Transkript zum Hintergrundgespräch "Predictive Policing in Deutschland"

Es handelt sich um ein Transkript der Veranstaltung "Predictive Policing in Deutschland" mit Joachim Eschemann und Tobias Knobloch vom 30.08.2018 in der Stiftung Neue Verantwortung. Der Text wurde zur besseren Lesbarkeit bearbeitet. Es gilt das gesprochene Wort.

-Beginn des Transkripts-

Tobias Knobloch: Guten Abend und herzlich willkommen in der Stiftung Neue Verantwortung! Mein Name ist Tobias Knobloch, ich leite das Projekt „Algorithmen fürs Gemeinwohl“, das ein Kooperationsprojekt mit der Bertelsmann Stiftung ist – und ich freue mich, dass meine Projektkollegin Carla Hustedt von der Bertelsmann Stiftung heute ebenfalls hier ist!

Ebenfalls aus Nordrhein-Westfalen und Protagonist des heutigen Abends ist Joachim Eschemann, inzwischen Leiter des Referats für Kriminalitätsangelegenheiten im Düsseldorfer Innenministerium und davor als Projektleiter im Landeskriminalamt Nordrhein-Westfalen zuständig für die Entwicklung und Einführung des Predictive-Policing-Systems SKALA. Herzlich willkommen, Herr Eschemann, und vielen Dank, dass Sie den weiten Weg angetreten sind, um uns an ihren Erfahrungen mit algorithmengestützter vorausschauender Polizeiarbeit teilhaben zu lassen!

Ganz kurz zum Rahmen unseres heutigen Hintergrundgesprächs:

In der Stiftung Neue Verantwortung arbeiten wir in mehreren Projekten zu verschiedenen Aspekten des technologischen Wandels. Die einigende Klammer um unsere Themen ist der Umstand, dass sie Fragen berühren, die Politik und Gesellschaft vor bislang ungelöste Rätsel stellen – die wir mit unserer Arbeit zu lösen helfen möchten.

Eines dieser Rätsel ist der adäquate Umgang mit algorithmischen Analyse- und Entscheidungssystemen, die in immer mehr Bereiche unseres Lebens, Wirtschaftens und Arbeitens Einzug halten. In unserem Projekt geht es um die Frage, wie wir sicherstellen können, dass diese Tatsache dem Gemeinwohl mindestens nicht schadet und es bestenfalls sogar fördert.

Bei der Planung des Projekts waren für uns zwei Prämissen maßgeblich:

Algorithmische Systeme stellen nicht nur eine Gefahr dar, wie man aufgrund der Diskussion in Deutschland manchmal denken könnte, sondern sie bergen riesiges Potential zur Lösung gesellschaftlicher Probleme und zur Verbesserung unseres Lebens.

Wir wollten nicht, wie einige andere Initiativen, deduktiv vorgehen und allgemeine Grundsätze für den Umgang mit algorithmischen Systemen entwickeln, die dann in der Praxis fortan zu berücksichtigen wären. Vielmehr sind wir der Meinung, dass man viel über gemeinwohldienliche Prinzipien für den Einsatz algorithmischer Systeme aus einer eingehenden Betrachtung von bereits bestehenden Anwendungsfällen selbst lernen kann – ein induktiver Ansatz also, wenn man so will.

Es würde hier zu weit führen, den Weg zu schildern, über den wir zu drei Einsatzbereichen algorithmischer Systeme gefunden haben, die wir uns im Projektverlauf näher ansehen. Nur so viel: Es war ein systematischer Suchprozess, an dessen Ende – so hoffen wir – eine Auswahl steht, die uns eine gewisse Generalisierbarkeit unserer Befunde erlaubt. Unsere Themen sind: Predictive Policing, Personalauswahlprozesse und medizinische Diagnostik. Unser erstes Schwerpunktthema war im Frühjahr das des heutigen Abends, auch das Thema Personalauswahl haben wir kurz vor der Sommerpause bereits in einem intersektoralen Workshop behandelt; im Herbst wird dann noch das große Thema Algorithmen und Gesundheit folgen.

Nun aber zum Thema des heutigen Abends: Predictive Policing, was ist das überhaupt? Grob zusammengefasst könnte man sagen, dass es sich dabei um eine Präventivstrategie der Polizei handelt, die auf computergestützten Vorhersagen bezüglich des mutmaßlichen Vorkommens von Straftaten in dem Gebiet ihrer Zuständigkeit basiert. Die Polizei wartet also gewissermaßen nicht auf das Verbrechen, sondern ist schon vorher am Tatort und verhindert es dadurch im Idealfall. In Deutschland setzen sechs Bundesländer unterschiedliche Systeme ein. Alle arbeiten ausschließlich mit Ortsbezug und nicht mit personenbezogenen Daten, was ein wesentlicher Unterschied zur Praxis in Großbritannien, der Schweiz, den USA und Asien ist. Die hauptsächliche Deliktart, auf die Predictive Policing hierzulande angewendet wird, ist der Wohnungseinbruch.

Ostern 2012 ist mir bei einem solchen Wohnungseinbruch unter anderem diese Kette (das ist ein Nachbau nach Fotografien), ein Familienerbstück, gestohlen worden. Herr Eschemann, gehören solche tragischen Ereignisse nun endgültig der Vergangenheit an, weil die Polizei mit Softwareunterstützung vor den Verbrechern am Tatort ist?

Joachim Eschemann: Nein, wir können mit Software Verbrechen nicht eliminieren, darum geht es nicht. Um ein Gefühl dafür zu bekommen, was möglich ist, haben wir uns mit den Kollegen von der Kriminalistisch-Kriminologischen Forschungsstelle zunächst auf den Markt umgeschaut, was es an Evaluationen und Berichten gibt und wie belastbar das ist. Von Tag zu Tag sind wir skeptischer geworden, ob das überhaupt funktionieren kann. Deshalb haben wir dem Innenministerium vorgeschlagen, ein Forschungsprojekt mit zwei Fragestellungen aufzusetzen. Erstens: Was sind die Möglichkeiten und Grenzen der Prognose der Entwicklung von Kriminalitätsbrennpunkten. Zweitens, verkürzt: Bringt es etwas für die polizeiliche Aufgabenwahrnehmung? Haben wir einen Mehrwert dadurch, wenn wir das machen? – Und dieses Projekt ist dann, seitens des Ministeriums so installiert worden, tatsächlich absolut ergebnisoffen. Wir hätten also genauso gut auch zu dem Ergebnis kommen können, dass das für die Polizei keinen Mehrwert bringt oder aber, dass schon die Prognose nicht hinreichend belastbar funktioniert.

Tobias Knobloch: In einigen Bundesländern befindet man sich ja zurzeit noch genau in so einer Testphase. Das heißt also, es sind teilweise noch Pilotbetriebe in Baden-Württemberg beispielsweise, in Niedersachsen und auch hier in Berlin. Was hat Sie denn dann dazu bewogen, nicht eine auf dem Markt befindliche, sozusagen konventionelle, Software zu lizensieren, sondern eine Eigenentwicklung vorzunehmen?

Joachim Eschemann: Wir haben zunächst beschrieben, welche Fragen wir beantworten wollen und danach Anforderungen an das System formuliert. Eine Anforderung an das System war absolute Transparenz. Für uns musste völlig klar sein, nicht nur welche Daten hineinfließen, sondern auch, wie die einzelnen Berechnungsschritte aussehen: Können wir das Schritt für Schritt nachvollziehen, ist das alles dokumentiert? Eine weitere Anforderung war, dass kein Datum das Landeskriminalamt verlässt. Alles bleibt bei uns. Und auf Grund dessen haben wir dann, in einem öffentlichen Vergabeverfahren eine solche Anwendung ausgeschrieben. Denn wir wollten nicht überprüfen, ob irgendein Produkt funktioniert, sondern wir wollten wissen, ob die Gesamtsystematik für uns einen Mehrwert bringt. Das Produkt, das damals als Einziges – zumindest hier im deutschsprachigen Raum – auf dem Markt war, war PRECOBS. Das befasst sich mit Wohnungseinbrüchen. Zwar haben auch wir mit dem Wohnungseinbruch begonnen. Aber das war für uns nur das Vehikel. Dafür gab es zwei Gründe: Einmal ist der Wohnungseinbruch kriminologisch sehr gut erforscht, sodass wir auf einer breiten Basis an Forschungsergebnissen aufsetzen konnten. Und zum anderen war es damals auch ein politisches Thema. Wir hatten sehr hohe Fallzahlen und es war von daher sehr naheliegend, als erstes den Wohnungseinbruch zu nehmen.

Tobias Knobloch: Worin bestanden die spezifischen Herausforderungen bei der Entwicklung eines eigenen Systems? Wie muss man sich die weiteren Schritte dann vorstellen? Ein Forschungsprojekt wirft ja normalerweise nicht eine anwendungsreife Software aus, die dann bereits zuverlässig funktioniert. Wie war denn der weitere Weg?

Joachim Eschemann: Die Software, die wir gesucht haben, war eine, die uns es ermöglicht, die genannten Forschungsfragen zu beantworten. Das ist hinterher SKALA geworden. Aber das wussten wir zu Beginn nicht. Der Weg war zunächst ein eher theoretischer. Wir haben die Forschungsliteratur ausgewertet, aufgrund dessen Hypothesen entwickelt, wie sich Straftäter möglicherweise verhalten und wovon sie sich leiten lassen. Beispielsweise aus der Rational-Choice-Theorie, also einer Kosten-Nutzen-Abwägung professioneller Täter, die sich möglicherweise eher von hochpreisigen Immobilien leiten lassen, weil sie dort höhere Beuteerwartungen haben und möglicherweise vorhandene Schutzmechanismen billigend in Kauf nehmen, weil sie glauben, die überwinden zu können. Und genauso wurde auf der anderen Seite beispielsweise der Drogenabhängige bewertet, der schnell Geld braucht und dann möglicherweise schlecht gesicherten Immobilien bevorzugt. Es gibt eine ganze Palette von Hypothesen, und wir haben uns dann die Frage gestellt: Wo finden wir Daten, die uns Hinweise geben zum Vorliegen bestimmter Rahmenbedingungen? Also wir sind nicht losgezogen und haben alles an Daten eingesammelt, in einen Topf geworfen und geschaut, was herauskommt. Wir haben vorher entschieden, welche großen Datentöpfe wir nutzen, um damit zu arbeiten.

Tobias Knobloch: Und welche Daten sind das genau? Anders als andere Systeme beziehen Sie ja eine Fülle an Daten mit ein. Sie hatten PRECOBS schon genannt. Das ist ja relativ theoriearm und auch entsprechend datensparsam. Ihr System ist datenhungriger, ohne das negativ zu bewerten. Das heißt also, Sie beziehen neben den Polizeidaten, die aus dem Datenverarbeitungssystemen herauskommen, beispielsweise auch sozio-demografische Daten ein, Sie beziehen infrastrukturelle Daten und geografische Daten ein.

Joachim Eschemann: Ja, als Beispiel: Wenn man sich die Frage stellt, wo liegen womöglich hochpreisige Immobilien oder leben Menschen, die entsprechend Geld haben, dann waren es statistische Daten zur Kaufkraft, die wir herangezogen haben. Bei Aspekten der Erreichbarkeit des Tatorts und der Fluchtwege – da sind es Fragen der Verkehrsanbindung, auch Aspekte der Mobilität. Ein ganz wichtiger Faktor ist auch die Einwohnerstruktur. Habe ich es mit einem Gebiet zu tun, in dem viele Familien mit Kindern leben oder eher die sogenannten Dinks-Haushalte, also double income/no kids, die tagsüber beide aus dem Haus sind? Solche Aspekte haben wir einbezogen, weil sie sich aus der Analyse der kriminologischen Theorien ergeben haben.

