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SERIE: Digitalisierung der Polizeiarbeit

Predictive Policing

Wenn die Polizei in die Zukunft schaut

Predictive Policing steht für vorausschauende Polizeiarbeit und basiert auf dem wissenschaftlich belegten Phänomen, dass professionelle Täter mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit zeit- und ortsnah, ggf. auch im gleichen Objekt bzw. bei den gleichen Opfern, erneut zuschlagen. Predictive-Policing-Software analysiert deshalb Falldaten zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit zukünftiger Straftaten, um einen zielgerichteteren Einsatz von Polizeikräften steuern zu können.
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Professionelle Täter schlagen mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit zeit- und ortsnah erneut zu.

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Verbreitung

In Deutschland kommen bisher fünf Predictive-Policing-Softwares zum Einsatz:

  • PRECOBS (Pre Crime Observation System) in Baden-Württemberg und Bayern,
  • KrimPro (KriminalitätsPrognose) in Berlin,
  • KLB-operativ (KriminalitätsLageBild) in Hessen,
  • PreMAP (Predictive Policing Mobile Analytics for Police) in Niedersachsen sowie
  • SKALA (System zur Kriminalitätsanalyse und Lageantizipation) in Nordrhein-Westfalen.

Einsatzbereiche der „Verbrechensvorhersagesoftware“ sind bislang vor allem Wohnungseinbrüche, Gewerbeeinbrüche, KFZ-Delikte wie Autoaufbrüche, Raub, Brandstiftungen oder Graffiti.

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Durch die Verwendung von Deliktsdaten aus der jüngsten Vergangenheit werden Prognosen erstellt.

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Beispiel PRECOBS

Die Prognosesoftware PRECOBS wird vom deutschen Institut für musterbasierte Prognosetechnik (IfmPt) entwickelt und vermarktet.

Durch die Verwendung von Deliktsdaten aus der jüngsten Vergangenheit werden Prognosen erstellt und zur Kriminalprävention sowie für operative Maßnahmen genutzt. Dabei werden polizeiliche Daten wie Täterprofile, Deliktschwerpunkte, örtliche Gegebenheiten und empirische Erkenntnisse aus den Deliktfeldern ausgewertet, um zeitliche und räumliche Deliktkonzentrationen zu prognostizieren.

Neben den Schweizer Kantonen Aargau, Baselland, Solothurn und Zürich erfolgt(e) bislang ein (testweiser) Einsatz von PRECOBS unter anderem in München und Nürnberg sowie Stuttgart und Karlsruhe.

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Im Alarmierungsfall zeigt die Polizei in dem betroffenen Gebiet eine verstärkte Präsenz.

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Funktionsweise

Die Software bzw. ihre Datenbank wird nach jedem Delikt mit Daten wie Tatort, -zeit, -hergang und Beute gespeist, die mit zurückliegenden Falldaten abgeglichen und anhand kriminologischer, psychologischer und soziologischer Theorien bewertet werden.

Durch die Einspeisung dieser Parameter in eine Formel entstehen Algorithmen, die die Grundlage für eine Berechnung der Wiederholungswahrscheinlichkeit in örtlicher und zeitlicher Nähe darstellen. So entsteht eine Operatorprognose.

Ab einer vordefinierten Wahrscheinlichkeit einer Straftat – je nach Software beispielsweise 70 Prozent – löst die Software einen Alarm aus. Im Alarmierungsfall zeigt die Polizei in dem betroffenen Gebiet eine verstärkte Präsenz, sei es durch uniformierte Streifen, Präventionsbeamte oder Zivilstreifen.

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Ein Nachweis der Wirksamkeit ist schwierig.

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Wirksamkeit

Die Anbieter von Predictive-Policing-Software sprechen häufig von Erfolgsquoten von bis zu 85 Prozent. Diese Aussagen sind jedoch wissenschaftlich nicht belegbar und ein Nachweis der Wirksamkeit ist aufgrund der Komplexität der Einflussfaktoren und der hohen Dunkelziffer schwierig. Schon dass nur polizeilich registrierte Delikte und Muster verarbeitet werden können, birgt die Gefahr, dass die Software den Blick auf bestimmte Orte verengt.

Auch wissenschaftliche Evaluationen und Pilotprojekte ergeben kein eindeutiges Bild. Während Prognosesoftwares nach entsprechenden Tests in vielen Regionen in die Alltagsorganisation übernommen und operativ eingesetzt werden, verzichtete etwa die Kantonspolizei Solothurn nach einem Test wegen hoher Kosten und eines fehlenden Nutzennachweises auf einen weiteren Einsatz.

In anderen Gegenden der Schweiz ist von 80 Prozent richtigen Vorhersagen und einer Senkung der Quote im Test um 15 Prozent die Rede, auch wenn diese Zahlen als statistisch nicht aussagekräftig erachtet werden.

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Anders als in Deutschland erfolgt in den USA die Analyse nicht auf einer anonymisierten Datenbasis.

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Kritik

Wird eine Predictive-Policing-Software verwendet, häufen sich die Polizeieinsätze und dadurch auch die dokumentierten Straftaten in einer Gegend. Durch einen längerfristigen Einsatz verändern sich also die Fallzahlen – was sich wiederum auf die zukünftige Prognose auswirken kann. Dies kann zu sich selbst erfüllenden Prophezeiungen führen, die keinen Mehrwert für die Verbrechensbekämpfung (mehr) haben.

Ein weiterer Kritikpunkt zielt darauf ab, dass die in Deutschland bislang anonymisierte Datenerhebung später durch personenbezogene Daten ergänzt werden könnten. Denn anders als in Deutschland arbeiten beispielsweise in den USA nicht nur bald drei Viertel der Polizeidienststellen mit Predictive Policing – sondern dort erfolgt die Analyse auch nicht auf einer anonymisierten Datenbasis, sondern es fließen auch personenbezogene Angaben wie Kreditkarteninformationen oder Daten aus sozialen Netzwerken und damit auch aus dem Freundes- und Bekanntenkreis ein.

Noch sind solch weitreichende Eingriffe hierzulande mit den freiheitlichen Grundrechten und dem Datenschutz nicht vereinbar, sind Datenzugriff und -erhebung in vielen der beschriebenen Bereiche ungeklärt. Aber mit dem Hightech-Arsenal der Täter wachsen auch die Anforderungen der Sicherheitsbehörden – und mit den Kriminalitätsstatistiken der Druck auf die Politik.

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Mit dem Hightech-Arsenal der Täter wachsen auch die Anforderungen der Sicherheits- behörden.

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Weitere Entwicklung

Die hessische Polizei arbeitet als erste in Deutschland mit der Software „Gotham“ des US-Anbieters Palantir, die in der für Hessen modifizierten Version „Hessendata“ heißt. Die Software kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen und hilft dabei, Verbindungen zwischen Verdächtigen, Kontaktpersonen, Portraitfotos, zugelassenen Fahrzeugen, registrierten Waffen, Handynummern, Kommunikationsdaten und vielen weiteren Informationen herzustellen.

Als widerrechtlich wird die Verbindung verschiedener Polizeidatenbanken kritisiert – in Hessen sieben Quellen, darunter Fall- und Fahndungsdatenbanken sowie Telekommunikationsdaten und auch ausgelesene Facebook-Profile. Gleichwohl soll „Gotham“ künftig nicht nur im Staatsschutz, sondern auch bei der Bekämpfung organisierter Kriminalität und schwerer Straftaten zum Einsatz kommen.

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