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09/11/2015 09:09 CET | Aktualisiert 09/11/2016 06:12 CET

Big Data: Wie Computer-Algorithmen Verbrechen verhindern

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Was in Steven Spielberg's Film "Minority Report" von 2002 noch pure Fiktion war, ist heute schon teilweise Realität geworden. Anders als im Film sagen nicht etwa Mutanten mit übernatürlichen Fähigkeiten Mordverbrechen voraus, welche dann von Spezialeinheiten verhindert werden, sondern Computeralgorithmen mit Hilfe von großen Datenmengen - Big Data.

In den USA wird diese digitale Verbrechensvereitelung schon weitläufig angewandt und ist unter dem Namen "Predictive Policing" bekannt - zu deutsch etwa "voraussagende Polizeiarbeit". Das erste Pilotprojekt startete 2011 mit der Polizei in Santa Cruz und Wissenschaftlern der University of California, Los Angeles, welche die wissenschaftliche Grundlage mit dieser Forschungsarbeit legten. Die Polizei lieferte die Verbrechensdaten, die Wissenschaftler das Modell zur Berechnung zukünftiger Verbrechen (Quelle).

Die Verbrechensstatistiken sprechen für sich: Schon im ersten Jahr sank die Zahl von Einbrüchen im Vergleich zum Vorjahr um 11%, die von Raubüberfallen um 27%. Im Jahre 2013 sank die gesamte Kriminalitätsrate um gar 29% (Quelle). Die Wissenschaftler vertreiben ihre Analyse-Software namens "PredPol" seither mit großem Erfolg.

Software zu Predictive Policing auch in Deutschland im Kommen

In Deutschland übte man sich mit dieser Technologie bisher in Zurückhaltung. Hierzulande sind Datenschutzrichtlinien wesentlich stärker und nicht zuletzt durch die NSA-Affäre steht man Data Mining, also der groß angelegten Sammlung von Daten, zusätzlich skeptisch gegenüber. Doch die Digitalisierung und Big Data machen auch hier nicht Halt: 2014 startete das erste deutsche Pilotprojekt in Nürnberg mit der Software "PreCobs" des "Instituts für musterbasierte Prognostechnik".

Mittlerweile nutzen deutsche Sicherheitsbehörden in Nordrhein-Westfalen, Baden-Würtemmberg, Brandenburg und Berlin Predictive-Policing-Software, um die Kriminalitätsraten zu senken. Es bleibt abzuwarten, wie erfolgreich diese Technologie hierzulande tatsächlich ist.

Vorhersage von Erdbeeben dient als Vorlage

Die beiden genannten Analyse-Programme, "PredPol" und "PreCobs", basieren auf einem mathematischen Modell, welches japanische Wissenschaftler in den 80er Jahren zur Vorhersage von Erdbeben entwickelten. Das ursprüngliche Modell interpretiert seismische Daten als Aneinanderreihung von kleinen Shocks, welche mehrere Aftershocks auslösen können.

Lösen in kurzer Zeit Shocks sehr viele Aftershocks und diese wiederum weitere Aftershocks aus, spricht man von einem Kaskadeneffekt, dem Erdbeben. Kennt man die dieser Dynamik zugrunde liegende Gesetzmäßigkeit, kann man - wenn man das Modell laufend mit aktuellen seismischen Daten füttert -, die Wahrscheinlichkeit errechnen, wann und wo das nächste Erdbeben ausbrechen wird.

Auch in anderen Bereichen wird mit diesem Modell, genannt "self-excited Hawkes process" (zu deutsch "selbsterregter Hawkes-Prozess"), geforscht - etwa in Finanzmärkten zur Vorhersage von Finanzcrashs oder in Social Media zur Vorhersage von sozialen Unruhen und Protesten.

Gewisse Verbrechen ziehen Wiederholungsverbrechen nach sich

Doch wie kann man nun Verbrechen mit diesem Erdbebenmodell vorhersagen? Was in der Seismologie Shocks und Aftershocks - oder auf makroskopischer Ebene Beben und Nachbeben - sind, sind in der Kriminologie Verbrechen, die Wiederholungsverbrechen nach sich ziehen.

Die Annahme, dass eine erfolgreich verübte Straftat eine Wiederholungstat "auslösen" kann - und zwar zeitlich und räumlich nicht allzu weit entfernt - ist grundlegend für das Modell. Genau an dieser Stelle kommt die kriminologische und soziologische Komponente in das sonst mathematische Modell.

In der Software "PreCobs" bspw. nennen die Kriminologen diese Wiederholungstat "near repeats". Sie findet also örtlich in der Nähe und zeitlich nicht sehr viel später statt. Längst nicht jede Art von Verbrechen folgt dieser Wiederholungsdynamik: "PredPol" kann etwa nur Verbrechen wie Autodiebstähle, Überfälle oder Einbrüche vorhersagen, nicht aber Morde wie im Film "Minority Report". Aber auch bei diesen Vergehen muss letztendlich eine mathematische Gesetzmäßigkeit gefunden werden, mit der die errechneten Wahrscheinlichkeiten hoch genug sind, um von einer echten Vorhersage zu sprechen.

Spuckt das Programm nun den Zeitraum und ungefähren Ort des nächsten Verbrechens aus, kann die Polizeistreife gezielt dorthin geschickt werden und die Täter entweder auf frischer Tat ertappen oder aber - und das ist viel wahrscheinlicher - durch ihre bloße Präsenz Täter vor der Ausübung der Tat abschrecken.

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Anonymisierte Daten reichen zur Vorhersage aus

So wie zur Vorhersage von Erdbeben historische und aktuellste seismische Daten nötig sind, muss auch die Polizei permanent Daten über Verbrechen in das Computermodell füttern, um die Vorhersage zu verbessern. Hierbei interessiert allerdings nicht, wer welche Verbrechen mit welchen Motiven verübt hat, sondern lediglich wann und wo ein Verbrechen bestimmter Art begangen wurde. Die Modelle arbeiten also nicht mit personalisierten, sondern mit anonymisierten Daten.

Es gibt jedoch auch andere Predictive-Policing-Software, welche mit weitaus größeren Mengen personalisierter Daten arbeiten, wie bspw. Handynutzungsdaten oder Strafregistern. Hier schlagen Datenschützer zurecht die Alarmglocken. Zu groß sei der Eingriff in die Privatsphäre.

Aber auch bei anonymisierten Daten kritisieren Datenschützer, dass allein aufgrund von Algorithmen gewisse Straßen, Ecken oder Nachbarschaften ins Visier der Polizeistreifen gelangen und Menschen zu Unrecht verdächtigt werden können. Zudem würde der Weg zu Algorithmen und Software geebnet werden, welche mehr und persönlichere Daten benötigen.

Bis wir jedoch gänzlich beim Film "Minority Report" angekommen sind, in welchem Mörder schon vor dem eigentlichen Mord verhaftet und verurteilt werden, wird es allerdings noch lange dauern - zumindest in Deutschland.

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