Cahier 2017-2

Jeugddelinquentie in de virtuele wereld
Een nieuw type daders of nieuwe mogelijkheden voor traditionele daders?

J.J. Rokven
G. Weijters
A.M. van der Laan

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 1

Cahier
De reeks Cahier omvat de rapporten van onderzoek dat door en in opdracht van het
WODC is verricht.
Opname in de reeks betekent niet dat de inhoud van de rapporten het standpunt
van de Minister van Veiligheid en Justitie weergeeft.

Alle rapporten van het WODC zijn gratis te downloaden van www.wodc.nl.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 2

Inhoud
Samenvatting — 5
1
1.1
1.2
1.3
1.4
1.5
1.6

Inleiding — 15
Achtergrond — 15
Het gebruik van zelfrapportage voor online delicten — 17
Onderzoeksvragen — 17
Eerder onderzoek kenmerken jeugdige online daders — 19
Het risicofactorenmodel — 20
Leeswijzer — 21

2
2.1
2.2
2.2.1
2.2.2
2.3
2.3.1
2.3.2
2.4

Methode — 23
Onderzoeksgroep — 23
Data — 24
MZJ — 24
Online delinquentie in de MZJ — 24
Operationalisering — 25
Delicten — 25
Risico- en beschermende factoren — 26
Analyses — 31

3
3.1
3.1.1
3.1.2
3.1.3
3.1.4
3.2
3.2.1
3.2.2
3.2.3
3.3

Online en offline daderschap — 33
Online daderschap — 33
Prevalentie van online delicten — 34
Typen online delinquentie — 35
Typen online delinquentie inclusief weinig voorkomende delicten — 36
Groepen zelf gerapporteerde online daders — 37
Samenhang tussen online en offline daderschap — 37
Typen on- en offline delinquentie — 38
Typen on- en offline delinquentie inclusief weinig voorkomende online
delicten — 39
Groepen zelf gerapporteerde online en offline daders — 40
Tot slot — 41

4
4.1
4.1.1
4.1.2
4.1.3
4.1.4
4.2
4.2.1
4.2.2
4.2.3

Profielen van online en offline daders — 43
Verschillen in profiel tussen online en offline daders — 43
Prevalentie online en offline delicten — 45
Bivariate analyses: profielen online en offline daders — 45
Multivariaat: profielen online en offline daders — 46
Samenvattend: verschillen in profiel tussen online en offline daders — 51
Verschillen in profiel tussen cyber- en gedigitaliseerde daders — 52
Bivariate analyses: profielen cyber- en gedigitaliseerde daders — 53
Multivariate analyses: profielen cyber- en gedigitaliseerde daders — 54
Samenvattend: cyber- versus gedigitaliseerde daders — 57

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 3

5
5.1
5.1.1
5.1.2
5.1.3
5.1.4
5.2

5.4
5.4.1
5.4.2
5.4.3
5.5

Verplaatsing van offline naar online delinquentie? — 59
Aanpak verkenning verplaatsingseffect — 60
(On)mogelijkheden MZJ voor het toetsen van het verplaatsingseffect — 61
Ontwikkelingen in offline en online daderschap — 61
Blootstelling en gevoeligheid — 62
Modelschattingen — 63
Ontwikkelingen in zelf gerapporteerd offline en online daderschap onder
jongeren — 63
Ontwikkeling offline daderschap — 64
Ontwikkeling online bedreiging en het versturen van virussen — 65
Samenvattend: verplaatsingseffect op basis van ontwikkelingen — 68
Ontwikkeling in factoren die samenhangen met delinquent gedrag — 68
Blootstelling — 68
Gevoeligheid — 70
Samenvattend: verplaatsingseffect op basis van ontwikkelingen in factoren
die gerelateerd zijn aan delinquent gedrag — 73
Modelschattingen en het verplaatsingseffect — 74
Analyses modelschattingen — 74
Resultaten modelschattingen — 75
Robuustheidscheck — 76
Tot slot — 77

6
6.1
6.2
6.3

Conclusie en discussie — 79
Belangrijkste bevindingen — 80
Beperkingen — 87
Tot slot — 89

5.2.1
5.2.2
5.2.3
5.3
5.3.1
5.3.2
5.3.3

Summary — 91
Literatuur — 101
Bijlagen
1 Samenstelling vande begeleidingscommissie — 105
2 Overzicht delicten uit de MZJ — 107
3 Uitkomsten HOMALS-analyse — 109
4 Tabellen bij hoofdstuk 4 — 110
5 Tabellen bij hoofdstuk 5 — 117

4 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Samenvatting
Achtergrond
De huidige aanpak van de jeugdcriminaliteit is vooral gericht op traditionele vormen
van criminaliteit. Jongeren spenderen echter steeds meer tijd online en de vraag is
in hoeverre hun delinquente gedrag zich ook verplaatst naar de virtuele wereld. Het
doel van dit onderzoek is om een beeld te krijgen van de kenmerken van jongeren
die in de Monitor Zelfgerapporteerde Jeugdcriminaliteit (MZJ) hebben aangegeven
online delicten te plegen. Daarnaast hebben we geprobeerd een eerste indicatie te
geven van de mate waarin delinquent gedrag van jongeren zich verplaatst van de
straat naar de virtuele wereld.
We vertalen cybercrime in dit onderzoek als online delinquentie. We hanteren niet
de term criminaliteit, aangezien we gebruikmaken van zelf gerapporteerde delicten.
Deze delicten variëren van bagatelfeiten tot vervolgbaar gedrag, zelfs binnen een
zelfde delict. Binnen online delinquentie maken we verder het onderscheid tussen
gedigitaliseerde en cyberdelinquentie. Gedigitaliseerde delinquentie heeft betrekking
op traditionele delicten waarbij gebruik wordt gemaakt van informatie- en communicatietechnologie (ICT), zoals online bedreiging, sexting en online fraude. Bij cyberdelinquentie gaat het om delicten waarbij ICT zowel doel als middel is. Hieronder
worden delicten als het versturen van virussen en het plegen van DDoS-aanvallen
verstaan.
Het is van belang inzicht te verkrijgen in de kenmerken van online daders en hun
overeenkomsten en verschillen met traditionele daders, aangezien er bij overeenkomsten tussen daders van verschillende typen delicten soortgelijke aanpakken
mogelijk zijn, terwijl verschillen tussen verschillende typen daders vragen om aparte
aanpakken. De vraag hierbij is in hoeverre jongeren die online delicten rapporteren,
verschillen van jongeren die offline delicten zeggen te plegen en van jongeren die
zowel online als offline delicten zeggen te plegen. Hierbij gaat het om verschillen
in termen van demografische kenmerken en risico- en beschermende factoren.
Anders gezegd, hebben jeugdige online daders een ander (risico)profiel dan jeugdige offline daders en dan jeugdige daders die zowel online als offline delicten zeggen te plegen? En, voortbordurend op het gemaakte onderscheid tussen gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie; hebben daders van gedigitaliseerde
jeugddelinquentie en jeugdige daders van cyberdelinquentie een vergelijkbaar
(risico)profiel?
De achterliggende vraag van dit onderzoek is of de geconstateerde daling in jeugdcriminaliteit (deels) te verklaren valt, doordat jongeren overstappen van het plegen
van offline delicten naar het plegen van online delicten. Door het profiel van on- en
offline daders in termen van risico- en beschermende factoren te onderzoeken en
daarbij een vergelijking in de tijd te maken, proberen we na te gaan of online
daders een nieuw type daders zijn of dat hetzelfde type jongeren dat eerst offline
delicten pleegde nu online delicten pleegt. Hiermee kan een eerste indicatie gegeven
worden of er sprake is van een verschuiving van offline naar online delinquentie.
Op de volgende drie onderzoeksvragen wordt een antwoord gezocht in dit
onderzoek:
1 Wat is het profiel van jeugdige daders van zelf gerapporteerde gedigitaliseerde
delinquentie en zelf gerapporteerde cyberdelinquentie?
2 Waarin onderscheidt het profiel van (de verschillende groepen) jeugdige online
daders zich van daders van offline jeugddelinquentie?

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 5

3 In hoeverre is er sprake van een verplaatsing van offline naar online delinquentie
onder jongeren?
Voor de beantwoording van de onderzoeksvragen hebben we gebruikgemaakt van
drie metingen (2005, 2010 en 2015) van de Monitor Zelfgerapporteerde Jeugdcriminaliteit (MZJ). De MZJ is een cross-sectionele zelfrapportage studie onder een
landelijk representatieve steekproef van jongeren in de leeftijd van 10 tot en met
22 jaar. In dit onderzoek hebben we ons uitsluitend gericht op 12- tot en met 22jarigen aangezien jongeren onder de 12 jaar in Nederland niet strafrechtelijk vervolgd kunnen worden.
De eerste twee onderzoeksvragen hebben we beantwoord met behulp van de in
2015 uitgevoerde meting van de MZJ. In de metingen in 2005 en 2010 van de MZJ
is naar een beperkt aantal online delicten gevraagd, te weten (illegaal) downloaden,
online bedreiging en het verspreiden van virussen. In de MZJ-2015 is het aantal
online delicten waarnaar gevraagd wordt, uitgebreid naar elf delicten: zes daarvan
hebben betrekking op gedigitaliseerde delicten en vijf op cyberdelicten. De online
delicten waarnaar gevraagd is in de MZJ-2015 staan weergegeven in tabel S1.
Voor het beantwoorden van de derde onderzoeksvraag hebben we naast de meting
uit 2015 ook gebruikgemaakt van de eerdere metingen van de MZJ: de meting uit
2005 en de meting uit 2010. In alle drie de metingen van de MZJ is gevraagd naar
traditionele offline delicten en zijn grotendeels dezelfde risico- en beschermende
factoren gemeten. Omdat in de eerdere metingen van de MZJ alleen jeugdigen
onder de 18 jaar zijn bevraagd, beperken we ons bij de derde onderzoeksvraag tot
de groep 12- tot en met 17-jarigen.
Tabel S1

Online delicten in de MZJ-2015

Gedigitaliseerde delicten
Heb je weleens via een sms, e-mail of in een chatbox iemand een bericht gestuurd met de bedoeling hem of
haar bang te maken?
Heb je weleens via andere sociale media zoals WhatsApp, Facebook, Twitter, Instagram of Snapchat iemand
een bericht gestuurd met de bedoeling hem of haar bang te maken?
Heb je weleens iets verkocht via internet, het geld gekregen van de koper, maar het artikel nooit
opgestuurd?
Heb je weleens iets gekocht en ontvangen via internet, maar nooit betaald?
Heb je weleens via internet of je telefoon seksueel getinte foto’s of filmpjes verspreid van iemand anders
terwijl diegene nog geen 18 jaar was?
Heb je weleens jezelf voorgedaan als iemand anders op internet?
Cyberdelicten
Heb je weleens met opzet via internet of per e-mail virussen rondgestuurd naar andere computers?
Heb je weleens ingelogd op een computer, e-mailaccount of sociale netwerksite van iemand anders zonder
dat diegene hiervan wist?
Heb je weleens geprobeerd een website of een e-mailbox plat te leggen door enorme hoeveelheden
informatie daarnaar toe te sturen?
Heb je weleens iemand zijn wachtwoord veranderd zodat diegene niet meer kon inloggen?
Heb je weleens op iemand anders z’n computer of profiel ingelogd en hier gegevens in veranderd of gewist
zonder dat diegene daarvan wist?

6 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Belangrijkste bevindingen
Welke typen online delinquentie zijn er te onderscheiden op basis van de
MZJ-2015?
Om meer inzicht te krijgen in de kenmerken van online daders, hebben we allereerst gekeken welke typen online delinquentie er methodologisch te onderscheiden
zijn. We zijn nagegaan of het verwachte onderscheid tussen gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie ook op basis van de MZJ-2015 te maken is.
 Op basis van de delictvragen uit de MZJ-2015 zijn twee typen online delinquentie
te onderscheiden: gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie.
 Gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie onderscheiden zich ook van
offline delinquentie op basis van de MZJ-2015.
 Opvallend is dat het item ‘jezelf voordoen als iemand anders op het internet’ tot
de cyberdelicten wordt gerekend, waar eerder onderzoek dit item op theoretische
gronden tot de gedigitaliseerde delicten heeft gerekend.
Op basis van dit onderscheid hebben we de jongeren ingedeeld in verschillende
groepen. In figuur S1 wordt een weergave gegeven van de groepen jeugdige daders
die we onderscheiden op basis van de gevonden typen on- en offline delinquentie.
Voor elk van de groepen hebben we een profiel vastgesteld en zijn we nagegaan
waarin zij zich van elkaar onderscheiden wat betreft risico- en beschermende factoren en geslacht, leeftijd en herkomst.
Figuur S1 Onderscheiden typen on- en offline daders
12- t/m 22-jarigen

Alle
jongeren

Gedigitaliseerde
daders
Offline
daders

Online
daders

Cyberdaders

Profielen van jeugdige online daders
Als eerste zijn we nagegaan wat het profiel is van jeugdige daders van zelf gerapporteerde gedigitaliseerde delicten en jeugdige daders van zelf gerapporteerde
cyberdelicten wat betreft hun risico- en beschermende factoren en geslacht, leeftijd en herkomst. We onderscheiden hierbij de volgende drie groepen: jongeren die
alleen cyberdelicten zeggen te plegen, jongeren die alleen gedigitaliseerde delicten
rapporteren en jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten melden.
 In totaal geeft 28,3% van de jongeren aan in de twaalf maanden voorafgaand
aan de MZJ een online delict te hebben gepleegd. Daarvan rapporteert 16,7%

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 7

alleen cyberdelicten, 5,2% zegt alleen gedigitaliseerde delicten te plegen en 6,4%
rapporteert zowel gedigitaliseerde als cyberdelicten.
Voor de leesbaarheid spreken we in het vervolg over gedigitaliseerde daders, cyberdaders en jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen.
Minderjarigen (12- tot en met 17-jarigen)
 Cyberdaders worden ten opzichte van de twee andere groepen daders gekenmerkt door een grotere kans om veel te gamen, offline delinquentie af te keuren,
open te zijn naar hun ouders en weinig vrienden te hebben die gedigitaliseerde
delicten plegen.
 Gedigitaliseerde daders kenmerken zich ten opzichte van de twee andere groepen
daders doordat ze een lagere kans hebben om slachtoffer te zijn geweest van
cyberdelicten.
 Jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen, worden
ten opzichte van de twee andere groepen daders gekenmerkt door het meest
ernstige risicoprofiel, dat wil zeggen een grotere aanwezigheid van risicofactoren
en het ontbreken van beschermende factoren. Deze groep wordt gekenmerkt
door een grotere kans op het goedkeuren van offline delinquentie, een kleinere
kans op openheid naar hun ouders toe en een grotere kans op het hebben van
vrienden die gedigitaliseerde delicten plegen. Meisjes en jongeren van niet-Nederlandse herkomst hebben een grotere kans om tot de groep te behoren die zowel
cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen dan jongens en jongeren van
Nederlandse herkomst.
Jongvolwassenen (18- tot en met 22-jarigen)
 Jongvolwassen cyberdaders hebben ten opzichte van de twee andere groepen
daders een kleinere kans om slachtoffer te zijn geweest van offline delicten en om
vrienden te hebben die (gedigitaliseerde of offline) delicten plegen.
 Bij gedigitaliseerde daders vinden we ten opzichte van de twee andere groepen
daders geen significante samenhangen met risico- en beschermende factoren.
 Ook onder jongvolwassenen vinden we het meest ernstige risicoprofiel bij de
groep die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten rapporteren. Jongeren in deze
groep hebben ten opzichte van de twee andere groepen daders een grotere kans
op het hebben van een lage mate van zelfcontrole, om slachtoffer te zijn geweest
van offline delicten, om vrienden te hebben die gedigitaliseerde delicten plegen
en om van Nederlandse herkomst te zijn.
Verschillen in de profielen van jeugdige daders van gedigitaliseerde
delinquentie en jeugdige daders van cyberdelinquentie
Naast het vaststellen van de profielen van jeugdige online daders, zijn we ook nagegaan waarin de profielen van zelf gerapporteerde cyberdaders en zelf gerapporteerde gedigitaliseerde daders zich van elkaar onderscheiden. De belangrijkste
verschillen tussen cyberdaders en gedigitaliseerde daders en tussen cyberdaders
en de groep die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen voor
minderjarigen staan samengevat in tabel S2 en voor jongvolwassenen in tabel S3.
Minderjarigen (12- tot en met 17-jarigen)
 Er blijkt een duidelijk verschil tussen het profiel van cyberdaders en gedigitaliseerde daders.
 Cyberdaders hebben een grotere kans om veel te gamen, offline delinquentie af
te keuren, open te zijn naar ouders en minder vrienden te hebben die gedigitali-

8 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

seerde delicten plegen dan gedigitaliseerde daders en jongeren die zowel cyberals gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen.
 Cyberdaders hebben verder een grotere kans om slachtoffer te zijn van cyberdelicten dan de groep gedigitaliseerde daders.
 De groep cyberdaders onderscheidt zich van de groep jongeren die zowel cyberals gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen, doordat de kans groter is dat het
gaat om jongens en om jongeren van Nederlandse herkomst.
Tabel S2

Onderscheid profiel cyberdaders versus profiel gedigitaliseerde
daders en profiel cyber- en gedigitaliseerde daders voor 12- tot
en met 17-jarigen

Cyberdaders versus gedigitaliseerde daders

Cyberdaders versus cyber- en gedigitaliseerde
daders

Risico- en beschermende factoren

Risico- en beschermende factoren

Meer gamen

Meer gamen

Keuren offline delinquentie meer af

Keuren offline delinquentie meer af

Vaker slachtoffer cyberdelicten
Meer openheid naar ouders

Meer openheid naar ouders

Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden

Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden

Controlevariabelen

Controlevariabelen

-

Vaker jongens
Vaker van Nederlandse afkomst

Jongvolwassenen (18- tot en met 22-jarigen)
 De groep cyberdaders kent een minder risicovol profiel dan de groep gedigitaliseerde daders en de groep die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zegt te
plegen.
 Cyberdaders worden gekenmerkt door een kleinere kans op slachtofferschap van
offline delicten en het hebben van offline en gedigitaliseerde delinquente vrienden
in vergelijking met de groep gedigitaliseerde daders en de groep jongeren die
zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen.
 In vergelijking met de groep gedigitaliseerde daders heeft de groep cyberdaders
een kleinere kans om te gamen en zijn ze ouder.
 In vergelijking met de groep jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde
delicten zeggen te plegen, heeft de groep cyberdaders verder nog een grotere
kans op een hoge mate van zelfcontrole.
Tabel S3

Onderscheid profiel cyberdaders versus profiel gedigitaliseerde
daders en profiel cyber- en gedigitaliseerde daders voor 18- tot
en met 22-jarigen

Cyberdaders versus gedigitaliseerde daders

Cyberdaders versus cyber- en gedigitaliseerde
daders

Risico- en beschermende factoren

Risico- en beschermende factoren
Hoge mate van zelfcontrole

Minder gamen
Minder slachtoffer offline delicten

Minder slachtoffer offline delicten

Minder offline delinquente vrienden

Minder offline delinquente vrienden

Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden

Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden

Controlevariabelen

Controlevariabelen

Meer 21- en 22-jarigen

-

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 9

Verschillen in de profielen tussen jeugdige online daders en jeugdige offline
daders
Vervolgens zijn we nagegaan in hoeverre de profielen van jeugdige online daders
verschillen van de profielen van jeugdige offline daders en van jeugdige daders
die zowel offline als online delicten melden. We maken voor het onderscheid met
het profiel van offline daders niet het onderscheid tussen cyberdaders en gedigitaliseerde daders, omdat deze groepen (nadat er ook rekening wordt gehouden met
het plegen van offline delicten) in onze steekproef afzonderlijk te weinig voorkomen
om betekenisvolle resultaten te krijgen. In totaal onderscheiden we vier groepen:
jongeren die geen delicten zeggen te plegen, jongeren die alleen online delicten
rapporteren, jongeren die alleen offline delicten rapporteren en jongeren die zowel
online als offline delicten zeggen te plegen.
 De grootste groep wordt gevormd door jongeren die geen delicten rapporteren in
de twaalf maanden voorafgaand aan de afname van de MZJ (54,3%). Van de jongeren geeft 17,4% aan alleen offline delicten te plegen, 9,5% van de jongeren
geeft aan alleen online delicten te plegen en 18,8% van de jongeren geeft aan
naast online delicten ook offline delicten te plegen.
Uit de resultaten blijkt dat jongeren die geen delicten rapporteren, worden gekenmerkt door het meest beschermende en minst risicovolle profiel, terwijl jongeren
die zowel online als offline delicten melden het meest risicovolle profiel kennen wat
betreft de aanwezigheid van risicofactoren en het ontbreken van beschermende
factoren. Jongeren die alleen online of alleen offline delicten zeggen te plegen,
vallen wat betreft risicoprofiel tussen deze twee extremen. Dit geldt zowel voor
minderjarigen als voor jongvolwassenen. De belangrijkste verschillen tussen online
daders en offline daders en tussen online daders en jongeren die zowel online als
offline delicten zeggen te plegen voor minderjarigen staan samengevat in tabel S4
en voor jongvolwassen in tabel S5.
Minderjarigen (12- tot en met 17-jarigen)
 Drugsgebruik en een positieve houding ten opzichte van offline delinquentie
hangen samen met een kleinere kans om tot de groep online daders te behoren
dan tot de groep offline daders.
 Meisjes en jongeren van Nederlandse herkomst hebben in vergelijking met jongens en jongeren van niet-Nederlandse herkomst juist een grotere kans om tot
de groep online daders te behoren dan tot de groep offline daders.
 We zien meer verschillen tussen de groep online daders en de groep die zowel
online als offline delicten zeggen te plegen.
 Online daders worden gekenmerkt door een kleinere kans op het gebruik van
drugs, het goedkeuren van offline delinquentie, het hebben van (offline en gedigitaliseerde) delinquente vrienden en een grotere kans op tevredenheid met school
dan jongeren die zowel online als offline delicten zeggen te plegen.

10 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Tabel S4

Onderscheid profiel online daders versus profiel offline daders
en profiel on- en offline daders voor 12- tot en met 17-jarigen

Online daders versus offline daders

Online daders versus on- en offline daders

Risico- en beschermende factoren

Risico- en beschermende factoren

Minder drugsgebruik

Minder drugsgebruik

Keuren offline delinquentie meer af

Keuren offline delinquentie meer af
Minder offline delinquente vrienden
Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden
Meer tevredenheid met school

Controlevariabelen

Controlevariabelen

Vaker meisjes

-

Meer van Nederlandse afkomst

Jongvolwassenen (18- tot en met 22-jarigen)
 De groep online daders kent een minder risicovol profiel dan de groep offline
daders en de groep die zowel online als offline delicten zeggen te plegen.
 Online daders hebben een grotere kans op een hoge mate van zelfcontrole en
een kleinere kans op drugsgebruik, slachtofferschap van offline delicten en het
hebben van offline delinquente vrienden dan offline daders.
 In vergelijking met de groep jongeren die zowel online als offline delicten zeggen
te plegen is de kans kleiner dat de groep online daders wordt gekenmerkt door
het gebruik van drugs, slachtofferschap van offline delicten, het hebben van offline delinquente vrienden, veel online activiteiten, en het goedkeuren van gedigitaliseerde delinquentie.
Tabel S5

Onderscheid profiel online daders versus profiel offline daders
en profiel on- en offline daders voor 18- tot en met 22-jarigen

Online daders versus offline daders

Online daders versus on- en offline daders

Risico- en beschermende factoren

Risico- en beschermende factoren

Hoge mate van zelfcontrole
Minder drugsgebruik

Minder drugsgebruik

Minder slachtoffer offline delicten

Minder slachtoffer offline delicten

Minder offline delinquente vrienden

Minder offline delinquente vrienden
Minder online activiteiten
Keuren gedigitaliseerde delinquentie meer af

Controlevariabelen

Controlevariabelen

-

-

Verplaatsing van offline delinquentie naar online delinquentie?
Als laatste zijn we in dit onderzoek nagegaan of er aanwijzingen zijn te vinden voor
een verplaatsing van het plegen van offline delicten naar het plegen van online
delicten onder jongeren die hebben deelgenomen aan de MZJ. Een verplaatsing van
het plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten wordt genoemd
als een mogelijke verklaring voor de geconstateerde daling van offline jeugddelinquentie. Indien deze verklaring klopt, dan is het de verwachting dat jongeren die
eerder offline delicten pleegden dit over de tijd in mindere mate doen en in plaats
daarvan (ook) online delicten zijn gaan plegen. De gegevens van de verschillende
metingen van de MZJ bieden echter niet de mogelijkheid om de (mogelijke) verplaatsing van offline delinquentie naar online delinquentie op een directe manier te
toetsen. Hiervoor zijn longitudinale data nodig waarbij dezelfde jongeren op regel-

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 11

matige basis gevraagd worden naar dezelfde delicten. De MZJ is een cross-sectionele studie die in meerdere jaren is uitgevoerd. Verder is het aantal online delicten
waarnaar gevraagd wordt, bij de laatste meting van de MZJ uitgebreid van drie naar
elf delicten. Hierdoor is het niet mogelijk om de ontwikkelingen in online delinquentie voor alle elf delicten over de tijd te geven.
Het is wel mogelijk om op basis van de gegevens uit de MZJ een eerste indicatie te
geven voor het veronderstelde verplaatsingseffect. De traditionele, offline delicten
waarnaar gevraagd wordt in de MZJ, zijn namelijk niet veranderd in de verschillende
metingen van de MZJ. Daarnaast is in alle drie de metingen van de MZJ gevraagd
naar nagenoeg dezelfde risico- en beschermende factoren die samenhangen met het
plegen van delicten.
Op basis van de mogelijkheden die de verschillende metingen van de MZJ bieden,
zijn we op drie manieren nagegaan of er aanwijzingen zijn voor een verplaatsing
van offline delinquentie naar online delinquentie onder jongeren.
Ontwikkelingen in offline en online daderschap
Ten eerste hebben we gekeken naar ontwikkelingen in de prevalentie en frequentie
van het plegen van offline delicten en de twee online delicten, online bedreiging en
het versturen van virussen die in alle drie de metingen van de MZJ voorkomen.
Deze ontwikkelingen in zelf gerapporteerd offline daderschap en online bedreiging
en het versturen van virussen wijzen echter niet in de richting van een verplaatsing
van het plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten. Hoewel we
in overeenstemming met eerder onderzoek een daling observeren in de prevalentie
en frequentie van zelf gerapporteerd offline daderschap, vinden we geen aanwijzingen dat jongeren over de tijd in meerdere mate virussen zijn gaan versturen of
online zijn gaan bedreigen. De prevalentie van online bedreiging en het versturen
van virussen is gelijk gebleven, terwijl de frequentie waarmee jongeren aangeven
deze twee online delicten te plegen is afgenomen over de tijd. We onderstrepen
hierbij dat we slechts hebben gekeken naar een beperkt aantal online delicten.
Bloostelling en gevoeligheid
Ten tweede hebben we gekeken of er aanwijzingen zijn voor het veronderstelde
verplaatsingseffect op basis van ontwikkelingen in factoren die gerelateerd zijn aan
zelf gerapporteerd delinquent gedrag. We hebben hierbij specifiek gekeken naar
veranderingen in de mate waarin jongeren worden blootgesteld aan risicofactoren
die samenhangen met het plegen van delicten (i.e., blootstelling) en naar de mate
waarin de samenhang tussen risicofactoren en offline delicten, offline bedreiging en
online bedreiging is veranderd over de tijd (i.e., gevoeligheid). Bij een verplaatsing
naar online delinquentie valt te verwachten dat risicofactoren die samenhangen met
offline delinquentie over de tijd in sterkere mate samenhangen met online delinquentie (i.e., een verandering in de gevoeligheid). De resultaten wijzen echter niet
in de richting van een verplaatsing van het plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten: de samenhang tussen de verschillende factoren en offline
delinquent gedrag, offline bedreiging en online bedreiging is niet veranderd over de
tijd. Wel zien we dat jongeren over de tijd in mindere mate zijn blootgesteld aan
risicofactoren die samenhangen met delinquent gedrag. Dit biedt vooral een mogelijke verklaring voor de afname in zelf gerapporteerd (offline) daderschap over de
tijd.
Modelschattingen
Als laatste hebben we gebruikt gemaakt van modelschattingen. Hierbij is een risicoprofiel gemaakt voor het wel of niet plegen van offline delicten op basis van de MZJ2010. Aan de hand van dit risicoprofiel is voor jongeren in 2015 een voorspelling

12 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

gedaan of ze wel of geen offline delicten plegen. Vervolgens is deze voorspelling
afgezet tegen de waargenomen indeling in zelf gerapporteerd on- en offline daderschap. Zo zijn we nagegaan of jongeren waarvan op basis van hun risicoprofiel
verwacht wordt dat ze offline delicten plegen ook daadwerkelijk aangeven offline
delicten te plegen, of dat ze zijn overgestapt naar het plegen van online delicten,
of dat ze naast offline delicten ook online delicten zeggen te plegen. De resultaten
gebaseerd op de modelschattingen laten enige ondersteuning zien voor de stelling
dat er bij jongeren met een vergelijkbaar risicoprofiel in 2015 als in 2010 sprake is
van een verplaatsing van offline naar online daderschap, al zien we de verwachte
verplaatsing slechts terug bij een kleine groep jongeren.
Op basis van deze drie methoden om het veronderstelde verplaatsingseffect van het
plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten onder jongeren na te
gaan, vinden we dus maar beperkte ondersteuning voor een verplaatsing van het
plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten onder jongeren.
Alleen bij de modelschattingen vinden we enige ondersteuning voor het veronderstelde verplaatsingseffect. Hierbij dient opgemerkt te worden dat de eerste twee
methoden zijn gebaseerd op een zeer beperkt en selectief aantal online delicten.

Tot slot
Onze resultaten laten zien dat op basis van zelfrapportagegegevens onder een
representatieve steekproef onder 12- tot en met 22-jarige Nederlandse jongeren
het onderscheid tussen gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie te maken
valt. Ook onderscheiden deze typen online delinquentie zich van offline delinquentie.
Verder zien we duidelijke verschillen tussen jongeren die offline delicten rapporteren
en jongeren die online delicten rapporteren wat betreft hun profiel op basis van
risico- en beschermende factoren. Jongeren die zowel offline als online delicten
zeggen te plegen, kennen het meest risicovolle profiel wat betreft aanwezigheid
van risicofactoren en het ontbreken van beschermende factoren in vergelijking met
jongeren die alleen offline of alleen online delicten rapporteren. Binnen de groep
online daders kennen de jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten
rapporteren het meest risicovolle profiel. Van de online daders hebben cyberdaders
op basis van zelfrapportagegegevens het minst risicovolle profiel, dat wil zeggen dat
we bij deze groep meer beschermende en minder risicofactoren vinden in vergelijking met de andere groepen daders. Dit wijst erop dat het hier mogelijk gaat om
een nieuw type daders.
Dat bij de groep zelf gerapporteerde cyberdelinquenten het minst risicovolle profiel
wordt gevonden, kan erop wijzen dat relevante risicofactoren voor jeugdige cyberdelinquenten in de huidige meting van de MZJ ontbreken. Om de profielen van
online daders na te gaan is nu gebruikgemaakt van het risicofactorenmodel. Dit
model is ontwikkeld om te begrijpen waarom jongeren overgaan tot het plegen van
offline delinquentie. We hebben gezien dat een deel van de gevonden samenhangen
ook opgaat voor zelf gerapporteerde online delinquentie. De vraag is echter of niet
ook gezocht moet worden naar nieuwe verklaringen of nieuwe theorieën met betrekking tot online delinquentie. Hierbij kan gedacht worden aan het uitbreiden van het
risicofactorenmodel met een digitaal domein. Digitale risico- en beschermende factoren, zoals sociale mediagebruik, digitale tijdsbesteding en programmeervaardigheden, ontbreken nog vaak in onderzoek naar online daderschap, ondanks dat
jongeren steeds meer tijd online doorbrengen.
Om na te gaan of onze resultaten overeind blijven als ook gekeken wordt naar
andere bronnen dan zelfrapportagegegevens, bevelen we verder aan om nader te

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 13

onderzoeken hoe in politie- en justitieregistraties het onderscheid gemaakt kan
worden tussen offline en online delinquentie. Als alternatief kan ook op zoek gegaan
worden naar alternatieve (online) bronnen, zoals gegevens uit sociale media, om
online delinquentie onder jongeren te meten.
Als laatste zijn we in dit onderzoek nagegaan of er aanwijzingen te vinden zijn voor
een verplaatsing van het plegen van offline delicten naar het plegen van online
delicten onder jongeren die hebben deelgenomen aan de MZJ. Alleen de resultaten
gebaseerd op de modelschattingen laten enige ondersteuning zien voor de stelling
dat er sprake is van een verplaatsing van offline naar online daderschap, al zien we
de verwachte verplaatsing slechts terug bij een kleine groep jongeren.
Concluderend, onze resultaten bieden een eerste inzicht in de wijze waarop jeugdige
daders van online delicten (zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten) verschillen
van jeugdige offline daders. Op basis van zelfrapportage gegevens onder een representatieve steekproef van Nederlandse jongeren blijken vooral jeugdige daders van
cyberdelicten een aparte groep daders te zijn die gekenmerkt wordt door andere
kenmerken dan daders van traditionele offline delicten. Met name voor de groep
cyberdaders is het dus nog maar de vraag of bestaande interventies te gebruiken
zijn om hen te weerhouden van het (opnieuw) plegen van online delicten. Verder
vinden we beperkte ondersteuning voor een verplaatsing van het plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten onder jongeren in de MZJ. Om een
beter inzicht te krijgen in het veronderstelde verplaatsingseffect, is het aan te bevelen dit effect ook te toetsen op basis van andere databronnen.

14 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

1

Inleiding

1.1

Achtergrond

Sinds 2007 laat de geregistreerde criminaliteit onder 12- tot en met 22-jarigen in
Nederland een sterke afname zien (Van der Laan & Goudriaan, 2016). Door deze
sterke daling lijkt de urgentie voor de aanpak van jeugdcriminaliteit af te nemen
en te verschuiven naar andere vormen van criminaliteit, zoals high impact crimes
en hotgroups. Echter, in de geregistreerde criminaliteit wordt hoofdzakelijk naar
traditionele, offline criminaliteit gekeken. Ook de aanpak van de jeugdcriminaliteit
is momenteel vooral gericht op traditionele vormen van criminaliteit. Eén van de
genoemde verklaringen voor de daling van de criminaliteit onder jongeren is dat
zij overstappen van het plegen van traditionele offline delicten naar het plegen van
online delicten (Van Ham, Bervoets & Ferwerda, 2015; Tcherni et al., 2016).
Box 1

Gebruikte terminologie

Met betrekking tot cybercrime wordt vaak het onderscheid gemaakt tussen cybercriminaliteit en gedigitaliseerde criminaliteit. Cybercriminaliteit wordt in wetenschappelijke literatuur ook wel beschreven als cybercrime in enge zin (Zebel et al., 2013)
of cyber-dependent criminaliteit (Holt & Bossler, 2016; McGuire & Dowling, 2013)
en heeft betrekking op criminaliteit waarbij ICT zowel doel als middel is. Onder
cybercriminaliteit worden delicten als het versturen van virussen en het plegen van
DDoS-aanvallen verstaan.
Gedigitaliseerde criminaliteit wordt in de wetenschappelijke literatuur ook wel cybercrime in ruime zin (Zebel et al., 2013) of cyber-enabled criminaliteit genoemd (Holt
& Bossler, 2016; McGuire & Dowling, 2013) en heeft betrekking op traditionele
delicten waarbij gebruik wordt gemaakt van ICT-middelen. Hieronder vallen delicten
zoals online bedreiging, sexting, online radicalisering en online fraude.
In de WODC-onderzoeken op basis van de Monitor Zelfgerapporteerde Jeugdcriminaliteit (MZJ) (Van der Laan & Beerthuizen, 2016; Van der Laan, Beerthuizen &
Weijters, 2016; Beerthuizen, Tollenaar & Van der Laan, 2017) gebruiken we de
termen ‘online delinquentie’ of ‘cyber- en gedigitaliseerde delinquentie’ als vertaling
van cybercrime. We hanteren niet de term criminaliteit, aangezien we gebruikmaken
van zelf gerapporteerde delicten. Deze delicten variëren van bagatelfeiten tot vervolgbaar gedrag, zelfs binnen een zelfde delict.
Wanneer we in dit onderzoek spreken van online delicten, dan bedoelen we de verzameling delicten die gerekend worden tot cyberdelinquentie of gedigitaliseerde
delinquentie. We spreken van cyberdelicten wanneer we het hebben over delicten
die gerekend worden tot cyberdelinquentie. We gebruiken de term gedigitaliseerde
delicten wanneer we delicten bedoelen die gerekend worden tot gedigitaliseerde
delinquentie. Bij delicten die tot de traditionele vormen van delinquentie worden
gerekend, gebruiken we de term offline delicten. Waar het over daders gaat spreken
we over online of offline daderschap.
Over het voorkomen van online criminaliteit onder jongeren is nog veel onbekend.
Zo is weinig bekend over de mate waarin en de wijze waarop jongeren zich inlaten
met deze vorm van criminaliteit (Zebel et al., 2013). Uit de meest recente meting
van de Monitor Jeugdcriminaliteit (Van der Laan & Goudriaan, 2016) blijkt dat op
basis van door politie of justitie geregistreerde informatie nauwelijks zicht is op het

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 15

aandeel jeugdigen dat betrokken is bij cyber- of gedigitaliseerde criminaliteit. In
2014 bleek minder dan 1% van alle jeugdige verdachten te zijn vervolgd voor online
criminaliteit wat neerkomt op 0,01% van alle 12- tot en met 22-jarigen. Uit zelfrapportage gegevens blijkt daarentegen dat ongeveer een derde van de 12- tot en met
22-jarigen aangeeft in het voorafgaande jaar online een delict te hebben gepleegd
(Van der Laan & Beerthuizen, 2016).
Met voorliggend onderzoek willen we bijdragen aan inzichten in de kenmerken van
jeugdige (12- tot en met 22-jarige) online daders. Ook gaan we na in hoeverre jongeren die online delicten zeggen te plegen verschillen van jongeren die traditionele,
offline delicten rapporteren. Hiervoor maken we gebruik van de in 2015 uitgevoerde
meting van de Monitor Zelfgerapporteerde Jeugdcriminaliteit (MZJ).
De MZJ is een cross-sectionele zelfrapportage studie onder Nederlandse jongeren
waarin vragen worden gesteld over delinquent gedrag en risico- en beschermende
kenmerken. De MZJ wordt eens in de vijf jaar uitgevoerd als onderdeel van de
Monitor Jeugdcriminaliteit (MJC). Met zelfrapportage van daderschap wordt inzicht
verkregen in een deel van het daderschap van delinquent en crimineel gedrag dat
niet bij politie of justitie bekend is en vormt daarmee een belangrijke aanvulling op
de informatie over door politie en justitie geregistreerde criminaliteit (Weijters, Van
der Laan & Kessels, 2016).
Het is van belang inzicht te verkrijgen in de kenmerken van online daders en hun
overeenkomsten en verschillen met traditionele offline daders, aangezien er bij
overeenkomsten tussen daders van verschillende typen delicten soortgelijke aanpakken mogelijk zijn, terwijl verschillen tussen verschillende typen daders vragen
om aparte aanpakken. De vraag hierbij is in hoeverre de kenmerken van jongeren
die online delicten rapporteren anders zijn dan de kenmerken van jongeren die offline delicten zeggen te plegen en van jongeren die zowel offline als online delicten
zeggen te plegen. Hebben jeugdige online daders een ander profiel dan jeugdige
offline daders? En, voortbordurend op het onderscheid dat in de literatuur wordt
gemaakt tussen gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie; hebben daders
van gedigitaliseerde delinquentie en jeugdige daders van cyberdelinquentie een
vergelijkbaar profiel? Voor de profielen van de verschillende typen daders kijken we
naar de kenmerken van jongeren waarvan uit de literatuur is gebleken dat ze de
kans op crimineel gedrag vergroten of juist verkleinen, ook wel risico- en beschermende factoren genoemd. We gaan daarbij uit van het biopsychosociaal model van
Bronfenbrenner (1977).
De achterliggende vraag van dit onderzoek is of de geconstateerde daling van de
jeugddelinquentie (deels) te verklaren valt, doordat jongeren overstappen van het
plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten. Deze vraag is met
het beschikbare onderzoeksmateriaal niet direct te beantwoorden. Daarvoor is het
nodig trendgegevens over online delicten in de tijd te hebben. Die informatie ontbreekt, al is het maar omdat sommige vormen van online delinquentie nieuw zijn.
Door na te gaan hoe zelf gerapporteerde daders van verschillende typen delinquentie gekenmerkt worden en een vergelijking in de tijd te maken, proberen we na te
gaan of online daders een nieuw type daders zijn of dat hetzelfde type daders dat
eerst offline delicten pleegde nu online delicten pleegt. Hiermee kan een eerste
indicatie gegeven worden of er sprake is van een verplaatsing van offline naar
online delinquentie. Om deze vraag te beantwoorden maken we naast de meting
van 2015 ook gebruik van eerdere metingen van de MZJ: de meting van de MZJ uit
2005 (Van der Laan & Blom, 2006) en de meting van de MZJ uit 2010 (Van der Laan
& Blom, 2011).

