Criminalistiek en bewijswaardering

Question 1

Definities forensische wetenschap

Answer 1

Forensic science is the application of scientific principles and technological practices
fort he purposes of justice in the study and resolution of criminal, civil and regulatory
issues

• Forensic science is a systematic endeavor to describe how events of legal concern
  have happened based on observation, hypothesis formation, and experiment
• Criminalistics is the science of individualization
• Criminalitstiek is terugredeneren – vanuit welke bron komt dit spoor? Reconstrueren
  op wat er in het verleden heeft afgespeeld op een rationele manier

Question 2

NFI

Answer 2

Nederlands Forensisch Instituut
NFI Missie:
- Namens zijn cliënten maakt het NFI gebruik van de modernste technologie en
wetenschap om forensische diensten van hoge kwaliteit te bieden
- Gericht op waarheid, geleid door wetenschap, voor een gerichte samenleving

Organisatie:
- Heeft geen opsporingsbevoegdheden of taken
- Heeft geen toezichthoudende rol op het OM, de politie of andere opdrachtgevers
- Een onafhankelijke dienstverlener
- Aanvragers zijn vrij om een forensische dienstverlener te kiezen

Kerntaken
- Onderzoek in strafzaken (70%)
- Research en development (15%)
- Centrum van kennis en expertise (15%)

Medisch/ biologisch
- DNA analyse
- Niet-humaan DNA analyse
- Haaranalyse
- Bloedspoorpatroon analyse
- Leeftijdsschatting van levende personen
- Forensische antropologie
- Forensische geneeskunde
- Forensische pathologie
- Toxicologie

Fysisch/ chemisch
- Afvalstoffen en risico’s
- Brandstichting, technisch, en materiaalonderzoek
- Explosies en explosieven
- Werktuigsporen
- Verkeersongeval onderzoek
- Wapens en munitie

Microsporen
- Forensische elementen analyse
- Schotrestenonderzoek
- Glas, verf, plakband, en lijm onderzoek

Verdovende middelen
- Verdovende middelen onderzoek
- Onderzoek productie verdovende middelenen
- Vergelijkend onderzoek

Digitale technologie en biometrie
- Gesloten en open systemen
-datacommunicatie
- Beeldanalyse en biometrie
- Gezichtsvergelijking
- Spraak- en audioanalyse
- Vingersporen onderzoek

Front office
- Forensisch advies/ forensisch intake
- Front desk (ontvangt van bewijsmateriaal)

Aanvragers (internationaal)
- OM
- Politie
- De rechterlijke macht
- Fiscale inlichten en opsporingsdienst
- Nationaal coördinator terrorismebestrijding
- Nederlandse mededingingsautoriteit
- Immigratie en naturalisatiedienst
- Verenigde naties
- Internationale tribunalen

Samenwerking
Nationaal en internationaal met:
- Forensische instituten
- Universiteiten en hogescholen
- Kennisinstituten
- Bedrijven

Question 3

Brandversnellende middelen

Answer 3

Bij brandstichting wordt vaak gebruik gemaakt van wat de boel op gang laat. Is er gebruik
hiervan gemaakt? Is hier sprake van brandstichting? Wat voor type spul is dat? Uit welke
bron komt dat?
- Bewijsmateriaal – brandresten (de zwarte troep die je aantreft) of referentiemateriaal
van vloeistoffen die zijn aangetroffen
- Analyse: GC- MS-MS
- Interpretatie:
o Database
o Mening van deskundige

Question 4

Verdovende middelen

Answer 4

Verdovende middelen
- Classificatie, kwantificatie, drugs intelligence
- Bewijsmateriaal: poeders, pillen, vloeistoffen
- Analyse: micro-chemische tests
- GS-FID, HPLC-UV, GC-MS
- Interpretatie
o Databanken
o Mening van deskundige
o Statistische modellen

Question 5

Micro sporen

Answer 5

Glas, vezels, verf, polymeren
- Vragen
o Bron
o Overdracht mgoelijkheden
 Plaats delict -> <- verdachte
o Activiteit
- Bewijsmateriaal
Interpetatie: op basis van ervaring, statistiek en simulaties

Question 6

Verkeersongevallen

Answer 6

Verkeersongevallen
- Reconstructie, snelheid
- Bewijsmateriaal: voertuigen, bandensporen
- Analyse: monte-Carlo simulatie
- Interpretatie: op basis van ervaring, statistiek, en simulaties

Question 7

Schotresten

Answer 7

Schotresten
Een deel van de schotresten gaat terug naar de hand van de persoon die heeft geschoten.
Zijn er schotresten? Schootafstand? – lukt binnen eerste halfmeter (75 cm) kan je hier iets
van zeggen
- Bewijsmateriaal
o Schiethanden (stubs)
o Kleding
o Munitie
o Vuurwapens
- Analyse
o Chemische tests
o Scanning electron microscope (SEM)
o Röntgen analyse
- Interpretatie

Question 8

DNA-profilering

Answer 8

DNA-profilering
Jeffreys, 1984
Humane biologische sporen (DNA)
Vragen
- Vind DNA
- Van wie is het DNA?
- Hoe is het daar gekomen?
Menselijke biologische sporen (DNA)
Analyse
- Autosomale DNA profilering (STE)
- Enkelvoudige of gemengde profielen
Andere:
- Y-chromosomaal DNA – nadeel: je kunt geen onderscheid maken tussen mannen in
een familie omdat deze wordt doorgegeven
- Mitochondriaal DNA – nadeel: je kunt geen onderscheid maken tussen vrouwen in
een familie
- RNA (celtype): welke celtype heb je te maken in het biologische spoor?
- LCN (Low copy number) of low template DNA (minimale sporen): er wordt een extra
formering stap aan toegevoegd, wat wel gevolgen zal hebben voor de interpretatie.
Een aantal pieken – je kan alleen zeggen of het een man of een vrouw is. Je hebt cijfers die je
met elkaar kunt vergelijken. Per kenmerk moet je denken dat de kans voor toeval heel snel
afneemt.
Komt profiel van spoor overeen met profiel van verdachte?
- Interpretatie
o Bron van spoor, random match probability
o En minder vaak, maar in toenemende mate:
 Wanneer werd het spoor achtergelaten?
 Hoe is het spoor daar gekomen?
 Wat voor soort cellen zijn het?
o Contect is belangrijk
 Welk bewijsmateriaal?
 Waar is het gevonden?

Question 9

Pathologie

Answer 9

Vragen
o Doodsoorzaak
o Tijdstip van overlijden
o Beschrijf verwondingen
o Wijze van overlijden (verschil van doodsoorzaak, bijvoorbeeld geen zuurstof
naar de hersenen – dit kan door verschillende manieren komen zoals
verdronken, of gestikt)
- Analyse
o Uitwendige en inwendige autopsie (verwondingen, afwijkingen)
- Interpretatie
o Relateer observaties aan medisch dossier en omstandigheden. De
waarnemeningen worden gerelateerd aan het medisch dossier en de
omstandigheden van de zaak om te achterhalen wat er is gebeurd

Question 10

Milieu onderzoek

Answer 10

• Vragen over vervuiling
  o Bron
  o Timing
  o Hoeveelheid en samenstelling
  o Relateer aan de wet
  o Toxiciteit, gevaar
• Interpretatie
  o Bemonsteringsstrategie
  o Foutenmarges
  o Referentiegegevens
  o Mening van deskundige

Question 11

Document onderzoek

Answer 11

Documentonderzoek
- Hoe, door wie, wanneer werd het gemaakt?
- Is het authentiek?
- Wat staat er?
Bewijsmateriaal:
- Anonieme brieven
- Vervalsingen
- Contracten
- Kopieën
Analyse:
- Microscopie
- Raman spectroscopie
- Spectral imaging
Gedownload door Thijs van de Bult (thijsvandebult@gmail.com)
lOMoARcPSD|22751530
- ESDA
- Beeldbewerking
- TLC
- GC-MS
Interpretatie
- Mening van deskundige

Question 12

Toxicologie

Answer 12

Vragen
- Welke vreemde stoffen worden gedetecteerd?
- In welke concentrratie?
- Is stof gerelateerd aan: wat betekent het?
o Doodsoorzaak?
o Gedrag. Bewustzijn?
o Rijvaardigheid?
o Gezondheid?
- Bewijsmateriaal
o Lichaamsvloeistoffen
 Bloed, urine, gal
Analyse:
- Chromatografie
- Elektroforese
- UV-spectroscopie
- Massaspectrometrie
Interpretatie:
- Vergelijking resultaten met referentiewaarden
- Rekening houdend met:
o Tijd tussen incident en bemonstering
o Postmortale veranderingen, herverdeling
o Plaats van bemonstering
o Wisselwerking tussen stoffen
o Beperkingen van de analyse
o Na de dood kunnen er nog steeds veranderingen komen, waardoor stoffen etc
zich herverdelen

Question 13

Vingerafdrukken onderzoek

Answer 13

• Maak vingerafdrukken zichtbaar
• Bewijsmateriaal: oppervlakken van substraten
• Analyse: chemische behandeling, lichtbronnen, fotografie/ beeldbewerking
  Detectie:
• Methoden, sequenties,
  o Materiaal van oppervlak
  o Porositeit oppervlak

Question 14

Criminalistische processen

Answer 14

Identificatie: samenstellen van sporen (bijvoorbeeld drugs). Een vingerspoor noemen
we geen identificatie, dat noemen we namelijk individualisatie.
- Classificatie: bepaal klasse, type spoor (haren, vezels). Het classificeren van een
bepaald spoor
- Individualisatie: aanwijzen van unieke bron van sporen (denk hierbij aan
vingersporen, dit komt van een bepaald persoon)
- Associatie: relevant contact van bepaalde voorwerpen (bijvoorbeeld tussen twee)
- Reconstructie: bepalen hoe het gebeurde, aard en plaats van de gebeurtenissen in
tijd en ruimte

Question 15

Klassieke principes forensische wetenschap

Answer 15

Locards exchange principles, transfer principle
- Every contact leaves a trace (onterecht, zelfde argument als every contact wipes a
trace)
- Je moet in twee richtingen zoeken. Een dader kan sporen achterlaten op zijn eigen
kleding, maar een dader kan ook sporen achterlaten op het slachtoffer of het plaats
van delict. Transfer principle is dus het idee dat twee richtingen

Divisibility of matter
Keith inman, norah rudin
- Matter divides into smaller components when suffient force is applied. The component parts
will acquire characteristics created by the process of division itself and retain

Dieter Buhmann
- De methode is zo eenvoudig en efficiënt dat het hem verbaasde dat niemand daar
eerder aan dacht.

Alphonse bertillon
- Antropometrie
o Bijvoorbeeld lengte van het lichaam, lengte en breedte van de schedel,
grootte van het rechteroor en de linkervoet
o 1883: eerste herkenning van een recidivist door vergelijking van metingen met
eerder geregistreerde antropometirsche gegevens.

Vingerafdrukken werkt zoveel beter dan andere metingen, waardoor die andere metingen
waren opgehouden.
De manier van interpreteren en redeneren was eigenlijk deductie. Je haalt uit 2 premissen
die waar zijn, een conclusie. Als deze premissen waar zijn, dan is de conclusie ook waar.
Alle mensen zijn sterfelijk, grieken zijn mensen dus grieken zijn sterfeklijk
- Major en mining premis
Gedownload door Thijs van de Bult (thijsvandebult@gmail.com)
lOMoARcPSD|22751530
- Individualisatie principe: dat kan geen toeval zijn.
- Bepaling van de unieke gemeenschappelijke bron van het bekende en onbekende
materiaal (referentie en spoor)
- Huber: als je een zodanig veel overeenkomsten hebt dat geen toeval kan zijn, dan kan
het ook geen toeval zijn dat een ander dat deelt.
- Osborn: questioned documents: je kan toeval uitsluiten.
- Tuthill: als we genoeg overeenkomsten vinden, kunnen we uitsluiten dat het toeval
zijn en kunnen we met zekerheid aanwijzen wat de bron is. dit is het denkschema van
individualisatie

Question 16

Traditionele individualisatie

Answer 16

Vergelijk spoor met referentiemateriaal
- Zoek naar overeenkomsten
- Zoek naar verschillen
- Bepalen of verschillen verklaarbaar zijn, d.w.z. niet in strijd zijn met een
gemeenschappelijke oorsprong
- Bepaal of de overeenkomsten voldoende groot zijn om een waarschijnlijke
individualisatie te spreken? Wanneer is het voldoende groot? In de basis kunnen we
nooit een unieke oorsprong bepalen zonder alle andere kandidaten te observeren en
uit te sluiten.
- Thornton and peterson: klassenkenmerken die veel gemeen hebben, die helpen om
een hele groep uit te sluiten. Je kunt heel snel een hoop kandidaten uitsluiten omdat
ze al in de verkeerde categorie zitten. Met die klassenkenmerken kan je niet de unieke
bron uitsluiten
- Een zo’n individueel kenmerk is nog niet uniek, maar een aantal individuele
kenmerken bij elkaar is wel uniek -> er zijn nog steeds kansen dat er iets door toeval
ontstaat en hier moet je rekening mee houden.
Uniciteit en uniqueness wordt vaak misbruikt en zorgt vaak voor verwarring:
- Alle objecten zijn uniek. Twee objecten kunnen niet dezelfde positie in tijd en ruimte
innemen. Geen twe objecten zijn identiek, zelfs als we ze niet kunnen onderscheiden.

Question 17

Aristoteles logica – deductie

Answer 17

Syllogisme
- Major premisse
- Minor premisse
Als alle mensen sterfelijk zijn, en alle Grieken zijn mensen -> dan zijn alle Grieken sterfelijk.
Conclusies moeten worden getrokken uit alle noodzakelijke juiste premissen. Dit is sprake bij
deductie. Als we conclusies willen stellen die gebruikelijk of mogelijk kunnen zijn, dan
hebben we premissen die dit ook zijn.
De meeste van de dingen waarover we beslissingen nemen, en waarin we dus geïnteresseerd
zijn, geven ons alternatieve mogelijkheden (kansen, waarschijnlijkheid).
Wat aristoteles nodig had: inductie. Daarmee kunnen we ook met onzekerheden redeneren.
Dit is dus probabilistisch
Aristoteles miste het concept van waarschijnlijkheid. Redeneren: je overtuiging wordt
versterkt door waarnemingen.
Inverse probability: je bent uit de gevolgen de oorzaak aan het onderzoeken. Een event has
happened, such as might have arisen from different causes: what is the probability that any
one specified cause this produce the event, to the exclusion of the other causes?
John Stuart Mill: in every induction we proceed from truths which we knew, to truths which
we did not know: from facts certified y observation, to facts which we have not observed,
and even to facts not capable of being now observed.
Je hebt je waarnemingen: maar waardoor doe ik deze waarnemingen? Wat is de oorzaak?

Question 18

Criminalistiek is terugredeneren

Answer 18

Wij hebben waargenomen sporen (gevolgen) als een gegeven, en zijn geïnteresseerd in
mogelijke oorzaken
- We redeneren terug van spoor naar oorzaak
o Wie heeft het achtergelaten?
o Wanneer werd het spoor achtergelaten?
Holmes: most people, if you describe a train of events to them, will tell you what the results
would be.
Hij sprak over terugredeneren.
Bayes: oorzaak -> gevolg. Hij stelde ons in staat om terug te redeneren van gevolg naar
oorzaak op een wetenschappelijke juiste manier.

Question 19

Principes van terug redeneren

Answer 19

Er zijn verschillende concurrerende hypothesen. Als je maar 1 voor mogelijk houdt, ga
je nooit wat anders vinden
o Vermijd tunnelvisie, overweeg meerdere hypothesen
o Bewijs is relatief, hangt af van alternatieve hypothese
- Deskunidgen hebben niet alle informatie in een zaak
o Niet alle informatie om de waarschijnlijkheid van een hypothese in te schatten
o Moeten binnen hun vakgebied blijven

Question 20

Hypothesen

Answer 20

Beweringen die waar of onwaar zijn
- Meer dan 1 hypothese
- Meestal in paren
- Moeten aan elkaar uitsluiten – ze mogen elkaar niet overlappen. Dus ze mogen niet
tegelijkertijd waar kunnen zijn.
- Hoeven niet uitputtend te zijn – ze hoeven niet alle mogelijke opties te vervullen
- Moeten relevant zijn
- Moeten specifiek zijn

Question 21

Odds, kansverhouding

Answer 21

10 tegen 1 dat het morgen regent! De kans is 10 keer groter dat het morgen regent dan dat
het niet regent.
Er zijn twee mogelijkheden (2 hypotheses). Het is een verhouding van 2 kansen. De kans van
het een versus de kans van het ander.
De odds kunnen veranderen door nieuwe informatie. Nieuwe informatie doet wat met jouw
overtuiging.

