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Predictive Policing und das Polizieren der zukunft(?) Simon Egbert Institut für Kriminologische Sozialforschung Vortrag am 08.01.2018 Ringvorlesung Daten, Algorithmen, Kontrolle der Zukunft“, Universität Hamburg

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Predictive Policing und das Polizieren der zukunft(?)

Simon Egbert

Institut für Kriminologische Sozialforschung

Vortrag am 08.01.2018 – Ringvorlesung „Daten, Algorithmen, Kontrolle der Zukunft“, Universität Hamburg

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1. Grundlagen des Predictive Policing

2. Verbreitung von Predictive Policing in Deutschland

3. Praxisbeispiel: PRECOBS-Nutzung in München

4. Ausblick/Diskussion

Inhaltsübersicht

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GRUNDLAGEN DES

PREDICTIVE POLICING

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408.01.2018 | Simon Egbert | Predictive Policing und das Polizieren der Zukunft(?)

Werbespot IBM (2011)https://www.youtube.com/watch?v=iY3WRvXVogo

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Grundidee von Predictive Policing:

Analyse Crime Data

Spot Patterns

Figure out where to send patrols

Stop Crime before it happens

„Und im Grunde ist die Regel ganz einfach: Wenn ich Muster

erkenne, kann ich in die Zukunft gucken, wenn ich in die

Zukunft gucken kann, kann ich Zukunft gestalten.“ (Thomas

Schweer, IfmPt [PRECOBS]).

Ziele: Effektivität und Effizienz polizeilicher Tätigkeiten

steigern: „Doing more with less.“(Beck/McCue 2009)

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Nicht per se nur an die Nutzung von Statistik- bzw.

Data Mining-Software gebunden (z.B. auch per

‚smarter‘ Videokamera oder ‚Gun Shot-Detektor‘

möglich).

Predictive Policing = „vorhersagebasierte

Polizeiarbeit“

Definition: Die polizeiliche Anwendung von analytisch-

technischen Verfahren, um operative Prognosen

bezüglich wahrscheinlicher Ursprünge bzw. Zeiten und

Orte zukünftiger Kriminalität zu generieren und

umzusetzen. (eine eher weite Definition)

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Derzeitige Hauptform: mit spezieller

Prognosesoftware werden auf Basis

statistischer Analysen polizeiliche

Kriminalitätsdaten per Algorithmen

zukünftige Risikoorte und -zeiträume von

Wohnungseinbruchdiebstählen (WED)

prognostiziert.

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Derzeit ist somit eine vglw. basale Form des Predictive

Policing dominant.

Allerdings: inhärente Expansionstendenz

In Bezug auf die fokussierten Delikte

In Bezug auf die verwerteten Daten

In Bezug auf die angewandten Algorithmen

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wichtig: „This is not Minority Report“ (Perry et al. 2013: 8).

“’Predictions’ are generated through statistical calculations that

produce estimates, at best (…). Consequently, the results are

probabilistic, not certain.” (Perry et al. 2013: 8; Hervorh. v.

Verf.)

=> Arbeit mit Wahrscheinlichkeiten, nicht mit Gewissheiten

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Predictive Policing ist nicht revolutionär im Sinne einer

gänzlich neuen Art und Weise, Polizeiarbeit zu betreiben.

Vielmehr: knüpft an zahlreiche vorherige Polizei-Praktiken

und -Strategien an, kombiniert und erweitert diese

Community Policing

Crime Mapping/Geo-Policing (z.B. Hot-Spot-Policing)

Management-Verfahren und Datenanalyse (z.B. COMPSTAT)

Intelligence-Led Policing

Quality-of-Life Enforcement/Zero Tolerance (Bratton/New York)

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Verschiedene Arten von Predictive Policing, je nach Methodik

der Prognostizierung:

Welche Daten werden integriert?

Welche Algorithmen bzw. Theorien werden zur prädiktiven Analyse

genutzt?

Was ist die Prognosereferenz? (Raum oder Person?)

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Hot Spot-Methoden:

geocodierte polizeiliche Falldaten

vergangene (mehr oder minder stabile)

Kriminalitätsschwerpunkte lokalisieren

diese in die Zukunft fortschreiben

„prospective crime mapping“

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Near-Repeat-Ansätze:

Kernannahme: vorherige Viktimisierung ist ein guter Prädiktor

für (Wiederholungs-)Taten (repeat victimisation)

WED: die Wiederholungstaten treten im unmittelbaren

zeitlichen und räumlichen Kontext der Ersttat auf (near repeat

victimisation)

Flag- vs. Boost-These

Alle gängigen Systeme arbeiten mit diesem Ansatz (z.B.

