Rassimus und Predicitive Policing. USA und Deutschland im Vergleich


Essay, 2019

9 Seiten, Note: bestanden

Anonym


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1. Predictive Policing
1.1. USA
1.2. Deutschland

2. Reproduktion von Rassismus

3. Chancen und Gefahren von Pre-Crime

Literaturverzeichnis

1. Predictive Policing

Predictive Policing, in Spielbergs Science-Fiction-Thriller „Minority Report“ aus dem Jahr 2002 unter dem Begriff Pre-Crime bekannt geworden, ist heute vor allem in den USA, aber auch zunehmend in Deutschland Realität. Pre-Crime ist ein Modell, das Verbrechen vorhersagen soll, bevor sie begangen werden. Heute geschieht das aber nicht mehr mithilfe von Menschen mit übersinnlichen Fähigkeiten, sondern durch Algorithmen. Der proaktive Grundgedanke ist, dass Straftaten in Zukunft nicht mehr nur aufgeklärt, sondern verhindert werden sollen. Die Polizeiarbeit wurde reformiert, da sie nun in vielen Städten der Vereinigten Staaten und vereinzelt in anderen Ländern präventiv anstatt nur reaktiv vorgeht. Und zwar, indem berechnet wird, wann, wo und von wem in naher Zukunft ein Verbrechen begangen werden könnte. (vgl. Hielscher/ Heeder 2017) Wie diese Programme den im US-amerikanischen Justizsystem festsitzenden Rassismus fördern anstatt ihn wie erhofft abzubauen, gilt es nun herauszufinden.

Das Konzept der vorhersagenden Polizeiarbeit besteht aus einer Software, die Daten und Statistiken analysiert, nach Mustern sucht und durch einen Algorithmus mögliche Orte und Zeiten oder sogar Täter und Opfer für das nächste Verbrechen vorschlägt sowie den Polizisten, die das Programm durch neue Daten, die bei täglichen Einsätzen gesammelt werden, aktualisieren und an gefährdeten Orten präsent sind. (vgl. Seitz 2014)

Die theoretische Grundlage aus der Verbrechenssoziologie, auf dem Predictive Policing basiert, ist das Konzept der Repeat Victimization, welches sich darauf bezieht, dass sich Verbrechen in gleicher oder ähnlicher Art und Weise wiederholen. Orte, Personen oder andere undefinierte Ziele seien mehrfach von Kriminalität betroffen. Eine einmal auffällig gewordene Person begeht demnach mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit ein weiteres Verbrechen, in der gleichen Gegend wird erneut eingebrochen und so weiter. (vgl. Grove/ Farrell 2011) Nach diesem System filtert der Algorithmus Ziele heraus, denen die Polizei dann besondere Beachtung schenkt.

Dazu wird außerdem die Routine-Activity-Theorie herangezogen. Personen werden hinsichtlich ihrer regelmäßigen Tätigkeiten wie Ausgehen, dem Besuch von Großveranstaltungen oder dem Weg zur Arbeit untersucht. Aufgrund dieser Daten werden allen Menschen je nach Alter, Geschlecht, Einkommen, Familienstand oder Bildung gewisse Tätigkeiten zugeschrieben, durch die wiederum Rückschlüsse auf Straftaten gezogen werden. (vgl. Hielscher/ Heeder 2017)

Solche personenbezogenen Analysen werden bislang in Deutschland nicht genutzt, da Privatsphäre und Datenschutz gesetzlich deutlich stärker geschützt werden als beispielsweise in den USA. Im Folgenden werden die Unterschiede zwischen den Systemen in Deutschland, die je nach Bundesland sehr unterschiedlich arbeiten, und denen den Vereinigten Staaten, die mit der im kalifornischen Santa Cruz genutzten Software „PredPol“ Vorreiter in der vorhersagenden Polizeiarbeit sind, betrachtet.

1.1. USA

Das von der UCLA und der Santa Clara University entwickelte Programm PredPol wird in Kalifornien seit 2011 eingesetzt. Das System sagt inzwischen beispielsweise Waffengewalttaten, Körperverletzungen, Drogendelikte und Fahrraddiebstähle voraus. Andere Staaten wie Illinois ziehen nach. In Chicago spuckt das System eine sogenannte Strategic Subject List aus, auf der Menschen nach einem gewissen Risikoscore aufgelistet werden, der sich aus dem Alter, Gangmitgliedschaften oder Vorstrafen zusammensetzt. Die erfassten Personen werden ins Visier genommen, weil sie möglicherweise Opfer oder Täter einer Schießerei werden könnten. Laut einer Analyse aus dem Jahr 2016 sank jedoch weder die Mordrate noch die Wahrscheinlichkeit, in eine Schießerei verwickelt zu werden. Die erhoffte positive Wirkung des Systems bleibt also zunächst aus.