Tobias Knobloch: Darf ich da vielleicht nochmal kurz einhaken und nachfragen? Also ich weiß, dass beispielsweise für Berlin die Einwohnerstrukturdaten auf Blockebene sehr gut verfügbar sind als Open Data? Also die könnten Sie sich hier einfach ziehen und verwenden. Das scheint in NRW nicht der Fall gewesen zu sein. Denn Sie haben ja diejenigen Daten, die zu den Polizeidaten hinzugekommen sind, angekauft.

Joachim Eschemann: Ja. Anders als Berlin besteht Nordrhein-Westfalen aus einer Vielzahl von Kommunen und viele der Daten werden nur auf kommunaler Ebene vorgehalten. Wir hätten dann das Problem unterschiedlicher Datenbestände gehabt und auch das Problem, mit jeder einzelnen Kommune entsprechende Verhandlungen führen zu müssen, damit wir diese Daten auch bekommen. Andererseits sind sie auf dem freien Markt verfügbar und so haben wir auch das entsprechend ausgeschrieben. Die Wohnbezirksebene ist für uns die Aggregationsebene, auf der wir gearbeitet haben. Das sind immer ungefähr 400 bis 500 Wohneinheiten – mal etwas mehr, mal etwas weniger. Zum Teil hatten wir aber auch Daten auf Straßenabschnittsebene. Die haben wir dann aufaggregiert, damit letztendlich alle Berechnungen auf der Wohnbezirksebene stattfinden können.

Tobias Knobloch: Gut. Um nun – wenn wir schon bei den Daten sind – zur Qualität der Datenbasis zu kommen, würde mich folgendes interessieren: Mussten Sie da in Ihren eigenen System Modifikationen vornehmen, um eine entsprechend hohe Datenqualität zu haben, also konsistente Daten, gut verarbeitbare Basisdaten für das System zu haben? Oder konnte da alles beim Alten bleiben? Musste man nur auf einen Knopf drücken und dann lief das alles?

Joachim Eschemann: Am System haben wir keine Veränderungen vornehmen müssen. Aber die Datenqualität ist tatsächlich eine große Herausforderung. Wenn sehr viele Menschen Daten in ein System eingeben, dann kommt der Qualitätssicherung eine ganz hohe Bedeutung zu. Und wenn man diese Daten nutzen will, um darauf belastbare Prognosen aufzubauen, dann müssen diese natürlich eine hinreichende Güte haben. Beim Wohnungseinbruch kommt so ein bisschen erschwerend hinzu, dass manche Daten erst mit Zeitverzug polizeilich überhaupt zur Verfügung stehen. Also beispielsweise die Beutehöhe. Vielfach müssen die Opfer wirklich erstmal schauen, was weggekommen ist, das muss in Listen gefasst werden und so vergeht doch einige Zeit, bis man diese zur Verfügung hat. Und das ist eine Herausforderung, der haben wir uns in dem Projekt mit den Pilotbehörden intensiv gestellt; also immer wieder daraufhin gewirkt, wie wichtig es ist, die Daten möglichst schnell und vor allem möglichst richtig im System zu haben. Denn von zentraler Stelle lassen sich zwar Inkonsistenzen feststellen, aber es lassen sich eben keine fachlichen, wirklichen Fehler korrigieren.

Tobias Knobloch: Kein System, das in Deutschland im Einsatz ist (SKALA nicht und auch kein anderes), bezieht personenbezogenen Daten mit ein. Im Vorgespräch haben Sie gesagt, dass Sie da einfach die Erforderlichkeit nicht gesehen haben, um das zu erreichen, was Sie mit dem System erreichen wollen. Sind denn diese Daten, wenn man jetzt mal ein bisschen in die Zukunft schaut, also die personenbezogenen Daten, sind die tatsächlich dauerhaft verzichtbar? Also, wenn man sich beispielsweise überlegt, dass man auch auf andere Deliktarten übergehen möchte, beispielsweise Raub oder Körperverletzungen. Wird man da auf mittlere und längerfristige Sicht auf personenbezogene Daten verzichten können? Was ist Ihre diesbezügliche Einschätzung?

Joachim Eschemann: Solange man raum- und zeitbezogen arbeitet: ja. Das sehe ich so. Denn die einzelne Person in den Blick zu nehmen, das ist etwas, was man bei Ermittlungen macht. Aber bei der Aufgabe „Ich möchte in einem Raum Kriminalität verhüten“ nützt es relativ wenig zu wissen, welche Menschen in der Stadt möglicherweise Straftaten begangen haben. Also letztlich haben wir diese Daten natürlich, aber sie einzubeziehen hilft nicht. Hinzu kommt auch, es macht ja keinen Sinn zu prognostizieren, was die Polizei sowieso schon weiß. Wenn ich irgendwo einen sozialen Brennpunkt habe und weiß, dass dort oft etwas vorkommt – nachbarschaftliche Wohnungseinbrüche begangen werden, weil jemand die Stereoanlage wiederhaben will oder was auch immer – dann sind das Dinge, die wir als Polizei wissen. Wir wissen, wo die Brennpunkte sind. Also haben wir in unserem Projekt gezielt danach geschaut, was eigentlich die Unbekannte in dem Ganzen ist. Und das sind mobile Täter, also reisende Täter. Und die unterscheiden sich in ihrem Vorgehen durchaus deutlich von den anderen. Allein schon von daher würde es keinen Sinn ergeben, personenbezogene Daten einzubeziehen.

Tobias Knobloch: Könnten Sie vielleicht nochmal für alle sagen, welche Deliktarten Sie denn aktuell in Nordrhein-Westfalen mit dem System in den Blick nehmen?

Joachim Eschemann: Am weitesten entwickelt ist der Wohnungseinbruch, als zweites Gewerbeeinbrüche und Kfz-Delikte, Kfz-Diebstähle; letztere aber tatsächlich noch im reinen Testbetrieb. Das sieht ganz gut aus, aber daran müssen wir noch arbeiten. Und es gibt auch Überlegungen hinsichtlich des Straßenraubes und dergleichen. Aber die Deliktpalette ist endlich. Also alles, was Beziehungsdelikte sind, beispielsweise Tötungsdelikte, häusliche Gewalt oder ähnliches, das lässt sich auf diesem Wege nicht prognostizieren. Denn das sind immer spezifische Situationen, aus denen heraus die Straftaten geschehen.

Tobias Knobloch: Ja, aber auch solche Software gibt es ja auf dem Markt. Und in der Schweiz wird sie beispielsweise eingesetzt. Aber darüber haben Sie noch nicht konkret nachgedacht, so etwas vielleicht auch zu entwickeln oder aber etwas zu lizensieren, was sich auf dem Markt befindet?

Joachim Eschemann: Ich sehe den Mehrwert im Moment nicht. Wenn wir da auf Heatlists oder so etwas abstellen, so warne ich ausdrücklich davor. Wir haben in dem Projekt die Macht der Bilder kennengelernt. Also ganz am Anfang waren wir ja digital noch nicht so weit wie wir heute in dem Projekt sind. Wir haben den Pilotbehörden, den Beamten in den Streifenwagen, Kartenausdrucke in die Hand gegeben und da war dann ein Gebiet rot gekennzeichnet. Trotz der umfangreichen internen Öffentlichkeitsarbeit, die wir betrieben haben, war es immer wieder nötig darauf hinzuweisen: Rot heißt nicht, da passiert morgen was! Es ist eine statistisch erhöhte Wahrscheinlichkeit. Also die liegt dann irgendwo, sagen wir mal, bei 30 Prozent. Es bleiben 70 Prozent, dass nichts geschieht. Aber das ist immer noch höher als in vielen anderen Gebieten der Stadt. Wenn ich mir vorstelle, dass wir solche Heatlists hätten, nach dem Motto „Die Top 100, die für irgendwelche Delikte in Frage kommen“, hätte ich angesichts der menschlichen Natur Sorge, dass wir dazu neigen, diese abzuarbeiten. Und das entspricht überhaupt nicht unserem Rechtsverständnis. Unser Rechtsverständnis besagt, dass wir den Täter ermitteln und ihm die Tat nachweisen. Und nicht, dass wir vorselektiert vorgehen. Wir müssen unvoreingenommen herangehen.

Tobias Knobloch: Ja, wir hätten dann wahrscheinlich irgendwann die Situation, dass man in den Bereich der Self-fulfilling Prophecy kommt: Man verfolgt jemanden so lange, bis er sich irgendwas zu Schulden kommen lässt und man ihn dabei beobachten kann. Aber man muss dieses Thema ansprechen. Sie wissen ja so gut wie ich und wie viele andere hier im Raum, dass in den USA diese Kombination gegeben ist. Dass das System PredPol so ähnlich arbeitet wie das deutsche System PRECOBS, eigentlich mit wenigen Datenpunkten auskommt, dann aber kombiniert wird mit solchen Gefährderlisten, mit solchen Heatlists. Sie haben sich ja das System auch im Echtbetrieb in Los Angeles angeschaut. Dazu möchte ich auch gleich nochmal kommen und Sie nach Ihren Eindrücken fragen. Aber das ist eben genau der Grund warum man darüber sprechen muss, glaube ich, weil sich das große Interesse an diesen Programmen eben auch aus solchen Fantasien speist. Und wenn ich da beispielsweise mal ein Zitat anführen darf, das Anfang Januar dieses Jahres im Spiegel zu lesen war in einem Artikel über Predictive Policing, in dem ein Kriminalbeamter davon träumte, dass man irgendwann vielleicht mal so etwas wie die „…gesamte soziale Wetterlage in einer Gesellschaft erfassen könne.“ So drückte er sich aus: „soziale Wetterlage“. Also, dass die Polizei möglichst allwissend sein solle, und das nährt das natürlich Ängste und Sorgen der Menschen. Wahrscheinlich ist es beruhigend, dass Sie jetzt sagen, dass Sie im Moment nicht die Notwendigkeit sehen, in diese Richtung zu gehen.

Joachim Eschemann: Ja, die sehe ich nicht. Ich glaube auch, wer alles weiß, weiß unterm Strich eigentlich nichts mehr. Man kann sich ja mit Daten auch zuwerfen. Wir zum Beispiel  sind in dem Projekt mit vielen Daten gestartet und haben das immer weiter eingedampft, weil wir festgestellt haben, viele Informationen sind für uns überhaupt nicht aussagekräftig. Und von daher halte ich überhaupt nichts davon, alles zusammenzutragen, weil ich das irgendwann nicht mehr überschaue. Ich sehe dann auch nicht mehr, wie die Dinge zusammenhängen. Das halte ich aber für ganz wichtig. Das Risiko ist groß, dass man Scheinkorrelationen aufsitzt und sich damit von der Fachlichkeit entfernt. Im Kern ist es ja bei uns so, dass wir in einem Staat leben, in dem kein Computer einen Grundrechtseingriff durch Polizeibeamte, einen Eingriff in die Bürgerrechte, rechtfertigt. Sondern wir brauchen in allen Fällen eine Befugnisnorm, ein Gesetz, das das erlaubt. Und in diesem Gesetz steht genau, in welchen Fällen es erlaubt ist. Wenn wir also in einem Wohnbezirk beispielsweise Streife fahren, weil das ein besonders gefährdetes Gebiet in der folgenden Woche sein soll, dann rechtfertigt das allein keinerlei Grundrechtseingriffe – überhaupt nicht! Sondern die Beamten müssen, wenn sie denn dort jemanden kontrollieren, für diesen Einzelfall belegen können, warum sich ein konkreter Verdacht gegen diese Person ergeben hat. Und der Verweis auf eine Computergrafik hilft da überhaupt nicht, und das ist gut so.

