Ενότητα 7 – Χρήση Δεδομένων & Ψηφιακών Εργαλείων για τη βελτίωση της ανταπόκρισης σε περιστατικά ενδοοικογενειακής βίας

Καλώς ήρθατε! Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης θα:

  1. Κατανοήσετε τα βασικά της προληπτικής αστυνόμευσης και την εφαρμογή της σε περιπτώσεις ενδοοικογενειακής βίας.
  2. Μάθετε πώς η ποινική δικαιοσύνη και τα δεδομένα πολλαπλών φορέων μπορούν να βελτιώσουν τις έρευνες για ενδοοικογενειακή βία και την πρόβλεψη κινδύνου.
  3. Εξερευνήσετε τα τρέχοντα ψηφιακά εργαλεία και τις δυνατότητές τους για τη βελτίωση της ανταπόκρισης σε περιστατικά ενδοοικογενειακής βίας.

Προληπτική αστυνόμευση & σύγχρονη αξιολόγηση κινδύνων

Προληπτική αστυνόμευση με χρήση υπολογιστών

Σύγχρονη εκτίμηση κινδύνου στην ποινική δικαιοσύνη

Κύριες προκλήσεις

Ενίσχυση της αξιολόγησης κινδύνου για περιστατικά ενδοοικογενειακής βίας

Κύριες μέθοδοι, αντίκτυπος και προκλήσεις

Σημασία των δεδομένων για την αντιμετώπιση της ενδοοικογενειακής βίας

Παραδείγματα διαφορετικών λύσεων

Επιτυχημένη μελέτη περίπτωσης από την Ισπανία: Σύστημα VioGén II

Ανοιχτή πηγή πληροφοριών (OSINT) για περιπτώσεις ενδοοικογενειακής βίας

Εφαρμογές για κινητά

Ηλεκτρονικά βραχιόλια

Από την αντιδραστική στην προληπτική και προβλεπτική αστυνόμευση

Παραδοσιακή αντιδραστική αστυνόμευση: Επικεντρώνεται στην αντιμετώπιση των εγκλημάτων μετά την τέλεσή τους.
Προληπτική αστυνόμευση: Χρησιμοποιεί δεδομένα για την κατανομή των πόρων (π.χ. αυξημένες περιπολίες σε περιοχές με υψηλή εγκληματικότητα), αποτρέποντας το έγκλημα και βελτιώνοντας τους χρόνους ανταπόκρισης.

Προβλεπτική αστυνόμευση: Αναλύει ιστορικά δεδομένα για τον εντοπισμό περιόδων και τοποθεσιών υψηλού κινδύνου, αποκαλύπτοντας μοτίβα και περιστάσεις εγκληματικότητας.

Βασικά οφέλη:

  • Βελτιστοποιεί τους αστυνομικούς πόρους.
  • Ενισχύει τις στρατηγικές πρόληψης του εγκλήματος.
  • Επιτρέπει την αποτελεσματικότερη ανάπτυξη των αστυνομικών.

Παραδείγματα:
Επιθέσεις μετά το κλείσιμο μπαρ ή διαρρήξεις κατά τη διάρκεια των διακοπών.

Προληπτική αστυνόμευση μέσω υπολογιστή

  • Οι υπολογιστές βοηθούν στον εντοπισμό μοτίβων δεδομένα της ποινικής δικαιοσύνης που θα ήταν δύσκολο να εντοπιστούν με το χέρι.
  • Οι αλγόριθμοι αναλύουν μεταβλητές (π.χ. χρόνος, τοποθεσία, τύπος περιοχής) & καθορίζουν τη σημασία τους στην πρόβλεψη εγκλημάτων.
  • Με δεδομένα από τον πραγματικό κόσμο, οι αλγόριθμοι προσαρμόζονται για να βελτιώσουν την ακρίβεια & μπορούν να αποκαλύψουν νέους παράγοντες πρόβλεψης του εγκλήματος.

Παράδειγμα:
Η πρόβλεψη ληστειών κοντά σε ένα νέο μπαρ μπορεί να περιλαμβάνει παράγοντες όπως η ώρα κλεισίματος, το εισόδημα της γειτονιάς, η πυκνότητα κατοικίας ή τα κοντινά μπαρ.