Question 22

Bayes Theorema

Answer 22

Posterior odds (odds na het krijgen van nieuwe informatie/ doen van de waarnemening) =
prior odds (toen de waarneming nog niet was gedaan) x bewijskracht
Theorema: rechtstreeks afleiden uit de basis wetten van de wetenschap.
- De bewijskracht van de waarneming is de update-factor om de odds mee te
vermenigvuldigen

Question 23

Bewijskracht van nieuwe waarneming

Answer 23

De bewijskracht van een waarneming (nieuwe infroamtie)
Bewijskracht = kans op waarneming van hypothese 1 waar is / kans op waarneming als
hypothese 2 waar is
Het is de kansverhouding tussen de twee hypothese gegeven de waarneming,

Prior odds x bewiskracht = posterior odds
Prior odds en bewijskracht zijn beide belangrijk
- Prior odds – je gaat kleine prior odds vergelijken met extra grote bewijskracht om te
compenseren voor de prior odds.
- Hogere prior odds – je hebt een lagere bewijskracht nodig om posterior odds te
bewijzen
Bewijskracht: hoeveel de odds veranderen
De deskundige heeft niet alle informatie
De deskundige moet zich beperken tot de bewijskracht
De waarschijnlijkheid hangt ook af van:
- Getuigenverklaringen
- Alibi/ motief
- Vingersporen
- DNA
- Etc
Deze factoren hebben invloed om te kijken of die verdachte kans heeft op de daad. De
deskundige heeft namelijk niet kennis over de andere zaken zoals vingersporen.

Question 24

Deskundige moet zich beperken tot de bewijskracht

Answer 24

De deskundige beschikt niet over alle informatie
- Deskundige moet zich beperken tot zijn eigen deskundigheidsgebied
- Gevaar van dubbeltelling van bewijs
- De prior en de posterior odds zijn aan de rechter

Question 25

De bijdrage van deskundige

Answer 25

Wat hij in de weegschaal legt, wordt toegevoegd aan wat er al was; zijn bijdrage is de
verandering in gewicht, niet het totaal
- De lijn: de bewijskracht vertelt je over hoe ver je naar links of rechts schuift, niet waar
je was of waar je zal zijn, maar alleen de verschuiving.
- Bewijskracht is niet afhankelijk van de prior odds!

In het algemeen kan hij geen zekrheid geve
- Of zelfs dat de kans zo is
- Hij geeft een toename van de odds dat het zo is
o De bewijskracht van de waarneming
o De likelihood ratio
o De diagnostische waarde
o De kracht van de aanwijzing
We kunnen door het waarnemen van de overeenkomst: de kansen worden X maal groter dan
voor de waarneming. Je kan de kans op de hypothese niet geven, maar alleen de
bewijskracht.

Question 26

Vergelijkend onderzoek

Answer 26

Dit kan je toepassen. Je het een spoor, een bepaalde waarneming. Vraag:
- Komen spoor en referentiemateriaal uit dezelfde bron of niet?
- Hypothese 1: zelfde bron
- Hypothese 2: verschillende bron
Waarneming: de mate van verschil (of overeenkomst)
- Hoe bepalen we deze waarschijnlijkheden?
- Met veel vergelijkingen voor dezelfde en voor verschillende bronnen?

Question 27

Forensische methodologie

Answer 27

Inference of identity of source
o Komen spoor en referentiemateriaal van dezelfde bron?
 Definieer een set van kenmerken om te vergelijken
 Definieer een vergelijkingsalgoritme
 Bepaal vergelijkingsscores voor sporen met dezelfde en verschillende
bronnen
 Bereken de LR voor een vergelijkingsscore in een zaak: aanwijzing voor
herkomst zelfde bron
Wat als je die gegevens niet hebt?
- Dan kan je die waarschijnlijkheden subjectief inschatten, naar keuze kwalitatief
- Je redenering is dan juist, je kan wel discussiëren over de inschatting
- En als je helemaal geen inschatting kan maken?
- Dan kun je niets zeggen over de bewijskracht en moet je dus geen conclusie trekken.

Question 28

Forensische rapportage: conclusie schalen; denkfouten

Answer 28

Criteria Evett
- Transparantie: laten zien waar je conclusies op baseert
o Een goed rapport moet inzicht geven
o Geen orakel of zwarte doos, maar transparant
o Duidelijk structuur (uniform): bewijsmateriaal, verkregen informatie, vraag,
methoden, resultaten, interpretatie, conclusie
- Evenwichtig: balans
o Deskundige moet onpartijdig zijn
o Sommige vragen lokken suggestieve antwoorden uit
o Misvatting: deskundige moet onafhankelijk en objectief zijn
 De deskundige is afhankelijk van de vraag en het te onderzoeken
materiaal
 Sommige onderzoeken zijn subjectief van aard, maar worden
onpartijdig uitgevoerd en geïnterpreteerd
- Robuustheid: laten zien dat het niet afhangt aan wie je het vraagt of op welk moment
o Reproduceerdbaarheid, analystische validiteit
o Resultaten zijn niet afhankelijk van de specifeiek deskundige o Misverstand:
 Als je goed en lang genoeg onderzoekt…
 Als je genoeg ervaring hebt. …
 Als je zelfverzekerd genoeg bent…
- Logisch correct: een goede forensische wetenschapper wil op een wetenschappelijke,
logisch correcte manier concluderen
o Kansrekening is de uitbreiding van logica van zekere naar onzekere
gebeurtenissen
o Misvatting: forensische rapporten zullen je altijd vertellen:
 De hypothese 1 of 2 waar is
 De waarschijnlijkheid dat hypothese 1 of 2 waar is

Question 29

Evidence

Answer 29

Juridisch: iets is bewijs of niet (zwart of wit)
Wetenschappelijk: iets heeft bewijskracht (grijswaarden)
In het Nederlands is er maar 1 woord voor bewijs!
Logische fouten leiden tot absurditeit
- Afzonderlijk geen bewijs?
Dan samen ook geen bewijs
- Een druppel is gratis?
o Vul dan de tank van mijn auto met druppels!

Question 30

Gebruik van schalen

Answer 30

Fasen in de ontwikkeling van schalen:
1. Veel verschillende subjectieve schalen
2. Verband met waarnemingen, maar niet meetbaar
3. Verband met kwantificeerbare waarnemingen, maar beperkt tot een specifieke
situatie
4. Een continue numerieke schaal van algemeen, meetbare, kwantitatieve
waarnemingen
In de forensische wereld:
- Bewijskracht schalen bevinden zich vaak nog in de eerste fase
- Er zijn verschillende schalen
- Theorie voor 4e fase bestaat al!
- De likelihood ratio is de maat voor de bewijskracht

Question 31

Conclusies

Answer 31

Conclusies
- Traditioneel
o Besluit over hypothesen Identificatie/ uitsluiting/ geen conclusie
o Beschrijving van de waarschijnlijkheid van de hypothese
 Verbaal of numeriek
o Correct:
 Beschrijf de kracht van het bewijs, gegeven de hypothesen (likelihood
ratio)

Question 32

NFI conclusie schaal

Answer 32

De onderzoeksresultaten zijn
- Ongeveer even waarschijnlijk
- Iets waarschijnlijker
- Waarschijnlijker
- Veel waarschijnlijker
- Zeer veel waarschijnlijker
- Extreem veel waarschijnlijker

Question 33

Denkfouten

Answer 33

De wens is de vader van de gedachte
- Prosecutor’s fallacy (transposed conditional): wordt door alle partijen gemaakt
- Defence fallacy
o Impliciet worden veel te lage prior odds gneomen
o Stel dat je een kernmerk voorkomt in 1 van de 10.000 bronnen
 Defence fallacy: er zijn nog 1700 mensen in Nederland die dit spoor
kunnen hebben achtergelaten
Subtiele versies van deze denkfouten:
- Je kunt niet zeggen wat de waarschijnlijkheid van hypothese 1 is, maar je kunt wel
zeggen dat deze hypothese waarschijnlijker is … toch?
- De LR = 10.000, maar dit betekent hoogstens dat de verdachte niet is uitgesloten …
toch?
- Als prosecutor’s fallacy wordt gemaakt, dan heb je recht op een re-trial.
Ander veelgemaakte fouten
- Neiging zwart wit te redeneren
o Onzekere onderdelen in zekerheden omzetten
o Deductief redeneren met die schijnzekerheden
o Dit kan tot absurde resultaten leiden

Question 34

Problems legal world

Answer 34

Problems, legal world
- Blind faith: the expert is always right: a scientist should welcome discussion, and not
see it as something to avoid.
- Plundering: selective use of findings in report. You cannot avoid it completely. When
answering a question, a scientist should always wonder whether it is a fair question
to answer of ask and whether the question implies things that might not be true.
- Hiding behind expert: question aimed at categorical answer: yes/ no
o Did the suspect write this letter/ leave this trace behind?
o The duty of the scientist is to try to be helpful, not to answer questions that
cannot be answered or answer categorically, when this is not possible.
- Silence: not reporting negative results (e.g., when expert does know their
importance)
Misconception 1/4
First misconception of the case with a shoe mark is the idea that the examiner can report on
the probability of the hypotheses. But there are many others too. Can judges tell scientists
how to do science? And is a clear statement always better than an opaque statement, even
when it is wrong?
Misconception 2/4
Is Bayes theory just one of many theories, or is it a direct consequence from the basic laws of
logic and probability?
o Bayes theorem is just a model, there are probably many
Exact science only works when you have exact numbers: can you really apply science when
you have a lot of precese numbers?
Logic/ everything depends on the area of expertise. And does logic depend on the area of
expertise?
Misconception ¾
- Garbage in means garbage out
- Confusion between uncertainty in model and in data:
- If you don’t have numbers, your guess is as good as mine
Misconception 4/4
- The best methods are those used by the majority of the scientists
- The best database is that which is largest
- Everything is more advanced in the US

Question 35

Problemen met wetenschap

Answer 35

Problems, science
- Forensic practice that does not apply science
o Emphasis on analysis rather than interpretation
o Emphasis on technology rather than science
o Emphasis on equipment rather than people
- Science that can’t be applied in forensic practice
o Example printer identification
Forensic science often does not develop as a science in itself, but rather as an application of
other sciences.
Academic science often does not understand what forensic science is really trying to achieve
and sometimes give suggestion that are well meaned but not helpful.

Question 36

Facial approximation

Answer 36

Skull
- Tissue
- Skin
- Recognition!
You can also examine based on a photo of the candidate, whether the skull could have
belonged to that person, or whether the person can be excluded.
It is concluded that it Is rare for facial approximations to be sufficiently accurate to allow
identification of a target individual above chance. It is probably impossible to accurately
rebuild a face from a skull, since the skull is certainly not the only factor to determine the
shape of the face. Why does it work? It is the public interest generated by a facial
approximation that can lead to many more people hearing about the case, leading to
someone recognizing the person, not only from the reconstruction, but from the gender, age
and ethnicity information too.

Question 37

Three main CSI effects

Answer 37

Complaining district attorneys
- More examinations
- More students ‘forensics’
Prosecutors often complain that the evidence is not as good in reality as it is on TV. More
material gets sent to the labs, with expectation that the examiner can do miracles with it. A steady diet of entertainment that reinforces your belief in the magical abilities of
technology really does something with your expectations. Especially if there is no science to
provide a realistic perspective.
There is an enormous believe in technology and a desire to set the first steps into the world
of Spiegelberg.

Question 38

Train accident case

Answer 38

The method is fine, but people make mistakes.
- The methodology cannot take into account the fact that the most similar print in a
huge database is bound to look very similar
- An examiner should not look at the print before having completed the analysis of the
mark, to avoid starting to see things in the mark that are not really there.
- Level 3 details are mainly pores and they are not very reliable features, certainly in
marks like this one.

Question 39

Consequences of the success of DNA

Answer 39

DNA technology has proven itself to be the truth machine of law enforcement
- Effect on traditional forensic disciplines
o Dactyloscopy; handwriting; weapons and ammunition

Question 40

The alternative hypothesis; hierarchy of propositions; case assessment and interpretation
(CAI):

Answer 40

• Sets of hypotheses can address issues at various levels that together form a hierarchy.

The strength of evidence is defined by how it is able to discriminate between two hypothesis.
It can therefore never be assessed when only one hypothesis is considered. The first
hypothesis is that of the prosecution, and is often quite straightforward. The hypothesis of
the defense is directly linked to their strategy.
The alternative hypothesis: ‘ it is logically meaningless to suggest that any evidence had value
in itself as support for any particular hypothesis in isolation. Its value depends entirely upon
its ability to discriminate between one hypothesis and another. The first hypothesis will be
the case which the prosecution has to prove. What is the second?’
- Evidential value cannot be assessed in a meaningful way with a single hypothesis

Examples:
We need a positively phrased hypothesis about how his DNA got there, to be able to
evaluate. The amount and location of the trace plays a role now
Transfer, persistence and recovery.
1. Source level
a. Did the trace come from the broken window?
i. Within/between source variation
2. Activity level
a. Did he break the window?
i. Within/ between source variation
ii. Transfer, persistence, recovery
iii. background
3. Offense level
a. Did he commit the burglary?
Hier hebben we de drie belangrijkste niveaus van hiërarchie.
Op source level betreft de relevante data de variatie in de kenmerken van items uit dezelfde
of verschillende bronnen. Dat is ook relevant op activiteitenniveau, maar daarnaast hebben
we de kansen van overdracht, persistentie, terugvinden en achtergrond. De laatste is de kans
dat het spoor in de achtergrond aanwezig was maar had geen verband met de activiteiten in
beide hypothesen. Bij de interpretatie op delictniveau is de forensische wetenschapper
meestal niet betrokken.
In de loop van iedere zaak zal de rechter of jury omhoog gaan in de hiërarchie van
hypothesen. Beginnend met het bronniveau, naar het activiteitenniveau, en uiteindelijk
beslissen op delictniveau. Houd ermee rekening dat ze er meestal zelfs niet van bewust zijn
dat deze niveaus bestaan. De verhoogde waarde van een forensische wetenschapper bij het
evalueren van het bewijs op een hoger niveau is dus duidelijk. Maar naar een hoger niveau
gaan vereist ook meer expertise. Ten slotte vereist het naar een hoger niveau gaan ook dat
de wetenschapper meer informatie over de specifieke zaak verkrijgt.

Question 41

Case assessment and interpretation

Answer 41

Dit is een benadering om te helpen kiezen welke onderzoeken de moeite waard zijn, en om
een strategie te bedenken voor dat onderzoek. Het is ook nuttig voor juiste interpretatie van
de resultaten van de onderzoeken.
An approach to forensic casework to help…
- Choose examinations based on cost versus added value
- Choose examination strategies
- Properly interpret findings
Er zijn drie hoofdfasen in CAI:
Stage 1: requirement
Stage 2: case assessment
- Assess how forensic science can help
- Agree on an examination strategy
Stage 3: service delivery
Fase 1 is de fase van de vereisten: wat zijn de behoeften?
Fase 2 is case assessmnet: hoe kan forensische wetenschap helpen, en wat wordt de
strategie?
Fase 3 omvat de eigenlijke onderzoeken, de interpretatie van de resultaten en de rapportage.
Stage 1: requirement
- Case information
o Circumstances/ allegations
o Witness?
o Suspect?
- Police/ CJS needs
o Investigation/ evaluation
o Charge?
o Issues?
In de eerste fase is de communicatie met de aanvrager zeer belangrijk. Wat zijn de
omstandigheden van de zaak? Wat wordt er ten laste gelegd? Wat zeggen de veradchte en
de getuigen? Of misschien is er nog niemand beschuldigd, en zoekt de politie naar
aanwijzingen. In dat geval gaat het om een opsporingsonderzoek, terwijl als er een
beschuldige is het doel om te evalueren hoe sterk het bewijsmateriaal wijst in de richting van
de verdachte. Dit is de fase waarin alle issues ter sprake moeten komen.
De tweede fase is die van de case assessment. Om te weten welke vragen nuttig kunnen
worden beantwoord.
Stage 2: case assessment
- What questions/ issues can you help address?
- Assess roughly expected value of LR: pre-assessment
- Determine examination strategy
De tweede fase is die van de case assessment. Om te weten welke vragen nuttig kunnen
worden beantwoord, wordt een pre-assessment uitgevoerd. Tijdens de pre-assessment vindt
een evaluatie plaats zonder de feitelijke resultaten van het onderzoek te kennen. Er worden
verschillende mogelijke uitkomsten overwogen, evenals de bewijskracht die zou worden
verkregen op basis van die verschillende mogelijke resultaten. De resultaten van het preassessment
kunnen leiden tot de beslissing om al dan niet het eigenlijke onderzoek uit te
voeren. Op die manier krijgt de onderzoekstrategie vormen.
Stage 3: service delivery
- Start of examinations
- Assessment of results
Evaluation of LR
- Final interpretation
- Reporting
In de derde fase worden de onderzoeken gestart, en de resultaten worden beoordeeld aan
de hand van de pre-assessment. Door het gebruik te maken van deze pre-assessment van
voordat de resultaten bekend waren, neem je het risico weg van -bewust of onbewust – de
ene hypothese boven de andere te verkiezen. Eventuele verschillen tussen de uiteindelijke
beoordeling en het pre-assessment moeten zorgvuldig worden uitgelegd. Ten slotte wordt al
het bovenstaande gerapporteerd aan de aanvrager.
Voordelen van CAI is dat het helpt om alle vragen te stellen die gesteld moeten worden,
zodat het verrichte werk nuttig kan zijn voor de zaak. Pre-assessment is een krachtig
instrument om systematisch te zijn in de evaluatie van het bewijs, en om het te doen voordat
de daadwerkelijke resultaten bekend zijn. Dit bevordert de balans en voorkomt bias. Ten
slotte stelt CAI de deskundige en de aanvrager in staat om weloverwogen beslissingen te
nemen over de vraag of het de moeite waard is om het onderzoek uit te voeren.
- The approach does not give you the answers, but helps you ask the right questions
- Pre-assessment forces you to interpret before you know the results, promotes balance
- It allows you to make a decision on whether it is worth carrying out the examination
or not

Question 42

Cognitive bias, reports, guidelines, standards

Answer 42

• Our perception/ judgement can be unconsciously influenced by contextual
  information.
  Deze beïnvloeding kan ingaan tegen rationaliteit of eerlijkheid, dus het is geen goede zaak.
  De bias stelt mensen kwetsbaar voor foutieve uitsluitingen, niet voor foute identificaties.
  Het onderwerp van contextuele bias in forensische wetenschap is niet zo nieuw.
  Do context effects exist?
• In general
  o Evidence from psychological studies on the effect of context on human
  judgement is overwhelming
• In forensic science
  o DNA evidence was differently interpreted depending on knowledge of the
  suspects profile
  o 4 out of 5 experts changed their conclusion on a fingerprint thet had examined
  before.
• the safest approach is to arrange all casework as if the risk of context effects is always
  present.
  Veiligste aanpask is om aan te nemen dat op zijn minst het risico van bias aanwezig is, en
  eraan te werken om dat risico te verkleinen.

