Algorithmisches Polizieren in Deutschland: von Predictive Policing zu plattformisierter Polizeiarbeit - Egbert, Simon (Zeitschrift für Jugendkriminalrecht und Jugendhilfe, 2024)
In diesem Beitrag werden die historische Evolution und der aktuelle Stand von Predictive Policing in Deutschland und die neuere Entwicklung hin zur plattformisierten Polizeiarbeit präsentiert. Gleichzeitig wird das Argument dargelegt, dass der frühe Hype um Predictive Policing die Voraussetzung für die derzeit stark nachgefragte Nutzung von Datenintegrations- und -analyseplattformen bei der Polizei in Deutschland war. Denn dieser Hype um Predictive Policing hat führende Politiker*innen und Polizeiverantwortliche für die Chancen und Potentiale von Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen etc. empfänglich gemacht und auf diese Weise die Grundlagen für die Implementierung komplexerer Plattform-Algorithmen gelegt. Die Integrations- und Analyseplattformen haben dabei einen breiteren Einfluss auf die Polizeiarbeit als die klassischen räumlichen Predictive Policing-Instrumente, da sie nicht nur die Streifentätigkeit, sondern auch Ermittlungsaktivitäten beeinflussen, wie am Beispiel des Marktführers, der Plattform Gotham der US-Softwarefirma Palantir Technologies, und in Abgrenzung zur Predictive Policing-Software PRECOBS, dargelegt wird. Diese Plattformen sind jedoch auch mit substanziellen Risiken verbunden, die abschließend ebenfalls diskutiert werden. Mit Blick auf Jugenddelinquenz bedeutet die Entwicklung von Predictive Policing zu Analyseplattformen, dass Jugendliche verstärkt in den Blick polizeilicher Algorithmen geraten, da das in Deutschland bislang praktizierte raumbezogene Predictive Policing nicht auf Personen bezogen ist, sich dies bei den Integrations- und analyseplattformen aber anders darstellt.