Recht & Rekenen

Hoe een Bayesiaanse bewijsmethode de waarheidsvinding in het strafrecht kan dienen

Het komt voor veel juristen als een verrassing dat een eeuwenoud logisch-wiskundig inzicht een zeer toepasselijk redeneerkader biedt voor de waarheidsvinding in het strafrecht. Deze aanpak, de Bayesiaanse methodiek, is niet alleen het ideale mentale gereedschap voor bewijswaardering en criminologisch denken, maar blijkt ook een prima medicijn tegen verkeerde cognitieve instincten.
In deze module zal Frans Alkemade ons in zes lezingen een theoretische inleiding op het Bayesiaanse denken geven, als ook een aantal voorbeelden van een praktische toepassing daarvan in echte strafzaken. In deze module gaan we dus echt de diepte in! Heb jij enige affiniteit met wiskunde en/of bewijsmethodes? Schrijf je dan in! Er zal plek zijn voor 25 Tilianen.

De lezingen zullen plaats vinden op:

12 maart tussen 19:15 en 21:00

19 maart tussen 19:15 en 21:00

9 april tussen 19:15 en 21:00

23 april tussen 19:15 en 21:00

30 april tussen 19:15 en 21:00

7 mei tussen 19:15 en 21:00

Teaser:
In een zak zit een knikker (de verdachte). Gegeven is dat de knikker 50/50 zwart of wit is (schuldig/onschuldig). We stoppen nu een soortgelijke witte knikker in de zak erbij. Daarna trekken we blindelings een knikker uit de zak. Die blijkt wit. We hebben, kortom, een witte knikker erbij gestopt en een witte knikker er uit gehaald. Dus wat de begintoestand ook was, die is onveranderd: Nog steeds zit er een knikker in die wit of zwart is met fifty-fifty kans. Toch? (Gebruik altijd je gezonde verstand.)
Neen. De kans dat de achtergebleven knikker wit is (dus dat de verdachte onschuldig is), is twee keer groter dan de kans dat hij zwart is. De begintoestand is onveranderd, okay, maar niet onze kennis over de begintoestand.  (Gebruik dus nooit alleen maar je gezonde verstand.)
Wil je weten hoe dit soort inzichten en redeneringen tot stand komen, en wat ze voor het strafrecht kunnen betekenen? In de Bayesiaanse module wordt het allemaal uitgelegd.

 

 

Deelnemers

Je moet ingelogd zijn om alle deelnemers te zien