Question 43

Types of bias (contextual bias)

Answer 43

always: base rate
o most of the items presented to the expert are incriminating
o dit is gebaseerd op de verwachting die eerdere zaken scheppen. Als je in 80%
van de vorige zaken belastend bewijs vond, verwacht je dat in de huidige zaak
ook. Terwijl de huidige zaak niet hetzelfde is als de vorige zaken. Deze
verwachting kan bias opleveren.
- start of case: domain-irrelevant information
o all information that is not strictly necessary for performing the casework
o dit kan je mening beïnvloeden: bijvoorbeeld als de politie je zou vertellen dat
de man al twee keer is veroordeeld voor soortgelijke misdrijven. Dit is niet
relevant voor je onderzoek of interpretatie. Dus je wil dat niet weten.
- while examining: reference material
o knowledge of the reference material may affect the interpretation of the
questioned material
o de kennis hebben van het referentiemateriaal bij het onderzoeken van de
spoor. Als je bijvoorbeeld een vingersporenonderzoeker de afdruk heeft
gezien, kan hij gelijksoortige kenmerken gaan zien in het spoor, en dat kan
komen door bias.
- Any type of bias: ‘objective’ methods based on measurement and databases
Gelukkig zijn er doeltreffende manieren om met bias om te gaan. Om base rate bias te
verminderen zou je nepzaken kunnen toevoegen aan de normale stroom van zakenwerk,
zaken met een andere en bekende uitkomst. Als onderzoekers weten dat nepzaken worden
toegevoegd, is het psychologische effect dat ze zijn gewaarschuwd voor de mogelijkheid om
op een fout betrapt te worden. En de base rate bias helpt ze niet om dergelijke fouten te
vermijden.
Het risico van domein-irrelevante informatie kan worden gereduceerd door ervoor te zorgen
dat de onderzoeker dergelijke informatie niet krijgt. Maar tegelijkertijd wil je geen relevante
informatie missen. De oplossing is om 1 onderzoeker de intake van de zaak te laten doen, die
onderzoeker weet welke informatie relevant zal zijn, waarna alleen de juiste informatie
wordt doorgegeven aan de tweede onderzeker die het eigenlijke onderzoek zal doen.
Bias bij de reference material kan worden vermeden door altijd te beginnen met het
onderzoek van het spoor, het betwiste materiaal en pas verder te gaan met het
referentiemateriaal nadat je de waarnemingen van het betwiste materiaal hebt genoteerd.
Tenslotte kan elke vorm van bias worden verminderd door methode te gebruiken die meer
gebaseerd zijn op automatische metingen en databanken.
Wat is een evidence line up?
- An approach in which the expert is presented multiple items while unaware of the
source that produced the items
- Several types of line-ups exist:
o Questioned items is/ are compared to a line up of other items
o Questioned items are included in a line up together with other items
Ideale manier om vergelijkende onderzoeken uit te voeren. De onderzoeker krijgt meerdere
items, waarvan sommige echte kandidaten zijn, maar andere ‘neppers’, waarvan bekend is
dat ze van een andere bron komen. Het idee is dat je op deze manier de onderzoeker kan
testen tijdens het onderzoek. Je kunt een betwist item vergelijken met de line-up, of het in
de line-up opnemen en de onderzoeker vragen of een van de items van dezelfde bron komt.
Maar werkt de bewijs line up zoals bedoeld?
Het lijkt een valide, waardevolle aanpak te zijn, maar bij nader inzien blijkt dat niet zo te zijn.
het probleem is dat de uitkomst van het onderzoek nu afhangt van drie factoren die niet te
onderscheiden zijn: je test de onderzoeker, maar ook het bewijs, en je test zelfs hoe moeilijk
de neppers waren. Je wilt de onderzoeker en het bewijs testen, maar je moet dat op
afzonderlijke momenten doen. en er is geen criterium voor het kiezen van uitdagende
neppers. Het enige criterium zou de alternatieve hypothese zijn, wat meestal een
willekeurige andere bron betekent.
- High face validity, but no real validity
- Problem 1: the approach mixes testing the examiner, testing the evidence, and testing
the person that chooses the fillers
- Problem 2: there exists no criterion for choosing fillers to add (other than the
alternative hypothesis)
Conclusions
- Casework should be performed such that risk of bias is minimalized
- This is not a trivial task, especially in those fields where the effect may be the
strongest
- serveral methods to prevent bias exist
- Evidence line-ups might seem attractive, but do not work.
Onderzoekers moeten worden getest, maar in afzonderlijke testen

Question 44

PCAST vision comparative examination

Answer 44

Evidential strength can have more than 2 possible values (those from the error rates)
o The two possible values are not specific for the case
- Experts have to be limited to their expertise, cannot report probability of propositions
- Fall-off-the-cliff effect: an infinitely small change can give an opposite conclusion
- Decisions are up to the judge or jury
In theorie zou de LR niet van betekenis zijn in een specifieke zaak. Bewijskracht gebaseerd op
foutenpercentages zouden je iets vertellen over de onderzoeker, maar zou niet specifiek zijn
voor het bewijs in de zaak. Bewijs kan meer dan twee waardes hebben en het is logisch
gezien verkeerd om onderzoekers te laten concluderen in termen van de waarschijnlijkheid
van de hypothesen. Deze zwart-wit benadering leidt ook tot het fall of the cliff effect: een
zeer klein verandering kan de conclusie in zijn tegendoel doen omslaan. Onderzoekers
moeten de kracht van het bewijs rapporteren. ISO heeft vastgesteld dat er behoefte is aan specifieke forensische standaarden naast de
bestaande ISO standaarden voor laboratoriumwerk. ISO betrok niet alleen mensen van
nationale standaardisatie-organisaties, maar ook veel forensische wetenschappers.
Het idee is dat forensische wetenschap gaat over het beantwoorden van vragen. Er worden
dus algemene soorten vragen genoemd, en er worden eisen gegeven voor het soort
antwoord dat een forensische wetenschapper kan geven. Er was en is veel diplomatie en
overtuigingskracht nodig om deze eisen in standaard te houden. De standaard heeft ook
informatieve bijlagen waarin de LR wordt uitgelegd, een voorbeeldschaal voor de
bewijskracht wordt gegeven, en een stroomschema dat het forensische proces beschrijft.

Question 45

Intepretations

Answer 45

Interpretation questions
- Classification, identification
- Quantification
o Quantitative data, measurement uncertainty, sampling method,
representativeness of the sample
- Source attribution
o Within-source, between-source measurement variability
o Make explicit that source question is not activity question
- Reconstruction
o Transfer, persistence, recovery, background probability
Interpretation, propositions
- Use them to make questions explicit and specific
- Consider at least two competing propositions
- Propositions shall be:
o Relevant to question in the case
o Mutually exclusive
o Explicit and specific
o Considered throughout forensic process
- Don’t address propositions concerning intent or containing the words guilt or
innocence
Interpreations, answers
- Probabilities of the observations
o Likelihood ratios can be quantitative or qualitative
o Do not transpose the conditional
- Probabilities of the propositions
o Requires all observations and information in case
o Most often possible only during the investigation
o You can then also generate and rank propositions
- Categorical opinion on the propositions
o Not factual
o If results are impossible given any alternative proposition

Question 46

Extra

Answer 46

Deductie: noodzakelijke conclusies moeten worden getrokken uit noodzakelijke premissen en
dat conclusies die stellen wat gewoon is of wat mogelijk is moet worden getrokken uit
premissen die hetzelfde doen. aristoteles heeft nooit probabilitie genoemd.
Bij inductie passen we niet zomaar een bepaalde regel toe, maar in plaats daarvan proberen
we een regel af te leiden uit onze waarnemingen. De conclusie is niet perse correct, maar bij
elk voorbeeld dat we zien, worden we rationeel steeds meer overtuigd van de waarheid
ervan. Inductie is probabilistisch. Aristoteles heeft waarschijnlijkheid nooit genoemd omdat
het nog niet was uitgevonden.
Omgekeerde waarschijnlijkheid: bij elke inductie gaan we van waarheden die we kenden,
naar waarheden die we niet kenden: van door waarneming gecertificeerde feiten naar feiten
die we niet hebben waargenomen, en zelf naar feiten die nu niet kunnen worden
waargenomen. Inductie brengt ons dus van onze waarnemingen naar dingen die we niet
kunnen waarnemen. Hij verwijst naar dingen die we niet kunnen waarnemen omdat ze in de
toekomst zijn, maar het kunnen ook dingen in het verleden zijn.
Criminalistiek is terugredeneren: we observeren sporen en proberen terug te redeneren naar
hun oorzaken.

Question 47

3 principes voor forensische wetenschap:

Answer 47

3 principes voor forensische wetenschap:
1. Locard’s ‘principle’: sporen van het slachtoffer of het plaats delict kunnen altijd worden gevonden op de dader en vice versa, dus sporen van de dader kunnen altijd gevonden worden op het plaats delict of op het slachtoffer  overdraagbaarheid.
2. Principle of individuality: twee objecten kunnen vergelijkbaar zijn maar ze zijn absoluut niet identiek. Doordat twee objecten niet identiek kunnen zijn is het ook mogelijk dat bijvoorbeeld twee vingerafdrukken van dezelfde vinger niet identiek zijn. De grote vraag is dus of twee sporen afkomstig zijn van dezelfde bron.
 Voldoet niet aan standaard definitie van wetenschappelijke wet, namelijk dat het falsificeerbaar moet zijn.
3. Individualisation principle: als er genoeg overeenkomsten zijn tussen twee objecten en het niet per toeval kan zijn, moeten die twee objecten afkomstig zijn van dezelfde bron.
a. Problemen met dit principe: de kans op toeval kan nooit compleet worden verholpen. Daarnaast is er ook geen standaard criterium van hoeveel overeenkomsten er nodig zijn om tot die conclusie te kunnen komen dat het van dezelfde bron afkomstig is. Dit zal namelijk liggen aan andere factoren: ernst van het delict, ander bewijs dat is gepresenteerd.

Question 48

Beetje geschiedenis

Answer 48

Dreyfus aangeklaagd wegens spionage voor Duitsland. Een van de hoofdgetuigen was Bertillon, een politieagent die bekend staat voor het identificeren van criminelen. Hij deed dit door middel van Bertillonage – een systeem van antropometrie waarbij metingen van mensen worden gebruikt om vergelijkingen te makken tussen spoor en verdachte. Het was namelijk onwaarschijnlijk dat twee willekeurige mensen dezelfde metingen zouden hebben.
-­‐ Kritiek: methode was traag en duur en bevatte veel errors. Agenten moesten speciaal getraind worden om deze procedure uit te voeren en zelfs dan was het niet accuraat genoeg.
Vingerafdrukken werden daarna gebruikt om criminelen te identificeren – accurater, sneller en goedkoper.
Kritiek Poincare – inverse probability problem: deskundige kan niks zeggen over de posterior odds. Je kan de likelihood ratio niet berekenen zonder genoeg informatie te hebben zoals de waarschijnlijkheid dat iets zou gebeuren voordat het is gebeurd, en hoe vaak dit voor zou komen

Question 49

Vereisten voor forensisch wetenschappelijk bewijs

Answer 49

Foto’s: gebruikt om criminelen te identificeren en in opslag met informatie over de persoon.
* Voordelen:
* Makkelijk overdraagbaar en te reproduceren
* Men kan worden herkend op afstand  valkuil: mensen worden ouder en gaan er anders uitzien, ook kan de mens zichzelf manipuleren dmv piercings, tattoos, kapsel, gezichtsbeharing etc. Men kan heel erg op elkaar lijken en in bepaalde situaties kunnen getuigen zich dingen verkeerd herinneren.
Met beperkingen Bertillonage kunnen we een ideaal systeem opstellen. Dit systeem:
* Gebruikt kenmerken die heel erg variëren tussen individuen.
* Gebruikt kenmerken die niet of weinig veranderen gedurende de tijd.
* Kenmerken zijn ondubbelzinnig – twee deskundigen zouden dezelfde beschrijving geven van deze kenmerken.
* Kenmerken kunnen worden overgedragen en dienen als sporen op een plaats delict
* Makkelijk te opereren en snel resultaat.
Er zijn weinig systemen die hieraan kunnen voldoen en het is mogelijk dat er een trade-­‐off is tussen de laatste eis en de andere eisen.

Bewijs geeft niet per se zekerheid, maar dit maakt het bewijs niet onbetrouwbaar of ontoelaatbaar. Juristen hebben de neiging om bewijs te negeren dat geen zekerheid geeft maar zo gaat ook een hoop relevante informatie kwijt.
-­‐ Iets hoeft niet per se uitsluitend te zijn om van waarde te zijn.

Question 50

Interpreting scientific evidence (hoofdstuk 2)

Answer 50

Een forensische wetenschapper doet een waarneming in een zaak en, gebaseerd op haar kennis en ervaring, rapporteert haar bevindingen in de rechtszaal.

Relevantie en bewijskracht
De eerste harde eis voor toelaatbaarheid van bewijs is dat het relevant moet zijn; het moet in staat zijn de beslissing rationeel te beïnvloeden.
Bewijs is relevant als:
-­‐ Het de neiging heeft een feit meer of minder waarschijnlijk te maken dan het zou zijn zonder bewijs, en
-­‐ De hypothese een gevolg teweeg kan brengen in de beslissing door de rechter.
 Goed bewijs is bewijs dat een substantieel effect heeft op onze kansrekening.

Ideaal en nutteloos bewijs
Bewijs is nutteloos wanneer het niets bijdraagt aan de zaak. Bijvoorbeeld: bij een zaak naar misbruik is het nutteloos om te waarnemen dat de persoon ademt. Ademhaling duidt niet op misbruik. Deze waarneming discrimineert niet tussen misbruikte en niet-­‐misbruikte personen.

Bewijs is ideaal wanneer het iets is dat de hypothese bevestigd en niks tegenspreekt – zeldzaam. Goed of sterk bewijs is iets dat veel vaker voorkomen wanneer we iets proberen te bewijzen. Bijvoorbeeld: een dokter kan door ervaring leren dat kinderen die misbruikt zijn vaker op hun nagels bijten als een teken van stress. Dit zou goed bewijs zijn als hij dan ook kan bewijzen dat kinderen die misbruikt zijn vaker hun nagels bijten dan kinderen die niet misbruikt zijn, anders is het geen goed bewijs. Twee punten zijn hier van belang:
-­‐ Bewijskracht (probative value): dit hangt niet alleen af van het aantal misbruikte kinderen die nagels bijten maar ook van het aantal niet-­‐misbruikte kinderen die nagels bijten.
-­‐ Alles wat we weten is de waarschijnlijkheid van het bewijs in elke zaak – we weten niet hoe waarschijnlijk het is dat het kind is misbruikt.

Probability and odds
Kansrekening is een meting van de graad waarin iemand gelooft in de waarheid van een hypothese gebaseerd op informatie. Een hypothese is waar of niet, maar nooit met absolute zekerheid te bewijzen (100%) dus doen we uitspraken alleen met de kans op dat de hypothese waar is. Alle hypothesen zijn afhankelijk van de assumpties en informatie waarop ze gebaseerd zijn. Alle informatie die gebruikt wordt om een kansrekening te maken wordt een conditie genoemd.
-­‐ Probabilities kennen een waarde tussen 0 en 1 waarbij 0 betekent dat de hypothese niet waar kan zijn en 1 betekent dat de hypothese waar moet zijn.

We kunnen waarschijnlijkheden ook uitdrukken in odds. Dit zijn beschrijvingen van onzekerheden.