16 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

1.2

Het gebruik van zelfrapportage voor online delicten

In dit rapport maken we gebruik van gegevens uit de MZJ-2015 om online delinquent gedrag te meten. In totaal zijn er in de MZJ elf vragen gesteld die betrekking
hebben op online delinquentie. Hierbij is een onderscheid gemaakt tussen cyber- en
gedigitaliseerde delinquentie. De verschillende delicten waarnaar gevraagd wordt in
de MZJ zijn gebaseerd op delicten die strafbaar zijn. Het gaat bij cyberdelinquentie
om vormen van computervredebreuk of hacken, het schade toebrengen aan een
geautomatiseerd systeem door virussen te versturen of DDoS-aanvallen versturen.
Bij gedigitaliseerde delinquentie gaat het om vormen van identiteitsfraude, online
bedreiging, (aan)koop fraude en het verspreiden van seksueel beeldmateriaal van
minderjarigen.
De keuze voor de verschillende online delinquentie vragen is in meerdere stappen
tot stand gekomen. Eerst is in de bestaande literatuur gekeken naar veelgebruikte
formuleringen voor het meten van online delicten. Vervolgens zijn de vragen getest
bij leerlingen uit het middelbare beroepsonderwijs (mbo). Daarna zijn de vragen
voorgelegd aan inhoudelijke experts en vragenlijstdeskundigen. Dit proces heeft
uiteindelijk geresulteerd in vragen over elf typen online delicten, waarvan vijf vragen betrekking hebben op cyberdelicten en zes op gedigitaliseerde delicten.
Zelfrapportage biedt voornamelijk inzicht in lichte delicten die vaak niet tot vervolging en strafbaarstelling zullen leiden (Weijters, Van der Laan & Kessels, 2016).
Daarmee biedt zelfrapportage een goede aanvulling op politie- en justitiegegevens.
Bij registratiegegevens gaat het vooral om ernstigere vormen van criminaliteit. Wel
is het op basis van zelf gerapporteerde delicten (zowel offline, als online delicten)
moeilijk om de ernst van een delict vast te stellen. Wanneer gaat het bijvoorbeeld
over experimenteer gedrag en wanneer om persistent en ernstig crimineel gedrag?
Holt en Bossler (2014) schatten bijvoorbeeld dat tussen de 10-15% van de college
studenten in de VS zich bezighoudt met het zonder toestemming inloggen op
andermans account (een vorm van hacken), maar dat het slechts in 5% zou gaan
om meer ernstige varianten waarbij jeugdigen bijvoorbeeld ook malware maken. De
MZJ is een steekproef uit de totale populatie jongeren en we zien dat onder een
dergelijke groep de prevalentie van het rapporteren van het plegen van zwaardere
delicten relatief laag is (Van der Laan & Beerthuizen, 2016). Dit maakt het lastig om
op basis van deze gegevens een valide beeld te krijgen van de daders van dergelijke
delicten.
Uit het onderzoek van Weijters en collega’s (2016) blijkt echter dat naarmate jongeren meer en ernstiger delinquent gedrag rapporteren, ze ook vaker voorkomen
als verdachte in de politieregistraties. Dit betekent dat ook met zelfrapportage het
onderscheid tussen meer en minder ernstige daders te maken valt. Daarnaast is het
voordeel van de MZJ dat er naast de vragen over delicten ook gevraagd wordt naar
diverse risico- en beschermende factoren. Dit maakt het mogelijk om een beeld te
krijgen wie de zelf gerapporteerde jeugdige daders van online delinquentie nu zijn
en waarin zij zich onderscheiden van zelf gerapporteerde jeugdige daders van offline
delinquentie.

1.3

Onderzoeksvragen

Op de volgende drie onderzoeksvragen zal een antwoord worden gezocht in dit
onderzoek:
1 Wat is het profiel van jeugdige daders van zelf gerapporteerde gedigitaliseerde
delinquentie en zelf gerapporteerde cyberdelinquentie?

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 17

Aan de hand van verschillende exploratieve data-analyse technieken gaan we na of
het verwachte onderscheid tussen gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie
ook op basis van de data van de MZJ te maken is. Vervolgens zal een indeling in
groepen online daders gemaakt worden en nagegaan worden welke risico- en beschermende factoren deze groepen kenmerken.
2 Waarin onderscheidt het profiel van (de verschillende groepen) jeugdige online
daders zich van daders van offline jeugddelinquentie?
Voor deze vraag zullen de risico- en beschermende kenmerken van de onderscheiden groepen online daders worden vergeleken met de risico- en beschermende
kenmerken van jeugdige offline daders. In figuur 1 staan de groepen waarnaar we
in dit onderzoek kijken schematisch weergegeven.
3 In hoeverre is er sprake van een verplaatsing van offline naar online delinquentie
onder jongeren?
Bij de eerste twee onderzoeksvragen kijken we naar de verschillen en overeenkomsten in de (risico)profielen tussen jeugdige online en offline daders. De vraag is of
de opkomst van online daderschap een verklaring biedt voor de geconstateerde
daling van de jeugdcriminaliteit. In dit onderzoek proberen we een eerste antwoord
op deze vraag te krijgen. Belangrijk is om te benadrukken dat dit deel van het onderzoek exploratief van aard is.
Het idee achter de hypothese dat de daling van de geregistreerde jeugdcriminaliteit
verklaard kan worden door een verplaatsing van offline naar online criminaliteit is
dat de daders die eerder offline delicten pleegden nu (ook) online delicten zijn gaan
plegen. Om te toetsen of deze hypothese opgaat, gaan we op basis van de zelf gerapporteerde delicten na of het type dader dat eerder offline delicten pleegde nu in
mindere mate offline delicten zegt te plegen en daarnaast aangeeft online delicten
te plegen. Een dergelijke bevinding kan een aanwijzing zijn voor het veronderstelde
verplaatstingseffect.
Figuur 1

Schematische weergave van de te bestuderen groepen
12- t/m 22-jarigen

Alle
jongeren

Gedigitaliseerde
daders
Offline
daders

Online
daders

Cyberdaders

18 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

1.4

Eerder onderzoek kenmerken jeugdige online daders

Eerder internationaal onderzoek laat zien dat kenmerken op verschillende domeinen
(individu, gezin, vrienden) samenhangen met het plegen van online delicten. De
meeste van deze kenmerken zijn afgeleid van traditionele criminologische theorieën.
Zo hebben Holt en collega’s (2010) laten zien dat Akers’ sociale leertheorie (1998)
een verklaring kan bieden voor online criminaliteit. Zij tonen aan dat het omgaan
met delinquente vrienden een belangrijke risicofactor is voor het plegen van online
criminaliteit, waarbij ze online criminaliteit hebben gemeten aan de hand van vragen
over het plegen van zowel cyber- als gedigitaliseerde criminaliteit. Daarnaast is er
onderzoek gedaan naar de toepasbaarheid van de general theory of crime, zoals
ontwikkeld door Gottfredson en Hirschi (1990). Uit onderzoek blijkt dat een gebrek
aan zelfcontrole samenhangt met een grotere kans op het plegen van digitale piraterij (Higgins, 2005). Holt en collega’s (2012) laten verder zien dat een geïntegreerd
model op basis van de sociale leertheorie en de general theory of crime extra inzichten biedt in de verklaring van online criminaliteit in het algemeen en bedreiging,
hacken en digitale piraterij in het bijzonder. Uit dit onderzoek blijkt dat zelfcontrole
en het hebben van delinquente vrienden naast elkaar samenhangen met het plegen
van online criminaliteit. Hieruit volgt dat risicofactoren op verschillende gebieden de
kans vergroten op het vertonen van online criminaliteit.
We zijn in dit onderzoek niet alleen geïnteresseerd in de kenmerken van jeugdige
daders van cyber- en gedigitaliseerde delinquentie, maar ook in hoeverre deze twee
groepen online daders van elkaar en van daders van offline delinquentie verschillen.
Over de overeenkomsten en verschillen tussen jeugdige online daders en jeugdige
offline daders in Nederland is nog veel onbekend (Zebel et al., 2013). Uit eerder
onderzoek op basis van de 2010 meting van de MZJ weten we dat een groot deel
van de jeugdige daders van (illegaal) downloaden, online bedreiging en het versturen van virussen ook offline delicten zegt te hebben gepleegd (Van der Broek, Weijters & Van der Laan, 2014). Wat betreft de kenmerken van jeugdige daders van
bedreiging laat eerder onderzoek zien dat jongeren die aangeven alleen online te
bedreigen minder risicokenmerken hebben dan jongeren die aangeven zowel online,
als offline te bedreigen (Van der Broek, Van der Laan & Weijters, 2016). Uit onderzoek naar de verschillen en overeenkomsten tussen daders van online en offline
pesten blijkt dat jongeren die aangeven alleen online te pesten een minder expliciet
daderprofiel hebben dan jongeren die aangeven alleen offline te pesten of aangeven
zowel offline, als online te pesten (Kerstens & Veenstra, 2013). De groep die aangeeft uitsluitend online te pesten wordt vooral gekenmerkt door hun internetgedrag
(i.e., de frequentie van het internetgebruik en online disinhibitie (het wegvallen van
sociale remmingen op internet)). Ten slotte blijkt uit onderzoek naar kenmerken van
crackers (criminele hackers) dat 12- tot en met 25-jarigen die verdacht worden van
deze vorm van cybercriminaliteit wat betreft sociaal-demografische kenmerken en
leeftijdscriminaliteitspatronen nauwelijks verschillen van verdachten van overige
misdrijven (Ruiter & Bernaards, 2013).
Voorgaande onderzoeken laten zien dat er verschillen bestaan tussen de profielen
van online en offline daders, maar er zijn ook studies waarin nauwelijks verschillen
tussen beide groepen worden gevonden. Echter, deze studies richten zich maar op
een beperkt aantal online delicten en vaak zelfs op specifieke typen delicten. In dit
onderzoek zullen we gebruikmaken van vijf cyberdelicten en zes gedigitaliseerde
delicten waarover jongeren in de leeftijd van 12 tot en met 22 jaar in de MZJ-2015
zijn bevraagd. In de volgende paragraaf gaan we verder in op het
risicofactorenmodel.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 19

1.5

Het risicofactorenmodel

In dit onderzoek gaan we aan de hand van het risicofactorenmodel (Loeber et al.,
2008) na welke factoren jeugdige daders van zelf gerapporteerde cyber- en gedigitaliseerde delinquentie kenmerken en waarin zij verschillen van traditionele, offline
daders. Het risicofactorenmodel is een uitwerking van het biopsychosociale model
van Bronfenbrenner (1977; Bronfenbrenner & Ceci, 1994) als verklaring voor antisociaal gedrag. Dit model biedt een goede verklaring voor traditionele, offline criminaliteit onder jongeren en is ook bij eerdere metingen van de MZJ gebruikt (Van
der Laan & Blom, 2006).
Het risicofactorenmodel is afgeleid van het sociaalecologische model van Bronfenbrenner (1977, 1979). Hierbij wordt aangenomen dat aan conceptueel vergelijkbare
antisociale gedragingen, zoals online en offline delinquent gedrag, dezelfde risicofactoren ten grondslag liggen. De gedachte achter het risicofactorenmodel is dat
kenmerken op verschillende leefgebieden van invloed kunnen zijn op het gedrag en
de ontwikkeling van jongeren. Hierbij gaat het om kenmerken van het individu zelf
en kenmerken van zijn omgeving, zoals het gezin waarin iemand opgroeit, de school
waar iemand op zit, de vrienden met wie iemand omgaat en de buurt waarin iemand
opgroeit. Op deze verschillende gebieden kunnen risicofactoren bestaan die de kans
op antisociaal en delinquent gedrag vergroten (Farrington, 2003; Lipsey & Derzon,
1998; Loeber et al., 2008; Van der Laan & Blom, 2006). Bij individuele kenmerken
gaat het bijvoorbeeld om impulsiviteit of gebrekkig ontwikkelde morele opvattingen
(Agnew, 2003; Farrington, 2003). Daarnaast worden ook ongestructureerde vrijetijdsactiviteiten zonder toezicht van ouders of anderen (Osgood & Anderson, 2004;
Osgood et al., 1996) en (overmatig) alcohol- en drugsgebruik (Felson,1998) gerekend tot individuele risicofactoren voor het plegen van delinquent gedrag.
Risicofactoren ten aanzien van het gezin zijn onder andere een zwakke binding met
ouders, weinig openheid in de communicatie tussen kind en ouder en een gebrekkige controle of toezicht door ouders (Rutter et al., 1998; Stattin & Kerr, 2000).
Onder risicofactoren gerelateerd aan school worden onder meer slechte schoolprestaties en een zwakke binding met de school verstaan (Junger & Haen Marshall,
1997; Mason & Windle, 2002). Daarnaast kunnen vrienden van invloed zijn op het
plegen van delicten. Een belangrijke risicofactor is delinquent gedrag van vrienden
(Warr, 1993; Weerman, 2003).
Naast risicofactoren worden ook beschermende factoren onderscheiden (Farrington
et al., 2008; Sameroff et al., 1998; Stouthamer-Loeber et al., 2002). Beschermende
factoren kunnen (deels) een verklaring bieden waarom niet alle jongeren antisociaal
gedrag vertonen, ook al is er sprake van de aanwezigheid van risicofactoren (Farrington & Welsh, 2007; Loeber et al., 2008). De gedachte is dat beschermende
factoren de kans op het vertonen van antisociaal gedrag verkleinen. Door sommige
onderzoekers worden beschermende factoren opgevat als een tegenpool van risicofactoren (Stouthamer-Loeber et al., 2002). Voorbeelden van beschermende factoren
zijn sterke sociale bindingen, pro-sociale normen, de steun van ouders en gemotiveerd zijn voor school (Catalano et al., 2004).
Het risicofactorenmodel is ontwikkeld in een tijd dat de samenleving nog weinig
gedigitaliseerd was. Met de toenemende digitalisering is het digitale domein een
steeds belangrijkere rol gaan spelen in het leven van jongeren en de relaties die
ze onderhouden met anderen. Zo vindt het contact tussen jongeren steeds vaker
online plaats en kunnen vriendschappen ook online ontstaan. Dit maakt dat ook
binnen het risicofactorenmodel rekening moet worden gehouden met het digitale
domein. Dit doen we door waar mogelijk een onderscheid te maken tussen risicoen beschermende factoren online en risico- en beschermende factoren offline (zie
ook Kerstens & Veenstra, 2013; Weulen Kranenbarg et al., aankomend). Zo maken

20 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

we bijvoorbeeld onderscheid tussen omgang met delinquente vrienden die offline
delicten plegen en omgang met delinquente vrienden die online delicten plegen.

1.6

Leeswijzer

In het volgende hoofdstuk gaan we in op de gehanteerde methode binnen het
onderzoek. Hierbij gaan we dieper in op de dataverzameling van de MZJ, de vragen
die gesteld worden in de MZJ, de on- en offline delicten waarnaar gevraagd is en de
operationalisering van de verschillende risico- en beschermende kenmerken die we
in dit onderzoek meenemen. In hoofdstuk 3 passen we verschillende exploratieve
data-analyse technieken toe om te kijken of het verwachte onderscheid tussen gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie ook op basis van de data van de
MZJ te maken is. Daarnaast kijken we of online delinquentie ook op basis van de
data te onderscheiden is van traditionele offline delinquentie. Vervolgens gaan we in
hoofdstuk 4 in op de risico- en beschermende factoren die de in hoofdstuk 3 onderscheiden groepen kenmerken. Op basis van de analyses in dit hoofdstuk kunnen we
beoordelen op welke wijze jeugdige daders van online delinquentie zich onderscheiden van jeugdige daders van offline delinquentie. In hoofdstuk 5 toetsen we het
veronderstelde verplaatsingseffect: is erop basis van de MZJ ondersteuning te
vinden voor de hypothese dat de geconstateerde daling van de jeugddelinquentie
deels is toe te schrijven aan een verplaatsing van offline naar online delinquentie. In
het laatste hoofdstuk zullen de belangrijkste bevindingen gerecapituleerd worden
aan de hand van de gestelde onderzoeksvragen. Vervolgens zullen we ingaan op de
wetenschappelijke en maatschappelijke betekenis van onze resultaten.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 21

2

Methode

2.1

Onderzoeksgroep

In dit onderzoek maken we gebruik van gegevens uit drie metingen (2005, 2010 en
2015) van de MZJ. De MZJ is een cross-sectionele zelfrapportage studie onder een
landelijk representatieve steekproef van jongeren. Een uitgebreide beschrijving van
de gehanteerde methode van de verschillende metingen van de MZJ staat beschreven in eerdere onderzoeken (voor de MZJ 2005, zie Van der Laan & Blom, 2006;
voor de MZJ 2010, zie Van der Laan & Blom, 2011 en Verburg, 2011; voor de MZJ
2015, zie Engelen et al., 2015 en Van der Laan & Goudriaan, 2016). We zullen in
deze paragraaf de belangrijkste methodologische kenmerken van de MZJ globaal
beschrijven. Als er verschillen bestaan tussen de verschillende metingen, dan wordt
dat benoemd.
De doelpopulatie van de MZJ-2005 en MZJ-2010 betreft jongeren in de leeftijd 10
tot en met 17 jaar die legaal in Nederland verblijven en ingeschreven staan in de
gemeentelijke basisadministratie (GBA). In de MZJ-2015 is deze doelpopulatie uitgebreid met 18- tot en met 22-jarigen. In dit onderzoek kijken we alleen naar de
jongeren van 12 tot en met 22 jaar,1 aangezien 10- en 11-jarigen niet strafrechtelijk vervolgd kunnen worden.
De steekproef van MZJ is getrokken op basis van gegevens uit de GBA. In de GBA
staan in principe alle in Nederland legaal verblijvende burgers geregistreerd,2 inclusief naam, adres en woonplaats en achtergrondkenmerken, zoals geboortedatum
en geboorteland. De GBA biedt de mogelijkheid om een landelijke steekproef te
trekken en daarbij te stratificeren naar achtergrondkenmerken. Voor de MZJ wordt
gebruikgemaakt van een gestratificeerde steekproef waarbij de strata zijn ingedeeld
naar leeftijd en herkomst. Verder is gekozen voor een oversampling van de vier
grote minderheidsgroepen in Nederland (i.e., Turken, Marokkanen, Surinamers en
Antillianen/Arubanen) en van twaalfminners (de 10- en 11-jarigen), omdat deze
groepen minder geneigd zijn deel te nemen aan zelfrapportage onderzoek. Per stratum worden vervolgens adressen van jongeren willekeurig geselecteerd.
Er is een intensieve benaderingsstrategie gebruikt waarbij jongeren (en voor de
zestienminners ook hun ouders) eerst per brief op de hoogte werden gebracht van
het onderzoek. Vervolgens werd telefonisch een afspraak gemaakt. Indien dat niet
lukte, is geprobeerd de jongeren aan huis te benaderen. In totaal zijn maximaal
zeven benaderpogingen ondernomen en zijn jongeren die in eerste instantie weigerden na enkele weken herbenaderd.
In tabel 1 staan de doelpopulaties en de responspercentages weergegeven voor
de drie metingen van de MZJ. Uit de tabel blijkt dat het responspercentage onder
12- tot en met 17-jarigen is gedaald van 67,0% naar 61,8%. Ondanks deze daling,
is er nog steeds sprake van een acceptabel responspercentage (zie Stoop, 2005).
Het responspercentage onder 18- tot en met 22-jarigen valt met 55,9% iets lager
uit.
1

In hoofdstuk 5 kijken we alleen naar 12- tot en met 17-jarigen, aangezien we in dit hoofdstuk een vergelijking
tussen de verschillende metingen van de MZJ maken. In de MZJ-2005 en de MZJ-2010 zijn geen jongeren ouder
dan 18 jaar bevraagd.

2

Illegaal in Nederland verblijvende jongeren en toeristen zitten niet in de GBA. Daarnaast mis je zogenoemde
‘spookjongeren’; dit zijn jongeren die zich hebben uitgeschreven uit de bevolkingsadministratie. Meestal is hierbij
sprake van vluchtgedrag vanwege maatschappelijke problemen, zoals schulden, crimineel gedrag of psychische
problematiek (Noorda et al., 2014).

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 23

Bij de verschillende metingen van de MZJ is ook gekeken in hoeverre de non-respons selectief is. Een selectieve non-respons betekent dat er geen goede onderzoeksgroep is samengesteld waardoor de resultaten niet goed generaliseerbaar zijn
naar de doelpopulatie. De selectiviteit van de non-respons is onderzocht op de volgende kenmerken: sekse, leeftijd, herkomst, opleidingsniveau, stedelijkheidsgraad
en landsdeel (zie onder andere Verburg, 2011). In de totale onderzoeksgroep is een
lichte ondervertegenwoordiging van jongeren van Turkse en van Marokkaanse herkomst. Deze is echter zo klein dat we kunnen stellen dat de respons op basis van
deze achtergrondkenmerken nauwelijks selectief is.
Tabel 1

Onderzoeksgroepen en responspercentages MZJ 2005, 2010 en
2015
2005

2010

2015

N

1.172

2.048

1.365

Responspercentage

67,0%

65,7%

61,8%

-

-

1.041

12- t/m 17-jarigen

18- t/m 22-jarigen
N
Responspercentage

2.2

Data

2.2.1

MZJ

55,9%

Bij de dataverzameling van de MZJ zijn jongeren in een één-op-één situatie (zo veel
mogelijk thuis) geënquêteerd. De vragenlijst is met een laptop afgenomen. Bij de
meeste vragen is gebruikgemaakt van de zogenoemde Computer Assisted Personal
Interviewing (CAPI)-methode, waarbij de interviewer de antwoorden van de jongere
op de laptop invult. Bij gevoelige vragen waaronder de vragen over delinquent gedrag is gebruikgemaakt van de Computer Assisted Self Interviewing (CASI)-methode. Hierbij krijgt de jongere zelf de laptop en vult hij of zij de antwoorden in zonder
dat de interviewer meekijkt.
In de MZJ wordt gevraagd naar daderschap van verschillende delicten die onder te
verdelen zijn in de categorieën geweld, vermogen, openbare orde en vernieling,
drugs, wapenbezit en online delinquentie. Daarnaast wordt jongeren gevraagd naar
een aantal risico- en beschermende factoren op verschillende domeinen (individu,
gezin, vrienden en school).
2.2.2

Online delinquentie in de MZJ

De MZJ is voor de meeste recente meting in 2015 uitgebreid van drie naar elf delicten die betrekking hebben op online delinquentie. In de in 2005 en 2010 uitgevoerde metingen van de MZJ werd al gevraagd naar (illegaal) downloaden, online bedreiging en het versturen van virussen. Bij de uitbreiding in 2015 is rekening
gehouden met het onderscheid dat wordt gemaakt tussen cyberdelinquentie en
gedigitaliseerde delinquentie. Uiteindelijk zijn er in de MZJ-2015 vijf vragen gesteld
die betrekking hebben op cyberdelinquentie en zes vragen die betrekking hebben op
gedigitaliseerde delinquentie.

24 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

2.3

Operationalisering

2.3.1

Delicten

Delinquent gedrag is in dit onderzoek gemeten aan de hand van 38 items. Hiervan
hebben er 27 betrekking op offline delicten en 11 op online delicten. De online delicten waarnaar gevraagd is, staan weergegeven in tabel 2 (zie tabel B2.1 in bijlage 2
voor een overzicht van de offline delicten waarnaar gevraagd is).
Zes van de online delicten betreffen zogenoemde gedigitaliseerde delicten. Hieronder vallen vormen van identiteitsfraude, online bedreiging, (aan)koop fraude en
het verspreiden van seksueel beeldmateriaal van minderjarigen. De overige vijf vragen hebben betrekking op cyberdelicten. Hierbij gaat het om vormen van computervredebreuk of hacken, het schade toebrengen aan een geautomatiseerd systeem
door virussen te versturen en DDoS-aanvallen versturen.
Tabel 2

Online delicten in de MZJ-2015

Gedigitaliseerde delicten
Heb je weleens via een sms, e-mail of in een chatbox iemand een bericht gestuurd met de bedoeling hem of
haar bang te maken?
Heb je weleens via andere sociale media zoals WhatsApp, Facebook, Twitter, Instagram of Snapchat iemand
een bericht gestuurd met de bedoeling hem of haar bang te maken?
Heb je weleens iets verkocht via internet, het geld gekregen van de koper, maar het artikel nooit
opgestuurd?
Heb je weleens iets gekocht en ontvangen via internet, maar nooit betaald?
Heb je weleens via internet of je telefoon seksueel getinte foto’s of filmpjes verspreid van iemand anders
terwijl diegene nog geen 18 jaar was?
Heb je weleens jezelf voorgedaan als iemand anders op internet?
Cyberdelicten
Heb je weleens met opzet via internet of per e-mail virussen rondgestuurd naar andere computers?
Heb je weleens ingelogd op een computer, e-mailaccount of sociale netwerksite van iemand anders zonder
dat diegene hiervan wist?
Heb je weleens geprobeerd een website of een e-mailbox plat te leggen door enorme hoeveelheden
informatie daarnaar toe te sturen?
Heb je weleens iemand zijn wachtwoord veranderd zodat diegene niet meer kon inloggen?
Heb je weleens op iemand anders z’n computer of profiel ingelogd en hier gegevens in veranderd of gewist
zonder dat diegene daarvan wist?

De delicten waarnaar gevraagd is hebben betrekking op wettelijk strafbaar gesteld
gedrag. De vragen over online delicten omvatten echter niet alle mogelijke delicten
die door jongeren online gepleegd kunnen zijn. Het aantal delicten waarnaar gevraagd wordt is vanwege de duur van afname van een vragenlijst beperkt. Daarnaast ontwikkelen typen online delicten zich snel, enerzijds doordat er nieuwe vormen van online delinquentie ontstaan, anderzijds doordat er nieuwe mogelijkheden
ontstaan door technologische ontwikkelingen en de verdere digitalisering van de
samenleving. Een gevolg hiervan is dat het meten van online delinquentie in de
MZJ geen volledig beeld geeft van de daadwerkelijk gepleegde online delicten door
jongeren.
Verder is het van belang te onderstrepen dat de gegevens van de MZJ zijn gebaseerd op zelfrapportage. Het gebruik van zelfrapportage heeft als voordeel dat er
ook inzicht wordt verkregen in een deel van het daderschap van delinquent gedrag
dat niet bij de politie bekend is. Toch kleven er ook nadelen aan deze methode. Zo
kan het zijn dat jongeren zich niet altijd alle gepleegde delicten herinneren of dat zij
sociaal wenselijk antwoorden geven uit angst voor justitiële repercussies. Ook is het

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 25

op basis van zelf gerapporteerde delicten (zowel offline, als online delicten) moeilijk
om de ernst van een delict vast te stellen. Zo kan de vraag of je jezelf weleens
voordoet als iemand anders op het internet variëren van het gebruik van schuilnamen tot daadwerkelijke identiteitsfraude. De classificatie hiervan is afhankelijk
van het gevolg dat aan het feit is gegeven.
Voor elk van de delicten die zijn voorgelegd aan de jongeren is gevraagd aan te
geven of ze dit ooit hebben gepleegd, en zo ja, hoe vaak in de afgelopen twaalf
maanden. De antwoorden op de vragen zijn gedichotomiseerd waarbij een score
van 0 betekent dat de jongere het betreffende delict niet heeft gepleegd in de
twaalf maanden voorafgaand aan het interview en een score van 1 betekent dat
de jongere het betreffende delict wel heeft gepleegd in die periode. Zelfrapportage
van delinquent gedrag heeft hier dus betrekking op de prevalentie en niet op de
frequentie van het plegen van delicten.
2.3.2

Risico- en beschermende factoren

Om inzicht te krijgen in de verschillen en overeenkomsten in de profielen van (verschillende) groepen zelf gerapporteerde on- en offline daders maken we gebruik van
kenmerken afgeleid uit het risicofactorenmodel. Hierbij wordt een onderscheid gemaakt tussen individuele factoren (zoals psychosociaal functioneren, zelfcontrole,
alcohol- en drugsgebruik, vrijetijdsbesteding, de houding ten opzichte van delinquentie en slachtofferschap), gezinsfactoren (zoals de relatie met ouders en de
opvoedstijl door ouders) en factoren uit de bredere sociale omgeving (delinquent
gedrag onder vrienden, schoolresultaten en de relatie met school). In onderstaande
paragrafen wordt de operationalisering van de verschillende risico- en beschermende factoren beschreven. We beschrijven hier alleen de factoren uit de MZJ-2015.3 In
de tabellen 3 tot en met 7 staan voor de onderscheiden risico- en beschermende
kenmerken de beschrijvende statistieken weergegeven.
Individuele kenmerken
Het psychosociaal functioneren onder jongeren meten we aan de hand van twee
schalen: probleemgedrag en prosociaal gedrag. De schalen zijn afkomstig uit de
Nederlandse versie van de Strength and Difficulties Questionnaire (SDQ; Goodman,
1997). De SDQ bevat in totaal 25 items die geformuleerd zijn als stelling. De stellingen zijn in de MZJ alleen voorgelegd aan jongeren in de leeftijd van twaalf tot en
met zeventien jaar oud.
De schaal probleemgedrag is gemeten aan de hand van twintig stellingen. Voorbeelden hiervan zijn: ‘ik ben rusteloos, ik kan niet lang stilzitten’ en ‘ik pieker veel’.
Jongeren konden op de stellingen antwoorden met ‘niet waar’, ‘een beetje waar’, en
‘waar’. De uiteindelijke schaal is geconstrueerd door het gemiddelde te berekenen
over de scores, waarbij een hogere score op schaal betekent dat een jongere meer
probleemgedrag rapporteert (α=0,75).
Prosociaal gedrag is gemeten door het gemiddelde te berekenen op de scores van
de overige 5 items. Het gaat hierbij om stellingen als ‘ik probeer aardig te zijn tegen
anderen. Ik houd rekening met hun gevoelens’ en ‘ik help iemand die zich heeft
bezeerd, van streek is of zich ziek voelt’. Een hogere score op deze schaal betekent
dat een jongere meer prosociaal gedrag rapporteert (α=0,59).

3

Voor het beantwoorden van de eerste twee onderzoeksvragen maken we uitsluitend gebruik van de gegevens uit
de MZJ-2015. Voor het beantwoorden van de derde onderzoeksvraag maken we ook gebruik van de eerdere
metingen van de MZJ (de meting uit 2005 en 2010). In tabel B5.1 in bijlage 5 staan de beschrijvende statistieken
van de risico- en beschermende factoren die in alle metingen van de MZJ zijn voorgelegd aan de jongeren.

26 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Zelfcontrole van jongeren hebben we gemeten aan de hand van twee afzonderlijke
schalen. Aan minderjarigen (12- tot en met 17-jarigen) zijn in totaal elf stellingen
voorgelegd afkomstig uit de Early Adolescent Temperament Questionnaire (EATQ;
Rothbart et al., 2000). Voorbeelden hiervan zijn ‘het kost me veel moeite om dingen
op tijd af te krijgen’, ‘ik kan makkelijk een geheim bewaren’ en ‘als iemand zegt dat
ik ergens mee moet stoppen, lukt me dat makkelijk’. Jongeren konden antwoorden
op een 5-puntsschaal variërend van (1) bijna nooit waar tot (5) bijna altijd waar. De
uiteindelijke schaal is geconstrueerd door het gemiddelde te berekenen over de
items, waarbij een hogere score op de schaal een hogere mate van zelfcontrole
weergeeft (α=0,71).
Zelfcontrole onder jongvolwassenen (18- tot en met 22-jarigen) is gemeten aan de
hand van 13 stellingen, afkomstig van de verkorte versie van de Self-Control-Scale
(Tangney, Baumeister & Boone, 2004). Voorbeelden van stellingen zijn: ‘ik zeg
ongepaste dingen’, ‘ik weiger dingen die slecht voor me zijn’ en ‘ik zou willen dat
ik meer zelfdiscipline had’. De antwoordcategorieën hierbij varieerden van (1) helemaal niet mee eens tot (5) helemaal mee eens. Een hogere score op de schaal geeft
een hogere mate van zelfcontrole weer (α=0,78).
Alcohol- en drugsgebruik zijn gemeten met behulp van vragen uit het Peilstationonderzoek (Monshouwer et al., 2004). Alcoholgebruik is gemeten aan de hand van
twee afzonderlijke vragen die betrekking hebben op (1) het aantal dagen dat een
jongere doordeweeks alcohol drinkt en (2) het aantal dagen dat een jongere in het
weekend alcohol drinkt. Drugsgebruik is gemeten door te vragen of een jongere ooit
drugs heeft gebruikt (softdrugs, harddrugs en partydrugs) en zo ja, hoe vaak in de
afgelopen twaalf maanden.
Wat betreft vrijetijdsbesteding van de jongeren is gevraagd naar hoe zij hun vrije
tijd besteden. We maken hierbij een onderscheid tussen ongestructureerde buitenactiviteiten, online-activiteiten en de mate waarin jongeren aangeven te gamen.
Ongestructureerde buitenactiviteiten zijn activiteiten zonder vooropgezet plan of
doel en is gemeten door aan jongeren te vragen hoe vaak zij met vrienden op straat
zijn (Osgood et al., 1996). Jongeren konden antwoorden op een 6-puntsschaal van
‘nooit’ tot ‘bijna elke dag’. Een hogere score betekent dat jongeren vaker met
vrienden op straat zijn. Online-activiteiten zijn gemeten door aan jongeren te
vragen (1) hoe vaak zij internetten en (2) hoe vaak zij gebruikmaken van sociale
media. De uiteindelijke schaal is gemeten door het gemiddelde te berekenen over
de scores van de twee items (r=0,27). Een hogere score op de schaal betekent dat
een jongere meer tijd besteed aan online-activiteiten. Gamen is gemeten aan de
hand van één item, waarbij een hogere score betekent dat een jongere meer tijd
besteed aan gamen.
De houding ten opzichte van delinquentie is gemeten door aan jongeren te vragen
in hoeverre zij delinquent gedrag onder leeftijdsgenoten goed- of afkeuren. We hebben hierbij een onderscheid gemaakt tussen offline delinquentie en gedigitaliseerde
delinquentie. De schaal ‘houding ten opzichte van offline delinquentie’ is gemeten
aan de hand van zes vragen. Voorbeelden hiervan zijn ‘Kun je aangeven hoe fout
het is als iemand van jouw leeftijd iets vernielt dat niet van hem of haar is?’ en
‘Kun je aangeven hoe fout het is als iemand van jouw leeftijd iemand anders mishandelt?’. De antwoordcategorieën hierbij varieerden van (1) helemaal niet fout
tot (4) heel erg fout. De uiteindelijke schaal is geconstrueerd door het gemiddelde
te berekenen over de scores van de zes items, waarbij een hogere score betekent
dat een jongere offline delinquent gedrag onder leeftijdsgenoten minder afkeurt
(α=0,77). De schaal ‘houding ten opzichte van gedigitaliseerde delinquentie’ is gemeten door het gemiddelde te berekenen over de scores van twee items die betrekking hebben op (illegaal) downloaden en online bedreiging (r=0,37). Een hogere

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 27

score op deze schaal betekent dat een jongere gedigitaliseerde delinquentie onder
leeftijdsgenoten minder afkeurt.
Slachtofferschap is gemeten aan de hand van tien items. Hiervan hebben er vier
betrekking op offline delicten (bestolen worden, bedreigd worden met slaan of
schoppen, bedreigd worden met een wapen en geslagen/geschopt worden en
daardoor gewond zijn geraakt), vier op gedigitaliseerde delicten (getreiterd/gepest
worden via internet, bedreigd worden via internet, seksueel getinte foto’s van de
jongere online gezet en online oplichting) en twee op cyberdelicten (een virus ontvangen en gehackt worden). Voor elk van de delicten is jongeren gevraagd aan te
geven of zij in de afgelopen twaalf maanden hiervan slachtoffer zijn geweest. De
uiteindelijke schalen (slachtoffer offline delicten, slachtoffer gedigitaliseerde delicten
en slachtoffer cyberdelicten) zijn geconstrueerd door de scores van de verschillende
delicten bij elkaar op te tellen. Een hogere score op de schalen wijst erop dat jongeren slachtoffer zijn geweest van meerdere delicten.
In tabel 3 staan de beschrijvende statistieken van de individuele kenmerken die in
dit onderzoek zijn meegenomen.
Tabel 3

Beschrijvende statistieken: individuele kenmerkena
Leeftijd

N

Min.

Max.

Gem.

Sd.

α

b

r

Items

SDQ probleemgedrag

12 t/m 17

1.305

0,0

1,5

0,45

0,25

0,75

-

20

SDQ prosociaal gedrag

12 t/m 17

1.305

0,2

2,0

1,67

0,32

0,59

-

5

Zelfcontrole minderjarigen (EATQ)

12 t/m 17

1.364

1,6

5,0

3,65

0,60

0,71

-

11

Zelfcontrole jongvolwassenen (SCS)

18 t/m 22

1.040

1,5

4,9

3,34

0,58

0,78

-

13

Alcohol doordeweekse dagen

12 t/m 22

2.403

0,0

4,0

0,30

0,74

-

-

1

Alcohol weekend dagen

12 t/m 22

2.402

0,0

3,0

0,64

0,86

-

-

1

Drugsgebruik twaalf maanden

12 t/m 22

2.406

0,0

1,0

0,18

0,39

-

-

1

Ongestructureerde buitenactiviteiten

12 t/m 22

2.406

1,0

6,0

3,31

1,74

-

-

1

Online-activiteiten

12 t/m 22

2.406

1,0

6,0

5,73

0,67

-

0,27

2

Gamen

12 t/m 22

2.406

1,0

6,0

3,24

1,99

-

-

1

Houding t.o.v. offline delinquentie

12 t/m 22

2.405

1,0

4,0

1,45

0,43

0,77

-

6

Houding t.o.v. gedigitaliseerde delinquentie

12 t/m 22

2.406

1,0

4,0

2,20

0,72

-

0,37

2

Slachtoffer offline delicten

12 t/m 22

2.406

0,0

4,0

0,37

0,73

0,53

-

4

Slachtoffer gedigitaliseerde delicten

12 t/m 22

2.406

0,0

4,0

0,16

0,48

0,47

-

4

Slachtoffer cyberdelicten

12 t/m 22

2.406

0,0

2,0

0,27

0,49

-

-

2

a

De beschrijvende statistieken hebben betrekking op de hele onderzoeksgroep van 12- tot en met 22-jarigen. De vragen
over probleemgedrag en prosociaal gedrag zijn alleen gesteld aan de minderjarigen waardoor de n bij deze schalen lager is
dan de totale N (N=2.406). Zelfcontrole is gemeten aan de hand van twee aparte schalen voor minderjarigen (N=1.365)
en jongvolwassenen (N=1.041).

b

De schaal prosociaal gedrag (α=0,59) en de schalen met betrekking tot slachtofferschap (α=0,53 en α=0,47) kennen een
lage interne consistentie (Cronbach’s alpha <0,60). Echter, inhoudelijk passen de items goed bij de betreffende schalen. In
lijn met eerder onderzoek (zie bijvoorbeeld Van der Laan & Blom, 2006), hebben we er daarom voor gekozen de
betreffende schalen toch mee te nemen in de uiteindelijke analyses.

Gezinskenmerken
De factoren binnen het gezinsdomein worden in dit onderzoek gemeten aan de
hand van zes schalen. Hiervan heeft één schaal betrekking op de relatie met de
ouders, vier op ouderlijke supervisie en één op disciplinering van ouders. In tabel 4
staan de beschrijvende statistieken van de verschillende gezinskenmerken weergegeven.
De emotionele steun van ouders is gemeten door een selectie van zes items uit de
schaal ‘emotionele warmte’ afkomstig uit de EMBU-C (Markus, et al., 2003; in het
Nederlands vertaald door Veenstra et al., 2006). De vragen hebben betrekking op

28 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

de mate waarin een jongere emotionele steun ervaart van de ouders. Het gaat
hierbij om vragen als ‘Als het slecht met je gaat, proberen je ouders je dan te
troosten?’ en ‘Zeggen je ouders wel eens dat je iets heel goeds hebt gedaan?’.
Jongeren konden op de vragen antwoorden met ‘nooit’, ‘zelden’, ‘soms’, ‘vaak’,
‘(bijna) altijd’. De schaal is geconstrueerd door het gemiddelde te berekenen over
de scores van de zes items, waarbij een hogere score een betere relatie met de
ouders weergeeft (α=0,80).
Ouderlijke supervisie is gemeten aan de hand van vier schalen afkomstig uit de
studies van Stattin en Kerr (2000; in het Nederlands vertaald door Pietersma &
Veenstra, 2004). De eerste schaal, openheid naar ouders, bestaat uit vijf items en
heeft betrekking op de mate waarin jongeren hun ouders spontaan vertellen over
hun dagelijkse bezigheden. Voorbeelden van vragen zijn: ‘Praat je uit jezelf met je
ouders over hoe jij het doet bij de verschillende vakken op school?’ en ‘Heb je
geheimen voor je ouders over wat je doet in je vrije tijd?’ De antwoordcategorieën
varieerden van (1) nooit tot (5) (bijna) altijd. Een hogere score op de schaal geeft
een hogere mate van openheid naar de ouders weer (α=0,62).
De tweede schaal, informeren door ouders, bestaat uit zes items en heeft betrekking op de mate waarin ouders uit zichzelf informeren naar de bezigheden van hun
kinderen. Voorbeelden van vragen zijn: ‘Hebben jouw ouders in de laatste maand
gepraat met de ouders van jouw vrienden?’ en ‘Beginnen jouw ouders een gesprek
met je over dingen die zijn gebeurd tijdens een gewone school-, studie-, of werkdag?’. Een hogere score op de schaal betekent dat ouders meer informeren naar de
activiteiten van hun kind (α=0,64).
De derde schaal, controle door ouders, bestaat uit vijf items en meet de mate waarin ouders de vrijetijdsbesteding van de jongere reguleren. Voorbeelden van vragen
zijn: ‘Heb je toestemming nodig van jouw ouders om op een doordeweekse avond
tot laat weg te blijven?’ en ‘Voordat je op een zaterdagavond weg gaat, willen jouw
ouders dan dat je vertelt waar je naar toe gaat en met wie?’. Een hogere score op
de schaal geeft een hogere mate van controle door ouders weer (α=0,86).
De vierde en laatste schaal, monitoring door ouders, is gemeten aan de hand van
vijf items en geeft de mate aan waarin ouders kennis hebben van de activiteiten van
hun kinderen. Jongeren is gevraagd aan te geven hoeveel hun ouders weten van
wie de vrienden zijn, waar de jongere is na schooltijd, wat de jongere doet in de
vrijetijd, waar de jongere naar toe gaat als hij/zij uitgaat, en waar de jongere geld
aan uit geeft. De jongeren konden antwoorden op de vragen met ‘niets’, ‘weinig’, en
‘veel’. Een hogere score op deze schaal betekent dat ouders meer kennis hebben
van de activiteiten van hun kinderen (α=0,66).
Ten slotte meten we de mate waarin een jongere een harde disciplinering door de
ouders ervaart. Harde disciplinering is gemeten door middel van een selectie van
zeven items uit de schaal ‘verwerping door ouders’ afkomstig uit de EMBU-C
(Markus et al., 2003). Voorbeelden van vragen zijn ‘Krijg je wel eens een klap of
slaan je ouders je weleens?’, ‘Geven je ouders je ook straf om kleine dingen?’, en
‘Doen je ouders weleens hard of onvriendelijk tegen je?’. De antwoordcategorieën
hierbij waren ‘nooit’, ‘zelden’, ‘soms’, ‘vaak’, ‘(bijna) altijd’. Een hogere score op de
schaal betekent dat de jongere een harde disciplinering door de ouders ervaart
(α=0,62).

