Das Ende des Zufalls

ersten 20 Wochen dagegen tendierten Frauen zum Kauf von Spurenelementen wie Kalzium, Zink und Magnesium. Unparfümierte Seife, große Mengen von Wattebällchen, Desinfektionsmittel für Hände und Waschlappen waren ebenfalls ein Zeichen dafür, dass eine Schwangerschaft sehr wahrscheinlich war. Pole entdeckte, dass es insgesamt rund 25 Produkte waren, die es ihm erlaubten, eine Art Rangliste der Schwangerschaftswahrscheinlichkeit zu entwickeln und zuzuordnen. Und noch wichtiger: Er konnte mit relativ großer Genauigkeit den Geburtstermin vorhersagen. Und so konnte die Supermarktkette die Angebote und Coupons exakt an den Schwangerschaftsstatus anpassen. Dieses so erstellte Profil musste nur mit der riesigen Kundendatenbank der Handelskette laufend verglichen werden und schon hatte man eine Liste von mehreren zehntausend Frauen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit schwanger waren!

Am Sonntag wird bei Ihnen eingebrochen
Algorithmen und Big Data als Hilfssheriff? Wenn man vorhersagen kann, wo Menschen in Zukunft sein werden und was sie dort sehr wahrscheinlich tun, kann man dann nicht auch herausfinden, wo und wann Verbrechen passieren werden? Streifenpolizist Joseph Cunningham ist in Memphis im Streifenwagen Nr. 6540 unterwegs. Sein Ziel: eine Gegend mit niedrigen Backsteingebäuden und hoher Kriminalität. Der Einsatz ist auf wenige Blocks begrenzt, die Zeit genau festgelegt: 16 bis 22 Uhr. Der Einsatzplan kam allerdings nicht vom diensthabenden Chef, sondern direkt aus dem Computer, von einem Programm mit dem durchaus gefährlich klingenden Namen BlueCrush.16 BlueCrush entstand bereits 2006, als der Polizeidirektor von Memphis Larry Godwin eine neue Lösung für ein altes Problem suchte. Die Zahl der Verbrechen in Memphis stieg, das Budget für seine Einsatzkräfte sank und die Bürger von Memphis waren alles andere als zufrieden mit dieser Situation. Godwin bat Richard Janikowski, Professor für Kriminologie an der Universität von Memphis, der sich schon längere Zeit mit der Erforschung von kriminellen Mustern beschäftigt hatte, um Hilfe. Für Janikowski war diese Einladung die Möglichkeit, ein Prinzip umzusetzen, von dem er überzeugt war. „Wenn man Polizeikräfte intelligent konzentriert, indem man sie an den richtigen Plätzen einsetzt, am richtigen Tag, zur richtigen Zeit, dann erzielt man auch gute Effekte“, sagt Janikowski. „Entweder verhindert man kriminelle Aktivität oder man fängt die Leute.“ Godwin war schnell überzeugt und tat etwas, das dem Bauchgefühl gestandener Polizisten normalerweise zuwiderläuft: Er stimmte zu, dass die Kriminaldaten seines Archivs Janikowski und seinem Team von Wissenschaftlern zur Verfügung gestellt wurden. Mit diesen Daten entwickelte der Kriminologie-Professor einen analytischen Rahmen, der als Basis für ein Pilotprogramm diente, das zeigte, welche Annäherungen funktionierten und welche nicht. Ein paar Monate später war klar, dass Godwin und Janikowski richtig lagen. In einer Drei-Tages-Aktion wurde das Programm getestet – und führte zu einem der größten Erfolge, den die Polizei von Memphis je erzielen konnte. Durch die rasche Identifizierung von Plätzen mit erhöhter Kriminalitätserwartung konnte das Memphis Police Department bereits in den ersten zwei Stunden der Aktion 70 Verhaftungen vornehmen – eine Zahl, die sonst maximal an einem ganzen Wochenende erreicht wurde. Nach drei Tagen standen 1200 Verhaftungen zu Buche, mit Delikten von Drogenvergehen und Waffenmissbrauch bis hin zur Prostitution. Godwin war aber schnell klar, dass der Weg von einem Pilotprojekt zu einem Programm, das in die Tagesarbeit der Polizeikräfte voll integriert ist, noch