Predictive Policing

aus SecuPedia, der Plattform für Sicherheits-Informationen

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In zahlreichen Polizeibehörden in Deutschland erfolgte die Erprobung und Einführung softwaregestützter Prognosetechnologien, die eine vorhersageorientierte Polizeiarbeit (»Predictive Policing«) initiiert. Die automatisierte Verwertung großer polizeilicher Datenbestände verspricht, so die von politischer und polizeilicher Seite oft geäußerte Erwartung, potenziellen Gefahren und Risiken vorbeugend begegnen zu können.

Forschungsprojekte haben sich mit den Möglichkeiten und Methoden des Predictive Policing und hier im Besonderen mit der raumzentrierten Variante vorhersagender Polizeiarbeit beschäftigt. So auch die Universität Hamburg.

Big Data in der Polizei

Mit der Implementierung von Predictive Policing ist die Polizei in das algorithmische Zeitalter vorgedrungen. Der damit zusammenhängende Hype hat dazu geführt, dass politische und polizeiliche Entscheidungsträger*innen für die (propagierten) Potenziale von big data-Analysen sensibilisiert wurden. Dies wiederum hatte zur Folge, dass zahlreiche Projekte und Programme aufgesetzt wurden, die eine ganzheitliche Datafizierung der Polizei befördern, so z. B. das Restrukturierungsprogramm „Polizei 2020“ oder auch die Einführung von Datenanalyseplattformen wie „hessenDATA“ (Hessen), „DAR“ (NRW),„PRECOBS“ und „VeRA“ (Bayern).

Funktionsweise

Predictive Policing ist ein Ansatz, der es ermöglichen soll, polizeiliches Vorgehen auf der Basis valider, wissenschaftlich fundierter Prognosen über die Kriminalitätsentwicklung besser planen zu können. Ziel ist die Identifizierung von Risikobereichen, in denen durch geeignete Maßnahmen künftigen Straftaten begegnet werden soll. Hierfür gibt es verschiedene Methoden; diese können täter-, opfer- und/oder deliktsbasiert sein. Beispielsweise können durch die zeitliche und räumliche Eingrenzung möglicher (Folge-)Taten Polizeikräfte effizient eingesetzt werden, um Straftaten zu verhindern oder aufzuklären. Ebenso kann auf der Täterseite zwischen Gelegenheits- und Profitaten entschieden werden.

Die Software wird ausschließlich in den Ballungsräumen eingesetzt. Die Methodik der Software basiert auf dem Near Repeat-Phänomen, also der Beobachtung, dass es im nahen räumlichen und zeitlichen Umfeld bestimmter Taten vermehrt zu Folgetaten kommt (7 Tage, ca. 500 m).Dort wurde sie von speziell ausgebildeten Sachbearbeitern („Operatoren“) bedient. Das Bayerische Landeskriminalamt nahm als Zentralstelle die Produktverantwortung wahr.

Aktuelle Entwicklung

Der starke Rückgang der Fallzahlen ab 2017 und in der Folgezeit durch die Corona-Pandemie bei den Wohnungseinbrüchen in Bayern (ähnliche Entwicklung wurden auch in anderen Bundesländern festgestellt) und die damit verbundene quantitative Minderung der zur Berechnung notwendigen Datengrundlage führten zu einer Verringerung der Prognosen und beschränkten so die effiziente Nutzung von PRECOBS. Die vom System ausgelösten Alarme nahmen unverhältnismäßig ab, so dass eine gezielte Einsatzsteuerung nicht mehr möglich war. Die eingangs angedachte Ausweitung auf weitere Phänomenbereiche oder die Verwendung in anderen Präsidien erwiesen sich mit den in PRECOBS zur Verfügung stehenden Möglichkeiten als nicht umsetzbar. Zudem wurden in den letzten Jahren im Feld der kontinuierlichen Lagearbeit und strategischen Einsatzsteuerung durch die Bayerische Polizei verschiedene Produkte entwickelt bzw. fortentwickelt. Aufgrund dieser Tatsachen wurde im Rahmen einer Kosten-Nutzen-Abwägung entschieden, den Betrieb der Software einzustellen.

Entwicklung in den USA

Anders in den USA: Zwischen 2018 und 2021 war in den USA einer von 33 US-Bürgern von Polizeipatrouillenentscheidungen betroffen, die von der Kriminalitätsvorhersagesoftware „PredPol“ geleitet wurden. Das Unternehmen hat mehr als 5,9 Millionen Kriminalitätsvorhersagen an Strafverfolgungsbehörden in den USA gesendet. Demnach waren Bewohner von Vierteln, in denen „PredPol“ nur wenige Patrouillen vorschlug, eher Weiße und eher in mittleren bis oberen Einkommensschichten. Viele dieser Gebiete blieben Jahre ohne eine einzige Kriminalitätsvorhersage. In Nachbarschaften, in denen die Software verstärkte Patrouillen vorschlug, wohnten eher Schwarze.

Fazit

Ähnliches wäre auch in Deutschland, z.B. in Problemstadtteilen, denkbar. Die softwaregestützte, vorausschauende Polizeiarbeit kann einen wertvollen Beitrag zur Weiterentwicklung bereits vorhandener Bekämpfungsansätze leisten. Insbesondere als Bestandteil einer Gesamtstrategie hat der Einsatz von softwarebasierten Lage- und Risikoanalysen hohes Potenzial. Forscher der FÖPS Berlin gehen davon aus, dass Predictive Policing in modifizierter Form zukunftsfähig ist.

Quelle: Polizei Bayern



Diese Seite wurde zuletzt am 16. Januar 2022 um 17:49 Uhr von Klaus Kapinos geändert.