
Lastig bruikbare data
Registratiewerkelijkheid
Benodigde domeinkennis
Privacyaspecten
Samenvatting en discussie

30
30
31
32
32
32
32
33
33
33
33
34
34
35
35
36
37

4
4.1
4.2
4.2.1
4.2.2
4.3
4.4

Meten van selectiviteit in de strafketen
Uitgangsituatie en context
Aanvliegroutes
Hypothesetoetsend: meten van verschillen tussen groepen
Hypothesevormend: exploreren van data
Risico’s, beperkingen en uitdagingen
Samenvatting en discussie

39
39
40
40
46
50
50

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 5

5
5.1
5.2
5.2.1
5.2.2
5.2.3
5.3

Conclusie en aanbevelingen
Antwoorden op onderzoeksvragen
Aanbevelingen
Onderzoeksfocus en het operationaliseren van de definitie
Gegevensverzameling
Aanvliegroute van analyse
Ten slotte

53
53
57
57
58
58
59

Summary

61

Literatuur

68

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 6

Samenvatting
Aanleiding en doel van het onderzoek
Tijdens het begrotingsdebat van het ministerie van Justitie en Veiligheid op 20
november 2018 leidde de transactie die het Openbaar Ministerie (OM) in 2018 had
gesloten met ING, naar aanleiding van het faciliteren van het witwassen van crimineel
geld, tot vragen uit de Tweede Kamer naar het veronderstelde gebrek aan aanpak van
witteboordencriminaliteit. Tijdens het begrotingsdebat wierpen zowel het kamerlid
Buitenweg als het kamerlid Van Nispen de vraag op of er in Nederland sprake is van
klassenjustitie: ontspringen vermogende potentiële justitiabelen (te) vaak de dans
waar minder vermogende verdachten wel worden vervolgd? Wordt strafvervolging van
de verantwoordelijken afgekocht doordat rechtspersonen een transactie accepteren
waarna geen natuurlijke personen worden vervolgd? Tevens werd er verwezen naar
het feit dat het twintig jaar geleden was dat voor het laatst een groot onderzoek is
uitgevoerd naar het bestaan van klassenjustitie in Nederland. Van Nispen diende
vervolgens een motie in, waarin tot onafhankelijk onderzoek wordt opgeroepen.
Naar aanleiding van de motie van Van Nispen is door de Universiteit Utrecht een kwalitatief onderzoek uitgevoerd naar klassenjustitie. Dit kwalitatieve onderzoek heeft zich
gericht op een brede verkenning van het begrip klassenjustitie en het zich voordoen
ervan in de strafrechtketen. Het onderzoek bestond uit een review van bestaande
literatuur en het houden van interviews en focusgroepgesprekken met betrokken
actoren in de strafrechtketen en burgers. Een belangrijke conclusie van het kwalitatieve onderzoek was dat het aannemelijk is dat belangrijke aspecten van klassenjustitie in de strafrechtketen in Nederland voor kunnen komen. Daarbij wordt door
de onderzoekers aangetekend dat klassenjustitie aantonen erg moeilijk is. De
onderzoekers zijn hier in hun kwalitatieve onderzoek dan ook niet in geslaagd.
Uitspraken over de frequentie waarmee klassenjustitie in de strafrechtketen in
Nederland voorkomt, konden op basis van dit onderzoek ook niet worden gedaan.
Hiervoor is aanvullend kwantitatief onderzoek nodig waarvoor een concrete
operationalisering en aanscherping noodzakelijk is van de werkdefinitie van
klassenjustitie uit het kwalitatieve onderzoek.
Onderhavige WODC-studie is parallel uitgevoerd aan het kwalitatief onderzoek en had
een meer kwantitatieve focus. Het operationaliseren en afbakenen van het begrip
klassenjustitie, om het geschikt te maken voor kwantitatieve analyses lag echter
buiten de scope van dit onderzoek, mede doordat het parallel heeft gelopen aan het
kwalitatieve onderzoek. Het doel van deze studie was om de haalbaarheid van het
kwantificeren van klassenjustitie in kaart te brengen en nadrukkelijk niet om klassenjustitie in de Nederlandse strafrechtketen daadwerkelijk kwantitatief aan te tonen.
Het gaat hier enkel om een verkenning. Dit rapport bevat om deze redenen ook geen
kwantitatieve resultaten en geeft geen antwoord op de vraag of en in welke mate
klassenjustitie in Nederland voorkomt. Aan de hand van de bevindingen van de
verkenning worden wel aanbevelingen gedaan over hoe toekomstige kwantitatieve
analyses aangepakt kunnen worden.
De hoofdvraag van deze verkenning luidt als volgt:
In hoeverre kan klassenjustitie in kaart gebracht worden met behulp van
kwantitatieve analysetechnieken?

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 7

Om bovenstaande vraag te beantwoorden, is de verkenning in drie delen
onderverdeeld:
1 meetbaarheid van het begrip klassenjustitie;
2 beschikbare data;
3 kwantitatieve methoden en technieken.

Alle drie delen van de verkenning beantwoorden ieder een deelvraag. Bij het
beantwoorden van de deelvragen in deze verkenning zijn drie onderzoeksmethoden
gebruikt: (i) deskresearch; (ii) bronnenonderzoek; en (iii) experimenten. Bij de
deskresearch is het kwalitatieve onderzoek met de daarin geformuleerde definitie van
klassenjustitie, als leidraad gebruikt. Het bronnenonderzoek richtte zich op beschikbare en relevante data over justitiabelen waaronder ook hun sociaal-economische
kenmerken. Hierin zijn gegevensbronnen van het OM, de rechtspraak, WODC en het
CBS bekeken. In de experimenten zijn een aantal kwantitatieve analysemethoden in
de praktijk uitgetest op een beperkte testdataset.

Meetbaarheid van klassenjustitie
In dit eerste deel van de verkenning is de volgende vraag beantwoord.
Welke elementen van het brede begrip klassenjustitie zijn meetbaar te maken en hoe
kunnen deze geoperationaliseerd worden?
Uit het kwalitatieve onderzoek kwam de volgende definitie van klassenjustitie:
‘Klassenjustitie is selectieve rechtspleging die iemand illegitiem benadeelt wanneer die
persoon niet tot de heersende klasse behoort en illegitiem bevoordeelt wanneer die
persoon wel tot de heersende klasse behoort. Deze vormen van benadeling of
bevoordeling kunnen illegitiem zijn op grond van het recht en/of door burgers als
illegitiem worden ervaren. Vormen van bevoordelende en benadelende klassenjustitie
kunnen zowel op directe als indirecte en zowel op bewuste als onbewuste wijze tot
stand komen en kunnen systematisch of incidenteel van aard zijn.’1
Deze definitie is geformuleerd ten behoeve van een verkennend kwalitatief onderzoek
en daarom bewust breed gehouden. De onderzoekers concludeerden al in een vroegtijdig stadium dat de term klassenjustitie op veel verschillende wijzen gehanteerd
wordt en van veel verschillende ladingen wordt voorzien. Klassenjustitie verwordt al
snel tot een containerbegrip. Het kwalitatieve onderzoek heeft zich dan ook gericht
op het maken van een bruikbare werkdefinitie om in de focusgroepen tot een verhelderende en niet-gepolariseerde discussie te komen over het fenomeen klassenjustitie. Het doel was ook om met het onderzoek een helicopterview te bieden van
klassenjustitie en de verschillende verschijningsvormen daarvan.
Tegelijkertijd zorgt dit ervoor dat deze definitie niet een-op-een gebruikt kan worden
als werkdefinitie voor het meetbaar maken van klassenjustitie. Voor kwantitatief
onderzoek is nog een vertaalslag nodig, omdat dit een meer concrete operationalisering en afbakening vraagt dan kwalitatief onderzoek. Zo is het onderscheid
tussen de heersende en niet-heersende klasse bijvoorbeeld nog niet geoperatio1

Van den Bos, K., Ansems, L., Schiffelers, M. J., Kerssies, S., Lindeman, J., Bovens, C. (medew.),
Manshanden, L. (medew.), Peters van Neijenhof, F. (medew.) & Verhoeven, L. (medew.) (2021). Een
verkennend kwalitatief onderzoek naar klassenjustitie in de Nederlandse strafrechtketen (p. 29). Utrecht:
Universiteit Utrecht.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 8

naliseerd. In de definitie wordt daarnaast de focus gelegd op ervaren illegitimiteit, een
normatief begrip dat voer is voor (maatschappelijke) discussie, dat het meetbaar
maken ervan erg lastig maakt.
Ongeacht de exacte definitie van klassenjustitie, is het in ieder geval wel mogelijk te
meten of minstens twee groepen justitiabelen voor vergelijkbare strafbare feiten
anders behandeld worden. Als vervolgens blijkt dat twee groepen inderdaad anders
behandeld worden, betekent dat niet dat er sprake is van klassenjustitie. Het is er wel
een aanwijzing voor, en hoe groter het verschil is, hoe groter de kans dat er ook iets
‘mis’ is. Maar het blijft een aanwijzing die vervolgens met kwalitatief vervolgonderzoek
onderzocht moet worden.
Onze verkenning richtte zich met het oog hierop op het meten van directe selectiviteit.
Dit is selectiviteit waarbij voor soortgelijke delicten verschillende beslissingen over
individuen in concrete strafzaken worden genomen. We richtten ons vooral op de
systematisch vormen hiervan. Hiermee wordt de focus op het toenemende problematische karakter van selectiviteit gelegd wanneer dit op een grotere schaal voorkomt of
in het systeem ingebed zit. Indirecte selectiviteit (het al dan niet strafbaar stellen van
bepaalde typen delicten) kan beter via kwalitatief onderzoek onderzocht worden en
wordt daarom in deze verkenning niet meegenomen.
Door de focus op directe selectiviteit te leggen, vallen rechtspersonen (bedrijven,
instellingen en overheidsorganisaties) buiten de scope van de kwantitatieve analyses
die we hier aanbevelen. Het is namelijk moeilijk om de behandeling van rechtspersonen kwantitatief te vergelijken met de behandeling van natuurlijke personen,
doordat criminaliteit onder rechtspersonen veel minder vaak voorkomt, zij andere
delicten plegen dan natuurlijke personen en zij voor sommige strafrechtelijke sancties
niet in aanmerking komen (bijvoorbeeld een gevangenisstraf). Een dergelijke
vergelijking zal tevens weinig tot geen inzicht geven in de selectieve behandeling
(bevoordeling) van bestuurders van grote ondernemingen (het ontlopen van
persoonlijke vervolging). Kwalitatief onderzoek gericht op de behandeling van deze
groep kan daar meer en beter inzicht in geven dan een kwantitatieve analyse.
Uit onze verkenning blijkt dat selectiviteit niet als een algemeen verschijnsel benaderd
moet worden, maar het beste opgesplitst kan worden naar specifieke delicten en
specifieke beslissingen in de strafrechtketen. Deze werkwijze komt overeen met
eerdere kwantitatieve of empirische onderzoeken naar klassenjustitie en/of selectiviteit
in de strafrechtketen. Deze richten zich eigenlijk altijd op één aspect van klassenjustitie, en niet op klassenjustitie in de volle breedte. Het ligt daarbij voor de hand om
bij toekomstige kwantitatieve analyses naar klassenjustitie vooral te focussen op die
beslissingen waar de meeste discretionaire ruimte is, en dit is vooral in de voorfase
van de keten.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 9

Uit bovenstaande bevindingen komen de volgende aanbevelingen voort voor
toekomstige kwantitatieve analyses:
Aanbeveling 1: Operationaliseer de definitie van klassenjustitie verder door:
a De concepten heersend en niet-heersend verder te definiëren om zo de groep
justitiabelen aan de hand van verschillende kenmerken in deze klassen te kunnen
indelen.
b Elementen van de definitie, die nu nog erg subjectief zijn, zoals ervaren
legitimiteit, verder te concretiseren in meer meetbare objectieve maatstaven.
Aanbeveling 2: Zorg ervoor dat kwantitatieve analyses zich in eerste instantie
vooral richten op specifieke fases in de keten waarin de meeste ruimte voor
discretionaire bevoegdheid is. Dit is bijvoorbeeld het geval in de voorfase van de
strafrechtketen.

Beschikbare data
In dit tweede deel van de verkenning is de volgende vraag beantwoord.
Welke data is er nodig, waar kan deze verkregen worden en met welke beperkingen
moet rekening gehouden worden?
Om vast te kunnen stellen of er sprake is van selectiviteit in de strafrechtspleging zijn
gegevens over de genomen (strafrechtelijke) beslissingen, informatie waarop deze
beslissingen gebaseerd zijn, en de kenmerken van de personen waarover de
beslissingen zijn genomen nodig. Deze gegevens zijn in meer of mindere mate
beschikbaar afhankelijk van de fase in de keten. Vaak is het nodig om data uit
verschillende bronnen (binnen en buiten de strafrechtketen) aan elkaar te koppelen.
Er is niet één centraal systeem waar alle benodigde gegevens in staan.
Hierbij zal ook rekening gehouden moeten worden met enkele beperkingen. Zo worden
niet alle beslissingen in de strafrechtketen, waarbij er mogelijkerwijs sprake kan zijn
van selectiviteit, voldoende uitgebreid vastgelegd in de registratiesystemen. Dit komt
onder andere doordat organisaties in de keten over het algemeen registreren in het
kader van het primaire (operationele) proces, wat ervoor zorgt dat gegevens die voor
dat proces minder van belang zijn ook minder goed en minder vaak geregistreerd
worden. Hierdoor sluiten ze niet meteen aan bij wat gevraagd wordt voor een
kwantitatieve analyse (van selectiviteit). Voor de gegevens die wel beschikbaar zijn,
geldt vaak dat er eerst nog een aantal bewerkingen nodig zijn voordat ze bruikbaar
zijn. Veel relevante gegevens over de onderbouwing bij een beslissing zijn
ongestructureerd (bijvoorbeeld vastgelegd in de vonnistekst).
Gezien de beperkingen van de data zal voorzichtig moeten worden omgegaan met de
uitkomsten van een kwantitatieve analyse. Het is verstandig deze altijd te laten volgen
door een kwalitatieve analyse, en eventuele opvallende uitkomsten kritisch te
beschouwen.
Bij een kwantitatief onderzoek naar selectiviteit spelen daarnaast ook nog andere
aspecten een rol die een beperkende of vertragende invloed kunnen hebben: het is
noodzakelijk om te voldoen aan wet- en regelgeving op het gebied van privacy. Om

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 10

directe selectiviteit aan te kunnen tonen, moeten er namelijk veel gevoelige strafrechtelijke en sociaaleconomische (persoons)gegevens verzameld en gecombineerd
worden. Bij ieder onderzoek moet steeds afgewogen worden hoe ver moet worden
gegaan bij het verzamelen van persoonlijke gegevens. De dataverzameling moet altijd
passen bij het doel van de analyse.
Trajecten rondom het verkrijgen van toestemming voor het verwerken van data
kunnen daarnaast lang duren, mede omdat bronhouders soms terughoudend zijn
bij het verstrekken van data, ook als de data bestemd is voor wetenschappelijk
onderzoek.
Dit alles maakt dat een kwantitatief onderzoek naar klassenjustitie, afhankelijk van de
geformuleerde onderzoeksvraag en de gegevens die nodig en beschikbaar zijn, in veel
gevallen een aanzienlijke hoeveelheid resources zal vragen en een lange doorlooptijd
kan hebben.
Uit bovenstaande bevindingen komen de volgende aanbevelingen voort voor de bij
toekomstige kwantitatieve analyses van klassenjustitie betrokken beleidsdirecties:
Aanbeveling 3: Stroomlijn en versnel de procedures voor het verkrijgen van data
voor wetenschappelijke doeleinden. Dat maakt een kortere doorlooptijd mogelijk en
zorgt ervoor dat er meer tijd overblijft voor het onderzoek. Voor het meten van
klassenjustitie is het belangrijk om de invloed van de sociaaleconomische dimensies
volledig in kaart te kunnen brengen. Hiervoor is noodzakelijk eenvoudig toegang tot
deze data (betreffende de gehele bevolking en niet alleen justitiabelen) te kunnen
verkrijgen.
Aanbeveling 4: Stuur aan bij de betrokken organisaties in de keten op het alsnog
of beter gaan registreren van gegevens die nu nog niet (goed) worden geregistreerd. Het is daarbij van belang om scherpe keuzes te maken waar extra inzicht
gewenst is, om zo de impact van wijzigingen in de registratiewijze te beperken. In
het kader van klassenjustitie kan in eerste instantie gedacht worden aan de
registraties in de voorfase van de strafrechtketen.

Kwantitatieve methoden en technieken
In dit derde deel van de verkenning is de volgende vraag beantwoord.
Welke methoden en technieken kunnen hierbij aanknopingspunten bieden en welke
methoden en technieken zijn voor welke uitgangssituatie en context geschikt?
Welke benadering of methode geschikt is voor een kwantitatieve analyse, hangt af van
het doel van de analyse, en de data en domeinkennis die vooraf beschikbaar zijn. De
uitgangsituatie hier is, dat er een brede kwalitatieve definitie ligt die nog verder
geoperationaliseerd moet worden. Als een kwantitatieve analyse gewenst is die dicht
bij deze definitie blijft, is het nodig om eerst de elementen van de definitie nader uit te
werken op basis van domeinkennis (zie ook aanbeveling 1). Zo moet bijvoorbeeld nog
bepaald worden hoe de heersende klasse kan worden onderscheiden van de nietheersende klasse. Dit onderscheid moet vervolgens ook in de data beschikbaar zijn of
gemaakt worden. Vervolgens moet bepaald worden hoe verschillen tussen deze twee

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 11

klassen gemeten en aangetoond kunnen worden. Een andere benadering is daarnaast
ook mogelijk, bijvoorbeeld maatschappelijke klassen onderscheiden aan de hand van
sociaaleconomische kenmerken.
Er zijn in ieder geval twee aanvliegroutes te onderscheiden: een hypothesetoetsende
en een hypothesevormende route. In een hypothesetoetsende aanpak worden eerst
aan de hand van domeinkennis een of meerdere hypotheses geformuleerd, waarna
data worden verzameld om deze te toetsen. In een hypothesevormende aanpak
worden analysemethoden gebruikt om op basis van (een grote hoeveelheid) data een
hypothese te vormen. In onze verkenning hebben we enkele methoden en technieken
in experimenten uitgetest waarmee systematische directe selectiviteit in de strafrechtketen kan worden gekwantificeerd. Als voorbeelden van een hypothese-toetsende
aanpak hebben we beschrijvende statistiek met een significantietoets en regressieanalyse verkent en daarnaast een clusteringalgoritme en een genetisch algoritme als
voorbeelden van een hypothesevormende aanpak.
Daarbij is het goed om aan te merken dat een hypothesetoetsende methode iets
over bepaalde aspecten van klassenjustitie zegt, maar niet over het gehele (brede)
fenomeen. Voor een hypothesetoetsende analyse moeten vooraf altijd keuzes gemaakt
worden: (1) welke beslissingen (de afhankelijke variabelen) en (2) welke klassen of
groepen (de onafhankelijke variabelen) worden met elkaar vergeleken voor (3) welke
delictsvormen? Vanwege de brede focus op het fenomeen klassenjustitie in het
kwalitatieve onderzoek, biedt dit maar beperkt aanknopingspunten om deze keuzes te
kunnen maken. Voor een eventueel vervolgonderzoek is het noodzakelijk dat deze
keuzes alsnog gemaakt worden. Doordat de kennis op dit gebied momenteel beperkt
aanwezig is, zal dit deels een beleidsmatige keuze zijn.
Aan de andere kant kan een hypothesevormende methode helpen bij het maken van
de genoemde keuzes, en het afbakenen van een hypothesetoetsende benadering. Een
hypothesevormende benadering kan helpen bij het vinden van groepen die een klasse
representeren. Een hypothesevormende benadering kan tevens gebruikt worden om
aanwijzingen voor selectiviteit te vinden; ook selectiviteit op basis van kenmerken
waarvan dat vooraf niet verwacht werd. Zo kan deze benadering gebruikt worden om
vervolgonderzoek naar selectiviteit (zowel kwantitatief als kwalitatief) verder toe te
spitsen en ook eerder onderbelicht gebleven aspecten te gaan bekijken. Het voordeel
van deze benadering is dat er vooraf geen definitie van klasse nodig is en dat alleen
de fase van de strafrechtketen (welke beslissingen) waarop de analyse wordt gericht,
gekozen hoeft te worden, al dan niet in combinatie met een afbakening van de delictsvorm. Een nadeel (vooral met het oog op privacy) is dat er dan breed kenmerken
verzameld moeten worden die mogelijk een rol kunnen spelen bij selectiviteit. Een
ander nadeel is dat aspecten die vanuit beleidsperspectief relevant zijn (zoals de
bevoordeling van bestuurders van rechtspersonen), mogelijk niet als resultaat uit
deze analyse naar voren komen, omdat het niet uit de beschikbare data te halen is.
Als er gericht gezocht moet worden (en er dus vooraf al een hypothese is), ligt een
hypothesetoetsende benadering meer voor de hand.
Als de kwantitatieve analyse aanwijzingen oplevert voor selectiviteit (verschillen in de
behandeling van justitiabelen), zal er altijd een aanvullende kwalitatieve analyse nodig
zijn om daadwerkelijk te kunnen vaststellen of er sprake is van klassenjustitie.
Daarom zou een toekomstig onderzoek naar directe selectiviteit in de strafrechtketen
een cyclische benadering moeten hebben. Kwantitatief en kwalitatief onderzoek wisselen elkaar dan af. In een kwantitatief onderzoek worden eerst hypotheses statistisch

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 12

getoetst. Dit kunnen hypotheses zijn die aan de hand van datamining-technieken in de
beschikbare data zijn gevonden, of hypotheses op basis van reeds aanwezige domeinkennis. In het kwalitatieve onderzoek worden vervolgens mogelijke verklaringen voor
de gesignaleerde selectiviteit gezocht. Deze verklaringen leveren op hun beurt dan
weer nieuwe hypotheses op die als input dienen voor verder kwantitatief onderzoek.
Uit bovenstaande bevindingen komen de volgende aanbevelingen voort (voor de
afbakening van) toekomstige analyses:
Aanbeveling 5:
Specificeer als beleidsdirectie het (politieke) doel van de uit te voeren analyse en
focus in eerste instantie vooral op het aantonen van directe selectiviteit tussen
specifieke groepen, bij specifieke beslissingen en delicten.
a Bepaal eerst welke sociaaleconomische kenmerken, welke beslissingen, en welke
delicten vanuit beleidsmatig perspectief interessant zijn om te onderzoeken.
b Bepaal of een hypothesevormende of toetsende aanpak geschikt is, mede
gegeven de data en domeinkennis die vooraf beschikbaar zijn. Pas hierbij een
cyclische benadering toe waarbij kwantitatief en kwalitatief onderzoek elkaar
afwisselen.

