WODC-medewerker Nikolaj Tollenaar is gepromoveerd
Op 24 maart heeft Nikolaj Tollenaar aan de universiteit Utrecht zijn proefschrift "Prediction modelling for population conviction data" verdedigd.
In zijn proefschrift gaat hij in op de verschillende toepassingen waar (recidive)voorspellingsmodellen binnen het kader van justitie voor gebruikt kunnen worden. Om dit goed uit te kunnen voeren, heeft hij onderzocht hoe goed verschillende soorten recidive voorspeld kunnen worden op basis van enkel justitiële registerdata. De bestendigheid van de predictie over de tijd wordt tegen het licht gehouden en in hoeverre de kwaliteit over regio’s generaliseert.
Ook wordt er getracht recidivevoorspelling te optimaliseren door moderne, rekenintensieve technieken uit onder meer machinaal leren (machine learning) te gebruiken, naast klassieke statistische methoden. In het geval dat men recidive op één punt in de tijd (recidive ja/nee) probeert te voorspellen, blijkt er echter weinig tot geen winst te behalen in termen van voorspelkracht. Voor de voorspelling van recidivekansen over een tijdsperiode (survival), vindt hij in sommige datasets wel bewijs voor potentiële verbetering. Het proefschrift gaat tevens in op hoe een effect van een interventie kan worden geschat op basis van registraties met veel ontbrekende waarden. Dit blijkt goed mogelijk, mits er goed op de voormeting van de uitkomstvariabele gematcht wordt.
De tekst van het proefschrift is te vinden op de website van de Universiteit Utrecht: Promotie: Gebruik van voorspellingsmodellen in het justitieel domein