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Predictive Policing

Richter, Stephan; Kind, Sonja

Abstract:
Predictive Policing (PrePol) ist eine neue Form der Polizeiarbeit, die häufig dem Bereich Big Data zugerechnet wird. Nachdem in den USA bereits 70 % der im Rahmen einer Studie befragten Polizeidienststellen angaben, Predictive Policing zu nutzen, kann seit 2014 auch in Deutschland ein verstärkter Einsatz beobachtet werden.
Der Begriff Predictive Policing beschreibt die Anwendung digitaler analytischer Werkzeuge, die auf Grundlage von statistischen Evidenzen Prognosen über zukünftige Straftaten berechnen. Ziel ist es, auf Basis von verschiedenen Daten bevorstehende Straftaten, Straftäter und/oder Tatorte vorauszusagen, um potenzielle Straftaten zu verhindern oder bereits geschehene Delikte besser aufklären zu können. Im deutschen Sprachraum wird auch »vorhersehende Polizeiarbeit« als Synonym für Predictive Policing genutzt.
Mit der testweisen Einführung von PrePol in mehreren Bundesländern gewinnt die Thematik in Deutschland an Bedeutung, was sich 2015 auch in einer intensiven medialen Auseinandersetzung widerspiegelte. Durch die Anwendung dieser neuen Form der Polizeiarbeit ergeben sich viele offene Fragen. Ungeklärt ist u. a. inwieweit Straftaten wirklich verhindert werden (können), ob die Analysen ein Denken in Stereotypen befördern, ob es zu einer Auflösung der Unschuldsvermutung kommen kann, wie hoch die Kosten sind, welche Daten mittel- und langfristig in eine Analyse einbezogen werden und wie die erhobenen Daten vor Angriffen geschützt werden können.
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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000127188
Veröffentlicht am 23.07.2021
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technikfolgenabschätzung und Systemanalyse (ITAS)
Publikationstyp Forschungsbericht/Preprint
Publikationsmonat/-jahr 05.2016
Sprache Deutsch
Identifikator ISSN: 2629-2874
KITopen-ID: 1000127188
Verlag Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag (TAB)
Umfang 8 S.
Serie Themenkurzprofil ; 9
Externe Relationen Siehe auch
Schlagwörter Polizeiarbeit, Prognosen, Big Data, Statistik
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