Ten slotte
Deze verkenning biedt antwoorden op de vraag of klassenjustitie in de Nederlandse
strafrechtketen kan worden gekwantificeerd, welke data je hiervoor kan gebruiken, en
welke analysetechnieken hiervoor te gebruiken zijn.
Samenvattend hebben we in deze verkenning beschreven dat het kwantificeren van
klassenjustitie in de hele strafrechtketen een zeer omvangrijk en kostbaar onderzoekstraject vergt. De diversiteit aan sociaaleconomische kenmerken van justitiabelen, de
delicten waarvoor ze veroordeeld worden en de beslissingen die in de strafrechtketen
genomen kunnen worden, maakt het onmogelijk dit als een algemeen verschijnselen
te meten. Een eerste stap, om snel tot kwantitatieve resultaten te kunnen komen, zou
zijn om vooral te focussen op (systematische) directe selectiviteit bij een beperkt
aantal beslissingen in de voorfase van de keten, waardoor ook de dataverzameling
voor het kwantitatief onderzoek gerichter en kleinschaliger kan plaatsvinden.
Tegelijkertijd zou, als dit onderwerp voldoende belangrijk wordt geacht, een stap
gemaakt kunnen worden om vanuit het beleidsterrein van het ministerie van Justitie
en Veiligheid een apart onderzoeksprogramma rondom klassenjustitie op te zetten. Dit
programma zal een cyclisch karakter moeten worden waarin zowel kwantitatieve als
kwalitatieve onderzoeken een plaats moeten hebben. Daarin is het ook van belang
(eerst) het begrip legitimiteit verder te definiëren en operationaliseren.
Deze algemene bevinding brengt een belangrijke aanbeveling voort.
Aanbeveling 6: Maak als beleidsmakers, eventueel in samenspraak met de politiek,
duidelijke keuzes over welke onderdelen van het containerbegrip klassenjustitie
specifiek prioriteit hebben om te worden onderzocht.
De verkenning heeft zich gefocust op klassenjustitie binnen de strafrechtpleging, maar
de methoden en technieken die in deze verkenning onderzocht zijn en de aan-

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 13

bevelingen kunnen ook gebruikt worden in andere rechtsgebieden waar net zo goed
sprake kan zijn van klassenjustitie en die zich misschien nog beter lenen voor
kwantitatieve analyses. Tot slot maken we daarom nog de volgende aanbeveling voor
toekomstige kwantitatieve analyses naar klassenjustitie.
Aanbeveling 7: Voer toekomstig onderzoek naar klassenjustitie ook uit in andere
rechtsgebieden dan het strafrecht, bijvoorbeeld op het vlak van de civiele
rechtspleging.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 14

1

Inleiding

1.1

Aanleiding
De transactie die het Openbaar Ministerie (OM) in 2018 sloot met ING naar aanleiding
van het faciliteren van het witwassen van crimineel geld leidde onder meer tijdens het
debat op 20 november 2018 over de begroting van het ministerie van Justitie en
Veiligheid tot vragen uit de Tweede Kamer naar het veronderstelde gebrek aan aanpak
van witteboordencriminaliteit. Tijdens het begrotingsdebat wierpen zowel het kamerlid
Buitenweg als het kamerlid Van Nispen de vraag op of er in Nederland sprake is van
klassenjustitie: ontspringen vermogende potentiële justitiabelen (te) vaak de dans
waar minder vermogende verdachten wel worden vervolgd? Wordt strafvervolging van
de verantwoordelijken afgekocht doordat rechtspersonen een transactie accepteren
waarna geen natuurlijke personen worden vervolgd? Van Nispen verwees in zijn
bijdrage aan het debat naar het feit dat het twintig jaar geleden was dat voor het
laatst een groot onderzoek is uitgevoerd naar het bestaan van klassenjustitie in
Nederland. Bovendien werden in dat onderzoek in alle onderdelen van de strafrechtketen verschijnselen van klassenjustitie aangetroffen maar bood die studie geen
antwoord op de vraag naar de oorzaken hiervan. Tijdens het begrotingsdebat vroeg
Van Nispen de Minister van Justitie en Veiligheid of hij bereid is een groot onafhankelijk onderzoek te laten uitvoeren naar de aard, omvang en oorzaken van klassenjustitie. De motie die Van Nispen vervolgens indiende waarin tot dit onderzoek wordt
opgeroepen is aangenomen en vormt de aanleiding voor het onderhavige onderzoek.2

1.2

Doelstelling
Onderhavige WODC-studie is parallel uitgevoerd aan het kwalitatieve onderzoek naar
klassenjustitie dat naar aanleiding van de motie van Van Nispen is uitgevoerd door de
Universiteit Utrecht, zie Van den Bos, et al. (2021). Dit kwalitatieve onderzoek heeft
zich gericht op een brede verkenning van het begrip klassenjustitie en het zich voordoen ervan in de strafrechtketen. Het onderzoek bestond uit een review van bestaande
literatuur en het houden van interviews met betrokken actoren in de strafrechtketen
en burgers. Een belangrijke conclusie van het kwalitatieve onderzoek was dat het
aannemelijk is dat belangrijke aspecten van klassenjustitie in de strafrechtketen in
Nederland voor kunnen komen. Daarbij wordt door de onderzoekers aangetekend dat
een systematisch vorm van klassenjustitie aantonen erg moeilijk is. Uitspraken over
de frequentie waarmee klassenjustitie in de strafrechtketen in Nederland voorkomt,
konden op basis van dit onderzoek ook niet worden gedaan. Hiervoor is aanvullend
kwantitatief onderzoek nodig waarvoor een concrete operationalisering en aanscherping noodzakelijk is van de werkdefinitie van klassenjustitie uit het kwalitatieve
onderzoek.
De insteek van de WODC-studie was in eerste instantie om te verkennen of het
mogelijk is om met behulp van datamining klassenjustitie in kaart te brengen en te
kwantificeren. Dit doel van de verkenning is daarna uitgebreid naar kwantitatieve
analysetechnieken in het algemeen, zodat er een breder beeld ontstaat van mogelijke
aanvliegroutes om (elementen van) klassenjustitie te meten. Zo wordt er naast
2

Kamerstukken II 2018/19, 35 000 VI, nr. 53.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 15

datamining ook gekeken naar de inzet van andere statistische methoden voor het
kwantificeren van klassenjustitie.
Het doel van de WODC-studie is om de haalbaarheid in kaart te brengen en
nadrukkelijk niet om klassenjustitie in de Nederlandse strafrechtketen daadwerkelijk
kwantitatief aan te tonen. Het gaat hier enkel om een verkenning. Dit rapport bevat
daarom ook geen kwantitatieve resultaten en geeft geen antwoord op de vraag of en
in welke mate klassenjustitie in Nederland voorkomt. Aan de hand van de bevindingen
van de verkenning zullen wel aanbevelingen worden gedaan over hoe toekomstige
kwantitatieve analyses afhankelijk van de uitgangsituatie en context aangepakt
kunnen worden.

1.3

Onderzoeksvragen
De verkenning richt zich op de het begrip klassenjustitie3 en welke elementen hiervan
te kwantificeren zijn, welke analysetechnieken hiervoor mogelijkerwijs ingezet kunnen
worden, en welke data daarvoor gebruikt kan worden.
De hoofdvraag van deze verkenning luidt daarom als volgt:
In hoeverre kan klassenjustitie in kaart gebracht worden met behulp van kwantitatieve
analysetechnieken?
Om bovenstaande vraag te beantwoorden, zullen we ons richten op drie deelvragen:
1 Welke elementen van het brede begrip klassenjustitie zijn meetbaar te maken en
hoe kunnen deze geoperationaliseerd worden?
2 Welke data is er nodig, waar kan deze verkregen worden en met welke beperkingen
moet rekening gehouden worden?
3 Welke methoden en technieken kunnen hierbij aanknopingspunten bieden en welke
methoden en technieken zijn voor welke uitgangssituatie en context geschikt?

1.4

Methoden
Om de bovenstaande hoofdvraag en bijbehorende deelvragen te kunnen beantwoorden
zijn in deze haalbaarheidsstudie drie onderzoeksmethoden gebruikt: (i) deskresearch;
(ii) bronnenonderzoek; en (iii) experimenten. In deze paragraaf zullen deze drie
methoden nader toegelicht worden.

1.4.1

Deskresearch
Allereerst is door middel van deskresearch in kaart gebracht welke huidige mogelijkheden er zijn voor het meten van klassenjustitie binnen een strafrechtelijk kader.
Hiertoe hebben we ons vooral geconcentreerd op de(concept)rapporten van het
kwalitatieve onderzoek (Van den Bos, et al., 2021). Aan de hand van de definities
en literatuur uit het kwalitatieve onderzoek hebben we in kaart gebracht in hoeverre
klassenjustitie meetbaar (te maken) is en welke elementen daarbij relevant zijn.

3

Voor wat betreft de definitie van het begrip klassenjustitie sluiten we grotendeels aan bij het recente
kwalitatieve onderzoek van Van den Bos et al. (2021).

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 16

De resultaten hiervan zijn vervolgens gebruikt om te bepalen welke analysemethoden
en technieken geschikt zijn om dit te gaan doen.
1.4.2

Bronnenonderzoek
Voor deze haalbaarheidsstudie spelen voor wat betreft de data twee factoren mee:
beschikbaarheid en relevantie. Bij het bronnenonderzoek hebben we ons beperkt tot
het analyseren van direct beschikbare bronnen van (op basis van de deskresearch)
overduidelijk relevante kenmerken in relatie tot het thema klassenjustitie, zoals onder
andere inkomen, opleiding, en strafrechtelijk verleden.
Er is daarbij gekeken naar bronnen over bestaande indelingen van justitiabelen die
beschikbaar zijn als geaggregeerde (open) data en naar microdata die al bij het WODC
beschikbaar zijn. Op beide databronnen zijn experimenten uitgevoerd (zie de volgende
paragraaf). De in de experimenten gebruikte (beperkte) testdataset op microniveau
bestond uit beschikbare gegevens over vervolging en berechting van justitiabelen.
Deze set is gekoppeld met beschikbare recidivegegevens en aangevuld met geaggregeerde data van het CBS (kerncijfers) aangaande sociaaleconomische kenmerken. Dit
zijn CBS-kerncijfers op postcodeniveau, die zijn gekoppeld aan de strafrechtelijke
gegevens aan de hand van de postcode van de justitiabele. Op die manier verkregen
we een testdataset met individuele gegevens van justitiabelen in concrete misdrijfzaken, aangevuld met beschikbare sociaaleconomische gegevens over die justitiabelen. Het ging hierbij niet om de individuele sociaaleconomische status van personen,
maar om informatie over de status van de wijk (postcode) waar ze wonen.
De data bleek geschikt om mee te kunnen experimenten, maar had te veel
beperkingen om in dit rapport kwantitatieve resultaten te kunnen opnemen. Het bleek
om praktische en privacy-gerelateerde redenen niet mogelijk om binnen de looptijd
van dit onderzoek meer gedetailleerde informatie over de justitiabelen te verzamelen
(op persoonsniveau). Dit had mede te maken met het verkennende karakter van het
onderzoek. Gelet op de privacywetgeving moeten dergelijke gevoelige gegevens
gericht verzameld worden en is er dus eerst een concretere afbakening van het
beoogde kwantitatieve onderzoek nodig.

1.4.3

Experimenten
Voor het uitvoeren van een kwantitatieve analyse en het bepalen van een geschikte
methode, is het doel, de data, en beschikbare domeinkennis van belang. Doordat het
afbakenen en operationaliseren van de kwalitatieve definitie buiten de scope van het
onderhavige onderzoek lag (zie ook de volgende paragraaf), hebben we gekozen voor
het bekijken van twee mogelijke aanvliegroutes voor een kwantitatieve analyse: een
hypothesetoetsende en een hypothesevormende route. Daarbij hebben we onderzocht
welke route voor welke uitgangssituatie en context geschikt is, en welke keuzes en
afbakening per route vooraf nodig zijn.
Beide routes hebben we in de praktijk uitgetest met behulp van de hierboven
benoemde datasets. Op deze manier konden we de voor- en nadelen van beide routes
in kaart brengen. Ook gaf het een idee van de bruikbaarheid en waarde van resultaten
die uit de analyses komen. We hebben onder andere geëxperimenteerd met regressieanalyses, clustering- en zoekalgoritmen.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 17

1.5

Scope
Het kwantitatief onderzoeken van het brede begrip klassenjustitie in de gehele
strafrechtketen is onmiskenbaar een ambitieus en omvangrijk project dat veel
onderzoekscapaciteit zal vergen. In deze WODC-studie zullen we het brede begrip
daarom wat afbakenen, zodat een toekomstige kwantitatieve analyse te overzien blijft.
Bij het beantwoorden van de onderzoeksvragen is het kwalitatieve onderzoek met de
daarin geformuleerde definitie van klassenjustitie, als leidraad gebruikt. De onderzoekers van dat onderzoek hebben bij het afbakenen en operationaliseren van de
definitie van klassenjustitie zich vooral gericht op wat nodig was voor het kwalitatief
onderzoek. Voor het kwantificeren van de definitie is eerst nog een meer concrete
operationalisering nodig. Doordat beide onderzoeken parallel zijn uitgevoerd en deze
stap buiten de scope van dit onderzoek lag, heeft deze slag nog niet plaatsgevonden.
Voor wat betreft de methoden, beperken we ons daarom tot de elementen van
klassenjustitie uit de kwalitatieve definitie die het eenvoudigst gekwantificeerd kunnen
worden. We richten ons daarmee voornamelijk op wat Rovers (1999) directe selectiviteit noemt. Dit is selectiviteit waarbij voor soortgelijke delicten verschillende
beslissingen over individuen in strafzaken worden genomen. Deze keuze zullen we in
paragraaf 2.5 verder toelichten en afbakenen.
De verkenning zal geen uitputtend overzicht bieden van alle mogelijke kwantitatieve
analyses die ingezet kunnen worden voor het herkennen van directe selectiviteit, maar
zal zich vooral richten op methoden en technieken die naar onze inschatting het beste
passen bij de uitgangssituatie en context van de voorgenomen kwantitatieve analyse,
en daarin de hoogste slagingskans hebben.
Daarnaast ligt de focus van onze verkenning op het herkennen van selectiviteit in de
strafrechtspleging. Civiele rechtspleging, dat ook een relevant domein is in de context
van klassenjustitie, valt buiten de scope van deze verkenning vooral met het oog op
het bronnenonderzoek. De methoden die in deze verkenning onderzocht zijn en de
aanbevelingen kunnen niettemin ook gebruikt worden voor het herkennen en
kwantificeren van directe selectiviteit in andere rechtsgebieden dan het strafrecht.

1.6

Leeswijzer
Na deze inleiding bespreken we in dit rapport achtereenvolgens de drie deelvragen. In
ieder hoofdstuk staat één deelvraag centraal die we aan de hand van de literatuur en
vervolgens vanuit de praktijk benaderen. Ieder hoofdstuk sluit af met een resumerend
antwoord op de deelvraag. Zo gaan we in hoofdstuk 2 allereerst in op de vraag in
hoeverre klassenjustitie meetbaar is in de Nederlandse strafrechtketen. Daartoe
bespreken we de definitie zoals die geformuleerd is in verkennend kwalitatief onderzoek (Van den Bos, et al., 2021). Vervolgens bespreken we de strafrechtketen en de
beslissingen die relevant zijn in relatie tot klassenjustitie. Hierbij geven we aan welke
elementen van de definitie wel of niet te operationaliseren zijn. Aan de hand van
bestaande literatuur worden de werkwijzen van eerder kwantitatief onderzoek naar
klassenjustitie besproken. In hoofdstuk 3 gaan we in op de vragen omtrent de data;
welke data is er nodig, waar is die beschikbaar en tegen welke beperkingen loop je
aan? Hiervoor worden gegevensbronnen uit de strafrechtketen beschreven en aanvullende bronnen met sociaaleconomische achtergrondgegevens. Hoofdstuk 4 richt

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 18

zich op de laatste deelvraag en bespreekt de inzet van methoden en technieken
voor het kwantificeren van directe selectiviteit. Hierbij worden vanuit verschillende
uitgangssituaties de verschillende aanvliegroutes beschreven. In het vijfde en laatste
hoofdstuk reflecteren we op het geheel aan bevindingen, geven we een concluderend
antwoord op de hoofdvraag van dit onderzoek en sluiten we af met enkele
aanbevelingen over hoe vervolgonderzoek naar klassenjustitie zo kansrijk mogelijk
aangepakt kan worden.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 19

2

De meetbaarheid van klassenjustitie in de
strafrechtketen
In dit hoofdstuk wordt op basis van bestaande literatuur een eerste verkenning van de
meetbaarheid van het begrip klassenjustitie gedaan. Hiertoe geven we in paragraaf
2.1 eerst een definitie van dit begrip op basis van het kwalitatieve onderzoek dat
voorafgaand aan deze haalbaarheidsstudie is uitgevoerd. Daarna geven we in paragraaf 2.2 een korte introductie van de strafrechtketen in Nederland. In deze paragraaf
beschrijven we de beslissingen die relevant zijn voor het in kaart brengen van
klassenjustitie. In paragraaf 2.3 operationaliseren we de definitie ten behoeve van
deze haalbaarheidsstudie. De daarbij geformuleerde werkdefinitie gebruiken we in de
rest van dit onderzoek om te bepalen welke methoden geschikt zijn. In paragraaf 2.4
geven we een overzicht van eerder kwantitatief onderzoek naar klassenjustitie. Ten
slotte vatten we dit hoofdstuk in paragraaf 2.5 samen.

2.1

Definitie van Klassenjustitie
De Universiteit Utrecht heeft in opdracht van het WODC een verkennend kwalitatief
onderzoek uitgevoerd naar klassenjustitie in de Nederlandse strafrechtketen (Van den
Bos, et al., 2021). Dit onderzoek bouwde voort op eerder onderzoek van Rovers
(1999) naar selectiviteit in de Nederlandse strafrechtketen vanaf 1970. Het nieuwe
onderzoek besloeg dus grofweg de afgelopen twintig jaar: de periode na het
verschijnen van het rapport van Rovers in 1999. Het onderzoek had als doel om te
achterhalen wat klassenjustitie nou eigenlijk is en wat er onder het begrip klassenjustitie kan worden verstaan. Vervolgens is onderzocht of het voorkomt in Nederland,
zo ja hoe vaak, en waardoor het komt. Deze onderzoeksvragen zijn beantwoord door
middel van een literatuuronderzoek waarin naast wetenschappelijke literatuur van de
laatste 20 jaar ook aanpalende (grijze) literatuur bekeken is. Daarnaast zijn interviews
en focusgroepgesprekken met respondenten (zowel professionals uit de strafrechtketen als enkele kritische burgers) gehouden.
Het kwalitatieve onderzoek heeft geresulteerd in de volgende definitie: ‘Klassenjustitie
is selectieve rechtspleging die iemand illegitiem benadeelt wanneer die persoon niet
tot de heersende klasse behoort en illegitiem bevoordeelt wanneer die persoon wel tot
de heersende klasse behoort. Deze vormen van benadeling of bevoordeling kunnen
illegitiem zijn op grond van het recht en/of door burgers als illegitiem worden ervaren.
Vormen van bevoordelende en benadelende klassenjustitie kunnen zowel op directe als
indirecte en zowel op bewuste als onbewuste wijze tot stand komen en kunnen
systematisch of incidenteel van aard zijn.’ (Van den Bos et al., 2021, p. 29).
Deze definitie is specifiek geformuleerd ten behoeve van het kwalitatieve onderzoek.
Bij dit onderzoek is de blik bewust breed gehouden om zo geen vormen van klassenjustitie te missen die buiten de definitie van klassenjustitie zouden vallen. In de rest
van deze paragraaf zullen we de verschillende elementen van deze definitie bespreken.

2.1.1

Selectiviteit
Volgens deze definitie gaat klassenjustitie over selectief handelen (in de vorm van
bevoordeling of benadeling) bij de beslissingen die worden genomen in de strafrechtWetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 20

keten; dit wordt ook wel selectiviteit genoemd. Maar volgens deze definitie zijn
selectiviteit en klassenjustitie geen synoniemen van elkaar. Er is volgens deze definitie
pas sprake van klassenjustitie als de selectiviteit illegitiem is, dat wil zeggen als de
selectiviteit als onterecht of verkeerd wordt ervaren. In sommige gevallen is maatwerk
en selectiviteit gewenst en gepast, en dan is er dus geen sprake van klassenjustitie.
Bepaalde delicten worden bijvoorbeeld vaker vervolgd, doordat er omwille van de
beschikbare capaciteit keuzes gemaakt moeten worden. Kansrijke zaken worden dan
eerder opgepakt dan andere. Zo heeft de Nederlandse overheid de afgelopen jaren
sterk ingezet om delicten die veel impact hebben op het slachtoffer, zijn of haar
directe omgeving en het veiligheidsgevoel van burgers in Nederland aan te pakken.
Deze high impact crimes zijn bijvoorbeeld woninginbraken, straatroven en overvallen.
Rechters houden op hun beurt bij de straftoemeting rekening met de persoonlijke
omstandigheden van verdachten. Beide genoemde voorbeelden worden in veel
gevallen als legitieme selectiviteit gezien.
Een ander relevant element in deze definitie is het onderscheid tussen bevoordeling
en benadeling. Er is volgens deze definitie sprake van klassenjustitie als bepaalde
groepen uit ‘hogere klassen’ (bijvoorbeeld leidinggevenden van ondernemingen,
ondernemers of topambtenaren) illegitiem bevoordeeld worden, of als bepaalde
groepen uit ‘lagere klassen’ (bijvoorbeeld mensen met een lager inkomen of met een
niet-Nederlandse achtergrond) illegitiem benadeeld worden.
In de definitie worden daarnaast nog een aantal andere relevante kenmerken van
selectiviteit uitgelicht: illegitieme selectiviteit kan bewust of onbewust gebeuren,
systematisch of incidenteel zijn, en direct of indirect plaatsvinden. Deze drie
kenmerken beschrijven we hieronder.
Ten eerste, bewuste selectiviteit ontstaat als de justitie-actor bewust selecterende
beslissingen neemt, terwijl bij onbewuste selectiviteit de justitie-actor selectief
handelt, maar zich daar niet bewust van is. In het kwalitatieve onderzoek worden
zowel bewuste als onbewuste vormen van illegitieme selectiviteit als klassenjustitie
aangemerkt.
Ten tweede, van systematische selectiviteit is sprake als benadeling of bevoordeling
met een bepaalde regelmaat voorkomen. Als er sprake is van een op zichzelf staande
situatie gaat het om incidentele selectiviteit. Ook individuele gevallen van illegitieme
selectiviteit worden als klassenjustitie beschouwd, maar het problematische karakter
van illegitieme selectiviteit neemt wel toe naarmate deze op grotere schaal voorkomt
of in het systeem ingebed zit.
Ten derde, directe selectiviteit ontstaat als bij soortgelijke delicten verschillend wordt
gehandeld. Het gaat hier om selectiviteit bij beslissingen over individuele personen in
concrete strafzaken. Indirecte selectiviteit heeft betrekking op beslissingen over
delicten in het algemeen. Deze selectiviteit gaat niet over concrete personen of zaken,
maar bijvoorbeeld over het al dan niet strafbaar stellen van bepaalde typen delicten.
Indirect kan dit leiden tot het benadelen van groepen bestaande uit mensen met
bepaalde gelijke achtergrondkenmerken, doordat een groep vaker delicten van het ene
type pleegt dan van het andere. Zowel direct als indirecte selectiviteit kan leiden tot
klassenjustitie.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 21

Samenvattend duidt, conform de in het kwalitatieve onderzoek gehanteerde definitie,
klassenjustitie op alle vormen van illegitieme selectiviteit, ongeacht de manier waarop
ze tot stand zijn gekomen of de mate waarin ze voorkomen.
2.1.2

Klasse
De term ‘klasse’ is bijna als vanzelfsprekend onderdeel van de definitie van klassenjustitie. In het kwalitatieve onderzoek is daarom ook gekeken wat hieronder precies
wordt verstaan. Uit het literatuuronderzoek bleek dat klassen vaak worden geduid in
sociaaleconomische termen, bijvoorbeeld op basis van economische hulpbronnen,
en/of aan de hand van etniciteit (Rovers, 1999). In lijn hiermee zijn klassen sociale
groepen in de maatschappij die kunnen worden onderscheiden aan de hand van
sociaaleconomische kenmerken als opleidingsniveau, inkomen, vermogen, beroepsstatus en arbeidsstatus, en kenmerken die iets zeggen over iemands etniciteit of
afkomst. Andere kapitaalvormen die mogelijk relevant kunnen zijn bij het bepalen van
iemands sociale klasse zijn enerzijds sociaal kapitaal, zoals connecties of steun uit
sociale netwerken, en anderzijds cultureel kapitaal, zoals taalgebruik, reputatie, titels
en culturele participatie (Vrooman et al., 2014; Engbersen et al., 2019).
In de wetenschappelijke literatuur zijn verschillende indelingen van maatschappelijke
of sociale groepen te vinden. Hierin worden doorgaans in ieder geval de gevestigde
bovenlaag en het precariaat onderscheiden als de hoogste en laagste groep, met
daarnaast een of meerdere middengroepen. Gerelateerd hieraan wordt er in de
literatuur ook vaak gesproken over maatschappelijke scheidslijnen of tweedelingen
(Tiemeijer, 2017): tegenstellingen tussen groepen in de maatschappij, bijvoorbeeld
tussen armen en rijken of tussen lager en hoger opgeleiden.
In het kwalitatieve onderzoek van Van den Bos et al. (2021) wordt voor het bepalen of
er sprake is van klassenjustitie specifiek de heersende (een ‘hogere’) klasse tegenover
de niet-heersende (een ‘lagere’) klasse gezet. De term heersende klasse verwijst naar
de machthebbers of het establishment. Het gaat om een dominante klasse van
mensen die tot de politieke en/of economische elite van een maatschappij behoren.
Verder wordt het begrip heersende of hogere klasse in het kwalitatieve onderzoek
niet gedefinieerd. In plaats daarvan wordt het begrip gepresenteerd als iets dat je
herkent zodra je het ziet (‘I know one, when I see one’). Op basis van het kwalitatieve
onderzoek is daarom niet vooraf te bepalen welke mensen, met welke (sociaaleconomische) achtergrondkenmerken, tot de heersende klasse behoren en welke niet.

