Predictive Policing

Unter Predictive Policing (Deutsche Definition: Vorhersagende Polizeiarbeit) vesteht man die softwareunterstützte Datenanalyse um zukünftige Straftaten mit einer Wahrscheinlichkeit zu klassifizieren. Ziel ist es, die polizeiliche Einsatzplanung zu optimieren. Vor allem die Polizeibeamte vor Ort sollen mit Hilfe von Predictive Policing gezielt Bereiche im Streifendienst abfahren können, die potentiell größere Gefahren und Straftatrisiken zeigen.

Darüber hinaus wird die vorhersagende Polizeiarbeit für Großereignisse wie Weihnachtsmärkte, Fußballspiele oder saisonale Veranstaltungen zu Karneval oder politischen Demonstrationen angewendet. Durch Predictive Policing ermitteln Beamte der Einsatzplanung mit Hilfe unterschiedlichster Faktoren den Einsatz der Polizei und Ordnungskräfte für Gefahren (Hot Spots).
Die Verwendbarkeit der Daten auf weitere Anwendungsbereiche wie der Internetkriminalität (Cyber Crime) und der Terrorabwehr sind denkbar.

Als Grundlage für die Einsatzplanung und Vorhersagbarkeit dienen großen Datenmengen aus vorangegangenen Straftaten oder Großschadenslagen. Unter anderem bilden z.B. die Uhrzeit, die Verbrechensart, Beute aber auch allgemein zugängliche Daten aus OpenData-Quellen (Verkehrslage, Sensordaten im Straßenverkehr, Wettervorhersage) die Grundlage für softwaregestützte Vorhersage bzw. Datenanalyse.

Predictive Policing in Deutschland

In einigen Bundesländern der Bundesrebublik Deutschland (z.B. Bayern) werden bereits Daten aus Wohnungseinbrüchen verwendet um sie softwaregestützt für zukünftige Ereignisse und Streifendienste zu nutzen. Weitere Bundesländer wie Niedersachsen, NRW oder Berlin prüfen den Einsatz und testen bereits.

Die Polizei NRW hat zum April 2016 einen neuen Einbruchradar für Köln und Leverkusen vorgestellt, bei dem eine Übersicht der Einbrüche der jeweils vergangenen Woche veröffentlicht wird. Die Polizei Köln informiert gezielt über die Aktionsgebiete der Einbrecher. Auf dem Einbruchradar werden Punkte innerhalb des Stadtgebietes auf einer Landkarte markiert. Aus datenschutzrechtlichen Gründen beinhaltet diese Karte keinen Zoom und keine weiteren Informationen. Link zum Einbruchradar Köln

Fluchtwege, Uhrzeiten, die Wettersituation und der rekonstruierte Ablauf der Einbrüche lassen sich über eine Datenbank sammeln, gezielt auswerten und in ein softwarebasiertes Frühwarnsystem übertragen. Professionelle Diebesbanden kehren häufig zu Ihren Tatorten zurück. Dabei gilt: je professioneller und geplanter diese Taten durchgeführt werden, umso exakter können Muster und Vorhersagen erstellt werden. Als Ergebnis daraus wird polizeiliche Präsenz in dem jeweiligen Gebiet erhöht.

Auch kriminologische Theorien (z.B. Broken Window, Repeat Victimisation oder Near Repeat) belegen, dass aus stattgefundenen Straftaten eine erhöhte Warscheinlichkeit für zukünftige Verbrechen hervorgeht.

Ziel von Predictive Policing

Ziel von Predictive Policing ist es, die Effektivität der polizeilichen Einsatzplanung zu steigern,  durch eine verbesserte Informationsbasis Tatmuster schneller zu erkennen und einen Wissensvorsprung gegenüber Tätern zu erlangen.

Predictive Policing mit Premergency

Unsere Lösung Premergency deckt geobasierte und zeitliche Muster auf (dies gilt für Predictive Policing wie auch für Predictive Firefighting). Diese Muster dienen dazu, ereignisbezogen und schwerpunktmässig Kontrollen zu organisieren und anhand der eingebauten Risikobemessung Verbrechen gezielter bekämpfen zu können. Insbesondere Wohnungseinbrüche zeigen sich dabei durch eine hohe Wiederholungsquote und -muster aus. Gerade bei der grenznahen Einbruchskriminalität können somit Streifenfahrten gezielt in betroffene Gebiete gelenkt werden.

Datenschutz

Predictive Policing analysiert Verbrechensmuster (Ort, Zeit, Art, usw.) und identifiziert keine Personen. Es dient auch nicht zur Klassifizierung von Straftätern und einer Beobachtung jener. Daher und aufgrund des sensitiven Umgangs mit Einsatzdaten werden alle Datenschutzgesetze berücksichtigt.

1
2
3
4
1

Diebstahl

2

Überfall

3

Wohnungseinbruch

4

Wohnungseinbruch

Erfahren Sie mehr!