Block ll – Technischer Wandel

Viele Bereiche des gesellschaftlichen Lebens werden durch technischen Wandel beeinflusst. Die Beurteilung solcher Entwicklungen ist häufig strittig.

1.1

Fasse die Aussagen des Textes (Material M 1) thesenartig zusammen.

1.2

Erläutere mögliche Konfliktpotenziale, die sich aus den technischen Möglichkeiten (Material M 1) und den drei in Material M 2 genannten rechtlichen Bestimmungen ergeben können.

1.3

Diskutiere die nachfolgende Aussage aus Material M 1.

„Straftaten zu verhindern ist nicht nur ehrenwerter, sondern auch kostengünstiger, als sie aufzuklären.“

1.4

Analysiere die Karikatur (Material M 3).

1.5

Arbeite Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen dem Ergebnis deiner Analyse laut Aufgabe 1.4 und deinen Arbeitsergebnissen zu Aufgaben 1.1 – 1.3 heraus.

1.6

Entwickle zwei von Material M 1 abweichende Alternativen der Verbrechensprävention in kriminalitätsbelasteten Regionen.

Material M 1

Dem Verbrechen auf der Datenspur

Verbrechen vereiteln, bevor sie entstehen. Schon vorab wissen, wo gleich eine Straftat be-

gangen wird. Was nach einer Science-Fiction-Vision à la „Minority Report“ klingt, ist mit „Pre-

dictive Policing“ – der vorausschauenden Polizeiarbeit – bereits Realität. Dafür wird keinerlei

Hellseherei benötigt, es reichen simple Daten. Big Data und deren Analyse gelten als künftige

Goldgrube in vielen Bereichen der Wirtschaft. Aber auch in der Kriminalitätsbekämpfung wer-

den große Hoffnungen ins Data-Mining gesetzt. Erste Erfolge bestätigen den Einsatz von „Pre-

dictive Analytics“ in der täglichen Polizeiarbeit für ein friedlicheres Miteinander.

Die digitale Revolution macht auch vor der Arbeit der Polizei nicht halt und krempelt sie völlig

um. Neue Technologien ermöglichen inzwischen eine sichere und schnellere Aufklärung von

Straftaten. Seit Sommer 2013 setzt die bayerische Polizei Tablet-PCs, sogenannte „CarPads“,

für die verdeckte Ermittlung ein. Neben der mobilen Abfrage von Informationen können auch

Fingerabdrücke mit der Datenbank in Echtzeit abgeglichen werden. In einigen Polizeistationen

in den USA werden bereits die Datenbrille Google Glass und im Kragen befestigte Mini-Kame-

ras getestet. Doch das ist nur der Anfang: Künftig wird der Polizist in Echtzeit auf alle relevan-

ten Daten zugreifen können. 2022 nutze er nur noch ein System, das alle administrativen An-

gelegenheiten wie Zeiterfassung, Berichterstellung und Datensammlung vereinigt. „Streifen-

polizisten haben direkten Zugang zu differenzierten biometrischen Informationen. Das macht

es beinahe unmöglich, seine Identität zu verschleiern“, prognostiziert Oberst Kriste Kibbey

Etue. Sie ist State Police Director von Michigan.

Schon seit Jahren sammelt die Polizei fleißig Daten und wälzt Statistiken – heute können diese

Daten mithilfe neuester Computertechnologien schnell ausgewertet und mögliche Korrelatio-

nen auf Knopfdruck hergestellt werden. Mit dem Modell der Verbrechensvorhersage „Predic-

tive Policing“ können soziale Brennpunkte überwacht oder identifiziert werden. Mit dieser

Technologie wird versucht herauszufinden, wann und wo ein Verbrechen stattfinden wird, um

vorher dort zu sein und es verhindern zu können. Dafür analysiert eine spezielle Software

Unmengen an Daten und Statistiken, vergleicht sie, sucht nach Mustern und spuckt mögliche

Tatorte und Tatzeiten aus. So technologisiert diese Abläufe klingen, ohne den Menschen sind

sie nicht möglich: Denn Polizisten müssen das Programm täglich mit Daten füttern, um Aktu-

alität zu gewährleisten. Außerdem sind es Polizisten, die den möglichen Tatort überwachen,

indem sie Präsenz vor Ort zeigen. In zahlreichen Städten in den USA wird diese pro-aktive

Polizeiarbeit bereits praktiziert.