2.2

Relevante beslissingen in de Nederlandse strafrechtketen
De strafrechtketen bestaat uit verschillende organisaties die samen belast zijn met
de handhaving van het strafrecht in Nederland: van opsporing via vervolging en
berechting tot en met de tenuitvoerlegging van straffen en maatregelen. Het strafrechtelijke werkproces begint als de politie of een opsporingsambtenaar kennisneemt
van een vermoedelijk gepleegd strafbaar feit. In het strafrecht wordt hierbij onderscheid gemaakt naar twee soorten strafbare feiten: overtredingen en misdrijven.
Overtredingen zijn relatief lichte feiten, zoals openbare dronkenschap en verkeersovertredingen. Misdrijven zijn ernstigere feiten, zoals verkrachting, mishandeling,
inbraak en diefstal.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 22

De politie mag, als er eenmaal een verdachte is gevonden, de zaak zelf afdoen met
een reprimande (een waarschuwing), een Halt-verwijzing (een interventie voor
jongeren), of een strafbeschikking (een boete). Zaken kunnen ook ter vervolging
aangeboden worden aan het OM. Het OM kan vervolgens besluiten om een zaak
niet verder te vervolgen (dit heet ook wel seponeren) of de zaak zelf af te doen
middels een transactie of strafbeschikking (vaak een taakstraf of boete), of een Haltverwijzing. De zaak kan door het OM ook voorgelegd worden aan de rechter (zittende
magistratuur (ZM)). Dit heet dagvaarden. Vrijwel alle zaken beginnen in eerste
instantie (in ‘eerste aanleg’) bij een rechtbank. De rechtbank doet een uitspraak en
kan besluiten een sanctie (een straf of maatregel) op te leggen, zoals een geldboete of
gevangenisstraf. Een rechter kan besluiten iemand vrij te spreken als het strafbare feit
niet wettig en overtuigend is bewezen. Als het bewezenverklaarde feit niet strafbaar is,
dan volgt er ontslag van rechtsvervolging. Het kan ook zijn dat iemand schuldig
verklaard wordt, maar toch geen straf krijgt. Als een van de partijen (OM en/of
verdachte) het oneens is met de uitspraak van de rechter, kan de zaak via een hoger
beroep terechtkomen bij het gerechtshof en vervolgens door middel van cassatie bij
de Hoge Raad. Als de rechterlijke uitspraak definitief is (‘onherroepelijk’) dan kan
deze uitgevoerd worden. Een straf of maatregel wordt uitgevoerd door de tenuitvoerleggingsorganisaties: DJI (gevangenisstraffen en tbs-, ISD- en PIJ-maatregelen), 3RO
(reclasseringstoezicht en taakstraffen meerderjarigen), RvdK (taakstraffen minderjarigen), jeugdreclassering (toezicht op minderjarigen) en het CJIB (financiële
sancties). Als het uitvoeren van een door de politie, het OM of de ZM opgelegde straf
of maatregel niet lukt, stroomt de zaak opnieuw in bij het OM, waarna het OM moet
beslissen welke vervolgacties er nodig zijn. Dit wordt ook wel herinstroom genoemd.
In figuur 2.1 staat een schematische weergave van de belangrijkste beslissingen in de
strafrechtspleging.
Figuur 1

Schematische weergave van de belangrijkste beslissingen in de
Nederlandse strafrechtketen

In alle vier de beschreven fasen zitten selectiemomenten waarin illegitieme selectiviteit
voor zou kunnen komen. Zo kan besloten worden om wel of geen vervolging in te
stellen, een zaak wel of niet te seponeren, of wel of geen straf op te leggen. Ook de
hoogte of het type van de straf kan variëren afhankelijk van de zaak. In deze
Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 23

momenten heeft degene die de beslissing neemt enige discretionaire ruimte: de
beoordelaar van een zaak heeft (binnen de geldende wetgeving, richtlijnen en
aanwijzingen) keuzevrijheid bij het nemen van de beslissing. Een rechter kan voor
hetzelfde vergrijp, bijvoorbeeld een eenvoudige diefstal, een geldboete, taakstraf
of gevangenisstraf opleggen. In sommige fasen van de strafrechtketen is deze
discretionaire ruimte groter dan in andere.
In het kwalitatieve onderzoek worden verschillende voorkomens van vermeende
klassenjustitie in verschillende fasen van de strafrechtketen benoemd. Deze richten
zich vooral op de eerste (voor)fasen van de strafrechtketen, waarin sprake is van een
grote(re) discretionaire bevoegdheid. Het gaat dan onder andere om het vaker
preventief fouilleren, registreren, staande houden of als verdachte aanmerken van
bepaalde (etnische) groepen al dan niet in relatie tot of in combinatie met etnisch
profileren of predictive policing. Deze selectiviteit betreft vooral de keuze wie wel in de
strafrechtketen betrokken wordt en wie niet. Hier is mogelijk sprake van benadeling
van mensen uit de niet-heersende klasse, zoals bijvoorbeeld minderheidsgroeperingen.
Een andere veelgenoemde vermeende verschijningsvorm van klassenjustitie betreft de
praktijk om omvangrijke en complexe zaken tegen grote ondernemingen buitengerechtelijk af te handelen. In dergelijke zaken, waarin er bijvoorbeeld sprake is van
witwassen, wordt dan door het OM niet tot vervolging overgegaan, maar wordt een
hoge transactie aangeboden. Het gaat hier vaak om zaken waarin de verdachte een
rechtspersoon is (rechtspersonen kunnen ook bij berechting veelal geen andere straf
opgelegd krijgen dan een geldboete). In dit geval zit de selectiviteit in de keuze om in
eenvoudigere zaken naar verhouding eerder of vaker te berechten dan in complexe
zaken. In dit geval is er mogelijk sprake van bevoordeling van mensen uit de
heersende klasse zoals bestuurders van ondernemingen. Mensen uit andere groepen,
die vaker eenvoudigere delicten plegen die makkelijker op te sporen en te vervolgen
zijn, worden naar verhouding juist benadeeld.
In het kwalitatieve onderzoek wordt niet één specifieke fase of beslissingsmoment
aangewezen waar (illegitieme) selectiviteit zich vaak voor zou doen. Het onderzoek
laat zien dat het op verschillende plekken in de strafrechtketen in meer of mindere
mate voor kan komen.

2.3

Operationaliseren van de definitie
Zoals hierboven al aangegeven, is de definitie die we hier als uitgangspunt hebben
genomen, geformuleerd ten behoeve van een verkennend kwalitatief onderzoek en
daarom bewust breed gehouden. De onderzoekers concludeerden al in een vroegtijdig
stadium dat de term klassenjustitie op veel verschillende wijzen gehanteerd wordt en
van veel verschillende ladingen wordt voorzien. Klassenjustitie verwordt al snel tot een
containerbegrip. Het kwalitatieve onderzoek heeft zich dan ook gericht op het maken
van een bruikbare werkdefinitie om in de focusgroepen tot een verhelderende en nietgepolariseerde discussie te komen over het fenomeen klassenjustitie. Het doel was
ook om met het onderzoek een helicopterview te bieden van klassenjustitie en de
verschillende verschijningsvormen daarvan.
Tegelijkertijd zorgt dit ervoor dat deze definitie niet een-op-een gebruikt kan worden
als werkdefinitie voor het meetbaar maken van klassenjustitie. Voor kwantitatief
onderzoek is nog een vertaalslag nodig, omdat dit een meer concrete operationalisering en afbakening vraagt dan kwalitatief onderzoek. In de definitie wordt onder

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 24

andere de focus gelegd op ervaren illegitimiteit, een normatief begrip dat voer is voor
(maatschappelijke) discussie, dat het meetbaar maken ervan erg lastig maakt.
Ongeacht de exacte definitie van klassenjustitie, betekent het in ieder geval dat er
enige vorm van selectiviteit is. Vooral directe selectiviteit is goed meetbaar te maken,
zoals ook blijkt uit eerder onderzoek (zie paragraaf 2.4). Directe selectiviteit is, zoals
hierboven uitgelegd, selectiviteit waarbij (potentiële) justitiabelen bevoordeeld of
benadeeld worden ten opzichte van andere (potentiële) justitiabelen die een
(soort)gelijk delict hebben gepleegd. Bij het meten van directe selectiviteit is het
daarom nodig om te controleren voor de aard van het delict, zodat er sprake is van
vergelijkbare zaken. Het gaat vervolgens om het vaststellen of herkennen van
verschillen in de wijze waarop de personen in deze zaken behandeld worden. Hierbij
is het ook nodig om te corrigeren voor andere elementen die de beslissing kunnen
hebben beïnvloed, zoals daderkenmerken (bijvoorbeeld criminele voorgeschiedenis
of psychologische gesteldheid).
In de volgende paragraaf worden enkele relevante kwantitatieve of empirische
onderzoeken naar klassenjustitie en/of selectiviteit uitgelicht.

2.4

Eerder onderzoek naar selectiviteit in de strafrechtketen
In het verleden is al vaker geprobeerd om (directe) selectiviteit op basis van een of
meerdere (sociaaleconomische) kenmerken aan te tonen. De overzichtsstudie van
Rovers (1999) beschrijft de empirische studies naar directe selectiviteit in de
Nederlandse strafrechtketen uitgevoerd in de periode tussen 1970 en 2000. Rovers
(1999, p. 50) concludeert dat: ‘In alle onderdelen van de strafrechtketen verschijnselen van klassenjustitie zijn aangetroffen, maar dat ze niet alom vertegenwoordigd
zijn; selectiviteit naar sociaaleconomische status treedt op bij bepaalde beslissingen,
ten aanzien van bepaalde misdrijven, bij specifieke groepen verdachten, et cetera. De
omvang van het fenomeen is in veel onderzoek marginaal.’
Ook na 2000 zijn er verschillende vergelijkbare onderzoeken naar (directe) selectiviteit
uitgevoerd. Wermink et al. (2012) onderzochten bijvoorbeeld specifiek de rol van
daderkenmerken, zoals het wel- en niet- hebben van een Nederlands uiterlijk en de
beheersing van de Nederlandse taal op de strafsoort die de rechter oplegt aan de
verdachte. Het onderzoek liet onder andere zien dat daders met een Nederlands
uiterlijk die ook de Nederlandse taal spraken tijdens de zitting de minste kans hadden
op een gevangenisstraf. Het zwaarst gestraft werden de daders met een buitenlands
uiterlijk die ook niet de Nederlandse taal spraken tijdens de strafzitting.
Wermink et al. (2015) onderzochten de rol van verschillen in etniciteit van justitiabelen op de straftoemeting van de rechters. De resultaten laten zien dat er verschillen
in etniciteit bestaan bij de starfoplegging en straftoemeting, maar dat hoe meer
factoren worden meegenomen deze verschillen vooral kleiner worden. Uitgesplitst naar
arrondissementen blijven er kleine verschillen maar de cijfers voor de arrondissementen bevestigen toch vooral de algemene conclusies.
Leerkes et al. (2018) zochten naar een mogelijke verklaring waarom immigranten en
hun autochtone kinderen vaak oververtegenwoordigd zijn in de criminaliteitscijfers
onder verdachten van misdrijven in Europa. Ze redeneerden dat deze politiecijfers vrij
sterk waren uitvergroot, waardoor de internationale verschillen in de relatie tussen
immigratie en criminaliteit mogelijkerwijs (deels) wijzen op contextuele verschillen in

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 25

selectieve rechtshandhaving. Aan de hand van kwantitatieve analyses onderzochten ze
of inwoners van Turkse en Marokkaanse afkomst ook zelf meer misdrijven rapporteren
dan autochtone Nederlanders. Hieruit ontdekten ze dat beide minderheden vergelijkbare tot lagere zelfgerapporteerde criminaliteitscijfers hebben dan de meerderheidsgroep wanneer op leeftijd, geslacht, stedelijkheid van de woongemeente, sociaaleconomische positie en sociale wenselijkheid wordt gecontroleerd, in tegenstelling tot
analyses die gebruik maken van administratieve gegevens. En immigranten van de
eerste generatie minder misdaden rapporteren dan verwacht gezien hun sociale
achterstand.
In recent onderzoek (Bezemer & Leerkens, 2021) is men nog verder ingezoomd op
de oververtegenwoordiging van minderjarigen met een migratieachtergrond in de
strafrechtketen. Hierbij is onder andere het effect van gedragskenmerken van deze
jongeren op de politieregistraties onderzocht. Daarbij is voor het eerst onderzocht of
jongeren die zelf een vergelijkbare mate van crimineel gedrag rapporteren vaker in
beeld zijn bij de politie wanneer ze een migratieachtergrond hebben. De onderzoeksresultaten suggereren onder andere dat de verdenkingskans, de kans dat hetzelfde
criminele gedrag leidt tot een verdachtenregistratie, twee tot drie keer zo groot is voor
jongeren met een niet-westerse herkomst, zonder dat dit te herleiden is tot verschillen
in crimineel gedrag of verschillen in demografische en sociaaleconomische
kenmerken.
Rovers uitte in zijn studie ook twee algemene punten van kritiek op de empirische
onderzoeken. Rovers (1999, p.56) geeft aan dat: ‘Om directe selectiviteit vast te
kunnen stellen moeten de kenmerken en de omstandigheden zo veel mogelijk worden
gelijkgeschakeld.’ In veel van de studies ontbreekt dit doordat in gebruikte bronnen,
zoals dossiers en statistieken, belangrijke gegevens omtrent het misdrijf ontbreken.
Een tweede punt van kritiek betreft de studies waarin niet of nauwelijks gecontroleerd
wordt voor de onafhankelijke invloed van organisatieverschillen op de beslissingen.
Rovers (1999, p. 57): ‘Er kunnen bijvoorbeeld grote verschillen bestaan tussen
arrondissementen in de wijze waarop strafzaken worden afgedaan. Dit kan vervolgens
tot foutieve conclusies leiden wanneer verschillen in behandeling tussen organisaties
samenhangen met verschillen in sociaaleconomische achtergrondkenmerken van
justitiabelen (waarmee de betreffende organisaties te maken hebben). Het is dan
mogelijk dat ten onrechte wordt geconcludeerd dat er sprake is van selectiviteit naar
sociaaleconomische status, omdat de verschillen in behandeling in feite worden
veroorzaakt door verschillen in organisatiecultuur. Het is echter ook mogelijk dat door
organisatieverschillen de selectiviteit naar sociaaleconomische status juist verborgen
blijft.’
Rovers’ inventarisatie legt ook de ‘white spots’ in het onderzoek naar directe
selectiviteit bloot. Hiervoor deed Rovers enkele aanbevelingen hoe deze in toekomstig
onderzoek aangepakt zouden kunnen worden. Zo ontbreekt het in de opsporingsfase
en de executies van sancties nog in goed kwantitatief inzicht naar selectiviteit. Ook
pleit Rovers voor het meer toetsen van verklaringen van selectiviteit. De bronnen
waarop veel onderzoek is gebaseerd, zijn nog te beperkt. Toekomstig onderzoek zou
ook meer gebruik moeten maken van gekoppelde bronnen. We zien dat deze laatste
aanbeveling in de recentere onderzoeken reeds is opgevolgd en dat er door het
beschikbaar komen van steeds meer gegevensbronnen er ook uitgebreidere analyses
mogelijk zijn. Hier gaan we in hoofdstuk 3 en 4 dieper op in.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 26

Toekomstig onderzoek naar directe selectiviteit zou volgens Rovers er als volgt uit
moeten zien: ‘Het onderzoek zou moeten bestaan uit opeenvolgende kwantitatieve en
kwalitatieve stappen. In de eerste stap, het kwantitatieve onderzoek, wordt op
kritische wijze vastgesteld of er sprake is van selectiviteit. Indien dit het geval blijkt,
volgt de tweede stap, het kwalitatieve onderzoek. In dit onderzoek wordt gespeurd
naar mogelijke verklaringen voor de gesignaleerde selectiviteit. Deze vormen weer de
input van kwantitatief onderzoek waarin de naar voren gebrachte hypothesen kritisch
worden getoetst. Bij weerlegging volgt weer kwalitatief onderzoek, waarin geprobeerd
wordt een verklaring te vinden voor de weerlegging, waarna weer nieuwe hypothesen
worden geformuleerd, die vervolgens weer in kwantitatief onderzoek worden getoetst,
et cetera. Het voordeel van een dergelijke, cyclische benadering is, dat zowel de
beschrijvingen als de verklaringen in kwaliteit toenemen, omdat ze elkaar voortdurend
bevruchten.’ (Rovers, 1999, p. 84). Het voordeel van deze benadering is dat in het
kwalitatieve deel van het onderzoek ook onderzocht kan worden of de gevonden
selectiviteit illegitiem en/of bewust is. Zo kunnen de lastig kwantificeerbare elementen
toch meegenomen worden.
Samenvattend geven de bevindingen van Rovers belangrijke aanknopingspunten voor
het uitvoeren van kwantitatief onderzoek naar directe selectiviteit in de strafrechtketen. Duidelijk is het belang van het gebruik van bronnen met gedetailleerde
gegevens over het misdrijf en ook dat er rekening gehouden moet worden met
organisatieverschillen en de invloed ervan op de beslissingen. Rovers’ aanbeveling om
opeenvolgende kwantitatieve en kwalitatieve stappen in het onderzoek te verwerken is
ook belangrijk. Er zullen gewoonweg meerdere analyses nodig zijn om ten eerste vast
te kunnen stellen dat er selectiviteit plaats heeft gevonden en vervolgens mogelijke
verklaringen ervoor te kunnen achterhalen. De eerste kwantitatieve stap zou ook nog
eens uit meerdere kwantitatieve deelstappen kunnen bestaan: een exploratieve stap
en een toetsende stap die kwantitatief vaststelt of er sprake is van selectiviteit. Dit
bespreken we uitgebreid in hoofdstuk 4.

2.5

Samenvatting en discussie
De definitie van klassenjustitie die uit het kwalitatieve onderzoek komt (Van den Bos
et al., 2021), is bedoeld voor verkennend kwalitatief onderzoek en daarom bewust
breed gehouden. Met als gevolg dat deze definitie niet een-op-een gebruikt kan
worden als werkdefinitie voor het meetbaar maken van klassenjustitie. Voor
kwantitatief onderzoek is nog een vertaalslag nodig, omdat dit een meer concrete
operationalisering en afbakening vraagt dan kwalitatief onderzoek. Belangrijke
elementen van de kwalitatieve definitie zijn lastig tot niet systematisch te kwantificeren of te herkennen. Dit betreft vooral de elementen van klassenjustitie die gaan
over de subjectieve ervaring van mensen. Het objectief vaststellen van ongewenste
ongelijke behandeling is dan niet mogelijk. Datzelfde geldt voor het objectief kunnen
vaststellen of mensen tot een heersende klasse dan wel niet-heersende klasse
behoren.
Ongeacht de exacte definitie van klassenjustitie, meetbaar is in ieder geval wel directe
selectiviteit (zo laat eerder onderzoek zien): het vergelijken van minstens twee
groepen justitiabelen die voor vergelijkbare strafbare feiten anders behandeld worden.
Als blijkt dat twee groepen anders behandeld worden, betekent dat vervolgens niet dat
er ook daadwerkelijk sprake is van klassenjustitie. Het is er wel een aanwijzing voor en
hoe groter het verschil is, hoe groter de kans dat er ook echt iets ‘mis’; is. Het blijft

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 27

een aanwijzing die vervolgens met kwalitatief vervolgonderzoek onderzocht moet
worden om vast te stellen of er daadwerkelijk sprake is van klassenjustitie.
In deze verkenning zullen we ons daarom focussen op directe selectiviteit. Dit is
selectiviteit waarbij voor soortgelijke delicten verschillende beslissingen worden
genomen. Indirecte selectiviteit (het al dan niet strafbaar stellen van bepaalde typen
delicten) kan beter via kwalitatief onderzoek onderzocht worden en wordt daarom in
deze verkenning niet meegenomen.
Dit houdt in dat we ons in deze verkenning vooral zullen richten op mogelijke
methoden voor het herkennen van directe selectiviteit. Deze methoden zouden in staat
moeten zijn om te laten zien of er in gelijksoortige zaken verschillende beslissingen
zijn genomen betreffende verschillende maatschappelijk groepen. Door deze keuze
vallen rechtspersonen (bedrijven, instellingen en overheidsorganisaties) buiten de
scope van de kwantitatieve analyses die mogelijk zijn op basis van onze aanbevelingen. Het is namelijk moeilijk om de behandeling van rechtspersonen
kwantitatief te vergelijken met de behandeling van natuurlijke personen, doordat
criminaliteit onder rechtspersonen veel minder vaak voorkomt, zij andere delicten
plegen dan natuurlijke personen en zij voor sommige strafrechtelijke sancties niet in
aanmerking komen (bijvoorbeeld een gevangenisstraf). Een dergelijke vergelijking zal
daarnaast weinig tot geen inzicht geven in de selectieve behandeling (bevoordeling)
van bestuurders van grote ondernemingen (het ontlopen van persoonlijke vervolging).
Kwalitatief onderzoek specifiek gericht op de behandeling van deze groep kan daar
meer en beter inzicht in geven dan een kwantitatieve analyse.
We leggen in onze verkenning de focus op het toenemende problematische karakter
van selectiviteit wanneer dit op een grotere schaal voorkomt of in het systeem ingebed
zit. Daarmee richten we ons dus vooral op de meer systematische (veelvoorkomende)
vormen van directe selectiviteit. Methoden voor het herkennen van uitzonderingsgevallen of uitbijters (en dus het aantonen van incidentele directe selectiviteit) worden
daarom niet meegenomen in deze verkenning.
Met deze afgebakende scope benaderen we selectiviteit niet als een algemeen verschijnsel, maar splitsen we het op naar specifieke delicten en specifieke beslissingen in
de strafrechtketen (zie ook Rovers, 1999). Dit is in lijn met eerdere kwantitatieve of
empirische onderzoeken naar klassenjustitie en/of selectiviteit. Deze richten zich
eigenlijk altijd op één aspect van klassenjustitie, en niet op klassenjustitie in de volle
breedte.
Het kwalitatieve onderzoek van Van den Bos et al. (2021) geeft door de brede focus
maar beperkt aanknopingspunten voor een specifieke afbakening van een kwantitatieve analyse van systematische directe selectiviteit. Dat was overigens ook niet het
hoofddoel van het onderzoek. Uit het onderzoek blijkt wel dat niet één specifieke fase
of beslissingsmoment in de strafrechtketen aan te wijzen is waar (illegitieme)
selectiviteit zich vaak voordoet. Het plaatsvinden van vermeende klassenjustitie lijkt
zich volgens het kwalitatieve onderzoek wel meer te richten op de eerste (voor)fasen
van de strafrechtketen, waarin sprake is van een grote(re) discretionaire bevoegdheid.
Het ligt voor hand een toekomstige kwantitatieve analyse te focussen op deze
beslismomenten in de strafrechtketen. In het volgende hoofdstuk gaan we dieper in
op de gegevens die hierover beschikbaar zijn.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 28

Dit eerste deel van de verkenning laat duidelijk zien dat het kwantificeren van
klassenjustitie in de strafrechtketen niet direct als een geheel kan worden aangepakt.
Het is juist belangrijk dat vooraf keuzes worden gemaakt waarop gefocust moet
worden om zo tot haalbare analyses te komen. Het vaststellen van een helder en
behapbaar doel is belangrijk voor het kiezen van de juiste analysemethoden. Als het
doel van een kwantitatief onderzoek bijvoorbeeld is om specifiek te kijken naar de
bevoordeling van rechtspersonen, dan zijn (andere) methoden nodig die in deze
verkenning niet aan de orde komen. In de volgende hoofdstukken lichten we verder
toe hoe de uitgangssituatie en context (waaronder doel en beschikbaarheid gegevens)
van invloed zijn op de te kiezen analysemethode. We laten eerst zien welke gegevens
er beschikbaar zijn en vervolgens welke methode voor welk doel toegepast kan
worden.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 29

3

Data en beschikbare bronnen
In dit hoofdstuk verkennen we de voor een kwantitatieve analyse naar directe
selectiviteit beschikbare databronnen. In paragraaf 3.1 beschrijven we eerst welke
gegevens relevant zijn bij het vaststellen van selectiviteit. We geven vervolgens een
globaal overzicht van beschikbare bronnen en lichten er enkele interessante bronnen
uit in paragraaf 3.2 en 3.3. Tot slot bespreken we het gebruik en de beperkingen van
de beschikbare data in paragraaf 3.4, en benoemen een aantal privacyaspecten in
paragraaf 3.5.

