Eine Überwachungskamera spiegelt sich am 07.06.2017 in Berlin in einer Glasscheibe.
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Siegeszug der Algorithmen?
Predictive Policing im deutschsprachigen Raum


4.8.2017
In zahlreichen Polizeibehörden im deutschsprachigen Raum werden derzeit softwaregestützte Prognosetechnologien zur Umsetzung vorhersagebasierter Polizeiarbeit (Predictive Policing) erprobt oder eingeführt. Gegenwärtig werden in sechs deutschen Bundesländern sowie in der Schweiz Systeme pilotiert beziehungsweise bereits im Regelbetrieb verwendet, die Verbrechen – meistens handelt es sich einzig um das Delikt des Wohnungseinbruchdiebstahls – vorhersagen sollen. Mit ihrer fest implementierten polizeilichen Nutzung in Bayern (München und Mittelfranken), Zürich, Aargau und Basel-Landschaft sowie ihrer derzeitigen Erprobung in Baden-Württemberg ist dabei die kommerzielle Prognosesoftware "PRECOBS" (Pre Crime Observation System) hiesiger Marktführer.[1] Daneben entwickeln die Landeskriminalämter sowohl in Nordrhein-Westfalen mit dem Programm "SKALA" (System zur Kriminalitätsauswertung und Lageantizipation) als auch in Berlin mit dem System "Krim Pro", in Niedersachsen mit dem Programm "PreMAP" und in Hessen mit der Software "KLB-operativ" (Kriminalitätslagebild-operativ) prognosebasierte Eigenkreationen.[2]

Seien sie nun käuflich erworben oder selbst entwickelt, mit den Prognosesystemen ist die Erwartung verbunden, durch eine intelligentere Verknüpfung und Nutzung polizeilichen Wissens effizienter operieren zu können:[3] Die systematische Auswertung der durchaus üppigen und lange Zeit weitgehend unangetasteten landespolizeilichen Datenbestände verspricht die Möglichkeit, potenzielle Taten im Vorfeld zu erkennen und Streifenkräfte gezielt in die als riskant identifizierten Räume zu senden. Relevante Lageinformationen für die strategische Einsatzplanung könnten künftig durch die algorithmische Analyse in Echtzeit vorliegen,[4] sodass die Polizei mit den Prognoseprogrammen letztlich "vor die Lage kommt" und fähig ist, einzugreifen, bevor ein Verbrechen geschehen kann.[5] Zudem besteht die Hoffnung, auf diesem Wege deutlich weniger personelle Ressourcen für die Lageanalyse einsetzen zu müssen als bisher, denn stetigen Budgetkürzungen stehen mindestens gleichbleibende Anforderungen gegenüber.So sagt etwa Günter Okon vom Bayerischen Landeskriminalamt: "Diese Arbeit müssten sich sonst 25 Kollegen in allen Präsidien machen, so rechnet ein Programm für alle."[6]

Über die neuen technischen Möglichkeiten und den ökonomischen Druck hinaus ist ein weiterer Grund für das aktuell starke Interesse an polizeilichen Prognoseverfahren ein genuin politischer: Das derzeit hauptsächlich prognostizierte Delikt, der Wohnungseinbruchdiebstahl, ist aufgrund anhaltend steigender Fallzahlen in den vergangenen Jahren und gleichzeitiger Stagnation ohnehin niedriger Aufklärungs- und Verurteilungsquoten zu einem Politikum geworden. Die deutschen Sicherheitsbehörden, so der einschlägige Tenor, müssten neue, kreative Maßnahmen gegen die zunehmende Bedrohung durch professionelle Einbrecherinnen und Einbrecher und insbesondere reisende Serientäterinnen und Serientäter einsetzen.[7] Zugleich eignet sich die Einführung vielversprechender Technologien hervorragend, um Entschlossenheit und Aktionsfähigkeit gegen kriminelle Auswüchse zu demonstrieren und damit Handlungsstärke beim Einsatz für die Sicherheit der Bürgerinnen und Bürger zu beweisen. So versuchten sich etwa im nordrhein-westfälischen Landtagswahlkampf 2017 sowohl die CDU als auch die SPD mit dem Versprechen eines landesweiten Einsatzes von Predictive Policing beziehungsweise des Prognoseprogramms "SKALA" zu profilieren.[8]