Tobias Knobloch: Ja, Sie haben in einem Gespräch mal so schön gesagt, dass der Einsatz eines solchen Systems noch keinen Raum für staatliche Willkür schaffe.

Joachim Eschemann: Das ist richtig.

Tobias Knobloch: Ich möchte jetzt noch einmal auf den Themenkomplex Genese dieser Systeme, Einführung dieser Systeme und in dem Zusammenhang dann auch nochmal auf ihren Besuch in Los Angeles vielleicht zu sprechen kommen. Denn ganz so einfach wie man sich das vielleicht vorstellt, ist es ja nicht. Sie haben in diesem Forschungsprojekt mit der Uni Konstanz kooperiert. Sie haben dann aber auch in-house technische Expertise aufgebaut, um dieses Projekt durchführen zu können und dann tatsächlich auch zur Anwendungsreife zu bringen. Wie sind Sie da vorgegangen? Wie haben Sie das gemacht? Das würde, glaube ich, auch andere Behörden anderer Bundesländer, die da noch nicht aktiv sind, interessieren. Mich würde es auch brennend interessieren, weil momentan ja auch eine große Debatte um den IT-Fachkräftemangel in den Behörden entbrannt ist. Wie haben Sie das gemacht?

Joachim Eschemann: Wir hatten die Anforderung an das System, dass es durch fortgebildete Polizeibeamte bedienbar sein muss. Das ist auch so, aber das System ist so nicht entwickelbar. Definitiv nicht. Um ein System selbst zu entwickeln, brauchen Sie in jedem Falle soziologische, kriminologische, psychologische Expertise. Sie brauchen auch polizeiliche Fachkenntnisse, weil Sie die Feldinformationen hineinbringen müssen. Das kann die Maschine ja nicht bieten. Zum anderen, das haben wir dann im Laufe des Projektes über die Kooperation mit der Universität Konstanz festgestellt, brauchen wir Leute, die nochmal ein wesentlich tieferes Verständnis von Datenanalyse und auch von Statistik haben, als es beispielsweise im Soziologiestudium Teil der Lehrinhalte ist. Dementsprechend haben wir das Projekt zwischendurch erweitert. Wir sind gestartet mit zwei Pilotbehörden, haben dann vier weitere hinzugenommen und mit dieser Erweiterung haben wir auch zwei Data-Scientist-Stellen geschaffen und durchaus bemerkenswerte Bewerber- und Interessentenzahlen festgestellt. Und wenn man mit den Kolleginnen spricht, die letztlich die Stelle bekommen haben, warum sie das denn gemacht haben, sagen die, dass man in diesem Sektor häufig sehr theoretisch arbeitet. Und was wir bieten konnten, war ein praktisches Projekt. Das, was dort gemacht wird, das hat Einfluss auf die Arbeit von Polizeibeamten auf der Straße. Das hat Einfluss auf die Sicherheit und das war ein großer Reiz. Und weil es eben auch ein offenes Forschungsprojekt war. Es sind allerdings nicht projektbezogene Stellen, sondern es sind feste Stellen.

Tobias Knobloch: Ah ja, das ist auch noch eine wichtige Information. Die Bewerberlage wäre eventuell etwas dünner gewesen, wenn es tatsächlich Projektstellen gewesen wären.

Joachim Eschemann: Jetzt, mit dem Übergang in die Praxis – ab Oktober setzen wir SKALA in allen Großbehörden in Nordrhein-Westfalen ein – haben wir auch noch einen Informatiker eingestellt.

Tobias Knobloch: Aha. Damit haben Sie ein recht schlagkräftiges Team geschaffen, von dem viele Behörden träumen würden.

Joachim Eschemann: Ja. Das ist jetzt ein Team von neun Leuten und alle haben einen wissenschaftlichen Hintergrund unterschiedlicher Couleur. Und etwa die Hälfte hat zusätzlich auch einen polizeilichen Hintergrund.

Tobias Knobloch: Das ist bemerkenswert! Die Größe und auch die interdisziplinäre Zusammensetzung finde ich durchaus bemerkenswert.

Joachim Eschemann: Wir sind ja nicht fertig. Also wir haben jetzt ein Modell, was dort, wo viele Menschen auf engem Raum wohnen, wo es auch hohe Kriminalitätszahlen gibt, funktioniert. Wir hatten mit der Behörde Bonn auch eine Behörde mit einem großen ländlichen Umfeld mit dabei und haben da sehr deutlich gemerkt, dass es im ländlichen Bereich sehr schwierig ist. Die Ergebnisse sind nicht hinreichend belastbar, dass sie für die Polizei nutzbringend wären. Und das ist ein Forschungsaspekt, dem wir uns dann im kommenden Jahr widmen werden.

Tobias Knobloch: Inwieweit musste denn die Belegschaft zur Bedienbarkeit des Systems geschult werden? Wie sehen solche Schulungen aus? Welche Beamten werden fortgebildet – denn Sie können ja nicht alle Polizeibeamten im Umgang mit SKALA schulen.

Joachim Eschemann: SKALA läuft ausschließlich im Landeskriminalamt. Ausschließlich die Menschen, die in dem Teilprojekt waren oder jetzt künftig in der Administration ein Teilprojekt führen, haben diese Schulungen bekommen. Wir haben die vom Anbieter bekommen, um das System bedienen zu können. Die Beamten in den Polizeibehörden, die mit den Ergebnissen arbeiten, die werden gar nicht an dem System geschult. Die werden informiert. Es wird alles dargelegt, wie das funktioniert. Die haben ein eigenes System, was wir aus dem Projekt heraus entwickelt haben. Das nennt sich SKALA│Map. Das ist ein Analyse- und Visualisierungstool, das es erlaubt, die Prognoseergebnisse zusammenzuführen mit der retrograden Kriminalitätslage, weil beide Aspekte wichtig sind, damit die Fachleute vor Ort die Entscheidung treffen können, in welchem Gebiet, das möglicherweise eine hohe Priorisierung hat, überhaupt Maßnahmen getroffen werden und, wenn ja, welche. Das wird also überhaupt nicht vorgegeben, sondern es ist eine ergänzende Information für die Fachleute vor Ort, die dann entscheiden, welche Maßnahmen sie treffen.

Tobias Knobloch: Dann kommen wir mal auf die Informationsarbeit zu sprechen. Sie müssen die Personen im einfachen Polizeidienst auch aufklären darüber, dass so ein System im Einsatz ist, was da eventuell auf sie zukommt, wie mit diesen Prognosen umzugehen ist, welche Handlungen daraus dann folgen – wie machen Sie das? Denn man weiß ja aus Evaluierungen, dass es oft im einfachen Polizeidienst eine höhere Skepsis gegenüber diesen Systemen gibt. Die sagen also „Ja, meine Intuition als Polizeibeamter ist allemal besser als die eines Computers, der auf was weiß ich für welchen Algorithmen beruht und aus welchen Daten auch immer gespeist wird. Ich weiß schon wo ich hinfahren muss.“ Wie gehen Sie mit dieser Herausforderung um?

Joachim Eschemann: Im Projekt hatten wir eine relativ lange, aber immer noch zu kurze Phase der Entwicklung des Systems, bevor wir überhaupt in der Praxis gearbeitet haben. In dieser Zeit sind nahezu alle Beamten in diesen Pilotbehörden informiert worden. Aber man muss es immer wieder tun.

Tobias Knobloch: Und mit welchem Material, wenn ich da nochmal nachhaken darf?

Joachim Eschemann: Zunächst mal rein theoretisch. Wir hatten so gut wie nichts. Wir werden in der Zukunft kleine Filmbeiträge haben, zum Teil auch selbsterklärende Filmbeiträge. Bis dahin ist das ausschließlich von den Projektmitgliedern im Gespräch, in Vortragsveranstaltungen, in Lehrveranstaltungen transportiert worden.

Tobias Knobloch: Denken Sie beispielsweise über Handreichungen nach? Also man kann ja auf einer Doppelseite auch schon einiges vermitteln.

Joachim Eschemann: Haben wir auch zwischendurch entwickelt, auch zweisprachig, weil wir viele Anfragen auch aus anderen Staaten hatten. Aber es ist mehr als man auf eine Seite schreiben kann. Also wichtig ist zu vermitteln, was es bedeutet für den Polizeibeamten, diese Informationen zu bekommen. Warum ist die möglicherweise wichtig? – Das ist ganz entscheidend. Zum anderen aber auch, was damit dann zu tun ist. Es geht ja nicht darum, dass wir sagen „Da gibt es ein Gebiet, das haben wir mit einer höheren Wahrscheinlichkeit bewertet und ich mache nichts anderes mehr als in dieses Gebiet zu gehen und vernachlässige alles andere“, sondern ganz im Gegenteil: Das muss einfließen in die tägliche Aufgabenwahrnehmung. Möglicherweise setze ich dort zu einem Tag zu bestimmten Zeiten einen personellen Schwerpunkt, ansonsten binde ich es ein in meine üblichen Streifenfahrten, indem ich dort auf jeden Fall auch mal mit durchfahre. Ein anderer Aspekt wäre, wir haben ja auch sogenannte Präventionsmobile, um die Menschen anzusprechen, sie zu motivieren ihr eigenes Haus zu sichern, die Fenster und Türen besser zu sichern – das kann man auch damit verbinden, indem man in ein solches Gebiet hineingeht. Es geht darum, das in den polizeilichen Alltag hineinzubringen und auch das polizeiliche Denken nochmal für Prävention zu schärfen. Wir wollen weg vom alleinigen „Täter fangen“ hin zu Prävention durch das Vorortsein, durch das Sprechen mit Menschen. Damit bewirkt man sehr viel mehr. Und das kommt bei der Bevölkerung auch sehr gut an.

Tobias Knobloch: Bei der Bevölkerung ja, aber auch bei den Polizeibeamten? Denn es ist ja nicht so belohnend, irgendwo streifezufahren und dadurch möglicherweise Dinge zu verhindern, die da passiert wären, wenn ich da nicht gewesen wäre, wie es ist jemanden auf frischer Tat zu ertappen oder jemanden zu schnappen, der schon etwas gemacht hat. Wie kann man damit umgehen, mit diesem Frustrationspotenzial, das diesen Systemen dann doch innewohnt?

Joachim Eschemann: Die Kollegen wissen ja darum. Also die wissen ja um ihre Aufgabe und die wissen auch um Prävention und sie wissen um Präsenz. Und insofern ist es eigentlich immer wieder ein Schärfen dieses Fokus und es ist Teil des Aufgabenprofils. Natürlich ist es spannender, einen Täter auf frischer Tat festzunehmen, und wenn das gelingt, ist das auch toll. Und wir haben auch die Fälle, dass es genau in diesen Gebieten geschehen ist, weil die Kräfte vor Ort waren wegen der Prognose. Aber das sind Fälle, die kann man an zwei Händen über die Projektlaufzeit abzählen. Wichtig ist eben das Andere, und das kann man nicht messen. Dafür kann man nur Verständnis entwickeln. Das muss man immer wieder auch transportieren und auch Kollegen immer wieder deutlich machen, die neu in Dienststellen kommen. Es gibt ja eine stetige Fluktuation.