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 29

Tabel 4

Beschrijvende statistieken: kenmerken van het gezina
Leeftijd

N

Min.

Max.

Gem.

Sd.

α

Items

Emotionele steun van ouders

12 t/m 22

2.195

1,5

5,0

4,51

0,48

0,80

6

Openheid naar ouders

12 t/m 22

2.195

1,4

5,0

4,02

0,63

0,62

5

Informeren door ouders naar gedrag

12 t/m 22

2.194

1,0

5,0

3,19

0,68

0,64

6

Controle door ouders

12 t/m 22

2.173

1,0

5,0

3,46

1,16

0,86

5

Monitoring door ouders

12 t/m 22

2.195

1,0

3,0

2,77

0,30

0,66

5

Disciplinering door ouders

12 t/m 22

2.195

1,0

3,7

1,56

0,44

0,62

7

a

De vragen over het gezin zijn alleen gesteld aan jongeren die thuis wonen waardoor de n bij deze schalen lager is dan de
totale N (N=2.406).

Kenmerken van vrienden
Delinquentie onder vrienden is gemeten door aan jongeren te vragen of zij vrienden
hebben die delinquent gedrag vertonen. We maken hierbij een onderscheid tussen
offline en gedigitaliseerde delicten gepleegd door vrienden. De beschrijvende statistieken van de gebruikte variabelen staan weergegeven in tabel 5.
De schaal offline delinquente vrienden is gemeten aan de hand van zes vragen
waarbij jongeren is gevraagd aan te geven in hoeverre hun vrienden in de afgelopen twaalf maanden wel eens iets hebben vernield, iets hebben gestolen (met een
waarde van meer of minder dan € 10), hebben ingebroken, iemand hebben verwond
of met de politie in aanraking zijn geweest. Jongeren konden antwoorden met ‘geen
één’, ‘sommigen’, ‘de meesten’, en ‘allemaal’. De uiteindelijke schaal is geconstrueerd door het gemiddelde te berekenen, waarbij een hogere score op de schaal
betekent dat een jongere meer vrienden heeft die weleens offline delicten hebben
gepleegd (α=0,70).
De schaal gedigitaliseerde delinquente onder vrienden is gemeten door aan jongeren te vragen in hoeverre hun vrienden in de afgelopen twaalf maanden weleens
iemand via internet of sociale media hebben bedreigd. Een hogere score op dit item
betekent dat een jongere meer vrienden heeft die weleens gedigitaliseerde delicten
hebben gepleegd.
Tabel 5

Beschrijvende statistieken: kenmerken van vrienden
Leeftijd

N

Min.

Max.

Gem.

Sd.

α

Items

Offline delinquente vrienden

12 t/m 22

2.405

0,0

15,0

0,69

1,25

0,70

6

Gedigitaliseerde delinquente vrienden

12 t/m 22

2.406

0,0

1,0

0,18

0,38

-

1

Kenmerken van school
Risicofactoren in het domein school hebben betrekking op de schoolprestaties en de
tevredenheid met school van jongeren. In tabel 6 staan de beschrijvende statistieken weergegeven van de schoolkenmerken.
Schoolprestaties zijn gemeten door jongeren te vragen naar de schoolprestaties met
betrekking tot het laatste rapport. Jongeren konden antwoorden met ‘zeer goed’,
‘goed’, ‘voldoende’, ‘onvoldoende’, en ‘zeer onvoldoende’. Een hogere score betekent betere schoolprestaties.
Tevredenheid met school is gemeten door jongeren de volgende vijf stellingen voor
te leggen: ‘ik ga met plezier naar school’, ‘ik verveel me op school’, ‘ik heb een
leuke school’, ‘ik zou liever op een andere school willen zitten’, en ‘op school voel ik
mij thuis’. Jongeren konden antwoorden met ‘helemaal eens’, ‘beetje eens’, ‘niet
eens, niet oneens’, ‘beetje oneens’, en ‘helemaal oneens’. De uiteindelijke schaal is

30 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

berekend door het gemiddelde te nemen over de items. Een hogere score op de
schaal betekent een hogere mate van tevredenheid met school (α=0,75).
Tabel 6

Beschrijvende statistieken: kenmerken van schoola
Leeftijd

N

Min.

Max.

Gem.

Sd.

Schoolprestaties

12 t/m 22

2.039

1,0

5,0

3,74

Tevredenheid met school

12 t/m 22

2.040

1,0

5,0

3,90

a

α

Items

0,81

-

1

0,83

0,75

5

De vragen over school zijn niet gesteld aan jongeren die niet meer op school zitten waardoor de n bij deze schalen lager is
dan de totale N (N=2.406).

Achtergrondkenmerken
In dit onderzoek maken we gebruik van een drietal achtergrondkenmerken, namelijk geslacht, leeftijd, en herkomst. Bij de variabele geslacht maken we een onderscheid tussen jongens en meisjes. Leeftijd hebben we ingedeeld in vier afzonderlijke
groepen: (1) 12- tot en met 15-jarigen, (2) 16- en 17-jarigen, (3) 18- tot en met
20-jarigen en (4) 21- en 22-jarigen. De variabele herkomst is gebaseerd op de
standaarddefinitie van het CBS: jongeren waarvan beide ouders in Nederland geboren zijn worden gedefinieerd als ‘Nederlands’ en jongeren waarvan ten minste
één ouder in het buitenland is geboren worden beschouwd als ‘niet-Nederlands’. In
de tabel 7 zijn de beschrijvende statistieken van de achtergrondkenmerken weergegeven.
Tabel 7 Beschrijvende statistieken: achtergrondkenmerken
N

%

Jongens

1.221

50,7

Meisjes

1.185

49,3

12- t/m 15-jarigen

944

39,2

16- t/m 17-jarigen

421

17,5

18- t/m 20-jarigen

678

28,2

21- t/m 22-jarigen

363

15,1

Nederlands

1.049

43,6

Niet-Nederlands

1.357

56,4

Geslacht

Leeftijd

Herkomst

2.4

Analyses

Om vast te stellen wat de samenhang is tussen de verschillende risico- en beschermende factoren en het rapporteren van online delicten, zijn de verschillende factoren gedichotomiseerd. Er is niet gekozen om de risico- en beschermende kenmerken
als continue variabele op te nemen in de analyses, omdat we specifiek geïnteresseerd zijn in de bijdrage van de risico- of beschermende kant van de factoren.4 Bij
het construeren van de risico- en beschermende factoren is een onderscheid gemaakt tussen minderjarigen en jongvolwassenen, aangezien risico- en beschermende factoren leeftijdsafhankelijk zijn (zie Van der Laan & Blom, 2006 en Van der
Laan, 2010).
4

De analyses in hoofdstuk 3 en 4 zijn ook uitgevoerd met de verschillende risico- en beschermende factoren
geconstrueerd als continue variabelen, maar dit laat nauwelijks verschillen zien met de analyses op basis van
de gedichotomiseerde variabelen.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 31

Bij de indeling in risico- en beschermende factoren is het breekpunt bepaald aan de
hand van de individuele score op de verdeling van een variabele of schaal. Voor de
beschermende factoren ligt het breekpunt op het 25ste percentiel (i.e., de 25% jongeren met de laagste score). Bij jongeren die beneden het 25ste percentiel vallen is
de beschermende factor aanwezig (1) en bij jongeren die boven het 25ste percentiel
vallen, is de beschermende factor afwezig (0). Voor de risicofactoren ligt het breekpunt op het 75ste percentiel (i.e., de 25% jongeren met de hoogste scores). Hierbij
geldt dat bij jongeren met een score boven het 75ste percentiel de risicofactor wordt
toegekend (1) en bij jongeren met een score beneden het 75ste percentiel dat de
risicofactor afwezig is (0).
De meeste schalen in dit onderzoek hebben zowel een risico- als beschermende
component. Dit geldt voor de schalen psychosociaal functioneren, zelfcontrole, de
houding ten opzichte van delinquentie, de relatie met de ouders, de opvoedstijlen
van ouders, harde disciplinering door ouders, schoolprestaties en tevredenheid met
school. Er zijn echter ook factoren die geen beschermende component hebben. Zo
blijkt dat het merendeel van de jongeren (respectievelijk 62,9% van de minderjarigen en 62,4% van de jongvolwassenen) geen enkele delinquente vriend heeft. We
hebben er daarom voor gekozen om de schalen met betrekking tot delinquente
vrienden te dichotomiseren in een neutrale (geen delinquente vrienden) en een
risico component (minimaal één delinquente vriend). Ook alcoholgebruik, drugsgebruik en slachtofferschap worden nauwelijks gerapporteerd (zie tabel 3). Vanwege
de beperkte spreiding is voor deze variabelen alleen gekozen voor een risicocomponent, waarbij een score van 0 betekent dat de risicofactor afwezig is en een score
van 1 dat de risicofactor aanwezig is. Voor een aantal andere factoren hebben we op
basis van inhoudelijke gronden alleen gekozen voor een risicocomponent. Dit betreft
de factoren ongestructureerde vrijetijdsactiviteiten, online-activiteiten en gamen
(dichotomisatie op het 75ste percentiel). Eerder onderzoek laat namelijk zien dat de
spreiding in deze factoren niet uitzonderlijk is voor jongeren (zie Van der Laan &
Blom, 2006).
Een aantal schalen in dit onderzoek hebben missende waarden. Dit komt voornamelijk doordat niet alle vragen aan alle jongeren zijn gesteld. Zo zijn bijvoorbeeld
de vragen met betrekking tot de ouders alleen voorgelegd aan jongeren die thuis
wonen. In deze gevallen hebben we de missende waarden ter controle als aparte
categorie opgenomen in de analyses. Jongeren die op een vraag geen antwoord
hebben gegeven worden buiten de analyses gehouden (listwise deletion).

32 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

3

Online en offline daderschap

In dit hoofdstuk gaan we eerst aan de hand van de vragen over delinquent gedrag
uit de MZJ na welke groepen jeugdige daders van online delicten op basis van de
data te onderscheiden zijn en of het veronderstelde onderscheid tussen gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie ook uit de data blijkt. Vervolgens onderzoeken we in hoeverre het plegen van online delicten samenhangt met het plegen
van offline delicten bij jongeren. Hiervoor maken we gebruik van verschillende
exploratieve datatechnieken. Op basis van de bevindingen stellen we de groepen
vast die worden meegenomen in de vervolganalyses om te kijken welke risico- en
beschermende factoren samenhangen met jeugdige daders van online delinquentie,
of er een onderscheid is in de risico- en beschermende kenmerken tussen daders
van cyberdelinquentie en daders van gedigitaliseerde delinquentie en de mate
waarin de risico- en beschermende factoren verschillen van jeugdige daders van
offline delinquentie.
Box 2 Belangrijkste bevindingen
 Op basis van de gegevens uit de MZJ-2015 vinden we een onderscheid tussen
gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie.
 Opvallend is dat het item ‘jezelf voordoen als iemand anders op het internet’ tot
de cyberdelicten wordt gerekend waar eerder onderzoek dit item tot de gedigitaliseerde delicten heeft gerekend.
 In totaal geeft 28,3% van de jongeren aan in de twaalf maanden voorafgaand
aan de MZJ een online delict te hebben gepleegd. Daarvan rapporteert 16,7%
alleen cyberdelicten, 5,2% zegt alleen gedigitaliseerde delicten te plegen en 6,4%
rapporteert zowel gedigitaliseerde als cyberdelicten.
 Gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie onderscheiden zich van offline
delinquentie.
 Van de jongeren rapporteert 9,5% alleen een online delict en 18,8% van de jeugdige daders zegt zowel een offline als online delict te hebben gepleegd. Van deze
laatste groep rapporteert 9,5% naast offline delicten ook cyberdelicten, 3,8% van
de jongeren zegt zowel offline als gedigitaliseerde delicten te plegen en 5,5% van
de jongeren rapporteert naast offline delicten ook cyber- en gedigitaliseerde
delicten.

3.1

Online daderschap

In de literatuur wordt een onderscheid gemaakt tussen gedigitaliseerde delinquentie
en cyberdelinquentie (zie onder andere Holt & Bossler, 2016; McGuire & Dowling,
2013). Omdat we geïnteresseerd zijn in de vraag of op basis van zelfrapportage
deze twee typen online delinquentie ook methodologisch te onderscheiden zijn,
onderzoeken we eerst de jongeren die online delicten rapporteren in de MZJ-2015.
In figuur 2 staan de groepen die we in dit hoofdstuk bestuderen schematisch weergegeven. Daarbij is ook aangegeven welke groepen we in welke paragraaf behandelen.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 33

Figuur 2

Schematische weergave te analyseren groepen in hoofdstuk 3
Paragraaf 3.2
12- t/m 22-jarigen

Paragraaf 3.1

Alle
jongeren

Gedigitaliseerde
daders
Offline
daders

Online
daders

Cyberdaders

3.1.1

Prevalentie van online delicten

Voordat we nagaan welke typen online delinquentie er te onderscheiden zijn, kijken we eerst naar het aantal jongeren dat aangeeft de verschillende online delicten waarnaar gevraagd wordt in de MZJ te plegen. De resultaten hiervan staan in
tabel 8.
In tabel 8 valt te lezen dat voor zowel minderjarigen als jongvolwassenen de meest
voorkomende online delicten ‘inloggen op iemands computer/website zonder toestemming of kennisgeving’ en ‘jezelf voordoen als iemand anders op internet’ zijn.
Er zijn echter ook een aantal delicten dat nauwelijks gerapporteerd wordt, zoals het
verkopen van spullen via internet zonder deze af te leveren en het versturen van
virussen. Omdat de onderzoeksgroep is samengesteld op basis van een steekproef
onder de totale populatie van 12- tot en met 22-jarigen in Nederland, hebben we
ook de 95%-betrouwbaarheidsintervallen berekend. Deze geven een range aan
waarbinnen met 95% zekerheid het aantal zelf gerapporteerde daders in de populatie ligt. Hieruit blijkt dat voor een aantal delicten de ondergrens van de 95%-betrouwbaarheidsinterval tegen de 0% aan ligt. Een prevalentie die 0% benadert,
geeft aan dat een bepaald delict nauwelijks voorkomt. Omdat zulke (zeer) kleine
aantallen de resultaten van de analyses kunnen beïnvloeden, hebben we er voor
gekozen om de weinig voorkomende online delicten in eerste instantie niet mee
te nemen in de vervolganalyses voor het onderscheiden van de typen online delinquentie.5 Dit is het geval voor vier van de elf delicten, te weten: het kopen van
spullen via internet zonder ervoor te betalen, het verkopen van spullen via internet
zonder deze af te leveren, het uitvoeren van DDoS-aanvallen en het versturen van
virussen.

5

Er zijn geen harde criteria voor welke prevalenties bij binaire variabelen nog toelaatbaar zijn bij diverse analyses.
In dit rapport is gekozen om delicten waarvan de ondergrens van de 95%-betrouwbaarheidsinterval kleiner is
dan 1% in eerste instantie niet mee te nemen in de analyses.

34 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Tabel 8

Prevalenties en 95%-betrouwbaarheidsintervallen van online
delicten (ongewogen data)
Totaal
N

%

95%-BI

Voordoen als iemand anders op internet

208

8,6

(7,5-9,8)

Bedreigen via sociale media

183

7,6

(6,5-8,7)

Bedreigen via SMS, e-mail of chatbox

167

6,9

(5,9-8,0)

Verspreiden van seksueel beeldmateriaal van minderjarigen

74

3,1

(2,4-3,8)

Gekocht via internet, geld niet overmaken

22

0,9

(0,5-1,3)

Verkoop via internet, artikel niet opsturen

10

0,4

(0,2-0,7)

Inloggen op computer/website zonder toestemming of kennisgeving

348

14,5

(13,1-15,9)

Wachtwoord veranderen

143

5,9

(5,0-6,9)

92

3,8

(3,1-4,6)

DDoS aanval uitvoeren

31

1,3

(0,8-1,7)

Virus versturen

22

0,9

(0,5-1,3)

Gedigitaliseerde delicten

Cyberdelicten

Inloggen op computer/website zonder toestemming of kennisgeving en
informatie veranderen

3.1.2

Typen online delinquentie

In deze paragraaf stellen we vast welke typen online delinquentie te onderscheiden
zijn in de MZJ-2015. Hiermee gaan we na of het onderscheid tussen gedigitaliseerde
delinquentie en cyberdelinquentie ook blijkt uit de data van de MZJ-2015. We hebben hiervoor allereerst een HOMALS-analyse uitgevoerd.6
De resultaten van de HOMALS-analyse staan weergegeven in figuur B3.1 in bijlage 3. De uitkomst van de HOMALS-analyse laat zien dat er een duidelijke clustering is van jongeren die geen online delicten zeggen te plegen. Ook jongeren die
gedigitaliseerde delicten (i.e., online bedreiging en het verspreiden van seksueel
beeldmateriaal) zeggen te plegen, clusteren samen. Jongeren die een cyberdelict
zeggen te plegen, liggen wel bij elkaar in de buurt, maar de clustering lijkt minder
sterk dan bij de andere twee groepen.
Met behulp van een factoranalyse zijn we vervolgens nagegaan of de items binnen
de verschillende clusters, zoals gevonden in de HOMALS-analyse, ook daadwerkelijk
hetzelfde construct meten. De resultaten hiervan staan weergegeven in tabel 9.
De resultaten van de factoranalyses onderschrijven de resultaten uit de HOMALSanalyse. Uit de tabel blijkt dat zowel gedigitaliseerde delinquentie, als cyberdelinquentie als factor wordt onderscheiden. De eerste factor wordt gevormd door drie
items die betrekking hebben op gedigitaliseerde delicten. Ondanks dat het item
‘verspreiden van seksueel beeldmateriaal van minderjarigen’ zwak laadt op deze
factor (factorlading <0,3), vormen de drie items samen een voldoende betrouwbare
schaal (α=0,68). De tweede factor die wordt onderscheiden in de factoranalyse bestaat uit vier items en heeft betrekking op cyberdelinquentie. In de tabel is te zien
dat alle items sterk laden op de factor, behalve het item ‘jezelf voordoen als iemand
anders op internet’ (lading 0,24). In eerder onderzoek is dit item op theoretische
gronden gerekend tot de gedigitaliseerde delicten (zie Van der Laan & Beerthuizen,
6

HOMALS staat voor homogeneity analysis by alternating least squares. Dit is een exploratieve datatechniek
waarbij personen met dezelfde kenmerken worden geclusterd. De oplossing van HOMALS wordt weergegeven in
een tweedimensionale figuur. In deze figuur liggen delicten die relatief vaak in combinatie met elkaar voorkomen
dichtbij elkaar en delicten die zelden of nooit in combinatie met elkaar voorkomen ver uit elkaar. Hierdoor ontstaat er een beeld van clusters die de mate van samenhang tussen de verschillende online delicten weergeeft.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 35

2016). Echter, op basis van de resultaten uit de HOMALS-analyse en de factoranalyse, blijkt dat dit item beter past bij de cyberdelicten. De interne consistentie van
de schaal cyberdelicten wordt niet verbeterd en zelfs verslechterd na verwijdering
van het item ‘jezelf voordoen als iemand anders op internet’ (α=0,53). In dit onderzoek is er daarom voor gekozen om het delict ‘jezelf voordoen als iemand anders op
internet’ te rekenen tot cyberdelinquentie. De correlatie tussen de factoren ‘gedigitaliseerde delinquentie’ en ‘cyberdelinquentie’ is 0,41.
Tabel 9

Factoranalyse online delicten (exclusief weinig voorkomende
delicten)
Factor
1

2

Bedreigen via sociale media

0,85

-0,01

Bedreigen via SMS, e-mail of chatbox

0,84

-0,01

Verspreiden van seksueel beeldmateriaal van minderjarigen

0,27

0,01

Inloggen op computer/website zonder toestemming/kennisgeving en informatie veranderen

-0,05

0,66

Wachtwoord veranderd van iemand anders

-0,02

0,57

Inloggen op computer/website zonder toestemming/kennisgeving

-0,01

0,52

Voordoen als iemand anders op internet

0,07

0,24

Cronbach’s Alpha

0,68

0,53

NB: Principal axis factoring met een oblique rotatie; resultaten patroonmatrix worden getoond.

3.1.3

Typen online delinquentie inclusief weinig voorkomende delicten

Om na te gaan of de uitkomsten anders zijn wanneer we ook de weinig voorkomende delicten meenemen, hebben we opnieuw een factoranalyse uitgevoerd. In tabel
10 staan de resultaten van deze factoranalyse. Het betreft hier een factoranalyse
met een gedwongen rotatie van twee factoren om te kijken of de weinig voorkomende delicten worden ingedeeld in de veronderstelde groepen. De resultaten van
de factoranalyse laten hetzelfde beeld zien als de analyse uit paragraaf 3.1.2 waarbij de weinig voorkomende delicten niet werden meegenomen. De factoren uit tabel
10 correleren (bijna) perfect met de factoren uit tabel 9 (r=1,00 en r=0,97).
Tabel 10

Factoranalyse online delicten (inclusief weinig voorkomende
delicten)
Factor
1

2

Bedreigen via sociale media

0,89

-0,10

Bedreigen via SMS, e-mail of chatbox

0,87

-0,07

Verspreiden van seksueel beeldmateriaal van minderjarigen

0,27

0,02

Gekocht via internet, geld niet overmaken

0,11

0,04

Verkoop via internet, artikel niet opsturen

0,08

0,06

-0,06

0,64

Wachtwoord veranderd van iemand anders

-0,03

0,58

Inloggen op computer/website zonder toestemming/kennisgeving

-0,03

0,52

DDoS aanval uitvoeren op website/e-mail

0,02

0,35

Voordoen als iemand anders op internet

0,05

0,27

Virus versturen

0,04

0,27

Cronbach’s Alpha

0,58

0,54

Inloggen op computer/website zonder toestemming/kennisgeving en informatie
veranderen

NB: Principal axis factoring met een oblique rotatie; resultaten patroonmatrix worden getoond.

36 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

3.1.4

Groepen zelf gerapporteerde online daders

Op basis van de vragen over delinquent gedrag uit de MZJ kunnen dus twee typen
online delinquentie onderscheiden worden: gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie. Deze resultaten onderschrijven het onderscheid tussen deze twee
typen online criminaliteit dat ook in eerder onderzoek wordt gemaakt (zie onder
andere Van der Laan & Beerthuizen, 2016) en waarop de vragen naar online delinquentie in de MZJ zijn gebaseerd. Op basis van deze twee typen online delinquentie
hebben we jongeren vervolgens ingedeeld in groepen. Hierbij zijn vier groepen te
onderscheiden: jongeren die geen online delicten rapporteren, jongeren die alleen
gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen, jongeren die alleen cyberdelicten zeggen
te plegen en jongeren die zowel gedigitaliseerde als cyberdelicten rapporteren.
Tabel 11

Groepen online daders (ongewogen data)
Totaal

Geen online delicten

Minderjarigen

Jongvolwassenen

N

%

N

%

N

%

1.725

71,7

986

72,2

739

71,0

Online delicten, waarvan

681

28,3

379

27,8

302

29,0

Alleen cyberdelicten

403

16,7

194

14,2

209

20,1

Alleen gedigitaliseerde delicten

125

5,2

88

6,4

37

3,6

Cyber- en gedigitaliseerde delicten

153

6,4

97

7,1

56

Totaal

2.406

100

1.365

100

1.041

5,4
100

Uit tabel 11 valt af te lezen dat de grootste groep wordt gevormd door jongeren die
geen online delicten rapporteren (71,7%). Meer dan een kwart (28,3%) van de jongeren rapporteert ten minste één online delict. Hiervan geeft het merendeel aan
zich uitsluitend bezig te houden met cyberdelicten (16,7%). Slechts 5,2% van de
jongeren rapporteert alleen gedigitaliseerde delicten en 6,4% rapporteert zowel
cyber- als gedigitaliseerde delicten.
Het percentage cyberdaders ligt in dit rapport hoger dan in het onderzoek van Van
der Laan en Beerthuizen (2016). Zij hebben in hun onderzoek de prevalentie van
gedigitaliseerde criminaliteit en cybercriminaliteit beschreven op basis van dezelfde
data. De verschillen met hun studie bestaan voor een deel, omdat de percentages
in onze tabellen gebaseerd zijn op ongewogen data, terwijl Van der Laan en Beerthuizen (2016) hun resultaten hebben verkregen uit gewogen data (zodat een representatieve weergave werd gegeven van de Nederlandse jongeren). Dit laatste is niet
het doel van het huidige onderzoek. Daarnaast hebben we in dit onderzoek het item
‘jezelf voordoen als iemand anders op internet’ gerekend tot de cyberdelicten en
niet tot de gedigitaliseerde delicten.7
In hoofdstuk 4 gebruiken we de onderscheiden groepen online daders om de verschillen in risico- en beschermende kenmerken tussen daders van cyberdelinquentie
en daders van gedigitaliseerde delinquentie te bekijken.

3.2

Samenhang tussen online en offline daderschap

Als we alleen naar online delicten kijken, kunnen we dus twee type online delinquentie onderscheiden. De vraag is of dit onderscheid overeind blijft, wanneer we
ook kijken naar offline delicten. In deze paragraaf gaan we daarom na in hoeverre
het plegen van online delicten samenhangt met het plegen van traditionele offline
7

Wanneer we het item ‘jezelf voordoen als iemand anders op het internet’ buiten beschouwing laten, daalt het
percentage jongeren dat alleen cyberdelicten rapporteert van 16,7% naar 13,1%.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 37

delicten. Hiervoor hebben we opnieuw gebruikgemaakt van HOMALS- en factoranalyses. De weinig voorkomende online delicten hebben we ook hier in eerste
instantie buiten beschouwing gelaten.
3.2.1

Typen on- en offline delinquentie

Uit eerder onderzoek van Sweeten (2012) blijkt dat een indeling van traditionele
offline delicten in één schaal een hoge betrouwbaarheid en validiteit kent. In deze
paragraaf willen we kijken of online delicten samengaan met offline delicten. Onder
gedigitaliseerde delicten vallen ook delicten die betrekking hebben op geweld (online bedreiging) en vermogen (aankoop zonder te betalen/ verkoop zonder te leveren). Om te kijken of deze online delicten samengaan met het aangeven van offline
gewelds- en vermogensdelicten, nemen we de traditionele offline delicten in de
HOMALS-analyse niet als één schaal mee, zoals Sweeten (2012) in zijn onderzoek
aanbeveelt, maar maken we het onderscheid tussen geweldsdelicten, vermogensdelicten, vernieling, drugsdelicten en wapenbezit. Op deze manier kunnen we nagaan of hetzelfde type delicten online of offline gepleegd samengaan. De resultaten
van de HOMALS-analyse met daarin de verschillende typen online en offline delicten
zijn weergegeven in figuur B3.2 in bijlage 3.
Op basis van de resultaten in deze figuur kunnen we vier groepen onderscheiden.
De eerste groep bestaat uit jongeren die geen delicten zeggen te hebben gepleegd
in de twaalf maanden voorafgaand aan het onderzoek. Verder kan naast de eerder
onderscheiden groepen daders van cyber- en gedigitaliseerde delinquentie, er nu
ook een groep offline daders worden onderscheiden. Dit wijst op een onderscheid
tussen offline delinquentie en online delinquentie. De gedigitaliseerde delicten liggen
in de figuur het dichtst bij de offline delicten. Dit suggereert dat gedigitaliseerde
delinquentie het sterkst samenhangt met offline delinquentie.
Vervolgens zijn we wederom nagegaan of de in de HOMALS-analyse onderscheiden
clusters teruggevonden worden in een factoranalyse. De resultaten van de factoranalyse staan in tabel 12. In de tabel is te zien dat er drie typen delinquentie worden onderscheiden op basis van de factoranalyse. In lijn met de HOMALS-analyse
vormt offline delinquentie ook hier een aparte factor (α=0,59). Uit de tabel blijkt
verder dat het onderscheid tussen gedigitaliseerde delicten en cyberdelicten gehandhaafd blijft. Ook dit komt overeen met de resultaten uit de HOMALS-analyse.
De factor ‘offline delinquentie’ correleert 0,47 met de factor ‘gedigitaliseerde delinquentie’ en 0,40 met de factor ‘cyberdelinquentie’.

38 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Tabel 12

Factoranalyse on- en offline delicten (exclusief weinig voorkomende delicten)
Factor
1

2

3

Vermogensdelicten

0,54

0,15

0,03

Vandalisme

0,47

0,09

-0,06

Drugsdelicten

0,42

-0,06

0,01

Wapenbezit

0,38

0,01

0,00

Geweldsdelicten

0,33

0,10

-0,25

Inloggen op computer/website zonder toestemming/kennisgeving en informatie

-0,09

0,66

-0,01

Wachtwoord veranderd van iemand anders

-0,04

0,58

-0,02

Inloggen op computer/website zonder toestemming/kennisgeving

0,15

0,48

0,05

Voordoen als iemand anders op internet

0,07

0,22

-0,05

Bedreigen via sociale media

0,03

-0,03

0,86

Bedreigen via SMS, e-mail of chatbox

0,06

-0,04

0,84

Verspreiden van seksueel beeldmateriaal van minderjarigen

-0,17

0,04

0,21

Cronbach’s Alpha

0,59

0,53

0,68

veranderen

NB: Principal axis factoring met een oblique rotatie; resultaten patroonmatrix worden getoond.

3.2.2

Typen on- en offline delinquentie inclusief weinig voorkomende online
delicten

Om na te gaan of de resultaten anders zijn wanneer we ook de weinig voorkomende
online delicten meenemen, hebben we opnieuw een factoranalyse uitgevoerd. De
resultaten hiervan staan weergegeven in tabel 13.
Uit de tabel blijkt dat er drie factoren worden geëxtraheerd op basis van de factoranalyse. De eerste groep betreft offline delinquentie. Opvallend is dat de items
‘verkoop via internet, artikel niet opsturen’ en ‘gekocht via internet, geld niet overmaken’ onder deze factor vallen. Beide items laden echter zwak op de factor (factorlading<0,3) en omdat de items weinig voorkomen en inhoudelijk beter passen bij de
schaal gedigitaliseerde delicten, kiezen we ervoor deze delicten niet te rekenen tot
offline delicten, maar tot gedigitaliseerde delicten.
De tweede groep die wordt onderscheiden in de factoranalyse bestaat uit gedigitaliseerde delicten. Hieronder vallen online bedreiging en het verspreiden van seksueel
beeldmateriaal van minderjarigen. De derde groep die wordt onderscheiden in de
factoranalyse bestaat uit zes items die betrekking hebben op cyberdelicten. De
factoren uit tabel 13 correleren (bijna) perfect met de onderscheiden factoren uit
tabel 12 (r=0,99; r=1,00 en r=0,98).

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 39

Tabel 13

Factoranalyse on- en offline delicten (inclusief weinig voorkomende delicten)
Factor
1

2

3

Vermogensdelicten

0,53

-0,03

-0,14

Vandalisme

0,47

0,06

-0,08

Drugsdelicten

0,42

-0,01

0,05

Wapenbezit

0,40

-0,03

-0,03

Geweldsdelicten

0,31

0,26

-0,09

Verkoop via internet, artikel niet opsturen

0,20

-0,00

-0,00

Gekocht via internet, geld niet overmaken

0,17

0,04

0,01

Bedreigen via sociale media

-0,02

0,87

-0,00

Bedreigen via SMS, e-mail of chatbox

-0,05

0,82

-0,06

Verspreiden van seksueel beeldmateriaal van minderjarigen

0,16

0,20

0,01

Inloggen op computer/website zonder toestemming/kennisgeving en informatie

0,13

-0,00

0,68

Wachtwoord veranderd van iemand anders

0,03

-0,01

0,56

Inloggen op computer/website zonder toestemming/kennisgeving

-0,11

0,04

0,48

DDoS aanval uitvoeren op website/e-mail

0,00

-0,02

0,34

Voordoen als iemand anders op internet

-0,05

-0,04

0,25

Virus versturen

-0,12

0,00

0,22

Cronbach’s Alpha

0,57

0,68

0,54

veranderen

NB: Principal axis factoring met een oblique rotatie; resultaten patroonmatrix worden getoond.

3.2.3

Groepen zelf gerapporteerde online en offline daders

Op basis van de resultaten van de HOMALS-analyse en de factoranalyses zijn de
jongeren die hebben deelgenomen aan de MZJ in te delen in acht groepen daders.
Deze groepen staan weergegeven in tabel 14.
Uit de tabel valt af te lezen dat de grootste groep wordt gevormd door jongeren die
geen delicten rapporteren in de twaalf maanden voorafgaand aan de afname van de
MZJ (54,3%). Van de jongeren die wel delicten rapporteren, geeft het merendeel
aan zich uitsluitend bezig te houden met offline delicten (17,4%). In tabel 11 zagen
we dat 28,3% van de jongeren heeft aangegeven een online delict te hebben gepleegd. Opvallend is dat hiervan maar een klein percentage jongeren alleen online
delicten zegt te plegen (9,5%). Hiervan geeft 7,2% aan alleen cyberdelicten te
plegen, 1,4% rapporteert alleen gedigitaliseerde delicten en slechts 0,8% van de
jongeren rapporteert zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten. Van de jongeren
geeft 18,8% aan naast online delicten ook offline delicten te plegen.
Aangezien we in hoofdstuk 4 online daders met offline daders en niet-daders willen
vergelijken wat betreft risico- en beschermende factoren, hebben we ervoor gekozen de online daders (jongeren die alleen cyberdelicten, alleen gedigitaliseerde
delicten of cyber- en gedigitaliseerde delicten rapporteren) voor deze analyses
samen te voegen. Op deze manier zijn de groepen groot genoeg om verdiepende
analyses op uit te voeren. De uiteindelijke groepsindeling die we in hoofdstuk 4 gebruiken, staat weergegeven in tabel 15.8

8

Uit tabel 15 valt af te lezen dat 9,5% van de jongeren zich uitsluitend bezighoudt met online criminaliteit. Dit
percentage is lager dan de percentages online daders in tabel 11. Dit komt omdat jongeren die online delicten
rapporteren daarnaast ook vaak offline delicten rapporteren.

40 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Tabel 14

Groepen online en offline daders (ongewogen data)
Totaal

Geen delicten

Minderjarigen

Jongvolwassenen

N

%

N

%

N

%

1.307

54,3

769

56,3

538

51,7

Alleen offline delicten

418

17,4

217

15,9

201

19,3

Alleen online delicten, waarvan

228

9,5

112

8,2

116

11,1

Alleen cyberdelicten

174

7,2

78

5,7

96

9,2

Alleen gedigitaliseerde delicten

34

1,4

25

1,8

9

0,9

Cyber- en gedigitaliseerde delicten

20

0,8

9

0,7

11

1,1

Offline en online delicten, waarvan

453

18,8

267

19,6

186

17,9

Offline delicten en cyberdelicten

229

9,5

116

8,5

113

10,9

Offline delicten en gedigitaliseerde delicten

91

3,8

63

4,6

28

2,7

Offline, cyber en gedigitaliseerde delicten

133

5,5

88

6,4

45

Totaal

2.406

Tabel 15

100

1.365

100

1.041

4,3
100

Samengevoegde groepen online en offline daders (ongewogen
data)
Totaal

Minderjarigen

Jongvolwassenen

N

%

N

%

N

%

1.307

54,3

769

56,3

538

51,7

Alleen offline delicten

418

17,4

217

15,9

201

19,3

Online delicten, waarvan

681

28,3

379

27,8

302

29,0

Alleen online delicten

228

9,5

112

8,2

116

11,1

Offline en online delicten

453

18,8

267

19,6

186

Geen delicten

Totaal

3.3

2.406

100

1.365

100

1.041

17,9
100

Tot slot

In dit hoofdstuk hebben we op basis van zelfrapportage gegevens laten zien dat er
een onderscheid is te maken tussen gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie. Daarnaast laten de resultaten zien dat deze typen online delinquentie zich
ook onderscheiden van offline delinquentie. Op basis van dit onderscheid hebben we
allereerst een indeling gemaakt die aangeeft of jongeren geen online delicten, alleen
gedigitaliseerde delicten, alleen cyberdelicten, of zowel gedigitaliseerde delicten als
cyberdelicten zeggen te hebben gepleegd. In het volgende hoofdstuk willen we nagaan waarin gedigitaliseerde daders zich onderscheiden van cyberdaders wat betreft
risico- en beschermende factoren. Om die reden zullen we voor die analyses alleen
kijken naar jongeren die zeggen een online delict te hebben gepleegd en de jongeren die geen online delict of alleen een offline delict rapporteren niet meenemen in
de analyses.
De tweede indeling die we gebruiken in dit onderzoek heeft betrekking op het onderscheid tussen online en offline daders en de wijze waarop zij verschillen wat
betreft risico- en beschermende factoren. Voor deze analyses nemen we wel de
jongeren mee die geen delicten rapporteren. Ook nemen we voor deze analyses de
jongeren samen die gedigitaliseerde delicten en/of cyberdelicten rapporteren, omdat
deze groepen afzonderlijk in onze steekproef te weinig voorkomen om valide en
betrouwbare uitspraken over te doen.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 41

4

Profielen van online en offline daders

In dit hoofdstuk gaan we na wat het profiel is van jeugdige daders van gedigitaliseerde delinquentie en jeugdige daders van cyberdelinquentie en waarin zij zich
onderscheiden van de profielen van offline daders. Dit pakken we stapsgewijs aan.
We hanteren in dit hoofdstuk een andere volgorde dan in hoofdstuk 3. In paragraaf
4.1 gaan we eerst na in hoeverre online daders zich onderscheiden van offline
daders qua risico- en beschermende factoren. In paragraaf 4.2 zoomen we vervolgens in op de online daders en gaan we na in hoeverre gedigitaliseerde daders te
onderscheiden zijn van cyberdaders wat betreft risico- en beschermende factoren.
In figuur 3 staat weergegeven welke groepen we in welke paragraaf onderzoeken.
Figuur 3

Schematische weergave te analyseren groepen in hoofdstuk 4
Paragraaf 4.1

Paragraaf 4.2

12- t/m 22-jarigen

Alle
jongeren

Gedigitaliseerde
daders
Offline
daders

Online
daders

Cyberdaders

4.1

Verschillen in profiel tussen online en offline daders

In deze paragraaf gaan we na in hoeverre de profielen van jeugdige daders van
online delicten (cyber- en gedigitaliseerde delicten) verschillen van jeugdige daders
van traditionele offline delicten. Zoals beschreven in paragraaf 3.3, nemen we de
cyber- en gedigitaliseerde daders samen in de groep online daders, aangezien de
groepen in de MZJ apart te kleine aantallen kennen om vervolganalyses mee uit te
voeren. Om na te gaan in hoeverre jongeren die online delicten plegen, verschillen
van jongeren die offline delicten plegen, kijken we eerst naar de prevalenties van
zowel online als offline daderschap. Vervolgens gaan we na of jongeren die online
delicten rapporteren, een ander profiel kennen dan jongeren die offline delicten
rapporteren.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 43

Box 3

Belangrijkste bevindingen profielen off- en online daders

Minderjarigen (12- tot en met 17-jarigen)
Kenmerken van de onderscheiden groepen daders
 Minderjarigen die geen delicten rapporteren, worden zoals verwacht, gekenmerkt
door het meest beschermende en minst risicovolle profiel.
 Minderjarigen die zowel online als offline delicten zeggen te plegen, kennen het
meest risicovolle profiel wat betreft de aanwezigheid van risicofactoren en het
ontbreken van beschermende factoren.
 Minderjarigen die alleen online of alleen offline delicten zeggen te plegen, vallen
wat betreft risicoprofiel tussen deze twee extremen.
Verschillen tussen de onderscheiden groepen daders
 Drugsgebruik en een positieve houding ten opzichte van offline delinquentie
hangen samen met een kleinere kans om tot de groep online daders te behoren
dan tot de groep offline daders.
 Meisjes en jongeren van Nederlandse herkomst hebben in vergelijking met
jongens en jongeren van niet-Nederlandse herkomst juist een grotere kans om
tot de groep online daders te behoren dan tot de groep offline daders.
 Online daders worden gekenmerkt door een kleinere kans op het gebruik van
drugs, het goedkeuren van offline delinquentie, het hebben van (offline en
gedigitaliseerde) delinquente vrienden en een grotere kans op tevredenheid met
school dan jongeren die zowel online als offline delicten zeggen te plegen.
 De offline daders en de groep die zowel online als offline delicten rapporteren
verschillen nauwelijks van elkaar wat betreft risico- en beschermende factoren.
Jongvolwassenen (18- tot en met 22-jarigen)
Kenmerken van de onderscheiden groepen daders
 Jongvolwassenen die geen delicten rapporteren, worden zoals verwacht gekenmerkt door het meest beschermende en minst risicovolle profiel.
 Jongvolwassenen die zowel online als offline delicten zeggen te plegen kennen het
meest risicovolle profiel wat betreft de aanwezigheid van risicofactoren en het
ontbreken van beschermende factoren.
 Jongvolwassenen die alleen online of alleen offline delicten zeggen te plegen,
vallen wat betreft risicoprofiel tussen deze twee extremen in.
Verschillen tussen de onderscheiden groepen daders
 De groep online daders kent een minder risicovol profiel dan de groep offline
daders en de groep die zowel online als offline delicten zeggen te plegen.
 Online daders hebben een grotere kans op een hoge mate van zelfcontrole en een
kleinere kans op drugsgebruik, slachtofferschap van offline delicten en het hebben van offline delinquente vrienden dan offline daders.
 In vergelijking met de groep jongeren die zowel online als offline delicten zeggen
te plegen is de kans kleiner dat de groep online daders wordt gekenmerkt door
het gebruik van drugs, slachtofferschap van offline delicten, het hebben van offline delinquente vrienden, veel online activiteiten en het goedkeuren van gedigitaliseerde delinquentie.
 De online en offline daders hebben het meest risicovolle profiel van alle groepen.
Dat wil zeggen dat bij deze groep de meeste risicofactoren aanwezig zijn en
beschermende factoren afwezig.