𝑜𝑑𝑑𝑠 = 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦
1−𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦

𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑜𝑑𝑑𝑠
1+𝑜𝑑𝑑𝑠

Er zijn twee fouten mogelijk, namelijk vals positieven en vals negatieven. Een vals positieve houdt in dat iets wordt voorspelt om te gebeuren maar er niks van komt. Een vals negatieve komt voor wanneer er wordt voorspelt dat iets niet gaat gebeuren maar het toch wel voorkomt.
 Welke fout is ernstiger voor de samenleving?

Likelihood ratio & Bayes’ theorem
Bayes’ theorem: de waarde van een stuk bewijs bij het testen van een hypothese wordt bepaald door de likelihood ratio.
De likelihood ratio is een ratio van twee probabilities, namelijk de kans dat het bewijs gegeven de hypothese waar is, gedeeld door de kans van het bewijs als een alternatieve hypothese waar is.
* LR minder dan 1: alternatieve hypothese (H2 waar)
* LR gelijk aan 1: bewijs is neutraal
* LR meer dan 1: hypothese 1 waar
Bayes’ theorem vertelt ons hoe je kennis moet updaten door nieuwe informatie toe te voegen.
* Prior odds: kennis over een hypothese, uitgedrukt in odds met ondersteuning aan die hypothese. Dit is nog zonder het bewijs.
* Posterior odds: wat we willen weten – wat zijn de odds dat de hypothese waar is gegeven het nieuwe stukje informatie, namelijk het bewijs.

𝑝𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑜𝑑𝑑𝑠 = 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑜𝑑𝑑𝑠 × 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜

Met een andere prior probability krijg je ook een andere posterior probability. De grootste fout die wordt gemaakt bij het interpreteren van wetenschappelijk bewijs is het verplaatsen van de ‘conditional’. Dit komt vaak voor bij advocaten en wetenschappelijke getuigen, vooral bij een kruisverhoor vanwege de druk. De conditie wordt in dit geval dan verplaatst naar de plaats van het bewijs.
-­‐ Voorbeeld HIV test: er is een 99.7% kans om een positieve uitslag te krijgen als je het virus hebt. Dit is het bewijs. Men zal dat verkeerd kunnen formuleren en zeggen dat als het resultaat positief is, er een 99.7% kans is dat je het virus hebt.
-­‐ Voorbeeld rood licht: er is een 95% kans dat het licht rood was als de persoon over het snelheidslimiet was. Dit heeft niet dezelfde betekenis als dat er een 95% kans was dat de persoon over het snelheidslimiet was als er een rood licht is.
o Condition: persoon over snelheidslimiet.
o Evidence: test result.
-­‐ Makkelijker voorbeeld: de kans dat een schaap 4 poten heeft is (bijna) 1. Dus de kans dat een dier 4 poten heeft, gegeven dat het een schaap is, is 1. MAAR, de kans dat een dier een schaap is, gegeven dat het vier poten heeft, is erg laag – de conditie (het hebben van 4 poten) sluit namelijk niet alle dieren uit, er zijn namelijk heel veel andere dieren die 4 poten hebben.
 Deskundig bewijs en opinie moet beperkt worden tot het geven van de LR.

Samenvatting hoofdstuk 2
Een forensische wetenschapper kan alleen zeggen hoeveel waarschijnlijker het is dat de zaak van de aanklager is ten opzichte van de zaak van de verdediging. Dit wordt uitgedrukt in de vorm van een likelihood ratio. Bewijs is relevant wanneer de LR minder dan of groter is dan 1, neutraal bewijs heb je geen zak aan. Het is makkelijk en verkeerd om de conditie te veranderen in een uitspraak. Bewijs kan relevant zijn maar alsnog ontoelaatbaar vanwege de lage bewijskracht.

Question 51

Standards for the formulation of evaluative forensic science expert opinion

Answer 51

• Een evaluerende opinie = een mening omtrent de bewijskracht is gebaseerd op specifieke propositions en duidelijke achtergrondinformatie over de gebeurtenis. Het is gebaseerd op de schatting van de likelihood ratio.
• Onderzoekende opinie = komen voor bij verklaringen van observaties. In sommige gevallen worden deze verklaringen gesorteerd aan de hand van probabilities.
• Technische verslaggeving/rapportage = dit is het feitelijk rapporteren van de uitkomst van een onderzoek. Puur gebaseerd op technische competentie van een individu.

Deskundige baseert zijn mening op 4 principes:
1. Balans: deskundige moet niet eenzijdig zijn in zijn onderzoek maar een hypothese van beide partijen onderzoeken.
2. Logica: deskundige bespreekt de waarschijnlijkheid van het bewijs en neemt daarbij de hypothesen mee. Hij bespreekt niet de waarschijnlijkheid van de hypothesen en neemt daarbij het bewijs mee. “Spreekt over de probability van het bewijs gegeven de hypothese, niet de hypothese gegeven het bewijs” – Ian Evett.
3. Robuustheid: deskundige levert opinie waarbij kritisch onderzoek en kruisverhoor mogelijk is.
4. Transparantie: deskundige kan nauwkeurig laten zien hoe hij aan zijn conclusie kwam. Dit laat hij zien in de rapportage waarin hij de hypothesen omschrijft, de toets resultaten weergeeft, aantoont hoe hij de achtergrond informatie heeft gebruikt en welke data hij heeft gebruikt.
 een deskundige geeft alleen advies binnen zijn eigen gebied.

Standaarden:
Als een resultaat niet in staat is om een van de hypothesen te ondersteunen dient dit gerapporteerd te worden. Hypothesen en waarschijnlijkheden worden niet veranderd, tenzij:
* De kernvraag in de casus verandert of
* De contextuele informatie verandert.
 De herziening moet robuust en gerechtvaardigd zijn.
Het veranderen van hypothesen van activiteitsniveau naar het bronniveau, nadat de toetsen al hebben plaatsgevonden zal niet worden gedaan.
Duidelijk gerapporteerd in dossier:
* Kernvragen en hypothesen
* Potentiele uitkomsten en toegewezen waarschijnlijkheden.
* Bronnen van gebruikte data
* Toets strategie
* Discussies met clienten en andere deskundigen.
* Achtergrondinformatie
* Relevante items die zijn ontvangen
* Significante bevindingen
* Conclusies
Bewijskracht wordt uitgedrukt in likelihood ratio of door het gebruiken van een verbale schaal die gerelateerd is aan de LR.

Question 52

Charles Berger – Criminalistiek is terugredeneren

Answer 52

De wetenschap speelt een toenemende rol in het strafrecht. Er worden wel hoge eisen aan gesteld – logisch correct redeneren en concluderen mag niet missen. Kansrekening is onontbeerlijk hierbij maar de meeste actoren in het strafrecht weten niet hoe ze hiermee om moeten gaan. De communicatie tussen wetenschappers en juristen verloopt niet altijd vlot. De rechter is niet genoodzaakt alle details van forensische discipline te kennen.
Wat is criminalistiek?
Criminalistiek is terugredeneren van gevolg naar oorzaak. Forensische wetenschap is de toepassing van wetenschap op vragen die van belang zijn voor de rechtbank. De criminalistiek is daarbij het deel waarbij exacte wetenschappen worden toegepast. Hierbij zijn 3 pijlers van belang: logica, kansrekening en methodologie. Het proces van terugredeneren is als volgt: gebruik maken van sporen om steun te vinden voor hypothesen.
-­‐ Logica wordt toegepast op onzekere gebeurtenissen, hierbij is kansrekening vereist voor een rationeel resultaat.
-­‐ Kansrekening: de extensie van logica naar onzekere gebeurtenissen.
Er zijn drie vormen van redeneren:
1. Abductie: het creëren van creatief hypothesen die de initiële waarneming het best verklaren. Abductie zorgt voor een startpunt voor twee de twee andere vormen van redeneren: deductie & inductie.
2. Deductie: kan zorgen voor harde zekere conclusies (categorische conclusies) die noodzakelijk juist zijn. Hiermee worden hypothesen uitgesloten
3. Inductie: waarnemingen geven steun aan een hypothese maar kunnen die nooit met zekerheid bewijzen. Als iets keer op keer wordt bevestigd neemt je mate van overtuiging toe maar absolute zekerheid wordt nooit bereikt.
Bewijskracht van een waarneming
Om tunnelvisie tegen te gaan is het noodzakelijk dat er twee concurrerende hypothesen zijn. Door middel van odds kan je een kansverhouding uitdrukken. Voorbeeld: de kans dat hypothese H1 waar is (alle zwanen zijn wit), gedeeld door de kans dat de alternatieve hypothese H2 waar is (niet alle zwanen zijn wit).
Als er nieuwe informatie aan het daglicht komt (nieuwe waarneming) zal de odds van de hypothesen veranderen.
-­‐ Prior odds: kansrekening van de hypothesen voor de waarneming.
-­‐ Posterior odds: kansrekening van de hypothesen na de waarneming.
-­‐ Likelihood ratio: de bewijskracht heeft een vermenigvuldigingsfactor – de kans op die waarneming wanneer H1 waar is, gedeeld door de kans op diezelfde waarneming wanneer H2 waar is.
Forensische conclusies – er zijn verschillende conclusies mogelijk:
-­‐ Harde categorische conclusies zijn problematisch omdat niet alle soorten redeneringen tot deze conclusies kunnen komen. Hierdoor worden vele andere mogelijkheden genegeerd.
-­‐ Waarschijnlijkheid wordt toegekend aan een hypothese: niet gerechtvaardigd omdat de deskundige niet alle informatie in de zaak heeft die nodig is voor een inschatting

van de prior odds. En als hij wel die informatie had was het ook niet handig omdat ie dan buiten z’n boekje om gaat en op de stoel van de rechter zou gaan zitten.
-­‐ Conclusies in DNA-­‐onderzoek zijn logisch en bevatten kansrekening.

Denkfouten (fallacies)
De lezer van een rapport is op zoek naar het antwoord op zijn vraag. Hierdoor zullen zij eerder op zoek gaan naar een bevestigend antwoord dan naar een ontkennend antwoord. Hierdoor worden conclusies verkeerd geïnterpreteerd.
-­‐ Prosecutor’s fallacy: redeneerfout waarbij dingen verwisseld worden. Voorwaarden worden omgekeerd waardoor de conclusie helemaal fout wordt geinterpreteerd.
Voorbeeld: “een dier heeft 4 poten wanneer het een koe is” vs “een dier is een koe wanneer het 4 poten heeft”.
-­‐ Defense fallacy: prior odds ten onrechte impliciet als zeer klein verondersteld. Bijvoorbeeld de kans is 1 op 16.000. Defense draagt dan aan dat de kans dat de verdachte dit spoor achterliet 1 op 16.000 is. Hierdoor wordt verondersteld dat a priori alle 16 miljoen mensen in Nederland met dezelfde waarschijnlijkheid het spoor hebben kunnen achtergelaten terwijl dit helemaal niet zo is. Sommige mensen kan je bijvoorbeeld vrijwel direct met zekerheid uitsluiten. Die kansrekening klopt niet.

Question 53

Evett – towards a uniform framework for reporting opinions in forensic science casework.

Answer 53

Bayesiaans rapporteren is een gevestigde aanpak binnen de forensische wetenschap. Het wordt gebruikt om deskundige rapporten te presenteren aan de rechtbank. Bewijskracht wordt aangeduid met de term ‘supports’. De likelihood ratio geeft weg aan een uniforme standaard voor het rapporteren van de bewijskracht in de wetenschap en in alle talen en disciplines.
Uniformiteit werd al eerder naar gestreefd door middel van een set vakwoorden. Hierdoor kan er effectief worden gecommuniceerd met leken. Daarnaast wordt communicatie tussen forensische wetenschappers van verschillende disciplines en talen gefaciliteerd. Het stabiliseert de grondslagen van de wetenschap.

Starzecpyzel casus: ging om handschrift onderzoek en de bewijskracht daarvan. Kwam weer een discussie over of het wetenschappelijk was of niet ‘is it a science’ of een specialiteit. De American Board of Forensic Document Examiners heeft gestandaardiseerde terminologie samengesteld voor het rapporteren van conclusies zoals ‘strong probability’ of ‘probable’. Faal en niet scientific!
Opinions of moral certainty
Dit is een soort opinie waarbij een deskundige een categorische mening geeft dat twee entiteiten dezelfde bron hebben. De zekerheid van een vingerprint identificatie vereist een leap of faith. Dit proces kan niet beschreven worden in een logisch kader, er is niets wetenschappelijks aan.
Woorden als ‘probability, likely, chance en odds’ worden vaak gebruikt in de rechtszaal wanneer het om bevestigend bewijs gaat. Dit terwijl een groot deel van de forensische wetenschappers eigenlijk geen training hebben gehad in de betekenis van probability. Wat is probability?

-­‐ Probability is conditional: kansverhoudingen hangen af van veel verschillende dingen, daarom zijn ze geconditioneerd door wat men al weet of aannames.
-­‐ Probability is personal: kansverhoudingen zijn persoonlijk omdat verschillende mensen kennis hebben van verschillende dingen en daarom ook verschillende assumpties maken.
Principles of statement writing
De Bayesiaanse visie op forensische conclusies komt met 3 principes die moeten bepalen hoe we denken over bewijs en hoe we het presenteren aan de jury:
1. Interpretatie van bewijs vindt plaats binnen een kader van omstandigheden. Het bewijs dient altijd bekeken te worden binnen het kader van al het andere wat bekend is. De interpretatie van de deskundige dient altijd up to date te zijn aangezien de omstandigheden tijdens de zaak voortdurend veranderen.
2. Om bewijs te interpreteren is het noodzakelijk om ten minste twee hypothesen te overwegen. Het is niet logisch om andere scenario’s niet te overwegen. De keuze van hypothesen is afhankelijk van bepaalde factoren; wat de verdediging beweerd, wat de verdachte verklaart, het incident en de arrestatie en de inhoud van de deskundige haar expertise.
3. Het is noodzakelijk voor een wetenschapper om de probabilities van het bewijs te overwegen gegeven de hypothesen.

Question 54

Saks & Koehler (2005) – coming paradigm shift in Identification science

Answer 54

De traditionele forensische identificatie wetenschap verschuift steeds meer vanwege juridische en wetenschappelijke krachten. De aannames van uniciteit die ten grondslag staan van dit vakgebied wordt verzwakt door bewijs van errors en rechtsdwalingen.
Veranderingen in de wet met betrekking tot de toelaatbaarheid van deskundig bewijs in de rechtszaal en de opkomst van DNA typen waar steeds meer sprake kan zijn van een ‘gedeelde identiteit’ dringen deze verschuiving naar een nieuw wetenschappelijk paradigma aan.
Forensische individualisatie deskundigen vergelijken paren van sporen en getuigen in de rechtbank dat degene die het ene spoor heeft gemaakt/achtergelaten ook verantwoordelijk is voor het andere. Tegenwoordig worden er steeds meer fouten gemaakt die leiden tot ernstige gevolgen, namelijk het detineren van onschuldigen. Hierdoor worden de grondslagen van dit vakgebied steeds meer in twijfel getrokken.
-­‐ Uitgangspunt: twee ogenschijnlijk gelijke sporen moeten geproduceerd zijn door hetzelfde voorwerp.
Het doel van de forensische wetenschappers is het uitsluiten van al het andere in de wereld en het spoor toe te kunnen rekenen tot 1 object of persoon. Dit kunnen ze alleen doen door aan te nemen dat sporen uniek zijn. Volgens deze aanname zijn sporen geproduceerd door verschillende mensen of objecten verschillend.
Er is nu sprake van een prescience maar dit zal verschuiven naar een empirisch gebaseerde science.
-­‐ Het is een statistisch gebaseerde aanpak met een populatie genetische theorie en empirische toetsen.
4 krachten die de verschuiving ondersteunen:
1. DNA typing: ontdekking van vele rechtsdwalingen
2. DNA typing: model voor een wetenschappelijk gebaseerde identificatie wetenschap
3. Veranderingen in juridische toelaatbaarheidsstandaarden voor deskundige getuige.
4. Onderzoeken naar de error rates in de forensische wetenschap
(1) Rechtsdwalingen: Er worden steeds meer veroordelingen teruggedraaid door DNA analyse van plaats delicten die nog niet waren getest tijdens de zaak. De tweede meest voorkomende fout die voor rechtsdwalingen zorgt is foutieve deskundige getuigenissen (63%). Deskundigen leggen vaak misleidende of frauderende getuigenissen af.
(2) DNA typing kent drie belangrijke aspecten, namelijk een stabiele structuur gebaseerd op wetenschappelijke disciplines, rechtbank en wetenschappers weren foutieve technologie en kent een uitgebreide database met probabilistische matches. In de jaren 80 werden bij de opkomst van DNA ook meteen de beperkingen uitgelegd. Een van de sterkste kenmerken van DNA typing is dat het gebaseerd is op de genetische samenstelling van de populatie en empirische toetsing. Een goede oplossing voor errors: blind tests.
(3) Frye toets: in de zaak Frye vs US (1923) is bepaald dat een deskundige moet voldoen aan bepaalde eisen waaronder de acceptatie in zijn vakgebied. Zestig jaar later werd de wet veranderd in de Daubert zaak. Om toelaatbaar te zijn moest er een wetenschappelijke basis kunnen worden aangetoond voor het bewijs. Drempel verhoging voor expertise met gebrek aan wetenschappelijke achtergrond.
(4) Er is belachelijk weinig onderzoek gedaan over de betrouwbaarheid van veel wetenschap dat gebruikt wordt in de rechtszaal. Deskundigen nemen altijd afstand van

kritiek en beweren dat hun wetenschap geen fouten bevat. Voorbeeld zaak: Madrid aanslag. Er is veel meer onderzoek nodig naar de betrouwbaarheid van deze methoden.