Zwar ist die Kontextualisierung von Predictive Policing als wirksames techno-fix für Kriminalitätsprobleme durchaus keine gewagte politisch-rhetorische Strategie, wird die Pilotierung und Einführung von Predictive Policing in Deutschland doch durchaus von einem insgesamt eher wohlwollenden medialen Diskurs begleitet. Gleichzeitig ist dieser Prozess aber auch von erheblichen Missverständnissen über Methodik und Erfolgsaussichten von polizeilicher Prognosesoftware geprägt. Ziel dieses Beitrags ist es, einen grundlegenden Überblick über die Funktionsweise und den möglichen Nutzen der derzeit im Rahmen von Predictive Policing genutzten Prognosetechnologien zu geben.

"This ist not Minority Report": Grundlagen des Predictive Policing



Insbesondere die gleichsam unvermeidbare mediale Referenz zu Philip K. Dicks Kurzgeschichte "Minority Report" von 1956 beziehungsweise deren Verfilmung von Steven Spielberg aus dem Jahr 2002, in der die Polizeieinheit "Precrime" im Washington, D.C. des Jahres 2054 zukünftige Morde voraussieht und die Täter präventiv in Gewahrsam nimmt, hat in den Köpfen vieler Menschen falsche Vorstellungen von der tatsächlichen Präzision und den Gegenständen polizeilicher Prognosen geschaffen. Diese werden zum Teil auch von einschlägigen Anbietern selbst provoziert: Als "deutungsleitend" gilt beispielsweise der für den US-Markt produzierte Werbespot des IT-Unternehmens IBM von 2012, in dem ein Polizist unter Rückgriff auf eine Prognosesoftware den genauen Ort und Zeitpunkt eines Raubüberfalls vorhersieht und diesen durch seine Präsenz vor ebenjenem Supermarkt, den der Täter anvisiert hatte, verhindert.[9] Auch der Anbieter von "PRECOBS" spielt nicht zuletzt durch den Namen seiner Software mit der Assoziation "Minority Report", der jenem der hellseherischen Instanzen aus Dicks Erzählung – der "Precognitives" ("Precogs") – auffällig ähnlich ist.[10]

Schaut man sich aber die genaue Funktionsweise und die hinter den Programmen liegenden Methodiken an, wird schnell augenfällig, dass es im Gegensatz zu der Polizeieinheit "Precrime" aus "Minority Report" bei der gegenwärtigen Nutzung von polizeilicher Prognosesoftware nicht um die präzise Vorhersage konkreter Taten samt Täter, Tatort und Tatzeit geht, sondern deutlich abstrakter um die Prognose von möglichen Risikogebieten (zum Beispiel einer Wohnquartiersebene mit rund 400 Haushalten) in einem spezifischen Zeitraum (zum Beispiel für sieben Tage).[11] Deshalb gilt: "This is not Minority Report."[12] Weil es sich stets um statistisch fundierte Analysen handelt, operieren die Systeme mit Wahrscheinlichkeiten und eben nicht mit festen Gewissheiten. Derzeitige Verfahren des Predictive Policing arbeiten folglich mit probabilistisch hergeleiteten Risikoerwartungen. Im Falle von "PRECOBS" wird beispielsweise ein Hochrisikogebiet für einen Einbruch mit einer Eintrittswahrscheinlichkeit desselben von mindestens 75 Prozent verbunden.[13]

Predictive Policing ist also zu verstehen als die polizeiliche Anwendung von analytisch-technischen Verfahren, um wahrscheinliche Ursprünge beziehungsweise Zeiten und/oder Orte zukünftiger Kriminalität zu prognostizieren. Aus Gründen terminologischer Präzision macht es zunächst Sinn, die Begriffskombination "Predictive Policing" mit "vorhersagebasierter Polizeiarbeit" und nicht mit "vorausschauender Polizeiarbeit" zu übersetzen. Denn auch viele andere polizeiliche Praktiken, wie etwa alle kriminalpräventiven Maßnahmen, sind vorausschauend motiviert, operieren aber nicht mit technisch generierten Prognosen. Zudem eignet sich eine solche Begriffsverwendung besser, um das probabilistische Fundament der Prognosen zu unterstreichen, als die gängige Bezeichnung "vorhersagende Polizeiarbeit".