Tobias Knobloch: Es ist ja auch genau der Punkt, der es so schwierig macht die Vorhersagesysteme zu evaluieren. Das ist ja schwer messbar, weil man die Einflussfaktoren nicht voneinander trennen kann. Hat der Einsatz von SKALA denn zu Änderungen in gewohnten Abläufen und Zuständigkeiten geführt?

Joachim Eschemann: Also das hat die Evaluation deutlich gezeigt. Die verschiedenen Direktionen  arbeiten enger zusammen. Direktionen heißt in Nordrhein-Westfalen: einmal die Kriminalitätsbekämpfung, das Einsatzgeschehen (, Gefahrenabwehr/Einsatz) und die Verkehrsdirektion. Die arbeiten deutlich enger zusammen. Jeder schaut zunächst für sich: „Wie kann ich das für mich nutzen?“. Nehmen wir mal die Verkehrsdirektion, in der man dann hingeht und sagt: “Die nächsten Kontrollen mache ich in einer Ausfallstraße aus einem bestimmten Wohnbezirk hinaus“. Das ist ein Beispiel. Aber da finden eben auch Abstimmungen statt, wo setzt wer welchen Schwerpunkt. Und das ist für das Themenfeld Wohnungseinbruch deutlich gestärkt worden.

Tobias Knobloch: Ja, das ist ein interessanter Befund. Ich springe nochmal eins zurück. Ich gehe nochmal zu den Deliktarten. Sie haben ja begonnen bei den Deliktarten, die für Nordrhein-Westfalen relevant sind, nicht? Also Wohnungseinbruch, Kfz-Diebstahl, Gewerbeeinbrüche – alles recht verbreitet.

Joachim Eschemann: Ja.

Tobias Knobloch: Ich weiß aus meiner Zeit aus Nordrhein-Westfalen, dass die genannten Delikte durchaus vorkommen. Auf welche weiteren Deliktarten wollen Sie das denn erweitern?

Joachim Eschemann: Wir werden die Straßenkriminalität prüfen. Ob darüber hinaus weitere Delikte überhaupt prognostizierbar sind, weiß ich nicht. Das werden wir uns anschauen. Wir sind skeptisch, ob das geht.

Teilnehmer 1: Was ist denn mit den harten Sachen wie Rauschgift und Menschenhandel? Ich wohne im Ruhrgebiet. Ich denke in der Dortmunder Nordstadt, ist das genauso wie in Duisburg-Marxloh doch relevant!

Tobias Knobloch: An dieser Stelle zitiere ich Herrn Eschemann: „Es bringt nichts etwas zu prognostizieren, was die Polizei sowieso weiß.“

Joachim Eschemann: Ja, genauso ist das. Also wir haben natürlich Kriminalitätsfälle, die belasten die Bevölkerung und die sind wirklich bedeutsam. Aber das wissen wir. Wir wissen, wo die offene Drogenszene ist. Das ist genauso mit dem Taschendiebstahl – Das muss man keinem prognostizieren. Wenn Weihnachtsmarkt ist, ist die Gefahr für Taschendiebstähle hoch. Von daher ist dann natürlich eine Abschichtung in jedem Fall notwendig. Und deswegen fallen viele Delikte von vornherein weg, weil es keinen Mehrwert bringt.

Tobias Knobloch: Was haben Sie denn in Los Angeles gelernt? Das ist auch etwas, was mich sehr interessieren würde und wahrscheinlich manch anderen auch, weil wir nicht die Gelegenheit haben, da mal ins Police Department zu gehen und denen über die Schulter zu gucken.

Joachim Eschemann: Die Erwartungshaltung war, weil so auch medial transportiert, dass wir dort auf eine voll digitalisierte Polizei treffen, die sich über Predictive Policing so weit entwickelt hat, dass das jedem vor Ort zur Verfügung steht, um damit zu arbeiten. Das ist nicht so. Tatsächlich ist das eher handwerklicher Natur: Die bekommen die Informationen zum Teil auf Karten, also in Papierform, und bekommen die dort genannten Hotspots und in diesen Gebieten haben sie sich dann aufzuhalten. Das sind Quadrate, weil das passt natürlich im amerikanischen Stadtgefüge ganz gut, anders als bei uns. Und bei jedem Schichtwechsel wird gesagt, was jetzt die wichtigen Gebiete sind, und dann ist die Erwartungshaltung, dass dort auch hingefahren wird. Und das wird auch kontrolliert. Die Daten, die verwendet werden, sind ganz, ganz wenige; also wirklich nur Tatort, Tatzeit und Delikt – mehr nicht. Jedenfalls das, was wir gesehen haben. Aber eben auch andere Delikte, also zum Beispiel Gangkriminalität, Schusswaffengebrauch und so etwas.

Tobias Knobloch: Ah ja. Okay. Also das fließt mit in das System ein?

Joachim Eschemann: Ja. Wir haben dieses System für uns insofern „nachgebaut“, als dass wir getestet haben, zu welchen Ergebnissen wir kommen, wenn wir alle sozio-, ökonomischen, geografischen und sonstige Daten einfach mal weglassen. Wir kamen ungefähr auf das gleiche Ergebnis. Man hat uns dort berichtet, dass die Ausdifferenzierung 100 Prozent ist. Soll heißen, wenn die Grundwahrscheinlichkeit fünf Prozent ist, dass irgendetwas passiert, dann können sie mit dem System bis zehn Prozent ausweisen. Wir sind derzeit so weit, dass wir regelmäßig das Drei- bis Vierfache haben. Und in Einzelfällen, das ist meist in den Wintermonaten, kommen wir in den Top-Gebieten auch auf die fünffach erhöhte Wahrscheinlichkeit gegenüber der Grundwahrscheinlichkeit.

Tobias Knobloch: Davon jetzt vielleicht mal ausgehend – Sie sagten, dass Sie die Anwendbarkeit gerne auf den ländlichen Bereich ausdehnen möchten. Da haben wir es ja mit sehr viel geringen Wahrscheinlichkeiten zu tun und geringeren Fallzahlen. Sind Sie da optimistisch, dass Sie das hinbekommen oder ist das ein Versuch?

Joachim Eschemann: Das ist ein Versuch. SKALA, so wie wir es heute haben, funktioniert dort nicht. Das wissen wir, weil die Fallzahlen zu gering und der Raum zu groß ist. Aber es sind ja andere Modelle denkbar, Risk-Terrain-Modeling zum Beispiel. Dann bin ich aber nicht mehr in wöchentlichen Prognosen, sondern möglicherweise in einer Monatsprognose, mit der eine Behörde möglicherweise etwas anfangen kann. Das müssen wir ausprobieren.

Tobias Knobloch: Bei Bandenkriminalität könnte das beispielsweise ja was bringen.

Joachim Eschemann: Möglicherweise auch bei Wohnungseinbruch. Aber das müssen wir uns wirklich noch im Detail anschauen. Das statistische Modell muss im Übrigen auch für jede Stadt, in der wir es zur Anwendung bringen, wieder neu justiert werden. Das ist also kein einmal fertiges System, das man dann nicht mehr anfassen muss. Sondern man muss immer wieder reinschauen: Haben sich irgendwelche Parameter verändert, sodass gewisse Stellschrauben nachgezogen werden müssen?

Tobias Knobloch: Und Sie planen jetzt für das kommende Jahr sowohl die Erweiterung auf den ländlichen Raum, also den Versuch der Erweiterung, als auch die Ausweitung auf andere Deliktarten?

Joachim Eschemann: Genau. Also Ausweitung auf andere Deliktarten im großstädtischen Raum. Und das zweite, Wohnungseinbruch für den ländlichen Raum. Das ist die Planung.

Tobias Knobloch: In Bezug auf Los Angeles sagten Sie gerade, es werde kontrolliert, ob sich die Beamten tatsächlich in den Prognosegebieten aufhalten. Wie ist es bei Ihnen in Nordrhein-Westfalen? Kontrollieren Sie es auch? Wie halten Sie es nach?

Joachim Eschemann: Anders als die Amerikaner halten wir es nicht mit GPS oder so etwas nach. Nein. Da haben wir eine ganz andere Polizeikultur. Wir nennen das Auftragstaktik. Das heißt, die Beamten wissen, worum es geht, entscheiden aber selbst, wann und wie sie es genau machen. Und das haben wir dann auch in der Evaluation versucht nachzuzeichnen, nicht über GPS-Daten, sondern über das Einsatzmeldesystem, das wir haben. Das bedienen die Beamten selbst. Bei dieser Frage muss man nur im Blick haben, dass wir auch in diesen Fällen nur zu einem ganz geringen Anteil täglich in einem solchen Gebiet sein können. Es ist ja nicht so, als würde die Polizei nichts anderes mehr machen, sondern das ganze Tagesgeschäft geht ja weiter. Und von daher kann man jetzt nicht den Schluss daraus ziehen, wenn man lange in dem Gebiet war, hätte man mehr bewirkt. Es gibt Studien, die besagen, am besten sei es, sich so ungefähr 10 bis 15 Minuten dort aufzuhalten – das aber sichtbar. Also aussteigen, mit Menschen sprechen, herumfahren, also präsent sein; und dann aber auch wieder raus und zu unregelmäßigen Zeiten zurückkehren. Das ist etwas, das wir so nach und nach einfach noch mit in unsere täglichen Routinen hineinbringen müssen.

Tobias Knobloch: Und das erzielt die beste Präventionswirkung? Also dieses unregelmäßige Hineinfahren, Präsenz-Zeigen und Wieder-Abrücken?

Joachim Eschemann: Genau.

Tobias Knobloch: Die Zeit ist schon etwas fortgeschritten. Ich möchte dann gleich nochmal in Richtung Publikum öffnen und Fragen und Anregungen zulassen. Sie sagten, eine Motivation zur Eigenentwicklung von SKALA sei es gewesen, ein transparentes System zu haben. Wie wichtig sind denn solche Anforderungen aus gesellschaftlicher Sicht an Predictive-Policing-Systeme wie Transparenz des Systems? Bei Ihnen war es ein wichtiges Kriterium, in anderen Fällen kann es gar keins sein, weil man eben keinen Einblick in die Funktionsweise des Systems nehmen kann. Was denken Sie über die Aufklärung der Bevölkerung über den Einsatz eines solchen Systems? Und für wie wichtig halten Sie den kritischen, gesellschaftlichen Diskurs darüber, dass solche Systeme überhaupt eingesetzt werden? Also vielleicht mal diese drei Fragen: die Systemtransparenz, die Aufklärung der Bevölkerung und der kritische, gesellschaftliche Diskurs darüber – an dem sich die Polizei ja ganz aktiv beteiligt, wie wir hier sehen.