Samenvatting rechtspsychologie: Forensische deskundigen werden vaak opgeroepen om onderzoek te doen in verschillende zaken. Dit onderzoek werd bijna nooit uitgesloten als bewijs in een zaak. De betrouwbaarheid van het rapport en van de expert zelf werd nooit betwist. Tegenwoordig trekt de media alles in twijfel en rapporteren ze vaak over fouten in forensische onderzoeken. In de traditionele forensische individualiseringswetenschap geldt
elke ‘mark’ maar door 1 persoon gemaakt kan worden (1/±7 miljard) → uniekheid veronderstelling.
Een rechtelijke dwaling kan het gevolg zijn van vele oorzaken. In een onderzoek naar 86 rechtelijke dwalingen bleek, na fouten door ooggetuigen, dat fouten in forensisch onderzoek de tweede meest voorkomende oorzaak was met 63%. Ook is gebleken dat valse getuigenissen voornamelijk van forensische experts komen.
De wet is veranderd. In de zaak Frye vs. US is bepaald dat een deskundige moet voldoen aan bepaalde eisen waaronder de acceptatie in zijn vakgebied (Frye test). In 1993 heeft de Supreme court een nieuwe standaard bepaald voor toelaatbaar bewijs. Er moet een wetenschappelijke basis (foundation) kunnen worden aangetoond voor het bewijs. De expertise is daardoor minder relevant geworden, zolang er een wetenschappelijke grond is voor de beweringen (empirisch getest).

Toekomst: Er zouden meer experimenten moeten komen om foutmarges te ontdekken over hun wetenschap. Met meer kennis kunnen nieuwe methoden worden ontdekt en kan dit toegepast worden op individuele cases -­‐> beter rechtssysteem. Het idee van uniciteit en perfectie moet vervangen worden door een meer verdedigbare en probabilistische basis.

Question 55

Berger – evidence evaluation, response to court of appeal judgment R v T

Answer 55

De rechtbank kwam tot het standpunt dat likelihood ratios niet gebruikt mogen worden wanneer het gaat om een mening waar statistische data die beschikbaar is onzeker en incompleet is. Het ging in deze zaak om voetsporen  kwam het voetspoor van een specifieke schoen af?
-­‐ Rechtbank; er was niet voldoende data beschikbaar om een evaluatieve mening te vormen over het spoor. Er werd namelijk een mathematische probabiliteit gebaseerd op data waarbij dat niet mogelijk was.
Evaluaties van bewijs maken niet alleen gebruik van LR maar ook van principes die gebaseerd zijn op logica. Als wetenschappers LR negeren, dan negeren ze een centraal element van de logische structuur.

De deskundige-­‐evaluatie moet gebaseerd zijn op drie principes:
1. Interpretatie moet plaatsvinden binnen een kader van omstandigheden (context)
2. Het is belangrijk voor de deskundige om de observaties in het licht van zowel de aanklager als de verdediging te bekijken.
3. Het is belangrijk voor de deskundige om de waarschijnlijkheid van de observaties zowel onder H1 als H2 te overwegen.
 Bayes theorema.
Rechters moeten rekening houden met de volgende vragen:
1. Hoe waarschijnlijk is het bewijs onder H1?
2. Hoe waarschijnlijk is het bewijs onder H2?
3. In welke van de bovenstaande cases is het bewijs aannemelijker?
-­‐ Aleatoire waarschijnlijkheid: zoals het tossen van een munt. Dit ontstaat in situaties waar onzekerheid wordt verkregen door de willekeur van de voorwaarden. Het is objectief. DNA match sample is aleatoir.
-­‐ Epistemologische waarschijnlijkheid: onzekerheid ontstaat enkel door de limiet van kennis  hangt af van menselijk oordeel en is dus subjectief. Handschrift is epistemologisch.
In de R v T zaak werd gesteld dat een database van 8122 schoenen te klein zou zijn omdat er per jaar 42 miljoen schoenen verkocht worden. Deze stelling is echter onzin omdat niet alle schoenen mee zouden moeten tellen in deze overweging  schoenen van kinderen, babyschoenen, naaldhakken zijn allemaal niet relevant voor dit onderzoek. De conclusie is dat waarschijnlijkheden worden aangewezen en worden minder berekend. Er moet voorzicht worden omgegaan met de data die beschikbaar is en er moet goed worden gekeken naar de beperkingen en representativiteit van de data.
De rechtbank is alleen tevreden met LR die op een wiskundige methoden verkregen zijn – het moet uit een berekening ontstaan. Transparantie bij berekeningen is relevant.
“could have” is een slechte schaal. Het betekent pas iets wanneer men vergelijkingen gaat maken. Could have hangt geen gewicht aan het gevonden bewijs. Het leidt er zelfs toe dat er disproportioneel veel waarde aan bewijs werd gehecht, maar er werd uiteindelijk weinig duidelijk.

Amerika loopt achter met Bayesiaans rapporteren. De theorie geeft de deskundige niet het recht om cijfers te verzinnen maar de plicht om zeker te stellen dat waarschijnlijkheden voldoen aan de wet van probabiliteiten. Het gaat om het gevaar dat R v T gezien zal worden als voorschrift om Bayesiaans aanpak bij wetenschappelijk bewijs ook niet te gebruiken.

Question 56

Dror (2006) – Context renders experts vulnerable for error

Answer 56

In dit experiment is er gekeken naar de invloed van context op het oordeel van deskundigen. Er werden vingerafdrukken getoond aan de deskundigen, deze beweerden dat het een positieve match was. Vervolgens zijn diezelfde afdrukken getoond aan dezelfde deskundige, alleen deze keer met de informatie/context dat het ging om niet-­‐match. Door het geven van deze context veranderden de deskundigen van oordeel
 confirmation bias.
Om een goed deskundig oordeel te kunnen vellen is het van uiterst belang dat de wetenschapper betrouwbaar en objectief blijft. Dit kan door
zichzelf te distantiëren van contextuele informatie die zijn vermogen om de relevante informatie te evalueren, onderzoeken en beoordelen kan beïnvloeden. Voorbeeld: terrorisme brengt veel contextuele invloed met zich mee – Islamophobia. In de Madrid zaak werd onterecht een Amerikaanse moslim aangemerkt als de dader. Dit werd meerdere malen bevestigd door meerdere deskundigen.
Dit onderzoek toont dus aan hoe makkelijk het is om de zekerheid van een match aan te tasten door de deskundige meer informatie te geven. In andere onderzoeken zijn soortgelijke conclusies gekomen, maar die onderzoeken waren in een lab setting en de onderzochte populatie waren geen deskundigen. Dit onderzoek wist baan te breken door het in een real world setting te doen waarbij de onderzochte populatie bestond uit 5 deskundigen met gemiddeld 17 jaar ervaring. Waar zij eerst zo zeker waren over de match, waren ze dat ook met de contextuele informatie dat het geen match was. Er was 1 onderzoeker die bleef bij zijn eerste standpunt, namelijk dat het een match was, en 1 onderzoeker kon niet beslissen of het een match of niet was vanwege ‘insufficient information’. Mogelijke oorzaken: emotionele context, druk, groupthink, bias, hopen en verwachtingen. Kwetsbaarheden kunnen worden aangepakt door deskundigen beter te selecteren en screenen, meer training, professionele ontwikkeling.

Question 57

Faigman (2002) – is science different for lawyers?

Answer 57

Decaan van law school: “vingerafdruk deskundigen kunnen niet getuigen dat een latente afdruk gevonden op een PD ‘matched’ met hetgeen van de verdachte”. Niemand heeft ooit echt onderzoek gedaan naar de betrouwbaarheid van deze techniek. In zaak Daubert v

Merrell Dow (besproken in werkcollege, lang interview) heeft de supreme court bepaald dat rechters, als gatekeepers, moeten verzekeren dat het aangeboden wetenschappelijk bewijs valide en betrouwbaar is. Volgens judge Pollak is vingerafdruk onderzoek geen wetenschap maar een specialisatie, en behoeft het daarvoor niet te voldoen aan de hoge normen.
Aan welke criteria moeten deskundigen eigenlijk voldoen in de rechtszaal? Er is geen eenduidig antwoord omdat deskundigen heel erg kunnen variëren in functie. In de Daubert zaak werden 4 criteria opgezet om de betrouwbaarheid van een deskundige opinie te beoordelen:
1. Is de opinie toetsbaar en is het getoetst?
2. Is de error rate geassocieerd met de gebruikte technieken en opinie acceptabel?
3. Is de grondslag voor de opinie beoordeeld door peers en zijn deze resultaten gepubliceerd?
4. Wordt het geaccepteerd door wetenschappers in desbetreffende
deskundigegebied?
 Vingerafdruk onderzoek is niet behoorlijk getoetst, de error rates zijn onbekend, er is geen onderzoek naar gedaan noch peer review gepubliceerd en het werd alleen geaccepteerd in een groep van gelijkdenkende deskundigen die allemaal in de fingerprinting business zitten. Rechter Pollak trekt niet in twijfel dat vingerafdrukken uniek zijn. Doordat vingerafdruk niet als een echte wetenschap wordt gezien door veel rechters, maar slechts een specialiteit is de drempel erg laag voor wat toegestaan wordt in de rechtbank.

Het is een gebied dat niet is getoetst maar algemeen wordt geaccepteerd. Omdat het niet is getoetst is er ook geen hard bewijs dat de methode niet betrouwbaar zou zijn. Het zou daarom onredelijk zijn om de methode als onbetrouwbaar te bestempelen. Rechters die tegen vingerafdruk onderzoek zijn hebben tot op heden ook geen vervanger voor kunnen stellen. Wetenschap een proces of methode waarbij feitelijke stellingen of voorspellingen over de wereld worden ontwikkeld, getoetst, geëvalueerd, vervangen, verworpen of geaccepteerd worden. Deskundigen zijn gespecialiseerd in een gebied dat is gebaseerd op de wetenschap of op basis van jarenlange ervaring. Wie stelt de grens vast voor de toelaatbaarheid tot de rechtbank? Deze vraag hangt af van beleid en daarbij twee specifieke factoren:
1. Moeilijkheidsgraad van het bestudeerde fenomeen
2. De legal stakes in de zaak waarin de gespecialiseerde kennis op toegepast wordt Dit vakgebied is wellicht niet heel erg moeilijk maar zeer ontwikkelt en het veranderd nog steeds. Tegenwoordig komen er steeds moeilijkere hypothesen aan bod waardoor het ook vereist dat het onderzoeksvermogen en middelen om het te bestuderen verhoogd worden. Vingerafdruk onderzoek wordt gebruikt in miljoenen zaken, sommige triviaal maar in een x aantal gevallen gaat het om leven of dood. De kosten in een zaak zouden zwaar moeten wegen aan de verwachtingen van bewijs.
 Er moet een betere brug worden gebouwd tussen de juridische en wetenschappelijke maatschappij.
De Daubert zaak zorgde voor een wetenschappelijke revolutie in het recht/de wetten.

Question 58

Kennedy (2003)-­‐ forensic science, oxymoron?

Answer 58

Vingerafdruk onderzoek wordt veel gebruikt in rechtszaken wereldwijd, maar bij Daubert zaak kwam daar verandering in. Rechter Pollak besloot dat een deskundige niet kon getuigen dat de afdrukken op het plaats delict matched met dat van de verdachte. Door de

“Daubert normen” was de juridische wereld op z’n kop. De Supreme Court heeft criteria vastgelegd:
* Peer review
* Error rate
* Adequate testing
* Regular standards and techniques
* General acceptance.
Het probleem: vingerafrukken zijn niet onbetrouwbaar, maar de betrouwbaarheid van deze methode is nog niet vastgesteld door toetsing.
Ander probleem: het gebruik van haar of ballistische rapporten bij forensisch onderzoek wordt vaak overdreven in de rechtbank tegenover de jury.
Openbare ministeries zijn nog laks geweest in het aanpassen van wetenschappelijke procedures en schieten in de verdediging bij de aanval over hun huidige praktijken. Maar zou een betrouwbaarheidstest dit ook echt aanpassen? Of zal het onderzoek aan dovemans over vallen? Er was eerder een onderzoek naar leugendetectoren, uit dat onderzoek is gebleken dat deze methode gebrekkig was maar dit onderzoek werd genegeerd.
Veiligheid en rechtvaardigheid zouden vergroot worden door een meer wetenschappelijke en betrouwbare technologie voor het analyseren van delicten.

Question 59

Houck (2006) – CSI: reality

Answer 59

Forensische wetenschap is gecodificeerd als een beroep in de vroege 20ste eeuw. Met de opkomst van DNA analyse is de wetenschap werkelijk ontpopt in de jaren 90. Tegenwoordig is forensische wetenschap zo populair, voornamelijk door tv series. Het gat tussen publieke perceptie en de werkelijkheid is echter heel erg groot. Zo is er een ‘CSI effect’ ontstaan: er wordt onredelijk veel verwacht van fysiek bewijs in rechtszaken. Of het CSI effect daadwerkelijk een meetbare invloed heeft gehad op het gedrag in de rechtbank is nog niet bekend. Het heeft wel degelijk een invloed gehad op de handelingen van de politie die nu in toenemende mate steeds meer fysiek bewijs veilig willen stellen. Ook zijn er meer forensische studenten dan ooit tevoren en is er een overvloed van werk in de laboratoria.
Op welke manier wordt de jury beïnvloedt in de rechtszaal door het CSI effect ontwikkeld buiten de zaal? Er heeft een gedragsverandering plaatsgevonden bij de jury; advocaten laten weten dat de jury tegenwoordig verwacht dat er bij alle zaken DNA bewijs aan te pas komt. Ze verwachten het onrealistisch beeld dat geschept wordt op tv. Volgens de rechter leert de tv men hoe DNA bewijs werkt maar niet wanneer het gebruikt moet worden – in sommige gevallen is het simpelweg niet noodzakelijk. Vaak wordt het gebrek aan DNA bewijs gezien als reden om mensen vrij te spreken terwijl er wel genoeg ander bewijs was. Sommigen erkennen het probleem van het CSI-­‐effect niet; sommige rechters zeggen dat het een illusie is, ze hebben zelf geen ervaring met juryleden die meer verwachten.
 TV zorgt voor een vertekend beeld van de forensische wetenschap.
-­‐ Zo zouden er in de serie bijvoorbeeld agenten/detectives/forensische wetenschappers zijn… dit beroep bestaat niet en zou ook niet mogen bestaan. Dit zijn compleet verschillende beroepen die allemaal verschillende kennis vereisen. Ook runnen laboratoria niet alle analyses vanwege kosten, zeldzaamheid of gebrek aan specialisatie. Deze fictionele programma’s verzinnen ook nog eens veel forensisch technieken; 40% vd analyses bestaan helemaal niet.

Ondanks het vertekend beeld kent de forensische wetenschap wel veel geavanceerde technologieën. Waar eerst een groot deel materie nodig was om een analyse uit te voeren kan dat tegenwoordig met veel minder. Door politieke, sociale en professionele druk gebaseerd op onrealistische verwachtingen gaan agenten steeds meer sporen verzamelen voor analyse waardoor de laboratoria vol staan. Er zijn te weinig deskundigen voor het hoeveelheid werk en er is te weinig ruimte voor opslag.
Pluspunt van groeiende interesse in forensics: meer studenten wereldwijd en vrouwen nu niet meer ondervertegenwoordigd. Grootste pluspunt is groeiende investering in de forensische onderzoeken.