Gleichzeitig sollte die Definition nicht per se auf die Nutzung einer eigenständigen Prognosesoftware limitiert werden, da auch weitere technische Möglichkeiten für vorhersagebasierte Polizeiarbeit existieren, etwa per intelligenter Videoüberwachung mit Kameras, die verdächtiges Verhalten registrieren und mögliche Risikopersonen vorab identifizieren sollen.[14] Eine technologisch offene Begriffsbestimmung scheint auch gerade deshalb sinnvoll, da in Zukunft mit einer substanziellen Erweiterung des technologischen Prognoseportfolios von vorhersagebasierter Polizeiarbeit zu rechnen ist. Denn eine Erweiterung der jeweils adressierten Prädiktionsreferenzen und der dabei genutzten Daten ist technisch relativ problemlos möglich.

So wird bereits jetzt an einem Ausbau der prognostischen Deliktspalette gearbeitet, damit in Zukunft – so die Hoffnung – neben Wohnungseinbruchdiebstählen auch zum Beispiel Kfz-Einbrüche, -Diebstähle und Raubdelikte vorhergesagt werden können.[15]

Gleichermaßen gibt es international bereits Bestrebungen, nicht nur räumlich gebundene Prognosen zu erstellen, sondern auch personenbezogene Vorhersagen zu generieren (Predictive Profiling).[16] Dies gilt zum Beispiel für die "Strategic Subject List" der Polizei Chicago, in deren Rahmen Personen etwa gemäß ihrer Vorstrafen, Gangmitgliedschaften und gewaltsamer Todesfälle im Bekanntenkreis ein Risikoscore bezüglich der Wahrscheinlichkeit zugeordnet wird, dass sie Opfer oder Täter eines Tötungsdeliktes werden.[17]

Auch in Deutschland gibt es bereits ähnliche Bemühungen: So hat Anfang 2017 das Bundeskriminalamt sein Prognosesystem "RADAR-iTE" (Regelbasierte Analyse potenziell destruktiver Täter zur Einschätzung des aktuellen Risikos – islamistischer Terrorismus) vorgestellt, das die individuellen Risikopotenziale islamistischer "Gefährder" beziehungsweise "Relevanter Personen" auf Basis ihres beobachtbaren Verhaltens konkretisieren soll.[18] Noch einen Schritt früher will das Projekt "X-Sonar" (Analyse extremistischer Bestrebungen in sozialen Netzwerken) ansetzen, das aktuell vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert wird und die Programmierung eines softwaregestützten Instruments zur Identifizierung von Radikalisierungsmustern in sozialen Medien zum Ziel hat.[19]