Joachim Eschemann: Systemtransparenz halte ich für unabdingbar, zunächst mal aus der rein polizeilichen Sicht. Man muss fachlich verstehen, was dort als Ergebnis herauskommt. Diese Rechner, die geben ja immer ein Ergebnis raus. Aber ob das belastbar ist, das muss ich verstehen, das muss ich wissen; und wenn ich es nicht weiß, kann ich es in der Belegschaft nicht vermitteln und finde keine Akzeptanz und werde damit auch keine positive Wirkung erzielen können. Das ist ganz wichtig nach innen. Nach außen ist es deswegen wichtig, weil ja immer diese Blackbox so im Raum schwebt. Da geschieht irgendetwas ganz Geheimes und keiner versteht, was das ist, es hat aber Auswirkungen auf die Menschen. Und von daher halte ich es für ganz wichtig, dass man es so weit wie irgend möglich transparent macht, was aber auch schwierig ist. Also, es kann nicht jeder bei uns vorbeischauen. Aber als wir ein funktionierendes System hatten, haben wir Medienvertreter und auch andere Interessierte bei uns gehabt und haben das System vorgeführt; gezeigt, was es macht, wie es funktioniert. Allein über die Medien lässt sich das kaum transportieren, weil dort nicht genug Raum ist. Deswegen haben wir unsere Projektberichte veröffentlicht. Um jedem zu zeigen, wie wir es gemacht haben und auch, was die Evaluation ergeben hat.

Tobias Knobloch: Sehr lesenswert übrigens. Lesenswerte, lange, wirklich auch fachlich fundierte Berichte, die ich jedem empfehle, der sich für das Thema interessiert. Klar ist aber auch, dass Sie im medialen Diskurs ganz stark vereinfachen müssen, also bis hin zur Verzerrung vereinfachen. Das ist schwierig. Ja, kritischer Diskurs mit der Zivilgesellschaft – auch dafür sind Sie offen, das haben Sie gezeigt dadurch, dass Sie hergekommen sind. Auch Kollegen und Kolleginnen aus anderen Bundesländern, aus insgesamt fünf der sechs, hatten wir ja hier zum Workshop. Diese Form der Offenheit hätten wir gar nicht erwartet.

Joachim Eschemann: Warum nicht?

Tobias Knobloch: Na ja, weil Sicherheitsbehörden ja von Natur aus schon ein bisschen zur Verschwiegenheit neigen.

Joachim Eschemann: Wohl wahr, ja.

Tobias Knobloch: Jeden wollen Sie ja auch nicht in den Maschinenraum gucken lassen – und aus guten Gründen. Deswegen hat uns diese Offenheit positiv überrascht. Eine Frage zu der Entwicklung möchte ich jetzt noch stellen. In diesem Zusammenhang passt sie gut. Hätte Ihnen denn das Vorliegen eines Gütekriterienkatalogs für algorithmische Systeme, über dessen Entwicklung wir immer wieder nachdenken, an dessen Entwicklung wir arbeiten, geholfen im Zuge der Entwicklung dieses Systems? Also wenn Sie da so ein Kompendium liegen gehabt hätten, das besagt „Sie wollen so etwas bauen, dann beachten Sie zunächst Folgendes…“ und „Sie müssen ein Team von der und der Zusammensetzung aufbauen. Achten Sie darauf, dass Sie die und die Disziplinen dabeihaben und später bei der Modellierung beachten Sie X, Y, Z“ – Hätten Ihnen so etwas geholfen?

Joachim Eschemann: Ja, ausdrücklich. Also wir haben uns all diese Dinge selber erarbeitet, respektive über Experten, die wir hinzugezogen haben, uns vermitteln lassen. Das hat viel Zeit gekostet und hat am Anfang auch den einen oder anderen Irrweg mit sich gebracht. Wenn man dort ein solches Kompendium gehabt hätte, dann hätten wir das mit einbezogen, selbstverständlich.

Tobias Knobloch: Gut. Also ich nehme das mal als klaren Arbeitsauftrag mit für uns. So, bevor ich jetzt gleich Richtung Publikum öffne in zwei, drei Minuten, habe ich noch Fragen bzgl. der zukünftigen Entwicklung im Bereich des Predictive Policing an Sie. Erstens: Sind Sie der Meinung, dass die bisher noch nicht aktiven Bundesländer nachziehen werden und auch entsprechende Systeme anschaffen oder entwickeln werden?

Joachim Eschemann: Ich nehme wahr, dass das Interesse an diesem Thema in allen Ländern vorhanden ist. Inwiefern man sich letztlich auf den Weg macht, das vermag ich überhaupt nicht einzuschätzen. Das Interesse ja, das ist da.

Tobias Knobloch: Ja, das nehmen wir auch wahr. Als nächstes möchte ich eine Frage stellen, auf die Sie als Landesbeamter eigentlich nicht antworten können, nämlich: Kommt aus Ihrer Sicht dem Bund hier eine normierende Rolle zu? Auch was das Thema Standardisierung von Predictive-Policing-Systemen angeht? Wir wollen eine Vergleichbarkeit der Lebensbedingung in ganz Deutschland ja auch im Hinblick auf innere Sicherheit. Und daraus müsste man eigentlich ableiten, dass es auch eine Mindeststandardisierung dieser Systeme über die Ländergrenzen hinweg gibt, oder?

Joachim Eschemann: Sie sagten ja schon, dass Polizei Ländersache ist. Und zum Zweiten: Nein, ich sehe es gar nicht als sinnvoll an, das zu normieren mit dem Ziel, ein einheitliches System in allen Ländern zum Einsatz zu bringen.

Tobias Knobloch: So weit würde ich auch nicht gehen. Einheitliche Standards impliziert nicht ein einheitliches System.

Joachim Eschemann: Unabhängig davon sind Bund und Länder miteinander im Austausch, also konkret das Bundeskriminalamt mit allen Landeskriminalämtern zu den Entwicklungen von Predictive Policing in den einzelnen Ländern. Auch dort herrscht untereinander eine große Offenheit. Das wird zusammengetragen und auch immer wieder transportiert. Die Kernbotschaft bleibt aber: Eine einheitliche Softwareanwendung ist nach meinem Dafürhalten und auch ausweislich dieser Papiere derzeit nicht das, was man anstreben sollte. Im Gegenteil: im Moment halte ich es für sehr begrüßenswert, dass es viele, unterschiedliche Ansätze gibt, weil wir unterschiedliche Erfahrungen machen. Solange wir die austauschen, haben wir alle einen Mehrwert davon.

Tobias Knobloch: Man muss es aber ja weiterdenken, nicht? Also im Moment ist diese Systemkonkurrenz gar nicht schlecht um maximale Lerneffekte zu erzielen. Aber später ist es vielleicht doch wünschenswert, dass man da einen gemeinsamen Standard oder einen Gütekriterienkatalog heranzieht. Also da helfen wir dann gerne. [Zu einem Workshopteilnehmer im Publikum] Sie wollten noch was dazu sagen, zu dem Aspekt der Normierung?

Teilnehmer 2: Ja, man muss unterscheiden, was in Deutschland unter Predictive Policing läuft. Der Kollege hat es gesagt: Es ist ja eine tatbezogene und keine täter- oder tatverdächtigenbezogene Analyse. Das muss man sehr deutlich unterscheiden. Man muss nur die Verhältnisse vor Ort kennen und es wird auch von den Kollegen und Kolleginnen vor Ort ausgewertet. Es bringt nichts, wenn der Kollege in Berlin weiß, wo in Gelsenkirchen möglicherweise morgen die Wahrscheinlichkeit höher ist, dass Einbrüche begangen werden. Insofern macht das bei Predictive Policing aus meiner Sicht jetzt wenig Sinn. In anderen Bereichen ist es wichtig, da haben wir natürlich schon den Bedarf. Tatenbezogene, täterbezogene Daten, da müssen wir uns gleichschalten. Und da gibt es momentan noch sehr viel zu tun, denke ich.

Tobias Knobloch: Okay, ich nehme mit: Wegen des je unterschiedlichen Ortsbezugs, den wir haben in unterschiedlichen Regionen Deutschlands, ist eine Normierung nicht sehr sinnvoll. So, dann die letzte Frage an Sie, Herr Eschemann, bevor das Publikum auch Fragen stellen kann und Anregungen geben kann: Sehen Sie Gefahren, die sich aus der Verschränkung mit anderen Systemen staatlicher Überwachung – Stichwort Gefährderdatenbanken oder die allseits betriebene Vermessung des öffentlichen Raums, die hier nicht so weit fortgeschritten ist wie in den USA – ergeben? Sehen Sie da, gewissermaßen in den möglichen Kombinationen, Gefahren für die Bürgerrechte heraufziehen? Dass es im Moment allein durch Predictive-Police-Software keine Gefahren gibt – d’accord. Da gehen wir mit und das haben wir verstanden. Aber gibt es da vielleicht am Horizont irgendwelche Entwicklungen, die Ihnen Sorgen machen?

Joachim Eschemann: Aus Predictive Policing heraus nicht. Und alles, was nicht Raum- und Zeitbezug, sondern Personenbezug hat – Gefährderdatenbanken und so etwas – also, wenn man da einsteigt, dann ist man eigentlich im Profiling. Man ist nicht mehr bei Predictive Policing. Das wird nur alles in einen Topf geworfen. Das ist fatal.

Tobias Knobloch: In der Debatte wird es in einen Topf geworden?

Joachim Eschemann: In der Debatte und auch im angelsächsischen Raum unter dieser gemeinsamen Überschrift behandelt. Wir trennen hier sehr deutlich. Und nicht nur wir in Nordrhein-Westfalen, sondern wir in Deutschland trennen hier sehr deutlich. Insofern sehe ich daraus keine Gefahren erwachsen. Das Andere ist, wenn Sie sich darüber hinaus die Frage stellen, ob Algorithmen dann möglicherweise zu Gefahren führen können, so ist das eine Frage, die man wirklich diskutieren muss. So will ich das mal sagen. Was passiert denn mit den Daten, die wir ständig in einem weitgehend videoüberwachten Raum haben? Es ist Aufgabe der Gesetzgebung zu regeln, was man mit diesen Daten machen darf. Und das ist dann im Ergebnis nicht die Gefahr der Technik, sondern das ist eine Anforderung an die Gesellschaft, an die Politik, an den Gesetzgeber, da Schritt zu halten und immer wieder zu schauen: Was lasse ich zu und was lasse ich nicht zu? Und dieser Diskurs, der muss, wie ich finde, ständig fortgeführt werden, weil auch die Entwicklungszyklen natürlich immer schneller werden.

Tobias Knobloch: Ja. Also darauf wollte ich auch genau hinaus. Vor dem Hintergrund unserer Rechtsordnung mag das klar sein. Aber wenn ich mir anschaue, was in den USA tatsächlich passiert mit Kennzeichenerkennung, mit Gesichtserkennung, Videokameras und so weiter, in Kombination eben mit diesem sehr genauen Lagebild, das sich die Polizei dort verschafft mittels der Predictive-Policing-Software, das geht dann schon in Richtung Dystopie. Aber in den USA ist das auch nicht einheitlich, sondern von Stadt zu Stadt sehr unterschiedlich.

Joachim Eschemann: Es ist nicht einheitlich und zumindest die Kriminalitätszahlen belegen nicht, dass das ein „winning system” ist. Also es ist ja nicht so, als würde man mit immer mehr Überwachung Kriminalität in irgendeiner Form tatsächlich eindämmen können. Sie verändert sich. In einem System, wo viel überwacht wird, verhalten sich auch Kriminelle anders. Kriminalität wird es immer geben. Ich glaube, das muss man sich einfach vor Augen führen. Es gibt keine Gesellschaft, in der sich alle an alle Normen halten.