3.1

Relevante data
In lijn met de definitie van selectiviteit zoals besproken in hoofdstuk 2, is het om vast
te kunnen stellen of er sprake is van directe selectiviteit in de strafrechtspleging nodig
om naar drie soorten gegevens te kijken: de genomen beslissingen, de gegevens
waarop de beslissingen zijn gebaseerd en de kenmerken van de personen over wie de
beslissingen zijn genomen.
Gegevens over de genomen beslissingen binnen de strafrechtspleging en de personen
waarop deze betrekking hebben, worden onder andere vastgelegd in de primaire
registratiesystemen van de organisaties binnen de strafrechtketen, waaronder de
systemen van de politie, het OM en de rechterlijke macht. Deze drie organisaties
registreren beslissingen en daarmee samenhangende gegevens over welke
(rechts)personen worden opgespoord, vervolgd, berecht en welke straffen er worden
opgelegd. Gegevens uit de registratiesystemen worden vaak verzameld voor verdere
analyse, wetenschappelijk onderzoek of het genereren van statistieken. Deze
systemen bevatten doorgaans ook een aantal persoonlijke kenmerken, zoals leeftijd,
gender, geboorteland en woonplaats.
Gegevens over de sociaaleconomische kenmerken van personen zoals opleiding en
beroepsvaardigheden, beroep, inkomen, en vermogen, worden in het algemeen niet
of slechts beperkt in registratiesystemen binnen de strafrechtketen vastgelegd.
Dergelijke gegevens worden bij andere organisaties geregistreerd in het kader van hun
primaire proces. Het CBS verzamelt deze gegevens voor het maken van statistieken.
Een deel van de gegevens is op geaggregeerd niveau beschikbaar als open data, en
een deel van de gegevens op microniveau is (tegen betaling) binnen een speciaal
ingerichte remote-access-omgeving te raadplegen bij het CBS. In Van den Bos et al.
(2021) wordt ook het sociaal kapitaal benoemd (waaronder het bezitten van relevante
connecties) als relevant voor het thema klassenjustitie. Deze gegevens worden niet
breed verzameld. Het CBS heeft bijvoorbeeld wel de meetlat sociaal kapitaal,4 maar
deze is gebaseerd op een steekproef van de Nederlandse bevolking, en daarom
ongeschikt voor een brede koppeling met andere relevante gegevens. Sociale media
zoals LinkedIn of Facebook lijken een interessante optie om professionele of persoonlijke sociale netwerken van personen in kaart te brengen. Het scrapen en koppelen van
dit soort gegevens is vanuit privacy oogpunt echter niet zomaar mogelijk (zie ook
paragraaf 3.5) en is daarnaast geen triviale taak.

4

https://www.cbs.nl/nl-nl/publicatie/2011/51/meetlat-sociaal-kapitaal.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 30

Daarnaast zijn er binnen de strafrechtketen nog andere systemen en datasets
beschikbaar die mogelijk bruikbaar zijn bij het vaststellen van selectiviteit. In Bezemer
en Leerkes (2021) is bijvoorbeeld naast gegevens uit de politieregistratie BVH
(Basisvoorziening Handhaving) en microgegevens van het CBS, gebruikgemaakt van
data uit de WODC Monitor Zelfgerapporteerde Jeugdcriminaliteit (MZJ) over zelfgerapporteerd daderschap, sociaaleconomische positie, sociale deviantie, probleemgedrag en sociale wenselijkheid. In Wermink et al. (2015) worden gegevens van OM,
ZM en gegevens over de criminele voorgeschiedenis gecombineerd met een tweetal
datasets. De eerste dataset bevat gegevens van verdachten bij wie de reclassering in
een RISc (Recidive InschattingsSchalen) heeft afgenomen voor de terechtzitting met
gedetailleerde informatie over onder andere de woonsituatie, het werk, de financiële
situatie, relaties en middelengebruik van de verdachte. De tweede dataset is van het
Prison Project waarin een grote groep verdachten die instroomden in een Huis van
Bewaring in Nederland kort na binnenkomst werden geïnterviewd, met gedetailleerde
informatie over de verdachten, waaronder hun sociale omstandigheden.
Het doel van deze verkenning is niet om uitputtend alle mogelijke gegevens die van
belang zijn voor het vaststellen van selectiviteit vast te leggen. De veelheid aan
beslissingen en daarbij behorende gegevens is daarvoor te groot. Het is noodzakelijk
om te bepalen naar welke beslissing of beslissingen (kwantitatief) onderzoek moet
worden gedaan. Vervolgens kan worden onderzocht welke gegevens relevant zijn, en
in hoeverre deze geregistreerd worden en bruikbaar zijn. In de volgende twee
paragrafen zullen we een aantal concrete bronnen bespreken die kunnen worden
gebruikt in een kwantitatieve analyse.

3.2

Geaggregeerde (open) data
In Statline, de elektronische databank van het CBS, is onder andere statistische
informatie te vinden over de vervolgings- en berechtingsfase van de strafrechtketen.
Aan de hand van StatLine-tabellen zijn uitsplitsingen mogelijk op geaggregeerd niveau
om zo justitiabelen in te delen in groepen op door het CBS geselecteerde sociaaleconomische categorieën. Hiermee kan afgeleid worden of mensen in een bepaalde
sociaaleconomische categorie op andere wijze uitstromen.
Interessant in het kader van onderhavige studie is de tabel over de vervolging en
berechting van misdrijven5 die kan worden uitgesplitst naar soort verdachte (man,
vrouw, rechtspersoon enz.), delict (vermogensmisdrijven, drugsmisdrijven, enz.),
leeftijdscategorie en sociaaleconomische categorie. De toelichting bij de tabel is als
volgt: ‘De voornaamste sociaaleconomische activiteit van een persoon is vastgesteld
op basis van inkomensbronnen en het volgen van onderwijs.’. Deze indeling bevat 7
categorieën: werknemer en zelfstandige, uitkeringsontvanger, pensioenontvanger,
(school)kind of student, overige (zonderinkomen), niet van toepassing, en onbekend.
Meer informatie over de sociaaleconomische categorieën is te vinden in de toelichting
bij de tabel op StatLine.
Aan de hand van de Statline tabellen kunnen voor de verschillende sociaaleconomische
categorieën drie typen beslissingen in de strafrechtketen worden bekeken: de
afdoeningen door het Openbaar ministerie (o.a. sepot, strafbeschikking of
dagvaarding), het vonnis in eerste aanleg door de rechter (o.a. schuldigverklaring
of vrijspraak), en de soort en hoogte van de opgelegde straf door de rechter (o.a.
5

https://opendata.cbs.nl/statline/#/CBS/nl/dataset/83943NED/table.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 31

gevangenisstraf, taakstraf of geldboete). Deze gegevens kunnen worden gebruikt om
inzichtelijk te maken of er verschillen zijn in beslissingen tussen de verschillende
voorgedefinieerde sociaaleconomische categorieën.
Belangrijke nadelen van het gebruik van dergelijke geaggregeerde data zijn dat het
niet mogelijk is om verder in te zoomen als er wordt geconstateerd dat een bepaalde
groep vaker een andere beslissing krijgt dan de andere groepen, en dat het niet
mogelijk is om extra data op individueel niveau te koppelen als de gegevens die zijn
meegenomen in het geaggregeerde model onvoldoende verklarend zijn. Het heeft
daarom voordelen om voor het aantonen van selectiviteit gebruik te maken van data
die betrekking hebben op individuele personen of zaken. Dit worden ook wel microdata
genoemd. Enkele bronnen van microdata uit de strafrechtketen bespreken we in de
volgende paragraaf.

3.3

Microdata op persoons/zaakniveau
Hierna geven we een overzicht van een aantal concrete gegevensbronnen van
belangrijke organisaties in de strafrechtketen en het CBS die gebruikt kunnen worden
bij het onderzoeken van selectiviteit. We noemen daarbij de belangrijkste gegevens
die relevant zijn in het kader van het meten van selectiviteit.

3.3.1

Basis Voorziening Handhaving
Basis Voorziening Handhaving (BVH) is een informatiesysteem dat politieagenten
gebruiken ter ondersteuning van hun handhavingstaken. Met dit systeem kunnen
bijvoorbeeld meldingen worden geregistreerd, aangiftes worden verwerkt en
incidenten worden afgehandeld. BVH-informatie wordt ontsloten in GIDS en/of
COGNOS, het managementinformatiesysteem van de politie. Relevant zijn onder
andere gegevens over de ter kennis gekomen delicten, gehoorde verdachten en de
afhandeling van de verdachten (zoals insturen naar OM, strafbeschikking of
reprimande).

3.3.2

Phoenix Strafrechtketen
Phoenix Strafrechtketen (PSK) is een datawarehouse waarin gegevens uit de primaire
registratiesystemen van het OM en de ZM (genaamd COMPAS en GPS) verzameld
worden. Het biedt informatie over de instroom van zaken bij het OM en over de afhandeling van die zaken door het OM en door de rechter in eerste aanleg. Relevante
gegevens zijn ingestroomde zaken, persoonskenmerken, gepleegde delicten, afhandeling door het OM, afhandeling door de rechter in eerste aanleg, en het type en de
hoogte van opgelegde straffen en maatregelen.

3.3.3

Onderzoek- en Beleidsdatabase Justitiële Documentatie
De Onderzoek- en Beleidsdatabase Justitiële Documentatie (OBJD) is een database die
speciaal voor het WODC is ontwikkeld om recidive te kunnen onderzoeken. De OBJD is
een versleutelde kopie van het justitiële documentatiesysteem (JDS) dat wordt
beheerd door de Justitiële Informatiedienst (JustID). Het JDS bevat strafbladen
(officieel het ‘uittreksel justitiële documentatie'). In de OBJD is per persoon de
justitiële voorgeschiedenis te raadplegen. Relevante gegevens zijn het aantal eerdere

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 32

strafzaken (incl. vrijgesproken zaken en seponeerde zaken), het aantal eerdere
gevangenisstraffen en de kans op recidive.
3.3.4

Sociaal Statistische Bestanden
Gegevens van de politie, OM en ZM, of uit de OBJD, kunnen aangevuld worden met
sociaaleconomische gegevens op persoonsniveau uit de sociaal statistische bestanden
(SSB6) van het CBS. Het doel van het SSB is het beschikbaar stellen van microdata
ten behoeve van publicaties op het terrein van sociaaleconomische en ruimtelijke
statistieken. Deze gegevens kunnen op individueel niveau aan personen (voorkomend
in de gegevensbronnen van de strafrechtketen) worden gekoppeld op basis van
persoonlijk identificerende gegevens zoals BSN. Voorwaarde hierbij is dat in de
‘remote access’ omgeving van het CBS wordt gewerkt, met de daar beschikbare
analysetools. Alle gegevens die nodig zijn voor het onderzoek moeten in deze remote
access omgeving worden geplaatst. Relevant in het SSB zijn gegevens over personen,
uitkeringen, banen, inkomen, opleidingen, huishoudens, huizen en geografie.

3.3.5

Administratie- en Informatiecentrum voor de Executieketen
Bij de uitvoering van straffen zijn diverse organisaties binnen de strafrechtketen
betrokken, zoals DJI en 3RO. Bij het CJIB is het Administratie- en Informatiecentrum
voor de Executieketen (AICE) ingericht. Het AICE coördineert de uitvoering van
straffen in Nederland zoals gevangenisstraffen, taakstraffen of verkeersboetes. Het
AICE zorgt ervoor dat elke ketenpartner op het juiste moment de juiste informatie
ontvangt. Door deze taken beschikt het CJIB over veel waardevolle informatie die
worden gebruikt voor allerlei onderzoeken, rapportages en analyses. Relevant zijn
onder andere het resultaat (zoals succesvol of voortijdig beëindigd) van de
tenuitvoerlegging van de verschillende sancties.

3.4

Gebruik en beperkingen van de data
Er is een aantal zaken waarmee rekening moet worden gehouden bij het uitvoeren
van een kwantitatieve analyse op de hiervoor genoemde bronnen. In paragraaf 3.4.1
zullen we dieper ingaan op de benodigde koppeling van verschillende datasets. In
paragraaf 3.4.2 tot en met 3.4.4 gaan we in op een aantal problemen met de data
die een analyse bemoeilijken. Ten slotte geeft paragraaf 3.4.5 suggesties over hoe
domeinkennis kan worden toegepast om de data op een goede manier in de analyse
te gebruiken.

3.4.1

Koppelen van data
Om te kunnen bepalen of er sprake is van directe selectiviteit bij een bepaalde beslissing in de strafrechtketen zal het vaak nodig zijn meerdere bronnen te combineren.
Als er bijvoorbeeld naar de door de rechter opgelegde straf wordt gekeken is het
noodzakelijk informatie over de strafzaak uit PSK te combineren met informatie over
de criminele voorgeschiedenis uit de OBJD (eerder gepleegde misdrijven kunnen van
invloed zijn op de strafmaat) en de sociaaleconomische kenmerken uit het SSB. Als
per zaak de criminele voorgeschiedenis en sociaal-economische achtergrond van de
betrokken verdachte bekend is, kan worden nagegaan of een bepaalde groep personen
6

https://www.cbs.nl/nl-nl/onze-diensten/methoden/onderzoeksomschrijvingen/korteonderzoeksbeschrijvingen/stelsel-van-sociaal-statistische-bestanden--ssb--.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 33

(gekarakteriseerd door een kenmerk of een combinatie van kenmerken) vaker een
afwijkende beslissing krijgt terwijl de straf-rechtelijke gegevens die ten grondslag
liggen aan het besluit hetzelfde zijn. Het is daarvoor noodzakelijk om gegevens uit
verschillende systemen op zaak- of persoons-niveau te koppelen. Deze systemen zijn
echter niet ontwikkeld om gegevens uit te wisselen. Het risico bestaat dat niet alle
zaken of personen gekoppeld kunnen worden, waardoor een deel van de dataset die
voor analyse wordt gebruikt onvolledig is. Zo kunnen bijvoorbeeld gegevens over de
criminele voorgeschiedenis ontbreken, of de sociaaleconomische gegevens als het niet
mogelijk is de verdachte in de verschillende bronnen te herkennen. Het koppelen zal
moeten plaatsvinden op (uniek) identifi-cerende gegevens van zaken (bijvoorbeeld
zaaknummer) of personen (bijvoorbeeld BSN), of op een combinatie van (pseudo)
identificerende attributen als dit niet afdoende is. In Van den Braak et al. (2015) is een
groot aantal bronnen uit de strafrechtketen aan elkaar gekoppeld. In dat onderzoeksrapport worden de uitdagingen beschreven die daarbij komen kijken.
Bij het koppelen van de sociaaleconomische gegevens (aan de strafrechtelijke
gegevens) geldt nog een andere beperking. Het CBS hanteert een werkwijze waarbij
microgegevens alleen binnen een speciale remote access omgeving van het CBS
mogen worden gekoppeld. Dit betekent dat als het gewenst is van deze gegevens
gebruik te maken, ook alle andere gegevens van het onderzoek bij het CBS dienen te
worden geplaatst. Het CBS biedt een aantal standaardfaciliteiten aan voor analyse. Als
echter gebruik wordt gemaakt van innovatieve of zelf ontwikkelde analysesoftware,
zijn er aanvullende afspraken met CBS nodig over hoe dit gefaciliteerd kan worden en
tegen welke voorwaarden en kosten.
3.4.2

Ontbrekende data
Niet alle beslissingen in de strafrechtketen waarbij er sprake kan zijn van selectiviteit
worden uitgebreid geregistreerd. De voorfase bijvoorbeeld wordt benoemd als
belangrijke fase waarin selectiviteit kan plaatsvinden (zie paragraaf 2.2). Nederland
kent bijvoorbeeld geen stopformulier bij staandehoudingen zoals het geval is in
Engeland en Wales (De Ridder et al., 2016). Het stopformulier maakt daar deel uit van
een pakket aan maatregelen om onder andere etnisch profileren tegen te gaan. Als
gegevens over staandehoudingen echter niet (of beperkt) geregistreerd worden is een
kwantitatieve analyse niet mogelijk. Indien het gewenst is toch kwantitatief inzicht te
krijgen in een dergelijke beslissing, zal meer registratie nodig zijn. Dit staat echter op
gespannen voet met de wens voor minder administratieve werklast.
De focus van de primaire registratie ligt meestal op de genomen beslissingen. Lang
niet alle overwegingen met betrekking tot een strafrechtelijke beslissing worden in de
registratiesystemen opgenomen. Mogelijk zijn deze gegevens of een deel daarvan wel
beschikbaar in bijvoorbeeld dossiers, maar daarmee niet eenvoudig grootschalig te
ontsluiten. Dat betekent dat een analyse op registratiedata in dergelijke gevallen
gebaseerd zal zijn onvolledige gegevens.

3.4.3

Lastig bruikbare data
Gegevens uit andere bronnen dan registratiesystemen zijn vooralsnog vaak minder
goed bruikbaar in een kwantitatieve analyse. Als er sprake is van tekstuele data,
is deze niet direct geschikt voor kwantitatieve analyse. De rechtspraak (zie
rechtspraak.nl) registreert veel gegevens met betrekking tot een vonnis als tekst,

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 34

bijvoorbeeld de overwegingen die die een rol spelen bij de oplegging van een straf.
Deze kunnen op dit moment nog niet eenvoudig meegenomen worden.
Door recente ontwikkeling op het gebied van natural language processing en deep
learning is er bij de interpretatie van deze teksten en het extraheren van zogenoemde
‘features’ wel al meer mogelijk dan voorheen. Een feature kan bijvoorbeeld aangeven
of er sprake is van ‘verzachtende’ en/of ‘verzwarende’ omstandigheden, als dat in de
tekst wordt benoemd. De features kunnen vervolgens in een kwantitatieve analyse
worden gebruikt. Het ontwikkelen van dergelijke features is echter een onderzoeksonderwerp op zichzelf waarbij veel kennis nodig is over het gebruik van de techniek.
Door het inzetten van dit soort technieken zal de complexiteit en omvang van het
onderzoek toenemen.
3.4.4

Registratiewerkelijkheid
In Rovers (1999) wordt aangehaald dat er grote verschillen bestaan tussen arrondissementen in de wijze waarop strafzaken worden afgedaan. Het is dan mogelijk dat in
onderzoek ten onrechte wordt geconcludeerd dat er sprake is van selectiviteit (of de
afwezigheid hiervan), omdat de verschillen in behandeling in feite worden veroorzaakt
door verschillen in organisatiecultuur. Recenter onderzoek naar de rol van etniciteit in
de straftoemeting (Wermink et al. 2015) laat zien dat er verschillen zijn tussen
arrondissementen, maar dat de cijfers voor de arrondissementen toch vooral de
algemene conclusies bevestigen. In hoeverre de verschillen in werkwijze en registratie
van de arrondissementen ook nu nog bestaan, is onduidelijk, maar het is wel een
aandachtpunt bij kwantitatief onderzoek.
Het probleem dat geschetst wordt, is echter breder. In Choenni, Netten, et al. (2021)
wordt benoemd dat de registratiewerkelijkheid kan afwijken van de realiteit, met
gevolgen voor uitkomsten van modellen die gebruik maken van registratiedata, en dat
is ook hier het geval. De registratie wordt in het algemeen gedaan in het kader van
het primaire proces van de organisaties. Gegevens die voor dat proces minder van
belang zijn, worden vaak ook minder goed geregistreerd. Ook worden er fouten
gemaakt in de registratie, en kunnen verschillende mensen op verschillende wijze
registreren. Daardoor kunnen gegevens onjuist of onvolledig zijn, of zelfs geheel
ontbreken. Om te kunnen vaststellen of een beslissing ‘passend’ is, is het belangrijk
alle factoren die ten grondslag liggen aan de beslissing mee te nemen in de analyse.
De hiervoor genoemde beperkingen bemoeilijken deze vaststelling.

3.4.5

Benodigde domeinkennis
De keuze welke data mee te nemen in het onderzoek, en in welke vorm, kan van
invloed zijn op de uitkomsten. In veel eerder onderzoek worden verschillende soorten
misdrijven samengenomen in de analyse. Dit gaat echter voorbij aan het feit dat niet
elk (type) misdrijf even makkelijk op te sporen en/of te bewijzen is, en dat er
verschillende (type) straffen kunnen worden opgelegd. Bij verkeersmisdrijven is
bijvoorbeeld veelal sprake van heterdaad, terwijl fraude vaak een stuk lastiger is vast
te stellen. Ook binnen bepaalde delictscategorieën kunnen grote verschillen zijn. Een
categorie als ‘vermogensdelicten’ is zeer breed een bevat zowel eenvoudige diefstal als
valsheidsmisdrijven. Het is niet denkbeeldig dat die twee type misdrijven door heel
verschillende soorten daders worden gepleegd.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 35

Ook in Rovers (1999, p. 56) wordt dit benoemd: ‘De gelijkschakeling van misdrijven
is in veel studies echter een zwak punt. In de meeste onderzoeken die betrekking
hebben op vervolging en berechting is gebruikgemaakt van dossiers en statistieken.
In deze bronnen ontbreken belangrijke gegevens omtrent het misdrijf, zodat het kan
lijken of de geselecteerde misdrijven (tamelijk) gelijksoortig zijn, terwijl ze in
werkelijkheid sterk kunnen variëren op kenmerken die relevant zijn voor de beslissing.’
Het is dus van belang om op basis van domeinkennis een goede afweging te maken
welke gegevens, op welk detailniveau, worden meegenomen in het onderzoek.

3.5

Privacyaspecten
Om vast te kunnen stellen of er sprake is van selectiviteit is het nodig om zo veel
mogelijk gegevens over individuen te verzamelen die daar mogelijk mee samenhangen. Het gaat dan om strafrechtelijke gegevens, maar ook om sociaaleconomische
gegevens en gegevens over sociaal kapitaal. Deze gegevens zijn opgenomen in
verschillende datasets. Voor een grondige analyse is een koppeling op persoonsniveau
noodzakelijk. Omdat het hier gaat om gegevens die direct of indirect te herleiden zijn
tot een persoon, worden er voor deze analyse dus persoonsgegevens verwerkt. Het op
grote schaal verzamelen van persoonsgegevens staat op gespannen voet met de
privacy van de betrokkenen. Het is daarom zaak zorgvuldig om te gaan met deze
gegevens en niet meer gegevens te verzamelen dan nodig. In deze context is dit extra
belangrijk omdat het hierbij gaat om personen waarover een strafrechtelijke beslissing
is genomen, dus ook personen waarvan bijvoorbeeld de zaak is geseponeerd of die zijn
vrijgesproken.
De belangrijkste regels voor de omgang met persoonsgegevens in Nederland en de EU
zijn vastgelegd in de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en de
Uitvoeringswet AVG (UAVG). Hierin staat bijvoorbeeld dat persoonsgegevens alleen
verzameld mogen worden met een gerechtvaardigd doel, dat de verwerking moet
passen bij het doel waarvoor ze worden verwerkt, dat de gegevens op een passende
manier moeten zijn beveiligd en dat inbreuken in verband met persoonsgegevens
(datalekken) gemeld moeten worden. Als de verwerking een hoog privacyrisico
oplevert, is het daarnaast verplicht om een Data Protection Impact Assessment (DPIA)
uit te voeren waarin de risico’s vooraf in kaart gebracht worden. Er is bijvoorbeeld
sprake van een verwerking met een hoog risico als er bijzondere persoonsgegevens,
waaronder gegevens over iemands ras, verwerkt worden. Hiervoor gelden aanvullende
regels. Ook het verwerken van strafrechtelijke gegevens is aan strengere regels
gebonden. Voor gegevens die betrekking hebben op specifieke taken van politie en
justitie op het gebied van opsporing en vervolging geldt niet de AVG, maar de Wet
justitiële en strafvorderlijke gegevens of de Wet politiegegevens. Het is mogelijk om
deze gegevens te gebruiken voor wetenschappelijk onderzoek en statistiek, zolang de
resultaten geen persoonsgegevens bevatten. Het verkrijgen van de juiste toestemmingen en het uitwerken van een DPIA, kan erg tijdrovend zijn. Het is daarbij nodig
om goed te onderbouwen waarom de persoonsgegevens nodig zijn voor de beoogde
analyse.
Gegevens over sociaal kapitaal en over bepaalde persoonlijke omstandigheden worden
niet breed geregistreerd. Als het gewenst is deze gegevens mee te nemen in het
onderzoek (bijvoorbeeld om te kijken of iemand met veel connecties anders behandeld
wordt dan iemand die dat niet heeft of in hoeverre de taalbeheersing een rol speelt)
zal naar alternatieve bronnen gekeken moeten worden, zoals monitoren, vragenlijsten,

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 36

zelfrapportages of sociale media. Die gegevens zijn verzameld (of in of in het geval
van sociale media door personen zelf openbaar gemaakt) met een bepaald doel en
mogen niet zomaar voor een ander doel gebruikt worden. Het is dan ook van groot
belang zorgvuldig met deze gegevens en het koppelen hiervan om te gaan en waar
nodig toestemming te vragen van betrokkenen. Het vragen van toestemming van
betrokkenen is ook vastgelegd in de privacywetgeving en geldt als een van de
verwerkingsgrondslagen voor persoonsgegevens (dit is dan toegestaan).