Τα περισσότερα δεδομένα ενισχύουν την ακρίβεια της πρόβλεψης, βοηθώντας την καλύτερη ανταπόκριση της αστυνομίας.

Σύγχρονη αξιολόγηση κινδύνου στην Ποινική Δικαιοσύνη

Σκοπός:
Προβλέπει την πιθανότητα εγκλημάτων που αφορούν συγκεκριμένα άτομα για να ενημερώνει σχετικά με κρίσιμες αποφάσεις, όπως καταδίκη, αναστολή, επιτήρηση και προστατευτικές εντολές.

Γιατί έχει σημασία:
Σημαίνει αποτελεσματικότερη κατανομή πόρων και βελτιωμένη προστασία για τα θύματα και τις κοινότητες.

Από την παραδοσιακή στην υψηλή τεχνολογία:

  • Παραδοσιακές μέθοδοι βασίζονταν σε απλά, υποκειμενικά μοντέλα βαθμολόγησης.
  • Η μηχανική μάθηση ενισχύει την ακρίβεια αναλύοντας πολλαπλές μεταβλητές & αποκαλύπτοντας κρυμμένα μοτίβα.

Πρακτικές εφαρμογές:

  • Κατηγοριοποιεί τα επίπεδα κινδύνου (υψηλό, μεσαίο, χαμηλό) για καλύτερη λήψη αποφάσεων.
  • Βελτιώνει την ακρίβεια και τη δικαιοσύνη στην αξιολόγηση των κινδύνων, προς όφελος τόσο των αστυνομικών όσο και της δημόσιας ασφάλειας.
Πηγές: Berk, R. A. (2021). Artificial intelligence, predictive policing, and risk assessment for law enforcement. Annual Review of Criminology, 4(1), 209-237.

Προκλήσεις της προληπτικής αστυνόμευσης & της ηλεκτρονικής αξιολόγησης κινδύνων

  • Οι ακριβείς προβλέψεις δεν εγγυώνται βελτιωμένη αστυνόμευση – εξαρτάται από τον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιούνται τα δεδομένα και ευθυγραμμίζονται με τις προτεραιότητες.
  • Οι ατέλειες των δεδομένων (π.χ. υποδήλωση ή λανθασμένος χαρακτηρισμός των εγκλημάτων) μπορούν να διαστρεβλώσουν τα αποτελέσματα, οδηγώντας σε υπερβολική ή υποαστυνόμευση.
  • Προβλήματα προστασίας της ιδιωτικής ζωής προκύπτουν από το χειρισμό ευαίσθητων δεδομένων.
  • Υπάρχει κίνδυνος κακής χρήσης, όπως υπερβολικά επιθετικές ενέργειες ή καταστολή της διαφωνίας – σκεφτείτε την ταινία επιστημονικής φαντασίας Minority Report

Πηγές:

  • Berk, R. A. (2021). Artificial intelligence, predictive policing, and risk assessment for law enforcement. Annual Review of Criminology, 4(1), 209-237.
  • Grogger, J., Gupta, S., Ivandic, R., & Kirchmaier, T. (2021). Comparing conventional and machine‐learning approaches to risk assessment in domestic abuse cases. Journal of Empirical Legal Studies, 18(1), 90-130.
  • Messing, J. T., & Thaller, J. (2013). The average predictive validity of intimate partner violence risk assessment instruments. Journal of interpersonal violence, 28(7), 1537-1558.

Ενίσχυση της Αξιολόγησης κινδύνου για περιστατικά ενδοοικογενειακής βίας

Σκοπός:
Αξιολόγηση των επιπέδων κινδύνου για την καθοδήγηση των μέτρων προστασίας.

Μέθοδοι:

  • Κανόνας βαθμολόγησης: Βαθμολόγηση: Τα όρια με βάση τα σημεία ταξινομούν τον κίνδυνο.
  • Δομημένη κρίση: Συνδυάζει απαντήσεις με επαγγελματική κρίση.
Επιπτώσεις: Τα καλύτερα εργαλεία διασφαλίζουν τον εντοπισμό των περιπτώσεων υψηλού κινδύνου, δίνοντας στους αστυνομικούς τη δυνατότητα να προστατεύουν αποτελεσματικά τα θύματα.
Προκλήσεις:
  • Υποκειμενική βαθμολόγηση & ασυνεπής χρήση μειώνουν την ακρίβεια.
  • Περιπτώσεις υψηλού κινδύνου μπορεί να παραλείπονται λόγω εσφαλμένης διαχείρισης.

