Missing Link: Predictive Policing - Verbrechensvorhersage zwischen Hype und Realität

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Weltweit versuchen Sicherheitsbehörden, mit Hilfe von Methoden des so genannten "Predictive Policing" (PrePol), die Wahrscheinlichkeit für Verbrechen an bestimmten Orten und zu bestimmten Zeiten einzuschätzen. Dazu nutzen sie analytische Werkzeuge auf der Grundlage statistischer Evidenzen, Computerprogramme, die Wahrscheinlichkeiten ausrechnen. Haben sie die Einschätzung, reagieren die Behörden, beispielsweise indem mehr Beamte in einem Risikogebiet Streife gehen.

PrePol ist heutzutage weit verbreitet: So etwa setzen die meisten Polizeidienststellen in den USA entsprechende Methoden ein. Ebenso setzen die deutschen Strafverfolger auf Predictive Policing, und natürlich die österreichischen Behörden.

"Missing Link"

Was fehlt: In der rapiden Technikwelt häufig die Zeit, die vielen News und Hintergründe neu zu sortieren. Am Wochenende wollen wir sie uns nehmen, die Seitenwege abseits des Aktuellen verfolgen, andere Blickwinkel probieren und Zwischentöne hörbar machen.

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Es gibt allerdings einige Besonderheiten in Österreich gegenüber Deutschland. Hierzulande ist die Polizei weitgehend Sache der Länder, unser Nachbarland dagegen ist relativ zentralistisch: Also hat das dortige Bundeskriminalamt (BK) das Sagen, anders als in Deutschland, wo denn auch ganz unterschiedliche PrePol-Ansätze und -Systeme verwendet werden. Außerdem gibt es in Österreich eine sehr besondere Polizeidatenbank, den Sicherheitsmonitor (SiMo), worauf jeder Polizist in ganz Österreich Zugriff hat.

PrePol ist auch in Österreich umstritten. So stellt sich die Frage, welche Software man nutzt – es sind eine ganze Reihe Programme auf dem Markt. Außerdem gibt es mehrere Ansätze für Prognosen, je nachdem, welche kriminologischen oder soziologischen Annahmen man zugrunde legt. Schließlich ist die Erfolgskontrolle schwierig. Und letztlich unterstützt PrePol nur das, was die Polizei sowieso macht: Neuerungen sind unwahrscheinlich.

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Polizeibehörden weltweit setzen Predictive Policing bereits zur Voraussage von Verbrechenswahrscheinlichkeiten ein - und viele sind überzeugt von den Tools. Kritiker sehen die Ergebnisse aber nicht nur skeptisch, sondern befürchten auch, dass mit der "vorausschauenden Polizeiarbeit" durch Kollege Computer zunehmend Scoring und automatisierte Entscheidungen in die Strafverfolgung einziehen.

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Predictive Policing in Österreich

Jacques Huberty ist Leiter des Büros für räumliche Kriminalanalyse und Geographic Profiling in der Abteilung Kriminalanalyse des Bundeskriminalamtes in Wien. "Wir haben drei große Bereiche, in denen wir Predictive Policing nutzen: seit dem Jahr 2004 die klassische Hot-Spot-Analyse und seit 2015 den Near-Repeat-Ansatz, und in diesem Jahr wollen wir auch mit dem Risk Terrain Modeling anfangen." Die Frage ist: Welche Methoden sind für welche Delikte sinnvoll?

In der Hot-Spot-Analyse identifiziert und untersucht man sogenannte Hot Spots, also Orte, an denen dauerhaft besonders viele oder ähnliche Delikte verübt werden. Pionier der Methode ist der israelisch-amerikanische Soziologe David Weisburd.

