Precobs: Mit Big Data auf Verbrecherjagd

Precobs: Mit Big Data auf Verbrecherjagd
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Es klingt wie Science-Fiction, ist aber Realität: Mit der Prognosesoftware Precobs (Pre Crime Observation System) kann die Polizei Verbrechen erkennen, bevor sie passieren. Das Tool wertet dafür anonymisiert Daten von Einbrüchen aus. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse werden Regionen erkannt, in denen die Wahrscheinlichkeit für einen erneuten Einbruch besonders hoch ist. Drei bis sieben Tage im Voraus kann die Software eines Offenbacher Kriminologen Einbrüche voraussagen. Das betroffene Gebiet wird bis auf 300 Meter genau bestimmt. Die Polizei kann dann entsprechend reagieren und zum Beispiel die Patrouillen in den Gefahrenbereichen verstärken.

In Bayern kommt dieses System seit einigen Monaten erfolgreich zum Einsatz:

Die Erfolge können sich sehen lassen. In München etwa ist die Zahl der Einbrüche binnen weniger Monate um fast ein Drittel zurückgegangen. In den von Precobs erkannten Gefahrengebieten waren es sogar 42 Prozent.

Ein Allheilmittel bei der Verbrechensbekämpfung ist das Prognosetool aber nicht. So lassen sich nur solche Delikte vorhersagen, bei denen sich ein klares Muster abzeichnet. Das trifft auf Einbruchserien zu, nicht aber auf andere Verbrechen wie häusliche Gewalt oder Jugendkriminalität. Außerdem gibt es immer wieder Einbrüche, die nicht verhindert werden konnten, obwohl Precobs im Vorfeld Alarm geschlagen hat.

Und wie bei allen Big-Data-Anwendungen gilt auch hier: Das Tool ist nur so gut, wie die Menschen, die die daraus abgeleiteten Erkenntnisse auswerten und nutzen. Oder anders ausgedrückt: Big Data unterstützt den Menschen bei seiner Arbeit – ersetzen kann es ihn nicht.


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