Je hebt een klacht over de onderstaande posting:
Door Anoniem: Wie stemde wat bij het referendum over de Inlichtingenwet? door Joost Schellevis en Roselien Herderschee https://nos.nl/artikel/2223858-wie-stemde-wat-bij-het-referendum-over-de-inlichtingenwet.html De volgende twee JPEG grafieken in bovengenoemd NOS.nl artikel spreken boekdelen: Referendumstem per leeftijd, opleidingsniveau en geslacht https://nos.nl/data/image/2018/03/22/461282/xxl.jpg Referendumstem per politieke partij https://nos.nl/data/image/2018/03/22/461277/xxl.jpg Voor de goede verstaander: het is bijna volkomen voorspelbaar hoe mensen (gaan) stemmen, gegeven hun geslacht, leeftijd, sociaal-economische status / opleidingsniveau, partij-politieke voorkeur / religieuze gezindte en hun woonplaats. Wat ik me afvraag, hoe weten ze zo nauwkeurig wat welke groepen van mensen hebben gestemd ? Ik dacht dat ik mijn stem anoniem uitbracht. (ik neem aan dat ze een selectie van mensen een aantal vragen hebben gesteld, maar als je zo stom bent hieraan meen te werken verdien je de WIV) .
Beschrijf je klacht (Optioneel):
Specialiseer je in Forensisch ICT
Online informatieavond 19 november
Wil jij je specialiseren in digitaal forensisch onderzoek? Je kennis verbreden en tech-nische vaardigheden ontwikkelen? Ontdek de cursus- en opleidingsmogelijkheden van Hogeschool Leiden:
- Bachelor Informatica Forensisch ICT (deeltijd)
- Master Digital Forensics (vol- en deeltijd)
- Module Mobile Forensics
- Module Data Analytics
Interesse? Meld je aan!
Cybersecurity Trainer / Streamer
Toe aan een nieuwe nieuwe job waarmee je het verschil maakt? In de Certified Secure trainingen laat je deelnemers zien hoe actuele kwetsbaarheden structureel verholpen worden. Ook werk je actief mee aan de ontwikkeling van onze gamified security challenges. Bij het maken van challenges kom je telkens nieuwe technieken tegen, van Flutter tot GraphQL, van Elastic Search tot Kubernetes.