Ein Pionier ist die Polizei in der kalifornischen Küstenstadt Santa Cruz. Bereits seit drei Jahren

werden die circa 100 Polizisten der Stadt vom Computerprogramm auf Streife in 15 High-Risk-

Areas – Gebiete mit einem hohen Potenzial für Straftaten – geschickt. Entwickelt wurde die

„Predictive Policing“-Software von dem Computerwissenschaftler George Mohler und dem auf

Verbrechensszenarien spezialisierten Anthropologen Jeffrey Brantingham. Dabei basiert die

Anwendung auf Modellen der Erdbebenforschung. Obwohl der stellvertretende Polizeichef

selbst skeptisch war, startete er 2011 mit den Wissenschaftlern das Pilotprojekt – mit durch-

schlagendem Erfolg. Im ersten Jahr gingen die Einbrüche um elf Prozent, die Autodiebstähle

um acht Prozent zurück. Dagegen stieg die Zahl der Festnahmen um 56 Prozent. Vom Erfolg

bestätigt haben die beiden Wissenschaftler inzwischen ein eigenes Startup gegründet und

vermarkten ihre Analyse-Software unter dem Namen PredPol. Die Polizei in Großstädten wie

Los Angeles, Chicago, Seattle oder Boston schwört auf dieses Pre-Crime-Tool. Obwohl die

Software teuer in der Anschaffung ist, lohnt sich der Einsatz für die Polizei in den Großstädten

der USA mit einer hohen Kriminalitätsrate. Denn Straftaten zu verhindern ist nicht nur ehren-

werter, sondern auch kostengünstiger, als sie aufzuklären.

Während in den USA „Predictive Policing“-Technologien immer häufiger zum Einsatz kommen,

ist man europaweit – und vor allem im deutschsprachigen Raum – noch zurückhaltend. Die

Software PredPol wird seit Frühjahr 2013 erstmals in Europa in der britischen Grafschaft Kent

in der täglichen Polizeiarbeit eingesetzt. Die Genfer Kantonspolizei nutzt die Software DataPol,

die von IBM entwickelt wurde, um die Entwicklung von Straftaten in verschiedenen Wohnge-

bieten zu analysieren. So können auch Polizeieinsätze vor Ort besser geplant werden. In

Deutschland und Österreich steckt man hingegen in Sachen vorausschauende Polizeiarbeit

mithilfe von Big Data noch in der Forschungs- und Entwicklungsphase. Aus historischen Grün-

den ohnehin empfindlich, sind die Bürger hierzulande nach dem NSA-Skandal zusätzlich sen-

sibilisiert und stehen Data-Mining äußerst skeptisch gegenüber. Auch die rechtlichen Grund-

lagen […] sind in Deutschland und Österreich ganz andere als in den USA. […]

Doch nicht nur in der Polizeiarbeit kommen „Predictive Analytics“-Tools zum Einsatz, sondern

auch in der privaten Sicherheitsindustrie, z. B. für die Überwachung von Shopping-Malls oder

Großveranstaltungen. Der weltweite Sicherheitsmarkt umfasste im Jahr 2011 einen geschätz-

ten Gesamtwert von rund 100 Milliarden Euro, wobei auf die EU ein Marktanteil von 26 bis

36,5 Milliarden Euro entfällt (Europäische Kommission). In den letzten zehn Jahren ist die An-

zahl von Wach- und Sicherheitsunternehmen in Deutschland stetig gewachsen: von 2.825 im

Jahr 2003 auf den vorläufigen Wert von 4.000 im Jahr 2013. Der Umsatz lag 2013 bei ge-

schätzten 5,15 Milliarden Euro – und somit über eine Milliarde höher als noch vor zehn Jahren

(Statistisches Bundesamt). Wen wundert es da, dass die EU-Kommission 2014 über 190 Mil-

lionen Euro in die Sicherheitsforschung investieren will. Denn immer mehr Hightech-Sicher-

heitstechnologien erobern den Alltag und sorgen auch dort für Schutz, wo die Polizei gerade

nicht vor Ort sein kann – und künftig auch nicht mehr präsent sein muss.