3.6

Samenvatting en discussie
Om vast te kunnen stellen of er sprake is van selectiviteit in de strafrechtspleging is
het nodig om data te verzamelen over de in een zaak genomen beslissingen en de
informatie waarop deze beslissingen gebaseerd zijn, en de kenmerken van de
personen waarover de beslissingen zijn genomen. Domeinkennis speelt hierbij ook een
rol, zoals bij het bepalen op welke detailniveau de data relevant is voor het meten van
selectiviteit. Een voorbeeld is het meenemen van gedetailleerde delictinformatie,
omdat soorten misdrijven en de dadergroepen die ze plegen sterk kunnen verschillen.
In onze verkenning hebben we geïnventariseerd welke van deze gegevens in welke
bronnen aanwezig zijn. Een deel van de benodigde gegevens is geaggregeerd
beschikbaar als open data, maar door het gebrek aan flexibiliteit en diepgang niet
geschikt voor een gedegen analyse. Microgegevens zijn daar wel geschikt voor. Op
microniveau zijn strafrechtelijke gegevens beschikbaar in de primaire registratiesystemen van de organisaties binnen de strafrechtketen (zoals de systemen van de
politie, het OM, de rechtspraak), sociaaleconomische gegevens bij het CBS, en
aanvullende persoonlijke gegevens in alternatieve bronnen zoals monitoren,
vragenlijsten en zelfrapportages. Het gebruik van deze data brengt echter wel een
aantal uitdagingen met zich mee. Het is bijvoorbeeld nodig om verschillende
databronnen aan elkaar te koppelen, terwijl de systemen waarin deze data zich
bevindt daar niet voor ontwikkeld zijn.
Een andere belangrijke beperking van de genoemde bronnen is dat niet alle gegevens
die ten grondslag liggen aan strafrechtelijke beslissingen ook worden geregistreerd.
Gegevens die wel worden vastgelegd zijn niet altijd direct bruikbaar voor kwantitatief
onderzoek, bijvoorbeeld omdat om teksten en documenten in natuurlijke taal gaat.
Daarnaast zijn de gegevens vaak verzameld in systemen die zijn ontwikkeld ten
behoeve van het primaire proces van een organisatie, waardoor de gegevens niet altijd
aansluiten bij wat er gevraagd wordt voor een analyse. Indien het door beleidsmakers
als voldoende belangrijk wordt geacht, is het mogelijk om gegevens die nu nog niet
(goed) worden geregistreerd alsnog te gaan registreren. De beleidsdirecties kunnen
hier bij de betrokken organisaties op sturen. Het is van belang dat bij dit registreren
rekening wordt gehouden met het karakter van het toekomstige kwantitatieve
onderzoek. Dit vergt echter wel een grote inspanning van de betrokken organisaties,
onder andere aanpassingen in registratiesystemen en een extra administratieve last.
Het is daarom van belang om scherpe keuzes te maken waar extra inzicht gewenst is,
om zo de impact van wijzigingen in de registratiewijze te beperken. Hierbij kan vooral
gedacht worden aan de registraties in de voorfase van de strafrechtketen. Merk op
dat dergelijke aanpassingen enige tijd in beslag zullen nemen en pas op termijn
kwantitatief inzicht zullen verschaffen.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 37

Uit het voorafgaande blijkt dat voor een deel van de beslissingen in de strafrechtketen
voldoende gegevens beschikbaar zijn om kwantitatieve uitspraken te doen over
selectiviteit, maar niet voor alle beslissingen. Voor het meten van selectiviteit is het
hierbij van belang de data op het niveau van gepleegd delict te kunnen onderscheiden.
Per beslissing zal bekeken moeten worden of er genoeg gegevens beschikbaar en
bruikbaar zijn, en of deze van voldoende kwaliteit zijn. Daarbij is het van belang om in
het oog te houden of er gegevens zijn die ontbreken in de beschikbare data, maar die
mogelijk wel van belang zijn voor de genomen beslissing. Gezien de beperkingen van
de data zal voorzichtig moeten worden omgegaan met de uitkomsten van een kwantitatieve analyse. Het is verstandig deze altijd te laten volgen door een kwalitatieve
analyse, en eventuele opvallende uitkomsten kritisch te beschouwen. Dit is in lijn met
wat we besproken hebben in hoofdstuk 2.
Bij een kwantitatief onderzoek naar selectiviteit spelen daarnaast ook nog andere
aspecten een rol die een beperkende of vertragende rol kunnen hebben: het is
noodzakelijk om te voldoen aan wet- en regelgeving op het gebied van privacy. Om
directe selectiviteit aan te kunnen tonen, moeten er namelijk veel gevoelige
strafrechtelijke en sociaaleconomische (persoons)gegevens verzameld en gecombineerd worden. Bij ieder onderzoek moet steeds afgewogen worden hoe ver moet
worden gegaan bij het verzamelen van persoonlijke gegevens. De dataverzameling
moet altijd passen bij het doel van de analyse.
Trajecten rondom het verkrijgen van toestemming voor het verwerken van data
kunnen daarnaast lang duren, mede omdat bronhouders soms terughoudend zijn bij
het verstrekken van data, ook als de data bestemd is voor wetenschappelijk onderzoek. Het zou kwantitatieve onderzoeken, waarbij er breed data verzameld moet
worden, helpen als de procedures voor het verkrijgen van data binnen het ministerie
worden gestroomlijnd en versneld. Dat maakt een kortere doorlooptijd mogelijk en
zorgt ervoor dat er meer tijd overblijft voor het onderzoek.
Dit alles maakt dat een kwantitatief onderzoek naar klassenjustitie, afhankelijk van de
geformuleerde onderzoeksvraag en de gegevens die nodig en beschikbaar zijn, in veel
gevallen een aanzienlijke hoeveelheid resources zal vragen en een lange doorlooptijd
kan hebben.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 38

4

Meten van selectiviteit in de strafketen
In dit hoofdstuk geven we een eerste overzicht van welke kwantitatieve methoden en
technieken ingezet kunnen worden voor het herkennen van directe selectiviteit en
daarmee bij het beantwoorden van de vraag of (potentiële) justitiabelen in de
Nederlandse strafrechtketen op basis van hun klasse bij gelijk(soortig)e delicten
anders behandeld worden. Hiertoe geven we in paragraaf 4.1 eerst een beschrijving
van de uitgangsituatie van de kwantitatieve probleemanalyse en de context waarin
deze plaatsvindt. Daarna gaan we in paragraaf 4.2 in op de verschillende mogelijke
aanvliegroutes die bij deze uitgangssituatie passen en geven daarbij voorbeelden van
mogelijke technieken die ingezet kunnen worden.
Het doel van dit hoofdstuk is om verschillende mogelijkheden te schetsen en deze te
relateren aan het doel van de analyse en de uitgangssituatie en dus niet om een
uitputtende analyse te geven van alle mogelijk kwantitatieve methoden en technieken.
We beperken ons tot het geven van enkele voorbeelden van methoden die ingezet
kunnen worden. Op deze manier wordt er duidelijk wat er wel en niet mogelijk is op
het gebied van het meten van directe selectiviteit gerelateerd aan het fenomeen
klassenjustitie, welke rol nieuwe technieken daarin kunnen spelen, en welke vorm de
resultaten zullen hebben.

4.1

Uitgangsituatie en context
Welke benadering of methode geschikt is voor een kwantitatieve analyse, hangt af van
het doel van de analyse, de data die beschikbaar is, en de domeinkennis die vooraf
beschikbaar is. De uitgangsituatie is hier, zoals besproken in hoofdstuk 2, dat er een
kwalitatieve definitie ligt die nog verder geoperationaliseerd moet worden. Als een
kwantitatieve analyse gewenst is die dicht bij deze definitie blijft, is het nodig om eerst
de elementen van de definitie nader uit te werken op basis van domeinkennis (dit lag
buiten de scope van onderhavig onderzoek). Zo moet bijvoorbeeld bepaald worden
hoe de heersende klasse kan worden onderscheiden van de niet-heersende klasse.
Dit onderscheid moet vervolgens ook in de data beschikbaar zijn of gemaakt worden.
Vervolgens moet dan ook nog bepaald worden hoe verschillen tussen deze twee
klassen gemeten en aangetoond kunnen worden. Zoals beschreven in hoofdstuk 2,
ligt vooral het kwantificeren van directe selectiviteit het meest voor de hand, omdat
eerdere onderzoeken laten zien dat dit goed mogelijk is. Hierbij is, zoals beschreven in
hoofdstuk 3, vooral data relevant over de genomen beslissingen in de strafrechtketen,
de gegevens waarop de beslissingen zijn gebaseerd en de kenmerken van de personen
over wie de beslissing is genomen.
Het meten van systematische directe selectiviteit kan op verschillende wijzen benaderd
worden. Traditioneel wordt in kwantitatief onderzoek in beginsel eerst aan de hand van
domeinkennis één of een set van hypotheses geformuleerd, waarna data worden
verzameld om deze te toetsen. De dataset wordt dan gebruikt om vooraf gedefinieerde
(nul)hypotheses te accepteren of te verwerpen. Hiervoor zijn verschillende statistische
toetsten beschikbaar. Het gebruik van geselecteerde data in deze situatie is vaak
beperkt: vooraf dient al bepaald te worden welke groepen met elkaar vergeleken
worden en welke kenmerken de groepen onderscheiden. Alleen deze data wordt dan
meegenomen. In deze context loopt dit gebruik uiteen van het toetsen van het verschil

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 39

tussen twee groepen op basis van een bestaande klassenindeling tot het toetsen van
de invloed van een of meerdere verschillende sociaaleconomische kenmerken van
justitiabelen op de genomen strafrechtelijke beslissing. Dit is de aanpak die in eerder
onderzoeken naar selectiviteit in de strafrechtketen veelal gehanteerd wordt (zie ook
paragraaf 2.4).
Een andere benadering is juist om niet vooraf een hypothese op te stellen, maar om
analysemethoden te gebruiken om op basis van (een grote hoeveelheid) data een
hypothese te vormen. De aanpak is dan niet hypothesetoetsend maar hypothesevormend. Deze aanpak is in lijn met de ontwikkelingen op het gebied van big data en
datamining, en draait om het ontdekken van patronen in de data. Dit kan vooral nuttig
zijn als domeinkennis ontbreekt maar er wel voldoende beschikbare data is. Het is dan
interessant om na te gaan of op basis van deze data nieuwe hypotheses gevormd
kunnen worden. Een grote dataset kan namelijk nieuwe inzichten geven over de
samenhang tussen kenmerken van justitiabelen in relatie tot beslissingen in de keten
die nog niet bekend zijn in de wetenschappelijke literatuur. Een dergelijke exploratieve
benadering is dus vooral relevant wanneer bijvoorbeeld nog niet duidelijk is op basis
van welke kenmerken selectiviteit plaatsvindt. Zo kan deze benadering inzicht geven in
mogelijke onbekende verschijningsvormen van selectiviteit en klassenjustitie.
In de volgende paragraaf werken we beide aanvliegroutes uit. Zoals besproken in
paragraaf 2.3 en 2.5 is het uitgangspunt daarbij dat selectiviteit opgesplitst wordt naar
specifieke beslissingen en delicten. Dit betekend dat bij beide routes gekeken wordt
naar een vooraf bepaald beslismoment in de keten en dat daarbij wordt ingezoomd op
een bepaald delicttype.

4.2

Aanvliegroutes
Zoals hierboven besproken onderscheiden we voor het meten van directe selectiviteit
in de strafrechtketen grofweg twee verschillende aanvliegroutes. Hierbij focussen we
enerzijds op het in kaart brengen van verschillen tussen vooraf gedefinieerde klassen
of groepen bij beslissingen en het vervolgens statistisch toetsen van deze verschillen.
Dit is de hypothesetoetsende route. Anderzijds kijken we of we de data kunnen
benutten voor het vinden van klassen of groepen die een grotere kans hebben om
selectief behandeld te worden. Dit is de hypothesevormende route.
Bij het uitwerken van de aanvliegroutes maken we gebruik van fictieve voorbeelden7
die een resultaat tonen van het toepassen van de kwantitatieve methoden en/of
techniek. Ter illustratie gebruiken we hiervoor de afdoeningen van het OM (hier
versimpeld gespecificeerd in drie categorieën: dagvaardingen, sepots en overige
beslissingen) als beslissing en geweldsmisdrijven als delict.

4.2.1

Hypothesetoetsend: meten van verschillen tussen groepen
De benadering voor het meten van selectiviteit die het dichts bij de kwalitatieve
definitie van klassenjustitie blijft, maakt gebruik van een vooraf gedefinieerde
klassenindeling. De vastgestelde klassen of maatschappelijke groepen kunnen dan
statistisch vergeleken worden, waarbij getoetst wordt wat het effect van lidmaatschap
van een klasse is op de beslissingen genomen door een bepaalde ketenactor. Deze
aanpak vereist dat de klassen van tevoren gedefinieerd en geoperationaliseerd zijn. In
7

N.B.: deze dienen puur ter illustratie van de toegepaste methode of techniek; de resultaten zijn totaal
fictief.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 40

paragraaf 2.3 beschreven we echter al dat het begrip heersende of hogere klasse nog
niet precies genoeg gedefinieerd is. Als alternatief kan uitgeweken worden naar een
indeling van groepen die met één of meerdere kenmerken omschreven kunnen
worden. Deze aanpak werd in eerdere kwantitatieve onderzoeken ook gehanteerd.
Hierbij kan bijvoorbeeld gedacht worden aan kenmerken betreffende etniciteit,
opleidingsniveau of leeftijdscategorie. Deze aanpak maakt dus gebruik van aanwezig
domeinkennis om handmatig groepen in te delen aan de hand van de beschikbare
data.
Beschrijvende statistieken maken
De eerste stap in een kwantitatieve analyse op basis van deze indeling van justitiabelen in twee of meer maatschappelijke groepen is vaak het maken van beschrijvende
statistiek waarbij de groepen worden weergeven in kruistabellen. Een kruistabel is een
frequentietabel waarin twee (of meer) variabelen tegen elkaar worden afgezet (een of
meerdere onafhankelijk, verklarende variabelen en één afhankelijke, te verklaren
variabele): in dit geval de groepen ten opzichte van de strafrechtelijke beslissingen.
Dergelijke kruistabellen uit de beschrijvende statistiek zijn inzichtelijk te presenteren
in staafdiagrammen waarin de relatieve frequentie in een oogopslag te vergelijken is.
In eerder onderzoek is deze methode bijvoorbeeld gebruikt om aan te tonen dat er een
oververtegenwoordiging is van minderheids-groepen bij jongeren die in contact komen
met het strafrechtsysteem (Boon et al., 2018). Zie ter illustratie ook het voorbeeld in
box 1.

Box 1

Fictief voorbeeld beschrijvende statistiek - 1 variabele

Stel dat de justitiabelen die vervolgd worden voor een geweldsmisdrijf onderverdeeld worden op basis van de variabele leeftijd bestaande uit de nominale
waarden minderjarig en meerderjarig. En dat deze groepen vervolgens afgezet
worden tegen het aantal beslissingen van het OM tot dagvaarden, seponeren of
overig in een bepaalde periode.
Figuur 2

OM-beslissingen in strafzaken uitgesplitst naar leeftijdscategorie
OM-afdoening
meerderjarig vs. minderjarig

Strafzaken

50.000
40.000
30.000

Dagvaarding

20.000

Sepot

10.000

Overig

0
Meerderjarig

Minderjarig

Leeftijdscategorie

Figuur 2 toont in een oogopslag dat de groep meerderjarigen verhoudingsgewijs
vaker wordt gedagvaard dan de minderjarigen bij een geweldsdelict in die periode.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 41

Mocht deze analyse op basis van een vooraf gedefinieerde klassenindeling of op basis
van een indeling met één los kenmerk te beperkt inzicht geven, dan kan de analyse
natuurlijk worden uitgebreid met meerdere (verklarende) variabelen. Variabelen die
daarvoor in aanmerking komen zijn bijvoorbeeld de in paragraaf 2.1.2 en 3.1
genoemde sociaaleconomische kenmerken waaronder opleidingsniveau, inkomen en
vermogen. Kruistabellen kunnen ook hier weer worden toegepast om beslissingen
afgezet tegen verschillende sociaaleconomische kenmerken inzichtelijk te presenteren
in staafdiagrammen (zie ook het voorbeeld in box 2). Bij deze beschrijvende aanpak is
of wordt elke gebruikte variabele vaak categorisch gemaakt en het aantal mogelijke
waardes vaak gereduceerd om het aantal combinaties beperkt te houden.
Statistisch toetsen
Het maken van een beschrijvende kruistabel of diagram alleen is niet voldoende om
een gegronde uitspraak te kunnen doen over het effect van een sociaaleconomisch
kenmerk op een strafrechtelijke beslissing. Het is daarbij van belang om ook het effect
van de geselecteerde kenmerken/variabelen (de onafhankelijke variabelen) op de
beslissing (de afhankelijke variabele) te meten en te toetsen of dit een groot en
significant effect is. Een effect zal significant zijn als het verschil tussen de op basis
van de onafhankelijke variabelen gemaakte groepen vaak genoeg voorkomt (en de
ene groep dus veel vaker een bepaalde beslissing krijgt dan een andere groep), maar
ook de groepen groot genoeg zijn. Het is dan onwaarschijnlijk dat het gevonden
verschil (alleen) berust op toeval of verklaard kan worden door willekeurige factoren.
Vaak wordt de beschrijvende statistiek daarom gecombineerd met een of meerdere
statistische toetsen (zie ook Boon, et al., 2018). De aanpak is hierbij als volgt: als de
resultaten van een bepaalde uitsplitsing op het oog interessant lijken, wordt er een
paar van variabelen gezocht dat het meest verschilt en getoetst of dat verschil
statistisch significant is aan de hand van de chi-kwadraattoets. Nadat er een significant
verband gevonden is, zou de kans ratio (odds) berekend kunnen worden om de sterkte
van het verband te bepalen.
Een beperking van een handmatige methode met meerdere variabelen is dat het
aantal mogelijke combinaties van variabelen erg groot kan zijn. Met als gevolg dat het
aantal verschillende te bekijken diagrammen snel te groot wordt om werkbaar en
overzichtelijk te houden. Daardoor is het goed mogelijk dat de meest interessante
uitsplitsingen (onbewust) worden overgeslagen. Anderzijds is een handmatige selectie
van interessante uitsplitsingen op basis van domeinkennis ook een bron van potentiële
vooringenomenheid vanuit de onderzoekers; de resultaten kunnen zo onterecht in een
bepaalde richting geduwd worden.
Om dit te voorkomen en geen interessante uitsplitsingen over te slaan, kan het
zoekproces naar significante combinaties worden geautomatiseerd. Alle mogelijke
combinaties van (onafhankelijke) variabelen worden dan automatisch afgegaan. Bij
gebruik van meerdere variabelen is het nodig om de zoekstrategie te beperken op een
maximumaantal (bijvoorbeeld combinaties van maximaal vijf variabelen). De reden om
dit te doen is dat het resultaat te specifiek en onoverzichtelijk wordt. Groepen die
gedefinieerd worden met meer dan vijf variabelen worden al snel heel specifiek en
bestaan daarbij uit minder individuen. Hierdoor wordt het ook moelijker om relevante
significante statistische verschillen uit deze automatische aanpak te duiden.
Deze geautomatiseerde kwantitatieve aanpak resulteert in een lijst met de grootste
gevonden verschillen op de afhankelijke variabele (de strafrechtelijke beslissing) voor

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 42

alle mogelijke uitsplitsingen van de onafhankelijke variabelen. Op deze manier zijn de
meest interessante uitsplitsingen makkelijk te vinden en hoeft niet elke combinatie
handmatig gevisualiseerd en geïnterpreteerd te worden. Op basis van de lijst kan
gekozen worden welke visualisaties van welke uitsplitsingen nuttig zijn. Een voorbeeld
van een mogelijke visualisatie van een gevonden significant resultaat op basis van
twee onafhankelijke variabelen is weergegeven in het voorbeeld in box 2.
Box 2

Voorbeeld beschrijvende statistiek – één of meer
sociaaleconomische variabelen met significantie toets

Stel dat justitiabelen vervolgd door het OM voor een geweldsmisdrijf worden
ingedeeld op basis van geslacht en inkomen en vervolgens worden afgezet tegen
de OM-beslissing dagvaarden (D) of seponeren (S) in een bepaalde periode.
Figuur 3

Strafzaken afgedaan als dagvaarding of sepot door het OM
uitgesplitst per inkomen en geslacht van verdachte

8.000
7.000
6.000
5.000
4.000
3.000
2.000
1.000
0

*

D

M

S

80-100

60-80

40-60

20-40

00-20

80-100

60-80

60-80

40-60

20-40

*

00-20

Strafzaken

OM-afdoeningen
uitgesplitst op geslacht en inkomen

V
Inkomen + geslacht

*

Deze gemarkeerde groepen, bestaande uit geslacht en inkomenscategorie, verschillen het meest van
elkaar in de verhouding dagvaarding en sepot. Dat verschil is ook significant (p<0,05).

Figuur 3 toont dat mannen uit buurten met een onder-middeninkomen (20-40) en
een middeninkomen (40-60) een grotere dagvaarding/sepot ratio hebben dan
vrouwen met een middeninkomen. In geval van de groep mannen met een ondermiddeninkomen is dit verschil zelfs significant. Dat laatste is een aanwijzing dat er
mogelijk systematische directe selectiviteit plaatsvindt in de besluitvorming van het
OM op basis van geslacht en inkomen. Vrouwen met een hoger inkomen krijgen
vaker een sepot in plaats van een dagvaarding.
Uit de grafiek blijkt ook dat het verschil tussen de geslachten voor elk inkomensniveau geldt, maar dat voor bepaalde inkomensniveaus het verschil dus nog groter
is. Om echter daadwerkelijk een uitspraak te kunnen doen over de verschillen in
beslissingen, zijn er meer relevante details over de delicten nodig, zoals het soort
geweldsdelict en bijbehorende omstandigheden, die waarschijnlijk zullen verschillen
tussen mannen en vrouwen.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 43

De hier toegepaste aanpak van beschrijvende statistiek met significantietoetsen
biedt een eerste kwantitatief inzicht om vooraf vastgestelde groepen statistisch te
vergelijken. Echter, bij de interpretatie van deze gegevens wordt geen rekening
gehouden met verschillende kenmerken waarvan bekend is dat zij een rol spelen bij
de beslissing; bijvoorbeeld leeftijd, recidive, geslacht of andere relevante sociaaleconomische kenmerken. Vervolgens kan er nog meer gericht verder geanalyseerd
worden om na te gaan of de gevonden verschillen in beslissingen tussen groepen
verklaard kunnen worden. Op die wijze zijn uitspraken te doen over de zelfstandige
invloed van kenmerken van de justitiabele op de beslissing. Een veelgebruikte
methode voor het meten van de invloed van variabelen op andere variabelen is een
regressieanalyse.
Een regressieanalyse modelleert de relatie tussen onafhankelijke variabelen en
afhankelijke variabelen. Vaak wordt uitgegaan van een lineaire relatie, omdat dan de
resultaten makkelijker te interpreteren zijn. Maar het is ook mogelijk om complexere
(niet-lineaire) relaties te modelleren die in een lineair model over het hoofd gezien
worden; met als nadeel dat de duiding dus wel complexer wordt. Als de invloed van
een enkele sociaaleconomische variabele gemeten moet worden, kan met een
enkelvoudige regressie worden volstaan. Als meerdere sociaaleconomische variabelen
meegenomen moeten worden, dan is er sprake van meervoudige regressie. Dit is
bijvoorbeeld toegepast door Wermink et al. (2015) en Bezemer en Leerkens (2021).
Regressieanalyse wordt breed toegepast binnen het justitiedomein om factoren te
vinden die criminaliteit (Lobont et al., 2017) en rechters (Danziger, Leval en AvnaimPesso, 2011) beïnvloeden. Recent onderzoek van Bezemer en Leerkens (2021) over
oververtegenwoordiging in de strafrechtketen van minderjarigen met een migratieachtergrond onderzocht het effect van gedragskenmerken van deze jongeren op de
politieregistraties. In een regressieanalyse wordt elke variabele gewogen met een
coëfficiënt en de waardes van de coëfficiënten worden geoptimaliseerd zodat de
afhankelijke variabele het best beschreven wordt. Ook kan de statistische significantie
gemeten worden.
Bij een dergelijke aanpak is het wel van belang rekening te houden met andere
factoren die van invloed kunnen zijn, anders kan het gerapporteerde effect overschat
worden (Weinshall-Margel en Shapard, 2011; Glöckner, 2016). Om het effect van de
geselecteerde onafhankelijke sociaaleconomische variabelen goed te kunnen meten,
moet er dus gecontroleerd worden voor relevante delicts- en proceskenmerken. Het is
bijvoorbeeld te verwachten dat er per delict verschil is in hoe vaak er geseponeerd
wordt vanwege onder andere de bewijslast of de beleidsfocus van de politie. Hetzelfde
geldt voor proceskenmerken, zo geeft de strafdreiging een indicatie van de impact van
het delict maar mogelijk ook van de vereiste bewijslast.
Om te controleren voor dergelijke variabelen kan gebruik worden gemaakt van een
multivariabel model. Hierbij worden de controlekenmerken meegenomen in het model
en krijgen zij ook coëfficiënten. Dit heeft als voordeel dat het effect van een kenmerk
geïsoleerd bekeken kan worden (bijvoorbeeld met odds ratios). Een voorbeeld van een
mogelijk resultaat is weergegeven in het voorbeeld in box 3.
Wanneer er veel variabelen gebruikt worden in het regressiemodel, zullen de
interpretatie en duiding moeilijker worden, omdat het aantal resultaten even snel
stijgt. Bij te veel variabelen wordt de data daarnaast gesplitst in te kleine groepen. Dit
maakt het moeilijk om betekenisvolle effecten te meten, omdat er dan een groot risico

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 44

is op overfitting van het model waardoor de coëfficiënten en bijbehorende effecten
overschat worden. Omgekeerd kan het ook zijn dat het effect van irrelevante
variabelen het effect van relevante kenmerken verlaagt. Het is belangrijk om een
selectie te maken van alleen relevante variabelen.
Box 3