Question 60

Schweitzer&Saks (2007) – The CSI effect, popular fiction about forensics

Answer 60

Het CSI-­‐effect heeft invloed op rechtszaken:
-­‐ Doordat van de aanklagers nu onterecht wordt verwacht dat ze met een bepaald niveau van forensische wetenschap komen dan eigenlijk kan worden geleverd.
-­‐ Van de verdediging wordt ook een overschatting gemaakt mbt hun capabiliteit en betrouwbaarheid van forensische wetenschap.
Uit onderzoek is gebleken dat CSI-­‐kijkers kritischer waren bij het bekijken van het forensische bewijs ten opzichte van de mensen die niet naar CSI keken. Ook waren zij zekerder van hun zaak bij het veroordelen dan mensen die niet naar CSI keken.
Doordat men tegenwoordig zoveel verwacht van forensisch bewijs zijn juryleden in rechtszaken heel vaak teleurgesteld met wat ze voorgeschoteld krijgen. Het bewijs is volgens hen veel te weinig of niet indrukwekkend. Een ander probleem is dat het CSI-­‐effect ervoor heeft gezorgd dat men de effectiviteit en accuraatheid van de wetenschap overschat, want zo is het in werkelijkheid niet.
 Dit kan in het voordeel werken van de aanklager of in het voordeel van de verdediging.
Tegenwoordig zijn er veel critici die beweren dat er weinig wetenschappelijks is aan de forensische wetenschap. De hoeveelheid fouten in de forensische wetenschap is een van de hoofdoorzaken van rechtsdwalingen. De ‘wetenschap’ wordt in werkelijkheid steeds meer in twijfel getrokken, terwijl dat in de tv-­‐wereld juist in de tegenovergestelde richting verschuift  PARADOX.
Het CSI effect is een geaccepteerd werkelijkheid geworden doordat het steeds wordt teruggebracht in de media, maar er is niet echt hard bewijs voor gevonden door middel van empirische toetsing.
In deze studie is er gebruik gemaakt van een transcript van een rechtszaak. Forensische wetenschappers hebben in deze denkbeeldige zaak microscopische analyse uitgevoerd van een gevonden haar en dat van de verdachte; het kwam overeen. Dit was het enige forensische bewijs, werd voorgelegd aan 48 universitaire studenten. Uit dit onderzoek is gebleken dat respondenten die forensische series bekeken zichzelf hoger inschatten wat betreft kennis. Verder waren zij ook kritischer over de geloofwaardigheid van het bewijs en waren zij zekerder over hun oordeel.
 Conclusie: mensen die naar CSI-­‐programma’s keken bevestigden het CSI effect, namelijk dat ze hogere verwachtingen hebben van het bewijs dat wordt aangedragen in de rechtbank.

Vaak werd er weinig verschil gevonden dus het uiteindelijke oordeel van de juryleden, dit houdt in dat het CSI effect niet zo makkelijk veroordelingen kan veranderen als wordt geclaimd.

Question 61

Dror&Charlton – why experts make errors

Answer 61

In dit onderzoek zijn deskundigen getest op het individualiseren van vingerafdrukken. De helft van de afdrukken waren eerder beoordeeld als individualisaties en de andere helft als non-­‐match (exclusies). Dezelfde afdrukken werden later gepresenteerd aan dezelfde deskundigen maar ditmaal met contextuele informatie. Het resultaat was dat 2/3 van de deskundigen inconsistent waren met hun oordelen. Deze bevindingen worden besproken in het licht van psychologische en cognitieve kwetsbaarheden.
Een deskundige moet niet alleen over kennis beschikken maar ook over het vermogen om te kunnen beoordelen, evalueren en interpreteren om zo tot een correct beslissing te komen. Dit betekent echter niet dat het in de werkelijkheid altijd vlekkeloos verloopt. Er zijn drie soorten errors:
1. Human error:
a. Intentional: fraude activiteiten, deskundigen liegen bij het rapporteren bijvoorbeeld.
b. Negligent: deskundigen werken niet nauwkeurig en letten niet op
c. Competency: deskundigen zijn niet competent, hebben de vaardigheden niet door bijvoorbeeld slechte training, cognitieve achterstand, verslechterde ogen.
2. Instrumentation and technological error: falen en stukgaan van instrumenten en technologie. Deze fouten zijn zeldzaam bij vingerafdrukken omdat dat toch voornamelijk van het oog afhangt.
3. Fundamental methodological factors: methodologische fouten hebben te maken met de technologie, gebruikte instrumenten en metingen. Bijvoorbeeld als het AFIS systeem niet werkt als gevolg van een fout in de algoritme. Dit zijn dus de fouten die niet per se toe te schrijven zijn aan de betrokken deskundige.
 Fouten kan je vaak maar zeker niet altijd indelen in slechts 1 categorie. In de forensische wetenschap lopen deskundigen en technologie vaak door elkaar waardoor een fout in beide categorieën zou kunnen vallen.
Psychologische en cognitieve fouten komen voort uit de manier waarop het brein informatie verwerkt en keuzes maakt. Het is belangrijk om inzicht te krijgen in de bron van fouten, maar kan ook implicaties met zich meebrengen namelijk dat mensen defensief reageren erop, het is niet geheel noodzakelijk omdat er ruimte voor is in de rechtszaal en men bekijkt ze misschien wel maar past beleid niet aan. Het is verder ook moeilijk om te bestuderen in een real world setting wat wel noodzakelijk is want als mensen weten dat ze bestudeerd worden, veranderen ze van gedrag.
In dit experiment is zijn de deskundigen gevoed door subtiele context; ‘verdachte zat vast tijdens delict’ zou dus betekenen dat het een non-­‐match moet zijn, ‘verdachte heeft bekent’ zou leiden tot individualisatie. Uit dit onderzoek is gebleken dat 2/3 van de 6 participanten inconsistent waren in hun beoordeling. Vingerafdruk deskundigen zijn kwetsbaar voor biasing informatie. Hiermee is bewezen dat contextuele informatie niet extreem en

expliciet hoeft te zijn om het oordeel van de deskundige te kunnen beoordelen. Ook waren er deskundigen die inconsistent waren zonder context! Hoe komt dit? Meer onderzoek nodig naar dit punt. 100% objectiviteit is onmogelijk maar er is een potentieel voor hoge niveaus objectiviteit. Deskundigen, als mensen, zijn vatbaar voor fouten maar met de juiste onderzoeken en systematische applicatie is het mogelijk om deze fouten te minimaliseren.

Question 62

Berger, Stoel et al (2013) – minimizing contextual basis in forensics

Answer 62

Subjectief impliceert niet dat iets onbetrouwbaar is en niet valide, maar het risico voor vatbaarheid voor externe factoren verhoogt naarmate men subjectiever is. Forensische wetenschap moet het bestaan van contextuele bias erkennen en de effecten daarvan minimaliseren door goede trainingen en gepaste methoden en procedures te ontwikkelen.
Auteurs benadrukken belang van zaak gerelateerde informatie, maar stellen dat het belangrijk is dat een deskundige zijn oordeel alleen baseert op domein-­‐relevante informatie. In dit onderzoek zullen de onderzoekers gebruik maken van context management waarbij er verschillende niveaus van contextuele informatie gebruikt zal worden  minimaliseren effecten van domein-­‐irrelevante informatie en de rol van domein-­‐relevante informatie maximaliseren.
Bottom-­‐up informatieverwerking: Informatie bereikt het cognitief systeem door middel van onze zintuigen. Het gaat hierbij om super veel informatie en dit kan niet allemaal verwerkt worden.
Top-­‐down informatieverwerking: resulteert vaak in betere prestaties (betere beslissingen en handelingen). Gebruikt cognitieve mechanismen om het brein effectief grote hoeveelheden informatie op te laten slaan – selectieve aandacht, chunking en automatisering.
-­‐ Beperking: door de selectiviteit van dit proces gaat veel informatie verloren.
Potentiele kwetsbaarheden zijn beperkte flexibiliteit, verminderde controle, negeren belangrijke informatie, tunnelvisie en bias.
Er zijn drie algemene soorten errors in de forensische wetenschap:
1. Ethische schendingen: regels worden genegeerd en expres fouten gemaakt (intentional)
2. Eerlijke fouten: door gebrek aan training (competency error)
3. Biased oversight: door vooroordeel wordt niet verder gekeken (negligent error)

Niveaus contextuele informatie
Contextuele informatie kan in verschillende vormen komen. Door contextuele informatie te overwegen komen analisten eerder tot conclusies die corresponderen met hetgeen wat gebeurd is in de zaak. Ze ondermijnen het vermogen achter de waarheid te komen en daardoor wordt er fout veroordeeld  criminalist paradox: Door zichzelf te forceren om het ‘goed’ te hebben verhogen ze de kans dat het strafrechtssysteem het fout heeft.

De niveaus van contextuele informatie worden gebaseerd op de afstand.
Niveau 1: het spoor
Bevat contextuele informatie dat hoort bij het spoor en niet makkelijk daarvan los te koppelen is. De informatie komt uit de (fysieke) kenmerken van het spoor die niet relevant zijn voor de deskundige (op dat moment). Vb: handschrift
deskundige die zich moet richten op het handschrift alleen maar in plaats daarvan beïnvloed wordt door hetgeen wat geschreven is.
Niveau 2: referentiemateriaal
Wanneer een spoor tegelijk wordt geanalyseerd als het referentiemateriaal, wordt de perceptie en keuze van de kenmerken van het materiaal afhankelijk van wat de expert heeft gezien in het referentiemateriaal. De deskundige ziet dan meteen dingen in het spoor die er misschien helemaal niet zijn omdat hij referentiemateriaal al heeft gezien. Vb: monster van verdachte’s DNA heeft piek in zijn locus bij analyse, dan ziet de deskundige in de analyse van het spoor mogelijk ook een piek in diezelfde locus.
Niveau 3: zaak gerelateerde informatie
Het gaat hierbij om alle informatie dat ook maar iets te maken heeft met de zaak. Meestal moet een deskundige van tevoren praten met iemand die iets van de zaak af weet zoals advocaten of politieagenten. Soms wordt bewijs ook gestuurd met een proces-­‐verbaal.
Niveau 4: Base-­‐rate informatie
Het gaat hierbij om informatie dat specifiek geldt voor het vakgebied/discipline, het kan een verwachting creëren over de uitkomst voordat het onderzoek überhaupt is begonnen. Vb: doordat de politie het werk doet om bewijs te verzamelen zal veel bewijs dat geanalyseerd moet worden door de forensische deskundigen gaan om belastend bewijs. Hierdoor is er een hoge base rate voor beschuldigingen. De deskundige kan het onderzoek ingaan met de gedachte dat het bewijs belastend is en daardoor ontlastend bewijs over het hoofd zien.
Hoe moet je omgaan met contextuele informatie per niveau?

Niveau 1 context management
Moeilijk te managen. Domein-­‐irrelevantie informatie dient verwijderd te worden, hoewel dit ook zou kunnen leiden tot het weggooien van belangrijke informatie. Vb: voor

handschrift deskundige alleen woorden laten zien die niet betekenisvol zijn, woorden digitaal weghalen.

Niveau 2 context management
Deskundigen moeten blind het onderzoek ingaan, referentiemateriaal mag niet van tevoren of tijdens het analyseren van het spoor worden ingezien. Dit kan door middel van sequential unmasking: eerst het spoor, dan het referentiemateriaal, en daarna vergelijken. Dit kan echter alleen gebruikt worden voor bepaalde typen bewijs, namelijk bewijs waarbij het mogelijk is om het spoor te analyseren zonder dat het referentiemateriaal bekend is zoals bijvoorbeeld haar analyse.
Niveau 3 context management
Optimaliseren van de informatiestroom; minimaliseren van irrelevante informatie en maximaliseren van relevante informatie.

Niveau 4 context management
Toevoegen van neppe zaken kan een oplossing zijn om het effect van base rate informatie te controleren. Dit is echter niet praktisch omdat het creëren van realistische zaken moeilijk is en omdat er al heel veel zaken

Question 63

Hoofdstuk 1: Introduction.

Answer 63

Hoofdstuk 1: Introduction.
Forensisch wetenschappelijk bewijs kan helpen om het volgende vast te stellen: dat een persoon op een gegeven moment op een bepaalde plaats was, dat een persoon een bepaalde activiteit heeft uitgevoerd, dat iets was gedaan bij een bepaald instrument en de relatie tussen twee mensen.

Traditioneel gezien zijn er verschillende ideeën voorgesteld als principes voor de forensische wetenschap. Dit zijn er traditioneel gezien drie:
1. Locard’s principle: Een dader laat sporen achter op de plaats delict of draagt sporen van de plaats delict met zich mee. Locard deed onderzoek naar sporen van het slachtoffer of plaats delict die kunnen worden aangetroffen op de verdachte, en naar sporen van de verdachte die zijn achtergelaten op het slachtoffer dan wel plaats delict.
2. Principle of individuality: Twee objecten kunnen van elkaar te onderscheiden zijn, maar geen objecten zijn identiek. De vraag is of de twee sporen dezelfde bron hebben en hoeveel onze observatie helpt om de vraag te beantwoorden. Karl Propper veronderstelde dat een wet die als wetenschappelijk kan worden beschouwd, deze mogelijk falsifieerbaar moet zijn, dat wil zeggen: het moet mogelijk zijn, althans in theorie, om een experiment te ontwerpen dat de theorie zou kunnen weerleggen
3. Individualization Principle: Als er genoeg overeenkomsten gezien worden tussen twee objecten om toevalligheden uit te sluiten, dan moeten deze objecten van dezelfde bron komen. De mogelijkheid van toeval kan nooit helemaal worden uitgesloten, er is namelijk geen algemeen criterium mogelijk om het aantal toevalligheden te beslissen die nodig zijn om toevalligheden uit te sluiten.

Bertillon was welbekend door zijn het systeem van antropometrie voor te stellen, die bekend kwam te staan als Bertillonage. Dit betekent simpelweg het meten van mensen. De basis van dit systeem was dat het onwaarschijnlijk zou zijn dat twee mensen dezelfde afmetingen zouden hebben over een hele reeks van kenmerken. Bij deze techniek werd een foto genomen en werd een aantal metingen opgenomen van botkenmerken, waarvan bekend is dat deze niet veranderen na de adolescentie. Deze methoden was langzaam en duur en was zeker niet foutloos (het was namelijk onmogelijk dat verschillende mensen dezelfde metingen zouden doen bij verdachten). Het doel van het systeem was om te bepalen of een persoon dan al niet dezelfde afmetingen zouden hebben als de persoon die eerder was gearresteerd. Het was bij deze methoden niet mogelijk om bewijs te leveren dat iemand op een plaat delict was. Vingerafdrukken verving deze methoden dan ook al snel. Deze methoden was dan ook sneller en gemakkelijker voor identificatie dan antropometrie. Bij deze methoden was het namelijk wel mogelijk om bewijs te leveren dat iemand op de plaats delict was.

Poincaré had drie belangrijke punten van bezwaar op Bertillon’s bewijskracht:
1. Bertillon zat fout omdat hij met zijn methode enkel de waarschijnlijkheid had aangetoond van de kans om de vier overeenkomsten tussen vier onderzochte

kenmerken te verkrijgen. Er waren veel meer kenmerken onderzocht, dus de kans op het vinden van vier overeenkomsten is in werkelijkheid groter dan Bertillon aantoonde.
2. De gebeurtenissen die daadwerkelijk hebben plaatsgevonden, kunnen op voorhand als zeer onwaarschijnlijk worden beschouwd.
3. Inverse probability problem: het verschil tussen het vooraf berekenen van de kans op een effect, en het berekenen na het evenement wat de meest waarschijnlijke oorzaak van een gebeurtenis is.

Het punt dat Poincaré maakt is een belangrijk punt van kritiek op de forensische wetenschap. Rechtbanken houden zich niet bezig met de waarschijnlijkheid dat enige observatie zou plaatsvinden. Ze maken zich zorgen over wat kan worden afgeleid uit het feit dat de waarneming is gedaan. De vraag voor de rechtbank is dan welke gevolgtrekkingen kunnen worden gemaakt met betrekking tot de schuld van de beschuldigde.

Om vanuit een waargenomen gebeurtenis de kans op een oorzaak te kunnen berekenen, hebben we verschillende gegevens nodig:
1. We moeten weten wat voorafgaand aan de gebeurtenis gebeurde, de waarschijnlijkheid van deze oorzaak
2. We moeten voor elke mogelijke oorzaak weten wat de waarschijnlijkheid van de waargenomen gebeurtenis is

Question 64

Hoofdstuk 2: Interpreting Scientific Evidence:

Answer 64

Deskundig wetenschappelijk bewijsmateriaal houdt meestal in dat de forensisch wetenschapper een opmerking maakt over een bepaald aspect van de zaak en op basis van kennis en ervaringen uit het verleden conclusies aan de rechtszaak rapporteert. Het zijn de gemaakte waarnemingen die het bewijs vormen en niet het onderzochte materiaal. De taak van de expert is om te zien welke gevolgtrekkingen wel en niet rechtmatig uit dergelijke observaties kunnen worden getrokken.
De eerste vereiste van enig bewijsmateriaal dat voor de rechter wordt aangeboden, is dat het relevant moet zijn. Om in aanmerking te komen als bewijsmateriaal, moet die het potentieel hebben om een beslissing rationeel te beïnvloeden. Als het bewijsstuk dit niet kan, dan is het waardeloos. Als bewijsmateriaal er niet toe leidt dat we onze probability voor de hypothese veranderen, dan zouden we het normaal gesproken niet beschrijven als bewijsmateriaal voor of tegen. Goed bewijsmateriaal is bewijs dat een substantieel effect heeft op de probability.