Tobias Knobloch: Vielleicht in China dereinst, wer weiß. Ich glaube, da beginnt man gerade damit, so etwas anzustreben. Vielleicht kriegen sie das hin. Wir gucken uns das aus maximaler Entfernung an. Hoffentlich also nicht nur aus geografisch maximaler Entfernung, sondern auch aus kulturell maximaler Entfernung. Ich habe im Policy Brief zu unserem Thema irgendwo den Satz geschrieben, dass die Möglichkeit von Kriminalität die Kehrseite der Freiheit ist – und ich hoffe, dass wir dabei bleiben!

Jetzt möchte ich Sie ermuntern Fragen an den Referenten zu stellen und zu kommentieren.

***

Teilnehmer 3: Mich würde interessieren, ob Sie juristischen Hürden auf Ihrem Weg begegnet sind, sei es institutionell oder auf der eher, sage ich jetzt mal, granularen Ebene. Und damit verknüpft die zweite Frage: Es wurde ja vorhin schon angedeutet, dass Kontrollen in Bereichen, die als relevant dargestellt werden, dann immer noch von den polizeirechtlichen Anforderungen abhängen. Haben Sie da irgendwelche Empirie, was Fälle angeht, wo sowas schon mal angegriffen wurde, oder wo man sich gegen eine Kontrolle gewehrt hat und Ihr System auf irgendeine Art und Weise eine Rolle gespielt hat?

Joachim Eschemann: Zum ersten: Nein, wir hatten keine juristischen Hürden. Wir hatten uns von vornherein bemüht die, die wir gesehen haben – nämlich das Thema Datenschutz – auch zu bearbeiten. Also wir haben den Datenschutzbeauftragten des Landeskriminalamtes fest im Projekt gehabt und von Beginn an die Landesdatenschutzbeauftragte immer wieder regelmäßig informiert. Wir hatten keine personenbezogenen Daten darin. Von daher waren wir rechtlich im grünen Bereich. Das war unproblematisch. Es hat aber etwas gedauert, bis wir wirklich breit haben publik machen können, dass das so ist, weil immer noch das Bild von Minority Report und anderes in den Köpfen war. Zur zweiten Frage: Es gibt keine Daten dazu. Also mir ist kein Fall bekannt, dass sich jemand darüber beschwert hat, dass Polizei vor Ort gewesen ist, ob nun aufgrund der Prognose oder weil sie aus anderem Grund dort tätig geworden ist, und man das in irgendeiner Form kritisch zu SKALA in Beziehung gesetzt hätte.

Teilnehmer 4: Ich hätte noch eine Frage zur Evaluation. Der Hintergrund meiner Frage ist folgender: Ich stelle mir das so vor, dass wenn man die Gebiete identifiziert und dann eine Streife hinschickt und es passiert nichts, dann hat man Recht gehabt, weil man hat es verhindert. Schickt man jemanden hin und es passiert was, hat man auch Recht gehabt, weil man hat ja gesagt, dass dort etwas passieren wird. Also, mich interessiert, wie man vor diesem Hintergrund feststellen kann, ob ein Erfolg dabei rausgekommen ist.

Joachim Eschemann: Da haben Sie das Kernproblem der Evaluation von Predictive Policing angesprochen. Wir arbeiten der Prognose entgegen. Das ist so. Wir haben sehr früh gesagt, wir werden das im Auge behalten. Wir schauen uns die statistische Entwicklung an, haben aber auch gesagt: Wenn wir anfangen daran den Erfolg des Systems messen wollen, dann werden wir Schiffbruch erleiden. Dann sind wir von Zufällen abhängig: Gehen die Fallzahlen zufällig runter, dann ist das System gut oder umgekehrt es ist schlecht. Also haben wir ein sehr breites Evaluationsdesign gewählt, was sehr stark qualitativ ausgerichtet ist. Wir haben uns die Prozesse in den Behörden angeschaut: Was hat sich verändert? Wir haben auch Blindstudien gemacht: Was passiert, wenn man ein Gebiet als gefährdet ausweist, was aber gar nicht gefährdet ist, aber es dennoch an die Polizeibeamten so rausgibt? Solche Dinge haben wir gemacht, alles probiert, haben aber in all diesen Fällen festgestellt, es gibt eben keine kausale Verbindung, die wir da herstellen können. Was wir aber auch haben, ist eine deutliche Kompetenzerweiterung im Bereich von Auswertung und Analyse; einen anderen Blick darauf, wie mit solchen Informationen umgegangen wird, wie steuere ich mein Personal. Wir haben ja nur begrenzte Ressourcen. Und das System erlaubt es einem zu sagen: Wenn ich nur begrenzte Ressourcen und darin einen Freiraum habe, dann schicke ich den betreffenden Streifenwagen in ein Prognosegebiet mit einer hohen Wahrscheinlichkeit, statt dass er in eines fährt, für das eine niedrige Wahrscheinlichkeit ausgerechnet ist. Und das sind ganz viele einzelne Facetten, die uns am Schluss dazu bewogen haben zu sagen, ja, wir empfehlen die Einführung von Predictive Policing als ein Element, wirklich als ein Element, um die Kräftekoordination, die Einsatzplanung, zu unterstützen.

Teilnehmer 5: Ihr System basiert ja auf bestimmten Mustern, die Sie nutzen. Wäre ich ein Einbrecher, würde ich versuchen mich genau gegenläufig zu verhalten. Sie sagen, Sie patrouillieren in den Gegenden, wo die Leute mehr Geld haben, wo die besser situierten Leute wohnen. Das ist ja auch etwas, was Sie vorher schon wissen, dass Einbrecher tendenziell nicht dorthin gehen, wo nichts zu holen ist. Deswegen frage ich mich, ob das auch so eine Art Beruhigungstablette fürs Volk ist, und etwas prognostiziert wird durch einen Algorithmus, was wir im Grunde auch schon vorher wussten.

Joachim Eschemann: Da bin ich vielleicht vorhin nicht klar genug gewesen in meiner Darstellung. Das mit den, ich sage mal, Bessersituierten war nur ein Beispiel. Tatsächlich ist es so: Die Gebiete mit einer hohen Wahrscheinlichkeit, die bewegen sich über die Stadt. Es ist nicht statisch, sondern da sind genauso welche drunter, wo man sagt, das sind vielleicht eher sozial schwächere Wohngegenden. Das sind dann aber andere Tätertypen dahinter. Insofern ist es etwas, was nicht statisch ist, was uns also nichts sagt, was wir sowieso schon wissen. Wir hatten mit den Pilotbehörden insgesamt knapp 4.000 Wohnbezirke und haben uns auf diese fokussiert. Und da sind alle drunter, wenn es um die höchste Wahrscheinlichkeit geht. Das verändert sich auch zum Beispiel zwischen Sommer und Winter. Da sind durchaus viele Veränderungen mit dabei.

Teilnehmer 5: Wäre es denkbar, dass Sie eben mit den finanziellen Mitteln, die Sie jetzt einsetzen, um diese Systeme zu entwickeln, wenn Sie damit einfach mehr Streifen, mehr Personal einsetzen würden, dass Sie dann zum selben Ergebnis kämen?

Tobias Knobloch: Da überschätzen Sie, glaube ich, die Kosten für SKALA. Das ist nämlich gar nicht so teuer gewesen. Also jedenfalls hat mich überrascht, mit wie wenig Mitteln es möglich war, so etwas selbst zu entwickeln. Das waren nämlich nur knapp 600.000 Euro.

Joachim Eschemann: Genau.

Teilnehmer 5: Aber Sie haben dafür ja auch zusätzlich neue Leute eingestellt.

Joachim Eschemann: Also, diese neuen Leute werden künftig in der Lage sein das für ganz Nordrhein-Westfalen zu machen. In den Behörden braucht man dafür nicht mehr Personal. Ein anderer Weg – nur mal als Beispiel – wenn wir in diesen 4.000 Bezirken rund um die Uhr einen Polizeibeamten hinstellen würden, müssten Sie diese 4.000 ungefähr mal sechs nehmen, also 24.000 Leute für sechs Behörden. Das ist gar nicht machbar. Also wir müssen uns fokussieren. Und wir sprachen eingangs auch an, dass der Täter sich ja daran orientieren mag, was wir machen. Wir arbeiten derzeit daran, künftig diese Prognosen zu veröffentlichen. Wir sind noch nicht ganz so weit. Das ist dann ein weiteres Projekt, was läuft. Aber das Ziel ist, auch den Menschen zu sagen: In  der nächsten Woche ist in deinem Wohnumfeld möglicherweise ein höheres Risiko. Wir haben uns damit auseinandergesetzt, ob das möglicherweise zu Panikreaktionen oder was auch immer führt. Aber die Erfahrung, die wir bislang in anderen Fällen gemacht haben, ist: Nein. Die Menschen in Deutschland können sehr gut mit diesen Dingen umgehen. Was sie erwarten, ist offene Information. Und ich glaube, dass das ein ganz guter Weg dahin sein wird. Die Täter arbeiten anders. Es sind also viele Facetten, die möglicherweise Einfluss nehmen, ob ein tatgeneigter Mensch tatsächlich die Tat hier oder in der nächsten Straße oder in der nächsten Stadt begeht. Das sind so viele Faktoren, dass wir nie zu einer Kausalität kommen können. Sondern es bleiben immer nur statistische Wahrscheinlichkeiten, die irgendwo im Bereich von 25 bis 30 Prozent für einen solches Wohngebiet liegen werden. Mehr ist da nicht machbar. Aber es ist viel mehr, als wir vorher hatten. So muss man es eigentlich sehen.

Teilnehmer 6: Ich möchte mal ein bisschen Wasser in den Wein gießen. Also zum einen, es stimmt natürlich mitnichten, dass Polizei nicht kontrollieren darf ohne Verdacht. Der Verdacht ist sozusagen ein Ausnahmefall, nämlich einer repressiv-polizeilichen Maßnahme. Paragraf 12, Absatz 1, Nummer 2, Polzeigesetz NRW gibt Ihnen an einem gefährlichen Ort die Möglichkeit, jeden zu kontrollieren, zu durchsuchen, einschließlich der mitgeführten Sachen, ohne dass diese Person irgendetwas falsch gemacht haben muss.

Und dann sind wir schon bei den Ergebnissen, die Sie produzieren. Diese Ergebnisse, die Sie produzieren, sind natürlich Prognosen und die Prognosen basieren auf Erfahrung, auf Wissen. Durch die potentiellen Änderungen des Polizeigesetzes NRW soll diese Option ja noch deutlich ausgeweitet werden: nicht mehr nur Orte, sondern weite Straßenzüge und ähnliches kontrollieren zu dürfen. Also da bin ich ein bisschen skeptisch bei dieser Aussage.

Ich möchte aus Sicht des Datenschutzes einfach noch ein paar kleine Anmerkungen machen, wenn Sie mir erlauben. Zum einen müssen wir differenzieren zwischen Tätern und potenziellen Tätern und Opfern. Das geschieht überhaupt nicht. Wir schauen, wenn wir über Personenbezug reden, nur auf die potenziellen Täter, aber niemals auf die Opfer. Will heißen, wenn ich weiß, in einem bestimmten Wohngebiet mit einer erhöhten Anzahl von zum Beispiel Wohnungseinbrüchen – und Sie haben ja gesagt das wird teilweise relativ weit runtergebrochen – dann werde ich auch ohne einen Namen zu nennen, möglicherweise personenbezogene Daten liefern und identifizierbar machen, je nachdem, wie weit ich diese Daten runterbreche.