Die US-amerikanischen Systeme weisen eine hohe Komplexität aus. Sie funktionierten mit einem Algorithmus, der durch Erfahrung lernt. Er wird mit Daten vergangener Ereignisse gefüttert und erkennt darin Muster und Gesetzmäßigkeiten. Durch Verallgemeinerung dieser werden Merkmale früherer Straftaten in Prognosen verwandelt. Da es sich hierbei um maschinelles Lernen handelt, haben Menschen zunehmend weniger Einfluss auf die Funktionsweise des Algorithmus, wodurch dieser undurchschaubar wird. (vgl. Nestler 2018)

Die Vereinigten Staaten verfolgen in ihren Predictive-Policing-Systemen also einen personenbezogenen Ansatz, der einzelne Menschen, deren Nachbarn, Freunde und Bekannte unter die Lupe nimmt, ohne dass diese vorher auffällig geworden sein müssen. Allein die Wahrscheinlichkeit, dass ein Mensch straffällig werden könnte, reicht aus, um diese Person zu überwachen, ihre Kontakte und Bewegungen zu verfolgen und ihr eventuell Briefe zu schicken oder Hausbesuche abzustatten, um zu einem veränderten Lebensstil aufzufordern. (vgl. Hielscher/ Heeder 2017)

In Deutschland ist ein solcher Ansatz gesetzlich eingeschränkt. Es wird ein bestimmter tatsächlicher Grund benötigt, um einen einzelnen Bürger derart zu überwachen. (vgl. Nestler 2018)

1.2. Deutschland

Hierzulande werden orts- statt personenbezogene Systeme verwendet. In Europa wird Predictive Policing genutzt, um Risikogebiete zu erkennen, damit Streifeneinsätze effizient geplant werden können. (vgl. Hielscher/ Heeder 2017) Dabei beschränkt man sich in Deutschland bisher auf Wohnungseinbrüche. Eine Ausweitung um Gewalttaten und KFZ- und Taschendiebstähle soll kommen. Für eine Vorhersage von Straftaten werden also vor kurzem begangene Delikte mit raumbezogenen Informationen wie zum Beispiel Fluchtmöglichkeiten kombiniert und in ein Lagebild übertragen, das den Polizist*innen im Einsatz Hinweise darauf gibt, welche Gebiete besonders zu überwachen sind.

Ziel des Systems in Deutschland ist es, knappe Polizeiressourcen effizient nutzen zu können. Wenn die Polizist*innen zur richtigen Zeit am richtigen Ort sind, sinkt in der Theorie die Wahrscheinlichkeit von Verbrechen. (vgl. Nestler 2018) Somit können PP-Systeme in Deutschland „als ein technisches Hilfsmittel zur Unterstützung der polizeilichen Intuition und des kriminalistischen Gespürs“ (Knobloch 2018, S. 6) gesehen werden.

Jedoch gibt es kein flächendeckendes System auf Bundesebene, sondern unterschiedliche in den jeweiligen Ländern. Das LKA in Nordrheinwestfahlen arbeitet seit 2015 mit SKALA (System zur Kriminalitätsauswertung und Lage-Antizipation), das Prognosen für Wohnungseinbrüche erstellt, abgebildet auf Karten, auf denen Wohngegenden mit hoher Einbruchswahrscheinlichkeit markiert sind. Die Landeskriminalämter Bayern und Baden Württemberg nutzen ebenfalls seit 2015 das System Precobs (Pre Crime Observation System). Berlin, Niedersachsen und Hessen nutzen selbst entwickelte Predictive-Policing-Programme. Die restlichen Bundesländer diskutieren oder lehnen den Einsatz ab. (vgl. Nestler 2018)

2. Reproduktion von Rassismus

„Das US-amerikanische Justizsystem hat ein Rassismusproblem, objektive Algorithmen sollten das ändern. Doch nun wird klar: Sie verschlimmern die Lage.“ (Moll 2016) Damit fasst Zeitautor Sebastian Moll das Problem des institutionellen Rassismus im Rechts-, Ordnungs- und Strafvollzugswesens der Vereinigten Staaten zusammen. Auch nach der Wahl eines schwarzen Präsidenten erscheint eine post-rassistische Gesellschaft weit entfernt. (vgl. Moll 2014) Noch immer werden Schwarze vermehrt kontrolliert, durchsucht, verdächtigt und, wie im Fall des Jugendlichen Michael Brown, grundlos von der Polizei erschossen. Daraus folgt, dass gemessen am Anteil in der Bevölkerung deutlich mehr Schwarze als weiße Menschen festgenommen werden, obwohl beispielsweise bei der Durchsuchung von Weißen anteilig häufiger illegale Gegenstände gefunden werden. (vgl. Biermann 2014) Im Folgenden soll dargestellt werden, wie der im Justizsystem verankerte Rassismus in den Algorithmus einfließt und sich diese offensichtliche Ungleichbehandlung in den Predictive-Policing-Systemen wiederspiegelt.

[...]

Ende der Leseprobe aus 9 Seiten

Details

Titel
Rassimus und Predicitive Policing. USA und Deutschland im Vergleich
Hochschule
Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg  (Globale Systeme und Interkulturelle Kompetenzen)
Veranstaltung
Stark für den Tag - Empowerment für von Rassismus betroffene Menschen
Note
bestanden
Jahr
2019
Seiten
9
Katalognummer
V498437
ISBN (eBook)
9783346019745
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Rassismus, PreCrime, Predictive Policing, LKA, Deutschland, USA, Vergleich, POC
Arbeit zitieren
Anonym, 2019, Rassimus und Predicitive Policing. USA und Deutschland im Vergleich, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/498437

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