Eine Überwachungskamera spiegelt sich am 07.06.2017 in Berlin in einer Glasscheibe.

4.8.2017 | Von:
Simon Egbert

Siegeszug der Algorithmen?
Predictive Policing im deutschsprachigen Raum

Welche Wirkung hat Predictive Policing?

Versuche, die erhofften präventiven und effizienzsteigernden Effekte von Predictive Policing empirisch zu untermauern, sind bislang ebenso vereinzelt wie umstritten. So gibt es mit Blick auf den tatsächlichen Nutzen der Prognosetechnologien derzeit noch "(m)ehr Fragen als Antworten".[34] Viele Verantwortliche in den Sicherheitsbehörden warten deshalb gespannt auf den Evaluationsbericht des Max-Planck-Instituts für ausländisches und internationales Strafrecht zum "PRECOBS"-Modellversuch in Baden-Württemberg, von dem konkrete, in politische Entscheidungen übersetzbare Aussagen über die Wirksamkeit von Predictive Policing erwartet werden. Allerdings ist fraglich, ob solche aus dem Bericht hervorgehen werden, da aufgrund der Kontextbedingungen des Evaluationsprojekts – es handelte sich zum Beispiel nicht um ein experimentelles Forschungsdesign und auch der Bewertungszeitraum war mit sechs Monaten recht kurz – eine eindeutige Bewertung zur Effektivität erschwert wird.[35]

Die grundsätzliche Frage, wie erfolgreich Predictive Policing als polizeiliche Strategie wirklich ist, ist ohnehin sehr schwer zu beantworten, da über die Treffergenauigkeit der generierten Prognosen keine Aussage getroffen werden kann: Prognostiziert die Software einen Einbruch in einem klar definierten Gebiet und Zeitraum und findet dieser nicht statt, ist hinterher unklar, ob die Software fehlging oder die Streifenkräfte die Tat erfolgreich verhindert haben. Die von den Anbietern kommerzieller Prognosesoftware oft prominent herausgestellten Trefferquoten sind ohne mitgelieferte Kontextinformationen nur sehr eingeschränkt aussagekräftig, da es beispielsweise erheblich auf die Größe des Referenzraumes und den Zeitraum der Vorhersagen ankommt, mit welcher Wahrscheinlichkeit sie tatsächlich einzutreffen vermögen.

Ohnehin gilt für die bislang genutzten polizeilichen Prognosesysteme, die allesamt nach statistischen Maßgaben operieren, die Maxime, dass eine hinreichend große Anzahl an Fällen notwendig ist, um robuste Prognosen generieren zu können. Eine solche findet sich vor allem in dicht besiedelten Gebieten und kaum im ländlichen Raum, wo die Systeme also (derzeit) kaum sinnvoll einsetzbar sind.

Ferner gilt es bei der Verarbeitung polizeilicher Daten stets zu berücksichtigen, dass die polizeilich registrierte Kriminalität ("Hellfeld") von der tatsächlich existierenden Kriminalität abweicht und dabei durchaus strukturelle und raumbezogene Verzerrungen zum Tragen kommen können. Denn an jenen Orten, die die Polizei stark kontrolliert, werden auch zahlreiche Straftaten dokumentiert.[36] Diese Verzerrungen werden sodann durch die Prognosen reproduziert, was prinzipiell die Gefahr einer nachhaltigen räumlichen Stigmatisierung birgt.[37] Jedoch ist eine wesentliche und freilich unumgängliche Arbeitshypothese vorhersagebasierter Polizeiarbeit, dass das registrierte und folglich in die Prognosesoftware importierte Bild der Einbruchskriminalität eine Repräsentation der tatsächlichen Kriminalitätswirklichkeit sei.[38]

Gleichermaßen kann zwischen der (kurzfristigen) Senkung der Deliktzahlen, wie sie in zahlreichen Polizeibehörden vermeldet werden,[39] und dem Einsatz einer Prognosesoftware kein kausaler Zusammenhang hergestellt werden: Zum einen sind die Fallzahlen beim Wohnungseinbruchdiebstahl ohnehin recht schwankend; zum anderen ist kriminelles Verhalten immer multifaktoriell bedingt und kann nicht per se einigen wenigen (Kontroll-)Faktoren zugerechnet werden; und schließlich stellt der Einsatz von polizeilicher Prognosesoftware oft nur eine Einzelmaßnahme in einem entsprechenden Bündel dar, sodass eine exklusive Erfolgszuschreibung ausgeschlossen ist.[40] Zudem bleibt unklar, ob eine Reduktion der Fallzahlen des Wohnungseinbruchdiebstahls auf eine tatsächlich geringere Kriminalitätsbelastung hindeutet oder lediglich räumliche oder deliktische Verdrängungseffekte markiert.[41]

Unstrittig ist jedoch, dass polizeiliche Prognosesoftware nicht als exklusives Allheilmittel zu begreifen ist, sondern – wenn überhaupt – als zusätzliches Hilfsmittel für die alltägliche polizeiliche Arbeit. Zu beachten ist hierbei auch, dass die meisten Vorhersagesysteme nicht nur Kriminalitätsprognosen erstellen, sondern gleichzeitig Werkzeuge für die erweiterte statistische Analyse von Kriminalitätsdaten sind – eine Tätigkeit, die in deutschen Polizeibehörden bisweilen erstaunlich wenig verbreitet ist.