einiges an Kraft kosten würde. Der grundsätzliche Perspektivenwechsel, Verbrechen nicht nur zu verfolgen und aufzuklären, sondern sie überhaupt zu verhindern, wobei auf statistische Rechenmodelle und die Auswertung großer Datenmengen vertraut werden sollte, brauchte bei seinen Kollegen viel Überzeugungsarbeit. Wichtig für Godwin war, die Vorhersagekraft seines neuen Hilfssheriffs namens BlueCrush mit der Erfahrung und dem Wissen seiner Streifenpolizisten, die seit vielen Jahren Tag für Tag im Revier unterwegs waren, zu kombinieren. Die Erfolge gaben dem Team um Polizeichef Godwin recht und haben BlueCrush zum Herzeigeprojekt gemacht, das mittlerweile auch in andere Städte, wie zum Beispiel das englische Manchester, exportiert werden konnte. Auch das Police Department von Los Angeles, als LAPD in vielen Fernsehserien weltberühmt geworden, arbeitet mit einem Computerprogramm für Kriminalprognosen (Predictive Policing, auch PredPol genannt). Die Software dazu wurde von einem Mathematiker und einem Anthropologen von der Santa Clara University entwickelt und zunächst in Santa Cruz getestet. So wie BlueCrush in Memphis errechnet auch das Programm von PredPol aufgrund der vorliegenden Daten die Vorhersagen für die Polizeistreifen. „Der Maßstab des Erfolgs“, erklärt LAPD-Chef Charlie Beck, „ist nicht so sehr, wie viele Verbrecher wir fangen, sondern wie viele Verbrechen wir verhindern können.“ Das ist der wichtigste Effekt dieses Systems. Auch Los Angeles meldet klare Erfolge durch PredPol. „Ich werde nicht mehr Geld bekommen und auch nicht mehr Cops“, sagt der Polizeichef, „aber ich kann das, was ich habe, besser einsetzen.“ Schon bisher haben in Nachbarschaftsinitiativen, via Social Networks oder Twitter, Bürger einander auf Straftaten in ihrer Umgebung aufmerksam gemacht. In Zukunft wird die Polizei ihre Vorhersage-Tools auch den Bürgern zur Verfügung stellen können und durch diese zusätzlichen Daten und entsprechende Feedback-Modelle den Lernprozess der Algorithmen verbessern.18 Auch Facebook verwendet übrigens Algorithmen, um kriminellen Aktivitäten sowie Fällen von sexueller Belästigung und Kindesmissbrauch nachzugehen. In Florida hatte diese wenig diskutierte Facebook-Technologie, die Postings und Chats auf kriminelle Aktivität kontrolliert, den illegalen Kontakt eines 35-jährigen Mannes mit einem 13-jährigen Schulmädchen herausgefiltert und automatisch den Facebook-Mitarbeitern gemeldet, die sofort die Polizei verständigten. Der Mann, der das Mädchen zu einem realen Treffen überreden wollte, wurde verhaftet. Statt des Mädchens kam die Polizei zum Rendezvous. Spätestens seit Minority-Report können wir uns vorstellen, in welche Richtung sich solche Systeme auch entwickeln könnten und welche Bürgerrechts- und Datenschutz-Aspekte sich daraus ergeben. Dazu meint Evgeny Morozov in der „Frankfurter Allgemeinen Zeitung“: „Das Versprechen des Predictive Policing mag real sein, aber seine Gefahren sind nicht minder real. Die Polizei muss ihre Algorithmen öffentlich zugänglich machen und sicherstellen, dass sie nicht verzerrt sind. Soziale Netzwerke müssen klare Richtlinien erlassen, wie viel Predictive Policing sie selbst unternehmen und wie weit sie bei der Erstellung von Nutzerprofilen gehen wollen!“ Auch Patrick Beuth weist in „Zeit Online“ auf die Kehrseite dieses Systems hin. Wenn unbescholtene Menschen das Gefühl haben, dass ihr Verhalten vorausberechnet wird, dann werden sie sich vielleicht anders benehmen, als wenn sie unbeobachtet wären – sie wären also nicht mehr frei in ihrer Entscheidung. In Deutschland zumindest wäre das verfassungsrechtlich bedenklich.

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