Verbrechen verhindern, bevor sie geschehen, ist das Versprechen von predictive policing. Mittels Big Data sowie Analyse von Sozialstatistiken, Verkehrs- und Wetterdaten können Polizisten ihre Ressourcen konzentrieren. Unumstritten ist predictive policing allerdings nicht. (Foto: Richard Masoner / Flickr, CC 2.0)
Verbrecher fangen, bevor sie ihre kriminelle Tat verüben. Ein Wunschgedanke, den Hollywood in einige Filme verpackt hat. Inzwischen hat diese Idee die Welt der Fiktion verlassen. Dank Kriminal- und Sozialstatistiken, die seit Jahrzehnten erfasst werden, und Big Data ist es möglich geworden, Verbrechen vorherzusagen. Zumindest lautet das Versprechen von so genannten “predictive policing”-Software.
Solche Software tauchen in Datenberge ein, um nach Mustern zu suchen. Dabei fließen unterschiedliche Datenquellen ein. Neben den üblichen Kriminalitätsstatistiken und Daten aus Volkszensus fließen Bankbonitäten, Wetterdaten oder Verkehrsdaten in die Analyse ein. Einige Software-Lösungen analysieren sogar öffentliche Posts in sozialen Netzwerken.
Herauskommen Wahrscheinlichkeiten über mögliche Kriminalfälle in entsprechenden Sozialräumen: Fahrraddiebstähle bei gutem Wetter an öffentlichen Plätzen, Taschendiebstähle während offizieller Urlaubstage an Orten mit Sehenswürdigkeiten, Wohnungseinbrüche in dichtbesiedelten Stadtteilen mit einem Senioren-Anteil. Auf diese Weise kann die Polizei ihre knappen Ressourcen dort einsetzen, wo ein Verbrechen mit hoher Wahrscheinlichkeit eintreten wird.
Weltweit finden sich zahlreiche Anbieter von “predictive policing”-Software. Der Marktführer heißt “PREDPOL” und kommt aus den USA. Überhaupt ist USA eine Hochburg für predictive policing. In nahezu jeder Stadt setzen Polizisten entsprechende Lösungen ein. “HunchLab” ist ein weiterer Anbieter. Beim “Civicscape” handelt es sich um einen Startup, das “real-time predictive policing” anbietet. Einen deutschen Anbieter gibt es ebenfalls.
Das Institut für musterbasierte Prognosetechnik entwickelte vor einigen Jahren mit “PRECOBS” eine eigene Software. Sie wird vor allem im deutschsprachigen Raum eingesetzt. Erste Pilotprojekte werden in Bayern, in Stuttgart und Karlsruhe sowie in Zürich und Aargau absolviert. “precobs generiert unter Verwendung aktuellster Deliktdaten Prognosen, die von Polizeibehörden für operative und präventive Zwecke verwendet werden können. [..] Die Prognosen können einfach in den täglichen Informationsfluss eingebunden werden. Künftige Kriminalitätsbekämpfung wird immer stärker von automatischen Analysesystemen unterstützt werden.”, heißt es auf der Instituts-Website.
Unumstritten ist predictive policing allerdings nicht. Ihm wird unterstellt, dass er Vorurteile gegenüber bestimmte soziale Gruppen verstärkt und ihre Diskriminierung befördert. “Wenn die Polizei etwa verstärkt in bestimmten Vierteln wie sozialen Brennpunkten patrouilliert, erfasst sie dort mehr Kriminalitätsmeldungen, die dann wieder stärker gewichtet in Zukunftsprognosen einfließen. Razzien oder Kontrollen in ärmeren Viertel bestätigen Annahmen, während Waffen- und Drogendealer in wohlhabenden Vierteln seltener auffliegen, weil dort etwa weniger Razzien und Straßenkontrollen stattfinden.”, schreibt Sonja Peteranderl in Ihrem Beitrag für die Bundeszentrale für politische Bildung.
Instanzen der Polizei hingegen sehen in der Lösung viele Vorteile. Aus ihrer Sicht handelt es sich um ein Werkzeug, das ihre Einsatzplanung unterstützt. Allerdings sieht das Landeskriminalamt in Nordrhein-Westfalen, den Einsatz von predictive policing-Software kritisch. Sie hebt vor, dass die Wirksamkeit einer solchen Lösungen nicht ausreichend erforscht ist. Die kritischen Internet-Aktivisten von Netzpolitik.org hingegen schreiben, dass die Polizei sich mit dem Thema wohlwollend auseinandersetzt.
Wie so oft werden Fragen der Sicherheit im öffentlichen Raum sehr kritisch diskutiert. Und das ist gut so. Solche Debatten fördern auf langer Sicht die Akzeptanz solcher innovativen Technologien. Es ist daher absehbar, dass in der nahen Zukunft die Debatte über Vor- und Nachteile, Chancen und Risiken von predictive policing und darüber hinaus über Big Data diskutiert werden.
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