Fictief voorbeeld regressieanalyse – meerdere sociaaleconomische
variabelen

Stel dat justitiabelen, vervolgd in een bepaalde periode door het OM voor een
geweldsmisdrijf, worden ingedeeld op basis diverse sociaaleconomische kenmerken.
Stel dat vervolgens een model geschat wordt waarin de binaire afhankelijke
variabele OM-afdoening (sepot of dagvaarding), wordt verklaard op basis van de
onafhankelijke variabelen leeftijd, inkomen en opleidingsniveau. Een dergelijk model
weegt de sociaaleconomische kenmerken (onafhankelijke variabelen) om zo goed
mogelijk de afhankelijke variabele te verklaren. De wegingen kunnen omgezet
worden naar odds ratio om zo het effect per kenmerk te kunnen interpreteren.
Daarbovenop kan ook de significantie geduid worden. Hieronder staat een voorbeeld
van de resultaten van het multivariabele regressiemodel:
Tabel 1

Voorbeeld van output regressieanalyse

Kenmerk

Odds ratio sepot

P-waarde

Leeftijd in jaren

1,1

<0,0001

Inkomen per jaar (x1000)

1,5

<0,0001

Opleiding = VO (referentie)

1,0

<0,1

Opleiding = MBO

0,7

<0,1

Opleiding = HBO/WO

1,2

<0,1

De resultaten van een regressiemodel zijn overzichtelijk. Uit tabel 1 kan er
opgemaakt worden dat de odds ratio voor leeftijd 1,1 is. Dit geeft aan dat de kans
op een sepot per jaar verhoging in leeftijd een factor van 1,1 toeneemt. Voor
inkomen geldt hetzelfde per stijging van 1000 in het jaarinkomen wordt de kans
verhoogt met een factor voor 1,5. Deze waarde is gecorrigeerd voor de andere
kenmerken in de tabel. Zo zal het jaarinkomen van een persoon over het algemeen
stijgen met de leeftijd, maar de odds ratio van leeftijd kan geïnterpreteerd worden
alsof de andere variabelen vaststaan en niet veranderen. Voor opleiding geldt dat
daarbij een bepaalde categorie als referentie is genomen, in dit geval VO. De odds
ratio beschrijft de kans op een sepot relatief tot de referentiewaarde. Zo geldt dat
voor mbo-opgeleiden de kans op een sepot 0.7 maal de kans is op een sepot voor
VO-opgeleiden.
De p-waardes tonen de statistische significantie van de kenmerken. Dit geeft een
indicatie of een kenmerk(waarde) relevant is en vaak genoeg voorkomt dat het echt
een impact heeft. De relevante grens verschilt per analyse om verschillende
redenen, maar p<0,01 wordt vaak als significant gezien. In dit geval hebben
inkomen en leeftijd een significant effect op sepotbeslissingen.
Een alternatieve aanvliegroute, naast de hierboven beschreven statistische route met
het gebruik van de aanwezige domeinkennis voor het selecteren van relevante
onafhankelijke variabelen, is om de data zelf te laten spreken. Dit kan inzicht geven in

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 45

welke sociaaleconomische kenmerken van justitiabelen in relatie tot directe
selectiviteit meer naar voren komen dan andere. De uitkomsten van ’een dergelijke
exploratieve analyse kunnen vervolgens gebruikt worden om de statistische aanpak
verder te verfijnen. In de volgende paragraaf gaan we hier nader op in.
4.2.2

Hypothesevormend: exploreren van data
Sinds de hoeveelheid beschikbare data enorm is toegenomen, zijn technieken zoals
datamining invloedrijker geworden. Datamining werkt in beginsel anders dan de
klassieke statistiek. De werking is andersom: vooraf is namelijk geen hypothese
bekend, op basis van data wordt juist naar interessante hypotheses gezocht. Het doel
is dus om te zoeken naar statistische verbanden, correlaties en patronen in een
dataset. Bij grotere hoeveelheden kan dit nuttig zijn, omdat het aantal mogelijke
uitsplitsingen en combinaties al snel te groot wordt om hier handmatig een selectie uit
te maken.
Hier beschrijven we twee mogelijke toepassingen van dataminingtechnieken die
kunnen helpen bij het herkennen van directe selectiviteit in de strafrechtketen. Ten
eerste een techniek waarbij op basis van sociaaleconomische kenmerken clusters in
kaart worden gebracht die als klassen gebruikt zouden kunnen worden. Ten tweede
een techniek waarmee aan de hand van de strafrechtelijke beslissingen aangaande
eenzelfde delict, interessante sociaaleconomische groepen gezocht worden die anders
behandeld worden.
Zoeken naar klassen in de data
Bij gebrek aan domeinkennis over en een operationalisering voor het onderscheiden
van de heersende van de niet-heersende klasse, kunnen dataminingtechnieken
mogelijk uitkomst bieden. Deze kunnen namelijk worden ingezet om op basis van de
beschikbare data zelf mogelijke klassen in kaart te brengen. Dit kan bijvoorbeeld door
te clusteren. Het clusteren van sociaaleconomische kenmerken in klassen kan dan
vervolgens als input gebruikt worden voor verdere statistische analyses, zoals
bijvoorbeeld de eerder in paragraaf 4.2.1 beschreven regressieanalyse.
Clusteren is een techniek waarbij personen of objecten worden gegroepeerd in
clusters op grond van hun kenmerken. De clusters die worden gevonden zijn volledig
gebaseerd op de verdelingen van deze kenmerken in de beschikbare data. Het doel
van de clustermethode is in dit geval het groeperen van personen in clusters
bestaande uit individuen die veel op elkaar lijken qua sociaaleconomische kenmerken
en die weinig lijken op individuen in andere groepen. Hierbij maakt het clusteralgoritme geen gebruik van een bestaande structuur. Met behulp van beschrijvende
statistieken, 2D/3D-plots en boomstructuren kunnen de clusters worden gevisualiseerd. Een voorbeeld van een mogelijk resultaat van clusteren op sociaaleconomische
kenmerken is weergegeven in box 4.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 46

Box 4

Fictief voorbeeld van clusters van sociaaleconomische kenmerken

Stel dat justitiabelen vervolgd door het OM voor een geweldsmisdrijf in een bepaalde
periode worden gegroepeerd in een aantal clusters op basis diverse sociaaleconomische kenmerken (waaronder leeftijd, opleidingsniveau en inkomen).
Tabel 2

Representatie van gevonden clusters in de data

Attribuut

C1 waarde

C2 waarde

Leeftijd < 25

80%

15%

Opleiding <= Secundair

85%

75%

Opleiding = Tertair

5%

10%

Inkomen < € 37K

80%

10%

Inkomen € 37-60K

20%

80%

Inkomen > € 60K

0%

10%

Tabel 2 toont een tabel met beschrijvende statistieken die twee van de gevonden
clusters omschrijven. De tabel toont de verhoudingen van de sociaaleconomische
kenmerken binnen de clusters. Zo bestaat cluster C1 voornamelijk uit jongeren
wiens hoogste opleiding voornamelijk secundair is (voortgezet onderwijs). Het
inkomen is voor deze groep ook voornamelijk beneden modaal (minder dan €37.000
per jaar). Cluster C2 bestaat voornamelijk uit niet-jongeren met ongeveer hetzelfde
opleidingsniveau als de personen in cluster C1, maar met hogere inkomens.
In het verleden zijn clustermethoden in de strafrechtketen vaker toegepast,
bijvoorbeeld bij de classificatie van geweldplegers in specifiekere groepen, zoals
plegers die antisociaal gedrag vertonen of plegers die alleen op familieleden geweld
plegen (Serie et al., 2015). In de sociologie worden clustermethoden bijvoorbeeld
gebruikt om wijken in groepen te classificeren op basis van ras en sociaaleconomische
status (Aldenderfer & Blashfield, 1984).
Bij een dergelijke clusteraanpak moet rekening worden gehouden met mogelijke
beperkingen. Het is van belang om rekening te houden met de populatie die wordt
geclusterd. Het kan namelijk zo zijn dat interessante groepen, bijvoorbeeld een
zogenoemde heersende klasse, bestaande uit bijvoorbeeld bestuurders en topambtenaren, in de data over justitiabelen te weinig voorkomt om clusters over te
kunnen maken. De bruikbaarheid van clusteren voor het groeperen van justitiabelen
in relevante sociaaleconomische klassen is dan beperkt. In dat geval is het eigenlijk
nodig om een grotere groep van personen, wellicht de gehele Nederlandse populatie
te clusteren, zodat ook niet-justitiabelen worden meegenomen.
Clusteren kan sociaaleconomische groepen binnen de populatie van justitiabelen
vinden, maar het blijft ongericht. De gevonden groepen zijn misschien niet de groepen
die het meest benadeeld worden in de strafrechtketen, hierdoor is clusteren niet direct
de aangewezen methode om de benadeelde groepen te identificeren. Wel laat een
gevonden clustering zien hoe de sociaaleconomische kenmerken de groepen in de
strafrechtketen (kunnen) beschrijven. Met een vervolgstap is het mogelijk om de
behandeling van deze groepen in de strafrechtketen te vergelijken.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 47

Duiding van de resulterende clusters is vaak moeilijk. Het vergt eerst nog een
aanvullende validatiestap waarbij enige domeinkennis noodzakelijk is. De gevonden
clusters dienen geduid te worden met behulp van domeinkennis om te beoordelen of
ze voldoen aan de verwachting uit het domein. Er kan gekeken worden of de structuur
van de clusters deels overeenkomt met groepen die uit de literatuur verwacht worden.
Er kunnen ook clusters gevonden worden die niet overeenkomen met bestaande
domeinkennis; deze clusters kunnen aanwijzingen zijn dat er een tekort is aan
domeinkennis om de gevonden groeperingen te verklaren. Dit kan weer aanleiding
geven voor vervolgonderzoek.
Zoeken naar interessante groepen
Een andere aanvliegroute voor een kwantitatieve analyse is om in de data zelf naar
samenhang tussen variabelen te zoeken. Dataminingtechnieken kunnen bijvoorbeeld
ingezet worden om te zoeken naar groepsprofielen (bijvoorbeeld combinaties van
sociaaleconomische kenmerken) waarbij rekening wordt gehouden met verschillen in
de beslissingen; de groep waarbij een bepaalde beslissing (significant) vaker wordt
genomen dan bij een andere groep is bijvoorbeeld interessanter. Het resultaat van het
zoekproces levert dan een of meerdere nieuwe hypotheses (groepsprofielen) op met
de aanname dat de justitiabelen die voldoen aan deze groepsprofielen een hogere
kans op selectiviteit hebben in die beslissingsfase (zij worden bijvoorbeeld vaker
gedagvaard dan andere groepen). Dit moet in een vervolganalyse nog wel verder
getoetst worden. Domeinexperts kunnen vervolgens beoordelen hoe interessant deze
gevonden profielen zijn; sommigen kunnen triviaal zijn maar anderen kunnen nieuwe
inzichten bieden.
Dit zoekprobleem kan met verschillende strategieën worden aangepakt; zie bijvoorbeeld Holsheimer en Siebes (1994). Doordat de zoekruimte bij datamining vaak erg
groot wordt, is een uitputtende zoektocht onhaalbaar. Heuristische zoekstrategieën
zijn dan noodzakelijk. Het succes van de zoekstrategie hangt vaak af van de structuur
van de zoekruimte; het ene algoritme presteert bijvoorbeeld beter bij maar enkele
oplossingen dan bij vele mogelijke oplossingen. Echter, bij datamining hebben veel
zoekruimten geen specifieke structuur of de structuur is van tevoren niet bekend. Er
zal gekeken moeten worden welk algoritme het best past. Een vaak succesvol
toegepast heuristisch zoekalgoritme om profielen te vinden is een genetisch algoritme
(GA). Een GA wordt toegepast voor optimalisatieproblemen en doet dit door een groot
mogelijk aantal oplossingen te bekijken en probeert daaruit de beste versies te
selecteren. In het verleden zijn GA’s in de praktijk op verschillende gebieden succesvol
ingezet, zoals in luchtverkeermanagement en fraudeonderzoeken. Door Choenni
(2000) en Netten et al. (2018) is een op maat gemaakt GA toegepast dat op basis van
domeinkennis interessante profielen uit grote hoeveelheden data zoekt. Hierin is het
begrip ‘interessant’ meetbaar gemaakt en als domeinkennis gebruikt in het gericht
zoeken door het algoritme.
In box 5 geven we een illustratie van twee mogelijke groepsprofielen die bij toepassing
van een GA als resultaat naar voren kunnen komen. De bruikbaarheid van een
gevonden profiel zal afhangen van hoe de domeinexpert het evalueert: is dit een
triviaal onderscheid of is hier sprake van een nog onbekende groep? Is de groep
onbekend, dan kan nader onderzocht worden of justitiabelen die aan dit profiel
voldoen daadwerkelijk vaker bevoordeeld of benadeeld worden of dat er sprake is van
achterliggende factoren die het onderscheid verklaren. Of er dan daadwerkelijk sprake
is van selectiviteit, zal verder onderzocht moeten worden met aanvullend kwalitatief of

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 48

kwantitatief onderzoek. Hiervoor kunnen onder andere de technieken zoals besproken
in paragraaf 4.2.1 gebruikt worden.
Box 5

Fictief voorbeeld van toepassen van een zoekalgoritme met een
GA

Stel dat van een groep justitiabelen, vervolgd door het OM voor een geweldsmisdrijf
in een bepaalde periode, groepsprofielen moeten worden gemaakt op basis van
tientallen verschillende variabelen die te maken hebben met de sociaaleconomische
achtergrond van de justitiabelen en dat daarbij het onderscheid tussen sepots en
niet-sepots door het OM wordt bekeken. Stel daarnaast dat we om de profielen niet
te algemeen en niet te specifiek te maken, er een minimale grootte van 3 variabelen
en een maximale grootte van 5 variabelen voor de te vinden groepsprofielen
gehanteerd wordt.
Voor deze analyse zijn groepen ‘interessant’ wanneer ze naar rato vaker worden
geseponeerd dan niet-geseponeerd en wanneer ze een voldoende grote groep
individuen bevatten; bijvoorbeeld 500 justitiabelen.
Aan de hand van vele mogelijke combinaties van sociaaleconomische kenmerken in
relatie tot de OM-afdoening sepot of niet-sepot, zoekt het GA vervolgens naar de
meest interessante groepen.
Om de kwaliteit (c.q. relevantie) van de groepsprofielen te evalueren zal het GA een
groepsprofiel dat (dichtbij) bij 500 justitiabelen zit hoger waarderen. Daarnaast
krijgen die groepen waarin (naar verhouding) meer justitiabelen zitten waarvan de
zaak geseponeerd is ook een hogere waardering. Op basis van de gevonden
groepsgrootte en sepot wijst het GA een waarde toe aan het profiel (het bereik van
toegekende waarden zit tussen 0 en 1).
Tabel 3a

Fictief profiel
(waarde 0,75)

Tabel 3b

Fictief profiel
(waarde 0,1)

Attribuut

Waarde

Attribuut

Waarde

Inkomen

80K:180K

Inkomen

40K:60K

Leeftijd

45:60

Leeftijd

30:60

Geslacht

M

Geslacht

V

Opleiding

Hoog

Opleiding

Laag

Tabel 3a en 3b tonen twee fictieve voorbeelden van een groepsprofiel. Tabel 3a
representeert de groep van een geweldsmisdrijf verdachte mannen met een
inkomen tussen de € 80.000 en € 180.000 in de leeftijd tussen de 45 en 60 jaar met
een hoog opleidingsniveau. Er zijn 450 justitiabelen die voldoen aan dit profiel in de
data en de verhouding sepot versus niet-sepot voor dit groepsprofiel is 80:20. Het
GA wijst een waarde van 0,75 toe aan het profiel. Tabel 3b representeert de groep
van een geweldsmisdrijf verdachte vrouwen met een inkomen tussen de € 40.000 en
€ 60.000 in de leeftijd tussen de 30 en 60 jaar met een laag opleidingsniveau. Er
zijn 20 justitiabelen die voldoen aan dit profiel in de data en de verhouding sepot
versus niet-sepot voor dit groepsprofiel is 70:30. Het GA wijst een waarde van 0,1
toe aan dit tweede profiel. Het GA waardeert het profiel uit tabel 3a hoger (dus
‘interessanter’ voor het herkennen van selectiviteit) dan het profiel uit tabel 3b.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 49

4.3

Risico’s, beperkingen en uitdagingen
Het gebruik van analysemethoden, zoals beschreven in paragraaf 4.2, is in de praktijk
niet zo vanzelfsprekend als het lijkt. Choenni, Bargh, et al. (2021) beschrijven een
drietal fundamentele problemen die bij gebruikers van analyseresultaten niet altijd
bekend zijn of onderkend worden. Ten eerste, zijn informatiesystemen gebaseerd op
de aanname van een gesloten wereld (de closed world assumption). Dat wil zeggen
dat wordt aangenomen dat de gegevens die zijn opgeslagen in een informatiesysteem
waar (correct) en compleet zijn. In de praktijk houdt deze veronderstelling echter geen
stand. Ten tweede, is elk informatiesysteem een model (een representatie) van een
bepaald fenomeen in de werkelijkheid (de echte wereld). Dit model kan nooit een
volledige beschrijving van dit fenomeen zijn en omvat sowieso geen volledige
beschrijving van de relatie van dit fenomeen met andere fenomenen. Ten derde, zijn
de analysemethoden die op data uit informatiesystemen worden toegepast, gebaseerd
op inductie en daardoor zijn de resultaten alleen geldig als de gebruikte dataset
volledig en correct is.
Als gevolg van deze drie problemen zijn de resultaten van data-analysemethoden
mogelijk onzeker, onvolledig en bevooroordeeld, en daarom niet altijd bruikbaar in
de echte wereld. Bij het interpreteren van de resultaten dient hier rekening mee
gehouden te worden. Hierdoor is het niet genoeg om de databronnen, zoals
beschreven in hoofdstuk 3, te gebruiken zonder dat duidelijk is hoe de gegevens in
deze bronnen zijn verzameld, met welke reden en welke beperkingen al bekend zijn.
Zoals besproken in paragraaf 3.4.4 heeft Rovers (1999) voorheen al aangegeven dat
de registratiewerkelijkheid invloed kan hebben op de metingen.
Een beperking van datamining is daarnaast dat als er maar genoeg data verzameld en
geanalyseerd wordt, er ongetwijfeld een statistische correlatie tussen variabelen
gevonden zal worden. Dit hoeft echter nog niet te betekenen dat er ook een
oorzakelijk (causaal) verband tussen de twee betreffende variabelen bestaat. Er kan
namelijk nog een andere, verborgen, variabele (een confounding variabele, buiten het
model) zijn die gerelateerd is aan zowel de verklarende als de afhankelijke variabele
en dus op de achtergrond van invloed is op de oorzaak-gevolg relatie; ook wel een
schijncorrelatie genoemd. Om willekeurig naar verbanden in data te zoeken is dus niet
altijd de beste werkwijze. Die worden geheid gevonden, maar zijn lang niet altijd
betekenisvol. Het is zaak om de gevonden hypotheses achteraf te valideren met
behulp van aanvullende inzichten. Dit kan met behulp van een kwalitatief onderzoek
om de tekorten in beschikbare kenmerken uit zoeken en mogelijke verborgen
kenmerken te identificeren of om de legitimiteit van bepaalde soorten beslissingen/
verzachtende omstandigheden te beoordelen. Ook hierbij kunnen domeinexperts een
rol spelen. De gebruiker van een model moet vooral bedacht zijn op de problemen die
spelen bij het interpreteren van de resultaten: voorzichtigheid is daarbij geboden. Het
is daarbij handig als diegene goed op de hoogte is van de werkwijze van de analist en
de keuzes die gemaakt zijn in het analyseproces.

4.4

Samenvatting en discussie
In dit hoofdstuk hebben we geschetst welke benadering of methode geschikt is voor
een kwantitatieve analyse, afhankelijk van het doel van de analyse, de data die
beschikbaar is, en de domeinkennis die vooraf beschikbaar is. Er zijn in ieder geval
twee aanvliegroutes te onderscheiden: een hypothesetoetsende en een hypothese-

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 50

vormende route. Enkele voorbeelden van kwantitatieve methoden die ingezet kunnen
worden om systematische directe selectiviteit mee te kwantificeren in de strafrechtketen, zijn hier besproken.
In een uitgangssituatie waarin vooraf gedefinieerde maatschappelijke groepen
(heersend en niet-heersend) om de justitiabelen in te delen beschikbaar zijn, ligt een
hypothesetoetsende aanpak met een statistische toets het meest voor de hand. Hierbij
wordt er, zoals beschreven in paragraaf 4.2.1, getoetst wat het effect van lidmaatschap van een groep is op de genomen beslissingen. Voor zover ons bekend zijn
dergelijke maatschappelijke groepen niet eerder gebruikt voor kwantitatieve analyses
naar klassenjustitie in de strafrechtketen. In kwantitatieve analyses wordt tot nu toe
vaak uitgeweken naar een indeling van groepen met één of meerdere sociaaleconomische kenmerken, zoals opleiding of inkomen.
Als er vooraf weinig kennis aanwezig is over aanwijzingen van selectiviteit in het
domein, kan de hypothesevormende aanpak door middel van datamining ingezet
worden om de data te exploreren en nieuwe interessante hypotheses te formuleren.
Dataminingtechnieken kunnen zo een nuttige toevoeging zijn op de hypothesetoetsende aanpak. In paragraaf 4.2.2 hebben we enkele technieken beschreven die
hiervoor ingezet kunnen worden.
Daarbij moet wel aangemerkt worden dat een hypothesetoetsende methode wel iets
over bepaalde aspecten van klassenjustitie zeggen, maar niet over het gehele (brede)
fenomeen. Voor een hypothesetoetsende analyse moeten vooraf altijd keuzes gemaakt
worden: (1) welke beslissingen (de afhankelijke variabelen) en (2) welke klassen of
groepen (de onafhankelijke variabelen) worden met elkaar vergeleken voor (3) welke
delictsvormen? Het maken van deze keuzes lag buiten de scope van het onderhavige
onderzoek, en ook buiten de scope van het kwalitatieve onderzoek. Voor een
eventueel vervolgonderzoek is het wel noodzakelijk dat deze keuzes gemaakt worden.
Gezien de beperkte domeinkennis die hierover op dit moment aanwezig is, zal dit
deels een beleidsmatige keuze zijn. Omdat er op dit moment nog geen kwantificeerbare definitie van de heersende en niet-heersende klasse beschikbaar is, zal een
hypothesetoetsende analyse zich nu kunnen toespitsen op verschillen tussen groepen
met bepaalde sociaaleconomische kenmerken die vanuit beleidsperspectief interessant
zijn om te (laten) onderzoeken. Een alternatief is om eerst onderzoek te (laten) doen
naar hoe deze twee klassen gedefinieerd kunnen worden.
Aan de andere kant kan een hypothesevormende methode helpen bij het maken van
de genoemde keuzes, en het afbakenen van een hypothesetoetsende benadering. Een
hypothesevormende benadering kan helpen bij het vinden van groepen die een klasse
representeren. Er zal daarna wel altijd een vervolgonderzoek nodig zijn, omdat de
duiding lastig kan zijn. Een hypothesevormende benadering kan daarnaast gebruikt
worden om aanwijzingen voor selectiviteit te vinden; ook selectiviteit op basis van
kenmerken waarvan dat vooraf niet verwacht werd. Zo kan deze benadering gebruikt
worden om vervolgonderzoek naar selectiviteit (zowel kwantitatief als kwalitatief)
verder toe te spitsen en ook eerder onderbelicht gebleven aspecten te gaan bekijken.
Het voordeel van deze benadering is dat er vooraf geen definitie van klasse nodig is
en dat alleen de fase van de strafrechtketen (welke beslissingen) waarop de analyse
wordt gericht, gekozen hoeft te worden, al dan niet in combinatie met een afbakening
van de delictsvorm. Een nadeel (vooral vanuit het oogpunt van privacy, zie ook
paragraaf 3.5) is dat er dan breed kenmerken verzameld moeten worden die mogelijk
een rol kunnen spelen bij selectiviteit. Een ander nadeel is dat aspecten die vanuit

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 51

beleidsperspectief relevant zijn (zoals de bevoordeling van bestuurders van rechtspersonen), mogelijk niet als resultaat uit deze analyse naar voren komen, omdat het
niet uit de beschikbare data te halen is. Als er gericht gezocht moet worden (en er dus
vooraf al een hypothese is), ligt een hypothesetoetsende benadering meer voor de
hand.
Ongeacht de gekozen richting, is het van groot belang te onderstrepen dat de
resultaten van de beide kwantitatieve benaderingen alleen als mogelijke aanwijzing
voor (systematische) directe selectiviteit te gebruiken zijn en zeker niet voor het
bevestigen ervan. Om daadwerkelijk te kunnen vaststellen of er sprake is van klassenjustitie zal er altijd een aanvullende kwalitatieve analyse nodig zijn. In een kwalitatieve
analyse kan dan gespeurd worden naar mogelijke verklaringen en oorzaken voor de
gesignaleerde selectiviteit en of deze als onterecht of verkeerd wordt ervaren. Dit kan
ook naar voren brengen dat in sommige gevallen maatwerk en selectiviteit gewenst en
gepast is, en in dat geval is er geen sprake van klassenjustitie. Wanneer bijvoorbeeld
een rechter bij de straftoemeting rekening houdt met de persoonlijke omstandigheden
van verdachten wordt dit in veel gevallen als legitieme selectiviteit gezien.
Aangezien een adequate interpretatie van de resultaten van analysemethoden
afhankelijk is van inzichten uit verschillende invalshoeken, is het zaak om vooraf goed
na te denken over het beoogde doel en uitgangssituatie van de analyse. Dit is een taak
die niet alleen voorbehouden is aan de onderzoeker/data-analist die de analysetechniek, zoals bijvoorbeeld regressie, clusteren of een zoekalgoritme, kiest en
toepast. Het is noodzakelijk dat eindgebruikers van de resultaten bijvoorbeeld helpen
bij het vaststellen van de informatiebehoefte terwijl domeinexperts helpen bij het
interpreteren en controleren van de data. De onderzoeker/data-analist zelf is vooral
belast met het goed vormgeven van het analyseproces en moet bepalen welk type
methode het meest geschikt is gegeven de beschikbare data, het doel van de analyse,
en de informatiebehoefte van de gebruiker. Hierbij moet goed gelet worden op de
voor- en nadelen van de verschillende technieken. Daarnaast moet de onderzoeker/
data-analist zich bewust zijn van de kwaliteit van de gebruikte data, in deze context
een belangrijke kwestie, zoals reeds beschreven in paragraaf 3.4. Uitkomsten kunnen
mogelijk onzeker, onvolledig en bevooroordeeld zijn, en daarom niet altijd bruikbaar in
de echte wereld. Om deze te kunnen beoordelen moet duidelijk zijn hoe de data tot
stand is gekomen, hoe ze is verkregen en wat de precieze betekenis is. Hierbij is de
hulp van domeinexperts onmisbaar en kunnen technieken met betrekking tot fairness
helpen voorkomen dat er data in de analyse wordt gebruikt op een manier die vooringenomenheid creëert of versterkt (Choenni et al., 2022).

