Die Arbeit setzt sich mit folgender Fragestellung auseinander: Welche Möglichkeiten bietet der Einsatz von „Big Data“ und raumbezogenen Planungsdaten in der Kriminalitätsbekämpfung? Der Fokus liegt dabei auf der Erprobung und Einführung softwaregestützter Prognosebasierter Polizeiarbeit "Predictive-Policing". Die Einführung dieser Methode ist politisch und wissenschaftlich umstritten und stellt Fragen nach den Auswirkungen der Datenerfassung auf unsere Gesellschaft.
Die derzeitigen politischen Umbrüche und terroristischen Anschläge in vielen Teilen der Welt verstärken die Erwartungen der Bürgerinnen und Bürger an den Staat, sie umfassend zu schützen. Die Gewährleistung von Sicherheit nach innen und außen zählt von jeher zu den Kernfunktionen moderner Staaten. Die regierenden Politiker versuchen sich vor diesem Hintergrund gerade im Wahlkampf mit dem Versprechen für mehr Sicherheit zu profilieren. Die heutige Technik, das wird nicht nur im Wahlkampf immer wieder besonders betont, bietet in diesem Zusammenhang vielfältige Möglichkeiten, um große Datenmengen auch für die Kriminalitätsbekämpfung zu nutzen. Das Sammeln von Daten wird in diesen Diskursen zumeist gleichbedeutend mit einem Zugewinn an Sicherheit verstanden.
In "Minority Report", einer Science-Fiction-Kurzgeschichte von 1956, hat deren Autor, Philip K. Dick, diese Entwicklung bereits vorweggenommen. In seiner Erzählung verhindern Polizisten, Verbrechen bevor diese überhaupt begangen wurden durch das nun so genannte "Predictive-Policing". Bei dieser Ermittlungsmethode wird der Ansatz verfolgt, Verbrechen aufgrund von Prognosen vorauszusagen, die auf gesammelten Daten beruhen. Nun, über 60 Jahre später, soll Dicks Fiktion zur real existierenden Praxis avancieren. Durch die automatisierte Verwertung polizeilicher Datenbestände sollen mittels Algorithmen Verbrechen verhindert werden.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Begriffsbestimmungen
- Big Data
- Big Data und raumbezogene Daten
- Anwendungen in der Kriminalitätsbekämpfung
- Anwendung in der Jugendkriminalitätsprävention
- Einsatz von „Predictive-Policing“
- Auswirkungen der Datenerfassung auf die Gesellschaft
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit untersucht die Möglichkeiten des Einsatzes von „Big Data“ und raumbezogenen Planungsdaten in der Kriminalitätsbekämpfung. Sie beleuchtet die Rolle von „Big Data“ und räumlichen Daten in der Kriminalitätsprävention und -bekämpfung und analysiert die Einsatzmöglichkeiten in der Jugendkriminalitätsprävention sowie im „Predictive-Policing“. Dabei werden auch die Auswirkungen der Datenerfassung auf die Gesellschaft betrachtet.
- Die Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes von „Big Data“ in der Kriminalitätsbekämpfung
- Die Anwendung von „Big Data“ und raumbezogenen Daten in der Jugendkriminalitätsprävention
- Die Funktionsweise und die ethischen und rechtlichen Herausforderungen von „Predictive-Policing“
- Die Auswirkungen der Datenerfassung auf die Gesellschaft und den Datenschutz
- Die Bedeutung der räumlichen Datenanalyse für die Kriminalitätsbekämpfung
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Das Kapitel beleuchtet die wachsende Bedeutung der Kriminalitätsbekämpfung im Kontext der politischen und gesellschaftlichen Herausforderungen und führt den Begriff des „Predictive-Policing“ ein. Die zentrale Forschungsfrage der Arbeit wird formuliert, die Möglichkeiten des Einsatzes von „Big Data“ und raumbezogenen Planungsdaten in der Kriminalitätsbekämpfung zu untersuchen.
- Begriffsbestimmungen: Das Kapitel definiert die Begriffe „Big Data“ und „raumbezogene Daten“ und erläutert die Eigenschaften und Herausforderungen dieser Datenmengen. Der Fokus liegt dabei auf den spezifischen Eigenschaften von „Big Data“ und deren Bedeutung für die Kriminalitätsbekämpfung.
- Anwendungen in der Kriminalitätsbekämpfung: Dieses Kapitel stellt die Anwendung von „Big Data“ und raumbezogenen Daten in der Kriminalitätsbekämpfung vor. Es zeigt die Einsatzmöglichkeiten in der Jugendkriminalitätsprävention und im „Predictive-Policing“ auf und analysiert die verschiedenen Ansätze und Methoden.
- Auswirkungen der Datenerfassung auf die Gesellschaft: Dieses Kapitel analysiert die Auswirkungen der Datenerfassung und -analyse auf die Gesellschaft. Es befasst sich mit ethischen und rechtlichen Fragen im Zusammenhang mit dem Einsatz von „Big Data“ in der Kriminalitätsbekämpfung und betrachtet den Datenschutz und die individuelle Freiheit.
Schlüsselwörter
Die Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz von „Big Data“ und raumbezogenen Planungsdaten in der Kriminalitätsbekämpfung, wobei die Schwerpunkte auf der Jugendkriminalitätsprävention, „Predictive-Policing“, Datenerfassung und Datenschutz liegen. Wichtige Begriffe sind: Big Data, raumbezogene Daten, Kriminalitätsbekämpfung, Jugendkriminalität, Predictive-Policing, Algorithmen, Datensicherheit, Datenschutz und ethische Aspekte.
- Arbeit zitieren
- Rene Beyer (Autor:in), 2017, Big Data in der Kriminalitätsbekämpfung. Anwendung von Big Data und raumbezogenen Planungsdaten, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/950044
