Zoek

Virtuele agressietraining voor het openbaar vervoer

Professionals met een publieke taak worden regelmatig geconfronteerd met verbaal agressief gedrag. Denk bijvoorbeeld aan een conducteur die bedreigd wordt omdat iemand niet wil betalen in het openbaar vervoer, of parkeerwachters tegen wie wordt gescholden omdat ze een bekeuring uitdelen. Zulke confrontaties met verbale agressie kunnen bij medewerkers o.a. leiden tot psychische problemen en verminderd functioneren. Om deze professionals te trainen goed met agressie om te gaan en te zorgen dat situaties niet escaleren, werkt het NSCR aan het STRESS-project. In dit project wordt een op Virtual Reality gebaseerde training ontwikkeld voor medewerkers van het Gemeentelijk Vervoerbedrijf Amsterdam (GVB) en de Politieacademie. Het belangrijkste leerdoel van de training is om verschillende typen agressie te herkennen en de daarbij passende handelswijze te kiezen.

Virtuele training is een innovatieve onderzoeksmethode die veel voordelen heeft ten opzichte van traditionele trainingsmethoden. De training is flexibel, relatief goedkoop, gemakkelijk te manipuleren en af te stemmen op de leerdoelen van het individu. Hierdoor is het leereffect optimaal. Virtuele training vormt daarom een zeer geschikte aanvulling op bestaande methoden. Het ontwikkelen van virtuele training vereist inzet van artificial intelligence (AI) gecombineerd met wetenschappelijke kennis over soorten agressie en de functionaliteit van verschillende reacties daarop.

Tijdens de training worden gesimuleerde scenario’s aangeboden waarin een dialoog wordt gevoerd tussen de menselijke trainee en een virtueel karakter. Hierbij vertoont het virtuele karakter op een zeker moment agressief gedrag, de trainee dient dit te de-escaleren door acties te selecteren uit een meerkeuzemenu. Tijdens de training worden verschillende fysiologische indicatoren (zoals hartslag en huidgeleiding) van de trainee gemeten, om inzicht te krijgen in zijn of haar stressrespons. Op basis van deze metingen en een analyse van de keuzes van de trainee kan het systeem gepersonaliseerde feedback geven.

Dit project wordt uitgevoerd in samenwerking met de faculteit Wiskunde en Informatica van de Vrije Universiteit.

Zie ook de website van STRESS

dr. mr. Charlotte Gerritsen

Over dr. mr. Charlotte Gerritsen


Charlotte Gerritsen studeerde Rechten en Criminologie aan de Vrije Universiteit Amsterdam. Na haar afstuderen is zij als promovendus gaan werken bij de afdeling Kunstmatige Intelligentie binnen de Faculteit der Exacte Wetenschappen aan dezelfde universiteit. In haar promotieonderzoek (afgerond in 2010) heeft zij zich gericht op de mogelijkheden van het toepassen van technieken uit de Kunstmatige Intelligentie op het gebied van Criminologie. Zij is momenteel als onderzoeker werkzaam bij het NSCR en werkt aan twee interdisciplinaire projecten.

Binnen het Simulation-based Training of Resilience in Emergencies and Stressful Situations (STRESS)-project ligt de focus op virtuele agressietraining. Professionals met een publieke taak worden regelmatig geconfronteerd met verbaal agressief gedrag. Denk bijvoorbeeld aan mensen die de conducteur bedreigen om niet te hoeven betalen in het openbaar vervoer, of beginnen te schelden omdat ze een parkeerboete krijgen. Zulke confrontaties met verbale agressie kunnen bij medewerkers o.a. leiden tot psychische problemen en verminderd functioneren. Om deze professionals te trainen om goed met agressie om te gaan en te zorgen dat situaties niet escaleren, werkt het NSCR samen met de Vrije Universiteit aan het STRESS-project. In dit project wordt een virtuele training ontwikkeld voor medewerkers van het Gemeentelijk Vervoerbedrijf Amsterdam (GVB) en de Politieacademie. Het belangrijkste leerdoel van de training is om verschillende typen agressie te herkennen en de daarbij passende handelswijze te kiezen.

Het Simulation-based Prediction and Analysis of Collective Emotional States (SPACES)-project richt zich op het voorspellen van ongewenst gedrag (zoals agressie) in grote menigtes. Door middel van simulatietechnieken is het mogelijk de verspreiding van emoties over een groep mensen te voorspellen. De input van het simulatiemodel wordt gevormd op basis van tekstanalyse van berichten die gepost zijn op sociale media. Door deze berichten at runtime te analyseren is het mogelijk de emoties binnen de menigte te bepalen, deze te koppelen aan locaties en de ontwikkeling van de emotie over de groep te voorspellen.

Charlotte maakt deel uit van de Clusters Criminal Events en Computationele Criminologie.

Bekijk alle berichten

2017

Andre, Krouwel; Yordan, Kutiyski; van Prooijen, J W; Johan, Martinsson; Elias, Markstedt

Does extreme political ideology predict conspiracy beliefs, economic evaluations and political trust? Evidence from Sweden Journal Article

Journal of Social and Political Psychology, 5 (2), pp. 435-462, 2017, ISSN: 2195-3325.

Links | BibTeX




NSCR