44 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

4.1.1

Prevalentie online en offline delicten

In tabel 16 staat beschreven in welke mate jongeren die online delicten rapporteren,
ook aangeven offline delicten te plegen. Uit de tabel blijkt een sterke overlap tussen
het plegen van online delicten en het plegen van offline delicten. Vooral jongeren die
alleen gedigitaliseerde delicten rapporteren en jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten rapporteren, geven relatief vaak aan ook offline delicten te plegen. Van de jongeren die alleen gedigitaliseerde delicten rapporteren, geeft 72,8%
aan ook offline delicten te plegen. Van de jongeren die cyber- als gedigitaliseerde
delicten rapporteren, geeft 86,9% aan ook offline delicten te plegen. De overlap
tussen het plegen van online delicten en het plegen van offline delicten is het minst
sterk onder jongeren die cyberdelicten rapporteren. Bijna de helft van deze jongeren geeft aan zich uitsluitend bezig te houden met cyberdelicten (43,2%).
Tabel 16

Indeling groepen online daders uitgesplitst naar zelfgerapporteerde offline delicten (ongewogen data)
Offline delicten

Geen offline delicten

N

%

N

%

N

Alleen cyberdelicten

403

56,8

229

43,2

174

Alleen gedigitaliseerde delicten

125

72,8

91

27,2

34

Cyber- en gedigitaliseerde delicten

153

86,9

133

13,1

20

4.1.2

Bivariate analyses: profielen online en offline daders

Om te onderzoeken of daders van online delicten een ander profiel kennen dan
daders die offline delicten rapporteren, kijken we eerst bivariaat naar de samenhang
tussen de verschillende risico- en beschermende factoren en de verschillende groepen on- en offline daders. Hierbij onderscheiden we jongeren die geen delicten rapporteren, jongeren die alleen online delicten rapporteren, jongeren die alleen offline
delicten rapporteren en jongeren die zowel online als offline delicten rapporteren
(zie figuur 3). Omdat risico- en beschermende factoren leeftijdsafhankelijk zijn (Van
der Laan, 2010), hebben we deze analyses apart uitgevoerd voor minderjarigen en
jongvolwassenen. Op basis van de bivariate analyses stellen we vervolgens vast
welke risico- en beschermende factoren de verschillende groepen online daders
kenmerken. Alleen factoren die bivariaat significant (p<0,01) samenhangen met één
van de groepen online daders, worden meegenomen in de vervolganalyses.9 We
hebben hierbij gebruikgemaakt van multinomiale logistische regressieanalyses. De
resultaten van de multinomiale logistische regressieanalyses worden uitgedrukt in
termen van marginale effecten. Een uitleg over multinomiale logistische regressieanalyse en marginale effecten staat beschreven in box 4. In de tabellen B4.1 en
B4.2 in bijlage 4 is te zien dat bijna alle factoren een significant effect laten zien bij
één van de groepen daders. In de vervolganalyses gaan we na of deze verbanden
blijven bestaan wanneer we ze tegelijkertijd in een model stoppen.

9

We kiezen voor een strenge selectie om de kans op kanskapitalisatie te verkleinen.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 45

Box 4

Interpretatie multinomiale logistische regressieanalyses en
marginale effecten

Multinomiale logistische regressieanalyse is vergelijkbaar met logistische regressieanalyse met die uitzondering dat bij een multinomiale logistische regressieanalyse
de afhankelijke variabele (in ons onderzoek de verschillende categorieën on- en
offline daders) meer dan twee categorieën heeft. In een multinomiale regressieanalyse wordt één categorie van de afhankelijke variabele als referentiecategorie
genomen en de resultaten met betrekking tot de andere categorieën worden tegen
deze categorie afgezet. Het nadeel hiervan is dat niet alle onderscheiden categorieën bekeken kunnen worden. Een oplossing hiervoor is om marginale effecten
te berekenen. Een marginaal effect is een kansverhouding, net als een odds ratio,
maar dan uitgedrukt in percentages.10 Het voordeel van marginale effecten is dat de
verschillende groepen daders los van elkaar bekeken kunnen worden in plaats van
in vergelijking tot elkaar. Per variabele is de som van de marginale effecten gelijk
aan 0 (Borooah, 2002; Liao, 1994). Een marginaal effect van een dichotome variabele geeft de kans weer dat iemand met een bepaald kenmerk, in vergelijking met
personen die dat kenmerk niet hebben, behoort tot een specifieke groep daders.
Een marginaal effect van 0,22 betekent bijvoorbeeld dat de aanwezigheid van een
bepaalde risicofactor (bijvoorbeeld drugsgebruik) samenhangt met een 22% verhoogde kans dat een jongere tot een bepaalde groep daders behoort.
4.1.3

Multivariaat: profielen online en offline daders

In deze paragraaf kijken we of de significante verbanden tussen de verschillende
risico- en beschermende factoren, zoals gevonden in de bivariate analyses, standhouden, wanneer we ze tegelijkertijd in een model stoppen. We controleren hierbij
voor geslacht, leeftijd en herkomst en maken gebruik van een achterwaartse selectieprocedure.11 De resultaten worden wederom weergegeven in termen van marginale effecten.
We gaan eerst in op de profielen van de verschillende groepen daders. Hiermee
stellen we vast hoe de onderscheiden groepen on- en offline daders gekenmerkt
worden wat betreft risico- en beschermende factoren en achtergrondkenmerken.
Factoren die significant samenhangen met de kans dat jongeren tot een bepaalde
groep behoren, zijn in de tabellen groen gearceerd. Vervolgens gaan we na in hoeverre de groepen on- en offline daders van elkaar verschillen wat betreft risico- en
beschermende factoren.12 Significante verschillen tussen groepen worden aangeduid
met letters (a t/m d). De letter ‘a’ heeft betrekking op de eerste groep in de tabel
(i.e., de groep niet-daders) en de letter ‘d’ op de laatste groep in de tabel (i.e., de
groep online en offline daders).

10

Op basis van de coëfficiënten van multinomiale logistische regressieanalyses wordt voor iedere categorie van een
dichotome variabele (categorie 0 en categorie 1) de kans voorspeld dat een jongere tot een specifieke groep
daders behoort (bijvoorbeeld tot de groep cyberdaders). Het marginale effect van een dichotome variabele op
een bepaalde uitkomst is het verschil in voorspelde kansen tussen categorie 0 en categorie 1.

11

Om het aantal variabelen in de multivariate analyses te beperken, hebben we gebruikgemaakt van een achterwaartse selectieprocedure (backward step). Bij deze selectieprocedure worden eerst alle variabelen opgenomen,
waarna met behulp van de aannemelijkheidsratiotoets wordt nagegaan of er factoren weggelaten kunnen worden. De controlekenmerken worden niet meegenomen in deze selectieprocedure.

12

Om na te gaan of de marginale effecten significant van elkaar verschillen, is gebruikgemaakt van de formule
Z=(b1-b2) / √ (SEb12-SEb22) (Paternoster, et al., 1998).

46 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Minderjarigen
Kenmerken van de onderscheiden groepen daders
In tabel 17 staan de resultaten voor minderjarigen. In lijn met eerder onderzoek
zien we bij de groep niet-daders een positieve samenhang bij bijna alle beschermende factoren en een negatieve samenhang bij bijna alle risicofactoren. Veel probleemgedrag, een lage mate van zelfcontrole, drugs- en alcoholgebruik, ongestructureerde buitenactiviteiten, een positieve houding ten opzichte van gedigitaliseerde
delinquentie, slachtofferschap en het hebben van delinquente vrienden hangen
samen met een kleinere kans om tot de groep niet-daders te behoren. Jongeren
waarvan de ouders het gedrag sterk monitoren en die weinig harde disciplinering
door de ouders ervaren (aldus de jongere zelf) hebben daarentegen een grotere
kans om tot de groep niet-daders te behoren.
Bij de groep online daders zien we minder significante risico- en beschermende factoren. Alleen een lage mate van zelfcontrole en een positieve houding ten opzichte
van gedigitaliseerde delinquentie vergroten de kans om tot de groep online daders
te behoren. Een positieve houding ten opzichte van offline delinquentie en weinig
harde disciplinering door de ouders hangen daarentegen samen met een kleinere
kans om tot de groep online daders te behoren. Ook jongens behoren in vergelijking
met meisjes minder vaak tot de groep online daders.
Bij de groep offline daders zien we vooral een samenhang met risicofactoren. Drugsgebruik, ongestructureerde buitenactiviteiten, slachtofferschap van cyberdelicten en
het hebben van vrienden die offline delicten plegen vergroten de kans dat jongeren
tot de groep offline daders behoren. Jongeren waarvan de ouders het gedrag sterk
monitoren (aldus de jongere zelf) hebben daarentegen een kleinere kans om tot de
groep offline daders te behoren. Verder zien we dat jongens en jongeren van nietNederlandse herkomst vaker tot de groep offline daders behoren dan meisjes en
autochtone jongeren.
Bij de groep jongeren die zowel online als offline delicten rapporteren, vinden we
veel significante risico- en beschermende factoren. Alleen veel probleemgedrag, het
hebben van veel ongestructureerde buitenactiviteiten en weinig harde disciplinering
door ouders hangen niet significant samen met de kans dat jongeren tot de groep
behoren die zowel online als offline delicten rapporteren. Voor alle overige factoren
vinden we wel een significante samenhang. Het lijkt hier dus om een relatief ernstigere groep daders te gaan.
Verschillen tussen de onderscheiden groepen daders
Vervolgens kijken we naar de verschillen in de profielen tussen de onderscheiden
dadergroepen. Uit tabel 17 blijkt dat de groep niet-daders wat betreft bijna alle risico- en beschermende factoren significant verschilt van alle andere groepen daders.
Alleen met betrekking tot herkomst zien we geen significant verschil tussen de
groep niet-daders en de overige groepen.
Online daders kennen een minder beschermend en meer risicovol profiel dan nietdaders. Alleen wat betreft drugsgebruik, de houding ten opzichte van offline delinquentie, tevredenheid met school en achtergrondkenmerken zien we geen significante verschillen tussen de groep online daders en de groep niet-daders. Bij de
overige factoren zien we wel significante verschillen tussen de groep online daders
en de groep niet-daders.
We zien ook een aantal verschillen tussen de groep online daders en de groep offline
daders. De online daders onderscheiden zich specifiek van offline daders wat betreft
drugsgebruik en de houding ten opzichte van offline delinquentie. Drugsgebruik en
een positieve houding ten opzichte van offline delinquentie hangen samen met een
kleinere kans om tot de groep online daders te behoren dan tot de groep offline

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 47

daders. Meisjes en jongeren van Nederlandse herkomst hebben in vergelijking met
jongens en jongeren van niet-Nederlandse herkomst juist een grotere kans om tot
de groep online daders te behoren dan tot de groep offline daders.
We zien meer verschillen tussen de groep online daders en de groep jongeren die
zowel online als offline delicten zeggen te plegen. Online daders worden gekenmerkt
door een kleinere kans op het gebruik van drugs, het goedkeuren van offline delinquentie, het hebben van (offline en gedigitaliseerde) delinquente vrienden en een
grotere kans op tevredenheid met school dan jongeren die zowel online als offline
delicten rapporteren. In tegenstelling tot de vergelijking met de groep offline daders
zien we geen verschillen in achtergrondkenmerken.
De offline daders en de groep jongeren die zowel online als offline delicten zeggen
te plegen verschillen nauwelijks van elkaar wat betreft risico- en beschermende
factoren. Alleen het hebben van gedigitaliseerde delinquente vrienden hangt samen
met een grotere kans om tot de combinatiegroep te behoren dan tot de groep offline
daders. Jongens en jongeren van niet-Nederlandse afkomst hebben in vergelijking
met meisjes en jongeren van Nederlandse herkomst een grotere kans tot de groep
offline daders te behoren dan tot de combinatiegroep.
Tabel 17

Multivariate samenhang risico en beschermende factoren met
verschillende typen 12- tot en met 17-jarige on- en offline
daders (marginale effecten en S.E.), N=1.334
Marginale effecten (S.E.)
Niet daders

Online daders

Offline daders

Online en offline
daders

Intercept

59,4

9,1

17,4

14,1

Individueel domein
SDQ probleemgedrag
Risico

-10,5

(4,0) bcd

0,9

(2,1) a

4,8

(2,9) a

4,8

(2,6) a

-13,0

(4,5) bcd

5,9

(2,8) a

-0,5

(2,9) a

7,5

(2,9) a

-21,0

(8,0) cd

-4,8

(2,6) cd

12,7

(6,1) ab

13,0

(5,5) ab

-13,4

(4,9) bcd

2,1

(2,6) a

5,1

(3,5) a

6,2

(3,1) a

-8,5

(3,3) bcd

1,1

(1,8) a

5,4

(2,4) a

2,1

(2,1) a

Beschermend

8,4

(4,4) cd

3,4

(2,8) cd

-5,0

(3,1) ab

-6,8

(2,8) ab

Risico

-7,0

(4,0) cd

-4,0

(1,8) cd

5,2

(2,9) ab

5,8

(2,6) ab

-15,4

(3,5) bcd

6,0

(2,0) a

1,4

(2,5) a

7,9

(2,3) a

-14,1

(4,3) bcd

4,5

(2,5) a

0,8

(2,8) a

8,8

(2,9) a

-12,9

(5,7) bcd

2,0

(2,8) a

0,8

(3,8) a

10,1

(3,9) a

-15,8

(4,2) bcd

1,2

(2,2) a

7,9

(3,1) a

6,8

(2,8) a

Zelfcontrole
Risico
Drugsgebruik
Risico
Alcohol weekend dagen
Risico
Ongestructureerde
buitenactiviteiten
Risico
Houding t.o.v. offline delinquentie

Houding t.o.v. gedigitaliseerde
delinquentie
Risico
Slachtoffer offline delicten
Risico
Slachtoffer gedigitaliseerde
delicten
Risico
Slachtoffer cyberdelicten
Risico

48 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Marginale effecten (S.E.)
Niet daders

Online daders

Offline daders

Online en offline
daders

Gezinsdomein
Monitoring door ouders
Beschermend

10,8

(3,3) bcd

-0,4

(1,8) a

-5,5

(2,4) a

-4,9

(2,2) a

11,5

(4,0) bcd

-4,0

(1,9) a

-2,8

(2,9) a

-4,6

(2,5) a

-24,9

(3,5) bcd

3,5

(2,0) ad

8,1

(2,7) a

13,3

(2,6) ab

-8,8

(4,3) bd

1,0

(2,2) ad

-2,4

(2,7) d

10,2

(3,0) abc

-6,8

(4,2) d

-1,3

(2,0) d

2,1

(2,8)

5,9

(2,7) ab

Geslacht (jongens=ref)

2,0

(3,4) c

3,5

(1,8) c

-7,6

(2,4) abd

2,1

(2,1) c

Leeftijd (12 t/m 15=ref)

7,0

(3,9) d

-1,4

(2,0)

-1,6

(2,7)

-4,0

(2,2) a

Herkomst (autochtoon=ref)

-2,8

(4,0)

-1,6

(2,2) c

6,6

(2,6) bd

-2,2

(2,6) c

Harde disciplinering door ouders
Beschermend
Vriendendomein
Offline delinquente vrienden
Risico
Gedigitaliseerde delinquente
vrienden
Risico
Schooldomein
Tevredenheid met school
Risico
Controlevariabelen

Groen gearceerde cellen p<0,05.
Significante verschillen tussen de groepen worden aangeduid met de letters a t/m d.

Jongvolwassenen
Kenmerken van de onderscheiden groepen daders
In tabel 18 staan de resultaten voor jongvolwassenen weergegeven. In overeenstemming met de bevindingen onder minderjarigen zien we dat risicofactoren
negatief samenhangen met het behoren tot de groep niet-daders en beschermende
factoren positief. Jongeren met een hoge mate van zelfcontrole, die tevreden zijn
met school en die niet langer naar school gaan hebben een grotere kans om tot de
groep niet-daders te behoren. Een lage mate van zelfcontrole, drugsgebruik, een
positieve houding ten opzichte van offline delinquentie, slachtofferschap van offline
delicten en het hebben van vrienden die offline delicten plegen verkleinen daarentegen de kans dat jongvolwassenen tot de groep niet-daders behoren.
Bij de groep online daders zien we relatief weinig significante verbanden. Jongeren
die tevreden zijn met school hebben een kleinere kans om tot de groep online
daders te behoren in vergelijking met de andere groepen. Ook jongeren die niet
meer naar school gaan en jongens hebben een kleinere kans om tot de groep online
daders te behoren dan jongeren die wel naar school gaan en meisjes.
Bij de groep offline daders vinden we meerdere risico- en beschermende factoren
die een significante samenhang vertonen. Drugsgebruik, slachtofferschap van offline
delicten en het hebben van vrienden die offline delicten plegen, vergroten de kans
op het behoren tot de groep offline daders. Een hoge mate van zelfcontrole en weinig harde disciplinering door ouders verkleinen daarentegen de kans dat jongeren
tot de groep offline daders behoren. Verder is te zien dat jongeren die niet langer
naar school gaan een kleinere kans hebben om tot de groep offline daders te behoren dan schoolgaande jongeren.
Net als bij minderjarigen zien we veel risicofactoren die positief samenhangen en
beschermende factoren die negatief samenhangen met het behoren tot de groep
die zowel online als offline delicten rapporteren. Alleen weinig harde disciplinering

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 49

door de ouders en tevredenheid met school hangen niet significant samen met de
kans dat jongeren behoren tot de groep die zowel online als offline delicten zeggen
te plegen. Ook onder jongvolwassenen lijken degenen die zowel online, als offline
delicten rapporteren de meest ernstige groep daders te zijn.
Verschillen tussen de onderscheiden groepen daders
Wanneer we kijken naar de verschillen tussen de onderscheiden groepen daders,
dan zien we dat de niet-daders wat betreft bijna alle risico- en beschermende
factoren significant verschillen van de overige groepen daders. Alleen wat betreft
herkomst zien we geen verschil tussen de groep niet-daders en de overige groepen
daders. Dit is in overeenstemming met de bevindingen onder minderjarigen.
We zien een aantal verschillen tussen de groep online daders en de groep nietdaders. Een lage mate van zelfcontrole, drugsgebruik, slachtofferschap van offline
delicten en het hebben van vrienden die offline delicten plegen, hangen samen met
een grotere kans om tot de groep online daders te behoren dan tot de groep nietdaders. Jongeren die tevreden zijn met school, jongeren die niet meer naar school
gaan en jongens hebben daarentegen een kleinere kans om tot de groep online
daders te behoren dan tot de groep niet-daders. Ook de jongvolwassen online
daders kennen dus over het algemeen een risicovoller profiel dan de niet-daders.
De groep online daders kent daarentegen een minder risicovol profiel dan de groep
offline daders en de groep jongeren die zowel online als offline delicten rapporteren.
De online daders hebben een grotere kans op een hoge mate van zelfcontrole en
een kleinere kans op drugsgebruik, slachtofferschap van offline delicten en het
hebben van offline delinquente vrienden dan offline daders.
In vergelijking met de groep jongeren die zowel online als offline delicten zeggen te
plegen is de kans kleiner dat de groep online daders wordt gekenmerkt door het
gebruik van drugs, veel online activiteiten, het goedkeuren van gedigitaliseerde
delinquentie, slachtofferschap van offline delicten en het hebben van offline
delinquente vrienden.
De groep offline daders en de groep jongeren die zowel online als offline delicten
zeggen te plegen, verschillen van elkaar wat betreft drugsgebruik, een positieve
houding ten opzichte van offline delinquentie, slachtofferschap van cyberdelicten en
weinig harde disciplinering door de ouders. Jongeren met deze kenmerken hebben
een grotere kans om tot de combinatiegroep te behoren dan tot de groep offline
daders.
Tabel 18

Multivariate samenhang risico en beschermende factoren met
verschillende typen 18- tot en met 22-jarige on- en offline
daders (marginale effecten en S.E.), N=1.038
Marginale effecten (S.E.)
Niet daders

Online daders

Offline daders

Online en offline
daders

Intercept

54,6

12,9

20,0

12,5

Individueel domein
Zelfcontrole
Beschermend

16,9

(4,1) bcd

-1,2

(2,7) ac

-9,5

(3,1) ab

-6,3

(2,5) a

Risico

-10,6

(4,9) bd

2,6

(3,3) a

-0,4

(3,3)

8,4

(3,1) a

-15,5

(4,1) bcd

-3,1

(2,5) acd

13,5

(3,3) abd

5,2

(2,4) abc

-5,1

(4,0) d

0,9

(2,6)

-1,5

(2,9)

5,7

(2,4) a

-6,9

(4,7) d

-0,6

(3,1) d

0,1

(3,6)

7,4

(2,2) ab

Drugsgebruik
Risico
Alcohol weekend dagen
Risico
Online-activiteiten
Risico

50 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Marginale effecten (S.E.)
Niet daders

Online daders

Offline daders

Online en offline
daders

Houding t.o.v. offline
delinquentie
Risico

-9,2

(4,2) cd

-1,5

(2,6)

5,9

(3,2) a

4,8

(2,5) a

-6,5

(3,9) d

0,7

(2,5) d

-2,7

(3,1) d

8,5

(2,4) abc

-20,5

(4,0) bcd

-0,1

(2,6) acd

10,0

(3,3) ab

10,6

(2,7) ab

-7,3

(3,9) d

0,5

(2,4)

-0,3

(2,9) d

7,1

(2,5) ac

10,4

(5,4) bc

-5,4

(3,0) a

-8,2

(3,7) ad

3,2

(3,9) c

-25,1

(3,8) bcd

-0,3

(2,5) acd

12,2

(3,2) ab

13,1

(2,7) ab

Beschermend

11,5

(4,7) bcd

-5,5

(2,5) a

-1,3

(3,6) a

-4,8

(2,5) a

Missing school

13,2

(4,1) bcd

-5,2

(2,4) a

-6,4

(2,9) a

-1,6

(2,3) a

Geslacht (jongens=ref)

-4,7

(3,9) b

5,2

(2,5) a

-2,3

(3,0)

1,8

(2,3)

Leeftijd (17 t/m 20=ref)

5,0

(3,8) d

0,0

(2,5)

-0,2

(2,9)

-4,8

(2,1) a

Herkomst (autochtoon=ref)

4,0

(4,1)

1,6

(2,6)

-5,2

(2,9)

-0,3

(2,4)

Houding t.o.v. gedigitaliseerde
delinquentie
Risico
Slachtoffer offline delicten
Risico
Slachtoffer cyberdelicten
Risico
Gezinsdomein
Harde disciplinering door ouders
Beschermend
Vriendendomein
Offline delinquente vrienden
Risico
Schooldomein
Tevredenheid met school

Controlevariabelen

Groen gearceerde cellen p<0,05.
Significante verschillen tussen de groepen worden aangeduid met de letters a t/m d.

4.1.4

Samenvattend: verschillen in profiel tussen online en offline daders

In het voorgaande zijn we nagegaan wat het profiel is van jeugdige daders van onen offline delinquentie en in hoeverre zij van elkaar verschillen wat betreft risico- en
beschermende factoren.
Uit de resultaten blijkt dat jongeren die geen delicten rapporteren, worden gekenmerkt door het meest beschermende en minst risicovolle profiel, terwijl jongeren
die zowel online als offline delicten melden het meest risicovolle profiel kennen wat
betreft de aanwezigheid van risicofactoren en het ontbreken van beschermende factoren. Jongeren die alleen online of alleen offline delicten zeggen te plegen, vallen
wat betreft risicoprofiel tussen deze twee extremen. Dit geldt zowel voor minderjarigen als voor jongvolwassenen.
We zien ook een aantal specifieke verschillen tussen de groep online daders en de
overige groepen daders. De groep online daders verschilt het meest van de nietdaders en de groep jongeren die zowel online als offline delicten zeggen te plegen
wat betreft risico- en beschermende factoren. Over het algemeen zien we dat de
online daders een risicovoller profiel hebben dan de niet-daders en een minder
risicovol profiel hebben dan de groep offline daders en de groep die zowel online
als offline delicten zeggen te plegen. De offline daders en de groep die zowel online
als offline delicten zeggen te plegen, verschillen onder minderjarigen nauwelijks van
elkaar. In tabel 19 en 20 staan voor respectievelijk de minderjarigen en jongvolwas-

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 51

senen de onderscheidende kenmerken van de groep online daders ten opzichte van
de overige twee groepen daders weergegeven.
Tabel 19

Onderscheid profiel online daders versus profiel offline daders
en profiel on- en offline daders voor 12- tot en met 17-jarigen

Online daders versus offline daders

Online daders versus on- en offline daders

Risico- en beschermende factoren

Risico- en beschermende factoren

Minder drugsgebruik

Minder drugsgebruik

Keuren offline delinquentie meer af

Keuren offline delinquentie meer af
Minder offline delinquente vrienden
Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden
Meer tevredenheid met school

Controlevariabelen

Controlevariabelen

Vaker meisjes

-

Meer van Nederlandse afkomst

Tabel 20

Onderscheid profiel online daders versus profiel offline daders
en profiel on- en offline daders voor 18- tot en met 22-jarigen

Online daders versus offline daders

Online daders versus on- en offline daders

Risico- en beschermende factoren

Risico- en beschermende factoren

Hoge mate van zelfcontrole
Minder drugsgebruik

Minder drugsgebruik

Minder slachtoffer offline delicten

Minder slachtoffer offline delicten

Minder offline delinquente vrienden

Minder offline delinquente vrienden
Keuren gedigitaliseerde delinquentie meer af
Minder online activiteiten

Controlevariabelen

Controlevariabelen

-

-

4.2

Verschillen in profiel tussen cyber- en gedigitaliseerde daders

In deze paragraaf gaan we na in hoeverre jeugdige daders van cyberdelinquentie
afwijken van jeugdige daders van gedigitaliseerde delinquentie. Aangezien we
geïnteresseerd zijn in het onderscheid tussen cyber- en gedigitaliseerde daders,
laten we de groep niet-daders buiten beschouwing.
In deze paragraaf maken we wederom gebruik van multinomiale logistische regressieanalyses en presenteren we de resultaten weer in termen van marginale effecten.
De resultaten in deze paragraaf zijn niet goed vergelijkbaar met de resultaten in
paragraaf 4.1, omdat in paragraaf 4.1 online daders ook vergeleken werden met
de groep niet-daders. De niet-daders worden over het algemeen gekenmerkt door
relatief weinig risicofactoren en meer beschermende factoren.

52 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Box 5

Belangrijkste bevindingen profielen cyber- en gedigitaliseerde
daders

Minderjarigen (12- tot en met 17-jarigen)
Kenmerken van de onderscheiden groepen daders
 Cyberdaders en gedigitaliseerde daders kennen ten opzichte van de combinatiegroep (cyber- en gedigitaliseerde daders) relatief weinig risicofactoren.
Verschillen tussen de onderscheiden groepen daders
 Cyberdaders worden gekenmerkt door relatief de minste risicofactoren ten opzichte van gedigitaliseerde daders en jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen.
 Cyberdaders hebben een grotere kans om veel te gamen, offline delinquentie af
te keuren, open te zijn naar ouders en minder vrienden te hebben die gedigitaliseerde delicten plegen dan gedigitaliseerde daders en jongeren die zowel cyberals gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen.
 Cyberdaders hebben verder een grotere kans om slachtoffer te zijn van cyberdelicten dan de groep gedigitaliseerde daders.
 De groep cyberdaders onderscheidt zich van de groep jongeren die zowel cyberals gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen, doordat de kans groter is dat het
gaat om jongens en om jongeren van Nederlandse herkomst.
Jongvolwassenen (18- tot en met 22-jarigen)
Kenmerken van de onderscheiden groepen daders
 Cyberdaders en gedigitaliseerde daders kennen ten opzichte van de combinatiegroep (cyber- en gedigitaliseerde daders) relatief weinig risicofactoren.
Verschillen tussen de onderscheiden groepen daders
 De groep cyberdaders kent een minder risicovol profiel dan de groep gedigitaliseerde daders en de groep jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten
zeggen te plegen.
 Cyberdaders worden gekenmerkt door een kleinere kans op slachtofferschap van
offline delicten en het hebben van offline en gedigitaliseerde delinquente vrienden
in vergelijking met de groep gedigitaliseerde daders en de groep jongeren die
zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen.
 In vergelijking met de groep gedigitaliseerde daders heeft de groep cyberdaders
een kleinere kans om te gamen en zijn ze ouder.
 In vergelijking met de groep jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde
delicten zeggen te plegen, heeft de groep cyberdaders verder nog een grotere
kans op een hoge mate van zelfcontrole.

4.2.1

Bivariate analyses: profielen cyber- en gedigitaliseerde daders

Om te onderzoeken of daders van gedigitaliseerde delinquentie een ander profiel
kennen dan daders van cyberdelinquentie, hebben we eerst bivariaat gekeken naar
de samenhang tussen de verschillende risico- en beschermende factoren en de
eerder onderscheiden groepen online daders. De resultaten worden weergegeven in
termen van marginale effecten.
Uit tabel B4.3 en B4.4 in bijlage 4 blijkt dat er een aantal risico- en beschermende
factoren significant samenhangen met de kans dat jongeren online delicten plegen.
Voor minderjarigen gaat het om de factoren probleemgedrag, gamen, de houding

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 53

ten opzichte van offline delinquentie, slachtofferschap van cyberdelicten, openheid
naar ouders, monitoring door ouders, en het hebben van offline en gedigitaliseerde
delinquente vrienden (zie tabel B4.3 in bijlage 4). Voor jongvolwassenen gaat het
om de factoren zelfcontrole, drugsgebruik, online-activiteiten, gamen, de houding
ten opzichte van gedigitaliseerde delinquentie, slachtofferschap van offline delicten,
openheid naar ouders, en het hebben van offline en gedigitaliseerde delinquente
vrienden (zie tabel B4.4 in bijlage 4). Deze variabelen zijn meegenomen in de
vervolganalyses.
4.2.2

Multivariate analyses: profielen cyber- en gedigitaliseerde daders

Om na te gaan hoe de verschillende groepen online daders van elkaar verschillen
qua risico- en beschermende factoren, hebben we alle significante risico- en beschermende factoren (p<0,01) uit de bivariate analyses tegelijkertijd in een model
gestopt waarbij we controleren voor geslacht, leeftijd en herkomst.13 Omdat we
verschillende groepen onderzoeken, maken we opnieuw gebruik van multinomiale
logistische regressieanalyses. De analyses zijn apart uitgevoerd voor minderjarigen
en voor jongvolwassenen. De resultaten worden weergegeven in termen van marginale effecten. Net als bij de minderjarigen beschrijven we eerst de kenmerken van
de verschillende groepen. Vervolgens gaan we na in hoeverre de groepen van elkaar
verschillen wat betreft risico- en beschermende factoren.14
Minderjarigen
Kenmerken van de onderscheiden groepen daders
In tabel 21 zien we een aantal specifieke risico- en beschermende factoren bij de
groep cyberdaders. Minderjarigen die veel gamen, hebben in vergelijking met
jongeren die weinig gamen een grotere kans om tot de groep cyberdaders te
behoren. Een positieve houding ten opzichte van offline delinquentie, weinig
openheid naar ouders en het hebben van vrienden die gedigitaliseerde delicten
plegen verkleinen daarentegen de kans dat jongeren tot de groep cyberdaders
behoren.
Bij de groep gedigitaliseerde daders vinden we slechts één significant verband.
Jongeren die slachtoffer zijn geweest van cyberdelicten, hebben een kleinere kans
om tot de groep gedigitaliseerde daders te behoren.
Bij de groep jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen, zien we meer significante risicofactoren. Een positieve houding ten opzichte
van offline delinquentie, weinig openheid naar ouders en het hebben van vrienden
die gedigitaliseerde delicten plegen hangen samen met een grotere kans dat jongeren tot de combinatiegroep behoren. Verder hebben meisjes en jongeren van nietNederlandse herkomst een grotere kans om tot de combinatiegroep te behoren dan
jongens en jongeren van Nederlandse herkomst.

13

Om het aantal variabelen in de multivariate analyses te beperken, hebben we hierbij gebruikgemaakt van een
achterwaartse selectieprocedure (backward step). Bij deze selectieprocedure worden eerst alle variabelen
opgenomen, waarna met behulp van de aannemelijkheidsratiotoets wordt nagegaan of er factoren weggelaten
kunnen worden.

14

Om na te gaan of de marginale effecten significant van elkaar verschillen is gebruikgemaakt van de formule
Z=(b1 – b2) / √ (SEb12 - SEb22) (Paternoster, et al., 1998).

54 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Tabel 21

Multivariate samenhang risico en beschermende factoren met
verschillende typen 12- tot en met 17-jarige online daders
(marginale effecten en S.E.), N=379
Marginale effecten (S.E)
Cyberdaders

Intercept

52,4

Gedigitaliseerde

Cyber- en gedigita-

daders

liseerde daders

24,1

23,5

Individueel domein
Gamen
Risico

14,0

(6,3) bc

-7,8

(5,3) a

-6,1

(5,2) a

-16,5

(5,6) bc

4,0

(4,7) a

12,5

(4,8) a

9,9

(6,0) b

-14,3

(4,5) ac

4,4

(5,1) b

-18,0

(6,1) bc

4,2

(5,2) a

13,8

(5,5) a

-21,4

(5,6) bc

3,8

(4,8) ac

17,6

(5,0) ab

Geslacht (jongens=ref)

-9,2

(6,4) c

-3,1

(5,3) c

12,3

(5,2) ab

Leeftijd (12 t/m 15=ref)

0,0

(5,9)

-0,6

(4,9)

0,6

(4,9)

(6,1) c

-0,3

(5,1)

10,8

(4,7) a

Houding t.o.v. offline delinquentie
Risico
Slachtoffer cyberdelicten
Risico
Gezinsdomein
Openheid naar ouders
Risico
Vriendendomein
Gedigitaliseerde delinquente vrienden
Risico
Controlevariabelen

Herkomst (autochtoon=ref)

-10,5

Groen gearceerde cellen p<0,05.
Significante verschillen tussen de groepen worden aangeduid met de letters a t/m c.

Verschillen tussen de onderscheiden groepen daders
Uit de resultaten in tabel 21 valt af te lezen dat er een duidelijk verschil bestaat
tussen het profiel van cyberdaders enerzijds en het profiel van gedigitaliseerde
daders en het profiel van cyber- en gedigitaliseerde daders anderzijds.
De cyberdaders onderscheiden zich van de gedigitaliseerde daders en de combinatiegroep wat betreft gamen, de houding ten opzichte van offline delinquentie,
openheid naar ouders en het hebben van gedigitaliseerde delinquente vrienden.
Cyberdaders hebben een grotere kans om veel te gamen, offline delinquentie af te
keuren, open te zijn naar ouders en minder vrienden te hebben die gedigitaliseerde
delicten plegen dan gedigitaliseerde daders en jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen. Daarnaast onderscheiden cyberdaders zich
nog van gedigitaliseerde daders, doordat ze een grotere kans hebben op slachtofferschap van cyberdelicten.
Wat betreft de achtergrondkenmerken laten de resultaten zien dat meisjes en jongeren van niet-Nederlandse herkomst een grotere kans hebben om tot de combinatiegroep te behoren dan tot de groep cyberdaders in vergelijking met jongens
en jongeren van Nederlandse herkomst. Verder hebben meisjes in vergelijking met
jongens een grotere kans om tot de groep jongeren te behoren die zowel cyber- als
gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen dan tot de groep gedigitaliseerde daders.
Jongvolwassenen
Kenmerken van de onderscheiden groepen daders
In tabel 22 staan de resultaten voor jongvolwassenen. Bij de groep cyberdaders
vinden we een negatieve samenhang met enkele risicofactoren. We zien dat

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 55

slachtofferschap van offline delicten en het hebben van offline en gedigitaliseerde
delinquente vrienden de kans verkleinen dat jongeren tot de groep cyberdaders
behoren.
Bij de groep gedigitaliseerde daders vinden we geen enkel significant verband met
de verschillende risicofactoren.
Bij de combinatiegroep zien we de meeste significante verbanden. Een lage zelfcontrole, slachtofferschap van offline delicten en het hebben van vrienden die
gedigitaliseerde delicten plegen, hangen samen met een grotere kans om tot de
groep jongeren te behoren die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te
plegen. Verder zien we dat jongeren van niet-Nederlandse herkomst een kleinere
kans hebben om tot de combinatiegroep te behoren.
Tabel 22

Multivariate samenhang risico en beschermende factoren met
verschillende typen 18- tot en met 22-jarige online daders
(marginale effecten en S.E.), N=302
Marginale effecten (S.E)
Cyberdaders

Gedigitaliseerde
daders

Intercept

75,0

10,6

Cyber- en gedigitaliseerde daders
14,4

Individueel domein
Zelfcontrole
Risico

-9,0

(5,9) c

-4,3

(3,4) c

13,3

(4,9) ab

-10,2

(6,8) b

10,2

(5,2) a

0,0

(4,7)

-20,2

(5,6) bc

5,6

(3,8) a

14,6

(4,7) a

-13,2

(5,7) bc

4,4

(3,8) a

8,8

(4,6) a

-28,6

(8,2) bc

7,6

(5,4) a

21,0

(7,5) a

Gamen
Risico
Slachtoffer offline delicten
Risico
Vriendendomein
Offline delinquente vrienden
Risico
Gedigitaliseerde delinquente vrienden
Risico
Controlevariabelen
Geslacht (jongens=ref)

4,2

(6,0)

-2,3

(4,1)

-1,9

(4,6)

Leeftijd (18 t/m 20=ref)

6,6

(5,7) b

-6,8

(3,5) a

0,2

(4,5)

Herkomst (autochtoon=ref)

3,9

(5,7)

5,1

(4,2) c

-9,1

(3,9) b

Groen gearceerde cellen p<0,05.
Significante verschillen tussen de groepen worden aangeduid met de letters a t/m c.

Verschillen tussen de onderscheiden groepen daders
Ook onder jongvolwassenen lijkt de groep cyberdaders een relatief lichter risicoprofiel te kennen dan de groep gedigitaliseerde daders en de combinatiegroep. Cyberdaders hebben in vergelijking met de overige twee groepen online daders een kleinere kans op slachtofferschap van offline delicten en het hebben van offline en
gedigitaliseerde delinquente vrienden. Verder blijkt uit de resultaten dat jongeren
die veel gamen en 18- tot en met 20-jarigen een kleinere kans hebben om tot de
groep cyberdaders te behoren dan tot de groep gedigitaliseerde daders. In vergelijking met de groep jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te
plegen, heeft de groep cyberdaders een grotere kans op meer zelfcontrole.

56 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

4.2.3

Samenvattend: cyber- versus gedigitaliseerde daders

In de paragraaf zijn we nagegaan wat het profiel is van jeugdige cyberdaders, jeugdige gedigitaliseerde daders en jeugdige daders die zowel cyber- als gedigitaliseerde
delicten plegen en waarin deze groepen daders van elkaar verschillen wat betreft
risico- en beschermende factoren.
Uit de resultaten blijkt dat cyberdaders en gedigitaliseerde daders ten opzichte van
de combinatiegroep (cyber- en gedigitaliseerde daders) relatief weinig risicofactoren
kennen. Onder minderjarigen blijkt alleen gamen een significante risicofactor om tot
de groep cyberdaders te behoren. Een positieve houding ten opzichte van offline
delinquentie, weinig openheid naar ouders en het hebben van vrienden die gedigitaliseerde delicten plegen, verkleinen daarentegen de kans dat minderjarigen tot de
groep cyberdaders behoren. Onder jongvolwassenen vinden we voor de cyberdaders
alleen een negatieve samenhang met enkele risicofactoren. We zien dat slachtofferschap van offline delicten en het hebben van offline en gedigitaliseerde delinquente
vrienden de kans verkleinen dat jongeren tot de groep cyberdaders behoren.
Bij de groep gedigitaliseerde daders vinden we slechts één significant verband. Minderjarigen die slachtoffer zijn geweest van cyberdelicten hebben een kleinere kans
om tot de groep gedigitaliseerde daders te behoren. Voor jongvolwassenen vinden
we bij deze groep geen enkel significant verband. Jongeren die zowel cyber- als
gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen, worden gekenmerkt door de meeste
risicofactoren en lijkt daarmee vooral een ernstigere groep daders te zijn.
Uit de resultaten blijkt verder dat er een duidelijk verschil is tussen de profiel van de
drie onderscheiden groepen online daders. De groep cyberdaders kent een relatief
lichter risicoprofiel dan de groep gedigitaliseerde daders en de groep jongeren die
zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen. De groep gedigitaliseerde daders lijkt het meest op de groep jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde
delicten zeggen te plegen. Dit geldt zowel voor minderjarigen als voor jongvolwassenen. In tabel 23 en 24 staan voor respectievelijk de minderjarigen en jongvolwassenen de onderscheidende kenmerken van de groep cyberdaders ten opzichte van
de overige twee groepen online daders weergegeven.
Tabel 23

Onderscheid profiel cyberdaders versus profiel gedigitaliseerde
daders en profiel cyber- en gedigitaliseerde daders voor 12- tot
en met 17-jarigen

Cyberdaders versus gedigitaliseerde daders

Cyberdaders versus cyber- en gedigitaliseerde daders

Risico- en beschermende factoren

Risico- en beschermende factoren

Meer gamen

Meer gamen

Keuren offline delinquentie meer af

Keuren offline delinquentie meer af

Vaker slachtoffer cyberdelicten
Meer openheid naar ouders

Meer openheid naar ouders

Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden

Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden

Controlevariabelen

Controlevariabelen

-

Vaker jongens
Vaker van Nederlandse afkomst

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 57

Tabel 24

Onderscheid profiel cyberdaders versus profiel gedigitaliseerde
daders en profiel cyber- en gedigitaliseerde daders voor 18- tot
en met 22-jarigen

Cyberdaders versus gedigitaliseerde daders

Cyberdaders versus cyber- en gedigitaliseerde daders

Risico- en beschermende factoren

Risico- en beschermende factoren
Hoge mate van zelfcontrole

Minder gamen
Minder slachtoffer offline delicten

Minder slachtoffer offline delicten

Minder offline delinquente vrienden

Minder offline delinquente vrienden

Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden

Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden

Controlevariabelen

Controlevariabelen

Meer 21- en 22-jarigen

-

58 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

5

Verplaatsing van offline naar online delinquentie?