Tobias Knobloch: Klar.

Teilnehmer 6: Also ich glaube das muss man auch ein bisschen genauer sehen. Also Ortsbezug kann durchaus personenbezogene Daten beinhalten.

Tobias Knobloch: Das stimmt.

Teilnehmer 6: Außerdem: Wenn Sie wissen, da könnte sozusagen eine Zunahme an Wohnungseinbrüchen sein, dann machen Sie Verkehrskontrollen. Das ist ja spannend. Eine Verkehrskontrolle kann ja nicht dazu dienen, rechtlich gesehen, mögliche Täter zu ergreifen. Wir haben aber das hier durchaus diskutiert unter dem Stichwort rechtswidrige Kontrollen. Ich mache eine allgemeine Verkehrskontrolle und winke den raus, von dem ich glaube, er könnte vielleicht ein Täter sein und dann mache ich mal eben rechtswidrig eine Kontrolle und der BGH hats abgenickt: „Ja, das ist eigentlich schon in Ordnung so.“ – Zunächst erstmal vielen Dank für dieses Papier und auch für Ihre Darstellung, trotz meiner Kritik jetzt.  – Wir müssen da, wenn es um die Frage des möglichen Personenbezugs geht und bei der Frage, wie weit haben wir Gefährdungspotenzial schon nochmal ein bisschen weitergehen. Sie haben es ja an anderen Stellen auch wieder angesprochen, unter anderem in Ihrem Papier und sagen: „Beim Stichwort gefährliche Orte könnte es ein Problem geben.“ Und nun haben wir natürlich Mittel. Die allgemeine Kennzeichenerkennung in einigen Bundesländern zumindest. Wir proben gerade die Gesichtserkennung. Wir proben die Erkennung von Bewegungsmustern und, und, und. Wenn man das dann zusammenbringt mit Ihren Daten, dann sind wir einen schönen Schritt weiter Richtung China.

Tobias Knobloch: Darauf zielte so ein bisschen meine letzte Frage an Herrn Eschemann. Damit tragen Sie Eulen nach Athen. Denn wir hier bei der Stiftung Neue Verantwortung haben ein langes Papier darüber geschrieben, in welcher Weise auch offener Datenumgang, Open Data, Rückschluss auf Personen ermöglichen könnte, wenn man dagegen keine Vorkehrungen trifft. Also, wir haben sogar einen Leitfaden geschrieben über Vorkehrungen, die man treffen kann, um das zu verhindern. – Völlig d’accord also!

Joachim Eschemann: Paragraf 12 – Ja, den gibt es. Aber keine Prognose, die wir erstellen, macht einen Raum zu einem gefährlichen Ort nach Paragraf 12.

Teilnehmer 6: Natürlich nicht. Aber Sie schicken doch Ihre Beamten dahin und sagen: Wir haben eine Prognose, jetzt wird erst recht kontrolliert? Das ist doch die Wirkung. So ist doch das System.

Joachim Eschemann: Nein, das sagen Sie. Das System sagt, dort ist eine Wahrscheinlichkeit von 30 Prozent, nebenan ist die Wahrscheinlichkeit 10 Prozent, dass in den nächsten sieben Tagen in diesem Gebiet von 400 Einheiten eine Straftat geschieht. Ziel ist Präsenz. Wenn die Beamten vor Ort verdächtige Wahrnehmungen machen, egal ob nun in einem solchen Prognosegebiet oder in einem anderen, dann treffen sie ihre Maßnahmen. Das müssen sie begründen können. Das ist im Zweifel rechtlich nachvollziehbar und nachprüfbar. Den Gesetzgebungsprozess für Nordrhein-Westfalen will ich an der Stelle nicht kommentieren. Der läuft. Personenbezug: Natürlich haben wir diese Daten. In unserem Vorgangssystem ist natürlich der Name des Opfers, da ist der Wohnort drin und, und, und. Aber wir ziehen sie für SKALA überhaupt nicht heraus, weil wir sie nicht brauchen. Es gibt keine Erforderlichkeit dafür. Und wenn es keine Erforderlichkeit gibt, kann ich es auch datenschutzrechtlich nicht begründen, es für diese Zwecke zu verarbeiten. Den Mitarbeitern, die die Prognosen erstellen, wäre natürlich theoretisch der Rückgriff möglich. Das heißt, Sie müssten aus dem einen System rausgehen, sie müssten im Vorgangsbearbeitungssystem die technische ID anschauen (denn auch die Aktenzeichen übertragen wir nicht) und sich diesen einen Vorgang wieder herausziehen. Aber das ist nutzlos. Es ist und bleibt einfach nutzlos.

Die Verkehrskontrollen: Damit sind nicht, ich sage mal, die verdeckten, allgemeinen Verkehrskontrollen gemeint, die auch schon in der Kritik waren. Nein. Gemeint ist Präsenz. Ich mache Verkehrskontrollen und entscheide sowieso, wann ich die wo mache. Und dann kann ich auch schauen: Passt das in der kommenden Woche möglicherweise mit einem solchen Gebiet, weil es entsprechend mit einer hohen Wahrscheinlichkeit berechnet wurde? Wenn ich sowieso Kontrollen vor Kindergärten machen will - in  einer Tempo-30-Zone, dann kann ich das auch mal in diesem Gebiet machen. Dabei geht es nicht darum, den Täter festzustellen, sondern es geht darum, Präsenz zu zeigen. Das ist der Ansatz. Sie können immer das Negativbeispiel finden für alles. Was ich schildere, ist das, was die Intentionen unserer Polizeiarbeit ist.

Teilnehmer 7: Ich bin Journalist. Zwei Fragen möchte ich gerne stellen; eine mit Inlandsbezug, eine mit Auslandsbezug. Vor einiger Zeit ist die Kriminalitätsstatistik für ganz Deutschland 2017 vorgestellt worden und ich erinnere mich, dass von politischer Seite auch geradezu gefeiert wurde, dass Deutschland sicherer geworden ist, insbesondere Wohnungseinbrüche seien statistisch radikal nach unten gegangen. In diesem Zusammenhang meine Frage: Haben Sie sich daraufhin mal die Statistik genauer angesehen? Auch auf die Länder, die mit solchen Prognoseprogrammen arbeiten und denen, die das nicht tun, ob da eventuell große Unterschiede sind, was ja ein Indiz dafür sein könnte – wenn diese sechs Länder oder speziell NRW besonders nach unten gegangen sind – dass solche Prognosen vielleicht schon wirksam sind?

Die Frage mit Auslandsbezug: Sie haben mehrfach gesagt, geradezu apodiktisch, personenbezogene Daten brauchen wir nicht. Andere Länder, haben wir gehört, Sie haben mehrere genannt, tun es sehr wohl. Die tun es ja sicher nicht, weil sie doof sind oder ihre Zeit verschwenden wollen. Was vermuten Sie, was wissen Sie darüber, welche Motive dahinterstecken, dass dort personenbezogenen Daten doch geradezu exzessiv mit einfließen?

Joachim Eschemann: Zum ersten: Nein, wir haben uns die Statistik nicht daraufhin angeschaut. Ich erwarte aber auch keine Effekte. Also, wenn Sie nach Bayern schauen, es ist der Raum München und Nürnberg. Dort kommt Predictive Policing zum Einsatz. Baden-Württemberg macht es ebenfalls an zwei Standorten. Wir in Nordrhein-Westfalen haben 47 Behörden und machen das bislang in sechs. Also, wir sind weit davon entfernt, das wirklich flächendeckend zum Einsatz zu bringen. Hinzu kommt aber auch, dass in den Ländern durchaus unterschiedliche Aspekte eine Rolle dafür spielen, wie sich Kriminalität entwickelt. Wir in Nordrhein-Westfalen haben in erster Linie die Westgrenze: Niederlande, Belgien. Das ist in Sachsen, in Thüringen ganz anders. Das heißt möglicherweise, dass wir über ganz andere, zum Beispiel internationale Tätergruppierungen sprechen. All das müsste man sich im Detail anschauen, um eine solche Frage beantworten zu können. Eine solche Studie müsste ja eine über viele Jahre angelegte Blindstudie sein, in der man dazu alle polizeilichen Maßnahmen erfassen müsste. Hinzu käme, dass man erheben müsste, welche Maßnahme wie wirkt. Auch dazu gibt es keine Studie. Und ich glaube auch, es ist nicht nötig. Denn unterm Strich reden wir über ein Einsatzsteuerinstrument. So wie ein Leitsystem auf den Leitstellen, wo die Einsätze verwaltet werden und die Streifenwagen ihre Einsatzaufträge bekommen. Es ist nichts Anderes und mehr kann es auch nicht sein. Es ist eine weitere Information, damit man vor Ort entscheiden kann, was ich wann und wo mache. Einen höheren Anspruch daran zu haben geht an der Realität vorbei. – Warum nutzen andere Staaten personenbezogene Daten? Ich glaube das hat mit Kultur zu tun. Ich kann Ihnen da keine belastbare Antwort geben. Unter Predictive Policing wird in anderen Staaten etwas Anderes verstanden als hier, nämlich durchaus Human Profiling und dazu brauche ich personenbezogene Daten.

Teilnehmer 8: Aus Ihren Worten entnehme ich jetzt, dass es eigentlich vollkommen unklar ist, ob diese Prognosen einen Mehrwert haben oder nicht. Oder können Sie vielleicht anhand von ein paar Beispielen erklären oder einem Vorgang, wo man wirklich verstehen kann: ja, das hat Sinn, das hat in einem bestimmten Ort die Kriminalitätsrate gesenkt oder Verbrecher wurden verhaftet oder irgendetwas, was greifbar ist?

Joachim Eschemann: Man kann Einzelbeispiele benennen. Also wir haben Festnahmen in solchen Bezirken gehabt, wo die Kräfte auch selber sagen „Ja, wir wären von allein gar nicht darauf gekommen, aber weil es so ausgewiesen war, sind wird dahin gefahren und es hat zu einer Festnahme auf frischer Tat geführt“. Aber daran kann man den Erfolg nicht festmachen. Der Erfolg macht sich daran fest, dass wir beispielsweise eine Grundwahrscheinlichkeit über alle Wohnbezirke von fünf Prozent haben, dass in den nächsten sieben Tagen ein Einbruch geschieht. Und dann haben wir beispielsweise zwei oder drei Prozent dieser 4.000 Wohnbezirke, dort ist die Wahrscheinlichkeit bei 30 Prozent. Das ist für uns der Mehrwert. Wenn wir als Polizei sagen, wir können sowieso niemals überall sein, dass wir dann, wenn wir Freiraum haben, dorthin gehen, wo die Wahrscheinlichkeit am höchsten ist. Und diese Berechnungsmodelle, das können wir belegen, das kann man nachrechnen, die sind richtig. Deswegen ist es ein offenes System und wer die mathematische Ausbildung dazu hat – ich habe die nicht – aber wer sie hat, der kann das gerne auch „zu Fuß“ nachrechnen. Das geht. Und von daher kann man diesen Anspruch daran nicht haben. Das wäre so, als würde man sagen, die Polizei schafft sich ein neues Vorgangsbearbeitungssystem an und dadurch senkt sich die Kriminalitätsrate.