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 52

5

Conclusie en aanbevelingen
In dit hoofdstuk worden de bevindingen van de verkenning samengevat in relatie tot
de gestelde onderzoeksvragen en worden er aanbevelingen gedaan met betrekking tot
vervolgonderzoek naar klassenjustitie in de strafrechtketen.

5.1

Antwoorden op onderzoeksvragen
Voordat we de hoofdvraag beantwoorden, die gaat over de vraag in hoeverre
klassenjustitie gekwantificeerd kan worden en welke kwantitatieve analysetechnieken
daarbij ingezet kunnen worden, beantwoorden we eerst de deelvragen.
1 Welke elementen van het brede begrip klassenjustitie zijn meetbaar te maken en
hoe kunnen deze geoperationaliseerd worden?
Kwantitatief onderzoek vraagt een concrete operationalisering en afbakening van het
containerbegrip klassenjustitie. Dit kan door te focussen op de elementen die
eenvoudig(er) meetbaar te maken zijn, zoals (systematische) directe selectiviteit. Dit
is selectiviteit waarbij (potentiële) justitiabelen bevoordeeld of benadeeld worden ten
opzichte van andere (potentiële) justitiabelen die een (soort)gelijk delict hebben
gepleegd.
Ongeacht de exacte definitie van klassenjustitie, is het mogelijk voor minstens twee
groepen justitiabelen te meten of die voor vergelijkbare strafbare feiten anders
behandeld worden. Als vervolgens blijkt dat twee groepen anders behandeld worden,
betekent dat niet automatisch dat er sprake is van klassenjustitie. Het is er wel een
aanwijzing voor en hoe groter het verschil is, hoe groter de kans dat er sprake is van
klassenjustitie, maar het blijft een aanwijzing die met kwalitatief vervolgonderzoek
verder onderzocht moet worden.
Onze verkenning laat zien dat selectiviteit niet als een algemeen verschijnsel benaderd
moet worden, maar het beste opgesplitst kan worden naar specifieke delicten en
specifieke beslissingen in de strafrechtketen. Deze werkwijze is in lijn met eerdere
kwantitatieve of empirische onderzoeken naar klassenjustitie en/of selectiviteit in de
strafrechtketen. Deze richten zich eigenlijk altijd op één aspect van klassenjustitie, en
niet op klassenjustitie in de volle breedte. Het ligt daarbij voor de hand om bij
toekomstige kwantitatieve analyses naar klassenjustitie vooral te focussen op die
beslissingen waar de meeste discretionaire ruimte is, en dit is vooral in de voorfase
van de keten.
2 Welke data is er nodig, waar kan deze verkregen worden en met welke beperkingen
moet rekening gehouden worden?
Om vast te kunnen stellen of er sprake is van selectiviteit in de strafrechtspleging, zijn
gegevens over de genomen (strafrechtelijke) beslissingen nodig, informatie waarop
deze beslissingen gebaseerd zijn, en de kenmerken van de personen waarover de
beslissingen zijn genomen. Deze gegevens zijn in meer of mindere mate beschikbaar
afhankelijk van de fase in de keten. Vaak is het nodig om data uit verschillende
bronnen (binnen en buiten de strafrechtketen) aan elkaar te koppelen. Er is niet één

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 53

centraal systeem waar alle benodigde gegevens in staan. Onze verkenning laat
daarmee zien dat het samenbrengen van de benodigde data en de totstandkoming van
een goed analysebestand voor de kwantitatieve analyses, een flinke uitdaging zal zijn
en ook de nodige resources zal vragen. Hierbij zal ook rekening gehouden moeten
worden met enkele beperkingen.
Een belangrijke beperking is bijvoorbeeld dat niet alle beslissingen in de strafrechtketen, waarbij er mogelijkerwijs sprake kan zijn van selectiviteit, voldoende uitgebreid
worden vastgelegd in de registratiesystemen. Dit komt onder andere doordat
organisaties in de keten over het algemeen registreren in het kader van het primaire
(operationele) proces, wat ervoor zorgt dat gegevens die voor dat proces minder van
belang zijn ook minder goed en minder vaak geregistreerd worden. Voor de gegevens
die wel beschikbaar zijn, geldt vaak dat er eerst nog een aantal bewerkingen nodig zijn
voordat ze bruikbaar zijn. Veel relevante gegevens over de onderbouwing bij een
beslissing zijn ongestructureerd (bijvoorbeeld vastgelegd in de vonnistekst) of sluiten,
doordat ze vanwege het primaire proces zijn vastgelegd, niet meteen aan bij wat
gevraagd wordt voor een kwantitatieve analyse (van selectiviteit).
Gegevens over sociaaleconomische kenmerken van personen worden eveneens niet
of slechts beperkt in registratiesystemen binnen de strafrechtketen vastgelegd. Een
belangrijke (externe) bron zijn de bestanden van het CBS. Deze gegevens hebben
vooral betrekking op het persoonlijk kapitaal van mensen. De gegevens die daar
beschikbaar zijn kunnen op microniveau worden geraadpleegd binnen een speciaal
ingerichte remote-access-omgeving. Voor specifieke deelgebieden binnen de strafrechtketen zijn er daarnaast alternatieve bronnen zoals monitoren, vragenlijsten en
zelfrapportages beschikbaar. Over andere relevante kenmerken die mogelijk een rol
spelen bij selectiviteit, zoals het sociaal kapitaal van mensen, worden echter niet breed
gegevens verzameld. Sociale media, zoals bijvoorbeeld LinkedIn of Facebook, zouden
een interessante optie kunnen zijn om professionele of persoonlijke sociale netwerken
van mensen in kaart te brengen. Het scrapen en koppelen van dit soort gegevens is
echter geen triviale taak en staat daarnaast op gespannen voet met de privacywetgeving.
In deze verkenning hebben we besproken uit welke informatiesystemen de relevante
gegevens ontsloten kunnen worden. Voor het meten van directe selectiviteit bij
justitiabelen in de strafrechtketen, gaat het vaak om gevoelige gegevens die
verzameld en gecombineerd worden, waarbij het noodzakelijk is om te voldoen aan
wet- en regelgeving op het gebied van privacy. Daarbij is het belangrijk om aan te
geven dat het verzamelen en het combineren van dergelijke data tijdsintensief is.
Trajecten rondom het verkrijgen van toestemming voor het verzamelen van data
kunnen lang duren door terughoudendheid van bronhouders, zelfs wanneer het een
verstrekking ten behoeve van wetenschappelijke doeleinden betreft.
Door als beleidsmakers de analyse meer te focussen op selectiviteit bij bepaalde
beslissingen in de keten, bijvoorbeeld in de voorfase van de strafrechtketen, kan de
dataverzameling voor kwantitatief onderzoek gerichter en kleinschaliger plaatsvinden.
Desondanks zal bij ieder type beslissing bekeken moeten worden of er genoeg
gegevens beschikbaar en bruikbaar zijn, en of deze van voldoende kwaliteit zijn.
Daarbij is het belangrijk om na te gaan of er nog gegevens ontbreken in de beschikbare data die van belang zijn voor de genomen beslissing.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 54

3 Welke methoden en technieken kunnen hierbij aanknopingspunten bieden en welke
methoden en technieken zijn voor welke uitgangsituatie geschikt?
Op welke wijze het kwantificeren van directe selectiviteit in de strafrechtketen het
beste kan worden aangevlogen, hangt af van het doel van de analyse, de data die
beschikbaar zijn, en de domeinkennis die vooraf beschikbaar is. In deze verkenning
onderscheiden we twee aanvliegroutes: een hypothesetoetsende en een hypothesevormende route. De keuze voor het toepassen van een bepaalde aanvliegroute sluit
de andere route niet bij voorbaat compleet uit. Beide routes kunnen aanvullend op
elkaar gebruikt worden. In dit rapport hebben we voor beide aanvliegroutes enkele
eenvoudige voorbeelden van te gebruiken methoden en technieken uitgewerkt.
Wanneer justitiabelen eenvoudig in te delen zijn in maatschappelijk groepen, volstaat
een klassieke hypothesetoetsende aanpak vaak al. Hiermee kan dan getoetst worden
wat het effect van lidmaatschap van een maatschappelijke groep is op de beslissingen
genomen door een bepaalde ketenactor. Mocht een dergelijke (vooraf) gedefinieerde
maatschappelijke groepsindeling ontbreken, dan kan worden uitgeweken naar een
alternatieve benadering waarbij één of meerdere sociaaleconomische kenmerken
gebruikt worden om groepen te onderscheiden.
Beschrijvende statistiek voldoet hier vaak al om een eerste indicatie van mogelijke
directe selectiviteit te krijgen. Een beperking is dat met steeds meer variabelen het
aantal mogelijke combinaties exponentieel groot kan zijn, waardoor bij een handmatige werkwijze het al snel onoverzichtelijk en onhaalbaar is om alle (significante)
combinaties te herkennen en onderzoeken. Om zo veel mogelijk potentieel relevante
combinaties af te gaan, kunnen automatische technieken worden ingezet. Het maken
van een beschrijvende statistiek alleen is echter niet voldoende om een gegronde
uitspraak te kunnen doen over directe selectiviteit. Het is daarbij van belang om te
toetsen of het effect van de geselecteerde sociaaleconomische kenmerken op de
beslissing significant is. Hiervoor is een statistische toets noodzakelijk.
Het exploreren van de data met een hypothesevormende aanpak (waaronder
dataminingtechnieken) kan resulteren in interessante nieuwe hypotheses. Het doel is
daarbij om te zoeken naar statistische verbanden, correlaties en patronen in een de
dataset. In dit rapport hebben we twee mogelijke toepassingen van datamining
beschreven die ingezet kunnen worden: het zoeken van clusters die als klassen
gebruikt zouden kunnen worden en het zoeken van interessante sociaaleconomische
groepen die anders behandeld worden.
De output van deze dataminingtechnieken kan gebruikt worden als input voor verdere
kwantitatieve en/of kwalitatieve analyses. Gevonden hypotheses kunnen vervolgens
nog meer gericht geanalyseerd worden, om na te gaan of de gevonden verschillen in
beslissingen significant zijn en toegeschreven kunnen worden aan de sociaaleconomische factoren.
Nu de deelvragen zijn beantwoord, keren we weer terug naar het beantwoorden van
de hoofdvraag:
In hoeverre kan klassenjustitie in kaart gebracht worden met behulp van kwantitatieve
analysetechnieken?

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 55

Zoals de antwoorden op de deelvragen al impliceren, is het mogelijk om met behulp
van kwantitatieve technieken bepaalde elementen van de definitie van klassenjustitie
in kaart te brengen. Het gaat hier in eerste instantie om het herkennen van
systematische directe selectiviteit in de strafrechtketen. Technieken die naar
uitzonderingsgevallen kijken, gericht op herkennen van incidentele selectiviteit,
zijn niet meegenomen in deze verkenning. Deze keuze hebben we gemaakt omdat
incidentele gevallen van illegitieme selectiviteit weliswaar ook als klassenjustitie
kunnen worden beschouwd, maar het problematische karakter van illegitieme
selectiviteit neemt toe naarmate deze op grotere schaal voorkomt of in het systeem
ingebed zit.
De analyse moet daarnaast opgesplitst worden naar specifieke delicten en specifieke
beslissingen in de strafrechtketen. Bij beslissingen in de strafrechtketen waar de
discretionaire bevoegdheid het grootst is, is er meer ruimte voor selectiviteit. Dit is
vooral het geval in de voorfase van de strafrechtketen. Het kan een beleidsmatige
keuze zijn om hierop te focussen in toekomstige kwantitatieve analyses. Hierbij wordt
het vinden van selectiviteit een stuk kansrijker.
Het kwantificeren van systematische directe selectiviteit kan via verschillende
kwantitatieve methoden en technieken worden benaderd. Dit is afhankelijk van de
uitgangsituatie en context. Afhankelijk van het doel van de analyse kan aan de hand
van de (kwaliteit van de) beschikbare data en aanwezige domeinkennis gekozen
worden voor een hypothesetoetsende of hypothesevormende aanpak.
In de context van de resultaten van deze verkenning ligt het uitvoeren van een
hypothesetoetsende analyse minder voor de hand. Voordat een gerichte analyse kan
plaatsvinden, is het nodig om eerst te kiezen op welke klassen, beslissingen en
delicten de analyse gericht moet worden. Hiervoor is op dit moment niet voldoende
informatie voorhanden, al zullen maatschappelijke aandacht en interesses en
informatiebehoefte van de beleidsmakers en/of politiek hier ook een rol in spelen.
Gezien de huidige uitgangsituatie, ligt het voor de hand om eerst een hypothesevormende aanpak te kiezen. Een dergelijk aanpak helpt bij het maken van de
genoemde keuzes, en het afbakenen van een hypothesetoetsende benadering.
Datamining kan gebruikt worden om aanwijzingen voor selectiviteit te vinden (ook
waar dat vooraf niet verwacht werd) en vervolgonderzoek (zowel kwantitatief als
kwalitatief) verder af te bakenen. Een nadeel is dat aspecten die vanuit beleidsperspectief relevant kunnen zijn (zoals de bevoordeling van bestuurders van rechtspersonen), mogelijk niet als resultaat uit datamining naar voren komen, omdat het
niet uit de beschikbare data te halen is. Als er gericht gezocht moet worden (en er dus
vooraf al een hypothese is), ligt een hypothesetoetsende benadering meer voor de
hand.
In deze context kan een hypothesevormende benadering (het exploreren van data)
een nuttige toevoeging zijn op traditionele statistische methodieken; zolang men op de
hoogte is van de beperkingen en voorzichtig met de resultaten omgaat. Gezond
verstand en enige domeinkennis om de resultaten op waarde te schatten zijn daarbij
onontbeerlijk. Elk resultaat van een dataminingtoepassing kan niet zomaar voor waar
worden aangenomen en kan hooguit dienen als eerste stap in een proces: het dient als
hypothese waarvan de plausibiliteit kritisch moet worden getoetst. De resultaten zijn
alleen als mogelijke aanwijzing voor systematische directe selectiviteit te gebruiken en
zeker niet als een bevestiging ervan.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 56

Om te kunnen vaststellen of er daadwerkelijk sprake is van klassenjustitie zal er altijd
een aanvullende (kwalitatieve) analyse nodig zijn. Als er geen aanwijzingen van
directe selectiviteit worden gevonden, is dat geen garantie dat het er niet is. Volgens
de definitie van Van den Bos et al. (2021) is er pas sprake van klassenjustitie als de
selectiviteit illegitiem is, dat wil zeggen als de selectiviteit als onterecht of verkeerd
wordt ervaren. In een kwalitatieve analyses moet dus nog gezocht worden naar
mogelijke oorzaken en verklaringen voor de gesignaleerde selectiviteit en of deze als
onterecht of verkeerd wordt ervaren. Deze vormen weer de input van kwantitatief
onderzoek waarin de naar voren gebrachte hypothesen kritisch worden getoetst. De
uitkomst kan zijn dat in sommige gevallen maatwerk en selectiviteit gewenst en
gepast is, en dan is er dus geen sprake van klassenjustitie. Dat een rechter bij de
straftoemeting rekening houdt met de persoonlijke omstandigheden van verdachten
wordt in veel gevallen bijvoorbeeld als legitieme selectiviteit gezien.

5.2

Aanbevelingen
Op basis van de bevindingen van de verkenning, worden enkele aanbevelingen gedaan
voor vervolgonderzoek. Hierbij maken we onderscheid in aanbevelingen over de
onderzoeksfocus en het operationaliseren van elementen van de kwalitatieve definitie
van klassenjustitie, de dataverzameling, en de aanvliegroute van de analyse.

5.2.1

Onderzoeksfocus en het operationaliseren van de definitie
De kwalitatieve definitie van klassenjustitie van Van den Bos et al. (2021) is bedoeld
voor verkennend kwalitatief onderzoek en moet nog verder aangescherpt worden om
deze geschikt te maken voor kwantitatief onderzoek. Hierdoor kan deze definitie niet
een-op-een gebruikt worden voor het kwantificeren van klassenjustitie. Als het
gewenst is om toekomstig kwantitatief onderzoek te laten aansluiten bij deze definitie
dan zullen elementen daarvan nog verder geoperationaliseerd dienen te worden. Een
eerste stap die hierin genomen kan worden is het verder uitwerken van de concepten
‘heersend’ en ‘niet-heersend’ om zo de groep justitiabelen aan de hand van
verschillende kenmerken in deze klassen in te kunnen delen. Ten tweede zouden
elementen van de definitie, die nu nog erg subjectief zijn, bijvoorbeeld het begrip
legitimiteit, verder geconcretiseerd moeten worden in meer meetbare, objectieve
maatstaven.
Deze verkenning heeft duidelijk laten zien dat het kwantificeren van klassenjustitie in
de strafrechtketen als geheel niet mogelijk is. Het is juist belangrijk dat vooraf keuzes
worden gemaakt, bijvoorbeeld met betrekking tot de fase van de keten die onderzocht
wordt, om zo tot haalbare analyses te komen. Het vaststellen van een helder en te
overzien doel is ook belangrijk voor het kiezen van de juiste analysemethoden en het
beperken van de benodigde dataverzameling (van belang in relatie tot privacy, zie ook
de volgende paragraaf).
Het ligt het meest voor de hand om de toekomstige kwantitatieve analyses te richten
op het begin van de keten. De voorfase wordt vaak benoemd als belangrijke fase waar
selectiviteit kan plaatsvinden (zie ook Van den Bos et al., 2021). Daar waar de meeste
ruimte voor discretionaire bevoegdheid is, zal illegitieme benadeling van de nietheersende klasse het vaakst voor kunnen komen.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 57

5.2.2

Gegevensverzameling
Bij ieder kwantitatief onderzoek moet steeds afgewogen worden hoe ver moet worden
gegaan bij het verzamelen van persoonlijke gegevens. De dataverzameling moet altijd
passen bij het doel van de analyse. In de context van deze verkenning, is het vooral
de vraag hoeveel gegevens verzameld moeten worden over sociaaleconomische
(privacygevoelige) factoren die een rol kunnen spelen bij selectiviteit. Deze afweging
heeft niet alleen met privacy te maken, maar heeft ook een praktische component:
over lang niet alle relevante factoren zijn gegevens beschikbaar.
Gegevens die ten grondslag liggen aan strafrechtelijke beslissingen worden bijvoorbeeld niet uitgebreid vastgelegd in de primaire registratiesystemen en wat wel wordt
vastgelegd is beperkt te ontsluiten, en niet altijd bruikbaar voor kwantitatief onderzoek
zonder extra bewerkingsslagen. Voor het beter en betrouwbaarder in kaart brengen
van de selectiviteit (en de redenen daarachter), is het nodig de overwegingen bij
beslissingen makkelijker bruikbaar te maken of beter te gaan registeren in de primaire
systemen.
Met het oog op het gewenste toekomstige kwantitatieve onderzoek, en de data die
daarvoor nodig zijn, zouden de beleidsdirecties bij de betrokken organisaties meer
kunnen gaan sturen op het vastleggen van gegevens die nu nog niet (goed) worden
geregistreerd. Dit vergt echter wel een grote inspanning van de betrokken
organisaties, onder andere aanpassingen in registratiesystemen en een extra
administratieve last. Het is daarom van belang om vanuit beleidsoogpunt scherpe
keuzes te maken waar extra inzicht gewenst is, om zo de impact van wijzigingen in de
registratiewijze te beperken. Gelet op wat in de vorige paragraaf is beschreven, ligt
het voor de hand hierbij vooral de registraties in de voorfase van de strafrechtketen te
verbeteren.
Daar waar er al wel gegevens beschikbaar zijn, kunnen toestemmingstrajecten rondom
het verkrijgen van data lang duren, mede omdat bronhouders soms terughoudend zijn
bij het verstrekken van data, ook als de data bestemd is voor wetenschappelijk
onderzoek. Het zou kwantitatieve onderzoeken, waarbij er breed data verzameld moet
worden, helpen als de procedures voor het verkrijgen van data binnen de ministeries
zijn gestroomlijnd. Dat maakt een kortere doorlooptijd mogelijk en zorgt ervoor dat er
meer tijd overblijft voor het onderzoek zelf.

5.2.3

Aanvliegroute van analyse
In lijn met wat Rovers (1999) adviseerde, zou toekomstig onderzoek naar directe
selectiviteit in de strafrechtketen een cyclische benadering moeten hebben.
Kwantitatief en kwalitatief onderzoek wisselen elkaar dan af. In een kwantitatief
onderzoek worden eerst hypotheses statistisch getoetst, dit kunnen hypotheses zijn
die aan de hand van dataminingtechnieken in de beschikbare data zijn gevonden, of
hypotheses op basis van reeds aanwezige domeinkennis. In het kwalitatieve onderzoek
worden vervolgens mogelijke verklaringen voor de gesignaleerde selectiviteit gezocht.
Deze verklaringen leveren op hun beurt dan weer nieuwe hypotheses op die als input
dienen voor verder kwantitatief onderzoek.
Voor vervolgonderzoek is het belangrijk dat er vooraf eerst keuzes worden gemaakt
omtrent de uitgangssituatie en context van de kwantitatieve analyse. Deze bepalen of
de hypothesetoetsende, de hypothesevormende aanvliegroute of een combinatie van

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 58

beide gekozen dient te worden. Voor een hypothesetoetsende analyse moeten vooraf
keuzes gemaakt worden over: (1) welke beslissingen (de afhankelijke variabelen) en
(2) welke klassen of groepen (de onafhankelijke variabelen) worden met elkaar
vergeleken voor (3) welke delictsvormen? Omdat er momenteel onvoldoende aanknopingspunten zijn om deze keuzes te kunnen maken, zullen deze keuzes moeten
komen van informatiebehoeften of interesses vanuit politiek of beleidsmatig
perspectief. Aan de andere kant kan een hypothesevormende methode helpen bij het
maken van de genoemde keuzes, en het afbakenen van een hypothesetoetsende
benadering.
Om in toekomstig onderzoek de mate van directe selectiviteit in de strafrechtketen
goed vast te kunnen stellen, zal er eerst meer domeinkennis verzameld of opgebouwd
moeten worden over welke beslissingen relevant zijn, welke groepen specifiek worden
benadeeld/bevoordeeld, en welke kenmerken van die groepen van belang zijn in de
analyses. Het is hierbij behulpzaam te beginnen met de explorerende kwantitatieve
analyses. Het is vervolgens wel noodzakelijk een kwalitatieve analyse uit te voeren, en
eventuele opvallende uitkomsten kritisch te beschouwen.