Τεχνολογικές βελτιώσεις:

  • Ανάλυση ποινικού ιστορικού: Η μηχανική μάθηση βελτιώνει την ακρίβεια.
  • Ο συνδυασμός εργαλείων όπως το DASH με τη μηχανική μάθηση ενισχύει την ακρίβεια πρόβλεψης της υποτροπής βίαιων DV κατά 20%.

Πηγές:

  • Berk, R. A. (2021). Artificial intelligence, predictive policing, and risk assessment for law enforcement. Annual Review of Criminology, 4(1), 209-237.
  • Grogger, J., Gupta, S., Ivandic, R., & Kirchmaier, T. (2021). Comparing conventional and machine‐learning approaches to risk assessment in domestic abuse cases. Journal of Empirical Legal Studies, 18(1), 90-130.
  • Messing, J. T., & Thaller, J. (2013). The average predictive validity of intimate partner violence risk assessment instruments. Journal of interpersonal violence, 28(7), 1537-1558.

Σημασία των Δεδομένων για ανταπόκριση στην ενδοοικογενειακή βία

Η ΕΒ συχνά περιλαμβάνει επαναλαμβανόμενη, κλιμακούμενη βία, καθιστώντας το πλαίσιο κρίσιμο για την αποτελεσματική δράση της αστυνομίας (π.χ. ο κίνδυνος διπλασιάζεται με την 3η κλήση, τριπλασιάζεται με την 6η και τετραπλασιάζεται με την 8η).

Οι αστυνομικοί χρειάζονται ολοκληρωμένα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων των μη ποινικών μητρώων, για τη βελτίωση των απαντήσεων.

Τα διασυνδεδεμένα συστήματα θα μπορούσαν να παρέχουν πρόσβαση σε δεδομένα ποινικής δικαιοσύνης, κοινωνικών υπηρεσιών και υγειονομικής περίθαλψης.

Παραδείγματα: Μοτίβα τραυματισμών σε ιατρικά αρχεία, αναφορές κέντρου υποστήριξης θυμάτων ή ιστορικό κατάχρησης ουσιών.

Μελέτη περίπτωσης

VioGén Πρωτόκολλο αξιολόγησης κινδύνου της Αστυνομίας

Ιδρύθηκε στην Ισπανία (2007) για το συντονισμό των αστυνομικών αντιδράσεων στην ΑΠ μέσω της Ομάδας Μελετών Εσωτερικής Ασφάλειας.

Εμπλέκει πολλαπλά ενδιαφερόμενα μέρη: θύματα, επιτιθέμενους, μάρτυρες, τεχνικούς και γιατρούς.

Ενσωματώνει National Police, Civil Guard, & local police forces.
Το 2024 εκδόθηκε το ανανεωμένο σύστημα VioGen II.

Κύριοι στόχοι του Συστήματος VioGén ΙΙ

Βελτιωμένος συντονισμός

Ενίσχυση της συνεργασίας μεταξύ αστυνομίας, κοινωνικών υπηρεσιών και υγειονομικής περίθαλψης για την παροχή ενιαίας αντιμετώπισης της βίας.

Ακριβής αξιολόγηση κινδύνου

Βελτίωση των εργαλείων κινδύνου για την καλύτερη πρόβλεψη της υποτροπής της βίας & εξασφάλιση της ανάλογης προστασίας των θυμάτων.

Εξατομικευμένη προστασία

Προσαρμογή των αντιδράσεων με βάση τον εξελισσόμενο κίνδυνο για κάθε θύμα, προσαρμόζοντας τα μέτρα ανάλογα με τις ανάγκες.

Ενδυνάμωση των θυμάτων

Παροχή σαφών πληροφοριών & εξατομικευμένων σχεδίων ασφαλείας, διασφαλίζοντας ότι τα θύματα κατανοούν τον κίνδυνο και τις επιλογές προστασίας τους.

Αποφάσεις βάσει δεδομένων

Χρήση προηγμένης τεχνολογίας & αλγορίθμων για τη βελτίωση της λήψης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο & τη διασφάλιση ακριβών μέτρων προστασίας.

