Vor zwei Jahren hat deshalb in Köln und Duisburg die Verbrechensbekämpfung der Zukunft begonnen. "Predictive Policing", also "vorausschauende Polizeiarbeit", ist der Sammelbegriff für Technologien, die dabei helfen sollen, Verbrechen zu verhindern.

Das hat nichts mit Hellseherei zu tun, sondern mit Algorithmen, die Datenberge durchforsten. In Amerika, der Schweiz und auch in Bayern und Baden-Württemberg werden entsprechende Programme schon seit Jahren genutzt. In NRW ist die Pilotphase abgeschlossen, und das Projekt wird seit März 2016 nach und nach auf Düsseldorf, Essen und Gelsenkirchen ausgeweitet. Doch wie funktioniert "Predictive Policing" und was bedeutet es für die Bürger?

Erdbeben-Frühwarnsysteme sagen Verbrechen voraus

"Die Idee hinter 'Predictive Policing' ist zu schauen, wo das Kriminalitätsrisiko besonders hoch ist, und durch daran ausgerichtete polizeiliche Maßnahmen Straftaten zu verhindern", sagt Joachim Eschemann, Leitender Kriminaldirektor des Landeskriminalamtes NRW.

Wie die Programme zu einer Prognose kommen, ist allerdings unterschiedlich. "In NRW setzen wir auf Data-Mining, also auf gezieltes Auswerten großer Datenmengen. Dabei werden auf der einen Seite polizeiliche Daten wie Tatzeiten, Tatorte und Erkenntnisse zur Vorgehensweise genutzt. Auf der anderen Seite werden aber auch soziostrukturelle Daten wie Einkommensstruktur, Wohnort, Bebauung, Verkehrsinfrastruktur und ähnliches in Verbindung gebracht", sagt Eschemann.

Erstmals wurde dieser Ansatz in den USA ausprobiert. Die entsprechende Software hat IBM programmiert. Das Unternehmen entwickelte 2006 auf der Basis des bewährten Statistikprogramms SPSS den Prototypen BlueCRUSH. Mit Erfolg. Das Programm wurde kurze Zeit später von der Polizei in Memphis, USA, genutzt, um Zeitpunkt und Ort von Straftaten vorherzusagen. Zwei Jahre später entstand aus Algorithmen, die eigentlich Erdbeben vorhersagen sollten, der erste Konkurrent namens PredPol, der beispielsweise in London eingesetzt wird. Inzwischen gibt es ungefähr ein halbes Dutzend Anbieter und etwa doppelt so viele Programme.

In NRW wird das Programm SKALA eingesetzt - "System zur Kriminalitätsanalyse und Lageantizipation". "Damit wird analysiert, welche Bedingungen in der Vergangenheit herrschten, wenn bestimmte Kriminalitätsfälle auftraten, und dann geprüft, ob wir aus dem Zusammentreffen dieser Bedingungen ableiten können, dass das Risiko auch in der Zukunft an bestimmten Orten und Zeiten höher ist", sagt Eschemann.

Near-Repeat: Auf einen Raub folgen schon bald weitere

In Bayern, Baden-Württemberg und in der Schweiz setzt man dagegen auf den sogenannten "Near Repeat"-Ansatz. "Das bedeutet, wenn es in einem eingegrenzten Raum zu einem Einbruch gekommen ist, dann ist damit zu rechnen, dass es dort in zeitlicher Nähe zu Folgedelikten kommt", sagt Günther Okon, Leitender Kriminaldirektor beim Landeskriminalamt Bayern. Enstprechende Prognosen erstellt das Programm "Precobs" bislang für einbruchsgefährdete Gegenden in München und Nürnberg auf Flächen von 250 mal 250 Metern.

Auch in NRW wird der Nutzen von SKALA auf Zielgebiete von bis zu 500 Wohneinheiten eingegrenzt, um die Verlässlichkeit der Ergebnisse zu verbessern. "Dann werden die Daten für diese Grids ausgewertet", sagt Eschemann. Heraus kommen wöchentliche Prognosen, in die auch das aktuelle Kriminalitätsgeschehen einfließt. "So haben wir den 'Near Repeat'- Ansatz integriert, obwohl das Programm selbst auf dem Data-Mining-Ansatz läuft", sagt der Kriminaldirektor des LKA NRW. Untersucht werden mit beiden Programmen derzeit ausschließlich Wohnungseinbrüche. "Das liegt daran, dass sie ein wirklich drängendes Problem sind, und daran, dass wir zu Einbrüchen sehr viele gute Polizeidaten haben", sagt Eschemann.

