Tijdschrift voor Veiligheid

Article

Handvatten voor een kwaliteitsbeoordeling van big data: de introductie van het Total Error raamwerk

Trefwoorden big data, criminology, data quality, total error framework, accuracy
Auteurs Thom Snaphaan en Wim Hardyns

Thom Snaphaan

Wim Hardyns
  • Samenvatting

      The availability and use of big data sources is increasing exponentially. The variety of new and emerging data sources offers opportunities to complement, replace, improve or add to conventional data sources. Survey data are one kind of conventional data sources. In survey research, a framework to assess the accuracy of survey data already existed for quite some time. This framework is known as the Total Survey Error (TSE) framework. The philosophy behind this framework has only recently been universalized to (big) data in general in the form of the Total Error (TE) framework. This generic framework, which allows for assessing the accuracy of (big) data, is outlined in this article. Additionally, the TE framework is applied to big data sources that could be relevant for policing: police-registered crime data, Twitter data and mobile phone data.

Om de rest van dit artikel te lezen moet u inloggen



Heeft u een registratiecode ontvangen maar nog geen toegang? Activeer dan hier uw code.

Weet u uw wachtwoord niet meer? Nieuw wachtwoord aanvragen.

Toegang tot dit losse artikel kopen

Voor een vast bedrag van € 17,50 (excl. btw) koopt u 24 uur online toegang tot dit artikel. Met deze 24 uur toegang kunt u een artikel online raadplegen en in PDF downloaden en printen.
Per mail ontvangt u een activatiecode waarmee u 24 uur toegang tot het artikel kunt activeren.

24 uur toegang € 17,50 (excl. btw)

Uw aankoop activeren

Heeft u een activatiecode, dan kun u uw product hier activeren.