Hot Spots könne man leicht erkennen, aber die Frage sei, wann die Polizei davon profitiert, erklärt Jacques Huberty: "Im Grunde kann man diese Hot-Spot-Analysen in Bezug auf jedes Delikt anwenden, aber da muss man auch ein bisschen mit dem Menschenverstand arbeiten und bedenken, dass Taschendiebstähle natürlich vor allem in Tourismusgegenden begangen werden, also etwa in Wien im Ersten Bezirk. Und da braucht man im Grunde keine Hot-Spot-Karte, keine sogenannte 'Heat Map'." Für andere Delikte sei diese Methode dagegen durchaus sinnvoll: "Kfz Entfremdung, teilweise Körperverletzungen und vor allem Sachbeschädigungen, wenn wir im Graffitibereich unterwegs sind, das sind alles Deliktbereiche, für die Hot Spot-Analysen sinnvoll sind."

Nachbarschaften

Der Near-Repeat-Ansatz geht davon aus, dass bei einer Straftat in einem Gebiet die Wahrscheinlichkeit für Folgetaten steigt. Diese Theorie wurde vor allem für Wohnungseinbrüche getestet und setzt voraus, dass Einbrecher rational handeln.

Auch in Österreich liegt der Fokus ihrer Anwender auf Wohnungs- und Wohnhauseinbrüchen, erklärt Huberty: "Dieses Phänomen des Near Repeat tritt meistens in der dunklen Jahreszeit auf, es beginnt ungefähr im November und zieht sich dann bis Februar oder März durch. Dann wird es früher dunkel, die Leute sind aber noch bei der Arbeit: Dann wird vermehrt eingebrochen."

Dies Phänomen trete in Europa ebenso wie in den USA auf, eigentlich weltweit. Und hier könne man die Prognosen dann genauer eingrenzen: "Wir schauen dann, gibt es Delikte, die zeitlich und räumlich beieinanderliegen? Die Algorithmen ergeben solche Prognosen, wir untersuchen das genauer und erstellen daraus Risikogebiete, in denen dieses Phänomen öfters vorkommt." In diesen Gebieten würden dann Polizisten, in Uniform oder in Zivil, Streife gehen, "um hier präventiv tätig zu werden, etwa um Menschen zu kontrollieren, die auffälliges Verhalten an den Tag legen."

Er ist zufrieden: "Wir arbeiten seit 2015 mit dem Near-Repeat-Ansatz und die Zahlen sprechen dafür, dass wir ziemlich großen Erfolg haben."

Big Data gegen Verbrechen

Beim Risk Terrain Modeling (RTM) handelt es sich um eine Methode, um mithilfe von Techniken aus Geoinformationssystemen (GIS) die Beziehung von Verbrechen und Umgebungsfaktoren zu untersuchen. Bei dieser Methode nutzt man also auch Informationen, die nichts mit Verbrechen zu tun haben, sie geht in Richtung Big Data. Solche Umgebungsfaktoren können etwa die Nähe von Bars oder Parks sein oder auch eine Altbaubebauung mit unsicheren und schlecht gesicherten Kassettentüren. Methode – und Software – wurden vom Rutgers Centre on Public Security entwickelt.

Diese Methode ist umstritten, weil eben auch Daten einfließen, die Unbeteiligte betreffen. Und wenn ein Gebiet als "Risikofläche" bewertet wird, könnten dort Immobilienpreise und Mieten sinken, was – zumindest für Eigentümer – einen Nachteil bedeute. Dem hält Huberty entgegen: "Wir nutzen Flächen- und Verkehrsdaten, die zum Großteil sowieso öffentlich verfügbar sind. Außerdem untersuchen wir zwar den Modus Operandi, aber keine Individuen, wir nutzen keine personenbezogenen Daten. Und schließlich sind diese Risikoprofile, die erstellt werden, natürlich nur für den dienstlichen internen Gebrauch bestimmt. Da wird nichts öffentlich."

Es gehe um eine rein statistische Auswertung in Bezug auf die Delikte. Ein gutes Beispiel seien Verkehrsdaten: "Die haben nun einmal Einfluss, etwa auf Körperverletzungen" – so etwas geschehe eher in der Nähe einer Straßenbahn oder U-Bahn. Vor allem käme die Arbeit der Polizei letztlich jedem zugute.

Analyse und Auswertung

In Österreich wurde in den Jahren 2013 bis 2015 ein Forschungsprojekt zum Thema PrePol durchgeführt. Die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft unterhält das österreichische Sicherheitsforschungsförderprogramm KIRAS (ein Kunstwort, zusammengesetzt aus den griechischen Worten kirkos (Ring) und asphaleia (Sicherheit)). In diesem Rahmen hat das JOANNEUM RESEARCH in Graz zusammen mit Projektpartnern das Projekt "Crime Predictive Analytics" (CriPA) durchgeführt, im Frühjahr 2015 wurde es getestet.

Die Koordination hatte die Mathematikerin und Statistikerin Ulrike Kleb vom JOANNEUM RESEARCH, ein insgesamt vierköpfiges Team führte das Projekt durch: "Wir sind ja eine Forschungsgruppe, die sich mit Datenanalyse und statistischer Modellierung beschäftigt; wir haben die Unterstützung des Bundeskriminalamtes und die passenden Projektpartner gewonnen." Projektpartner waren vom Bundesministerium für Inneres das Bundeskriminalamt Abt. II/BK 4, das Daten zur Verfügung stellte. Dazu kamen die SynerGIS Informationssysteme GmbH, die als österreichischer Vertreter von ESRI das Geoinformationssystem ArcGIS vertreibt, mit dem man räumliche Kriminalitätsdaten analysieren kann. Außerdem waren beteiligt der Interfakultäre Fachbereich Geoinformatik - Z_GIS der Universität Salzburg, und das Institut für Rechts- und Kriminalsoziologie (IRKS) für die Untersuchung der Einstellung der polizeilichen Akteure zu Methoden des PrePol.

Risikofaktoren und Muster

"Räumlich haben wir uns in der Untersuchung auf Wien und Graz konzentriert, und hier auf Einbruchsdelikte sowie am Rande auch Raubdelikte", erklärt Ulrike Kleb. "Mithilfe von ArcGIS wurden Einbrüche visualisiert, räumlich und zeitlich, Muster ermittelt und Prognosen erstellt, wie wahrscheinlich es ist, dass in einem bestimmten Umkreis innerhalb der nächsten drei beziehungsweise sieben Tage wieder ein Einbruch verübt wird."

Das Ganze basierte hauptsächlich auf dem Near-Repeat-Ansatz: "Wir haben Risikofaktoren in den Daten überprüft und zum Teil auch Muster gefunden, und auf deren Basis dann eine Prognose erstellt, wie wahrscheinlich ist es, dass es in diesem Bereich wieder zu einem Einbruch kommt." Auf einer Karte wurden begangene Einbrüche eingetragen und Gebiete farblich markiert, in denen das Risiko für Einbrüche im nachfolgenden Monat besonders hoch war.

Philip Glasner hat gleichzeitig für SynerGIS und die Universität Salzburg am Projekt teilgenommen; SynerGIS hat auf Basis der Analysen eine Demonstrations-Software entwickelt. Diese wurde in zwei Testphasen überprüft, sowohl mit zukünftigen Prognosen als auch rückblickend mit nachträglichen Überprüfungen vergangener Prognosen. Dabei zeigte sich, dass die Demonstrationssoftware ungefähr so genaue Prognosen brachte wie man es aus der Fachliteratur von anderen Programmen kennt. Sie wurde von der Polizei zwar nicht übernommen, aber die Ergebnisse des Projektes haben Eingang gefunden in deren Arbeit, "das ist ein Erfolg", sagt Ulrike Kleb.

Akzeptanz bei der Polizei

Mitarbeiter des IRKS führten offene mündliche Interviews mit Leuten aus unterschiedlichen Hierarchieebenen: "Bei einem halben Dutzend Kommissariaten hatten die Leute die Möglichkeit, uns ihre Sicht auszubreiten", sagt Arno Pilgram, Wissenschaftlicher Mitarbeiter beim IRKS. Und wie sah die aus? Grob gesagt, waren Polizisten auf dem Land skeptischer als in der Stadt, waren Ältere skeptischer als Jüngere, und waren Generalisten skeptischer als Spezialisten.

"Wir haben festgestellt, dass die Polizei eine höchst heterogene Organisation ist, und dass es da doch diskrepante Sichtweisen gibt, was die Perspektive betrifft, mit diesen Instrumenten zu arbeiten, es ging von begeisterter Aufnahme bis hin zu Skepsis", sagt Arno Pilgram. Zudem gab es auch Vorbehalte, die teils "auch aus Erfahrungen gespeist waren, dass solche Projekte auch manchen als Karrierevehikel oder als Hilfe bei Auseinandersetzungen im Konkurrenzkampf dienen, dass sie also nicht wirklich sachlich ehrlich gemeint sind."

Polizeidaten, Verdachtsmomente, Anzeigen und Verbrechen

Die österreichische Polizei hat ebenso wie die Polizeien anderer Staaten eine polizeiliche Kriminalstatistik (PKS), dazu aber auch eine weitere Datenbank, den so genannten "Sicherheitsmonitor". Während in der PKS die endgültigen kriminalpolizeilichen Ergebnisse nach Abschluss der Ermittlungen erscheinen, werden in den Sicherheitsmonitor auch unbestätigte Verdachtsmomente eingespeist, es ist also eine beständig aktualisierte Momentaufnahme von Ereignissen, Handlungsweisen und Verdachtsmomenten.

"Darauf hat jeder Polizist Zugriff, und das österreichweit", sagt Jacques Huberty. "Wenn jemand zur Polizei geht und Anzeige erstattet, trägt der Polizist die betreffenden Informationen in ein System namens 'Protokollieren-Anzeigen-Daten', kurz PAD, ein, und sobald gewisse Parameter wie zum Beispiel Straftat, Paragraf, Tatort, und Tatzeit auftauchen, dann überspielt PAD es automatisch in unseren Sicherheitsmonitor und wir können das innerhalb weniger Minuten abfragen. Da können wir dann Statistiken und räumliche Analyse erstellen. Wir können gewisse Fälle, die uns besonders interessieren, genauer anschauen. Jeder Polizist in ganz Österreich hat Zugriff auf diese Datenbank."

Datenschutz? Hm ...

Diese Daten allerdings sind sensibel, das machte es für die Projektpartner von Hochschule und Wirtschaft schwierig, erklärt Ulrike Kleb. Außerdem hätte man gern weitere Informationen gehabt, etwa, ob es sich bei Einbrüchen um Serieneinbrüche oder Gelegenheitstaten gehandelt hätte. Diese gab es aber nicht.

Ähnlich Arno Pilgram: "Es war kein Big-Data Projekt, sondern blieb im engen Rahmen von Daten aus dem Sicherheitsmonitor, die in der Praxis ja schon genutzt werden. Außerdem hat man keine personenbezogenen Daten mit einbezogen. Die Polizei verfügt über Datenbestände zu Taten und zu Personen, die aus guten Gründen strikt voneinander getrennt bleiben."

Dazu kam, dass die Qualität zumindest der älteren Daten nicht den Erwartungen entsprach. Die Projektpartner bekamen Daten aus fünf Jahren, und "in den ersten drei Jahren stand bei etwa der Hälfte der Datensätze unter Modus Operandi 'Aufbrechen (Sonstige)'", sagte Philip Glasner, "aber es gibt auch ein Freitextfeld, und da stand dann oft etwas ganz anderes, oder es gab Abkürzungen oder auch Rechtschreibfehler. Das machte die Auswertung auf Basis des Modus Operandi schwierig und nahezu unmöglich."

Das beklagt auch Ulrike Kleb: "Die Datenqualität war am Anfang deutlich schlechter. Immer wieder zeigte sich bei Plausibilitätstests, dass irgendwelche Dinge unlogisch waren und so nicht stattgefunden haben konnten. Aber daran hat das Bundeskriminalamt in den vergangenen Jahren stark gearbeitet, denke ich."

Wer sucht, der findet

Dies alles aber beeinflusst das System als solches. Arno Pilgram: "Bei vielen Instrumentarien des PrePol sucht man Kriminalität immer nur dort, wo die Polizei sie schon gefunden hat. Das bedeutet gleichzeitig, dass man andere Dinge ganz bewusst NICHT ins Auge fasst. Die Polizei als Kontrollinstanz hat von vornherein und ganz bewusst bestimmte Verdachtshaltungen - schließlich weiß man dort aus Erfahrung, wo man suchen muss, um etwas zu finden."

Aber vielleicht könnte man auch ganz woanders etwas finden, wenn man nur suchte? "Man weiß aus der kritischen Kriminologie, dass gewisse gesellschaftlichen Gruppen vor Verdacht geschützt sind. Das Interessante bei PrePol wäre, auf der Grundlage vieler unterschiedlicher Daten zu prüfen, ob man so zu kontraintuitiven Ergebnissen käme, zu unerwarteten Ergebnissen."

Ein weiteres Problem von PrePol besteht darin, dass man es schlecht überprüfen kann: Angenommen, die Software sagt eine hohe Wahrscheinlichkeit an einem bestimmten Ort voraus und die Polizei läuft dort vermehrt Streife. Wenn dann nicht eingebrochen wird – liegt es an der Polizei? Oder wäre ohnehin nicht eingebrochen worden, weil ein Fehler im System steckte, der Einbrecher erkältet war, oder aus irgendeinem anderen Grund?

Skepsis und Begeisterung

Helmut Hirtenlehner, Kriminologe an der Universität Linz, ist denn auch skeptisch: "Die Befunde sind nicht besonders belastbar. Einige weisen darauf hin, dass PrePol helfen kann, Tatbegehungsraten zu senken, andere wiederum sind da nicht so optimistisch." Und dazu komme noch ein anderes Problem: "Wenn in einem bestimmten Bereich in eine hohe Einbruchswahrscheinlich vorhergesagt wird und die Polizei dann komprimiert Streife geht und dort nichts passiert - organisierte osteuropäische Banden zum Beispiel wechseln vielleicht einfach nur den Tatort. Aber so etwas ist schwer nachzuweisen."

Ähnlich Philip Glasner: "Ich bin vorsichtig mit Zahlen. Die kann man so interpretieren, wie es einem wichtig ist. Ob Erfolgsmeldungen ausschließlich auf ein Predictive-Policing-Tool zurückzuführen sind, ist zu hinterfragen: Es ist schwierig zu messen, welche Maßnahmen den Rückgang der Einbruchskriminalität tatsächlich bewirkt haben."

Dagegen Jacques Huberty: "Diese Methoden haben einen grundsätzlich präventiven Charakter und wir alle wissen, dass es eben nicht DIE Art und Weise gibt, wie man Prävention messen kann." Er ist überzeugt von PrePol. Die Maßnahmen zur Bekämpfung der Dämmerungseinbrüche werden nämlich jährlich ausgewertet, wobei die Parameter der eingesetzten Methode hinterfragt und angepasst werden und Feedback von den Streifendiensten, Ermittlungsbereichen sowie Spurensicherungsteams eingeholt wird.

Der Trend bei der Zahl an Wohnungs- und Wohnraumeinbrüche unterliegen geht derzeit nach unten, und die Aufklärungsquote steigt, was für die Gesamtstrategie der österreichischen Polizei in diesem Deliktsbereich spricht. "Wir haben für Gesamtösterreich einen Rückgang von 23 Prozent an Einbrüchen in der Dämmerungssaison. Das betrachte ich als einen Riesenerfolg." (jk)