Grip of in de Greep? Een onderzoek naar de gevolgen van de aanpak van ondermijnende criminaliteit voor de Dienst Justitiële Inrichtingen

Gevolgen van de aanpak van ondermijnende criminaliteit voor de Dienst Justitiële Inrichtingen. Met een combinatie van analyse van het registratiesysteem TULP-GW over de gedetineerdenpopulatie 2005-2022 en de opgelegde beschikkingen 2017-2022, literatuurstudie en tientallen interviews bij het landelijk apparaat en drie penitentiaire inrichtingen is nagegaan of de instroom van gedetineerden zwaarder is geworden. De cijfers laten die verzwaring niet zien: het aandeel lichte gedetineerden nam af en de groei van langgestraften voor moord, doodslag en drugsdelicten vond vooral ruim een decennium geleden plaats. Medewerkers ervaren wel verharding en meer ernst, wat terugkomt in meer beschikkingen rond ongewenst gedrag tegen personeel. De term ondermijning blijkt binnen de dienst op drie uiteenlopende manieren te worden ingevuld en de hoogrisico-doelgroep, door respondenten geschat op maximaal 400 van circa 9.000 gedetineerden, is niet scherp afgebakend. Plaatsing op afdelingen intensief toezicht en de informatiedeling met ketenpartners lopen daardoor vast, terwijl de nadruk op risicobeheersing ten koste gaat van resocialisatie en humane bejegening.

Gezondheid, veiligheid en beveiligingFraude, omkoping en criminele uitbuitingPersoneel, diversiteit en behoud van talent

Waarom deze indeling: De kern is de interne en externe veiligheid van het gevangeniswezen: dreiging, geweld en intimidatie richting personeel en het risico van gewelddadige ontvluchtingen. Fraude en criminele uitbuiting spelen omdat het gaat om voortgezet crimineel handelen vanuit detentie en om corrupt of chantabel personeel dat telefoons en drugs binnenbrengt. Personeelstekort en het vinden van de juiste afstand en nabijheid door medewerkers vormen een terugkerende randvoorwaarde in de bevindingen.

Toegekend met een AI-model (Opus 5) op basis van de zestien thema's van Risk in Focus; niet door mensen gevalideerd. Om de labels beter te onderbouwen gaan we ze gefaseerd herbeoordelen met een tweede, onafhankelijk model van een andere aanbieder (OpenAI naast Anthropic); vanwege tokenlimieten gebeurt dat stapsgewijs. Ziet u een fout? Laat het weten.

Ministerie

Ministerie van Justitie en Veiligheid

Onderdeel volgens het rapport

Dienst Justitiële Inrichtingen

Bron

Onderzoeken en evaluaties: Erasmus Universiteit Rotterdam

Toegepaste standaard

Extern onderzoek

Datum

2024-10 (alleen de maand is bekend)

Het rapport zelf

originele publicatie

Omschrijving

samenvatting door een AI-model (Opus 5) op basis van de publicatie

Risicolabels

toegekend met een AI-model (Opus 5) volgens de zestien thema's van Risk in Focus (ECIIA), niet door mensen gevalideerd

Bijgewerkt

augustus 2026