Οι κατευθυντήριες γραμμές του πρωτοκόλλου αστυνομικής αξιολόγησης κινδύνου περιλαμβάνουν:

Πηγές: González Álvarez, López Ossorio, Muñoz Rivas (2018)

Αξιολόγηση του κινδύνου υποτροπής της βίας (VPR) – Κατηγορίες και παράγοντες κινδύνου

Οι δείκτες VPR βασίζονται σε 4 κατηγορίες:

VPR – Επίπεδα κινδύνου και Προστατευτικά Μέτρα

Οι περιπτώσεις ταξινομούνται σε πέντε επίπεδα κινδύνου: Χαμηλός, Μέτριος, Υψηλός και Ακραίος. Με βάση την ταξινόμηση κινδύνου, οι αξιωματικοί εφαρμόζουν υποχρεωτικά & προαιρετικά μέτρα προστασίας, & τα μέτρα αυτά έχουν σχεδιαστεί έτσι ώστε να είναι ανάλογα με το επίπεδο κινδύνου.

Παραδείγματα προστατευτικών μέτρων περιλαμβάνουν:

Χαμηλός

Παροχή 24ωρης επαφής υποστήριξης και περιοδικής τηλεφωνικής παρακολούθησης.

Περιστασιακή επιτήρηση & τακτικές επαφές με τον θύτη.

Συχνή επιτήρηση & ηλεκτρονική παρακολούθηση του θύτη.

Συνεχής επιτήρηση του θύματος & εντατικός έλεγχος του θύτη.

Φόρμα Αξιολόγησης κινδύνου για καταγραφή της εξέλιξης του κινδύνου (VPER) 4.0

Το VPER περιλαμβάνει 43 δείκτες:

34 για τον κίνδυνο και 9 για την προστασία, ομαδοποιημένα σε 5 διαστάσεις:

  1. Σοβαρότητα του περιστατικού
  2. Παράγοντες επιτιθέμενου
  3. Χαρακτηριστικά του θύματος
  4. Αντίληψη του θύματος για τον κίνδυνο
  5. Κατάσταση των εφαρμοζόμενων μέτρων προστασίας

Αποτελέσματα:

Θετική εξέλιξη: Δεν υπάρχουν νέα περιστατικά.

Αρνητική εξέλιξη: Νέα περιστατικά, είτε αναφέρονται είτε όχι.

Κενά του Συστήματος VioGén II

Ενώ το σύστημα VioGen II έχει βελτιώσεις σε σχέση με τον προκάτοχό του, εξακολουθεί να παρουσιάζει ορισμένα πιθανά κενά:

Τα κενά αυτά αναδεικνύουν τομείς για πιθανή βελτίωση, συμπεριλαμβανομένης της ενίσχυσης της ευελιξίας, της κατάρτισης, της διαφάνειας και της επικοινωνίας εντός του συστήματος.

Το ισπανικό σύστημα VioGén, αν και καινοτόμο όσον αφορά τον συντονισμό της αστυνομικής αντίδρασης και την παροχή εκτιμήσεων κινδύνου για περιπτώσεις έμφυλης βίας, παρουσιάζει σημαντικά κενά που επηρεάζουν την αποτελεσματικότητά του. Πρώτον, η διαφάνεια και η λογοδοσία του συστήματος είναι αντικείμενο κριτικής. Ο αλγόριθμος του VioGén αποδίδει αυτόματα ένα επίπεδο κινδύνου σε κάθε περίπτωση, επηρεάζοντας σε μεγάλο βαθμό τα μέτρα αστυνομικής προστασίας χωρίς σαφή λογοδοσία. Οι αστυνομικοί σπάνια παρεκκλίνουν από τις συστάσεις του αλγορίθμου, γεγονός που μπορεί να περιορίσει την επαγγελματική κρίση και να οδηγήσει σε υπερβολική εξάρτηση από την αυτοματοποιημένη βαθμολόγηση, επηρεάζοντας ενδεχομένως τις συγκεκριμένες αντιδράσεις σε κάθε περίπτωση και την ασφάλεια των θυμάτων.