In dit hoofdstuk gaan we na in hoeverre er onder jongeren sprake is van een verplaatsing van het plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten. Dit
wordt namelijk genoemd als een mogelijke verklaring voor de geconstateerde daling
van offline jeugdcriminaliteit (Van Ham et al., 2015; Tcherni et al, 2016). Indien
deze verklaring opgaat voor jeugdige daders, dan zou je verwachten dat jongeren
die eerder offline delicten pleegden nu in mindere mate offline delicten plegen en in
plaats daarvan nu (ook) online delicten zijn gaan plegen.
In figuur 4 is het veronderstelde verplaatsingseffect versimpeld weergegeven. Het
donkerpaarse gebied in de figuur laat zien dat wanneer je online criminaliteit buiten
beschouwing laat, je een daling in de criminaliteit waarneemt. Door ook te kijken
naar online criminaliteit zou je mogelijkerwijs kunnen concluderen dat er geen
verandering is in de jeugdcriminaliteit, maar dat er sprake is van een verplaatsing
van offline naar online criminaliteit (zie ook The Guardian, 2015).
Figuur 4

Hypothetische weergave veronderstelde verplaatsingseffect

Online delicten

Offline delicten

2010

2015

Om bovenstaande hypothese te toetsen, maken we naast de meting van 2015 ook
gebruik van de eerdere metingen van de MZJ (2005 en 2010). Omdat in eerdere
metingen alleen jeugdigen onder de 18 jaar zijn bevraagd, beperken we ons in dit
hoofdstuk tot de groep 12- tot en met 17-jarigen. Om te onderzoeken of er sprake
kan zijn van een verplaatsing van het plegen van offline delicten naar het plegen
van online delicten onder jongeren, hebben we drie methoden uitgeprobeerd. De
beschikbare gegevens zijn echter beperkt. We beginnen dit hoofdstuk daarom met
een beschrijving van de (on)mogelijkheden van de data. Vervolgens bespreken we
de gehanteerde methoden en de resultaten. We besluiten met een korte conclusie
over onze bevindingen met betrekking tot het veronderstelde verplaatsingseffect.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 59

Box 6

Belangrijkste bevindingen

 Op basis van gegevens uit drie metingen van de MZJ (2005, 2010 en 2015) hebben we een eerste poging ondernomen om na te gaan in hoeverre er sprake is
van een verplaatsing van offline naar online daderschap onder jongeren. Gegeven
beperkingen in de data zijn de analyses in dit hoofdstuk exploratief van aard. We
hebben drie methoden gebruikt om een indicatie te krijgen of er sprake is van
een verplaatsingseffect.
 Ontwikkelingen in de prevalentie en frequentie van zelf gerapporteerd offline
daderschap en online bedreiging en het versturen van virussen onder jongeren
wijzen niet in de richting van een verplaatsing van offline naar online delinquentie
onder jongeren. Hoewel de offline jeugddelinquentie significant is gedaald over de
tijd, vinden we geen toename in de prevalentie en/of frequentie van de online
delicten, online bedreiging en het versturen van virussen. De prevalentie van
online bedreiging en het versturen van virussen is gelijk gebleven, terwijl de
frequentie waarmee jongeren aangeven deze twee online delicten te plegen is
afgenomen over de tijd.
 Ontwikkelingen over de tijd in de mate van blootstelling en gevoeligheid voor
factoren die gerelateerd zijn aan delinquentie wijzen ook niet in de richting van
een verplaatsing van offline naar online delinquentie. We zien over de tijd een
afname in de mate van blootstelling aan risicofactoren (en andersom ook een
toename in de blootstelling aan beschermende factoren) die samenhangen met
delinquentie, maar vinden geen verandering in de samenhang (i.e., gevoeligheid)
tussen de verschillende factoren en offline delinquentie, offline bedreiging en
online bedreiging.
 De resultaten op basis van modelschattingen laten enige ondersteuning zien voor
de stelling dat er bij jongeren met een vergelijkbaar risicoprofiel in 2015 als in
2010 sprake is van een verplaatsing van offline naar online daderschap. Echter,
we zien de verwachte verplaatsing terug bij een kleine groep jongeren.
 Op basis van de drie exploratieve methoden om het veronderstelde verplaatsingseffect van offline naar online delinquentie onder jongeren te toetsen, vinden we
dus maar beperkte ondersteuning voor het veronderstelde verplaatsingseffect.
Alleen bij de modelschattingen vinden we enige ondersteuning voor een verplaatsing van offline naar online delinquentie onder jongeren. Met betrekking tot de
eerste twee methoden dient opgemerkt te worden dat deze gebaseerd zijn op een
zeer beperkt en selectief aantal online delicten.

5.1

Aanpak verkenning verplaatsingseffect

Zoals gezegd, maken we in dit hoofdstuk gebruik van gegevens uit drie metingen
van de MZJ om na te gaan in hoeverre er sprake is van een verplaatsing van offline
naar online daderschap. Dit pakken we stapsgewijs aan. Eerst kijken we naar trends
in offline en online daderschap op basis van de verschillende metingen van de MZJ.
Vervolgens kijken naar ontwikkelingen in de mate van blootstelling en gevoeligheid
voor factoren die samenhangen met delinquentie. Als laatste methode maken we
gebruik van multivariate modelschattingen om te onderzoeken of er aanwijzingen
zijn voor een verplaatsing van offline naar online delinquentie in twee opeenvolgende metingen van de MZJ. In tabel 25 staan de drie methoden schematisch
weergegeven. In de volgende paragrafen gaan we dieper in op de verschillende
onderzoeksmethoden. De gegevens kennen een aantal beperkingen waardoor de
analyses in dit hoofdstuk slechts exploratief van aard zijn. In de volgende paragraaf
gaan we daarom eerst in op de (on)mogelijkheden van de data.

60 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Tabel 25
Paragraaf 5.2
Paragraaf 5.3
Paragraaf 5.4

5.1.1

Methoden om het veronderstelde verplaatsingseffect te toetsen
Ontwikkelingen over de tijd in offline en online daderschap
Ontwikkelingen over de tijd in blootstelling aan en gevoeligheid voor factoren die samenhangen
met delinquent gedrag
Modelschattingen

(On)mogelijkheden MZJ voor het toetsen van het verplaatsingseffect

Een eerste beperking voor het toetsen van het veronderstelde verplaatsingseffect is
dat de gegevens van de verschillende metingen van de MZJ (2005, 2010 en 2015)
zijn gebaseerd op onafhankelijke steekproeven. Dit betekent dat voor iedere meting
van de MZJ een andere steekproef is getrokken waarbij steeds nieuwe jongeren zijn
ondervraagd. Om na te gaan of jongeren inderdaad overstappen van het plegen van
offline delicten naar het plegen van online delicten, zouden we het liefst dezelfde
jongeren over een langere tijd volgen. Door dezelfde jongeren op meerdere tijdstippen te ondervragen, is het mogelijk om na te gaan of jongeren die eerder offline
delicten pleegden dit (nu) in mindere mate doen en daarnaast (ook) online delicten
zijn gaan plegen. Dit zou een directere toetsing opleveren van het veronderstelde
verplaatsingseffect.
Een tweede beperking is dat in de eerdere metingen van de MZJ naar een beperkt
aantal online delicten is gevraagd, te weten (illegaal) downloaden, online bedreiging
en het versturen van virussen. In 2015 is de meting van online delicten uitgebreid
van drie naar elf delicten, waarbij een onderscheid is gemaakt tussen gedigitaliseerde delicten en cyberdelicten. Omdat het merendeel van de online delicten pas in
2015 voor het eerst zijn meegenomen in de vragenlijst, kunnen we voor het verloop
over de tijd alleen de online delicten ‘online bedreiging’ en ‘het versturen van virussen’ bestuderen.15 Een gevolg hiervan is dat we geen compleet beeld kunnen geven
van de ontwikkelingen in online daderschap. Hierbij dient ook opgemerkt te worden
dat deze twee online delicten niet de meest voorkomende online delicten zijn die
jongeren zelf rapporteren. Zo blijkt uit onderzoek van Van der Laan en Beerthuizen
(2016) dat de meest voorkomende online delicten die door jongeren worden gerapporteerd ‘inloggen op een computer zonder toestemming’ en ‘jezelf voordoen als
iemand anders op het internet’ zijn.
De traditionele offline delicten waarnaar gevraagd is, zijn niet veranderd in de verschillende metingen van MZJ. Ook is in alle drie de metingen gevraagd naar dezelfde
risico- en beschermende factoren die jongeren kunnen verleiden tot of weerhouden
van het plegen van delicten. Wel zijn er bij sommige van deze kenmerken enkele
wijzigingen doorgevoerd in de meting van 2015. Het gaat dan voornamelijk om
uitbreidingen op de bestaande metingen. Om de ontwikkeling in de tijd te kunnen
vaststellen, maken we in dit hoofdstuk alleen gebruik van de factoren die in alle
jaren op dezelfde wijze gemeten zijn (zie tabel B5.1 in bijlage 5 voor een uitgebreide beschrijving van de gebruikte factoren).
5.1.2

Ontwikkelingen in offline en online daderschap

Hoewel de gegevens van de MZJ niet de mogelijkheid bieden om de (mogelijke)
verplaatsing van offline daderschap naar online daderschap op een directe manier te
toetsen, is het wel mogelijk om op basis van deze gegevens een eerste indicatie te
15

Online bedreiging en het versturen van virussen zijn wettelijk gezien strafbaar. Aangezien het in Nederland tot
2014 was toegestaan om illegaal aangeboden materiaal te downloaden voor eigen gebruik, hebben we ervoor
gekozen dit item buiten beschouwing te laten in de analyses.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 61

geven voor het veronderstelde verplaatsingseffect. Een eerste manier om meer inzicht te geven in een mogelijke verplaatsing van offline naar online delinquentie, is
door een beeld te schetsen van de ontwikkelingen in zelf gerapporteerd (offline en
online) daderschap. Zoals eerder aangegeven, zijn de traditionele offline delicten in
alle drie de metingen van de MZJ aan jongeren voorgelegd. Hiermee kunnen we
nagaan of jongeren over de tijd in mindere mate offline delicten zeggen te plegen.
Op basis van de online delicten ‘online bedreiging’ en ‘virussen versturen’ kunnen
we tevens een indicatie geven van de ontwikkeling in online daderschap. Wanneer
jongeren over de tijd in mindere mate offline delicten rapporteren en daarnaast in
meerdere mate deze twee online delicten zeggen te plegen, dan zou dit een eerste
aanwijzing kunnen zijn voor het veronderstelde verplaatsingseffect.
5.1.3

Blootstelling en gevoeligheid

Een tweede manier om meer inzicht te krijgen in een mogelijke verplaatsing van
offline naar online delinquentie is door te kijken naar ontwikkelingen in de mate
van blootstelling en gevoeligheid voor factoren die samenhangen met delinquent
gedrag.
De gedachte achter blootstelling is dat jongeren delicten plegen, omdat ze aan
risicofactoren worden blootgesteld. Hoe meer jongeren worden blootgesteld aan
risicofactoren, hoe groter de kans op het plegen van delicten. Een belangrijke risicofactor is bijvoorbeeld het hebben van delinquente vrienden: hoe meer delinquente
vrienden een jongere heeft, hoe groter de kans dat hij of zij zelf ook delicten zal
plegen. Als je deze gedachte toepast op ontwikkelingen in de tijd, zou je kunnen
veronderstellen dat wanneer jongeren over de tijd minder delinquente vrienden
hebben (i.e., een daling in de mate van blootstelling), zij ook minder delinquent
gedrag zullen rapporteren. Veranderingen in de mate van blootstelling aan risicofactoren kunnen daarmee een mogelijke verklaring bieden voor de geconstateerde
daling in offline jeugddelinquentie.
Onder gevoeligheid wordt de samenhang tussen risicofactoren en delinquent gedrag verstaan. Zo worden sommige jongeren sterker beïnvloed door risicofactoren dan andere jongeren wat betreft het plegen van delicten. Het kan echter ook
zo zijn dat de invloed van risicofactoren op delinquent gedrag van jongeren verandert over de tijd. Zo zou het effect van het hebben van delinquente vrienden op
delinquent gedrag over de tijd kunnen afnemen (i.e., een daling in de mate van
gevoeligheid) waardoor ook de kans op delinquent gedrag onder jongeren over de
tijd afneemt ongeacht of jongeren in dezelfde mate worden blootgesteld aan deze
risicofactor.
Veranderingen in de mate van blootstelling en gevoeligheid voor factoren op de
verschillende gebieden kunnen dus een verklaring bieden voor de daling in offline
jeugddelinquentie. In dit hoofdstuk zijn we echter geïnteresseerd in de vraag of de
opkomst van online delinquentie een verklaring kan bieden voor de geconstateerde
daling in jeugddelinquentie. Bij een verplaatsing van offline naar online delinquentie
verwacht je dat dezelfde factoren die eerder samenhingen met offline delicten nu
(in sterkere mate) samenhangen met het plegen van online delicten. Zo zou het bijvoorbeeld zo kunnen zijn dat jongeren met delinquente vrienden eerder veel tijd op
straat doorbrachten waardoor zij een grotere kans hadden betrokken te worden bij
offline delinquentie, terwijl zij nu met dezelfde vrienden meer tijd online doorbrengen, hetgeen de kans op online delinquentie vergroot. Het delinquente gedrag van
jongeren verplaatst dan doordat de samenhang tussen het hebben van delinquente
vrienden en het plegen van off- en online delicten verandert over de tijd (i.e., verandering in gevoeligheid).

62 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Om na te gaan of er sprake is van een verplaatsing van offline naar online delinquentie kijken we eerst naar de mate van blootstelling en gevoeligheid voor factoren die leiden tot offline daderschap. Hierbij maken we grotendeels gebruik van
dezelfde factoren op het individuele, gezins-, vrienden- en schooldomein die we in
hoofdstuk 4 hebben gebruikt om de profielen van de verschillende groepen daders
vast te stellen. We maken hierbij alleen gebruik van de factoren die in alle jaren op
dezelfde wijze gemeten zijn.
Om na te gaan of er sprake is van een verplaatsing van offline naar online delinquentie, kijken we vervolgens naar samenhang tussen de verschillende factoren
en offline en online bedreiging. We kijken hierbij alleen naar bedreiging, omdat dit
het enige delict is waarbij we voor alle drie de metingen van de MZJ zowel een offline als online variant hebben, waardoor we preciezer kunnen nagaan of er sprake is
van een verplaatsing in de gevoeligheid voor de onderscheiden individuele, gezins-,
vriendengroep- en schoolfactoren.
5.1.4

Modelschattingen

Een laatste methode die we hanteren om inzicht te krijgen in het veronderstelde
verplaatsingseffect is het gebruik van modelschattingen. Wat we hierbij doen, is dat
we op basis van risico- en beschermende factoren waarnaar gevraagd wordt in de
MZJ-2010, in een multivariaat model vaststellen wat het profiel is van jongeren die
geen offline delicten rapporteren en wat het profiel is van jongeren die wel offline
delicten rapporteren. Deze profielen gebruiken we vervolgens om te voorspellen
welke jongeren in de MZJ-2015 wel of geen offline dader zouden zijn. Door vervolgens de voorspelde indeling van 2015 (wel/niet dader van offline delicten op basis
van het model uit de MZJ-2010) af te zetten tegen de werkelijke indeling in 2015
wat betreft het plegen van online en/of offline delicten, kunnen we meer inzicht
geven in een mogelijke verplaatsing van offline naar online delinquentie. Bij een
verplaatsing van offline naar online daderschap verwacht je dat jongeren voor wie
op basis van het risicoprofiel voorspeld wordt dat ze offline delicten plegen, in werkelijkheid online delicten zeggen te plegen in 2015. Een dergelijke bevinding kan
erop wijzen dat hetzelfde type jongeren dat eerder offline delicten pleegde nu (ook)
online delicten zijn gaan plegen.
In de volgende paragrafen bespreken we de resultaten op basis van de drie onderscheiden methoden. In paragraaf 5.2 gaan we eerst in op de ontwikkelingen in zelf
gerapporteerd offline en online daderschap. In paragraaf 5.3 kijken we naar de
ontwikkelingen in de mate van blootstelling en gevoeligheid voor risicofactoren die
samenhangen met delinquent gedrag en in paragraaf 5.4 gaan we in op de modelschattingen. In paragraaf 5.5 gaan we ten slotte in op wat de resultaten van de
verschillende methoden zeggen over een mogelijk verplaatsingseffect van het plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten.

5.2

Ontwikkelingen in zelf gerapporteerd offline en online daderschap
onder jongeren

Het idee achter de hypothese dat de daling in jeugddelinquentie verklaard kan worden door een verplaatsing van offline naar online delinquentie is dat jongeren die
eerder offline delicten pleegden in mindere mate of helemaal geen offline delicten
zeggen te plegen en nu (ook) online delicten zijn gaan plegen. Eerder onderzoek
naar de daling in jeugdcriminaliteit baseert zich voornamelijk op de ontwikkeling in
de prevalentie van offline daders (i.e., naar het aantal jongeren dat aangeeft offline

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 63

delicten te plegen) (Van der Laan & Goudriaan, 2016). Bij een verplaatsing van het
plegen van offline naar online delinquentie, hoeft het echter niet alleen zo te zijn dat
jongeren overgaan van het plegen van offline delicten naar het plegen van online
delicten (een verandering in prevalentie). Het kan ook zo zijn dat evenveel jongeren (in gelijke of mindere mate) offline delicten plegen en daarnaast (meer) online
delicten zijn gaan plegen. In deze situatie is er geen verandering in prevalentie van
offline daderschap waar te nemen, maar wel in de frequentie van het plegen van
off- of online delicten.
Om te kijken welke situaties zich voordoen in de drie metingen van de MZJ, kijken
we in de volgende paragrafen naar de ontwikkelingen in de prevalentie en frequentie van offline en online daderschap. Hierbij moet wel gezegd worden dat de ontwikkeling in online daderschap betrekking heeft op slechts twee delicten: online
bedreiging en het versturen van virussen. Alleen naar deze twee online delicten is
in alle drie de metingen van de MZJ gevraagd. In paragraaf 5.2.1 beschrijven we
eerst de ontwikkeling in offline daderschap in de periode 2005 tot en met 2015. In
paragraaf 5.2.2 gaan we vervolgens in op de ontwikkeling van online bedreiging en
het versturen van virussen.
5.2.1

Ontwikkeling offline daderschap

In figuur 5 staat de ontwikkeling in de prevalentie en frequentie van zelf gerapporteerd offline daderschap beschreven. In de figuur geven we de indexcijfers weer
(2005 is het uitgangsjaar). De percentages zijn gebaseerd op gewogen data. De
corresponderende percentages staan weergegeven in tabel 26.
Uit figuur 5 blijkt dat het percentage jongeren dat aangeeft offline delicten te plegen, is gedaald in de periode 2005 tot en met 2015. De prevalentie van zelf gerapporteerd offline daderschap is significant afgenomen van 41,3% in 2005 naar 34,7%
in 2015 (p<0,05). Ook tussen 2010 en 2015 is sprake van een significante daling.
In 2010 gaf nog 38,1% van de jongeren aan in de twaalf maanden voorafgaand aan
het onderzoek offline delicten te hebben gepleegd (zie tabel 26).
Uit figuur 5 blijkt verder dat ook de frequentie van het plegen van offline delicten
onder alle jongeren gedaald is tussen 2005 en 2015 (p<0,01). Tussen 2005 en 2010
is er echter geen sprake van een statistisch significante afname. Ook zien we dat de
frequentie van offline delicten onder daders is gedaald tussen 2005 en 2015. Echter,
voor deze groep zijn de verschillen niet statistisch significant. Dit betekent dat de
afname in de frequentie van offline daderschap hoofdzakelijk het gevolg is van de
daling in het aantal jongeren dat offline delicten zegt te plegen.
Kortom, zowel het aandeel daders dat zegt offline delicten te plegen als de frequentie waarmee jongeren aangeven offline delicten te plegen is gedaald tussen 2010 en
2015. Dit is in lijn met het eerste deel van het veronderstelde verplaatsingseffect,
waarbij verwacht wordt dat jongeren over de tijd heen in mindere mate offline
delicten plegen.

64 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Figuur 5

Prevalentie en frequentie van zelf gerapporteerde offline delicten onder 12- tot en met 17-jarigen in 2005, 2010 en 2015, in
indices (2005=100)a

120
100
80
60
40
20
0
2005
Prevalentie
a

2010

2015

Frequentie totaal

Frequentie daders

Niet-significante veranderingen zijn aangegeven door middel van stippellijnen.

Tabel 26

Prevalentie, frequentie en 95%-betrouwbaarheidsintervallen
van zelf gerapporteerde offline delicten onder 12- tot en met
17-jarigen in 2005, 2010 en 2015 (gewogen data)
2005

2010

2015

N=1.123

N=2.263

N=1.469

%

95%-BI

%

95%-BI

%

95%-BI

Prevalentie offline delicten

41,3

(38,4-44,2)

38,1

(36,1-40,1)

34,7

(32,3-37,1)

Frequentie offline delicten - totaal

3,4

(2,3-4,5)

2,9

(2,2-3,6)

2,3

(1,5-3,1)

Frequentie offline delicten - daders

8,2

(6,6-9,8)

7,7

(6,6-8,8)

6,7

(5,4-8,0)

5.2.2

Ontwikkeling online bedreiging en het versturen van virussen

Om na te gaan of er sprake is van een verplaatsing van offline delinquentie naar
online delinquentie, kijken we ook naar de ontwikkeling in de prevalentie en frequentie van de zelf gerapporteerde online delicten, online bedreiging en het versturen van virussen. Zoals gezegd kan een verplaatsing van offline delinquentie
naar online delinquentie deels het gevolg zijn van jongeren die overgaan van het
plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten. Dit kan een toename
betekenen in de prevalentie van online delicten. Een andere mogelijkheid is dat jongeren die offline delicten pleegden in de loop van de tijd meer online delicten zijn
gaan plegen (ten koste van het plegen van offline delicten). In dit geval neemt de
prevalentie en/of de frequentie van het plegen van online delicten toe. Ook bij de
ontwikkeling van online daderschap is het dus van belang om zowel naar de prevalentie als naar de frequentie te kijken waarmee jongeren aangeven online delicten
te plegen.
Omdat we slechts naar de ontwikkeling van twee typen online delicten kunnen
kijken, laten we eerst voor beide delicten apart de ontwikkeling in prevalentie zien
(figuur 6). De percentages zijn gebaseerd op gewogen data en we presenteren deze

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 65

in indexcijfers met 2005 als uitgangsjaar. De corresponderende percentages staan
in tabel 27.
Uit figuur 6 valt af te lezen dat het aantal jongeren dat aangeeft iemand online te
hebben bedreigd stabiel is gebleven tussen 2005 en 2010, en licht, maar statistisch
niet significant, stijgt tussen 2010 en 2015. Het versturen van virussen komt minder
vaak voor (zie tabel 27) en daalt significant tussen 2005 en 2010 (p<0,01). In 2015
zien we ook hier een lichte, maar niet significante stijging.
Kortom, het aantal jongeren dat aangeeft iemand online te hebben bedreigd in de
twaalf maanden voorafgaand aan het onderzoek en het aantal jongeren dat aangeeft een virus te hebben verstuurd, is niet significant toegenomen over de tijd. Het
aantal jongeren dat aangeeft een virus te hebben verstuurd is zelfs gedaald tussen
2005 en 2010.
Figuur 6

Prevalentie van zelf gerapporteerd online delicten (virussen versturen en online bedreiging) onder 12- tot en met 17-jarigen in
2005, 2010 en 2015, in indices (2005=100)a

140
120
100
80
60
40
20
0

a

2005

2010

2015

Virus versturen

Bedreiging via sms, e-mail of chatbox

Niet-significante veranderingen zijn aangegeven door middel van stippellijnen.

Tabel 27

Prevalentie en 95%-betrouwbaarheidsintervallen van zelfgerapporteerde online delicten onder 12- tot en met 17-jarigen in
2005, 2010 en 2015 (gewogen data)
2005

2010

2015

N=1.123

N=2.263

N=1.469

%

95%-BI

%

95%-BI

%

95%-BI

Bedreigen via sms, e-mail of chatbox

6,6

(5,1-8,1)

6,5

(5,5-7,5)

7,7

(6,3-9,1)

Virus versturen

2,0

(1,2-2,8)

0,7

(0,4-1,0)

1,1

(0,6-1,0)

In figuur 7 hebben we de delicten ‘online bedreiging’ en ‘het versturen van virussen’ samengenomen. Bovendien kijken we in deze figuur ook naar de frequentie
waarmee jongeren deze online delicten zeggen te plegen. Dit is belangrijk om
vast te stellen of er ook sprake is van een verandering in het aantal online delicten
dat wordt gerapporteerd. We presenteren opnieuw de indexcijfers (2005 is het uitgangsjaar; de corresponderende percentages staan weergegeven in tabel 28).

66 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

In figuur 7 zien we dat het aandeel jongeren dat aangeeft online te bedreigen of
virussen te versturen licht daalt tussen 2005 en 2010 en vervolgens stijgt in 2015.
Deze stijging in de prevalentie van online delicten is echter niet statistisch significant. Met andere woorden, het aantal jongeren dat aangeeft online te bedreigen en
virussen te versturen, is niet significant toegenomen over de tijd. Verder zien we
een lichte, maar niet significante, daling in de frequentie waarmee jongeren aangeven online te bedreigen en virussen te versturen. Onder daders is deze daling in
de frequentie van online bedreiging en het versturen van virussen wel statistisch
significant tussen 2010 en 2015 (p<0,05). Jongeren die aangeven online te bedreigen en virussen te versturen, zijn dit dus in mindere mate gaan doen.
Kortom, we zien geen significante stijging in het aantal jongeren dat online zegt te
bedreigen en virussen zegt te versturen. Verder zien we dat de daders deze delicten
gemiddeld genomen minder zeggen te plegen over de tijd heen.
Figuur 7

Prevalentie en frequentie van online bedreiging en het versturen
van virussen onder 12- tot en met 17-jarigen in 2005, 2010 en
2015, in indices (2005=100)a

120
100
80
60
40
20
0
2005
Prevalentie
a

2010

2015

Frequentie totaal

Frequentie daders

Niet-significante veranderingen zijn aangegeven door middel van stippellijnen.

Tabel 28

Prevalentie, frequentie en 95%-betrouwbaarheidsintervallen
van zelf gerapporteerde online delicten onder 12- tot en met
17-jarigen in 2005, 2010 en 2015 (gewogen data)
2005

2010

2015

N=1.123

N=2.263

N=1.469

%

95%-BI

%

95%-BI

%

95%-BI

Prevalentie online delicten

7,7

(6,1-9,3)

6,9

(5,9-7,9)

8,6

(7,2-10,0)

Frequentie online delicten - totaal

0,3

(0,0-0,6)

0,2

(0,0-0,4)

0,2

(0,0-0,4)

Frequentie online delicten - daders

3,6

(2,5-4,7)

3,4

(2,6-4,1)

2,2

(1,4-2,9)

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 67

5.2.3

Samenvattend: verplaatsingseffect op basis van ontwikkelingen

De resultaten van de beschreven ontwikkelingen in de prevalentie en frequentie
van offline en online zelf gerapporteerd daderschap onder jongeren wijzen niet in
de richting van een verplaatsing van het plegen van offline delicten naar het plegen
van online delicten.
Uit onze resultaten blijkt dat zowel het aantal daders dat zegt offline delicten te
plegen als de frequentie waarmee zij aangeven deze delicten te plegen significant
is gedaald over de tijd. Bij een verplaatsing van offline naar online delinquentie had
je in dit geval een toename verwacht in de prevalentie en/of in de frequentie waarmee jongeren aangeven online delicten te plegen. We vinden hier echter geen bewijs voor; de prevalentie van online bedreiging en het versturen van virussen is
gelijk gebleven, terwijl de frequentie waarmee jongeren aangeven deze twee online
delicten te plegen is afgenomen over de tijd.
De vraag is echter of de geconstateerde ontwikkeling in online daderschap, hier gemeten aan de hand van slechts twee delicten, ook terug gevonden wordt wanneer
naar meerdere typen online delicten gekeken zou worden. In de MZJ-2015 is voor
het eerst naar meerdere typen online delicten gevraagd. We kunnen de ontwikkeling
over de tijd van alle verschillende zelf gerapporteerde typen online delicten pas met
behulp van toekomstige metingen van de MZJ beschrijven. Op deze manier kan op
basis van de hier gehanteerde methode een beter inzicht worden verschaft in een
mogelijke verplaatsing van offline naar online daderschap.

5.3

Ontwikkeling in factoren die samenhangen met delinquent gedrag

Een tweede manier om meer inzicht te krijgen in het veronderstelde verplaatsingseffect is door te kijken naar ontwikkelingen in de mate van blootstelling en gevoeligheid voor individuele, gezins-, vriendengroep- en schoolfactoren die geassocieerd
zijn met delinquent gedrag. Eerst gaan we na of de daling in offline delinquentie
verklaard kan worden, doordat jongeren in de loop van de tijd minder worden
blootgesteld aan factoren die leiden tot delinquent gedrag of omdat jongeren minder gevoelig zijn geworden voor factoren die leiden tot offline delinquent gedrag.
Vervolgens onderzoeken we of er sprake is van een verplaatsing naar online daderschap door te kijken naar de samenhang tussen de verschillende factoren en offen online bedreiging (i.e., gevoeligheid). We kijken hierbij alleen naar bedreiging,
omdat we voor dit delict zowel een offline als online variant hebben. Bij een verplaatsing van offline naar online bedreiging verwacht je dat dezelfde factoren die
eerder samenhingen met offline bedreiging nu (in sterkere mate) samenhangen met
online bedreiging.16
5.3.1

Blootstelling

Als eerste gaan we de ontwikkelingen na in blootstelling aan individuele, gezins-,
vriendengroep- en schoolfactoren die samenhangen met het plegen van delinquent
gedrag. De mate van blootstelling meten we aan de hand van de gemiddelde scores
op de verschillende factoren in de verschillende metingen van de MZJ (2005, 2010
en 2015) en of deze gemiddelde scores significant veranderen tussen de metingen.
De resultaten hiervan staan weergegeven in tabel 29.

16

In tegenstelling tot in hoofdstuk 4 delen we de verschillende factoren hierbij niet in in risico- en beschermende
factoren, maar maken we gebruik van continue schalen om de interpretatie van de analyses te vereenvoudigen.

68 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

De resultaten in tabel 29 laten zien dat jongeren over de tijd minder hoog scoren op
factoren die positief samenhangen met delinquent gedrag en hoger op factoren die
negatief samenhangen met het plegen van delicten. Wat betreft factoren in het
individuele domein rapporteren jongeren meer prosociaal gedrag, minder alcoholgebruik en minder slachtofferschap. Deze bevindingen zijn in lijn met het idee dat
jongeren over de tijd heen in mindere mate worden blootgesteld aan risicofactoren
en meer aan beschermende factoren. De effecten zijn wel relatief klein in termen
van effectgrootte (Cohen, 1988).17
Binnen het gezinsdomein zien we een stijging bij bijna alle factoren. Zo ervaren
jongeren over de tijd meer emotionele steun van de ouders, zijn ze opener naar
ouders toe, informeren ouders meer naar het gedrag van jongeren, oefenen ouders
meer controle uit over het gedrag en zijn ouders het gedrag van jongeren meer
gaan monitoren. Deze bevindingen ondersteunen het idee dat jongeren in mindere
mate worden blootgesteld aan risicofactoren. De effectgroottes variëren van relatief
klein (0,32) tot middelgroot (0,70). Alleen de bevindingen met betrekking tot de
schaal ‘harde disciplinering door ouders’ zijn niet in lijn met de verwachtingen. Uit
de tabel blijkt namelijk dat jongeren gemiddeld genomen meer harde disciplinering
door de ouders ervaren tussen 2005 en 2015, al is dit effect in termen van effectgrootte relatief klein (Cohen’s d=0,31).
Binnen het vriendendomein zien we dat jongeren over de tijd gemiddeld minder
delinquente vrienden hebben. In termen van effectgrootte is deze afname relatief
klein (Cohen’s d=0,26). Binnen het schooldomein zien we een lichte, maar niet
significante, stijging in de gemiddelde schoolprestaties en de tevredenheid met
school.
Kortom, met uitzondering van het schooldomein zien we binnen alle domeinen een
significante afname in factoren die leiden tot het plegen van delinquent gedrag en
een toename in de factoren die jongeren weerhouden van het plegen van delicten.
De daling in offline jeugddelinquentie lijkt dus (deels) verklaard te kunnen worden
doordat jongeren over de tijd minder zijn blootgesteld aan factoren die de kans op
delinquent gedrag vergroten en meer aan factoren die de kans op het plegen van
delicten verkleinen.

17

Cohen’s D is een statistische maat voor effectgrootte. Een effect van 0,2 wordt beschouwd als een klein effect,
een effect van 0,5 als middelgroot en effect van 0,8 als groot (Cohen, 1988).

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 69

Tabel 29

Gemiddelde scores op factoren die samenhangen met het plegen
van delicten onder 12- tot en met 17-jarigen in de MZJ 2005,
2010 en 2015 (gewogen data)
2005

2010

2015

(N=1,123)

(N=2,263)

(N=1,469)

2015 t.o.v. 2005

Gemiddelde

Gemiddelde

Gemiddelde

Cohen's D

SDQ probleemgedrag

0,47

0,44

0,47

0,00

SDQ prosociaal gedrag

1,63

1,64

1,67

0,12

*

Alcohol doordeweekse dagen

0,16

0,10

0,07

0,20

*

Alcohol weekend dagen

0,65

0,51

0,37

0,38

*

Drugsgebruik 12 maanden

0,07

0,08

0,07

0,00

Slachtofferschap

0,42

0,32

0,28

0,20

*

Emotionele steun van ouders

4,18

4,30

4,55

0,70

*

Openheid naar ouders

3,85

4,00

4,06

0,32

*

Informeren door ouders naar gedrag

2,94

3,20

3,31

0,51

*

Controle door ouders

3,70

3,84

4,01

0,32

*

Monitoring door ouders

2,70

2,75

2,87

0,50

*

Harde disciplinering door ouders

1,47

1,37

1,63

0,31

*

0,94

0,84

0,60

0,26

*

Schoolprestaties

3,73

3,70

3,78

0,06

Tevredenheid met school

3,99

4,02

3,93

0,07

sig.

Individuele domein

Gezinsdomein

Vriendendomein
Offline delinquente vrienden
Schooldomein

*

p<0,01.

5.3.2

Gevoeligheid

In deze paragraaf gaan we na of er sprake is van een verandering in de gevoeligheid voor factoren die samenhangen met delinquent gedrag. Om de samenhang
tussen de onderscheiden factoren en delinquent gedrag vast te stellen, maken we
gebruik van bivariate logistische regressieanalyses.18 De niet-daders vormen hierbij
steeds de referentiecategorie. We beschrijven eerst de ontwikkelingen in de samenhang tussen de onderscheiden individuele, gezins-, vriendengroep- en schoolfactoren en offline delinquent gedrag. Vervolgens gaan we in op de ontwikkelingen in de
samenhang tussen de onderscheiden factoren en off- en online bedreiging.
Samenhang met offline delinquent gedrag
In tabel 30 geven we de samenhang tussen de verschillende factoren en het wel
of niet rapporteren van offline delicten voor de drie metingen van de MZJ. Uit de
tabel valt af te lezen dat bijna alle factoren significant samenhangen met de kans
dat jongeren offline delicten plegen. Verder blijkt dat de effecten van de verschillende factoren niet significant zijn veranderd over de jaren. Met andere woorden, de
gevoeligheid voor factoren die leiden tot offline delinquent gedrag is niet significant
veranderd. De geconstateerde daling in offline delinquentie lijkt dus niet het gevolg
van een afname in gevoeligheid voor factoren die leiden tot offline delinquent gedrag.

18

We maken hierbij geen gebruik van multivariate analyses omdat we geïnteresseerd zijn in de samenhang van
elke afzonderlijke factor met delinquent gedrag.

70 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Tabel 30

Bivariate samenhang individuele, gezins-, vriendengroep- en
schoolfactoren met offline delinquentiea onder 12- tot en met
17-jarigen in de MZJ 2005, 2010 en 2015 (logistische regressie;
N=4.538)
2005

2010

2015

(N=1,165)

(N=2,030)

(N=1,343)

b

s.e

sig

b

s.e

sig

b

s.e

sig

SDQ probleemgedrag

2,934

0,282

SDQ prosociaal gedrag

-1,044

0,186

*

2,507

0,205

*

-1,373

0,143

*

2,420

0,249

*

*

-1,065

0,183

Alcohol doordeweekse dagen

0,452

0,129

*

0,790

*

0,148

*

0,445

0,171

Alcohol weekend dagen

0,516

0,079

*

*

0,716

0,068

*

0,830

0,112

Drugsgebruik 12 maanden

2,204

0,310

*

*

2,131

0,226

*

1,958

0,255

Slachtofferschap

0,956

*

0,100

*

1,022

0,086

*

0,873

0,096

*

Emotionele steun van ouders
Openheid naar ouders

-0,619

0,104

*

-0,542

0,079

*

-0,656

0,120

*

-0,952

0,098

*

-0,934

0,073

*

-0,966

0,099

*

Informeren door ouders naar gedrag

-0,191

0,086

-0,211

0,064

*

-0,345

0,079

*

Controle door ouders

-0,204

0,065

*

-0,324

0,054

*

-0,313

0,060

*

Monitoring door ouders

-1,576

0,203

*

-1,604

0,161

*

-1,376

0,189

Harde disciplinering door ouders

0,677

0,127

*

0,559

0,104

0,385

0,096

*

0,864

0,067

*

0,835

0,051

*

0,848

0,068

*

Schoolprestaties

-0,428

0,073

*

-0,407

0,057

*

-0,308

0,071

*

Tevredenheid met school

-0,546

0,076

*

-0,605

0,060

*

-0,682

0,075

*

Individuele domein

Gezinsdomein

Vriendendomein
Offline delinquente vrienden
Schooldomein

a

Er wordt hier een onderscheid gemaakt tussen jongeren die offline delicten zeggen te plegen (N=1.727) en jongeren die
geen delicten zeggen te plegen (N=2.811). De jongeren die zeggen online te bedreigen of virussen te versturen zijn uit de
analyses verwijderd.

*

p<0,01.

Samenhang met offline en online bedreiging
Om na te gaan in hoeverre er sprake is van een verplaatsing van offline naar online
daderschap, kijken we in deze paragraaf naar de samenhang tussen de verschillende individuele, gezins-, vriendengroep- en schoolfactoren en het wel of niet rapporteren van off- en online bedreiging. Wederom gebruiken we hiervoor bivariate logistische regressie analyses. Bij een verplaatsing van offline naar online bedreiging,
verwacht je dat factoren die eerder samenhingen met offline bedreiging nu (in sterkere mate) samenhangen met online bedreiging.
Allereerst kijken we naar de samenhang tussen de onderscheiden factoren en offline
bedreiging (tabel 31). Uit tabel 31 blijkt dat in 2005 en 2010 nagenoeg alle factoren
significant samenhangen met offline bedreiging. Alleen van de schaal ‘controle door
ouders’ gaat geen significant effect uit in 2005. In 2015 zien we meer factoren
waarvan geen significant effect uitgaat. Alcoholgebruik op doordeweekse dagen,
de mate waarin ouders het gedrag van hun kind controleren, harde disciplinering
door ouders en schoolprestaties van jongeren blijken niet significant samen te hangen met offline bedreiging. Niettemin, de resultaten in tabel 31 laten zien dat alleen
de samenhang met ‘harde disciplinering door ouders’ significant is afgenomen tussen 2010 en 2015. De overige effecten zijn niet significant veranderd over de jaren.
Ook in relatie tot offline bedreiging lijkt er dus nauwelijks sprake van een verandering in de gevoeligheid voor factoren die samenhangen met offline delinquent gedrag.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 71

Vervolgens beschrijven we de samenhang tussen de verschillende factoren en online
bedreiging (tabel 32). Uit de tabel blijkt dat bijna alle factoren significant samenhangen met online bedreiging. Het minste aantal significante factoren zien we opnieuw bij de meting van 2015. Echter, alleen het effect van probleemgedrag en
harde disciplinering is significant veranderd tussen 2010 en 2015. Beide factoren
blijken minder sterk samen te hangen met online bedreiging in 2015 dan in 2010.
De samenhang met de overige risicofactoren is niet veranderd over de tijd. Op basis
van deze resultaten lijkt er dus nauwelijks sprake te zijn van een verandering in de
gevoeligheid voor factoren die samenhangen met online bedreiging.
Tabel 31

Bivariate samenhang individuele, gezins-, vriendengroep- en
schoolfactoren met offline bedreiginga onder 12- tot en met
17-jarigen in de MZJ 2005, 2010 en 2015 (logistische regressie;
N=3.267)

b

2005

2010

2015

(N=836)

(N=1,451)

(N=980)

s.e

sig

b

s.e

sig.

b

s.e

sig.

sig.