Der Einsatz von neuen Technologien in der täglichen Polizeiarbeit sorgt künftig für eine bes-

sere und schnellere Aufklärung von Straftaten. Ihre beachtlichen Erfolge machen „Predictive

Policing“-Tools zu einem essenziellen Bestandteil der globalen Polizeiarbeit. […]

Nach: https://www.zukunftsinstitut.de/artikel/big-data/predictive-policing/

Material M 2

§ 3 Bundesdatenschutzgesetz

Verarbeitung personenbezogener Daten durch öffentliche Stellen

Die Verarbeitung personenbezogener Daten durch eine öffentliche Stelle ist zulässig, wenn sie zur Erfüllung der in der Zuständigkeit des Verantwortlichen liegenden Aufgabe oder in Ausübung öffentlicher Gewalt, die dem Verantwortlichen übertragen wurde, erforderlich ist.

§ 32 Gesetz über die öffentliche Sicherheit und Ordnung in Mecklenburg-Vorpommern

Einsatz technischer Mittel zur Bildüberwachung sowie zur Bild- und Tonaufzeichnung

(3) Öffentlich zugängliche Orte dürfen offen mit technischen Mitteln zur Bildüberwachung beobachtet werden, wenn und solange tatsächliche Anhaltspunkte die Annahme rechtfertigen, dass an diesen ein die öffentliche Sicherheit schädigendes Ereignis in absehbarer Zeit mit hinreichender Wahrscheinlichkeit eintreten wird. Darüber hinaus dürfen offen Bilder aufgezeichnet werden, soweit an öffentlich zugänglichen Orten wiederholt Straftaten begangen worden sind und Tatsachen die Annahme rechtfertigen, dass dort künftig mit der Begehung von Straftaten zu rechnen ist.

Art. 9 Datenschutzgrundverordnung

Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten

(1) Die Verarbeitung personenbezogener Daten, aus denen die rassische und ethnische Herkunft, politische Meinungen, religiöse oder weltanschauliche Überzeugungen [von Personen] hervorgehen, […] ist untersagt.

Material M 3

Cartoon: Zwei Tintenfische als Facebook und WhatsApp, vereint, viele Tentakel mit Smartphones, Schriftzug "Frisch verheiratet"

http://www.schwarwel.de/wp-content/uploads/2014/02/140220facebook-col-1000.jpg

1.1

Thesenartige Zusammenfassung:

Predictive Policing erhebt den Anspruch Verbrechen zu vereiteln, bevor sie geschehen.
Hilfreich ist hierbei Data-Mining bei großen Datenmengen.
Neue Technologien ermöglichen eine sichere und schnelle Aufklärung von Verbrechen.
Straftaten zu verhindern ist ehrenwerter und kostengünstiger als sie aufzuklären.
Deutschland ist in Sachen vorausschauender Polizeiarbeit zurückhaltend, da für den Einsatz spezifische Rechtsgrundlagen gelten.

1.2

Erläuterung von Konfliktpotenzialen, z. B.: Überprüfung der Erforderlichkeit und Verhältnismäßigkeit von Predictive Policing; Höhe der Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines die öffentliche Sicherheit schädigenden Ereignisses hinterfragenswert, Stigmatisierung von Bevölkerungsgruppen könnte gegeben sein (etwa Anwohner in einer sozialen Brennpunktregion) etc.

1.3

Diskussion sollte getragen sein von der Infragestellung des Begriffes „ehrenwert“ und ausgewogenen Pro- und Kontra-Positionen. Persönliche Schlussfolgerung

1.4

Analyse der Karikatur mit Fazit, dass sich zwei Datenkraken verbandeln und derart zu noch umfänglicheren Spionage“leistungen“ fähig sind. Die ausgestoßenen Tinten beider Lebewesen deuten auf die dem Prozess innewohnende Verdunkelungsgefahr hin.

1.5

Herausarbeitung von Gemeinsamkeiten und Unterschieden, etwa: Gemeinsamkeiten bei der Analyse großer Datenmengen zur Erreichung bestimmter, unterschiedlicher Zwecke; die Unterschiede ergeben sich insbesondere aus der Tatsache, dass es sich bei WhatsApp und Facebook um zwei nichtstaatliche Akteure handelt.

1.6

Entwicklung von zwei begründeten Alternativen, z. B. Beschattung, elektronische Fußfessel, dauerhafte Präsenz von Polizei, Personenkontrollen etc.