Prädiktionspotenzial schwere Einbruchskriminalität

DSpace Repository


Dateien:

URI: http://hdl.handle.net/10900/99541
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-995411
http://dx.doi.org/10.15496/publikation-40922
Dokumentart: Report
Date: 2019
Language: German
Faculty: Kriminologisches Repository
Department: Kriminologie
DDC Classifikation: 360 - Social problems and services; associations
Keywords: Kriminalität , Einbruch , Prognose
Show full item record

Inhaltszusammenfassung:

Der für Deutschland neue Polizeiansatz Predictive Policing stellt die Polizeien sowie polizeiexterne Fachleute, vor die Herausforderung, sich angesichts der Entwicklung der Einbruchskriminalität, dem Aufkommen kommerzieller Prognose-Software sowie der fortschreitenden Digitalisierung der polizeilichen Arbeit ausgiebig mit diesem als Innovation gehandelten Trend zu befassen. Die Kriminologische Forschungsstelle des LKA Hamburg widmete sich daher seit 2016 den Voraussetzungen und Potenzialen von raumbezogenem Predictive Policing. Fragen der Kosten-Nutzen-Bilanz, der sozialen Folgen und der polizeilichen Datenbasis waren bis dato nicht beantwortet. Der Fokus des Forschungsprojekts lag auf dem polizeilichen Wissens- und Informationsmanagement, also dem Entstehungsprozess von Daten, am Beispiel der Einbruchssachbearbeitung. Es erfolgte eine ergebnisoffene Auseinandersetzung mit den Grundlagen von Predictive Policing und der gesamten Einbruchsphänomenologie sowie eine Bilanzierung der digitalen Informationsverarbeitung für die Polizei Hamburg. Der nun vorliegende Forschungsbericht ist ein Beitrag zur Grundlagenforschung rund um den Polizeiansatz Predictive Policing und stellt für die Polizei Hamburg die Weichen zur Ausrichtung einer zukunftsweisenden Strategie in den Bereichen Datenanalyse und -auswertung. Aus den Erkenntnissen des Forschungsprojekts resultiert das Erfordernis, digitales Informationsmanagement in der Ermittlungsarbeit zu optimieren und zukunftssicher zu gestalten. Vorangetrieben werden soll dies über die Entwicklung von Auswertungstools, die Daten von Massendelikten vorstrukturieren, um die Serienerkennung softwaregestützt zu unterstützen. Problem- und raumbezogene Kriminalitätsauswertung durch ausgebildete Kriminalitätsanalytiker könnten ein Alternativmodell zu algorithmenbasierter Kriminalitätsauswertung und -prognose sein. Die Potenziale der ‚digitalen Spur‘ sind bis heute nicht ausgeschöpft. Die facettenreiche Gliederung des Forschungsberichts verdeutlicht den breiten Forschungsansatz. Der Bericht liefert somit eine umfassende Wissensbasis für die weitere Befassung mit dem Prädiktionspotenzial der schweren Einbruchskriminalität.

This item appears in the following Collection(s)