Individuele domein
SDQ probleemgedrag

3,771

0,419 *

3,773

0,320 *

3,250 0,386 *

SDQ prosociaal gedrag

-1,412

0,269 *

-1,644

0,215 *

-1,599 0,282 *

Alcohol doordeweekse dagen

0,610

0,169 *

0,715

0,197 *

0,463 0,211

Alcohol weekend dagen

0,708

0,117 *

0,813

0,099 *

0,969 0,142 *

Drugsgebruik 12 maanden

2,671

0,354 *

2,599

0,263 *

2,290 0,317 *

Slachtofferschap

1,327

0,136 *

1,574

0,121 *

1,214 0,135 *

Emotionele steun van ouders

-0,786

0,150 *

-0,760

0,117 *

-0,838 0,186 *

Openheid naar ouders

-1,099

0,147 *

-1,141

0,110 *

-1,361 0,164 *

Informeren door ouders naar gedrag

-0,392

0,136 *

-0,303

0,105 *

-0,529 0,133 *

Controle door ouders

-0,194

0,099

-0,468

0,084 *

-0,206 0,100

Monitoring door ouders

-1,719

0,268 *

-2,027

0,220 *

-1,706 0,285 *

Harde disciplinering door ouders

0,741

0,187 *

0,829

0,158 *

0,202 0,157

0,878

0,085 *

0,983

0,068 *

1,037 0,093 *

Schoolprestaties

-0,665

0,112 *

-0,688

0,091 *

-0,311 0,122

Tevredenheid met school

-0,709

0,110 *

-0,819

0,090 *

-0,929 0,115 *

Gezinsdomein

~

Vriendendomein
Offline delinquente vrienden
Schooldomein

a

Er wordt hier een onderscheid gemaakt tussen jongeren die offline bedreigen (N=456) en jongeren die geen delicten zeggen te plegen (N=2.811). De jongeren die zeggen online te bedreigen, virussen te versturen of andere offline delicten te
plegen zijn uit de analyses verwijderd.

*

p<0,01.

~ = significant verschillend tussen 2010 en 2015 (p<0,01).

72 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Tabel 32

Bivariate samenhang individuele, gezins-, vriendengroep- en
schoolfactoren met online bedreiginga onder 12- tot en met
17-jarigen in de MZJ 2005, 2010 en 2015 (logistische regressie;
N=3.115)
2005

2010

2015

(N=776)

(N=1,369)

(N=970)

b

s.e

sig

b

s.e

sig

b

s.e

sig

sig.

SDQ probleemgedrag

3,857

0,532

SDQ prosociaal gedrag

-1,433

0,345

*

4,228

0,387

*

-1,932

0,259

*

2,770

0,389

*

~

*

-1,469

0,288

*

Alcohol doordeweekse dagen

0,702

Alcohol weekend dagen

0,844

0,199

*

0,883

0,152

*

0,945

0,198

*

0,430

0,237

0,117

*

1,000

Drugsgebruik 12 maanden

2,737

0,405

*

0,154

2,850

0,286

*

2,171

Slachtofferschap

1,345

0,163

0,331

*

*

1,450

0,135

*

1,075

0,137

*

Emotionele steun van ouders

-0,651

Openheid naar ouders

-1,229

0,194

*

-0,791

0,139

*

-0,835

0,196

*

0,189

*

-1,198

0,132

*

-1,299

0,170

Informeren door ouders naar gedrag

-0,267

0,178

*

-0,206

0,129

-0,255

0,137

Controle door ouders

-0,160

0,132

Monitoring door ouders

-1,699

0,324

*

-0,351

0,103

*

-0,402

0,105

*

-1,961

0,254

*

-1,738

0,295

Harde disciplinering door ouders

0,990

0,232

*

*

1,073

0,188

*

0,276

0,161

0,790

0,093

*

0,890

0,072

*

0,977

0,093

*

Schoolprestaties
Tevredenheid met school

-0,623

0,143

*

-0,546

0,112

*

-0,370

0,124

*

-0,648

0,138

*

-0,769

0,107

*

-0,707

0,118

*

Individuele domein

Gezinsdomein

~

Vriendendomein
Offline delinquente vrienden
Schooldomein

a

Er wordt hier een onderscheid gemaakt tussen jongeren die online bedreigen (N=304) en jongeren die geen delicten zeggen te plegen (N=2.811). De jongeren die zeggen virussen te versturen of offline delicten te plegen zijn uit de analyses
verwijderd.

*

p<0,01.

~ = significant verschillend tussen 2010 en 2015 (p<0,01).

5.3.3

Samenvattend: verplaatsingseffect op basis van ontwikkelingen in factoren
die gerelateerd zijn aan delinquent gedrag

De resultaten van dit onderzoek laten zien dat de daling in offline daderschap deels
het gevolg lijkt te zijn van een afname in de mate van blootstelling aan risicofactoren die samenhangen met delinquent gedrag en door een toename in blootstelling
aan beschermende factoren. We vinden geen bewijs voor een verandering in de
gevoeligheid voor risicofactoren die samenhangen met offline delinquent gedrag.
Ook wanneer we alleen naar offline bedreiging kijken, zien we geen verandering in
de samenhang tussen de verschillende factoren en offline bedreiging. Bij een verplaatsing van offline naar online criminaliteit verwacht je in dit geval dat de verschillende factoren in sterkere mate samenhangen met online bedreiging. Dit blijkt niet
het geval te zijn; de invloed van de verschillende factoren op de kans dat jongeren
online bedreigen is ook nauwelijks veranderd over de jaren.
Op basis van ontwikkelingen in factoren die samenhangen met het plegen van bedreiging vinden we dus geen bewijs voor een verplaatsing onder jongeren van offline naar online bedreiging. Echter, de vraag is wat dit zegt over het veronderstelde
verplaatsingseffect van het plegen van offline delicten naar het plegen van online
delicten. Zo hebben we hier alleen gekeken naar risicofactoren die in alle metingen
van de MZJ zijn voorgelegd aan jongeren. Het is echter ook denkbaar dat door de

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 73

digitalisering van de samenleving er nieuwe risicofactoren ontstaan die de kans op
online delinquentie onder jongeren beïnvloeden (denk bijvoorbeeld aan het internetgedrag van jongeren). In dat geval dienen zich dus mogelijk andere, nieuwe type,
risicofactoren aan. Dit zou een alternatieve verklaring kunnen zijn voor een verplaatsing van offline naar online delinquentie onder jongeren. Ook hebben we in
deze analyses voor het meten van online delinquentie slechts gekeken naar één
type delict, namelijk online bedreiging. Mogelijk is er wel een toename in de samenhang tussen factoren en online delinquentie waar te nemen, wanneer er naar meerdere typen online delicten zou worden gekeken. Om rekening te kunnen houden met
meerdere typen online delicten, presenteren we in de volgende paragraaf een alternatieve aanpak om na te gaan of er sprake is van een verplaatsing van het plegen
van offline delicten naar het plegen van online delicten.

5.4

Modelschattingen en het verplaatsingseffect

Een derde methode die mogelijk is om met gegevens op basis van de MZJ het veronderstelde verplaatsingseffect te toetsen, is door gebruik te maken van modelschattingen. We gebruiken hierbij het profiel van jongeren die wel of geen dader
zijn van offline delicten in 2010 om te voorspellen welke jongeren in 2015 wel of
geen dader zijn. Deze voorspelde indeling op basis van het risicoprofiel zetten we
vervolgens af tegen de waargenomen indeling in on- en offline daderschap in 2015.
Op die manier kunnen we nagaan of jongeren die voldoen aan het risicoprofiel van
offline daderschap, in werkelijkheid online delicten zijn gaan plegen in 2015. Dit kan
een indicatie zijn voor het veronderstelde verplaatsingseffect. In de volgende paragraaf gaan we dieper in op de technische details van de hier toegepaste analyses.
5.4.1

Analyses modelschattingen

Om na te gaan of er sprake is van een verplaatsing van offline naar online daderschap, stellen we eerst vast wat het risicoprofiel is van jongeren die wel of geen
offline delicten rapporteren in 2010. Dit doen we door op basis van de gegevens uit
de MZJ-2010 een multivariate logistische regressieanalyse uit te voeren met daarin
de van het risicofactorenmodel afgeleide risico- en beschermende factoren (zie tabel
B5.1 in bijlage 5 voor de gebruikte factoren) als predictoren.19 Hiermee bepalen we
in hoeverre jongeren die geen delicten rapporteren, verschillen van jongeren die wel
offline delicten rapporteren qua risico- en beschermende factoren in 2010.20 We
kijken hierbij alleen naar offline delinquentie, aangezien er in de meting van 2010
maar naar een beperkt aantal online delicten is gevraagd. Op basis van de coëfficiënten van deze analyse voorspellen we vervolgens voor alle jongeren in de MZJ2015 de kans dat zij geen offline delicten plegen en de kans dat zij wel offline delicten plegen.21 Op basis van de hoogste kans worden de jongeren ingedeeld in één
van de twee groepen. Wanneer de kans dat een jongere geen offline delicten rapporteert groter is dan de kans dat een jongere wel offline delicten rapporteert, dan
delen we de jongere in in de groep ‘geen offline delicten’. Wanneer de kans op het

19

De resultaten veranderen niet substantieel wanneer we de risico- en beschermende factoren als continue
variabelen opnemen in de analyses.

20

De MZJ-2005 laten we hier buiten beschouwing, omdat we tussen 2005 en 2010 nauwelijks verschillen zien.

21

De coëfficiënten van dit voorspellingsmodel staan weergegeven in tabel B5.2 in bijlage 5. De voorspellingskracht
van het logistische regressiemodel op basis van de MZJ-2010 uitgedrukt in de pseudo R2 verschilt niet van de
voorspellingskracht van het exact zelfde model toegepast op de MZJ-2015. In beide metingen van de MZJ is de
pseudo R2 0,22.

74 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

plegen van offline delicten voor een jongere groter is dan de kans op het plegen van
geen offline delicten, dan delen we de jongere in in de groep ‘wel offline delicten’.
Om na te gaan of er sprake kan zijn van een verplaatsing van offline naar online
daderschap, zetten we deze voorspelde indeling van het wel of niet plegen van
offline delicten af tegen de waargenomen indeling in 2015. We maken voor de
waargenomen indeling gebruik van de indeling die we ook in hoofdstuk 4 hebben
gebruikt voor het bepalen van de verschillen in de profielen tussen online en offline daders: jongeren die geen delicten plegen, jongeren die alleen online delicten
plegen, jongeren die alleen offline delicten plegen en jongeren die zowel online als
offline delicten plegen. Door de voorspelde indeling af te zetten tegen de waargenomen indeling, kunnen we meer inzicht bieden in een mogelijk verplaatsing van offline naar online daderschap.
5.4.2

Resultaten modelschattingen

Uit tabel 33 valt af te lezen dat van de jongeren van wie voorspeld was dat ze geen
offline delicten zouden plegen ongeveer 28,9% toch een on- of offline delict heeft
gepleegd. Van deze groep ‘nieuwe’ daders pleegt 7,5% alleen een online delict,
12,9% alleen een offline delict en 8,6 % pleegt zowel een offline als een online
delict.
Van de jongeren waarvan voorspeld werd dat ze een offline delict zouden plegen,
heeft 23,4% geen delict gepleegd. Van de voorspelde offline daders heeft 76,6%
dus wel een online of offline delict gepleegd. De meeste voorspelde offline daders
rapporteren zowel online als offline delicten (44,6%), 10,3% zegt alleen online
delicten te plegen en 21,7% rapporteert alleen offline delicten. Dit betekent dus dat
onder de voorspelde offline daders 10,3% zich verplaatst van het plegen van offline
delicten naar het plegen van online delicten.
In tabel 34 staan de rijpercentages weergegeven van de uitsplitsing van voorspeld
offline daderschap naar het waargenomen plegen van online of offline delicten.
Wanneer we deze rijpercentages bekijken, dan zien we onder jongeren die alleen
online delicten rapporteren meer ‘nieuwe’ daders dan verplaatste daders (respectievelijk 63,5% en 36,5%). Hetzelfde zien we bij de jongeren die alleen offline delicten
rapporteren (respectievelijk 58,8% en 41,2%). De groep jongeren die zowel online
als offline delicten zeggen te plegen, bestaat voor het merendeel uit daders die
online delicten erbij zijn gaan doen (68,3%) en minder uit nieuwkomers (31,7%).
Tabel 33

Werkelijk en voorspelda daderschap in MZJ-2015 (op basis van
gegevens uit de MZJ-2010) – kolompercentages
Voorspelde indeling in 2015
Geen offline delicten

Wel offline delicten

Werkelijke indeling in 2015

N

%

N

%

Geen delicten

630

71,1

86

23,4

Alleen online delicten

66

7,5

38

10,3

Alleen offline delicten

114

12,9

80

21,7

Online en offline delicten

76

8,6

164

44,6

886

100,0

368

100,0

Totaal
a

Indeling op basis van hoogste kans.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 75

Tabel 34

Werkelijk en voorspelda daderschap in MZJ-2015 (op basis van
gegevens uit de MZJ-2010) – rijpercentages
Voorspelde indeling in 2015
Geen offline delicten

Wel offline delicten

Werkelijke indeling in 2015

N

%

N

%

Geen delicten

630

88,0

86

12,0

Alleen online delicten

66

63,5

38

36,5

Alleen offline delicten

114

58,8

80

41,2

Online en offline delicten

76

31,7

164

68,3

886

70,7

368

29,4

Totaal
a

Indeling op basis van hoogste kans.

5.4.3

Robuustheidscheck

Om vast te stellen hoe goed het hierboven gebruikte model de werkelijke indeling
in delinquentie kan voorspellen, hebben we opnieuw een multivariate logistische
regressieanalyse uitgevoerd waarbij we alleen hebben gekeken naar het onderscheid tussen jongeren die wel of geen offline delicten zeggen te plegen. De offline
delicten waarnaar gevraagd is, zijn namelijk niet veranderd in de verschillende
metingen van de MZJ, waardoor we kunnen nagaan in hoeverre de voorspelde indeling op basis van het model geschat op de data van de MZJ-2010 overeenstemt
met de werkelijke indeling in 2015 wat betreft het wel of niet plegen van offline
delicten. De resultaten hiervan staan weergegeven in tabel 35.
Uit tabel 35 blijkt dat het voorspellingsmodel vooral goed werkt voor jongeren die
geen offline delicten plegen. In 84,9% van de gevallen blijkt de voorspelling voor
de niet-daders juist, terwijl in 15,1% van de gevallen de voorspelling niet correct is.
Wanneer we kijken naar de groep offline daders in 2015, dan zien we dat de voorspelling in iets meer dan de helft (56,2%) van de gevallen juist is, terwijl in 43,8%
van de gevallen de voorspelling niet correct is. Op basis van dit model lijkt de voorspelling voor daders dus lastiger te zijn. In termen van de Cohen’s kappa (0,43)22
blijkt dat de overeenstemming tussen de werkelijke indeling en de voorspelde indeling ‘redelijk’ te noemen is.
Tabel 35

Werkelijk en voorspeld daderschap in MZJ-2015 (op basis van
gegevens uit de MZJ-2010)
Voorspelde indeling 2015
Geen offline delicten

Wel offline delicten

Totaal

Werkelijke indeling in 2015

N

%

N

%

N

%

Geen offline delicten

696

84,9

124

15,1

820

100

Wel offline delicten

190

43,8

244

56,2

434

100

Totaal

886

70,7

368

29,4

1.254

100

Cohen’s kappa = 0,43

22

Cohen’s kappa is een maat voor de overeenkomst tussen waarnemingen of beoordelingen. De waarden van
Cohen’s kappa (k) worden vaak als volgt geïnterpreteerd: slecht (k<0); gering (0-0,20); matig (0,21-0,40);
redelijk (0,41-0,60); voldoende tot goed (0,61-0,80) en bijna perfect (0,81-1,00) (Landis & Koch, 1977).

76 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

5.5

Tot slot

In dit hoofdstuk hebben we geprobeerd een antwoord te vinden op de vraag of er
in de tijd onder jongeren sprake is van een verplaatsing van het plegen van offline
delicten naar het plegen van online delicten (zoals gemeten in de MZJ-2015). Op
basis van de beschrijving van de prevalentie en frequentie van offline daderschap,
online bedreiging en het versturen van virussen moeten we concluderen dat er
geen aanwijzingen zijn voor een verplaatsing van het plegen van offline delicten
naar het plegen van online delicten onder jongeren. We zien de prevalentie en frequentie van offline daderschap afnemen, terwijl de prevalentie van online bedreiging
en het versturen van virussen gelijk blijft en de frequentie van deze online delicten
zelfs afneemt.
Ook op basis van de ontwikkelingen over de tijd in factoren die samenhangen met
het plegen van delicten vinden we geen bewijs voor een verplaatsing van offline
naar online daderschap. De daling in offline delinquentie lijkt het gevolg van een
verandering in de mate van blootstelling aan factoren die samenhangen met delinquent gedrag (de blootstelling aan risicofactoren is afgenomen en aan beschermende factoren is juist toegenomen). We vinden geen aanwijzingen dat jongeren over
de tijd minder gevoelig zijn geworden voor factoren die samenhangen met offline
delinquent gedrag. Bij een verplaatsing van offline naar online delinquentie verwacht je in deze situatie een toename in de gevoeligheid voor factoren die samenhangen met online delinquent gedrag. Dit vinden we echter niet terug in de cijfers
wanneer we kijken naar off- en online bedreiging. De samenhang tussen de verschillende factoren en online bedreiging is niet veranderd over de jaren.
Op basis van de modelschattingen waarbij risicoprofielen zijn gebruikt om zelf gerapporteerd offline daderschap te voorspellen, vinden we enige ondersteuning voor
de stelling dat er sprake is van een verplaatsing van offline naar online daderschap
(zoals gemeten in de MZJ-2015) onder jongeren. Echter, de verwachte verplaatsing
zien we terug bij een kleine groep jongeren. Als we ook kijken naar ‘nieuwe’ daders
(i.e., jongeren voor wie voorspeld werd dat ze geen delicten zouden plegen, die in
werkelijkheid alleen online delicten zijn gaan plegen), dan zien we dat deze groep
groter is dan de groep ‘verplaatsers’ (i.e., jongeren voor wie voorspeld werd dat ze
offline delicten zouden plegen, die in werkelijkheid alleen online delicten zijn gaan
plegen).
Kortom, alleen bij de modelschattingen vinden we enige ondersteuning voor het
veronderstelde verplaatsingseffect. Met betrekking tot de eerste twee methoden
dient opgemerkt te worden dat deze gebaseerd zijn op een zeer beperkt en selectief
aantal online delicten.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 77

6

Conclusie en discussie

Het doel van dit onderzoek was om een beeld te krijgen van de kenmerken van
jongeren (12- tot en met 22-jarigen) die zelf aangeven online delicten te hebben
gepleegd en waarin zij zich onderscheiden van zelf gerapporteerde offline daders.
Hiervoor zijn we ten eerste nagegaan welke typen online delinquentie te onderscheiden zijn op basis van de data van de MZJ en of deze typen delinquentie zich
ook onderscheiden van offline delinquentie. Vervolgens hebben we gekeken hoe
jongeren op basis van de onderscheiden typen delinquentie in te delen zijn in groepen online daders. Daarna zijn we nagegaan hoe deze groepen gekenmerkt worden wat betreft risico- en beschermende factoren en in hoeverre de profielen van
jongeren die online delicten rapporteren verschillen van de profielen van jongeren
die traditionele, offline delicten rapporteren.
De achterliggende vraag van dit onderzoek was of de geconstateerde daling in
jeugdcriminaliteit (deels) te verklaren valt, doordat jongeren overstappen van het
plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten. Door na te gaan hoe
de verschillende groepen daders gekenmerkt worden qua risico- en beschermende
factoren en door een vergelijking in de tijd te maken, hebben we ook een eerste
inzicht gekregen in de vraag of zelf gerapporteerde online daders een nieuw type
daders zijn of dat hetzelfde type jongeren dat eerst offline delicten rapporteerde nu
online delicten meldt.
Op de volgende onderzoeksvragen hebben we een antwoord gezocht in dit onderzoek.
1 Wat is het profiel van jeugdige daders van zelf gerapporteerde gedigitaliseerde
delinquentie en zelf gerapporteerde cyberdelinquentie?
2 Waarin onderscheidt het profiel van (de verschillende groepen) jeugdige online
daders zich van daders van offline jeugddelinquentie?
3 In hoeverre is er sprake van een verplaatsing van offline naar online delinquentie
onder jongeren?
Voor de beantwoording van de onderzoeksvragen hebben we gebruikgemaakt van
drie metingen (2005, 2010 en 2015) van de MZJ. De MZJ is een cross sectioneel
zelfrapportage onderzoek onder een landelijk representatieve steekproef van jongeren in de leeftijd van 10 tot en met 22 jaar. In dit onderzoek hebben we ons uitsluitend gericht op 12- tot en met 22-jarigen, aangezien jongeren onder de 12 jaar
in Nederland niet strafrechtelijk vervolgd kunnen worden.
De eerste twee onderzoeksvragen hebben we beantwoord met behulp van de in
2015 uitgevoerde meting van de MZJ. In 2015 zijn jongeren uitgebreid bevraagd
over het plegen van verschillende online delicten, waarbij een onderscheid is gemaakt tussen cyber- en gedigitaliseerde delicten. Voor het beantwoorden van de
derde onderzoeksvraag hebben we naast de meting uit 2015 ook gebruikgemaakt
van eerdere metingen van de MZJ: de meting uit 2005 en de meting uit 2010. In de
eerdere metingen van de MZJ is naar een beperkt aantal online delicten gevraagd,
te weten (illegaal) downloaden, online bedreiging en het verspreiden van virussen.
Wel is in alle drie de metingen gevraagd naar traditionele offline delicten en zijn
grotendeels dezelfde risico- en beschermende factoren gemeten. Omdat in de
metingen van 2005 en 2010 alleen jeugdigen onder de 18 jaar zijn bevraagd, hebben we ons bij de derde onderzoeksvraag beperkt tot de groep 12- tot en met 17jarigen.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 79

6.1

Belangrijkste bevindingen

In deze paragraaf bespreken we de belangrijkste bevindingen van dit onderzoek en
de betekenis hiervan in relatie tot eerder onderzoek.
Welke typen online delinquentie zijn er te onderscheiden op basis van de
MZJ-2015?
Om meer inzicht te krijgen in de kenmerken van online daders hebben we allereerst
gekeken welke typen online delinquentie er te onderscheiden zijn op basis van de
MZJ. Hierbij zijn we nagegaan of het verwachte onderscheid tussen gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie ook op basis van de MZJ te maken is. Eerdere studies naar online daders hebben zich tot nu toe voornamelijk beperkt tot
één of enkele online delict(en), zoals hacken (Ruiter & Bernaards, 2013; Bossler &
Burruss, 2011), online bedreiging (Van der Broek, Weijters & Van der Laan, 2016)
of online oplichting (Leukfeldt & Stol, 2012; Jansen, 2012). Het theoretische onderscheid tussen cyber- en gedigitaliseerde delinquentie is nog niet eerder empirisch
onderzocht. In het huidige onderzoek hebben we gebruikgemaakt van elf online
delicten, waarvan er zes betrekking hebben op gedigitaliseerde delicten en vijf op
cyberdelicten.
De resultaten van dit onderzoek laten zien dat op basis van de delictvragen uit de
MZJ twee typen online delinquentie onderscheiden kunnen worden: gedigitaliseerde
delinquentie en cyberdelinquentie. Gedigitaliseerde delinquentie heeft betrekking op
traditionele delicten waarbij gebruik wordt gemaakt van ICT-middelen. Hieronder
vallen delicten als online bedreiging, online fraude en het verspreiden van seksueel
beeldmateriaal van minderjarigen. Bij cyberdelinquentie gaat het om delicten waarbij ICT het doelwit van de criminele activiteit is. Het gaat hierbij onder meer om
het versturen van virussen, het plegen van DDoS-aanvallen en het inloggen op
een computer of website zonder toestemming of kennisgeving. De resultaten van
dit onderzoek onderschrijven daarmee het theoretische onderscheid tussen de twee
typen online criminaliteit dat ook in eerder onderzoek wordt gehanteerd (zie onder
andere Van der Laan & Beerthuizen, 2016; Holt & Bossler, 2016; McGuire & Dowling, 2013), maar nog niet eerder getoetst was.
Opvallend is dat op basis van de gegevens van de MZJ ook het item ‘jezelf voordoen
als iemand anders op het internet’ onder cyberdelinquentie valt. Het aannemen van
de identiteit van iemand anders valt juridisch gezien onder identiteitsfraude en is
daarom in eerder onderzoek gerekend tot de gedigitaliseerde delicten (zie Van der
Laan & Beerthuizen, 2016). Van identiteitsfraude is sprake wanneer iemand zich
met kwade opzet voordoet als een andere persoon. Er kan echter op verschillende
manieren invulling gegeven worden aan de vraag of je jezelf voordoet als iemand
anders op het internet. Zo kan het voor een deel gaan om kattenkwaad of om gedragingen waarbij helemaal geen sprake is van kwade opzet. Denk bijvoorbeeld
aan het gebruik van schuilnamen (nicknames) bij het schrijven van berichten op
internetfora of weblogs met als doel de privacy te waarborgen. Een mogelijk gevolg
hiervan is dat jongeren deze vorm van online identiteitsfraude anders beleven dan
offline identiteitsfraude, waardoor dit item empirisch gezien niet onder gedigitaliseerde delinquentie valt.
Als we kijken naar de percentages 12- tot en met 22-jarige jongeren die online
delicten plegen in de MZJ, dan vinden we dat 28,3% van de jongeren in de twaalf
maanden voorafgaand aan de MZJ online delicten zegt te hebben gepleegd. Hiervan
rapporteert 16,7% alleen cyberdelicten, 5,2% alleen gedigitaliseerde delicten en
6,4% rapporteert zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten. Deze percentages wijken af van de percentages die Van der Laan en Beerthuizen (2016) rapporteren op
basis van de MZJ. Dit komt doordat zij de data wegen om uitspraken te doen over

80 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

alle Nederlandse jongeren. Daarnaast rekenen zij het item ‘jezelf voordoen als
iemand anders op internet’ tot de gedigitaliseerde delicten, terwijl dit item in voorliggend onderzoek tot de cyberdelicten wordt gerekend.
Box 7

Verschillen in resultaten en verklaringen met de studie van
Beerthuizen et al. (2017)

Naast voorliggend onderzoek heeft het WODC parallel een onderzoek uitgevoerd,
waarbij ook gebruik is gemaakt van de data uit MZJ-2015 en waarin cyber- en gedigitaliseerde delinquentie onder jongeren centraal staat. Het betreft onderzoek
naar de psychometrische kenmerken van de MZJ vragenlijst over (online-)delinquentie (Beerthuizen et al., 2017). Hoewel dezelfde bron gebruikt is in beide onderzoeken, zijn er verschillende onderzoeksmethoden gebruikt waardoor de resultaten
van deze onderzoeken iets van elkaar afwijken. Beide onderzoeken hebben een
benaderingswijze gekozen die het beste paste bij de daarbij horende onderzoeksvragen.
Zo bekijken Beerthuizen en collega’s de factorstructuur voor drie leeftijdsgroepen
apart (d.w.z., 10- tot 12-jarigen, 12- tot 18-jarigen en 18- tot 23-jarigen), terwijl in
voorliggend onderzoek de leeftijdsgroepen 12- tot en met 17-jarigen en 18- tot en
met 22-jarigen samengenomen worden en de 10- tot 12-jarigen buiten beschouwing
worden gelaten. Daarnaast worden in de factoranalyse van Beerthuizen en collega’s
alle delicten los meegenomen, terwijl in voorliggend onderzoek de offline delicten
thematisch geclusterd zijn in schaalscores (d.w.z., geweld, vermogen, vernieling,
drugs en wapen) en alleen de online delicten los worden meegenomen.
In het onderzoek van Beerthuizen en collega’s wordt aan de hand van verkennende
factoranalyses één enkele factor gevonden die ten grondslag ligt aan zelf gerapporteerde jeugddelinquentie. In voorliggend onderzoek worden drie factoren gevonden:
offline, gedigitaliseerde en cyberdelicten. Een onderscheid tussen offline en gedigitaliseerde delicten samen en cyberdelicten apart wordt in Beerthuizen en collega’s
alleen gevonden wanneer deze twee factoren van te voren worden bepaald via een
bevestigende factoranalyse.
De gevonden percentages met betrekking tot online daderschap zijn relatief hoog.
Voor een deel kan dit verklaard worden doordat sommige delicten in zelfrapportage
onderzoek opgevat kunnen worden als bagatel delicten of als niet vervolgbare delicten. Zo schatten Holt en Bossler (2014) op basis van een studentensample aan een
universiteit in de VS dat tussen de 10-15% van de college studenten zich bezighoudt met het zonder toestemming inloggen op andermans account (een vorm
van hacken), maar dat het slechts in 5% gaat om meer ernstige varianten waarbij
jeugdigen bijvoorbeeld ook malware maken. Verder blijkt uit cijfers van de politie
dat van alle bedreigingen die dagelijks op het internet geuit worden, er slechts
enkele berichten ook voor de politie ernstig genoeg zijn om verder in behandeling
te nemen.23 Deze constatering roept vragen op over de ernst van de cyber- en gedigitaliseerde delicten. Daar is echter nog weinig onderzoek naar verricht. Hierbij is
het tevens van belang te onderstrepen dat de meting van online delinquentie in dit
onderzoek gebaseerd is op een beperkt aantal online delicten.
De gevonden typen online delinquentie zoals gemeten in de MZJ-2015 onderscheiden zich daarnaast ook van traditionele, offline delinquentie. Wel is er sprake van
een sterke samenhang tussen het plegen van online delicten en het plegen van
offline delicten. Het merendeel van de jongeren die offline delicten rapporteren,
23

www.ad.nl/binnenland/politie-scant-elke-dag-35-000-dreigtweets-uit-nederland~a99d1ed9/

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 81

melden ook online delicten. Andersom zien we deze overlap ook terug onder online
daders; de meerderheid van de jongeren die online delicten rapporteren, melden
daarnaast ook offline delicten. Vooral jongeren die gedigitaliseerde delicten rapporteren en jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen,
rapporteren relatief vaak ook offline delicten. De overlap met offline delinquentie is
minder sterk onder jongeren die alleen cyberdelicten rapporteren; bijna de helft van
de cyberdaders zegt zich uitsluitend bezig te houden met cyberdelinquentie. Deze
bevinding wijst in de richting dat (een deel van) de cyberdaders een nieuw type
daders zijn. Om dit nader te bestuderen zijn de profielen van verschillende dadergroepen onderzocht.
Profielen van jeugdige online daders
Aan de hand van het risicofactorenmodel (Loeber et al., 2008) zijn we vervolgens
nagegaan wat het profiel is van jeugdige daders van gedigitaliseerde delinquentie en
jeugdige daders van cyberdelinquentie en waarin zij zich van elkaar en van jeugdige
offline daders onderscheiden, wat betreft risico- en beschermende factoren en geslacht, leeftijd en herkomst.
De gedachte achter het risicofactorenmodel is dat kenmerken op verschillende
leefgebieden (individu, gezin, vrienden en school) van invloed kunnen zijn op de
ontwikkeling van delinquent gedrag, ongeacht of dit gedrag offline of online plaatsvindt. Omdat de risico- en beschermende factoren leeftijdsafhankelijk zijn (zie Van
der Laan & Blom, 2006 en Van der Laan, 2010), hebben we bij het vaststellen van
de profielen van de verschillende typen daders een onderscheid gemaakt tussen
minderjarigen (12- tot en met 17-jarigen) en jongvolwassenen (18- tot en met 22jarigen).
Uit onze resultaten blijkt dat jongeren die geen delicten rapporteren, gekenmerkt
worden door het meest beschermende en minst risicovolle profiel, terwijl jongeren
die zowel online als offline delicten zeggen te plegen het meest risicovolle profiel
hebben wat betreft risico- en beschermende factoren. Dit laatste is in lijn met het
risicofactorenmodel dat veronderstelt dat diegenen die de meeste en ernstigste
delicten plegen het zwaarste risicoprofiel kennen (Loeber et al., 2008). De jongeren
die alleen online of alleen offline delicten zeggen te plegen, vallen wat betreft risicoprofiel tussen deze twee extremen in.
Als we uitsluitend kijken naar het profiel van online daders, dan zien we een aantal
specifieke kenmerken bij minderjarige cyberdaders; ze hebben een grotere kans om
veel te gamen, offline delinquentie af te keuren, open te zijn naar hun ouders en
weinig vrienden te hebben die gedigitaliseerde delicten plegen. Minderjarige gedigitaliseerde daders kenmerken zich doordat ze een lagere kans hebben om slachtoffer
te zijn geweest van cyberdelicten. De jongeren die zowel cyber- als gedigitaliseerde
delicten zeggen te plegen, worden gekenmerkt door de meeste risicofactoren. Deze
groep wordt gekenmerkt door een grotere kans op het goedkeuren van offline delinquentie, een kleinere kans op openheid naar hun ouders toe en een grotere kans
op het hebben van vrienden die gedigitaliseerde delicten plegen. Ook meisjes en
jongeren van niet-Nederlandse herkomst hebben een grotere kans om tot de groep
jongeren te behoren die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen
dan jongens en jongeren van Nederlandse herkomst.
Onder jongvolwassenen zien we ook een aantal specifieke kenmerken bij de groep
cyberdaders. Jongvolwassenen die alleen cyberdelicten rapporteren, hebben een
kleinere kans om slachtoffer te zijn geweest van offline delicten en om vrienden te
hebben die (gedigitaliseerde of offline) delicten plegen. Bij de groep gedigitaliseerde
daders vinden we geen enkel verband met de verschillende risico- en beschermende
factoren. De meeste significante verbanden vinden we opnieuw bij de groep die
zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten rapporteren. Jongvolwassenen in deze

82 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

groep hebben een grotere kans op het hebben van een lage mate van zelfcontrole,
om slachtoffer te zijn geweest van offline delicten, om vrienden te hebben die gedigitaliseerde delicten plegen en om van Nederlandse herkomst te zijn.
Verschillen tussen de profielen van jeugdige daders van gedigitaliseerde
delinquentie en jeugdige daders van cyberdelinquentie
Nadat we de profielen van de verschillende groepen online daders hebben vastgesteld, zijn we nagegaan waarin de profielen van cyber- en gedigitaliseerde daders
zich van elkaar onderscheiden. Hierbij ligt de nadruk op de verschillen tussen deze
groepen.
Onder 12- tot en met 17-jarigen zien we dat jongeren die zich uitsluitend bezighouden met cyberdelicten in vergelijking met de overige groepen online daders
(jongeren die alleen gedigitaliseerde delicten rapporteren en jongeren die zowel
cyber- als gedigitaliseerde delicten rapporteren) relatief weinig risicofactoren
rapporteren. Alleen veel gamen blijkt de kans te vergroten dat jongeren tot de
groep cyberdaders behoren in vergelijking met de overige groepen online daders.
Een verklaring hiervoor kan zijn dat jongeren die veel gamen meer online vaardigheden ontwikkelen, welke noodzakelijk zijn voor het (succesvol) plegen van cybercriminaliteit (Xu, Hu & Zhang, 2013). Ten opzichte van jongeren die alleen gedigitaliseerde delicten plegen, hebben cyberdaders daarnaast ook een grotere kans
om slachtoffer te zijn van cyberdelicten. Dit kan een gelegenheidseffect zijn en
samenhangen met het feit dat deze groep ook meer zegt te gamen. Zij zitten wellicht vaker online en zijn daarom meer in de gelegenheid om slachtoffer te worden
van een online delict.
Een positieve houding ten opzichte van offline delinquentie, openheid naar ouders
en de omgang met gedigitaliseerde delinquente vrienden zijn voor cyberdaders
daarentegen juist minder risicovol dan voor daders die (ook) gedigitaliseerde
delicten rapporteren. In vergelijking met de combinatiegroep zien we verder dat
jongens en jongeren van Nederlandse herkomst een grotere kans hebben om tot
de groep cyberdaders te behoren dan meisjes en jongeren van niet-Nederlandse
herkomst.
Ook onder jongvolwassenen lijkt de groep cyberdaders een relatief lichter risicoprofiel te hebben dan de groep gedigitaliseerde daders en jongeren die zowel cyberals gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen. Zo worden cyberdaders gekenmerkt
door een kleinere kans op slachtofferschap van offline delicten en hebben ze daarnaast een kleinere kans om met offline en gedigitaliseerde delinquente vrienden om
te gaan in vergelijking met de groep gedigitaliseerde daders en de groep jongeren
die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen. Daarnaast zien we
dat de cyberdaders in vergelijking met de groep gedigitaliseerde daders een kleinere
kans hebben om te gamen en ouder zijn. In vergelijking met de groep jongeren die
zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten zeggen te plegen, kent de groep cyberdaders juist weer een hogere mate van zelfcontrole. Dit komt overeen met de bevindingen van Bossler en Burruss (2011) die hebben laten zien dat een hoge mate
van zelfcontrole de kans op hacken vergroot. Jongeren die alleen gedigitaliseerde
delicten rapporteren, lijken wat betreft risico- en beschermende factoren het meest
op de groep die zowel cyber- als gedigitaliseerde delicten rapporteren en minder op
de groep die alleen cyberdelicten rapporteren. Op basis van deze resultaten lijken
de cyberdaders dus niet alleen een relatief lichtere, maar ook een aparte groep
daders te vormen. Dit komt overeen met de resultaten onder minderjarigen.
In tabel 36 en 37 staan voor respectievelijk de minderjarigen en jongvolwassenen
de onderscheiden kenmerken van de groep cyberdaders ten opzichte van de overige
twee groepen online daders weergegeven.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 83

Tabel 36

Onderscheid profiel cyberdaders versus profiel gedigitaliseerde
daders en profiel cyber- en gedigitaliseerde daders voor 12- tot
en met 17-jarigen

Cyberdaders versus gedigitaliseerde daders

Cyberdaders versus cyber- en gedigitaliseerde daders

Risico- en beschermende factoren

Risico- en beschermende factoren

Meer gamen

Meer gamen

Keuren offline delinquentie meer af

Keuren offline delinquentie meer af

Vaker slachtoffer cyberdelicten
Meer openheid naar ouders

Meer openheid naar ouders

Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden

Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden

Controlevariabelen

Controlevariabelen

-

Vaker jongens
Vaker van Nederlandse afkomst

Tabel 37

Onderscheid profiel cyberdaders versus profiel gedigitaliseerde
daders en profiel cyber- en gedigitaliseerde daders voor 18- tot
en met 22-jarigen

Cyberdaders versus gedigitaliseerde daders

Cyberdaders versus cyber- en gedigitaliseerde daders

Risico- en beschermende factoren

Risico- en beschermende factoren
Hoge mate van zelfcontrole

Minder gamen
Minder slachtoffer offline delicten

Minder slachtoffer offline delicten

Minder offline delinquente vrienden

Minder offline delinquente vrienden

Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden

Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden

Controlevariabelen

Controlevariabelen

Meer 21- en 22-jarigen

-

Verschillen tussen de profielen van jeugdige daders van online delinquentie
en jeugdige daders van offline delinquentie
Vervolgens zijn we nagegaan in hoeverre de profielen van jeugdige online daders
verschillen van de profielen van jeugdige offline daders en van jeugdige daders die
zowel online als offline delicten zeggen te plegen. Hierbij hebben we geen onderscheid gemaakt tussen cyber- en gedigitaliseerde daders, omdat deze groepen in
de MZJ afzonderlijk te weinig voorkomen om betekenisvolle resultaten over te verkrijgen.
Onder 12- tot en met 17-jarigen zien we dat jongeren die zich uitsluitend bezighouden met online delinquentie (zoals gemeten in de MZJ-2015) over het algemeen
minder risicofactoren rapporteren dan jongeren die alleen offline delicten rapporteren en jongeren die zowel online als offline delicten rapporteren. Dit is in overeenstemming met de resultaten uit eerder onderzoek naar online bedreiging en online
pesten (Van der Broek, Van der Laan & Weijters, 2016; Kerstens & Veenstra, 2013).
Uit deze eerdere onderzoeken blijkt dat jongeren die zich uitsluitend bezighouden
met online bedreigen of online pesten, een minder expliciet daderprofiel hebben dan
jongeren die hetzelfde gedrag vertonen in de offline wereld.
Drugsgebruik en een positieve houding ten opzichte van offline delinquentie hangen
samen met een kleinere kans om tot de groep online daders te behoren dan tot de
groep offline daders. Meisjes en jongeren van Nederlandse herkomst hebben in
vergelijking met jongens en jongeren van niet-Nederlandse herkomst juist een
grotere kans om tot de groep online daders te behoren dan tot de groep offline
daders.