Tobias Knobloch: Genau. Muss man vielleicht sagen, das funktioniert mathematisch, aber trotzdem bewegen wir uns ja noch im Raum von Wahrscheinlichkeiten und nicht im Raum von Gewissheiten. Völlig klar! Das muss man im Hinterkopf haben. Also es kann ja dort etwas passieren, es muss aber nicht.

Joachim Eschemann: Ja. Und die Wahrscheinlichkeit, dass hier etwas passiert, ist viel höher, als dass woanders etwas passiert. Aber das sind gesellschaftliche Prozesse. Da sind keine monokausalen Zusammenhänge dahinter und die wird man niemals so sicher vorhersagen können, dass man es förmlich greifen kann, wie da die Kriminalität nach unten geht, weil die Prognose dementsprechend ausfiel.

Teilnehmer 9: Ich habe eine Technologiefrage. Sie haben eingangs gesagt, dass die Daten beim LKA auf den Servern liegen. Wenn wir das jetzt weiter ausdehnen wollen über ganz NRW, ist das dann weiter der richtige Weg? Gibt es da Vorgaben zu irgendwelchem Datenschutz, dass Sie das nur am LKA machen dürfen oder gibt es da ein gemeinsames Rechenzentrum oder kann man sogar eine Cloud-Infrastruktur nutzen? Wie ist das denn technisch geplant? Oder muss das weiter im LKA bleiben?

Joachim Eschemann: Das bleibt weiter beim LKA. Das ist jetzt aber keine zwingende Vorgabe, sondern das ist so, weil es Sinn macht. Die ganzen Berechnungen werden an zentraler Stelle durchgeführt und die Behörden bekommen die Ergebnisse und arbeiten damit dann in ihrer weiteren Lagebeurteilung. Das System, also das eigentliche Prognosesystem dezentral aufzubauen, das wäre unökonomisch. Dann müsste man auch dezentral das entsprechende Fachpersonal haben und die IT-Infrastruktur aufbauen.

Teilnehmer 10: Sie haben vorhin verschiedene Täterprofile angesprochen, die verschiedene Arten von Einbrüchen begehen. Mich würde interessieren, ob Sie das in Ihre Analyse einfließen lassen, bzw. sich das überlegt haben, welche Art von Vergehen sich mit verschiedenen Täterprofilen in Wohnungseinbruch überschneiden. Damit meine ich, dass jemand, der sich an einem alarmgesicherten Luxushaus zu schaffen macht, nicht derselbe Typ ist, nicht das gleiche Täterprofil hat wie jemand, der aus Drogensucht in der Not, als Gelegenheitskrimineller, eine Scheibe einschlägt und einen Fernseher wegnimmt. Bei dem zweiten Beispiel könnte ich mir vorstellen, dass sich andere geringe Vergehen und Verbrechen statistisch sehr auffällig mit der gleichen Region überschneiden und dadurch Ihre Prognosen präziser würden. Also, Sie könnten damit ein größeres Datenvolumen analysieren und damit präzisere Prognosen fertigen. Ist das denkbar? Wie gehen Sie damit um? Haben Sie sich das überlegt?

Joachim Eschemann: Die verschiedenen Tätertypen haben wir betrachtet und unser System zielt in erster Linie auf mobile, professionelle Täter. Wir haben im Wohnungseinbruch auch sehr viele Beziehungstaten. Die kann man überhaupt nicht prognostizieren. Eine Beziehung geht auseinander und man holt sich aus der Wohnung noch raus, was man meint, dass es einem noch gehört oder so. Wir haben keine weiteren Kriminalitätsfelder mitbetrachtet, sondern tatsächlich nur den Wohnungseinbruch. Und die Brennpunkte des Wohnungseinbruchs, das hatte ich vorhin mal versucht anzudeuten, die haben wir ausgeklammert, weil wir die kennen. Sodass wir uns tatsächlich an denen orientieren, die mobil tätig sind, die reisend tätig sind, die sich aber durchaus auch – das war nur ein Beispiel mit der Hypothese – unterschiedliche Zielobjekte aussuchen. Da gibt es diejenigen, die sich tatsächlich hochpreisige Wohnungen aussuchen. Es gibt diejenigen, die sich in erster Linie Mehrfamilienhäuser oder Hochhäuser aussuchen, weil sie dort auf andere Art und Weise schnelle Beute für sich erwarten. All das haben wir mitberücksichtigt und das können wir aufgrund weiterer Forschungen, die wir zum Wohnungseinbruch gemacht haben, auch sehr gut zuordnen. Also wenn irgendwo der Fernseher fehlt, dann können Sie sicher sein, das war keine mobile Einbrecherbande, die dort tätig war. Sondern denen geht es in erster Linie um schnell verwertbare Beute – Bargeld, Schmuck. Dadurch ergeben sich Unterschiede. Und wir wissen aus unseren Forschungen, dass zum Beispiel der Fallzahlenanstieg im Winter in erster Linie auf professionelle Täterbanden zurückzuführen ist. Wir können seit 2012 für jeden Wohnungseinbruch sagen, in welcher Konstellation er stattgefunden hat, mit all den Daten, die wir haben. Und wenn Sie das in dieser großen Anzahl anschauen, kristallisieren sich Muster heraus, von denen Sie sagen können, das eine betrachte ich gar nicht mehr, weil wir das sowieso wissen, aber das andere ist interessant, das ist auch dynamisch. Denn das ist ganz wichtig: Wenn wir ein Prognosemodell hätten, das statisch ist, dann macht man das einmal und kann das einstellen. Es geht wirklich ausschließlich darum zu schauen, ob das irgendeinen Mehrwert für uns in unserer Aufgabenwahrnehmung bringt.

Teilnehmer 11: Sie haben in dem Fall gesagt, dass es Ihnen wichtig ist, eine große Transparenz zu schaffen. Also ich habe das am Anfang vor allem so verstanden, dass Sie Open Sourcen wollen oder dass Sie zumindest selbst den Quellcode besitzen und genau wissen wollen, was in dem Programm passiert. Ich habe es aber auch so verstanden, dass Sie sagten, naja, Sie haben eine Theorie, die Sie als Polizisten natürlich irgendwie kennen und daraus Vorhersagen machen können. Ist das so, dass Sie sagen, eine künstliche Intelligenz, ein Machine-Learning-Programm, würden Sie ablehnen aus genau diesen Gründen, weil es für Sie nicht transparent ist?

Tobias Knobloch: Getestet haben Sie es ja, nicht?

Joachim Eschemann: Also, wir haben es getestet. Wir arbeiten mit einem CHAID-Algorithmus und einem Entscheidungsbaum und können damit an jeder Stelle schauen, welche Auswirkung hat was. Wir haben es dann getestet im Vergleich zu neuronalen Netzen und haben keine besseren Ergebnisse erzielt. Aufgrund dessen haben wir gesagt, wir gehen wieder zurück zum Offenen.

Teilnehmer 11: Das ist nochmal eine andere Frage. Ich verstehe ja, wenn Sie sagen, das ist nicht besser, das verstehe ich. Aber angenommen es wäre besser: Würden Sie es trotzdem nicht nutzen, weil Sie den Eindruck haben, dass es nicht offen ist, dass es nicht transparent ist? Das ist meine Frage.

Joachim Eschemann: Ja. Also mir ist - und damit uns – ganz wichtig, dass das, was dort geschieht, verstanden wird. Wenn wir das nicht verstehen, dann laufen wir einem Ausdruck aus einer Maschine hinterher. Und das können wir uns nicht leisten. Und das will ich mir auch nicht leisten bei der Polizei.

Teilnehmer 12: Ich hätte eine Frage zu dem Thema Wirksamkeit. Also ich würde mal unterstellen, dass es, wenn das Modell in irgendeiner Weise wirkt, Verdrängungseffekte gibt. Die werden jetzt aber nicht untersucht; so nach dem Motto, wenn ein Gebiet vielleicht besonders effizient bearbeitet wird durch die Kollegen, habe ich automatisch Verdrängungseffekte.

Teilnehmer 13: Die Täter wissen das doch gar nicht.

Teilnehmer 12: Die merken es, Verfolgungsdruck.

Joachim Eschemann: Verdrängungseffekte sind nachweisbar spürbar, beispielsweise wenn Sie eine offene Drogenszene in einer Stadt haben und dagegen wirklich massiv über einen langen Zeitraum polizeilich vorgehen. Dann wird sich diese offene Drogenszene anderenorts wieder manifestieren. Das ist aber ein ganz anderes Kriminalitätsphänomen. Hier geht es um eine einzelne Tat an einem einzelnen Ort. Und der Täter lässt sich möglicherweise abschrecken, weil er einen Streifenwagen vorbeifahren sieht. Dann sagt er: Ja gut, was mache ich jetzt? Gehe ich vielleicht an den nächsten Ort! Da fährt ein Streifenwagen vorbei, der ist gerade auf dem Weg zu einem Verkehrsunfall, überhaupt nicht wegen irgendeiner Prognose. Den nimmt er auch wahr und sagt sich: Ja okay, hier ist es vielleicht auch nicht so gut, ich suche den nächsten Ort auf. Einen Verdrängungseffekt aus Predictive Policing heraus, sehe ich so nicht, weil Polizei ja nicht nur das macht. Sondern sie ist weiterhin genauso in ihrem Bezirk präsent und tätig wie ohne diese Prognosen.

Tobias Knobloch: Aber wie wäre es, wenn Sie jetzt tatsächlich beginnen, Ihre Prognosen zu veröffentlichen? Wäre dann so etwas denkbar?

Joachim Eschemann: Die Idee ist jetzt nicht, die Karte zu veröffentlichen. Wir sind gerade dabei, gemeinsam mit dem Fraunhofer Institut FOKUS und dem Verband der öffentlich Versicherer zu schauen, ob wir das beispielsweise über Push-Nachrichten Menschen sagen können… also, man gibt eine Adresse ein - und man kann maximal zwei oder drei eingeben – auch das muss man entsprechend noch vorplanen – und bekommt den allgemeinen Hinweis „Die Polizei teilt mit: in Ihrem Wohnbereich ist in der nächsten Woche verstärkt mit Einbrüchen zu rechnen.“

Tobias Knobloch: Hat sich Ihre Frage damit erledigt, ja? Gut.

Teilnehmer 14: Das deckt sich mit meiner Intuition und meinem Kommentar. Also, ich bin von Beruf her Datenschützer. Die ewige Kritik ist ja, dass auch ein gutes Gesetz, wenn es die Politik nicht richtig umsetzt, ein schlechtes Gesetz ist. Das ist ja eigentlich auch der Grund, warum Leute gegen Videoüberwachung wettern. Die Leute wissen nicht, was es ihnen hilft. Und da muss ich ganz ehrlich sagen: Planen Sie mehr Öffentlichkeitsarbeit ein an der Stelle, das würde ich mir sehr wünschen!

Tobias Knobloch: Schönes Plädoyer, das man gut unterschreiben kann. Viele von uns können das, glaube ich. Ich sehe keine Fragen mehr im Publikum. Ich danke Ihnen recht herzlich fürs Kommen und Zuhören und Mitdiskutieren. Ich danke ganz besonders Ihnen, Herr Eschemann, fürs Kommen und dass Sie sich den Fragen gestellt haben!

Joachim Eschemann: Sehr gerne. Ich halte das für sehr wichtig. Hat mich gefreut!

Tobias Knobloch: Vielen Dank!

- Ende des Transkriptes -