Letztlich darf bei der Wirkungsfrage nicht vergessen werden, dass wir es hier mit einer kommerziell vertriebenen und politisch instrumentalisierbaren, symbolisch durchaus leicht aufladbaren Sicherheitstechnologie zu tun haben, deren Einsatz auch schlicht dadurch legitimiert werden kann, dass sich daraus politisches und/oder kommerzielles Kapital schlagen lässt.

Polizeiarbeit der Zukunft?

Obgleich Predictive-Policing-Software bereits in mehreren deutschsprachigen Städten von den dortigen Polizeien eingesetzt wird, ist bislang noch weitestgehend unklar, was diese Technologien tatsächlich für praktische Effekte haben, inwieweit sie in die polizeilichen Routinen eingreifen und diese wirklich zu verbessern helfen. Trotzdem – oder gerade deshalb? – verspricht man sich von ihrer Einführung weitreichende Sicherheitsgewinne, da die Hoffnung aufkeimt, Straftaten bereits vor ihrem Begehen detektieren und abwenden zu können. Die Faszination gegenüber Predictive Policing lässt sich auch damit erklären, dass entsprechende Softwarepakete als avancierte Technologien wahrgenommen werden und mit dieser Attribuierung diskursiv wirkmächtige Zuschreibungen verbunden sind.[42]

Der wesentliche Neuigkeitswert, den die vorhersagebasierte Polizeiarbeit mit sich bringt, ist deshalb vor allem mit Bezug auf den Faktor Zeit und die erheblichen Ressourcen- beziehungsweise Kostenersparnisse zu sehen. In diesem Sinne ist Predictive Policing vor allem ein Mittel zur Effektivitätssteigerung polizeilicher Arbeit und eine Ergänzung bisheriger kriminalistischer Strategien.

Mit dem Aufkommen von Predictive Policing ist letztlich das Potenzial einer technologischen Zäsur verbunden, das sich auf die Türöffnerfähigkeit der Prognosetechnologien bezieht: Wird ein solches Programm einmal implementiert, ist es aufgrund technischer und organisationaler Parameter etwa mit Blick auf institutionelle Pfadabhängigkeiten ein Leichtes, das prognostische Deliktportfolio sukzessive zu erweitern. Hierbei ist ebenso zu bedenken, dass die meisten Prognosepakete zusätzlich die Möglichkeit bieten, mit dem üppigen polizeilichen Datenfundus zu "spielen", deskriptive und explorative Datenanalysen durchzuführen und damit die Programme noch stärker in den polizeilichen Alltag zu integrieren.

So ist es in der Tat nicht unwahrscheinlich, dass die algorithmisch mediatisierte (Prognose-)Arbeit hiesiger Polizeien mit den gegenwärtig bereits genutzten und entwickelten Systemen einen qualitativen Sprung macht und deren Einführung retrospektiv als Meilenstein zu betrachten sein wird.

Für Anregungen und Kommentare danke ich den Teilnehmerinnen und Teilnehmern des Workshops "Der Einsatz von Prognosetechnologien durch die Polizei, Gerichte und im Strafvollzug" am 16./17. März 2017 an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg.

Fußnoten

34.
Gluba (Anm. 31).
35.
Vgl. Dominik Gerstner, Predictive Policing als Instrument zur Prävention von Wohnungseinbruchdiebstahl. Evaluationsergebnisse zum Baden-Württembergischen Pilotprojekt P4, Freiburg/Br. (i.E.).
36.
Vgl. Karl-Ludwig Kunz/Tobias Singelnstein, Kriminologie. Eine Grundlegung, Bern 20167, S. 199f.
37.
Vgl. Kristian Lum/William Isaac, To Predict and Serve?, in: Significance 13/2016, S. 14–19.
38.
Vgl. Lyria Bennett Moses/Janet Chan, Algorithmic Prediction in Policing: Assumptions, Evaluation, and Accountability, in: Policing and Society, 8.11.2016 (online), http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10439463.2016.1253695«. Erleichternd kommt bei diesem Punkt allerdings zum Tragen, dass die Anzeigebereitschaft bei den Opfern von Wohnungseinbrüchen aufgrund von Auflagen seitens der Hausratversicherungsgeber recht hoch ist.
39.
So sind etwa in der Stadt München die Einbruchszahlen 2015 – im Jahr der "PRECOBS"-Einführung – im Vorjahresvergleich um 17 Prozent zurückgegangen, in den "PRECOBS"-Bezirken um 58 Prozent. Auch in Nürnberg, wo 2014 noch ein Anstieg der Einbruchsdelikte von 24,3 Prozent zu verzeichnen war, gingen die Taten 2015 um 19,1 Prozent zurück.
40.
Vgl. etwa Felix Bode/Florian Stoffel/Daniel Keim, Variabilität und Validität von Qualitätsmetriken im Bereich von Predictive Policing, 4.4.2017, https://bib.dbvis.de/uploadedFiles/Bode_0402496.pdf«; Balogh (Anm. 1), S. 340.
41.
Vgl. Belina (Anm. 30), S. 93.
42.
Vgl. Aldo Legnaro/Andrea Kretschmann, Das Polizieren der Zukunft, in: Kriminologisches Journal 2/2015, S. 94–111, hier S. 105ff.
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Autor: Simon Egbert für Aus Politik und Zeitgeschichte/bpb.de
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