Ένα άλλο σημαντικό ζήτημα είναι το ίδιο το ερωτηματολόγιο VioGén, το οποίο χρησιμοποιείται για τη συλλογή πληροφοριών σε στιγμές έντονων συναισθημάτων. Τα θύματα συχνά αναφέρουν τις εμπειρίες τους αμέσως μετά από ένα περιστατικό, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε απαντήσεις που επηρεάζονται από το τραύμα ή τη σύγχυση. Αυτό έχει οδηγήσει σε ανησυχίες σχετικά με την αξιοπιστία των δεδομένων που εισάγονται, καθώς πολλές γυναίκες δυσκολεύονται να παρέχουν ακριβείς λεπτομέρειες ενώ βρίσκονται σε κατάσταση άγχους. Ο σχεδιασμός του συστήματος περιλαμβάνει επίσης περιορισμένη εκπαίδευση των αστυνομικών σχετικά με την αποτελεσματική επικοινωνία του σκοπού του ερωτηματολογίου, γεγονός που οδηγεί σε ασυνέπειες στον τρόπο με τον οποίο αυτό χορηγείται και κατανοείται από τα θύματα.

Επιπλέον, η επικοινωνία με τα θύματα σχετικά με τα εκτιμώμενα επίπεδα κινδύνου είναι ελάχιστη, καθώς πολλά θύματα αναφέρουν ότι δεν γνωρίζουν την κατηγορία κινδύνου στην οποία έχουν καταταχθεί ή τα αντίστοιχα σχέδια προστασίας. Η αντιμετώπιση αυτών των κενών σε θέματα διαφάνειας, συνέπειας και ανταλλαγής πληροφοριών είναι ζωτικής σημασίας για τη βελτίωση του VioGén και την καλύτερη υποστήριξη των θυμάτων έμφυλης βίας.

Εργαλεία Open Source Intelligence (OSINT) για περιστατικά ΕΒ

  • Το OSINT περιλαμβάνει τη συλλογή πληροφοριών από δημόσια διαθέσιμες πηγές, όπως τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τα άρθρα ειδήσεων, οι ιστότοποι και τα δημόσια αρχεία.
  • Σε περιπτώσεις ΕΒ, το OSINT μπορεί να βοηθήσει στην αποκάλυψη μοτίβων, στην παρακολούθηση της συμπεριφοράς και στη συλλογή πρόσθετων πληροφοριών για την υποστήριξη ερευνών.
  • Επιτρέπει στις αρχές επιβολής του νόμου να έχουν πρόσβαση σε κρίσιμες πληροφορίες χωρίς την ανάγκη ειδικών αδειών, αλλά είναι σημαντικό να χρησιμοποιείται το OSINT με υπευθυνότητα & να ακολουθούνται οι οδηγίες προστασίας της ιδιωτικής ζωής & ηθικής.

Εφαρμογές κινητών τηλεφώνων για γεωγραφικό εντοπισμό & τηλεματική αναφορά σε υποθέσεις ΕΒ

Οι εφαρμογές για κινητά δίνουν τη δυνατότητα στα θύματα να αναφέρουν διακριτικά την κακοποίηση και να παρέχουν στις αρχές πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο για ταχεία αντίδραση. Τα χαρακτηριστικά συνήθως περιλαμβάνουν:

Συναγερμοί έκτακτης ανάγκης

Τα θύματα μπορούν να στείλουν ένα SOS με γεωγραφικό εντοπισμό στις αστυνομικές αρχές.

Γρήγορη αναφορά

Εφαρμογές απλοποιούν την αναφορά παρελθούσας ή συνεχιζόμενης βίας.

Πόροι

Πολλές εφαρμογές προσφέρουν εκπαιδευτικό υλικό ή συνδέσεις με υπηρεσίες υποστήριξης θυμάτων.

Οφέλη για την αστυνομία:

  • Ταχύτερη ανταπόκριση σε καταστάσεις έκτακτης ανάγκης.
  • Βελτιωμένη επίγνωση της κατάστασης μέσω γεωγραφικού εντοπισμού.
  • Ενισχυμένη ασφάλεια των θυμάτων με διακριτικές μεθόδους αναφοράς.

Εφαρμογές κινητών τηλεφώνων για γεωγραφικό εντοπισμό & τηλεματική αναφορά σε υποθέσεις ΕΒ

Παραδείγματα ανά την Ευρώπη

Ισπανία – AlertCops: Αποστέλλει ειδοποιήσεις με γεωγραφικό εντοπισμό απευθείας στην αστυνομία για άμεση βοήθεια.