Ideaal bewijs is iets dat alleen optreedt/verschijnt tijdens de gebeurtenis waarvan we aan willen tonen dat die waar is, en nooit optreedt/verschijnt tijdens de gebeurtenis waarvan we willen aantonen dat die niet waar is. Dit bewijs is echter onmogelijk om te vinden. In de praktijk komt het erop neer dat goed bewijs iets is dat met grotere waarschijnlijkheid voorkomt tijdens de gebeurtenis waarvan we willen aantonen dat die waar is, dan tijdens de gebeurtenis waarvan we willen aantonen dat die niet waar is.
De bewijswaarde van elk bewijs (probative value) kan op dezelfde manier worden beoordeeld. Een wetenschappelijk testresultaat is een goed bewijs voor een bepaalde hypothese als het veel waarschijnlijker is dan dat de hypothese waar is, dan wanneer de hypothese niet waar is. We zullen dit alleen weten als we het resultaat van de test zowel bij

een aantal gelegenheden hebben gezien als de hypothese waar is, maar ook als de ontkenning van de hypothese waar is. Zelfs wanneer we de waarschijnlijkheid van het resultaat onder beide hypotheses hebben geëvalueerd, weten we alleen nog de sterkte van het bewijsmateriaal ten gunste van een hypothese en niet de waarschijnlijkheid dat de hypothese waar is.

Probability is een rationele maat voor iemands mate van geloof in de waarheid van een propositie gebaseerd op informatie. Een hypothese, propositie of premisse is ofwel waar of vals. Alle probabilities hangen af van de assumpties en informatie gebruikt bij het toewijzen. De informatie die we gebruiken wordt ook wel de conditie of omstandigheid van de probability genoemd. Alle probabilities zijn afhankelijk van het gebruikte (conditionele) bewijs en de achtergrondkennis.

Probabilities nemen waarden in tussen de 0 en 1. Een probability van 0 betekent dat de hypothese niet waar kan zijn en is het zeker dat het onmogelijk is. Een probability van 1 betekent dat de hypothese waar moet zijn. De meeste probabilities vallen tussen deze limieten. Een probability van 0.5 voor een hypothese betekent dat we even (on)zeker zijn dat de hypothese waar is en dat de ontkenning waar is.

Probabilities kunnen worden uitgedrukt in een kans. Om de kans van de probability van een hypothese te bepalen, berekent u de verhouding van de probability tot de probability van de ontkenning ervan en vereenvoudigt u zoveel mogelijk. Dus als volgt:
Kans (odds)= probability
1−probability
Om terug te gaan van Kans naar Probabilities, kan als volgt gedaan worden:
Probability= kans (odds )
1+ kans( odds)

Er moet rekening gehouden worden met twee types of error:
1. False positives: dit lijdt ertoe dat iemand ten onrechte wordt gearresteerd
2. False negative: dit lijdt ertoe dat iemand ten onrechte vrijkomt
In de vroege geschiedenis van de waarschijnlijkheidstheorie deed zich al het probleem voor van de omgekeerde waarschijnlijkheid (problem of inverse probabilities). Dat wil zeggen dat het bewijs het tegenovergestelde effect had. De oplossing voor dit probleem is door Bayes bedacht, later aangevuld door Pierre Simon en Marquis Laplace. Zij hebben de zogenoemde Bayes’ theorem ontwikkeld: Dit veronderstelt dat de waarde van een bewijs in het testen van een bepaalde hypothese tegen een alternatieve hypothese wordt bepaald door de Likelihood Ratio (LR). Deze Likelihood Ratio (LR) is een verhouding van 2 waarschijnlijkheden:
1. De waarschijnlijkheid dat de hypothese waar is
2. De waarschijnlijkheid dat de alternatieve hypothese waar is
Als de Likelihood Ratio meer dan 1 is, dan veronderstelt dat het bewijs in voordeel is van de hypothese. Als de Likelihood ratio onder de 1 is, dan veronderstelt dat het bewijs in het voordeel is van de alternatieve hypothese.
Een theorem is iets dat logisch waar is. Er kan geen twijfel over de waarheid zijn. Bayes Theorem vertelt ons hoe we onze kennis kunnen bijwerken door nieuw bewijsmateriaal op

te nemen. Er wordt begonnen met wat kennis over de hypothese, uitgedrukt als de odds ten voordele van die hypothese. Deze staan bekend als de prior odds. De prior odds (de opdracht zonder het bewijs) moeten worden vermenigvuldigd door de Likelihood Ratio van het nieuwe bewijsmateriaal om tot de posterior odds te komen. De posterior odds zijn de odds voor de hypothese na rekening te houden met het nieuwe bewijsmateriaal. Om een Likelihood ratio te bepalen is het niet nodig om een exact aantal waarschijnlijkheden te hebben.
Prior Odds× Likelihood Ratio=Posterior Odds

Een deskundige kan zich alleen uitspreken over de Likelihood ratio. Dat is daarom ook alles waar hij zich over dient uit te spreken.
Als de Likelihood Ratio groter is dan 1, dan zal het bewijsmateriaal de toewijzing van probability voor verhoging van de hypothese leiden. Als de LR minder is dan 1, dan zal het bewijsmateriaal de toewijzing van probability voor verlaging van de hypothese leiden. Dus, elk bewijsmateriaal dat een LR heeft anders dan 1 is relevant en in principe zal alle relevante informatie gebruikt moeten worden om tot een rationeel toewijzing van de probability van de hypothese te komen.

Het fundamentele punt is dat de probability een hulpmiddel is om de beperkte informatie zo goed mogelijk te gebruiken. Als we alle informatie hadden, dan hoefde we geen gebruik te maken van probabilities. Het heeft daarom geen zin om te zeggen dat we in een bepaalde gevallen probabilities en hun logica niet kunnen gebruiken omdat onze informatie zo beperkt is. De waarde van de LR weerspiegelt de logische evaluatie van de bewijswaarde van de beschikbare informatie; hoe beter de kwaliteit van de beschikbare informatie, des te krachtiger de LR is.

Er wordt gebruik gemaakt van ‘principle of indifference’ en ‘maximum uncertainty’ om prior odds te bepalen. De enige manier waarop deze tot stand kunnen komen om als bewijs gebruikt te worden in de rechtszaal, is door de gerapporteerde posterior odds te negeren en alleengebruik te maken van de impliciete LR in combinatie met de door de rechtbank opgestelde prior odds. De gerapporteerde posterior odds kunnen niet gecombineerd worden met andere informatie uit de zaak en kunnen erg misleidend zijn als de prior odds niet vervangen worden door de eigen opgestelde prior odds. Daarom zou de expert alleen de LR moeten rapporteren, en deze niet opnemen in een ‘eerste mening/uitspraak’ over de zaak.
Als een deskundige getuige de indruk wekt om de probabilities van een hypothese te bepalen, moet worden gevraagd wat de geconstateerde aannames zijn geweest die hebben geleid tot de prior odds en welke bewijswaarde er aan het bewijs in de zaak ten grondslag ligt. De rechtbank moet ook weten hoe aannemelijk het bewijs is onder de omstandigheden van een alternatieve hypothese.

Question 65

Hoofdstuk 3: The Alternative Hypothesis

Answer 65

De forensisch-wetenschappelijke getuige mag niet, en logischerwijs, kan niet vertellen wat de probability is dat er iets is gebeurd, maar moet alleen een LR voor het bewijsmateriaal geven. Het is logisch zinloos om te suggereren dat enig bewijs waarde op zich heeft als

ondersteuning voor een bepaalde hypothese in isolatie. De waarde ervan hangt volledig af van de mate waarin er onderscheid gemaakt kan worden tussen de ene hypothese en de andere.

Lijst met symbolen:
H Een hypothese, die waar of onwaar is
E Evidence, dit dient in de vorm van een duidelijke uitspraak te zijn
P( ) De Probability van de hypothese
I Onder de aanname dat’ of ‘gegeven dat’
P(HIE) De waarschijnlijkheid van H onder de aanname dat E waar is
P(EIH) De waarschijnlijkheid van E onder de aanname dat H waar is

De LR voor een bepaald bewijsstuk om onderscheid te maken tussen twee hypothesen kan worden toegekend door:
Likelihood Ratio = P( E∨H 1)
P( E∨H 2)

Het bepalen van een alternatieve hypothese heeft een zorgvuldige afweging nodig. De verdediging neemt vrijwel altijd de stelling in dat de verdachte het niet gedaan heeft, doorgaans niet op een andere manier gespecificeerd. Dan moet overwogen worden hoe waarschijnlijk het bewijs is als iemand anders dan de verdachte het gedaan heeft. In het verleden werd hiervoor vooral gekeken naar een dader in de algemene populatie. Hiermee wordt gepoogd de LR tot een maximale waarde te brengen. Vaak is het alleen een gedachte achteraf dat men de LR moet wijzigen in het licht van de feiten van de betreffende zaak. Het uitgangspunt voor het bepalen van een alternatieve hypothese zouden de feiten van de zaak en de hypothese van de verdediging moeten zijn.

Er zijn 3 redenen te noemen waarom het wel toegestaan is om ervan uit te gaan dat de dader inde alternatieve hypothese een willekeurige vreemde uit de algehele populatie is, als:
1. Er geen bewijs is dat de dader scheidt van de algehele populatie
2. Er geen verklaring is voor een kenmerk/merk op de beschuldigde/verdachte
3. De test op zo’n manier is ingezet dat de resultaten als onafhankelijk van variaties in subgroepen kunnen worden beschouwd, zoals bij sommige DNA-testmethoden.
Bewijs dient te worden onderbouwd in de vorm van een Likelihood ratio, een deskundige kan geen uitspraak doen over waarschijnlijkheid van een hypothese op basis van 1 item. De LR hangt af van de alternatieve hypothese, welke weer op diens beurt afhangt van de aard van de verdediging of andere informatie die voor handen is.

Hypothesen dienen exclusief (uitsluitend) te zijn; 1 van de 2 is waar, allebei kunnen ze niet gelden. Ze hoeven niet alle mogelijkheden te verantwoorden, zolang we er rekening mee houden dat er alternatieven kunnen zijn. Tot nu toe is alleen Bayes’ theorie besproken als kansberekening voor de LR, maar de kansberekening is ook geldig voor alternatieve hypothesen die geen ontkenning van H1 zijn.

Hoewel hypotheses exclusief moeten zijn, hoeven ze niet uitputtend te zijn; dat wil zeggen dat ze niet alle mogelijkheden hoeven te verantwoorden, zolang we niet vergeten dat er alternatieven zijn

We kunnen twee hypothesen uitputtend maken door voorwaarden toe te passen. Als H1 en H2 uitsluitend en uitputtend zijn, dan zullen hun probabilities aanvullend zijn. Dat wil zeggen, dat ze opgeteld 1 zijn en als de ene waarde afneemt als de andere waarde toeneemt.
Daarom is het relevant H1 te bewijzen, door H2 te weerleggen zoals het eerste deel van de hypothese suggereert.
Als de hypotheses die vergeleken worden niet uitputtend zijn, dan dienen er meer dan twee hypotheses mogelijk te zijn. Daarbij geldt wel dat als de alternatieve hypothese verandert, ook de waarde van het bewijs verandert. Elk bewijs item zorgt ervoor dat de bewijswaarden onderling veranderen (het ene item bewijst meer dan het andere).

Elke veronderstelde alternatieven hypothese heeft corresponderende prior odds die in verhouding staan tot de hypothese van de aanklager (H1) en die kansen dienen meegewogen te worden evenals de LR. Dit leidt tot 3 conclusies:
1. Er zou een redelijke prior waarschijnlijkheid moeten zijn ten gunste van de voorgeschreven hypothese. Dit kan beoordeeld worden op het bewijsmateriaal dat wordt gegeven of geleverd, of vanuit algemene kennis en ervaring.
2. De prior odds die door de nieuwe hypothese worden gesuggereerd, moeten in aanmerking worden genomen, evenals het effect daarvan op de waarde van het bewijs.
3. De verdediging zou niet mogen worden toegestaan om een aantal hypothetische vragen te stellen enkel om een spervuur aan verschillende getallen te veroorzaken, waardoor de jury in twijfel wordt gebracht zodat ze ervan overtuigd raken dat het bewijs onbetrouwbaar is.

Question 66

Hoofdstuk 4: What Questions Can The Expert Deal With

Answer 66

Op wat voor soort propositie kan een forensisch-wetenschapper licht werpen? De forensisch wetenschapper geeft zijn expertise op verschillende levels van The Hierarchy of propositions. De drie belangrijkste levels die onderscheiden worden in The Hierarchy of propositions zijn:
1. Source-level propositions: zijn bezig met de bron van het spoor.
2. Activity-level propositions: zijn bezig met de activiteit waardoor een spoor werd overgedragen. Belangrijk om op te merken is dat in tegenstelling tot hypothesen op source-level propositions, hypotheses op activity-level proposities de interpretatie van de afwezigheid van een spoor mogelijk maken
3. Offence-level propositions: zijn bezig met het gepleegde feit. Hierbij gaat het vaak om juridische kwalificaties.
In elke zaak moet de Officier van Justitie (OvJ) verder gaan in deze hiërarchie van proposities, om overtuigd te worden dat er criminele activiteiten hebben plaatsgevonden, dat de verdachte deze activiteiten uitvoerden en dat het een overtreding is. Wat een forensisch- wetenschapper niet kan doen is een mening geven over de juridische ingrediënten van een misdrijf. Zodoende kan een expert ernaar streven om zijn vaardigheden te verbeteren om de

OvJ te helpen, op voorwaarde dat ze spreken in termen van LR en geen mening geven over schuldgevoelens en schuld. Het doorvoeren van de hiërarchie van proposities vereist meer case-informatie, achtergrondkennis en expertise.

Het is geen misdaad om een spoor achter te laten, wat belangrijk is de activiteit die voorafging van het achterlaten van het spoor. Activity-level proposities spreken meestal niet over een spoor, maar over de criminele activiteit.

Ultimate-issue rule: het is niet de expert zijn bevoegdheid om zijn mening te uiten over een van de kwesties, hetzij de wet of feit, die het hof of een jury moet bepalen. Onder voorbehoud dat de deskundige alleen getuigt over de kracht van het bewijs en niet de kans op een hypothese, zouden deskundigen niet moeten worden ontmoedigd door angst voor de ‘Ultimate issue rule’.

Er blijken 2 angsten te zijn die de regel motiveren:
1. De expert zal de rol overnemen van de advocaat. De expert moet niet gaan proberen de jury te overtuigen, dat is de taak van de advocaat.
2. De expert kan de rol van jury beïnvloeden, dit wordt als reden gegeven om meningen in meerdere gevallen uit te sluiten. Het is zelfs al voldoende om de mening van een deskundige uit te sluiten als er al sprake is van enige beïnvloeding.
a. Een jury kan het deskundige advies in zulke gevallen simpelweg verwerpen.
b. Schuld of aansprakelijkheid hangen vaak af van meerdere resultaten en de expert geeft doorgaans bewijs voor slechts 1 resultaat.
Het knelpunt is dat rechtbanken erop staan dat een getuige-deskundige geen bewijs moet leveren waarbij een juridisch begrip moet worden geïnterpreteerd en toegepast. Wanneer we onderzoeken naar gevallen waarin deskundig bewijs wordt aangevochten op grond van het feit dat het een mening is over het uiteindelijke probleem, zien we dat de problemen vaak worden veroorzaakt doordat de expert bewijs levert in een vorm die op de een of andere manier in strijd is met de analyse die we hebben gepresenteerd in het vorige hoofdstuk.
* Probability of the issue: Als eerste en het meest duidelijke, de expert mag een probability uiten over het probleem.
* Transposing the conditional: Een tweede probleem dat wordt aangetroffen wanneer de expert de rol van de jury lijkt te misbruiken, is dat de expert het voorwaardelijke of
gegeven bewijsmateriaal transponeert zodat de luisteraar wordt misleid.
* Going too far up the hierarchy: de expert kan worden beschuldigd van een of andere manier om de rol van de jury over te nemen als (in een poging om behulpzaam te zijn) ze naar activiteit-niveau proposities gaan, terwijl de jury dit evengoed kan doen
* The expert’s own alternative hypothese: The expert zijn bewijs is gebaseerd op de
hypothetische vraag. Dit zal geen probleem moeten zijn, op de voorwaarde dat de gekozen hypothese vermeld is, er een redelijke prior probability voor de hypothese is en dat de mate waarin de mening op deze veronderstellingen berust.
Wanneer een deskundige iets zegt, moeten we twee vragen stellen: wat is de kans dat deze persoon deze vraag zou beantwoorden als het waar was? En wat is de kans dat deze persoon een antwoord op deze vraag zou geven als een alternatieve propositie waar zou zijn?

De deskundige moet de rechtbank kunnen vertellen welk effect dit bewijs zou moeten hebben bij de besluitvorming van de rechtbank. In andere woorden, zal de deskundige een LR voor het bewijs moeten geven. Dit is niet hetzelfde als het uiten van een mening over de zaken waarop zijn bewijs betrekking heeft. Met andere woorden, een probability geven op een hypothese.