5.3

Ten slotte
Vanuit maatschappij en politiek bestaat er een sterke wens om meer kwantitatief
inzicht te krijgen rondom het fenomeen klassenjustitie. In dit rapport doen we
aanbevelingen voor vervolgonderzoek en de afbakening daarvan op het meten van
systematische directe selectiviteit en op gebieden binnen de strafrechtketen die het
meest kansrijk zijn om te onderzoeken.
De keuzes voor toekomstige analyse zullen vooral afhangen van beleidsmatige en/of
maatschappelijke interesses en informatiebehoeften. Voor de beleidsmedewerkers en
de politiek ligt hier dus ook een belangrijke taak om op basis van onze aanbevelingen
keuzes te maken waarop binnen de strafrechtketen het onderzoek zich moet richten en
wat de uitgangssituatie is voor een vervolganalyse.
Het kwantificeren van klassenjustitie in de gehele strafrechtketen zal een zeer
omvangrijk en kostbaar onderzoekstraject vergen. De diversiteit in sociaaleconomische
kenmerken van justitiabelen, de delicten waarvoor ze veroordeeld worden en de
beslissingen die in de strafrechtketen genomen kunnen worden, maakt het onmogelijk
dit als een algemeen verschijnselen te meten. Een eerste stap, om snel tot kwantitatieve resultaten te kunnen komen, zou zijn om vooral te focussen op (systematische)
directe selectiviteit bij een beperkt aantal beslissingen in de voorfase van de keten,
waardoor ook de dataverzameling voor het kwantitatief onderzoek gerichter en
kleinschaliger kan plaatsvinden. Een alternatieve stap zou zijn om vanuit het beleidsterrein van het ministerie van Justitie en Veiligheid een apart onderzoeksprogramma
rondom klassenjustitie op te zetten. Dit programma zal een cyclisch karakter moeten
hebben waarin zowel kwantitatieve als kwalitatieve onderzoeken een plaats moeten
hebben. Daarin is het ook van belang (eerst) het begrip legitimiteit verder te
definiëren en operationaliseren.
De huidige onderzoeksfocus is vooral gericht op de strafrechtspleging. Toekomstig
kwantitatief onderzoek kan ook uitgevoerd worden in andere rechtsgebieden dan het
strafrecht, bijvoorbeeld op het vlak van de civiele rechtspleging. Ook hierin kan

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 59

selectiviteit een rol spelen. De methoden en technieken die in deze verkenning
onderzocht zijn en de aanbevelingen kunnen daarbij gebruikt worden.
Bij kwantitatieve analyses naar klassenjustitie moet erg voorzichtig worden omgegaan
met de uitkomsten, zeker gezien de eerdergenoemde beperkingen met betrekking tot
de meetbare (subjectieve) elementen van de definitie en de (kwaliteit) van de
beschikbare data. Uitkomsten kunnen mogelijk onzeker, onvolledig en bevooroordeeld
zijn, en daarom niet altijd bruikbaar in de echte wereld. Bij het interpreteren van de
resultaten dient hier rekening mee gehouden te worden. In toekomstige kwantitatieve
analyses kan daarnaast gekeken worden naar technieken voor fairness. Hiermee kan
bijvoorbeeld worden voorkomen dat er data in de analyse wordt gebruikt op een
manier die vooringenomenheid creëert of versterkt.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 60

Summary
The (im)possibilities of measuring class justice in the Dutch
criminal justice system
An exploratory study with recommendations for further quantitative research

Reason for and purpose of the study
The out-of-court settlement reached between the Public Prosecution Service and ING
in 2018, in consequence of the latter’s facilitation of the laundering of criminal
proceeds, led to questions in the Lower House of Parliament about the perceived lack
of action against white-collar crime when the House debated the budget of the Ministry
of Justice and Security on 20 November 2018. During the budget debate, the members
of parliament Buitenweg and Van Nispen raised the question of whether there is class
justice in the Netherlands: do wealthy potential suspects too often escape justice while
less wealthy suspects are prosecuted? Can criminal prosecution of those responsible
be ‘bought off’ by legal entities accepting an out-of-court settlement on the condition
that no natural persons are prosecuted? The members of parliament also pointed out
that it had been 20 years since the last time a large-scale study was carried out into
class justice in the Netherlands. Subsequently, Van Nispen submitted a motion calling
for an independent study.
In response to the Van Nispen motion, Utrecht University carried out a qualitative
study into class justice. This qualitative study focused on a broad exploration of the
notion of class justice and incidences of class justice in the criminal justice system. It
consisted of a review of existing literature, followed by interviews and focus group
sessions with parties involved in the criminal justice system as well as private citizens.
A key finding of the qualitative study was that it is likely that salient aspects of class
justice may have found their way into the Dutch criminal justice system. The study
authors noted that class justice is very difficult to prove. In the course of their
qualitative study, they were indeed unable to do so. As such, the study provided no
solid basis for conclusions on the frequency of incidences of class justice in the Dutch
criminal justice system. This will require additional quantitative research, which will in
turn require a specific operationalisation and narrowing of the working definition of
class justice used in the qualitative study.
The Research and Documentation Centre (WODC) study in front of you was carried out
in tandem with the qualitative study and had a more quantitative focus. However,
operationalising and narrowing the concept of class justice for the purpose of
quantitative analysis was outside of the scope of this study, partially because it was
carried out in tandem with the qualitative study. The objective of this study was to
assess the viability of quantifying class justice and explicitly not to provide quantitative
evidence of incidences of class justice in the Dutch criminal justice system. It was
carried out for exploratory purposes only. For this reason, this report contains no
quantitative results and does not provide an answer to the question whether and to
what extent there is class justice in the Netherlands. Nevertheless, the findings of the

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 61

exploratory study were used as a basis for recommendations on how to proceed with
future quantitative analyses.
The main research question examined in this exploratory study is as follows:
To what extent can class justice be quantified using quantitative analysis techniques?
In order to answer this question, this exploratory study is divided into three parts:
1 measurability of the notion of class justice;
2 available data;
3 quantitative methods and techniques.
The three parts of the exploratory study each address a subquestion. We used three
research methods to answer the subquestions of this exploratory study: (i) desk
research; (ii) investigation of sources; and (iii) experiments. For the desk research, we
used the qualitative study and the definition of class justice used therein as a guide.
The investigation of sources focused on available and relevant data on suspects,
including their socio-economic traits. This encompassed a study of data sources
provided by the Public Prosecution Service, the judiciary, the WODC and Statistics
Netherlands (CBS). For the experiments, we applied a number of quantitative analysis
methods to a limited test data set in practice.

Measurability of the notion of class justice
In the first part of the exploratory study, we answer the following question:
Which elements of the broad notion of ‘class justice’ can be made measurable, and
how can they be operationalised?
The qualitative study used the following definition of class justice: ‘Class justice is the
selective dispensation of justice that illegitimately prejudices individuals who are not
part of the ruling class and illegitimately favours individuals who are part of the ruling
class. These forms of prejudice and favour may be illegitimate by law and/or
experienced by citizens as illegitimate. Both prejudicial and favourable class justice
may be either direct or indirect, either conscious or unconscious and either systemic or
incidental in nature.’8
As this definition was formulated in preparation of an exploratory qualitative study, it
was intentionally kept broad. The researchers concluded early on that the phrase ‘class
justice’ is used in a variety of different ways and can carry many different emotional
overtones. It is all too easy to use ‘class justice’ as a catch-all term. For this reason,
the qualitative study focused on producing a usable working definition for the purpose
of discussing the class justice phenomenon in an enlightening and non-polarising
fashion in the focus groups. A secondary objective was to arrive at a helicopter view of
class justice and its various manifestations.
At the same time, this means that the above definition cannot be applied
synonymously as a working definition for the purpose of measuring class justice.
8

Van den Bos, K., Ansems, L., Schiffelers, M. J., Kerssies, S., Lindeman, J., Bovens, C. (medew.),
Manshanden, L. (medew.), Peters van Neijenhof, F. (medew.) & Verhoeven, L. (medew.) (2021). Een
verkennend kwalitatief onderzoek naar klassenjustitie in de Nederlandse strafrechtketen (p. 29). Utrecht:
Universiteit Utrecht.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 62

Before a quantitative study can be carried out, we need to refine the concept further.
This is because such a study requires a more specific operationalisation and
demarcation than a qualitative one. For instance, we still need to operationalise the
difference between the ruling and non-ruling classes. Additionally, the definition
focuses on experienced illegitimacy: a normative concept that is prone to debate
(including social debate) and therefore very difficult to measure.
Irrespective of the exact definition of class justice, it is possible in any case to measure
whether at least two groups of suspects are sentenced differently for similar criminal
offences. If it turns out that two groups are indeed being treated differently, this does
not automatically mean that this is a case of class justice – but it might be an indicator
for it, and the bigger the difference, the more likely it is that something is ‘wrong’. In
any event, it is a clue that warrants further investigation by way of a qualitative
follow-up study.
With this in mind, our exploratory study focused on measuring direct selectivity. These
are cases of selectivity where individuals receive different sentences in specific criminal
proceedings for similar offences. Our main focus was on systemic forms of this. This
puts the spotlight on the increasingly problematic nature of selectivity when this
occurs on a larger scale or is entrenched in the system. Indirect selectivity (whether or
not to penalize certain types of offenses) is not covered by this exploratory study, as it
can be more accurately explored through qualitative research.
As a consequence of our focus on direct selectivity, legal entities (businesses,
institutions and government bodies) fall outside of the scope of the qualitative
analyses we recommend here. This is because it is difficult to make a quantitative
comparison between the treatment of legal entities and that of natural persons, as
crime is much less common among legal entities, they commit other types of offences
than natural persons and they cannot receive certain criminal sentences (such as a
prison sentence). Another factor is that such a comparison would yield little or no
insight into the selective treatment (favouring) of directors of large businesses
(through the avoidance of criminal prosecution in a personal capacity). Qualitative
research into the way this group is treated is likely to achieve more and better results
than a quantitative analysis.
Our exploratory study shows that selectivity should not be approached as a global
phenomenon, but is best studied by looking at specific offences and specific decisions
in the criminal justice system. This methodology matches that of earlier quantitative or
empirical research into class justice and/or selectivity in the criminal justice system. In
essence, such research consistently focused on a single aspect of class justice, rather
than on class justice as a whole. It seems obvious, then, to have future quantitative
analyses of class justice focus mainly on those decisions where the most discretionary
power could be exercised. The majority of these are made in the criminal justice
system’s preliminary stage.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 63

The above findings have led to the following recommendations for future quantitative
analyses:
Recommendation 1: Operationalise the definition of class justice further by:
a narrowing the definitions of the ruling and non-ruling classes in order to divide
suspects into either one of these groups on the basis of various traits;
b elaborating those elements of the definition that are still highly subjective, such
as experienced legitimacy, into more measurable, objective standards.
Recommendation 2: Make sure that quantitative analyses mainly focus in the first
instance on specific stages of the criminal justice system where there is the most
room for exercising discretionary power, such as in the criminal justice system’s
preliminary stage.

Available data
In the second part of the exploratory study, we answer the following question:
Which data do we need, where can we obtain them and what are the limitations that
we need to take into account?
In order to establish selectivity in the criminal justice system, we need data on
criminal sentences and other decisions, information that these decisions were based on
and the traits of the individuals that were the subject of these decisions. These data
are available to a greater or lesser extent, depending on the stage of the system. It is
often necessary to combine data from various sources (inside and outside of the
criminal justice system). There is no single central system that stores all the data we
need.
Moreover, there are certain limitations in play. For example, not all decisions in the
criminal justice system that might have been affected by selectivity have been
recorded in sufficient detail. One of the reasons for this is that organisations in the
system generally adhere to the parameters of their primary (operational) process
when recording decisions. Consequently, data that are less relevant to the primary
process are recorded less accurately and less often. As a result, they are not always
suitable for a quantitative analysis (of selectivity). Those data that are available often
need to undergo a few processing steps before they can be used. Many relevant data
about the substantiation of decisions are unstructured (e.g. because they are
embedded in the text of the decision).
In view of these data-related limitations, any quantitative analysis outcome will need
to be treated with caution. It would be wise to follow up in all cases with a qualitative
analysis and to examine any unusual outcomes critically.
Another aspect of quantitative research into selectivity that may have a limiting or
delaying effect is the obligation to comply with privacy legislation and regulations. This
is because proving direct selectivity requires the gathering and combination of
sensitive data (including personal data) about the criminal justice system and socioeconomic aspects. In each case, researchers will need to make a trade-off when it

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 64

comes to gathering personal data. The gathered data set must always align with the
purpose of the analysis.
Furthermore, procedures to obtain permission to process data may be lengthy, in part
because source holders can be reticent to supply data – even when those data are
designated for use in scientific research.
All these are complicating factors that mean that quantitative research into class
justice will in many cases require considerable resources and long throughput times,
depending on the way the research question has been formulated and which data are
required and available.
The above findings have led to the following recommendations for the policy
departments involved in future quantitative analyses:
Recommendation 3: Streamline and speed up procedures for obtaining data for
scientific research. This will enable shorter throughput times and ensure more time
for actual research. To be able to measure class justice, it is important to compile a
comprehensive overview of the role played by socio-economic aspects. This will
require easy access to these data (for the entire population, not just for suspects).
Recommendation 4: Stress the importance of the proper or better registration of
data that are currently not being registered properly (or at all) to the relevant
criminal justice organisations in the chain. It is important to make clear choices as to
the aspects into which additional insights are required in order to limit the impact of
changes to the way data are registered. Where class justice is concerned, the aspect
that first comes to mind is the registration of data in the criminal justice system’s
preliminary stage.

Quantitative methods and techniques
In the third part of the exploratory study, we answer the following question:
Which methods and techniques may offer starting points and which methods and
techniques are most suitable for specific points of departure and contexts?
Which approach or method is most suitable for a quantitative analysis depends on the
objective of that analysis and the available data and subject expertise. In this case,
the point of departure is a broad qualitative definition that requires further
operationalisation. For a quantitative analysis that sticks closely to this parameter, we
first need to elaborate the elements of the definition on the basis of subject expertise
(see also Recommendation 1). One of the things we need to determine is how to
distinguish the ruling class from the non-ruling class. This distinction must then be
shown or made apparent in the data. The next step is to determine how to measure
and demonstrate the differences between these two classes. It is also possible to use
another method, for example one that distinguishes between social classes on the
basis of socio-economic traits.
In any case, we can identify two approaches: a hypothesis-verifying and a hypothesisforming approach. For the hypothesis-verifying approach, researchers formulate one or
more hypotheses on the basis of subject expertise and then gather data to verify
Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 65

them. For the hypothesis-forming approach, researchers use analytical methods to
form a hypothesis on the basis of data (usually a large volume). Over the course of the
exploratory study, we tested a number of methods and techniques in experiments to
quantify systemic direct selectivity in the criminal justice system. As examples of a
hypothesis-verifying approach, we explored descriptive statistics with a test of
significance and a regression analysis. As examples of a hypothesis-forming approach,
we used a clustering algorithm and a genetic algorithm.
It is worth pointing out that, while a hypothesis-verifying approach may yield some
clues as to certain aspects of class justice, it cannot explain the entire spectrum of the
phenomenon. Prior to conducting a hypothesis-verifying analysis, researchers always
need to make a number of choices: (1) which decisions (the dependent variables) and
(2) which classes or groups (the independent variables) are compared for (3) which
types of offences? Due to the broad definition of the class justice phenomenon in the
qualitative study, it only offers a limited number of reference points for these choices.
Nevertheless, these are choices that need to be made before any follow-up study can
be carried out. Because of the current lack of subject expertise, these choices will
partially be policy-driven.
On the other hand, a hypothesis-forming approach may help researchers make the
aforementioned choices and set parameters for a hypothesis-verifying approach. Such
an approach may also help them identify groups that are representative of a class.
Furthermore, they may use a hypothesis-forming approach to gather evidence of
selectivity – including selectivity on the basis of previously unsuspected traits. As an
example, a hypothesis-forming approach could be used to refine a follow-up study into
selectivity (both quantitative and qualitative) in order to examine aspects that
previously went underappreciated. The advantage of this approach is that researchers
do not need a prior definition of a class and only need to choose the relevant stage of
the criminal justice system for the analysis (which decisions), whether or not in
combination with a definition of the types of offences. A disadvantage (particularly in
view of privacy) is that they will need to gather a broad spectrum of traits that may
play a role in selectivity. Another disadvantage is that aspects that are relevant from a
policy perspective (such as the favourable treatment of directors of legal entities) may
not be revealed as outcomes of the analysis, because they are not reflected in the
available data. A targeted search for such aspects (i.e. on the basis of a prior
hypothesis) will therefore require a hypothesis-verifying approach.
If the quantitative analysis yields evidence of selectivity (i.e. differences in the
treatment of suspects), there will always be a need for a supplemental qualitative
analysis to find conclusive proof of class justice. That is why any future research into
direct selectivity in the criminal justice system should be cyclical in nature, so that
quantitative and qualitative research alternate. First, a quantitative study is carried out
to verify the hypotheses statistically. These hypotheses may have been prepared on
the basis of data mining techniques applied to the available data or on the basis of
available subject expertise. Next, a qualitative study is carried out to find potential
explanations for the identified selectivity. In turn, these explanations may lead to
further hypotheses to serve as input for further quantitative research.
The above findings have led to the following recommendation for future analyses (and
their parameters):

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 66

Recommendation 5:
Policy departments should specify the objective (or even the political objective) of
the analysis to be conducted and primarily focus in the first instance on evidence of
direct selectivity with regard to specific groups for specific decisions and specific
types of offences.
a First, determine which socio-economic traits, which decisions and which offences
warrant investigation from a policy perspective.
b Determine whether to use a hypothesis-forming or hypothesis-verifying
approach, taking into account the available data and subject expertise. Adopt a
cyclical process, so that quantitative and qualitative research alternate.

In conclusion
This exploratory study provides some answers to the question whether class justice in
the Dutch criminal justice system can be quantified, which data can be used to do so
and which analysis techniques are suitable.
To sum up, this study explains that quantifying class justice in the entire criminal
justice system would require lengthy and expensive research. The wide variety of
socio-economic traits of suspects, the offences for which they are sentenced and the
decisions that may be made in the criminal justice system make it impossible to
measure this as a general phenomenon. A first step towards achieving quantitative
results quickly could be to focus primarily on systemic or other direct selectivity in a
limited number of decisions in the system’s preliminary stage. As an added bonus, this
would allow for narrower and more specific parameters for the purpose of data
gathering for quantitative research. Simultaneously, and if the topic is judged to be
sufficiently important, steps could be taken by the relevant Ministry of Justice and
Security policy departments to initiate a separate research programme with a focus on
class justice. This programme would have to be cyclical in nature, so that quantitative
and qualitative research alternate. In this context, it is also important to further define
and operationalise the concept of legitimacy.
This general finding leads to a key recommendation.
Recommendation 6: Policymakers should make clear choices, in consultation with
those politically responsible if necessary, about which elements of the catch-all term
‘class justice’ should be prioritised specifically for further research.
The focus of this exploratory study was class justice in the criminal justice system.
However, the methods and techniques investigated in this study and the
recommendations could be applied just as easily in other areas of the law that may be
just as susceptible to class justice and might be even more suitable for quantitative
analyses. We therefore conclude with a final recommendation for future quantitative
analyses of class justice.
Recommendation 7: Carry out future studies into class justice in other areas of the
law than criminal law as well, for example in civil law.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 67

Literatuur
Aldenderfer, M. S.& Blashfield, R. K. (1984). A review of clustering methods. In Cluster
analysis (pp. 34-62). SAGE Publications, Inc.
https://doi.org/10.4135/9781412983648.
Bezemer, W., & Leerkens, A. (2021). Oververtegenwoordiging verder ontcijferd: Een
kwantitatief onderzoek naar sociale verschillen in verdenkingskans en zelfgerapporteerd crimineel gedrag onder jongeren in Nederland. Politiewetenschap
123.
Boon, A., Van Dorp, M., & De Boer, S. (2018). Oververtegenwoordiging van jongeren
met een migratieachtergrond in de strafrechtketen. Tijdschrift voor Criminologie,
60(3), 268-288.
Choenni, S. (2000). Design and implementation of a genetic-based algorithm for data
mining. In Proceedings of the 26th International Conference on Very Large Data
Bases (pp. 33-42). Z.uitg.
Choenni, S., Bargh, M., Busker, T., & Netten, N. (2022). Data governance in smart
cities: Challenges and solution directions. Journal of Smart Cities and Society, 1,
1-21.
Choenni S., Netten N., Bargh M.S., & Van den Braak, S. (2021) Exploiting Big Data for
Smart Government: Facing the Challenges. In Augusto J.C. (eds), Handbook of
Smart Cities. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-15145-4_82-1.
Bargh, M. S., Netten, N., & Van den Braak, S. (2021). Using data analytics results in
practice: Challenges and solution directions. In F.Davide, A. Gaggioli & G. Misuraca
(Eds.),Perspectives for Digital Social Innovation to Reshape the European Welfare
Systems. Vol 13. (pp. 182-201). IOS Press. https://doi.org/10.3233/STPC200011.
Danziger, S., Levav, J., & Avnaim-Pesso, L. (2011). Extraneous factors in judicial
decisions. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(17), 6889-6892.
De Ridder, J., Woestenburg, N., & Krol, E. (2016). Het stopformulier. Verkenning van
de werking van de registratie van staandehoudingen. Pro Facto.
Engbersen, G., Custers, G., Glas, I., & Snel, E. (2019). Maasstad aan de monitor: De
andere lijstjes van Rotterdam. Erasmus Universiteit Rotterdam.
Glöckner, A. (2016). The irrational hungry judge effect revisited: Simulations reveal
that the magnitude of the effect is overestimated. Judgment and Decision making,
11(6), 601.
Holsheimer, M., & Siebes, A.P.J.M. (1994). Data mining: The search for knowledge in
databases. Department of Computer Science [CS]. CWI.
Leerkes, A., Groeneveld, JJ., & Martinez, R. (2018). Etnische paradoxen:
Zelfgerapporteerde criminaliteit onder Turkse, Marokkaanse en autochtone
Nederlanders in relatie tot politiecijfers Opent extern. Sociologie, 13(2/3), 165-196.
https://doi.org/0.5117/SOC2017.2/3.002.
Lobont, O. R., Nicolescu, A. C., Moldovan, N. C., & Kuloğlu, A. (2017). The effect of
socioeconomic factors on crime rates in Romania: a macro-level analysis. Economic
research-Ekonomska istraživanja, 30(1), 91-111.
Netten, N., Bargh, M.S., & Choenni, S. (2018). Exploiting data analytics for social
services: On searching for profiles of unlawful use of social benefits. In Proceedings
of the 11th International Conference on Theory and Practice of Electronic
Governance (pp. 550–559). ACM.
Rovers, B. (1999). Klassenjustitie. Overzicht van onderzoek naar selectiviteit in de
Nederlandse strafrechtketen. Erasmus Universiteit Rotterdam.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 68

Serie, C. M. B., Van Tilburg, C. A., Van Dam, A., & Ruiter, C. D.(2015). Spousal
assaulters in outpatient mental health care: The relevance of structured risk
assessment. Journal of Interpersonal Violence, 32(11), 1658-1677.
https://dx.doi.org/10.1177/0886260515589932
Tiemeijer, W. (2017). Wat is er mis met maatschappelijke scheidslijnen?
Wetenschappelijke Raad voor het Regeringsbeleid (WRR). WRR-Verkenning 35.
Van den Bos, K., Ansems, L., Schiffelers, M. J., Kerssies, S., Lindeman, J., Bovens, C.
(medew.), Manshanden, L. (medew.), Peters van Neijenhof, F. (medew.), &
Verhoeven, L. (medew.) (2021). Een verkennend kwalitatief onderzoek naar
klassenjustitie in de Nederlandse strafrechtketen. Universiteit Utrecht.
Van den Braak, S.W., Hartman, J., Vink, M., & Leertouwer, E. (2015). Uitstroom van
strafzaken. WODC. Cahiers 2015-4.
Vrooman, J. C., Boelhouwer, J., & Gijsberts, M. (2014). Verschil in Nederland: Sociaal
en Cultureel Rapport 2014. SCP.
Weinshall-Margel, K., & Shapard, J. (2011). Overlooked factors in the analysis of
parole decisions. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(42), E833E833.
Wermink, H., De Keijser, J., & Schuyt, P. (2012). Verschillen in straftoemeting in
soortgelijke zaken: Een kwantitatief onderzoek naar de rol van specifieke
kenmerken van de dader. Nederlands Juristenblad, 87(11), 726-733.
Wermink, H., Van Wingerden, S., Nieuwbeerta, P., & Van Wilsem, J. (2015). Etnisch
gerelateerde verschillen in de straftoemeting. Research Memoranda/Raad voor de
rechtspraak.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 69

Het Wetenschappelijk Onderzoeken Documentatiecentrum (WODC)
is het kennisinstituut voor het
ministerie van Justitie en Veiligheid.
Het WODC doet zelf onafhankelijk
wetenschappelijk onderzoek of laat
dit doen door erkende instituten en
universiteiten, ter ondersteuning
van beleid en uitvoering.

Meer informatie:

www.wodc.nl

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2022-5 | 70