84 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

De meeste verschillen vinden we tussen de groep online daders en de groep jongeren die zowel online als offline delicten zeggen te plegen. Online daders worden
gekenmerkt door een kleinere kans op het gebruik van drugs, het goedkeuren van
offline delinquentie, het hebben van (offline en gedigitaliseerde) delinquente vrienden en een grotere kans op tevredenheid met school dan jongeren die zowel online
als offline delicten zeggen te plegen.
De offline daders en de groep jongeren die zowel online als offline delicten zeggen
te plegen verschillen daarentegen nauwelijks van elkaar wat betreft risico- en beschermende factoren. De groep die zowel online als offline delicten zeggen te plegen, worden gekenmerkt door een grotere kans op het hebben van vrienden die
gedigitaliseerde delicten plegen in vergelijking met de groep offline daders. Verder
hebben jongens en jongeren van niet-Nederlandse herkomst een grotere kans om
tot de groep offline daders te behoren dan tot de combinatiegroep.
Ook onder de 18- tot en met 22-jarigen zien we dat jongeren die alleen online delicten rapporteren een minder risicovol profiel hebben dan de groep offline daders en
de groep jongeren die zowel online als offline delicten zeggen te plegen. De online
daders onderscheiden zich specifiek van offline daders wat betreft zelfcontrole,
drugsgebruik, slachtofferschap offline delicten en de omgang met offline delinquente
vrienden. Online daders hebben een grotere kans op een hoge zelfcontrole en een
kleinere kans op drugsgebruik, slachtofferschap van offline delicten en het hebben
van offline delinquente vrienden dan offline daders. Ook onder jongvolwassenen
vinden we dus een duidelijk onderscheid tussen de jongeren die alleen offline delicten rapporteren en de jongeren die alleen online delicten rapporteren. Online daders
onderscheiden zich voornamelijk van offline daders doordat ze minder vaak traditionele risicofactoren en vaker beschermende factoren rapporteren. Een verklaring
hiervoor is dat de risico- en beschermende factoren in dit onderzoek niet specifiek
genoeg zijn voor het verklaren van online daderschap. Voor toekomstig onderzoek
is het daarom zaak om ook andere risicofactoren te integreren, zoals factoren die
specifiek betrekking hebben op het internetgedrag van jongeren.
De combinatiegroep rapporteert opnieuw de meeste risicofactoren. Dit komt overeen met de veronderstelling dat het risicofactorenmodel vooral een verklaring biedt
voor ernstigere vormen van delinquent gedrag (Loeber et al., 2008). In vergelijking
met jongeren die zowel online als offline delicten zeggen te plegen, is de kans kleiner dat de groep online daders wordt gekenmerkt door het gebruik van drugs,
slachtofferschap van offline delicten, het hebben van offline delinquente vrienden,
het goedkeuren van gedigitaliseerde delinquentie en veel online activiteiten.
In tabel 38 en 39 staan voor respectievelijk de minderjarigen en jongvolwassenen
de onderscheidende kenmerken van de groep online daders ten opzichte van de
overige twee groepen daders weergegeven.
Tabel 38

Onderscheid profiel online daders versus profiel offline daders
en profiel on- en offline daders voor 12- tot en met 17-jarigen

Online daders versus offline daders

Online daders versus on- en offline daders

Risico- en beschermende factoren

Risico- en beschermende factoren

Minder drugsgebruik

Minder drugsgebruik

Keuren offline delinquentie meer af

Keuren offline delinquentie meer af
Minder offline delinquente vrienden
Minder gedigitaliseerde delinquente vrienden
Meer tevredenheid met school

Controlevariabelen

Controlevariabelen

Vaker meisjes

-

Meer van Nederlandse afkomst

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 85

Tabel 39

Onderscheid profiel online daders versus profiel offline daders
en profiel on- en offline daders voor 18- tot en met 22-jarigen

Online daders versus offline daders

Online daders versus on- en offline daders

Risico- en beschermende factoren

Risico- en beschermende factoren

Hoge mate van zelfcontrole
Minder drugsgebruik

Minder drugsgebruik

Minder slachtoffer offline delicten

Minder slachtoffer offline delicten

Minder offline delinquente vrienden

Minder offline delinquente vrienden
Keuren gedigitaliseerde delinquentie meer af
Minder online activiteiten

Controlevariabelen

Controlevariabelen

-

-

Verplaatsing van offline delinquentie naar online delinquentie?
Ten slotte zijn we in dit onderzoek nagegaan in hoeverre er aanwijzingen zijn voor
een verplaatsing van het plegen van offline delicten naar het plegen van online
delicten. Dit wordt namelijk genoemd als een mogelijke verklaring voor de geconstateerde daling in jeugdcriminaliteit (zie Van Ham et al., 2015; Tcherni et al.,
2016). Indien deze verklaring opgaat, dan is de verwachting dat jongeren die eerder offline delicten pleegden in mindere mate offline delicten plegen en in plaats
daarvan (ook) online delicten zijn gaan plegen. De gegevens van de verschillende
metingen van de MZJ bieden echter niet de mogelijkheid om de (mogelijke) verplaatsing van offline naar online delinquentie op een directe manier te toetsen. Hiervoor zijn longitudinale data nodig waarbij op regelmatige basis gevraagd wordt naar
dezelfde delicten. Verder is pas in de laatste meting van de MZJ (de meting van
2015) het aantal online delicten waarnaar gevraagd wordt uitgebreid van drie naar
elf delicten. Hierdoor is het niet mogelijk om de ontwikkelingen in online delinquentie voor alle elf delicten over de tijd te geven. Wel was het mogelijk om op basis van
deze gegevens van de MZJ een eerste indicatie te geven voor het veronderstelde
verplaatsingseffect. We hebben hiervoor gebruikgemaakt van drie verschillende
methoden.
Allereerst hebben we gekeken naar de ontwikkelingen in de prevalentie en frequentie van verschillende offline delicten en de online delicten, online bedreiging en het
versturen van virussen. De resultaten hiervan wijzen niet in de richting van een
verplaatsing van het plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten.
Waar we in overeenstemming met eerder onderzoek een daling observeren in de
prevalentie en frequentie van offline daderschap (zie onder andere Van der Laan &
Goudriaan, 2016; Sprangers & Akkermans, 2016; Andersen, Ankers & Andersen,
2016), vinden we geen aanwijzingen dat jongeren over de tijd in meerdere mate
online delicten zijn gaan plegen. De prevalentie van online bedreiging en het versturen van virussen is gelijk gebleven over de tijd, terwijl de frequentie waarmee
jongeren aangeven deze twee online delicten te plegen, is afgenomen.
Een tweede manier waarop we zijn nagegaan of er sprake is van een verplaatsing
van het plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten onder jongeren, is dat we hebben gekeken naar ontwikkelingen in de mate van blootstelling
aan en gevoeligheid voor factoren die samenhangen met delinquent gedrag. De
resultaten hiervan laten zien dat jongeren over de tijd in mindere mate zijn blootgesteld aan risicofactoren die samenhangen met delinquent gedrag. Hierbij moeten
we wel het voorbehoud maken dat deze geconstateerde daling in blootstelling ook
het gevolg kan zijn van een selectievere steekproef, waarbij risicojongeren over de
tijd in mindere mate deelnemen aan de MZJ.

86 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

De gevoeligheid voor factoren die samenhangen met offline delinquent gedrag is
daarentegen gelijk gebleven. Bij een verplaatsing naar online delinquentie, zou je
verwachten dat risicofactoren die samenhangen met offline delinquentie over de tijd
in sterkere mate samenhangen met online delinquentie. We hebben deze stelling
alleen kunnen toetsen met behulp van gegevens over online bedreiging. De resultaten laten zien dat de samenhang tussen de risico- en beschermende factoren en
online bedreiging gelijk is gebleven. Ook op basis van deze resultaten vinden we
dus geen aanwijzing voor een verplaatsing van offline naar online bedreiging.
Een laatste methode die we hebben gebruikt om het veronderstelde verplaatsingseffect na te gaan, is het gebruikmaken van modelschattingen. Hierbij is een risicoprofiel gemaakt voor het wel of niet plegen van offline delicten op basis van de MZJ2010. Aan de hand van dit risicoprofiel is voor jongeren in 2015 een voorspelling
gemaakt of ze offline delicten plegen. Door deze voorspelde indeling in het wel of
niet plegen van offline delicten af te zetten tegen de werkelijke indeling in het plegen van on- of offline delicten, zijn we nagegaan of jongeren voor wie voorspeld
wordt dat ze offline delicten plegen, in werkelijkheid online delicten zeggen te plegen. Dit kan een aanwijzing zijn voor een mogelijke verplaatsing van het plegen
van offline delicten naar het plegen van online delicten.
De resultaten van de modelschattingen laten enige ondersteuning zien voor een
verplaatsing van het plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten.
De verwachte verplaatsing zien we echter maar terug bij een kleine groep jongeren.
Op basis van de modelschattingen zien we een grotere groep ‘nieuwe’ daders (i.e.,
jongeren voor wie voorspeld werd dat ze geen delicten zouden plegen, die in werkelijkheid online delicten zijn gaan plegen) dan ‘verplaatsers’ (i.e., jongeren voor wie
voorspeld werd dat ze offline delicten zouden plegen, die in werkelijkheid online
delicten zijn gaan plegen). Dit ondersteunt onze eerdere bevinding dat met name
de cyberdaders een ander profiel hebben dan de overige groepen daders en dus
mogelijk een nieuw type daders zijn.
Als we de resultaten van de drie methoden in dit onderzoek tezamen afwegen,
geven deze een beperkte indicatie dat er sprake is van een verplaatsing van het
plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten onder jongeren. Dit
komt overeen met recente resultaten uit de Jeugdmonitor van het CBS onder minderjarige slachtoffers. Zij vonden een sterke afname van het aantal slachtoffers van
traditionele criminaliteit, terwijl het aandeel minderjarige slachtoffers van computercriminaliteit gelijk bleef (Sprangers & Akkermans, 2016). Alleen bij de modelschattingen vinden we enige ondersteuning voor het veronderstelde verplaatsingseffect.
Met betrekking tot de eerste twee methoden dient opgemerkt te worden dat deze
gebaseerd zijn op een zeer beperkt en selectief aantal online delicten.

6.2

Beperkingen

Zoals ieder onderzoek kent ook deze studie een aantal beperkingen. De eerste beperkingen hebben betrekking op het gebruik van zelfrapportage in dit onderzoek.
Het gebruik van zelfrapportages heeft als voordeel dat er ook inzicht wordt verkregen in een deel van het daderschap van delinquent gedrag dat niet bij politie of
justitie bekend is (Weijters, Van der Laan & Kessels, 2016). Toch kleven er aan het
gebruik van zelfrapportage voor het meten van delinquent gedrag ook nadelen. Zo
zijn de gegevens van de MZJ afkomstig van een steekproef. Nadelig hierbij is dat
een deel van de jongeren in de steekproef weigert om mee te werken aan het
onderzoek, waardoor er een zekere mate van selectiviteit kan bestaan. De selectiviteit van de respons is onderzocht op basis van een aantal achtergrondkenmerken. Hieruit blijkt dat de steekproef van de MZJ nauwelijks selectief te noemen is

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 87

(Verburg, 2011; Engelen et al., 2015). De mate van selectiviteit kan echter ook
afhangen van andere kenmerken. Zo heeft recent onderzoek aangetoond dat jongeren die als verdachte geregistreerd staan bij de politie minder vaak bereid zijn deel
te nemen aan zelfrapportageonderzoek (Weijters, Van der Laan & Kessels, 2016). In
hoeverre dit ook opgaat voor jongeren die cyber- of gedigitaliseerde delicten plegen,
is onbekend.
Een tweede beperking van het gebruik van zelfrapportage is dat niet naar alle
mogelijke delicten gevraagd kan worden. Door de afnameduur van de vragenlijst is
het aantal delicten waarnaar gevraagd kan worden kleiner dan het daadwerkelijke
aantal delicten dat gepleegd kan worden. Dit geldt zowel voor offline delicten als
voor online delicten waarnaar gevraagd kan worden. In de metingen van 2005 en
2010 is bovendien naar een beperkt aantal online delicten gevraagd, te weten (illegaal) downloaden, online bedreiging en het versturen van virussen. In de meting
van 2015 is het aantal online delicten uitgebreid van drie naar elf delicten. Omdat
het merendeel van de delicten pas in 2015 voor het eerst zijn meegenomen in de
vragenlijst, hebben we bij de beschrijvingen van de ontwikkelingen in online delinquentie alleen kunnen kijken naar online bedreiging en het versturen van virussen
en voor de verklaringen alleen naar online bedreiging. De resultaten hiervan wezen
niet in de richting van een verplaatsing van offline naar online delinquentie. Onduidelijk is echter of er wel een verplaatsing waar te nemen zou zijn, wanneer er rekening wordt gehouden met meerdere typen online delicten. Hiervoor moeten we
wachten op de volgende meting(en) van de MZJ.
Een derde tekortkoming van dit onderzoek is dat de gegevens van de MZJ crosssectioneel van aard zijn. Hierdoor is het niet mogelijk om uitspraken te doen met
betrekking tot causaliteit. Zo kunnen de verschillende risico- en beschermende
factoren naast een belangrijke oorzaak, ook het gevolg zijn van het plegen van
delicten. Het is bijvoorbeeld denkbaar dat het plegen van delicten ertoe leidt dat
jongeren een positievere houding krijgen ten opzichte van criminaliteit. Verder bestaat er nog discussie of het hebben van verkeerde vrienden nu oorzaak of gevolg
is van het plegen van delicten (zie onder andere Weerman, 2011). Om uitspraken
te kunnen doen over de volgorde van gebeurtenissen zijn longitudinale gegevens
noodzakelijk. Daarnaast heeft het gebruik van cross-sectionele gegevens ertoe
geleid dat de resultaten met betrekking tot het verplaatsingseffect slechts exploratief van aard zijn. Om na te gaan of jongeren die eerder offline delicten pleegden
inderdaad zijn overgestapt naar het plegen van online delicten, zouden we het liefst
dezelfde jongeren over een langere tijd volgen. Dit levert een directere toetsing van
het verplaatsingseffect op.
Een vierde beperking is dat sommige delicten en risico- en beschermende factoren
beter kunnen worden gemeten. Zo zijn sommige risico- en beschermende factoren
gemeten aan de hand van slechts één of twee vragen (het gaat hier om: ongestructureerde buitenactiviteiten, online-activiteiten, gamen, gedigitaliseerde delinquente
vrienden, slachtofferschap van cyberdelicten en schoolprestaties). Ook is het bij
sommige delicten niet duidelijk of de gemeten gedragingen off- of online hebben
plaatsgevonden. Zo is offline bedreiging bijvoorbeeld gemeten door aan jongeren te
vragen of ze ‘weleens iemand hebben bedreigd met de bedoeling hem of haar bang
te maken’. Omdat hier ook online delicten onder kunnen worden verstaan (afhankelijk van de wijze waarop een jongere hieraan invulling geeft), hebben we de prevalentie van offline bedreiging mogelijk overschat.
Ten slotte blijkt uit de resultaten van ons onderzoek dat er weinig samenhang is
tussen de verschillende risico- en beschermende factoren en de kans dat jongeren
online delicten rapporteren. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat de gebruikte
risico- en beschermende factoren in dit onderzoek niet specifiek genoeg zijn voor
deze groep. Zo hadden we bijvoorbeeld weinig informatie over het internetgedrag

88 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

van jongeren en hadden de meeste risicofactoren vooral betrekking op offline gedragingen. Eerder onderzoek heeft echter laten zien dat juist factoren die gerelateerd
zijn aan het internetgedrag van jongeren belangrijke predictoren kunnen zijn voor
online risicogedrag onder jongeren (Notten, 2013; Kerstens & Veenstra, 2013). Voor
toekomstig onderzoek is het daarom van belang om meer specifiek te kijken naar
factoren die betrekking hebben op online gedragingen.

6.3

Tot slot

In dit onderzoek zijn we op basis van zelfrapportage gegevens uit de MZJ nagegaan
of onder 12- tot en met 22-jarigen het theoretische onderscheid tussen gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie ook uit de empirie blijkt en of deze typen
delinquentie zich daarnaast onderscheiden van offline delinquentie. Vervolgens
hebben we gekeken hoe jeugdige daders van de verschillende typen delinquentie
gekenmerkt worden en welke overeenkomsten en verschillen er bestaan tussen
jeugdige daders van de verschillende typen on- en offline delinquentie. Als laatste
zijn we nagegaan of op basis van de MZJ enig inzicht kunnen geven in een mogelijke verplaatsing van het plegen van offline delicten naar het plegen van online
delicten. Dit wordt genoemd als één van de mogelijke verklaringen voor de geconstateerde daling van de jeugdcriminaliteit in de afgelopen jaren.
Onze resultaten laten zien dat op basis van zelfrapportagegegevens onder een
representatieve steekproef van alle Nederlandse jongeren het onderscheid tussen
gedigitaliseerde delinquentie en cyberdelinquentie te maken valt. Ook onderscheiden deze typen online delinquentie zich van offline delinquentie. Hoewel er sprake is
van een sterke overlap in het plegen van offline en online delicten onder jongeren,
zien we ook duidelijke verschillen tussen jongeren die online en offline delicten
zeggen te plegen. Jongeren die zowel online als offline delicten zeggen te plegen,
kennen het meest risicovolle profiel wat betreft risico- en beschermende factoren
in vergelijking met jongeren die alleen offline of alleen online delicten zeggen te
plegen. Binnen de groep online daders kennen de jongeren die zowel cyber- als
gedigitaliseerde delicten rapporteren het meest risicovolle profiel. Van de online
daders hebben cyberdaders op basis van zelfrapportagegegevens het minst risicovolle profiel. Deze groep wijkt het meest af van de overige groepen online daders,
wat erop wijst dat het hier mogelijk om een nieuw type daders gaat.
Om de profielen van online daders vast te stellen is nu gebruikgemaakt van het
risicofactorenmodel. Dit model is ontwikkeld om te begrijpen waarom jongeren
overgaan tot het plegen van offline criminaliteit. We hebben gezien dat een deel van
de gevonden samenhangen ook opgaan voor online delinquentie. De vraag is echter
of er niet ook gezocht moet worden naar nieuwe verklaringen of nieuwe theorieën
met betrekking tot online criminaliteit. Met betrekking tot het risicofactorenmodel
kan hierbij gedacht worden om in de toekomst beter te kijken naar online risicofactoren (zie ook Kerstens & Veenstra, 2013: Weulen Kranenbarg et al., aankomend).
Deze benadering past binnen het biopsychosociale model van Bronfenbrenner
(1977) dat ten grondslag ligt aan het risicofactorenmodel. In dit model wordt uitgegaan van risicofactoren binnen verschillende domeinen die ertoe kunnen leiden
dat jongeren delicten plegen. Hierbij wordt een onderscheid gemaakt tussen het
individuele domein, het gezinsdomein, het vriendendomein, het schooldomein en
de buurt. Digitale risico- en beschermende factoren, zoals sociale mediagebruik,
digitale tijdsbesteding en programmeervaardigheden, ontbreken nog vaak in onderzoek naar online daderschap, ondanks dat jongeren steeds meer tijd online doorbrengen (Sonck & De Haan, 2015). Het is daarom aan te bevelen in toekomstig

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 89

onderzoek ook digitale risicofactoren op te nemen in onderzoek naar online daderschap.
De vraag is of de resultaten van dit onderzoek overeind blijven als ook gekeken
wordt naar andere bronnen dan zelfrapportagegegevens om delinquent gedrag te
meten. Tot nu toe worden voornamelijk politie- en registratiegegevens gebruikt als
alternatieve bron van zelfrapportagegegevens om delinquent gedrag onder jongeren
in kaart te brengen. We weten echter dat online delicten nog niet goed binnen
politie- en justitieregistraties te onderscheiden zijn (Van der Laan, Beerthuizen &
Weijters, 2016), omdat deze delicten worden weggeschreven onder wetsartikelen
die betrekking hebben op offline delinquent gedrag. Zo is online bedreiging meestal
te vinden onder wetsartikel 285 binnen het Wetboek van Strafrecht dat betrekking
heeft op bedreiging in het algemeen. Onbekend daarbij is of het delict in de offline
wereld en/of in de virtuele wereld is geuit. Dit vraagt om nader onderzoek om ook
in politie- en justitieregistraties het onderscheid te kunnen maken tussen offline en
online criminaliteit. Daarbij is het de vraag of en in welke mate online daders opgespoord, geregistreerd en vervolgd worden door politie en justitie.
Het is dan ook aan te bevelen om ook op zoek te gaan naar andere bronnen om
online delinquentie onder jongeren te meten. Hierbij kan gedacht worden aan gegevens uit sociale media. Zo bieden sociale netwerksites, zoals twitter, instagram,
snapchat en facebook, een gemakkelijk platform om anderen te bedreigen. Hierbij is
het overigens wel van belang om ook de context van de bedreiging mee te nemen.
Zoals eerder al aangegeven, blijkt namelijk dat van alle bedreigingen die dagelijks
op het internet geuit worden, er slechts enkele berichten ook voor de politie ernstig
genoeg zijn om verder in behandeling te nemen. Daarnaast is het op basis van deze
gegevens lastiger om vast te stellen wat de achtergrondkenmerken zijn van diegene
die de bedreigingen uit. Om meer inzicht te kunnen verschaffen in de achtergrondkenmerken van online daders lijkt zelfrapportage onderzoek daarom vooralsnog de
meest geschikte methode.
Als laatste zijn we in dit onderzoek nagegaan of er aanwijzingen te vinden zijn voor
een verplaatsing van het plegen van offline delicten naar het plegen van online
delicten onder jongeren die hebben deelgenomen aan de MZJ. Alleen de resultaten
gebaseerd op de modelschattingen laten enige ondersteuning zien voor de stelling
dat er sprake is van een verplaatsing van offline naar online daderschap, al zien we
de verwachte verplaatsing slechts terug bij een kleine groep jongeren.
Samenvattend, onze resultaten bieden een eerste inzicht in de wijze waarop jeugdige online daders zich onderscheiden van jeugdige offline daders. Op basis van
zelfrapportage gegevens onder een representatieve steekproef van Nederlandse
jongeren blijken vooral jeugdige daders van cyberdelicten een aparte groep daders
te zijn die gekenmerkt worden door andere kenmerken dan traditionele daders.
Aangezien de huidige aanpak van de jeugdcriminaliteit vooral gericht is op traditionele vormen van criminaliteit, is het de vraag of bestaande interventies te gebruiken
zijn om hen te weerhouden van het (opnieuw) plegen van online delicten. Verder
vinden we beperkte ondersteuning voor een verplaatsing van het plegen van offline delicten naar het plegen van online delicten onder jongeren in de MZJ. Om een
beter inzicht te krijgen in het veronderstelde verplaatsingseffect, is het aan te bevelen dit effect ook te toetsen op basis van andere databronnen.

90 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Summary
Juvenile delinquency in the virtual world
A new type of offenders or new opportunities for traditional offenders?

Background
Today’s prevention of juvenile crime is primarily focused on traditional forms of
crime. However, as young people spend more time online, this raises the question
whether their delinquent behavior also shifts to the virtual world. The aim of this
study is to identify the characteristics of juveniles who reported online offenses in
the Youth Delinquency Survey (YDS). In addition, we intend to provide more insight
into the extent to which delinquent behavior of juveniles shifts from the streets to
the virtual world.
In this study, we do not use the term crime, because we focus on self-reported
offending behavior. These self-reported offenses range from relatively minor offenses to prosecutable offenses, even within the same offense. We therefore use
the term online delinquency instead of cybercrime. Within online delinquency, we
make a distinction between cyber-enabled and cyber-dependent delinquency.
Cyber-enabled delinquency refers to ‘traditional’ crimes that are committed by the
use of Information Communication Technology (ICT), such as online threats, sexting
and online fraud. Cyber-dependent delinquency refers to offenses that can only be
committed using the ICT-structure, and involves acts that are primarily directed
against computer or network resources, such as hacking, the spread of viruses and
DDoS-attacks.
Studying the characteristics of online offenders and their similarities and differences
with traditional offline offenders is important, because successful prevention of juvenile crime requires an offender-oriented approach. If online offenders are similar
to offline offenders, the same prevention methods could be used for both types
of offenders, whereas differences between the groups would require different approaches. The question is whether juveniles who report online offenses differ from
juveniles who report offline offenses, and from juveniles who report both online and
offline offenses regarding demographic characteristics, and risk and protective factors. Put differently, do juveniles who commit online offenses have a different profile
than juveniles who commit offline offenses, and juveniles who commit both online
and offline offenses? And, considering the (theoretical) distinction between cyberenabled and cyber-dependent delinquency; do juveniles who commit cyber-enabled
offenses, and juveniles who commit cyber-dependent offenses have a comparable
profile?
The underlying question of this study is whether the observed juvenile crime drop
can (partially) be explained by juveniles shifting from committing offline offenses to
committing online offenses. By studying the profiles of on- and offline offenders in
terms of risk and protective factors, and by making a comparison over time, we aim
to provide more insight into whether online offenders are a new type of offenders,
or whether the same types of juveniles who committed offline offenses before are
now committing online offenses. This way, we are able to provide a first indication
of whether there is a shift from offline delinquent behavior to online delinquent
behavior amongst juveniles.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 91

Summarizing, this study seeks an answer on the following three research questions:
1 What is the profile of juvenile offenders of self-reported cyber-enabled delinquency, and of juvenile offenders of self-reported cyber-dependent delinquency?
2 What distinguishes juvenile offenders of (different types of) online delinquency
from juvenile offenders of offline delinquency?
3 To what extent is there a shift from offline to online offenses among juveniles?
To answer our research questions, we use three measurements (2005, 2010 and
2015) of the YDS. The YDS is a cross-sectional study on a national representative
sample of juveniles aged 10 to 22 years in the Netherlands. In the current study
we use information of 12- to 22-year-olds, as juveniles under the age of 12 years
cannot be prosecuted in the Netherlands.
The first two research questions were answered using the YDS-2015. In the measurements of the YDS of 2005 and 2010, only a limited number of online offenses
were included (i.e., (illegal) downloading, online threats and the spread of viruses).
In the measurement of 2015, the number of online offenses has been extended to
eleven types of offenses: six of these offenses refer to cyber-enabled offenses and
five concern cyber-dependent offenses.
To answer the third research question, data of all three measurements of the YDS
are used. In all three waves of the YDS, juveniles were asked about the same
traditional offline offenses and risk and protective factors. Yet, since only minors
were questioned in the measurements of 2005 and 2010, we restricted our sample
to 12- to 17-year-olds for answering the third research question.
Table S1

Online offenses in the YDS-2015

Cyber-enabled offenses
Have you ever threatened someone through text messages, e-mails or in chatboxes?
Have you ever threatened someone through social media, such as WhatsApp, Facebook, Twitter, Instagram or
Snapchat?
Have you ever sold something through the internet, but not sending out the goods after receiving payment?
Have you ever bought something through the internet, but not paying for the goods after receiving said items?
Have you ever distributed sexual material of minors (i.e., pictures or movies) through your (smart)phone or over the
internet?
Have you ever impersonated somebody else on the internet?
Cyber-dependent offenses
Have you ever intentionally sent out viruses through e-mail or over the internet?
Have you ever logged on to somebody else’s computer, email or social media account without their informed
consent?
Have you ever tried to disrupt a website or email account by sending out large amounts of data?
Have you ever changed someone’s account password (e.g., computer or social media) to prohibit them from
accessing said account?
Have you ever logged on onto somebody else’s computer, email or social media account without their informed
consent, and manipulated or deleted information within?

Main findings
Which types of online delinquency can be distinguished based on the YDS2015?
In order to gain more insight into the characteristics of online offenders, we first
examined which types of online delinquency can be distinguished methodologically.
We examined whether the theoretical difference between cyber-enabled delinquency
and cyber-dependent delinquency is also observed in the YDS-2015.

92 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

 Based on the questions about offending in the YDS-2015, we identified two types
of online delinquency: cyber-enabled delinquency and cyber-dependent delinquency.
 Cyber-enabled delinquency and cyber-dependent delinquency are also distinct
from offline delinquency based on the YDS-2015.
 Note that the item ‘impersonating someone else on the internet’ is classified as
a cyber-dependent offense, whereas previous research classified this item as a
cyber-enabled offense.
Based on these findings, we assigned juveniles who participated in the YDS into different groups. Figure S1 provides a representation of the groups that we differentiated on the basis of the different types of online and offline delinquency. For
readability, we use the term ‘digitized offenders’ to refer to juvenile offenders of
cyber-enabled crimes, and the term ‘cyber offenders’ to refer to juvenile offenders
of cyber-dependent crimes. For each of these groups, we identified their profile, and
the extent to which they differ from each other in terms of risk and protective factors, gender, age and native origin.
Figure S1 Schematic overview of the distinguished groups of offenders

12- to 22-year-olds

All
juveniles

Digitized offenders

Offline
offenders

Online
offenders

Cyber offenders

Profiles of juvenile online offenders
First, we examined the profiles of juvenile offenders of self-reported digitized
offenses, and juvenile offenders of self-reported cyber offenses in terms of risk and
protective factors, and gender, age and native origin. In doing so, we distinguished
the following three groups: juveniles who report only cyber offenses, juveniles who
report only digitized offenses, and juveniles who report both cyber- and digitized
offenses.
 In total, 28,3% of the juveniles reported that they had committed an online
offense in the twelve months prior to the interview of the YDS. Of those online
offenders, 16,7% reported only cyber offenses, 5,2% reported only digitized
offenses, and 6,4% reported both cyber- and digitized offenses.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 93

Minors (12- to 17-year-olds)
 Cyber offenders are, compared with the other groups of online offenders, characterized by a higher likelihood to game on a frequent basis, to disapprove offline
delinquency, to be open to their parents, and to have few friends who commit
digitized crimes.
 Digitized offenders are, compared with the other groups of online offenders, characterized by a lower likelihood of being victims of cyber-dependent delinquency.
 Juveniles who report both cyber- and digitized offenses are, compared with the
other groups of online offenders, characterized with the most high risk profile,
i.e., greater presence of risk factors, and the lack of protective factors. This group
is characterized by a higher likelihood to approve offline delinquency and to have
friends who commit digitized offenses, but they have a lower likelihood to be
open to their parents. Also, females, and juveniles of non-Dutch origin have a
higher likelihood to belong to the group who reports both cyber- and digitized
offenses in comparison to boys, and juveniles of Dutch origin.
Young adults (18- to 22-year-olds)
 Cyber offenders are, compared with the other groups of online offenders, characterized by a lower likelihood of being victims of offline crime, and to have friends
who commit (digitized and offline) offenses.
 For digitized offenders we found no significant associations with the risk and
protective factors.
 Similar to the results for minors, we found young adults who report both cyber
and digitized offenses to have the most high risk profile. Juveniles in this group
have, compared with the other groups of online offenders, a higher likelihood to
have low levels of self-control, to be victims of online crime, to have friends who
commit digitized offenses, and to be of Dutch origin.
Differences in the profiles of juvenile digitized offenders and juvenile cyber
offenders
In addition to determining the profiles of juvenile online offenders, we also examined the differences between self-reported cyber and digitized offenders. The main
differences between cyber offenders and digitized offenders, and between cyber
offenders and juveniles who report both cyber- and digitized offenses are summarized in table S2 for minors, and S3 for young adults.
Minors (12- to 17-year-olds)
 We find clear differences between the profiles of cyber offenders and digitized
offenders.
 Cyber offenders have a higher likelihood to game on a frequent basis, to disapprove offline delinquency, to be open to their parents, and to have fewer friends
who commit crimes in comparison to digitized offenders, and juveniles who report
both cyber- and digitized offenses.
 Cyber offenders, furthermore, have a higher likelihood of being victims of cyberdependent crimes than digitized offenders.
 Minors who report both cyber and digitized offenses differ from cyber offenders,
and digitized offenders, because this combination group contains a higher percentage of boys and juveniles of Dutch origin.

94 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Table S2

Differences between profiles of cyber offenders versus profiles
of digitized offenders and profiles of cyber- and digitized
offenders (12- to 17-year-olds)

Cyber offenders versus digitized offenders

Cyber offenders versus cyber- and digitized offenders

Risk- and protective factors

Risk- and protective factors

More gaming

More gaming

More disapproval of offline delinquency

More disapproval of offline delinquency

More often victims of cyber offenses
More open towards parents

More open towards parents

Fewer digitized delinquent friends

Fewer digitized delinquent friends

Control variables

Control variables

-

More often boys
More often of Dutch origin

Young adults (18- to 22-year-olds)
 Cyber offenders have a less severe risk profile than digitized offenders, and
juveniles who report being involved in both cyber- and digitized delinquency.
 Cyber offenders are characterized by a lower likelihood of being victims of online
crime, and to have friends who commit offline and digitized offenses in
comparison to digitized offenders, and juveniles who report both cyber- and
digitized offenses.
 In comparison with digitized offenders, cyber offenders also have a lower
likelihood to game on a frequent basis, and are older.
 Furthermore, in comparison with juveniles who report both cyber- and digitized
offenses, cyber offenders have a higher likelihood of having high levels of selfcontrol.
Table S3

Differences between profiles of cyber offenders versus profiles
of digitized offenders and profiles of cyber- and digitized
offenders (12- to 17-year-olds)

Cyber offenders versus digitized offenders

Cyber offenders versus cyber- and digitized offenders

Risk- and protective factors

Risk- and protective factors
High levels of self-control

Less gaming
Less often victims of offline offenses

Less often victims of offline crimes

Fewer offline delinquent friends

Fewer offline delinquent friends

Fewer digitized delinquent friends

Fewer digitized delinquent friends

Control variables

Control variables

More 21- and 22-year-olds

-

Differences in the profiles of juvenile online offenders and juvenile offline
offenders
Next, we examined to what extent the profiles of juvenile online offenders differ
from the profiles of juvenile offline offenders, and of juveniles who report both
online and offline offenses. To examine these differences, we do not distinguish
between cyber offenders, and digitized offenders, because these groups (taking into
account offline offending) are too small for obtaining meaningful results. Hence, we
distinguish four groups: juveniles who report no offenses, juveniles who report only
online offenses, juveniles who report only offline offenses, and juveniles who report
both offline and online offenses.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 95

 The largest group consists of juveniles who report no offenses in the twelve
months prior to the interview of the YDS (54,3%). 17,4% Of the juveniles report
only offline offenses, 9,5% report only online offenses, and 18,8% report being
involved in both online and offline offending.
The results of our study further show that juveniles who report no offenses are
characterized by the most protective and lowest risk profile, while juveniles who
report both online and offline offenses have the highest risk profile in terms of the
presence of risk factors, and the lack of protective factors. Juveniles who report only
online, or only offline offenses, fall in between these two extremes. This holds for
both minors and young adults. The main differences between online offenders and
offline offenders, and between online offenders and juveniles who report both offline
and online offenses are summarized in table S4 for minors, and table S5 for young
adults.
Minors (12- to 17-year-olds)
 Drugs use and a positive attitude towards offline delinquency are both associated
with a lower likelihood to belong to the group offline offenders than to the group
online offenders.
 Girls and juveniles of Dutch origin are more likely to belong to the group online
offenders than to the group offline offenders compared to boys and juveniles of
non-Dutch origin.
 We observe the largest differences between online offenders and juveniles who
report both online and offline offenses.
 Online offenders are characterized by a lower likelihood of using drugs, to approve offline delinquency, to have (offline and digitized) delinquent friends, and
they have a higher likelihood to be satisfied with school in comparison to juveniles
who report both online and offline offenses.
Table S4

Differences between profiles of online offenders versus profiles
of offline offenders and profiles of on- and offline offenders (12to 17-year-olds)

Online offenders versus offline offenders

Online offenders versus on- and offline offenders

Risk- and protective factors

Risk- and protective factors

Less drug use

Less drug use

More disapproval of offline delinquency

More disapproval of offline delinquency
Fewer offline delinquent friends
Fewer digitized delinquent friends
More satisfaction with school

Control variables

Control variables

More often girls

-

More often from Dutch origin

Young adults (18- to 22-year-olds)
 Online offenders report less risk factors in comparison to offline offenders, and
juveniles who report both online and offline offenses.
 Online offenders have a higher likelihood of having high levels of self-control, and
a lower likelihood of using drugs, to be victims of offline crime, and to have offline
delinquent friends in comparison to offline offenders.
 In comparison to juveniles who report both online and offline offenses, online
offenders are characterized with a lower likelihood of using drugs, to be victims

96 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

of offline crime, to have offline delinquent friends, to engage in many online activities, and to approve digitized delinquency.
Table S5

Differences between profiles of online offenders versus profiles
of offline offenders and profiles of on- and offline offenders
(18- to 22-year-olds)

Online offenders versus offline offenders

Online offenders versus on- and offline offenders

Risk- and protective factors

Risk- and protective factors

High levels of self-control
Less drug use

Less drug use

Less often victims of offline offenses

Less often victims of offline offenses

Fewer offline delinquent friends

Fewer offline delinquent friends
Less online activities
More disapproval of digitized delinquency

Control variables

Control variables

-

-

Shift from offline delinquency to online delinquency?
Lastly, we investigated whether we could find any indications for a shift from offline
to online delinquency among juveniles who participated in the YDS. A shift from offline to online delinquency is one of the explanations suggested for the observed
decline in juvenile offline delinquency. If this explanation is true, it is to be expected
that juveniles who previously reported offline offenses commit fewer offline offenses
over time, and instead (also) commit online offenses. The three waves of the YDS
do not offer the opportunity to study the possible shift from offline to online delinquency directly. This would require longitudinal data, where the same juveniles are
questioned about their delinquent behavior on a regular basis. The YDS, however, is
a cross-sectional study carried out in three different years. Furthermore, the number of online offenses has been extended to eleven online offenses in the last measurement of the YDS (the wave of 2015). As a result, it is not possible to study the
developments in online delinquency for all eleven offenses over time.
It is possible though to give a first indication for a possible shift from offline to
online delinquency on the basis of the data from the YDS. The traditional offline
offenses did not change in the various waves of the YDS. In addition, in all three
waves juveniles were asked to report on (the same) risk and protective factors
that are associated with offending.
Given the available data, we employed three methods to examine if we could find
any evidence for a shift from offline to online delinquency among juveniles.
Trends in offline and online offending
First, we investigated trends in the prevalence and frequency of self-reported offline
delinquency, and two online offenses that were measured in all three waves of the
YDS; online threats and the spread of viruses. The results of these analyses do not
point in the direction for a shift from offline to online delinquency. Although we
observe a decrease in the prevalence and frequency of self-reported offline delinquency, we found no evidence that juveniles’ involvement in committing online
threats and sending viruses has increased. The prevalence of self-reported online
threats and sending viruses remained stable, while the frequency of online threats
and sending viruses has decreased over time. Yet, it is the question whether the
same results are to be found when more online delinquent acts were available over
time.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 97

Exposure and sensitivity
Second, we examined whether there are any indications for a shift from offline to
online delinquency based on trends in the correlates of delinquent behaviour. More
specifically, we investigated whether there are changes in the extent to which juveniles are exposed to risk factors related to delinquency (i.e., exposure), and in the
extent to which the associations between risk factors and on- and offline delinquency have changed over time (i.e., sensitivity). We have specifically examined these
changes for online and offline threats, as threats is the only offense in the YDS with
both an offline and online component. In case of a shift from offline to online delinquency, we expect risk factors that are associated with offline delinquency, to be
more strongly associated with online delinquency over time (i.e., a change in sensitivity).
The results of these analyses do not point in the direction of a shift from offline to
online delinquency: the relationship between various risk factors and offline delinquency, online threats and offline threats have not changed over time. The results
of our study do indicate, however, that juveniles are less exposed to risk factors
that are associated with delinquency, which offers a possible explanation for the
decrease in offline delinquency over time.
Model estimates
The third and final method we used to examine a possible shift from offline to online
delinquency are model estimates. Using data of the YDS-2010, we first identified the
profiles of juvenile offenders and non-offenders. Based upon these profiles we predicted which juveniles in the YDS-2015 would commit offline offenses. Next, we
compared the predicted classification with the observed classification in on- and
offline offending (no offending, only online offending, only offline offending and
both online and offline offending) in the YDS-2015. This way, we tested whether
juveniles for whom we expected that they would commit offline offenses (based
on the profiles of 2010) also indicated to commit offline offenses, or that they have
shifted from committing offline offenses to committing online offenses, or that they
have committed both offline and online offenses in 2015. The results based on these
model estimates show some support for the supposed shift from offline to online
delinquency among 12-to 17-year-olds. Yet, we observe this shift only for a small
proportion of juveniles.
Concluding, we found limited support for the proposition that juveniles have shifted
from committing traditional offline offenses to committing online offenses. Only the
results of the model estimates show some support for the supposed shift from
offline to online delinquency. Yet, it should be noted that two of the three applied
methods are based on only two online offenses.