Σερβία – Εφαρμογή SOS: Πολύγλωσση αναφορά για καταστάσεις έκτακτης ανάγκης, προσαρμοσμένη για χρήστες με προβλήματα όρασης.

Μαυροβούνιο – Be Safe App: Διακριτικές ειδοποιήσεις για την ασφάλεια των θυμάτων.

Ελλάδα – Εφαρμογή Panic Button: Συναγερμός έκτακτης ανάγκης με γεωγραφική θέση που αποστέλλεται στην αστυνομία.

Αρμενία – Εφαρμογή Safe YOU: Αποστέλλει ειδοποιήσεις με γεωγραφικό εντοπισμό & συνδέει τα θύματα με πόρους.

Ηλεκτρονικά Βραχιόλια: Ενίσχυση της ανταπόκρισης στην ενδοοικογενειακή βία

Οφέλη

  1. Αυξημένη ασφάλεια των θυμάτων: Ειδοποιεί τα θύματα και την αστυνομία σε περίπτωση παραβίασης των περιορισμών.
  2. Αποτροπή: Μειώνει τον κίνδυνο υποτροπής με την απόδοση ευθυνών στους θύτες.
  3. Αποτελεσματική παρακολούθηση: Εξοικονόμηση πόρων με την απομακρυσμένη παρακολούθηση.
  4. Ανταπόκριση σε πραγματικό χρόνο: Οι άμεσες ειδοποιήσεις επιτρέπουν την ταχεία δράση της αστυνομίας.

Σκοπός

  • Εντοπίζει τους δράστες για την επιβολή περιοριστικών μέτρων και την προστασία των θυμάτων.
  • Χρησιμοποιεί τεχνολογία GPS ή ραδιοσυχνοτήτων για παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο.

Παράδειγμα

  • Ισπανία: Ανιχνεύει την συμμόρφωση με τα περιοριστικά μέτρα.
  • Γαλλία & Σουηδία: Χρησιμοποιείται σε περιστατικά υψηλού κινδύνου για πρόληψη της βίας.

Προκλήσεις

  • Ψευδείς ειδοποιήσεις ή παραποίηση της συσκευής.
  • Απαιτεί αξιόπιστη υποδομή GPS.
  • Ιδιωτικό απόρρητο και νομικά ζητήματα.

Αξιοποίηση δεδομένων και λύσεις πληροφορικής στην αστυνόμευση - Βασικά μηνύματα

  • Οι λύσεις που βασίζονται στην πληροφορική συμβάλλουν στη μείωση της υποκειμενικότητας & στη βελτίωση της ακρίβειας.
  • Με τη χρήση εργαλείων αξιολόγησης κινδύνου βάσει δεδομένων, μπορούμε να αποτρέψουμε καλύτερα την υποτροπή & να προσαρμόσουμε την προστασία των θυμάτων στην εξελισσόμενη κατάσταση.
  • Η ανάλυση δεδομένων & οι λύσεις πληροφορικής επιτρέπουν την ταχύτερη ανταλλαγή πληροφοριών & υποστηρίζουν τη λήψη αποφάσεων.
  • Τα ενοποιημένα συστήματα δεδομένων & η συνεπής εφαρμογή πρωτοκόλλων παρέχουν μια σταθερή βάση για συνεργασία & συντονισμένες αντιδράσεις μεταξύ διαφορετικών φορέων.
  • Η χρήση των δεδομένων πρέπει να είναι ασφαλής, διαφανής και σκόπιμη για την προστασία της ιδιωτικής ζωής των θυμάτων και των μαρτύρων.
  • Η τήρηση των πολιτικών & κανονισμών διασφαλίζει ότι η επεξεργασία δεδομένων διεξάγεται ηθικά & νόμιμα.
  • Οι τεχνολογικές λύσεις & τα εργαλεία αξιολόγησης κινδύνων εξελίσσονται συνεχώς- ως εκ τούτου, είναι απαραίτητο το αστυνομικό προσωπικό να λαμβάνει συνεχή εκπαίδευση & υποστήριξη για την εφαρμογή νέων λύσεων.
  • Οι ευκαιρίες βελτίωσης των δεξιοτήτων στην ανάλυση δεδομένων & τη χρήση ψηφιακών εργαλείων βελτιώνουν την αποτελεσματικότητα ολόκληρου του οργανισμού & ενισχύουν την προστασία των θυμάτων.

Αυτοαξιολόγηση