Fußnoten

1.
Vgl. Thomas Schweer, Musterbasierte Tatortvorhersagen am Beispiel des Wohnungseinbruchs, in: Die Kriminalpolizei 1/2015, S. 13–16; ders., Predictive Policing – Straftaten erkennen und verhindern, bevor sie passieren, in: Deutsches Polizeiblatt 1/2016, S. 25ff.; Dominik Balogh, Near Repeat-Prediction mit PRECOBS bei der Stadtpolizei Zürich, in: Kriminalistik 5/2016, S. 335–341.
2.
Vgl. Lucia Sommerer, Geospatial Predictive Policing – Research Outlook & A Call for Legal Debate, in: Neue Kriminalpolitik 2/2017, S. 147–164, hier S. 153ff. Die Gründe für die Entwicklung eigener Prognosesoftware sind neben finanzieller vor allem operativer Art: Man sorgt sich um die Hoheit über die eigenen Kriminalitätsdaten und fürchtet eine mangelnde Nachvollziehbarkeit der prognostischen Entscheidungsfindung, da die Algorithmen bei externen Produkten etwa aufgrund von anbieterseitig gepflegten Geschäftsgeheimnissen nicht vollends nachvollziehbar sind. Vgl. Alexander Gluba, Predictive Policing – eine Bestandsaufnahme, in: Kriminalistik 6/2014, S. 347–352, hier S. 352.
3.
Vgl. etwa Charlie Beck/Colleen McCue, Predictive Policing: What Can We Learn from Wal-Mart and Amazon about Fighting Crime in a Recession?, in: Police Chief 11/2009, S. 18–24.
4.
Vgl. Balogh (Anm. 1), S. 337.
5.
Dieter Schürmann, "SKALA" Predictive Policing als praxisorientiertes Projekt der Polizei NRW, 24.6.2015, http://www.bka.de/SharedDocs/Downloads/DE/Publikationen/ForumKI/ForumKI2015/kiforum2015
SchuermannPositionspapier.html
.
6.
Zit. nach Daniel Wolf, Kommissar Computer. So will Bayerns Polizei Einbrüche vorhersagen, 9.9.2014, http://www.focus.de/_id_4118919.html«.
7.
Vgl. Tillman Bartsch et al., Phänomen Wohnungseinbruch – Taten, Täter, Opfer, in: Kriminalistik 8–9/2014, S. 483–490, hier S. 483. Exemplarisch für die korrespondierende mediale Debatte vgl. Torsten Krauel, Der Staat versagt bei seinem Kernauftrag, 15.5.2013, http://www.welt.de/article116223952.html«.
8.
Vgl. Landtag Nordrhein-Westfalen, Drucksache 16/122344, 28.6.2016, S. 5; CDU Nordrhein-Westfalen, Zuhören. Entscheiden. Handeln. Regierungsprogramm der CDU für Nordrhein-Westfalen 2017–2022, 1.4.2017, http://www.cdu-nrw.de/sites/default/files/media/docs/2017-04-01_regierungsprogramm_cdu_fuer_nrw_2017-2022.pdf«., S. 5; Vgl. Ministerium für Inneres und Kommunales des Landes Nordrhein-Westfalen, NRW-Einbruchszahlen gehen im ersten Quartal 2017 30% zurück, 2017, http://www.mik.nrw.de/startseite/kampf-gegen-einbrueche/skala.html«.
9.
Vgl. Gluba (Anm. 2), S. 347. Für den Werbesport siehe http://www.youtube.com/watch?v=iY3WRvXVogo«.
10.
Ein erster, bewusst in Anlehnung an "Minority Report" gewählter Arbeitstitel der Software war in der Tat "PRECOGS". Vgl. Balogh (Anm. 1), S. 336.
11.
Vgl. Schweer 2015 (Anm. 1), S. 15.
12.
Walter L. Perry et al., The Role of Crime Forecasting in Law Enforcement Operations, Santa Monica 2013, S. 8.
13.
Vgl. etwa Kai Biermann, Noch hat niemand bewiesen, dass Data Mining der Polizei hilft, 29.3.2015, http://www.zeit.de/digital/datenschutz/2015-03/predictive-policing-software-polizei-precobs/komplettansicht«.
14.
Vgl. Joseph Scheppach, Kamera mit Blick fürs Böse, in: Technology Review 6/2015, S. 76f., hier S. 76.
15.
Vgl. etwa Balogh (Anm. 1), S. 340.
16.
Zu den beiden raum- beziehungsweise personenbezogenen Grundformen des Predictive Policing vgl. Sommerer (Anm. 2), S. 149.
17.
Vgl. Chicago Data Portal, Strategic Subject List, 2.5.2017, https://data.cityofchicago.org/Public-Safety/Strategic-Subject-List/4aki-r3np«.
18.
Vgl. Bundeskriminalamt, Neues Instrument zur Risikobewertung von potenziellen Gewaltstraftätern, Pressemitteilung 2.2.2017, http://www.bka.de/DE/Presse/Listenseite_Pressemitteilungen/2017/Presse2017/170202_Radar.html«. Siehe auch den Beitrag von Andrea Kretschmann in dieser Ausgabe (Anm. d. Red.).
19.
Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung, Analyse extremistischer Bestrebungen in sozialen Netzwerken (X-SONAR), o.D., http://www.sifo.de/files/Projektumriss_X-SONAR.pdf«.
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Autor: Simon Egbert für Aus Politik und Zeitgeschichte/bpb.de
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