Conclusion
The results of our study show that based on self-reported data among a representative sample of 12- to 22-year-olds online delinquency can be distinguished methodologically in cyber-enabled and cyber-dependent delinquency. In addition, these
types of online delinquency are also distinct from offline delinquency. Next, we observe clear differences between juveniles who commit online offenses, and juveniles
who commit offline offenses with regard to risk and protective factors. Juveniles who
report both offline and online offenses have, in comparison to juveniles who commit
only online offenses, and juveniles who commit only offline offenses, the most high
risk profile. Within the group online offenders, juveniles who commit both cyber-

98 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

and digitized offenses have the highest risk profile. Cyber offenders have the lowest
risk profile among online offenders based on self-reported data (i.e., they report
more protective factors, and less risk factors compared to other groups of offenders). As such, this may indicate that cyber offenders are a new type of online offenders.
The finding that self-reported cyber offenders have the lowest risk profile may also
indicate a lack of relevant risk factors in the measurements of the YDS to characterize cyber offenders. To determine profiles of online offenders we relied on the
risk factor model. This model is designed for understanding why juveniles commit
delinquency offline. The results of our study indicate that some of these risk factors
also apply to self-reported online delinquency. Yet, the question is whether new
explanations are required for explaining cyber delinquency. For instance, the risk
factor model may be extended with a digital domain. Digital risk and protective factors, such as social media use, digital activities and programming skills, are often
missing in research on online delinquency, even though juveniles increasingly spend
time online.
Also, we recommend future studies to further investigate how police- and judicial
records can be used to distinguish offline delinquency from online delinquency to
verify whether our results hold when using data sources other than self-reported
data. Moreover, we recommend to explore whether alternative (online) sources,
such as data from social media, can be used to measure online delinquency.
Lastly, we investigated whether we could find any indications for a shift from offline
to online delinquency among juveniles who participated in the YDS. Based on the
available data, we employed three methods to examine the possible shift from offline to online delinquency among juveniles. Only the results of the model estimates
show some support for the supposed shift from offline to online delinquency, even
though we observe this shift only for a small proportion of juveniles.
In conclusion, the results of this study provide insights into the extent to which juvenile online offenders differ from juvenile offline offenders. Based on self-reported
data among a representative sample of Dutch juveniles, particularly cyber offenders
seem to be a distinct group of offenders, with different characteristics compared to
offenders who commit traditional, offline offenses. It is therefore questionable
whether existing interventions can be used to prevent these cyber offenders from
(re)offending. Furthermore, using self-report data we found limited support for a
shift from offline to online delinquency among juveniles. To gain more insight into
the presumed shift from offline to online delinquency, we recommend future studies
to test this shift on the basis of other data sources.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 99

Literatuur
Agnew, R. (2003). An integrated theory of the adolescent peak in offending. Youth &
Society, 34(3), 263-299.
Akers, R.L. (1998). Social learning and social structure: A general theory of crime
and deviance. Boston, MA: Northeastern University Press.
Andersen, L.H., Anker, A.S.T., & Andersen, S.H. (2016). A formal decomposition of
declining youth crime in Denmark. Demographic Research, 33(44), 1303-1316.
Beerthuizen, M.G.C.J., Tollenaar, N., & Laan, A.M. van der (2017). De psychometrische kenmerken van de MZJ vragenlijst over gedigitaliseerde, cyber- en offlinedelicten bij jongeren: Schaalconstructen, afnamemodi en omvangschattingen.
Den Haag: WODC. Cahier 2017-4.
Borooah, V.K. (2002). Logit and probit: Ordered and multinomial models. Thousand
Oaks, CA: Sage.
Bossler, A.M., & Burruss, G.W. (2011). The general theory of crime and computer
hacking: Low self-control hackers? In T.J. Holt & B.H. Schell (red.), Corporate
hacking and technology – driven crime: Social dynamics and implications (pp 3867). Hershey, PA: ISI Global.
Broek, T.C. van der, Laan, A.M. van der, & Weijters, G. (2016). Bedreiging via
internet: Verschillen in risicofactoren tussen jongeren die online en offline
bedreigen. Panopticon, tijdschrift voor strafrecht, criminologie en forensisch
welzijnswerk, 37(2), 90-105.
Broek, T.C. van der, Weijters, G., & Laan, A.M. van der (2014). Antisociaal gedrag
van jongeren online. Den Haag: WODC. Factsheet 2014-1.
Bronfenbrenner, U. (1977). Toward an experimental ecology of human development. American Psychologist, July 1977, 513-531.
Bronfenbrenner, U. (1979). The ecology of human development. Cambridge, MA:
Harvard University Press.
Bronfenbrenner, U., & Ceci, S. (1994). Nature-Nurture reconceptualized in
developmental perspective. A bioecological model. Psychological Review, 101,
568-586.
Catalano, R.F., Oesterle, S., Fleming, C.B., & Hawkins, J.D. (2004). The importance
of bonding to school for healthy development: Findings from the Social Development Research Group. Journal of School Health, 74(7), 252-261.
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Hillsdale,
NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Engelen, F., Roels, J., & Heij, V. de (2015). Monitor Zelfgerapporteerde Jeugdcriminaliteit: Hoofdonderzoek 2015: Onderzoeksdocumentatie. Heerlen: CBS.
Farrington, D.P. (2003). Developmental and life-course criminology: Key theoretical
and empirical issues. Criminology, 41, 221-256.
Farrington, D.P., & Welsh, B.C. (2007). Saving children from a life of crime: Early
risk factors and effective interventions. Oxford, UK: Oxford University Press.
Farrington, D.P., Loeber, R., Jolliffe, D., & Pardini, D.A. (2008). Promotive and risk
processes at different life stages. In R. Loeber, D.P. Farrington, M. StouthamerLoeber & H. Raskin White (red.), Violence and serious theft: Development and
prediction from childhood to adulthood (pp. 169–230). New York: Routledge.
Felson, M. (1998). Crime & everyday life. Thousand Oaks, CA: Pine Forge Press.
Goodman, R. (1997). The Strengths and Difficulties Questionnaire: A research note.
Journal of Child Psychology and Psychiatry, 38(5), 581-586.
Gottfredson, M.R., & Hirschi, T. (1990). A general theory of crime. Stanford, CA:
Stanford University Press.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 101

Ham, T. van, Bervoets, E., & Ferwerda, H. (2015). Papier en werkelijkheid: Een
hypothesevormend onderzoek naar de mate waarin ontwikkelingen in de geregistreerde jeugdcriminaliteit aan registratie-effecten kunnen worden toegeschreven.
Arnhem: Bureau Beke/Bureau Bervoets.
Higgins, G.E. (2005). Can low self-control help with the understanding of the software piracy problem? Deviant Behavior, 26(1), 1-24.
Holt, T.J., & Bossler, A.M. (2014). An assessment of the current state of cybercrime
scholarship. Deviant Behavior, 35, 20-40.
Holt, T.J., & Bossler, A.M. (2016). Cybercrime in progress: Theory and prevention of
technology-enabled offenses. Londen/New York: Routledge.
Holt, T.J., Bossler, A.M., & May, D.C. (2012). Low self-control, deviant peer associations, and juvenile cyberdeviance. American Journal of Criminal Justice, 37(3),
378-395.
Holt, T.J., Burruss, G.W., & Bossler, A.M. (2010). Social learning and cyberdeviance: Examining the importance of a full social learning model in the virtual
world. Journal of Crime & Justice, 33(2), 31-61.
Jansen, J. (2012). Online financieel-economische criminaliteit. In J. Kerstens & W.
Stol (red.), Jeugd en cybersafety: Online slachtoffer- en daderschap onder Nederlandse jongeren (pp 31-54). Den Haag: Boom Lemma.
Junger, M., & Haen Marshall, I. (1997). The interethnic generalizability of social
control theory: An empirical test. Journal of Research in Crime and Delinquency,
34(1), 79-112.
Kerstens, J., & Veenstra, S. (2013). Cyberpesten vanuit een criminologisch
perspectief. Tijdschrift voor Criminologie, 55(4), 375-393.
Laan, A.M. van der (2010). Risico- en beschermende factoren voor delinquentie:
verandering per levensfase en over de levensfasen onevenredig verdeeld. In
T.A.H. Doreleijers, J.M. ten Voorde & M. Moerings (red.), Strafrecht en
forensische psychiatrie voor 16- tot 23-jarigen (pp. 51–68). Den Haag: Boom
Juridische uitgevers.
Laan, A.M. van der, & Blom, M. (2006). Jeugddelinquentie: Risico’s en bescherming.
Meppel: Boom Juridische uitgevers. Onderzoek en beleid 245.
Laan, A.M. van der, & Blom, M. (2011). Jeugdcriminaliteit in de periode 1996-2010:
Ontwikkelingen in zelfgerapporteerde daders, door de politie aangehouden verdachten en strafrechtelijke daders op basis van de Monitor Jeugdcriminaliteit
2010. Den Haag: WODC. Cahier 2011-2.
Laan, A.M. van der, & Beerthuizen, M.G.C.J. (2016). Jeugdige zelfgerapporteerde
daders. In A.M. van der Laan & H. Goudriaan (red.), Monitor Jeugdcriminaliteit:
Ontwikkelingen in de jeugdcriminaliteit 1997-2015 (pp. 23-50). Den Haag:
WODC/
CBS. Cahier 2016-1.
Laan, A.M. van der, Beerthuizen, M.G.C.J., & Weijters, G. (2016). Jeugdige daders
van online-criminaliteit. Cahiers Politiestudies, 41(4), 145-168.
Laan, A.M. van der, & Goudriaan, H. (2016). Monitor Jeugdcriminaliteit: Ontwikkelingen in de jeugdcriminaliteit 1997-2015. Den Haag: WODC/CBS. Cahier 2016-1.
Landis, J.R., & Koch, G.G. (1977). The measurement of observer agreement for
categorical data. Biometrics, 33, 159-174.
Leukfeldt, E.R., & Stol, W. (2012). De rol van internet bij fraudedelicten: Internetfraudeurs en klassieke fraudeurs vergeleken. Justitiele verkenningen, 38(1), 108120.
Liao, T.F. (1994). Interpreting probability models: Logit, probit, and other generalized linear models. Thousand Oaks, CA: Sage.

102 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Lipsey, M.W., & Derzon, J.H. (1998). Predictors of violent or serious delinquency
in adolescence and early adulthood: A synthesis of longitudinal research. In
R. Loeber & D.P. Farrington (red.), Serious and violent juvenile offenders. Risk
factors and successful interventions (pp. 86-106). Londen: Sage.
Loeber, R., Slot, N.W., & Stouthamer-Loeber, M. (2008). A cumulative developmental model of risk and promotive factors. In R. Loeber, N.W. Slot, P.H. van der
Laan & M. Hoeve (red.), Tomorrow’s criminals: The development of child
delinquency and effective interventions (pp. 133-161). Farnham: Ashgate.
Markus, M.T., Lindhout, I.E., Boer, F., Hoogendijk, T.H.G., & Arrindell, W.A. (2003).
Factors of perceived parental rearing styles: The EMBU-C examined in a sample
of Dutch primary school children. Personality and Individual Differences, 34, 503519.
Mason, W.A., & Windle, M. (2002). Gender, self-control, and informal social control
in adolescence: A test of three models of the continuity of delinquent behavior.
Youth & Society, 33(4), 479-514.
McGuire, M., & Dowling, S. (2013). Cyber crime: A review of the evidence. Londen:
Home Office.
Monshouwer, K., Dorsselaer, S. van, Gorter A., Verdurmen, J., & Vollebergh, W.
(2004). Jeugd en riskant gedrag: Kerngegevens uit het peilstationsonderzoek
2003. Utrecht: Trimbos-instituut.
Noorda, J., Dijk, A. van, & Vosskühler, D. (2014). Spookjongeren: Quickscan naar
uitgeschreven jongeren in Amsterdam Nieuw-West. Amsterdam: Noorda en Co.
Notten, N. (2013). Risicogedrag en het wereldwijde web: De invloed van gezin en
samenleving op het online risicogedrag van adolescenten vanuit een Europees
perspectief. Mens en Maatschappij, 88(4), 350-374.
Osgood D.W., & Anderson, A.L. (2004). Unstructured socializing and rates of delinquency. Criminology, 42(3), 519-549.
Osgood, D.W., Wilson, J.K., O’Malley, P.M., Bachman, J.G., & Johnston, J.D. (1996).
Routine activities and individual deviant behavior. American Sociological Review,
61(4), 635-655.
Paternoster, R., Brame, R., Mazerolle, P., & Piquero, A. (1998). Using the correct
statistical test for the equality of regression coefficients. Criminology, 36(4), 859866.
Pietersma, S., & Veenstra, R. (2004). Nederlandse vertaling Stattin & Kerr (2000)
ouder- kind vragenlijst. Trails. Niet-gepubliceerd.
Rothbart, M.K., Ahadi, S.A., & Evans, D.E. (2000). Temperament and personality:
Origins and outcomes. Journal of Personality and Social Psychology, 78(1), 122–
135.
Ruiter, S., & Bernaards, F. (2013). Verschillen crackers van andere criminelen? Een
vergelijking op basis van Nederlandse verdachtenregistraties. Tijdschrift voor Criminologie, 55(4), 342-359.
Rutter, M., Giller, A., & Hagell, A. (1998). Antisocial behavior by young people.
Cambridge, Engeland: University Press.
Sameroff, A.J., Bartko, W.T., Baldwin, A., Baldwin, C., & Seifer, R. (1998). Family
and social influences on the development of child competence. In M. Lewis &
C. Feiring (red.), Families, risk, and competence (pp. 161–186). Mahwah:
Erlbaum.
Sonck, N., & Haan, J. de (2015). Media: Tijd in beeld: Dagelijkse tijdbesteding aan
media en communicatie. Den Haag: SCP.
Sprangers, A., & Akkermans, M. (2016). Criminaliteit: Jeugdige verdachten en
slachtoffers. In Jaarrapport 2016 Landelijke Jeugdmonitor. Den Haag: Centraal
Bureau voor de Statistiek.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 103

Stattin, H., & Kerr, M. (2000). Parental monitoring: A reinterpretation. Child Development, 71(4), 1072-1085.
Stoop, I.A.L. (2005). The hunt for the last respondent: Nonresponse in sample
surveys. Den Haag: SCP.
Stouthamer-Loeber, M., Loeber, R., Wei, E.H., Farrington, D.P., & Wikström, P.-O.H.
(2002). Risk and promotive effects in the explanation of persistent serious delinquency in boys. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 70, 111-123.
Sweeten, G. (2012). Scaling criminal offending. Journal of Quantitative Criminology,
28(3), 533-557.
Tangney, J.P., Baumeister, R.F., & Boone, A.L. (2004). High self-control predicts
good adjustments, less pathology, better grades, and interpersonal success.
Journal of Personality, 72(2), 271-324.
Tcherni, M., Davies, A., Lopes, G., & Lizotte, A. (2016). The dark figure of online
property crime: Is cyberspace hiding a crime wave? Justice Quarterly, 33(5),
890-911.
The Guardian (2015). Crime rate in England and Wales soars as cybercrime is
included for the first time. The Guardian, 15 oktober 2015. Geraadpleegd op
15 december 2016: http://gu.com/p/4db24/sbl.
Veenstra, R., Lindenberg, S., Oldehinkel, A.J., Winter, A.F. de, & Ormel, J. (2006).
Temperament, environment, and antisocial behavior in a population sample of
preadolescent boys and girls. International Journal of Behavioral Development,
30(5), 422-432.
Verburg, I. (2011). Monitor Zelfgerapporteerde Jeugdcriminaliteit: Steekproeftrekking, non-responsanalyse en weging. Den Haag: CBS.
Warr, M. (1993). Parents, peer, and delinquency. Social Forces, 72(1), 247-264.
Weerman, F.M. (2003). Crimineel gedrag en criminele leeftijdgenoten. Tijdschrift
voor Criminologie, 45(1), 2-16.
Weerman, F.M. (2011). Delinquent peers in context: A longitudinal network analysis
of selection and influence effects. Criminology, 49(1), 253-286.
Weijters, G., Laan, A.M. van der., & Kessels, R.J. (2016). De overeenstemming
tussen zelfgerapporteerde jeugdcriminaliteit en bij de politie bekende jeugdige
verdachten. Den Haag: WODC. Cahier 2016-3.
Weulen Kranenbarg, M. et.al. (aankomend)
Xu, Z., Hu, Q., & Zhang, C. (2013). Why computer talents become computer
hackers. Communications of the ACM, 56(4), 64-74.
Zebel, S., Vries, P. de, Giebels, E., Kuttschreuter, M., & Stol, W. (2013). Jeugdige
daders van cybercrime in Nederland: Een empirische verkenning. Enschede:
Universiteit Twente/NHL Hogeschool/Politieacademie/Open Universiteit.

104 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Bijlage 1

Samenstelling van de
begeleidingscommissie

Voorzitter
Prof. dr. H. Elffers
Leden
Dhr. T. Eijken
Dhr. S. Veenstra
Mw. M. Weulen Kranenbarg

NSCR

Directie Sanctietoepassing en Jeugd, Ministerie
van Veiligheid en Justitie
NHL
NSCR

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 105

Bijlage 2
Tabel B2.1

Overzicht delicten uit de MZJ
Gebruikte offline delicten uit de MZJ

Vernieling / openbare orde delicten
Heb je weleens expres een auto(of een ander voertuig) beschadigd of vernield, bijvoorbeeld door deze\dit te
bekrassen of een ruit in te gooien?
Heb je weleens expres de woning van iemand beschadigd of vernield, bijvoorbeeld door een ruit in te gooien?
Heb je weleens expres iets in een bus, tram, metro of trein vernield?
Heb je weleens expres iets anders beschadigd of vernield dat niet van jou was (bijvoorbeeld een ruit ingegooid, een
lantaarnpaal, telefooncel of bushokje beschadigd)?
Heb jij weleens muren, trams, metro’s, bussen en dergelijke beklad met pennen, stiften, een spuitbus of iets anders?
Vermogensdelicten
Heb je weleens in een winkel prijsjes verwisseld om iets voor minder geld mee te kunnen nemen?
Heb je weleens iets uit een winkel meegenomen zonder te betalen dat GOEDKOPER of gelijk aan € 10 was
(bijvoorbeeld een krant, snoep, sigaretten of geld)?
Heb je weleens iets uit een winkel meegenomen zonder te betalen dat DUURDER was dan € 10 (bijvoorbeeld een
horloge, cd, videospelletje, parfum of geld)?
Heb je weleens iets van school gepikt van (mede)leerlingen, van leerkrachten of van school?
Heb je weleens een fiets of een scooter (brommer) gestolen?
Heb je weleens iets van de buitenkant van een auto\voertuig gestolen?
Heb je weleens iemands zakken gerold en bijvoorbeeld zijn of haar portemonnee, sleutels of mobiele telefoon
gestolen?
Heb je weleens iets gekocht waarvan je wist of dacht dat het gestolen was, bijvoorbeeld cd's, een mobiele telefoon,
kleding of iets dergelijks?
Heb je weleens iets verkocht waarvan je wist of dacht dat het gestolen was, bijvoorbeeld cd's, een mobiele telefoon,
kleding of iets dergelijks?
Heb je weleens iets uit een afgesloten auto gestolen, bijvoorbeeld een radio\cd speler, mobiele telefoon of andere
spullen?
Heb je ooit weleens ergens ingebroken, bijvoorbeeld in een huis, school, bouwkeet of iets dergelijks omdat je iets
wilde stelen?
Gewelds- of agressiedelicten
Heb je weleens iemand bedreigd met de bedoeling hem\haar bang te maken?
Heb je wel eens iemand expres geslagen en\of geschopt zonder dat die persoon volgens jou gewond is geraakt?
Heb je ooit weleens iemand expres zo geslagen en\of geschopt dat die persoon daardoor gewond is geraakt
(bijvoorbeeld een blauw oog, een bloedneus of ernstiger verwondingen)?
Heb je weleens iemand op straat bedreigd met de bedoeling iets van hem of haar te stelen?
Heb je wel eens geweld gebruikt om iets van iemand te stelen, bijvoorbeeld een handtasje, een portemonnee of een
mobiele telefoon?
Heb je weleens expres iemand met een wapen verwond? Bijvoorbeeld met een stuk hout, een schaar of een mes.
Heb je wel eens geprobeerd seks te hebben met iemand die dat niet wilde?
Drugsdelicten
Heb je wel eens softdrugs zoals wiet of hasj verkocht?
Heb je weleens XTC (Ecstasy, MDMA), paddo's (of magic mushrooms) of amfetamine verkocht?
Heb je wel eens andere harddrugs zoals cocaïne (coke of wit) of heroïne (horse, smack of bruin) verkocht?
Wapenbezit
Heb je wel eens een wapen bij je, met de bedoeling je zelf te beschermen of voor het geval je bij een gevecht
betrokken raakt?

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 107

Bijlage 3

Uitkomsten HOMALS-analyse

Figuur B3.1 Uitkomst HOMALS-analyse online delicten (exclusief weinig
voorkomende delicten)

Noot: Zowel het plegen van online delicten als het niet plegen van online delicten zijn in de figuur weergegeven.

Figuur B3.2 Uitkomst HOMALS-analyse on- en offline delicten (exclusief
weinig voorkomende delicten)

Noot: Zowel het plegen van on- en offline delicten als het niet plegen van on- en offline delicten zijn in de figuur weergegeven.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 109

Bijlage 4
Tabel B4.1

Tabellen bij hoofdstuk 4
Bivariate samenhang risico en beschermende factoren met
verschillende typen 12- tot en met 17-jarige on- en offline
daders (marginale effecten en S.E.)
Marginale effecten (S.E.)
Niet daders

Online daders

Offline daders

Online en offline
daders

Individueel domein
SDQ probleemgedrag
Beschermend

27,6

(3,0) *

-5,1

(1,5) *

-4,4

(2,3)

-18,1

(1,9) *

Risico

-27,3

(2,9) *

2,5

(1,8)

5,6

(2,4)

19,2

(2,7) *

Beschermend

14,6

(2,9) *

-2,4

(1,5)

-3,1

(2,1)

-9,1

(2,2) *

Risico

-19,0

(3,9) *

5,6

(2,6)

2,4

(3,1)

11,0

(3,6) *

Beschermend

27,0

(2,7) *

-3,3

(1,5)

-6,6

(2,0) *

-17,2

(1,9) *

Risico

-32,8

(3,1) *

6,0

(2,1) *

2,4

(2,5)

24,3

(3,1) *

-27,2

(5,6) *

0,1

(3,3)

0,9

(4,5)

26,2

(6,0) *

-26,9

(3,2) *

1,3

(1,9)

5,9

(2,6)

19,8

(3,0) *

-40,2

(4,3) *

-4,3

(2,2)

11,2

(4,6)

33,3

(5,2) *

-15,4

(2,7) *

0,4

(1,5)

6,5

(2,0) *

8,5

(2,2) *

-13,0

(2,9) *

2,3

(1,6)

2,8

(2,2)

7,9

(2,2) *

-3,6

(2,7)

1,5

(1,5)

2,8

(2,0)

-0,7

(2,2)

Beschermend

25,9

(3,0) *

0,2

(1,9)

-8,9

(2,1) *

-17,2

(1,9) *

Risico

-27,9

(2,9) *

-1,9

(1,6)

8,5

(2,4) *

21,3

(2,7) *

Beschermend

24,3

(3,1) *

-2,8

(1,7)

-2,9

(2,4)

-18,6

(1,8) *

Risico

-32,7

(2,6) *

4,7

(1,5) *

6,2

(2,0) *

21,8

(2,2) *

-31,0

(3,1) *

3,4

(2,0)

3,7

(2,5)

23,9

(3,0) *

-30,1

(3,8) *

4,5

(2,7)

0,0

(3,0)

25,6

(4,0) *

-26,3

(3,2) *

0,6

(1,9)

8,6

(2,7) *

17,1

(3,0) *

Beschermend

13,6

(2,7) *

-0,9

(1,5)

-2,5

(2,0)

-10,2

(2,1) *

Risico

-11,6

(3,3) *

0,1

(1,9)

1,0

(2,5)

10,6

(2,9) *

Beschermend

23,1

(2,9) *

-1,8

(1,6)

-5,5

(2,1)

-15,9

(2,0) *

Risico

-26,7

(3,4) *

-0,8

(1,9)

4,4

(2,8)

23,1

(3,3) *

SDQ prosociaal gedrag

Zelfcontrole

Alcohol doordeweekse dagen
Risico
Alcohol weekend dagen
Risico
Drugsgebruik
Risico
Ongestructureerde buitenactiviteiten
Risico
Online-activiteiten
Risico
Gamen
Risico
Houding t.o.v. offline delinquentie

Houding t.o.v. gedigitaliseerde
delinquentie

Slachtoffer offline delicten
Risico
Slachtoffer gedigitaliseerde delicten
Risico
Slachtoffer cyberdelicten
Risico
Gezinsdomein
Emotionele steun van ouders

Openheid naar ouders

110 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Marginale effecten (S.E.)
Niet daders

Online daders

Offline daders

Online en offline
daders

Informeren door ouders
Beschermend

10,9

(2,9) *

0,9

(1,7)

-4,5

(2,1)

-7,3

(2,2) *

Risico

-4,6

(3,4)

-0,9

(1,8)

1,4

(2,6)

4,1

(2,8)

Beschermend

12,1

(2,9) *

0,3

(1,7)

-3,5

(2,1)

-8,8

(2,2) *

Risico

-12,2

(3,2) *

-0,3

(1,7)

4,5

(2,5)

7,9

(2,7) *

Beschermend

23,1

(2,6) *

-0,2

(1,5)

-7,6

(2,0) *

-15,3

(2,1) *

Risico

-25,5

(4,0) *

-1,0

(2,2)

8,7

(3,5)

17,7

(3,9) *

Beschermend

19,2

(3,1) *

-3,9

(1,6)

-5,2

(2,3)

-10,1

(2,3) *

Risico

-16,0

(2,8) *

0,9

(1,6)

3,9

(2,2)

11,2

(2,4) *

-41,1

(2,6) *

2,8

(1,6)

9,9

(2,2) *

28,4

(2,4) *

-24,1

(3,2) *

1,6

(1,9)

-0,5

(2,4)

22,9

(3,0) *

Beschermend

11,7

(2,8) *

-0,6

(1,6)

-4,4

(2,1)

-6,7

(2,3) *

Risico

-18,9

(5,5) *

1,2

(3,3)

7,9

(4,7)

9,8

(5,0)

Beschermend

20,9

(2,7) *

-1,8

(1,5)

-3,5

(2,0)

-15,6

(2,0) *

Risico

-26,3

(3,1) *

0,3

(1,8)

5,4

(2,5)

20,7

(3,0) *

Controle door ouders

Monitoring door ouders

Harde disciplinering door ouders

Vriendendomein
Offline delinquente vrienden
Risico
Gedigitaliseerde delinquente vrienden
Risico
Schooldomein
Schoolprestaties

Tevredenheid met school

*p<0,01.

Tabel B4.2

Bivariate samenhang risico en beschermende factoren met
verschillende typen 18- tot en met 22-jarige on- en offline
daders (marginale effecten en S.E.)
Marginale effecten (S.E.)
Niet daders

Online daders

Offline daders

Online en offline
daders

Individueel domein
Zelfcontrole
Beschermend

29,3

(3,2) *

-1,4

(2,1)

-12,7

(2,3) *

-15,1

(2,1) *

Risico

-29,8

(3,5) *

0,6

(2,4)

6,2

(3,2)

22,9

(3,4) *

-19,8

(3,3) *

1,1

(2,1)

9,6

(2,8) *

9,1

(2,7) *

-16,5

(3,2) *

-1,0

(2,0)

3,9

(2,6)

13,6

(2,6) *

-30,6

(3,1) *

-3,8

(2,0)

15,9

(2,8) *

18,5

(2,7) *

-7,2

(3,4)

-3,4

(2,0)

2,0

(2,7)

8,6

(2,8) *

-10,1

(4,0)

0,0

(2,6)

0,5

(3,2)

9,5

(2,6) *

-4,0

(3,5)

2,3

(2,3)

1,1

(2,8)

0,6

(2,7)

Alcohol doordeweekse dagen
Risico
Alcohol weekend dagen
Risico
Drugsgebruik
Risico
Ongestructureerde buitenactiviteiten
Risico
Online-activiteiten
Risico
Gamen
Risico

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 111

Marginale effecten (S.E.)
Niet daders

Online daders

Offline daders

Online en offline
daders

Houding t.o.v. offline delinquentie
Beschermend

18,8

(3,6) *

-0,7

(2,3)

-5,4

(2,8)

-12,6

(2,3) *

Risico

-21,3

(3,2) *

-2,4

(2,0)

7,8

(2,7) *

16,0

(2,7) *

Beschermend

30,1

(3,7) *

-4,2

(2,4)

-10,8

(2,8) *

-15,1

(2,2) *

Risico

-22,1

(3,0) *

-1,3

(2,0)

5,1

(2,4)

18,3

(2,2) *

-28,8

(3,2) *

-1,9

(2,1)

11,1

(2,9) *

19,6

(2,9) *

-21,1

(4,4) *

3,4

(3,2)

2,5

(3,8)

15,2

(4,2) *

-13,1

(3,3) *

0,9

(2,1)

0,8

(2,6)

11,4

(2,7) *

Houding t.o.v. gedigitaliseerde
delinquentie

Slachtoffer offline delicten
Risico
Slachtoffer gedigitaliseerde delicten
Risico
Slachtoffer cyberdelicten
Risico
Gezinsdomein
Emotionele steun van ouders
Beschermend

7,3

(3,6)

-1,6

(2,2)

-2,6

(2,8)

-3,1

(2,7)

Risico

-3,0

(4,2)

2,7

(2,9)

-1,4

(3,2)

1,7

(3,3)

Beschermend

17,4

(3,5) *

0,6

(2,3)

-7,3

(2,6) *

-10,7

Risico

-14,1

(3,9) *

1,6

(2,6)

10,4

(3,5) *

2,0

(3,2)

Openheid naar ouders
(2,4) *

Informeren door ouders
Beschermend

5,0

(3,8)

-3,2

(2,2)

1,3

(3,1)

-3,2

(2,8)

Risico

-0,8

(4,0)

4,6

(2,9)

2,0

(3,2)

-5,8

(2,8)

Beschermend

9,0

(3,8)

-0,4

(2,4)

-2,6

(2,9)

-6,1

(2,7)

Risico

-3,6

(4,3)

-2,0

(2,5)

1,6

(3,4)

4,0

(3,5)

Beschermend

11,9

(3,4) *

-1,5

(2,1)

-4,4

(2,6)

-5,9

(2,5)

Risico

-16,0

(4,2) *

3,9

(3,0)

6,3

(3,7)

5,8

(3,6)

Beschermend

18,7

(4,4) *

-4,9

(2,5)

-10,5

(2,9) *

-3,3

(3,4)

Risico

-11,2

(3,8) *

0,9

(2,5)

1,6

(3,1)

8,6

(3,3) *

-34,5

(3,0) *

-3,0

(2,0)

14,6

(2,7) *

22,9

(2,7) *

-18,0

(4,4) *

-0,1

(2,9)

4,0

(3,8)

14,1

(4,1) *

Beschermend

11,6

(3,9) *

-3,2

(2,2)

-3,0

(2,9)

-5,4

(2,8)

Risico

9,4

(8,9)

3,6

(6,2)

-7,6

(5,8)

-5,5

(6,1)

Beschermend

17,5

(3,9) *

-4,9

(2,1)

-2,7

(3,1)

-10,0

(2,5) *

Risico

-3,3

(4,6)

-2,7

(2,5)

0,7

(3,6)

5,3

Controle door ouders

Monitoring door ouders

Harde disciplinering door ouders

Vriendendomein
Offline delinquente vrienden
Risico
Gedigitaliseerde delinquente vrienden
Risico
Schooldomein
Schoolprestaties

Tevredenheid met school
(3,8)

*p<0,01.

112 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Tabel B4.3

Bivariate samenhang risico en beschermende factoren met
verschillende typen 12- tot en met 17-jarige online daders
(marginale effecten en S.E.)
Marginale effecten (S.E)
Cyberdaders

Gedigitaliseerde

Cyber- en gedigitali-

daders

seerde daders

Individueel domein
SDQ probleemgedrag
Beschermend

16,2

(10,0)

-20,4

(4,6) *

4,2

(9,6)

Risico

-7,9

(5,3)

0,3

(4,5)

7,6

(4,7)

SDQ prosociaal gedrag
Beschermend

0,1

(6,3)

9,9

(5,7)

-10,0

(5,0)

-11,6

(6,4)

3,4

(5,6)

8,2

(6,0)

Beschermend

11,0

(7,7)

-6,6

(6,1)

-4,4

(6,5)

Risico

-1,9

(5,3)

-0,4

(4,4)

2,4

(4,6)

-13,0

(8,4)

15,1

(8,1)

-2,1

(7,3)

-7,7

(5,4)

10,3

(4,7)

-2,7

(4,7)

-10,3

(7,4)

8,8

(6,8)

1,5

(6,6)

-10,6

(5,1)

7,9

(4,3)

2,7

(4,5)

-7,7

(6,4)

2,4

(5,3)

5,3

(5,4)

15,3

(5,1) *

-6,0

(4,3)

-9,3

(4,4)

0,2

(8,7)

7,2

(7,8)

-7,4

(6,9)

(5,1) *

2,3

(4,4)

13,3

(4,6) *

Risico
Zelfcontrole

Alcohol doordeweeks
Risico
Alcohol weekend dagen
Risico
Drugsgebruik
Risico
Ongestructureerde buitenactiviteiten
Risico
Online-activiteiten
Risico
Gamen
Risico
Houding t.o.v. offline delinquentie
Beschermend
Risico

-15,6

Houding t.o.v. gedigitaliseerde delinquentie
Beschermend
Risico

2,9

(10,1)

12,2

(9,6)

-15,1

(6,7)

-10,5

(5,5)

-0,2

(4,7)

10,6

(4,5)

-9,1

(5,2)

1,6

(4,5)

7,6

(4,7)

-9,6

(6,0)

-3,9

(4,9)

13,5

(5,6)

8,2

(5,5)

-13,6

(4,2) *

5,4

(5,0)

Slachtoffer offline delicten
Risico
Slachtoffer gedigitaliseerde delicten
Risico
Slachtoffer cyberdelicten
Risico
Gezinsdomein
Emotionele steun van ouders
Beschermend

8,7

(5,4)

-2,0

(4,6)

-6,8

(4,6)

-10,7

(5,8)

0,3

(4,9)

10,4

(5,3)

Beschermend

16,5

(7,3)

1,3

(6,5)

-17,8

(5,0) *

Risico

-18,7

(5,5) *

2,7

(4,9)

15,9

(5,2) *

Risico
Openheid naar ouders

Informeren door ouders
Beschermend

3,2

(6,0)

-1,5

(5,0)

-1,7

(5,2)

Risico

-7,5

(6,2)

-4,8

(5,0)

12,3

(5,8)

Beschermend

8,4

(6,1)

-8,5

(4,8)

0,1

(5,3)

Risico

2,0

(5,7)

4,6

(5,0)

-6,6

(4,8)

Controle door ouders

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 113

Marginale effecten (S.E)
Cyberdaders

Gedigitaliseerde

Cyber- en gedigitali-

daders

seerde daders

Monitoring door ouders
Beschermend

15,1

(5,4) *

-0,3

(4,7)

-14,8

Risico

-15,2

(6,5)

6,5

(5,9)

8,8

(4,4) *
(6,1)

Beschermend

-1,2

(7,9)

3,1

(6,9)

-1,8

(6,7)

Risico

-0,8

(5,2)

5,0

(4,4)

-4,2

(4,5)

-15,2

(5,2) *

1,8

(4,4)

13,4

(4,4) *

-21,8

(5,2) *

3,1

(4,6)

18,7

(4,8) *

Harde disciplinering door ouders

Vriendendomein
Offline delinquente vrienden
Risico
Gedigitaliseerde delinquente vrienden
Risico
Schooldomein
Schoolprestaties
Beschermend

7,3

(5,3)

-7,0

(4,5)

-0,4

(4,6)

Risico

-5,2

(9,2)

5,7

(8,3)

-0,5

(8,0)

Beschermend

-2,7

(6,3)

3,1

(5,5)

-0,4

(5,5)

Risico

-5,3

(5,4)

0,7

(4,6)

4,6

(4,8)

Tevredenheid met school

*p<0,01.

Tabel B4.4

Bivariate samenhang risico en beschermende factoren met
verschillende typen 18- tot en met 22-jarige online daders
(marginale effecten en S.E.)
Marginale effecten (S.E)
Cyberdaders

Gedigitaliseerde

Cyber- en gedigitali-

daders

seerde daders

Individueel domein
Zelfcontrole
Beschermend

(7,2)

2,4

(5,4)

-2,6

(5,8)

-15,1

(5,7) *

-2,9

(3,8)

17,9

(5,0) *

-0,9

(5,5)

-4,8

(3,7)

5,7

(4,7)

-8,8

(5,3)

-0,4

(3,8)

9,1

(4,5)

-11,3

(5,4)

-2,1

(3,8)

13,4

(4,6) *

-11,7

(5,8)

2,4

(4,1)

9,3

(5,0)

-17,2

(6,6) *

8,0

(4,2)

9,2

(5,5)

-16,1

(6,1) *

12,4

(4,8)

3,7

(5,1)

Beschermend

10,9

(7,0)

-0,4

(5,4)

-10,5

(5,2)

Risico

-11,2

(5,4)

2,5

(3,8)

8,8

(4,6)

0,9

Risico

0,2

Alcohol doordeweeks
Risico
Alcohol weekend dagen
Risico
Drugsgebruik
Risico
Ongestructureerde buitenactiviteiten
Risico
Online-activiteiten
Risico
Gamen
Risico
Houding t.o.v. offline delinquentie

Houding t.o.v. gedigitaliseerde delinquentie
Beschermend
Risico

(10,6)

-2,4

(7,0)

1,6

(9,2)

-21,2

(5,1) *

5,3

(3,8)

15,9

(4,0) *

-25,7

(5,4) *

7,4

(4,0)

18,3

(4,7) *

Slachtoffer offline delicten
Risico

114 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Marginale effecten (S.E)
Cyberdaders

Gedigitaliseerde

Cyber- en gedigitali-

daders

seerde daders

Slachtoffer gedigitaliseerde delicten
Risico

-12,8

(6,9)

1,1

(4,8)

11,7

(6,2)

-9,3

(5,5)

5,2

(3,9)

4,1

(4,6)

Beschermend

-4,8

(6,6)

7,5

(5,2)

-2,7

(5,2)

Risico

-3,8

(7,1)

-3,0

(4,4)

6,9

(6,3)

Beschermend

13,3

(5,9)

3,1

(4,9)

-16,4

Risico

-6,2

(6,8)

3,0

(4,9)

3,2

(5,8)

Beschermend

4,6

(6,7)

-0,7

(4,7)

-3,9

(5,5)

Risico

-2,1

(7,0)

1,5

(5,0)

0,6

(5,9)

Beschermend

5,6

(6,7)

4,3

(5,4)

-9,8

(4,9)

Risico

-7,8

(7,4)

2,8

(5,3)

4,9

(6,4)

Slachtoffer cyberdelicten
Risico
Gezinsdomein
Emotionele steun van ouders

Openheid naar ouders
(3,9) *

Informeren door ouders

Controle door ouders

Monitoring door ouders
Beschermend

5,1

(5,9)

-1,3

(4,1)

-3,9

(4,9)

-10,2

(7,1)

2,5

(5,0)

7,7

(6,3)

Beschermend

12,6

(7,7)

-3,0

(5,6)

-9,7

(5,9)

Risico

-2,2

(6,3)

1,0

(4,4)

1,2

(5,3)

-23,0

(5,1) *

6,2

(3,7)

16,9

(4,3) *

-36,7

(7,1) *

11,3

(5,8)

25,5

(6,9) *

Risico
Harde disciplinering door ouders

Vriendendomein
Offline delinquente vrienden
Risico
Gedigitaliseerde delinquente vrienden
Risico
Schooldomein
Schoolprestaties
Beschermend

0,4

(6,7)

4,5

(5,3)

-4,8

(5,4)

Risico

-8,0

(17,0)

1,4

(12,5)

6,6

(15,3)

Beschermend

11,1

(7,6)

-6,6

(4,8)

-4,5

(6,6)

Risico

-17,8

(8,3)

6,6

(6,6)

11,3

(7,6)

Tevredenheid met school

*p<0,01.

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 115

Bijlage 5
Tabel B5.1

Tabellen bij hoofdstuk 5
Beschrijvende statistieken MZJ (2005, 2010, 2015)
N

Min.

Max.

Gem.

Sd.

SDQ probleemgedrag

4524

0,0

1,5

0,44

0,25

SDQ prosociaal gedrag

4524

0,0

2,0

1,65

0,33

Alcohol doordeweekse dagen

4581

0,0

4,0

0,09

0,40

Alcohol weekend dagen

4580

0,0

3,0

0,42

0,69

Drugsgebruik 12 maanden

4585

0,0

1,0

0,07

0,25

Slachtofferschap

4585

0,0

4,0

0,33

0,67

Emotionele steun van ouders

4520

1,3

5,5

4,34

0,57

Openheid naar ouders

4518

1,0

6,0

3,99

0,68

Informeren door ouders naar gedrag

4519

1,0

5,8

3,15

0,73

Controle door ouders

4419

1,0

9,0

3,94

0,95

Monitoring door ouders

4514

1,0

5,0

2,77

0,34

Disciplinering door ouders

4516

1,0

5,0

1,47

0,52

4584

0,0

15,0

0,82

1,41

Schoolprestaties

4466

1,0

5,0

3,72

0,84

Tevredenheid met school

4468

1,0

5,0

3,98

0,83

Onafhankelijke variabelen
Individueel domein

Gezinsdomein

Vriendendomein
Offline delinquente vrienden
Schooldomein

Controle variabelen

N

%

Jongens

2321

50,6

Meisjes

2264

49,4

12- t/m 15-jarigen

3175

69,2

16- t/m 17-jarigen

1410

30,8

Nederlands

2282

49,8

Niet Nederlands

2303

50,2

Geslacht

Leeftijd

Herkomst

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum

Cahier 2017-2 | 117

Tabel B5.2

Logistische regressieanalyse wel/niet offline dader op basis
van MZJ-2010 (N=1.884)
b

se

sig.

-0,944

0,217

***

Beschermend

-0,559

0,160

***

Risico

0,350

0,132

***

Beschermend

-0,143

0,139

Risico

0,334

0,156

0,032

0,244

0,364

0,144

**

0,957

0,269

***

0,816

0,135

***

Beschermend

-0,139

0,138

Risico

-0,234

0,155

Beschermend

-0,521

0,157

Risico

0,223

0,151

Beschermend

0,045

0,140

Risico

-0,207

0,149

Beschermend

0,171

0,141

Risico

0,119

0,147

Beschermend

-0,202

0,135

Risico

0,157

0,156

Beschermend

-0,189

0,138

Risico

-0,041

0,149

1,218

0,119

Beschermend

-0,075

0,141

Risico

0,027

0,144

Beschermend

-0,168

0,127

Risico

0,124

0,221

Geslacht (jongens=ref)

-0,200

0,118

Leeftijd (12 t/m 15=ref)

-0,008

0,139

Herkomst (autochtoon=ref)

0,083

0,119

Intercept
Individueel domein
SDQ probleemgedrag

SDQ prosociaal gedrag
**

Alcohol doordeweeks
Risico
Alcohol weekend dagen
Risico
Drugsgebruik
Risico
Slachtofferschap
Risico
Gezinsdomein
Emotionele steun van ouders

Openheid naar ouders
***

Informeren door ouders

Controle door ouders

Monitoring door ouders

Disciplinering door ouders

Vriendendomein
Offline delinquente vrienden
Risico

***

Schooldomein
Schoolprestaties

Tevredenheid met school

Controlevariabelen
*

***p<0,01; **p<0,05; *p<0,10.

118 | Cahier 2017-2

Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum