01.02.2017
Kriminalitätsprävention

Mit Big Data auf Einbrecherjagd

Die Hälfte der Bundesländer testet bereits Prognosesoftware, um Straftaten zu vereiteln. Die Politik verspricht sich viel von der neuen Technik, Experten sind jedoch skeptisch. Sie halten die Systeme für untauglich – zumindest in ihrer jetzigen Form. Von Karsten Röbisch

Die Beamten der Polizeidirektion Braunschweig werden seit heute bei ihrer Verbrecherjagd von einem neuen digitalen Kollegen unterstützt: Ein Programm namens PreMap versorgt die Polizisten mobil mit Prognosen, wann und wo die nächsten Einbrüche zu erwarten sind. Festnehmen bevor die Täter zuschlagen – die Idee erinnert an den Science-Fiction-Thriller mit Tom Cruise Minority Report, in dem drei Menschen in die Zukunft schauen und Straftaten vorhersehen können. Von dem Modellprojekt, das vorerst bis Ende Oktober angelegt ist, erhofft sich Niedersachsens Innenminister Boris Pistorius (SPD) Erfolge im Kampf gegen Einbrecher.

Er ist nicht der erste, der mit einem Prognosesystem experimentiert. Acht Bundesländer testen nach Angaben des Bundes Deutscher Kriminalbeamter (BDK) derzeit eine Software, sieben wollen sie ausschließlich im Kampf gegen Einbrecher einsetzen. Denn dort ist der Handlungsdruck besonders groß: In nur fünf Jahren ist die Zahl der Taten bundesweit um ein Drittel auf 160.000 gestiegen. Eine Entwicklung, die nicht nur der Polizei zu schaffen macht, sondern auch den Versicherern. Rund 530 Millionen Euro mussten sie 2015 für Einbruchschäden zahlen, rund 50 Prozent mehr als fünf Jahre zuvor.

Software überprüft Straftaten nach vorhandenen Mustern

Predictive Policing – die software-basierte Verbrechensprävention – ist ein relativ neues Instrument in der Polizeiarbeit. Dabei werten Programme Straftaten nach bestehenden Mustern aus, um künftige Tatorte und -zeiten zu identifizieren. Die Software basiert auf der Near-Repeat-Theorie, die besagt, dass in zeitlicher und räumlicher Nähe nach einer Tat weitere Delikte folgen. Anhand der Prognosen soll die Polizei ihr Personal gezielter einsetzen und in besonders gefährdeten Gebieten verstärkt patrouillieren, um Straftaten zu vereiteln.

Die Politik setzt große Hoffnung in das neue System: „Wir sehen in dieser Technologie einen vielversprechenden Ansatz“, sagt Pistorius. Für die Jagd auf Einbrecher scheint die Technik geradezu prädestiniert, da es sich bei den Kriminellen meist um Serientäter handelt. In Bayern, wo die Software bereits 2015 getestet wurde, ging die Zahl der Wohnungseinbrüche in den Prognosegebieten immerhin deutlich zurück.

Aussagekraft bisheriger Tests ist gering

Polizisten sind dennoch zurückhaltend, was die Möglichkeiten der Technik angeht: „Wir warnen zum jetzigen Zeitpunkt vor zu viel Euphorie“, sagt Gerhard Hantschke, Abteilungsleiter im Bundeskriminalamt. Bislang seien die Prognosesysteme in Deutschland nur in räumlich eng begrenzten Gebieten eingesetzt worden. Der flächendeckende Einsatz stehe noch aus. Zudem habe der Rückgang der Delikte während der Tests im Rahmen der statistischen Schwankungen gelegen, betont Hantschke.

Auch André Schulz, Bundesvorsitzender des BDK, hält Prognose-Systeme in ihrer jetzigen Form für keine große Hilfe und verweist auf die Erfahrungen in den USA. Dort hätten sich die Erwartungen in die neue Technik nicht erfüllt. „Predictive Policing kann derzeit nicht viel mehr, als gute Polizisten auch können“, sagt er. Seit jeher würden Kriminalisten berücksichtigen, wo und wann Delikten wahrscheinlicher sind. Für Schulz sind die Systeme daher nicht mehr als digitalisierte Karten alter Kriminalfälle: „Mit künstlicher Intelligenz hat Predictive Policing nichts zu tun.“

Gewohnheiten der Täter können sich verändern

Schon der Ansatz, aus alten Delikten Rückschlüsse für die Zukunft zu ziehen, ist unter Experten umstritten. Denn die Rahmenbedingungen, unter denen in der Vergangenheit Taten verübt wurden, müssen in der Gegenwart nicht zwangsläufig die gleichen sein. „Wir wissen, dass sich Vorhersagen aus verändernden Mustern ergeben. Sie bleiben nicht statisch“, gibt Sirko Straube vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz zu Bedenken. Derzeit werde intensiv daran geforscht, wie Muster zu erkennen sind.

Auch Joachim Stark, Executive Partner bei IBM, hält die Prognoseprogramme noch nicht für ausgereift. Sie seien nur statistische Verfahren, die die Entwicklung der Vergangenheit schlicht in die Zukunft fortschreiben würden. Um genaue Vorhersagen zu erhalten, müssten die Daten jedoch um aktuelle Informationen ergänzt werden, beispielsweise über das Wetter oder den Energieverbrauch. „Damit kämen wir der praktischen Anwendung einen Schritt näher“, sagt der Experte für selbst lernende Systeme.

Nutzung personenbezogener Daten ist heikel

Für BDK-Chef Schulz wäre die Prognosesoftware dann eine große Hilfe, wenn die Möglichkeiten von Big Data voll ausgeschöpft würden. Und dazu gehört für ihn auch die Nutzung personenbezogener Informationen wie Bewegungs- oder Mobilfunkdaten. Das jedoch würde ganz andere Probleme schaffen, wie Schulz freimütig einräumt. „Davon wären die Persönlichkeitsrechte massiv betroffen.“ Deshalb müsste man zunächst die Datenschutzdebatte führen.

Bundesinnenminister Thomas de Maizière wäre fürs Erste schon froh, wenn nicht jedes Bundesland beim Thema Predictive Policing sein eigenes Süppchen kochen würde. „Ich würde mir wünschen, dass Bund und Länder besser zusammenarbeiten“, sagt er. Die Bundesländer erproben verschiedene Programme und kooperieren dabei mit unterschiedlichen Partnern. Spätestens in zwei Jahren, wenn die Testphasen beendet seien, müssten die Ergebnisse zusammengeführt werden, so de Maizière. Sein Ziel ist ein einheitliches System, das am Ende derjenige entwickeln soll, der es am besten kann. Vielleicht qualifiziert sich ja Niedersachsen mit seinem Modellprojekt für diese Aufgabe.