Rot bedeutet Einbruchsgefahr

Gleich sind SKALA und Precobs in ihrem Ergebnis für die Einsatzkräfte. Die bekommen per E-Mail eine Karte, in die gefährdete Gebiete eingezeichnet sind. "Rot steht tatsächlich für eine hohe Gefahrenlage für Einbrüche. SKALA kann gegenwärtig eine bis zu dreifach erhöhte Wahrscheinlichkeit vorhersagen", sagt Eschemann. Wie darauf zu reagieren ist, entscheiden die Einsatzkräfte selbst, auf der Basis ihrer Erfahrung: Muss die Polizeipräsenz erhöht werden? Müssen mehr Streifenwagen losgeschickt werden? Sollte es Straßenkontrollen geben? Oder irrt sich das Programm und muss nachjustiert werden? Es gibt viele Handlungsmöglichkeiten, die für jeden Wohnbezirk und jede Warnung neu entschieden werden müssen.

Schwierig zu bewerten ist allerdings, wie erfolgreich "Predictive Policing" wirklich ist. "Wir haben zwar Fälle in denen Einbrecher in einem Grid direkt nach der Tat bei einer Verkehrskontrolle gefasst werden, aber ob die Einbruchsquote insgesamt wegen SKALA zurückgegangen ist, das lässt sich nicht sagen, weil dafür zu viele Faktoren beteiligt sind", sagt Eschemann. Grund ist, dass sich der Zusammenhang zu dem Programm nur schwer herstellen lässt. Selbst wenn die Einbruchsrate in den entsprechenden Gebieten zurückgeht, kann das auch andere Gründe haben. Verlässlich werden solche Ergebnisse erst, wenn sie sich in vielen Städten gleichermaßen bewahrheiten.

"Deshalb weiten wir das Projekt jetzt auf drei weitere Städte in NRW aus, um insgesamt aussagekräftigere Daten zu bekommen", sagt der Kriminalbeamte. Auch Okon vom LKA in Bayern reagiert auf diese Frage verhalten, räumt aber ein: "Wir stellen schon einen Rückgang in den von 'Precobs' untersuchten Wohnbezirken fest. In München sind es 38 Prozent, in Nürnberg 5 Prozent - und das obwohl im Rest der Stadt im gleichen Zeitraum ein Anstieg der Einbruchsraten um 7 Prozent zu verzeichnen war."

Ist Datennutzung in der Polizeiarbeit gefährlich für den Bürger?

Für die Einsatzkräfte in den Präsidien NRWs sind solche Zahlen allein aber nicht entscheidend, räumt Eschemann ein. "Wir bekommen sehr positive Rückmeldungen, weil es den Polizisten hilft, ihre Kräfte effizienter einzusetzen und zielgenauer zu arbeiten, das erleichtert ihre Arbeit sehr."

Nicht so positiv äußern sich allerdings Verbraucherschützer. Sie befürchten, dass die Nutzung von Big Data, also großen Datenmengen, in der Polizeiarbeit ein weiterer Baustein auf dem Weg zum sogenannten "gläsernen Bürger" ist. Einem Menschen also, der auf Schritt und Tritt durch Kameras überwacht wird, dessen Profile in sozialen Netzwerken ausgelesen und dessen persönliche Daten von der Polizei verwendet werden.

Abwegig ist das nicht. In den USA und in England analysiert die Polizei auch einzelne Personen. In Chicago wurde 2013 aus Predictive-Policing-Daten sogar eine Heatlist der "gefährlichsten Personen der Stadt" erstellt. Sie listete 420 Personen auf , die in Zukunft mit erhöhter Wahrscheinlichkeit durch Gewalttaten auffällig werden. Daten wie Bewährungsstrafen, Drogen- oder Waffenbesitz, ihre Aktivitäten in sozialen Netzwerken und ob Verwandte und Bekannte erschossen oder auch verhaftet wurden, flossen in die Bewertung ein. Dann folgte der Hausbesuch - laut "Chicago Tribune" allerdings auch bei solchen Personen, die vorher überhaupt nicht oder nur durch kleine Delikte aufgefallen waren.

In Deutschland sind solche Maßnahmen aber wohl nicht denkbar. "Wir benutzen keine personenbezogenen Daten", sagt Eschemann, "und haben von Anfang an eng mit dem Landesdatenschutzbeauftragten zusammengearbeitet." Das bestätigt auch Okon für die Arbeit in München und Nürnberg.

Und wie sieht es mit schwereren Straftaten aus? Mord? Sexuelle Übergriffe? Können die auch bald berechnet werden? "Nein. Es macht keinen Sinn 'Predictive Policing' für Mord oder sexuelle Straftäter zu nutzen, denn es handelt sich hierbei um Affekthandlungen", sagt Okon. "Eine Software wie Precobs arbeitet mit Mustern, die sich ständig wiederholen, und dafür muss das Motiv der Täter konstant sein. Wenn eine Tat aus Eifersucht oder Rache geschieht, kann das kein Algorithmus erfassen."