Daarom wordt de ultimate issue rule verdedigd op basis van de volgende redenen:
* De Ultimate issue rule zal betrekking hebben op de juridische categorisering en niet op wetenschappelijke expertise
* Waar het gaat om de vraag of er wel of niet iets is gebeurd, moet de wetenschapper meestal alleen getuigen over de kracht van het wetenschappelijke bewijsmateriaal. Om een mening te uiten over de ultimate issue rule is het aannemen van prior odds

Question 67

Hoofdstuk 5: Explaining The Strenght of Evidence

Answer 67

Hoe moet het effect van wetenschappelijk bewijsmateriaal worden uitgedrukt door een rechter of jury? Dit is een controversieel probleem gebleken. Problemen zijn veroorzaakt door het ontbreken van een mogelijke onderscheiding tussen het gewicht van een bepaald bewijsstuk en de relatie met ander bewijsmateriaal. Ook mag niet worden vergeten dat de waarde van bewijsmateriaal varieert met de hypothesen die worden vergeleken. In dit hoofdstuk we concentreren ons afzonderlijk op het afzonderlijke bewijsstuk.
Een deel van de taak van getuige-deskundigen zou moeten zijn om uit te leggen hoe de rechtbank geholpen wordt door het gegeven bewijsmateriaal. Waarom zou de getuige niet precies aangeven hoeveel het de rechtbank zou moeten helpen? Dit geeft niet alleen de juiste waarde voor het bewijs, maar vertelt de jury wat ermee te doen, terwijl het niet vanzelfsprekend is wat er met een LR moet worden gedaan. Er kan bezwaar worden gemaakt dat dit de jurist vertelt wat hij moet denken of wat hij van het bewijsmateriaal moet maken. Er zijn een aantal redenen waarom dit geen geldig bezwaar is:
* Begeleiding over de kracht van het bewijs valt binnen de expertise van de getuige;
* De deskundige vertelt de jury niet wat zij moeten beslissen maar eenvoudig hoe zij het bewijs moeten interpreteren met rest van de zaak;
* Als andere methoden tot verkeerde interpretaties leiden, minimaliseert een logische
benadering het risico op fouten
De expert zal wellicht nog verder moeten uitleggen wat de LR inhoudt en hoe deze tot stand is gekomen, met name bij kruisverhoor. Het belang van achtergrondinformatie en de veronderstellingen die de expert heeft gemaakt, moet worden uitgelegd zodat andere deskundigen de waarde en geschiktheid van het bewijsmateriaal zelf kunnen beoordelen.
Het logische kader zou de deskundige ook moeten helpen om, in relatie tot de feiten van het geval of in antwoord op hypothetische vragen, uit te leggen waarom de waarde van het bewijs verandert als de alternatieve hypothese wordt gewijzigd.

Een suggestie die is gedaan is dat de deskundige uitlegt wat het effect van de LR is doormiddel van een tabel die het effect laat ziet, startend vanaf verschillende prior odds.
Prior Odds× Likelihood Ratio=Posterior Odds

Prior Odds Likelihood Ratio Posterior Odds
1 to 10 1000 100 to 1
1 to 100 1000 10 to 1
1 to 1000 1000 1 to 1
1 to 10000 1000 1 to 10

Er wordt ook vaak beweerd dat jury’s het bewijs niet in numerieke vorm kunnen begrijpen en dat ze dan de neiging hebben het te negeren; daarom moet in plaats daarvan een bepaalde vorm van woorden worden gebruikt. Rr kunnen risico’s zijn in het gebruik van getallen, maar er zijn ook gevaren bij het gebruik van woorden. Woorden hebben verschillende betekenissen voor verschillende mensen. Uit informele onderzoeken is gebleken dat termen als ‘bijna zeker’ en ‘zeer waarschijnlijk’ verschillende dingen kunnen betekenen voor wetenschappers enerzijds en advocaten en politie anderzijds.

Value of Likelihood
Ratio Weight of evidence,
log LR Verbal equivalent
1 0 No support for either proposition
> 1-10 >0-1 Weak support for the proposition
10-100 1-2 Moderate support
100-1000 2-3 Moderate strong support
1000-10,000 3-4 Strong support
10,000-1,000,000 4-6 Very strong support
> 1,000,000 > 6 Extremely strong support

Als je nadenkt over de implicaties van het gebruik van een dergelijke tabel, zul je echter zien dat er uiteindelijk niet aan het gebruik van cijfers ontsnapt kan worden:
* De verdediging kan altijd vragen wat wordt bedoeld met de gezegde ‘strong support’
* Als we onderscheid moeten maken tussen de gewichten van twee bewijsstukken in dezelfde categorie, moet de tabel worden verfijnd
* Woorden worden ontoereikend voor bewijs dat sterker is dan ‘extremely strong’,
maar dat kan geen zekerheid bieden
* Woorden kunnen niet rationeel worden gecombineerd terwijl getallen dit wel kunnen Het lijkt erop dat de enige manier om de relatieve kracht van bewijsstukken uit te drukken die niet openstaan voor verkeerde interpretatie, is het gebruik van getallen, misschien gevolgd door een verbale verheldering.
De volgende lijst geeft betekenissen die algemeen maar niet noodzakelijkerwijs universeel worden aanvaard:
* Accuracy: verwijst naar de hoeveelheid systematische afwijking van de
meetresultaten van de werkelijke waarde
* Precision: verwijst naar de hoeveelheid van willekeurige variatie van de meting. Als we de meting herhalen, krijgen wij dan dezelfde resultaten?
* Sensitivity: het aandeel van ware positieven die als zodanig zijn geïdentificeerd
* Specificity: het aandeel van ware negatieve die correct als zodanig zijn geïdentificeerd

• Validity: De mate waarin een forensische techniek meet wat verondersteld wordt te meten
• Discrimination: het vermogen van een forensische techniek om onderscheid te
  maken tussen individuen of items

Question 68

Hoofdstuk 6: The Case as a Whole

Answer 68

Wetenschappelijk bewijs wordt vaak beschouwd als alleenstaand en op de een of andere manier van een ander karakter dan ander bewijsmateriaal. Daar zijn een aantal redenen voor. De eerste is de verwachting van de advocaat dat wetenschappelijke getuigen definitieve antwoorden kunnen geven. Een andere verklaring is dat wetenschappelijk bewijs kwantificeerbaar is en het lijkt erop dat de waarschijnlijkheidstheorie alleen op dergelijke bewijzen van toepassing is. Een derde kan zijn dat het bewijsmateriaal wordt gegeven door professionele deskundigen die een aantal van de gebruikelijke twijfels over getuigen vermindert in tegenstelling tot gewone getuigen.

Twee bewijsstukken zijn onafhankelijk als de waarheid of onwaarheid van iemand niet van invloed zou zijn op onze beoordeling van de probability voor de ander. In veel andere gevallen zal de afhankelijkheid zo klein zijn dat het weinig uitmaakt voor onze berekeningen en dergelijke bewijzen kunnen voor praktische doeleinden als onafhankelijk worden beschouwd. Als twee bewijsstukken met betrekking tot dezelfde hypothesen onafhankelijk zijn, kan de LR voor elk worden berekend zonder rekening te houden met de andere. De gecombineerde kracht van het bewijsmateriaal wordt gevonden door de LR na elkaar toe te passen.
Conditionally independent: Wanneer A en B voorwaardelijk onafhankelijk van elkaar zijn gegeven C, betekent dit dat de probability van A niet afhankelijk is van de waarheid van B zolang voorwaarde C waar is

Wanneer er veel items van afhankelijk bewijsmateriaal zijn, kan het onmogelijk zijn om een gecombineerd LR te berekenen door vergelijkingen te gebruiken. Voor situaties van dergelijke complexiteit kunnen forensische wetenschappers Bayesian Networks samenstellen om de zaak te structureren en een mogelijkheid te bieden om rigoureuze berekeningen te maken.

Aan de andere kant, zijn er situaties waar een propositie alleen correct kan zijn als de andere twee zaken correct zijn. De probability van die gecombineerde propositie kan niet groter zijn dan de probability van een van de twee deelproposities. Dit is een seriële logische structuur, zoals een ketting: als een link breekt, is de hele ketting verbroken.
Het is zelfs mogelijk om bewijsmateriaal te verzamelen dat, afzonderlijk met grote scepsis zou worden beschouwd als krachtig bewijs voor een hypothese in combinatie.
Hogdkinson & James stellen dat bewijs een ‘hoge bewijswaarde’ moet hebben, wil het toelaatbaar zijn. Hoe hoog dan hoog is, is verder niet vastgesteld. Tot een bepaalde tijd was er geen manier om deze bewijswaarde te meten. Magnusson & Selinger waren van mening dat de conclusie van de expert zonder twijfel betrouwbaar is. Ook Byrne refereert aan de mentale ‘gezondheid’ van de expert waarop vertrouwd kan worden, die een mening kan vormen over de balans tussen waarschijnlijkheden.

Een expert zou alleen iets moeten uitleggen over het al da niet toenemen van de kansen van hypothesen in het licht van wetenschappelijk bewijs. Het ‘standaard’ bewijs is iets dat aan de rechtbank toekomt, daar dient de expert zich van te weerhouden.

Er wordt een zogenaamde ‘balans van waarschijnlijkheden’ gehanteerd. Dit houdt in dat de rechtbank de kans dat de zaak van de eiser waar is groter dan 0,5 moet vinden. Deze balans van bewijs zal leiden tot het grootste aantal juiste beslissingen en het kleinste aantal verkeerde beslissingen. Als de consequenties van een verkeerde beslissing ernstiger zijn voor de verdediger dan voor de eiser, dan zal een hogere/grotere beoordeling van waarschijnlijkheid nodig zijn om de verdediger aansprakelijk te kunnen stellen. Dit vindt zijn oorsprong in de bekende uitspraak ‘beter 10 daders op vrije voeten, dan 1 onschuldige achter de tralies’. Vandaar dat de bewijsstandaard is vastgesteld op ‘buiten redelijke twijfel’. Dit matcht niet met de balans zoals hierboven besproken is. Daarom is per zaak de standaard op een andere manier in te vullen, zodat er een goede verhouding is tussen de kosten en baten. Elke zaak is namelijk anders, en heeft ook een eigen mate van ernstige consequenties bij een verkeerde beslissing. Deze bewijsstandaard heeft overigens betrekking op de zaak als geheel, en geldt niet voor losse bewijsstukken.

De uitdrukking van bewijs in probabilistische termen leidt vaak tot het argument dat als twijfel kwantificeerbaar is, ervan uit kan worden gegaan dat het dan ‘redelijke twijfel’ is. Hoewel dit voor een deel klopt, kunnen we niet concluderen dat bewijs te kwantificeren is ons automatisch redelijke twijfel bezorgt die tot vrijspraak leidt.

In praktijk is het zo dat wetenschappelijk bewijs altijd gecombineerd wordt met ander relevant bewijs in de zaak, en niet opzichzelfstaand voldoende is als bewijs. De bewijsstandaard heeft betrekking op de posterior odds en niet alleen op het wetenschappelijke bewijs.
Bayes’ theorem toont aan dat prior probabilities en LR’s van gelijke waarde zijn bij een bewijskrachtige interpretatie. Prior probabilities zijn geen zaken waar een expert zich mee bezig dient te houden in de beoordeling van ‘hun’ bewijs. De rechter is degene die zich wel bezighoudt met prior waarschijnlijkheden. ‘Prior’ wil overigens niet zeggen dat het ‘eerder in tijd’ is. Het gaat meer om de volgorde waarin het bewijs wordt opgenomen in de zaak. In principe is er ook geen verschil tussen prior odds en andere odds.

De consensus in juridische literatuur is dat het vermoeden van onschuldig zijn niet zozeer betekent dat er geen prior odds zijn, maar dat het simpelweg een herformulering is van de principes dat:
* De vervolging moet aantonen dat de zaak ‘buiten redelijke twijfel’ is de vervolging moet aantonen dat een zaak beantwoord moet worden voordat de verdachte verzocht wordt om bewijs aan te dragen
* De rechtbank zijn beslissing alleen mag baseren op het bewijs dat geleverd is en niet het Enkele feit dat de verdachte gearresteerd is voor het incident daarin mag laten meewegen.

Question 69

Hoofdstuk 9: Errors of Thinking

Answer 69

In dit Hoofdstuk concentreren we ons op problemen die advocaten en rechtbanken hebben gehad bij het interpreteren van correct gepresenteerde bewijzen. Twee bedrieglijke argumenten worden vaak in de rechtbank gebruikt wanneer bewijs in de vorm van een waarschijnlijkheidsratio wordt gegeven. Deze hebben betrekking op de manier waarop het bewijsmateriaal moet worden behandeld en kan zich voordoen, zelfs als de getuige het bewijsmateriaal volkomen correct heeft gegeven. Thompson en Schumann noemen dit: The Prosecutor’s fallacy en The Defence Attorney’s Fallacy.

De Prosecutor’s fallacy treedt op wanneer iemand de condities omwisselt; dit betekent dat iemand impliceert dat P(E ¿ H) hetzelfde is als P(H ¿ E). Dit is verreweg de meest voorkomende misvatting, maar de naam is ongeluk, omdat deze misvatting door alle actoren in het strafrecht wordt gedaan. Als voorbeeld: H = dit is een schaap en E = dit dier heeft vier voeten. In dit geval is dit P(E ¿ H) = 1, omdat het zeker is dat dit dier vier poten heeft en dat het een schaap is. Dit is niet hetzelfde als P(H ¿ E), wat de probability is dat dit dier een schaap is, gegeven dat het vier poten heeft. Het beweren of impliceren dat dit hetzelfde is, is de misvatting.

Voor elk bewijsmateriaal zijn er twee conditional probabilities die kunnen worden getransponeerd. De eerste is de teller (boven) van de waarschijnlijkheid, de tweede is de noemer (onder). De teller van de LR vertelt ons de probability van het bewijsmateriaal gegeven de hypothese van de aanklager. Je kunt niet aannemen dat dit hetzelfde is als de probability van de hypothese gegeven het bewijsmateriaal. De tweede mogelijkheid voor deze misvatting is het omzetten van de noemer van de LR. De noemer is de probability van het verkrijgen van het bewijsmateriaal gegeven de alternatieve hypothese. Deze misvatting is om te geloven dat dit overgaat in de waarschijnlijkheid dat het niet de bron is waarvan het vandaan komt. Daaro als de kans op een match bij toeval een tot een miljoen bedraagt, kunnen we tot de conclusie komen dat er maar één kans op een miljoen is dat deze van iemand anders ahomstig is.

Tijdens de voorbereidende hoorzittingen in de OJ Simpson-zaak in Californië gaf de aanklager het bewijs dat de bloeding op de plaats van het misdrijf was geanalyseerd met behulp van conventionele bloedgroeperingstechnieken en overeenkwam met die van de verdachte. Deze kenmerken werden gedeeld, zo werd gezegd, door 1 op de 400 mensen. De verdediging voerde aan dat een volledig voetbalstadion ook zou overeenkomen en dat dit bewijs daarom nuttig was. Dit is een klassiek voorbeeld van de Defence Attorney’s Fallacy.
De misvatting ligt in de laatste helft van de zin. Als het bewijs alleen staat, danzou het ons niet overtuigen dat de verdachte de bron was, maar de waarde van het bewijsmateriaal ligt in het effect ervan op de rest van de zaak en het moet niet worden beschouwd als het enige bewijs in de zaak, dus in isolatie.
De Defence Attorney’s Fallacy hangt af van het overtuigen van de rechtbank om een enkel bewijsstuk te beschouwen, dus niet alleen in isolatie, maar ook het andere bewijsmateriaal mee te nemen. Waar het ‘gewone’ bewijs betreft, hebben de rechtbanken altijd gezegd dat alle bewijsstukken over een kwestie samen moeten worden beschouwd. Er is geen reden waarom kwantificeerbaar wetenschappelijk bewijs anders of afzonderlijk zou moeten worden behandeld.

Net als de Prosecutor’s Fallacy komt deze misvatting voort uit het idee dat er een kortere weg is naar alle bewijzen om bij de Posterior Odds te komen. In dit geval is de kortere weg niet om te transponeren, maar om aan te nemen dat er geen ander bewijs is, en dan het huidige bewijs volledig te verwerpen door aan te tonen dat het niet op één enkele bron wijst.

De Prosecutor’s Fallacy of getransponeerde conditional veronderstelt dat de Prior Odds op basis van alle andere bewijzen gelijk is. Wanneer de Prior Odds lager is, betekent dit dat de zaak van de aanklager er sterker uitziet dan het in werkelijkheid is. De Defence Attorney’s Fallacy gaat impliciet ervan uit dat er geen ander bewijsmateriaal in de zaak is en zal daarom het geval van de aanklacht er zwakker doen uitzien dan het in werkelijkheid is. The Balanced Approach zoals weergegeven in dit boek is om de probabilities van het bewijs te vergelijken, gegeven zowel de vervolging als de verdedigingshypothesen. Dit geeft een LR die de waarde van het bewijsmateriaal en de impact die het zou moeten hebben op de zaak een geheel vertelt.

Elk bewijsstuk moet alleen in relatie tot elk probleem worden beschouwd, anders is het effect ervan ten onrechte verdubbeld. Dit betekent echter niet dat zodra een bewijsstuk door één besluitnemer voor één doel is gebruikt, het niet door een andere beslissingsnemer voor een ander doel kan worden gebruikt. Angst voor dubbel geteld bewijsmateriaal heeft men misleid over het gewicht van het bewijs waardoor de verdachte onder verdenking kwam te staan.