PRECOBS, PredPol, KrimPro, PreMAP).

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Risk Terrain Analysis:

zukunftsbezogene räumliche Risikoprofile werden erstellt

nicht nur auf Basis polizeilicher, sondern zusätzlich mit

Rückgriff auf sozio-ökonomische und infrastrukturelle Daten

(Einkommensverteilung, Bausubstanz, Hauptverkehrstraßen,

Bars, Clubs, Einkaufsmöglichkeiten etc.)

genuin(er) vorhersagend, da per ‚echtem‘ Data Mining neue

Risikozuschreibungen generiert werden

Theorie- vs. datengetrieben

z.B. System zur Kriminalitätsanalyse und Lageantizipation

(SKALA) vom LKA NRW

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Predictive Policing ist als ganzheitliche Praktik zu verstehen,

die nicht nur auf der Prognose(erstellung) beruht, sondern

ebenso deren (Nicht-)Umsetzung umfasst.

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Prognose-erstellung

Weitergabe/

Ablehnung?

Einheiten vor Ort: (wie) einbeziehen?

(Nicht-)Polizieren des Risikoraums

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Zwei Interventionsmöglichkeiten im Risikoraum:

Repressiver Handlungsansatz: verdeckte Observation und

Intervention mit Zivilkräften (Ziel: Festnahme).

Präventiver Handlungsansatz: an den prognostizierten

Risikoorten wird offen patrouilliert bzw. Streife gefahren (Ziel:

Abschreckung).

=> wichtige Frage: wie wird vor Ort Verdacht kreiert und wer

wird, auf Grund welcher Kriterien, kontrolliert? Dazu gibt

die Software keine Information!

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Bericht Morgenmagazin Predictive Policing in Aargau (Schweiz)

https://www.youtube.com/watch?v=yoActUR8YXo(insb. ab Minute 02:42)

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VERBREITUNG VON

PREDICTIVE POLICING

IN DEUTSCHLAND

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In (fast) allen Bundesländern gibt es mindestens

systematische Beobachtungen der aktuellen

Entwicklungen rund um Predictive Policing

Aktuell: Anwendung in sechs Bundesländern (Bayern,

Hessen, Niedersachsen, NRW, Berlin, Baden-

Württemberg)

Typische föderale Zersplitterung zu erkennen

Externes Produkt vs. Eigenkreation

BKA: RADAR-iTE => terror. Gefährder und ihr

Risikopotenzial

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PRAXISBEISPIEL

PRECOBS-NUTZUNG

IN MÜNCHEN

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Pre Crime Observation System (PRECOBS) vom

‚Institut für musterbasierte Prognosetechnik‘ (IfmPt) =

Marktführer im deutschsprachigen Raum (in Bayern,

Zürich, Aargau, Basel-Landschaft im Regelbetrieb).

Theoretische Basis: near repeat-Theorie =>

professionelle Täter/-innen neigen dazu, nach einem

erfolgreichen Einbruch kurz danach im Umkreis

nochmals zuzuschlagen (= Muster).

Ziel: Diese Folgedelikte („near repeats“) sollen für eine

vorab definierte räumliche und zeitliche Größe in ihrer

Wahrscheinlichkeit prognostiziert werden.

Derzeit: nur Wohnungseinbruchdiebstahl (technische

und politische Gründe).

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Menschenbild: homo oeconomicus (Rational-Choice)

Der (Profi-)Einbrecher als „optimal forager“

(Sidebottom & Wortley 2016: 168).

Routine-Activity-Approach: drei Voraussetzungen für

Tat(versuch)

1) motivierte/r Täter/in

2) geeignetes Tatobjekt

3) Tatobjekt ist nicht ausreichend

geschützt

(Cohen/Felson 1979;

Clarke 1993, 1995)

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PRECOBS arbeitet mit einem vorgeschalteten

Filtersystem, das aus Triggern und Antitriggern besteht.

Für die Prognose werden GIS (Geoinformationssystem)-

Technologien und polizeiliche Falldaten zu Tatorten,

Tatzeiten, Beute und Modus Operandi kombiniert.

Jeden Tag werden die neuen Falldaten des Vortags aus

dem Fallbearbeitungssystem in PRECOBS eingespeist

und den historischen Daten hinzugefügt (rollendes

Verfahren).

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Vor der Nutzung im Regelbetrieb wird eine Simulation

durchgeführt, die einen Abgleich der simulierten

Prognosen mit den historischen Falldaten erlaubt und NR-

affine Gebiete ausweist.

