Predictive Policing nutzt Künstliche Intelligenz zur Vorhersage und Prävention von Straftaten. Algorithmen und maschinelles Lernen analysieren Daten, um zukünftige kriminelle Aktivitäten vorherzusagen. Diese Technologien gewinnen weltweit an Bedeutung, insbesondere bei der Vorhersage von Wohnungseinbruchsdiebstählen.
Hauptziel dieser Bachelorarbeit ist es, ein tieferes Verständnis darüber zu entwickeln, wie Künstliche Intelligenz (KI) im Bereich des Predictive Policing speziell bei der Prävention von Wohnungseinbrüchen eingesetzt wird. Es sollen Potenziale und Grenzen der aktuellen KI-Systeme identifiziert und praxisorientierte Verbesserungsvorschläge für den zukünftigen Einsatz erarbeitet werden.
Die Arbeit umfasst eine detaillierte Analyse der Prognosesoftwares PRECOBS und SKALA. Dies beinhaltet die Untersuchung der benutzten theoretischen Modelle, die Analyse der angewandten Techniken und Algorithmen sowie eine Bewertung der Effektivität und der ethischen Herausforderungen. Es werden Fallstudien aus Bayern und Nordrhein-Westfalen herangezogen, um praktische Anwendungen und Erfahrungen zu veranschaulichen.
Die Hauptherausforderungen im Bereich der Ethik umfassen die Gewährleistung von Transparenz und die Vermeidung von Verzerrungen in den KI-Algorithmen. Dies erfordert die Offenlegung des Quellcodes und eine sorgfältige Analyse potenzieller Diskriminierungen, um eine faire Anwendung sicherzustellen.
Technisch bestehen die Herausforderungen darin, eine hohe Datenqualität zu gewährleisten, diverse Datenquellen zu integrieren und die Komplexität der Systeme durch benutzerfreundliche Schnittstellen und umfassende Schulungen zu reduzieren. Zudem ist es wichtig, die Interoperabilität durch standardisierte Datenformate und enge Zusammenarbeit mit Softwareanbietern zu verbessern.
Inhaltsverzeichnis
- Abstract
- Lesehinweis
- Abkürzungsverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Predictive Policing, speziell zur Prävention von Wohnungseinbrüchen. Das Hauptziel ist die Analyse der Prognosesoftwares PRECOBS und SKALA, um deren Potenziale und Grenzen aufzuzeigen und Verbesserungsvorschläge zu entwickeln. Die Arbeit betrachtet sowohl die technischen als auch die ethischen Herausforderungen.
- Analyse von KI-Systemen im Predictive Policing
- Bewertung der Effektivität von PRECOBS und SKALA
- Identifizierung ethischer Herausforderungen (Transparenz, Verzerrungen)
- Technische Herausforderungen (Datenqualität, Datenintegration, Benutzerschnittstellen)
- Praxisorientierte Verbesserungsvorschläge
Zusammenfassung der Kapitel
Abstract: Diese Arbeit analysiert den Einsatz von KI im Predictive Policing, insbesondere bei der Prävention von Wohnungseinbrüchen, anhand der Software PRECOBS und SKALA. Sie untersucht die verwendeten Modelle und Algorithmen, bewertet die Effektivität und identifiziert ethische und technische Herausforderungen. Fallstudien aus Bayern und Nordrhein-Westfalen illustrieren praktische Anwendungen.
Lesehinweis: Dieser Abschnitt erklärt die Verwendung des generischen Maskulinums aus Gründen der Lesbarkeit und betont, dass alle Ausführungen geschlechtsneutral sind.
Abkürzungsverzeichnis: Dieses Kapitel listet alle verwendeten Abkürzungen auf, inklusive ihrer vollständigen Bezeichnung (z.B. KI für Künstliche Intelligenz, PP für Predictive Policing).
Schlüsselwörter
Predictive Policing, Künstliche Intelligenz, PRECOBS, SKALA, Wohnungseinbruchsdiebstahl, Algorithmen, ethische Herausforderungen, Datenqualität, Transparenz.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Ziel der Bachelorarbeit über KI im Predictive Policing?
Die Bachelorarbeit untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Predictive Policing, speziell zur Prävention von Wohnungseinbrüchen. Das Hauptziel ist die Analyse der Prognosesoftwares PRECOBS und SKALA, um deren Potenziale und Grenzen aufzuzeigen und Verbesserungsvorschläge zu entwickeln. Die Arbeit betrachtet sowohl die technischen als auch die ethischen Herausforderungen.
Welche Themenschwerpunkte werden in der Arbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt folgende Themenschwerpunkte: Analyse von KI-Systemen im Predictive Policing, Bewertung der Effektivität von PRECOBS und SKALA, Identifizierung ethischer Herausforderungen (Transparenz, Verzerrungen), technische Herausforderungen (Datenqualität, Datenintegration, Benutzerschnittstellen) und praxisorientierte Verbesserungsvorschläge.
Was ist der Inhalt des Abstracts?
Der Abstract fasst zusammen, dass die Arbeit den Einsatz von KI im Predictive Policing, insbesondere bei der Prävention von Wohnungseinbrüchen, anhand der Software PRECOBS und SKALA analysiert. Sie untersucht die verwendeten Modelle und Algorithmen, bewertet die Effektivität und identifiziert ethische und technische Herausforderungen. Fallstudien aus Bayern und Nordrhein-Westfalen illustrieren praktische Anwendungen.
Was wird im Lesehinweis erklärt?
Der Lesehinweis erklärt die Verwendung des generischen Maskulinums aus Gründen der Lesbarkeit und betont, dass alle Ausführungen geschlechtsneutral sind.
Was beinhaltet das Abkürzungsverzeichnis?
Das Abkürzungsverzeichnis listet alle verwendeten Abkürzungen auf, inklusive ihrer vollständigen Bezeichnung (z.B. KI für Künstliche Intelligenz, PP für Predictive Policing).
Welche Schlüsselwörter werden verwendet?
Die Schlüsselwörter sind: Predictive Policing, Künstliche Intelligenz, PRECOBS, SKALA, Wohnungseinbruchsdiebstahl, Algorithmen, ethische Herausforderungen, Datenqualität, Transparenz.
Welche Software wird im Fokus der Analyse stehen?
Die Arbeit konzentriert sich auf die Analyse der Prognosesoftwares PRECOBS und SKALA, die im Bereich Predictive Policing eingesetzt werden.
Welche Art von Herausforderungen werden in der Arbeit untersucht?
Die Arbeit untersucht sowohl ethische Herausforderungen (Transparenz, Verzerrungen) als auch technische Herausforderungen (Datenqualität, Datenintegration, Benutzerschnittstellen).
- Quote paper
- Maja Kniep (Author), 2024, Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Predictive Policing, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1504692