Schließlich werden auf einer Karte Kacheln visualisiert, die

Gebiete (i.d.R. 500m x 500m) ausweisen, in denen die

Wahrscheinlichkeit eines Folgedelikts in den sieben

Folgetagen hochwahrscheinlich ist (rot = über 70%).

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Der jeweils zuständige Operator wird über einen Alarm auf

die Prognose aufmerksam gemacht und entscheidet, ob

dieser weiterbearbeit oder unterdrückt wird

=> es nicht die Maschine, die als letztentscheidende

Instanz fungiert, sondern es ist „die Intuition erfahrener

Beamte“, die das definitive Urteil bestimmt (Balogh 2016: 337;

s. a. Schweer 2015: 16; 2016).

Weiterleitung per E-Mail an die zuständigen Kommissariate,

zum Teil mit einer Handlungsempfehlung (präventive oder

repressive Reaktion?).

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FUNKTIONIERT

PREDICTIVE POLICING?

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Ob Predictive Policing funktioniert, ist (noch) nicht eindeutig

feststellbar.

Es existieren bislang nur wenige unabhängige

Evaluationsstudien, die zudem zu unterschiedlichen

Ergebnissen kommen.

Bei den von den Herstellern veröffentlichten Zahlen bezüglich

Trefferraten oder Deliktsrückgängen bleibt meist unklar, auf

welche zeitlichen und/oder räumlichen Rahmenbedingungen

sie sich beziehen.

Grundsätzliche Schwierigkeit: wenn eine Prognose nicht zutrifft

(= kein Einbruch geschieht), kann nicht geklärt werden, ob die

Prognose falsch war oder die Polizei den/die Täter/-in

erfolgreich abgeschreckt hat (Bode/Stoffel/Keim 2017).

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Frage der Ziele, die mit Predictive Policing verfolgt werden

=> welche Wirkung wird angestrebt?

In vielen Anwendungsfällen wird in der Tat von einem

substanziellem Rückgang der Fallzahlen berichtet:

München: 2014 zu 2015 insgesamt um 17% zurückgegangen, in den

PRECOBS-Bezirken um 58%.

Nürnberg: 2014: plus 24,3%, 2015: minus 19,1%.

NRW: 1. Quartal 2017: 30% weniger Einbrüche als 1. Quartal 2016.

Ein kausaler Zusammenhang kann daraus nicht abgeleitet

werden, da WED multifaktoriell bedingt ist und nicht auf einen

einzigen Faktor zurückgeführt werden kann.

Deliktzahl unterliegt insg. starken Schwankungen.

Zudem: Predictive Policing ist oft Teil eines Maßnahmenpakets.

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AUSBLICK/DISKUSSION

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Predictive Policing ist zwar nicht revolutionär, trotzdem ist

davon auszugehen, dass die Einführung von polizeilicher

Prognosesoftware eine Zäsur impliziert, da polizeiliche

Arbeit dadurch (wahrscheinlich) nachhaltig verändert, weil

umfangreich ‚datafiziert‘ wird:

=> behördliche Pfadabhängigkeit

=> multidimensionale Datenanalyse (nicht nur Prädiktion),

s. z.B. PRECOBS Enterprise

=> immanente Erweiterungstendenz

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Inhärente Expansionstendenz:

Weitere Daten?: Data Mining = Je mehr Daten, desto besser (s. z.B.

die Möglichkeit, auf Telekommunikationsdaten von mutmaßlichen

Einbrechern zugreifen zu können; Gesetz zur Änderung des

Strafgesetzbuches – Wohnungseinbruchdiebstahl)

Weitere Delikte?: Nicht mehr nur WED, auch Kfz-Einbruch und -

diebstahl, Raub etc.

Weitere Theorien?: Nicht nur Near-Repeat, allg. Risikofaktorenansatz

(wie bei SKALA in NRW).

=> Oder bald rein datenbezogen? (‚End of Theory‘)

Weitere Prognosereferenzen?: Bald auch personengebunden? (z.B.

BKA: RADAR-iTE, BMBF: X-SONAR, Chicago: ‚Heat List‘, London:

Accenture)

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Bis dato kaum rechtliche Thematisierung, da derzeit

keine personenbezogenen Daten benutzt werden.

Gefahr des Racial Profiling

Risikogebiet = implizites ‚Gefahrengebiet‘, verbunden mit

erhöhtem Eingriffsbefugnisrecht seitens der Polizisten/-

innen?

Wie viel Autonomie wird der Technologie zukünftig

zugesprochen? Wer ist im Zweifelsfall haftbar zu

machen?

Droht eine (weitere) Verschiebung der polizeilichen

Eingriffsschwelle in das strafrechtliche Vorfeld?

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VIELEN DANK!

[email protected]

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