Personenbezogenes Predictive Policing: Kriminalwissenschaftliche Untersuchung über die Automatisierung der Kriminalprognose
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Elektronisch E-Book |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Baden-Baden
Nomos Verlagsgesellschaft
2020
|
| Ausgabe: | 1st ed |
| Schriftenreihe: | Schriften zur Kriminologie
v.19 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | HWR01 |
| Beschreibung: | Description based on publisher supplied metadata and other sources |
| Beschreibung: | 1 Online-Ressource (400 Seiten) |
| ISBN: | 9783748903482 |
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| 505 | 8 | |a Cover -- Kapitel I. Grundlagen des personenbezogenen Predictive Policing -- A. Einführung -- B. Gang der Untersuchung -- C. Terminologie und Abgrenzung -- I. Arten des Predictive Policing -- 1. Personenbezogen und ortsbezogen -- 2. Gefahrverdacht bestätigend und Gefahrverdacht erzeugend -- II. Abgrenzung zum Einsatz von Algorithmen im Strafverfahren, Strafvollzug und Ermittlungsverfahren -- D. Forschungszuschnitt -- 1. Aktualität -- 2. Transformatives Potenzial -- 3. Forschungslücke -- E. Technologischer Hintergrund -- I. Traditionelle statistische Verfahren -- 1. Zusammenstellen der Fallbasis -- 2. Festlegung der Zielvariablen -- 3. Festlegung der prädiktiven Inputvariablen -- 4. Ableitung eines prädiktiven Modells -- 5. Risikoübersetzung und -kommunikation -- a) Prozentsatz -- b) Kriminalitätswahrscheinlichkeit im Vergleich zur Durchschnittsbevölkerung -- c) Basisrate -- d) Fehlerrate -- e) Cut-Off -- 6. Anwendung auf den Einzelfall -- a) Personenkreis der Beurteilten -- b) Personenkreis der Beurteilenden -- II. Algorithmengestützte Verfahren -- 1. Regelbasierte algorithmengestützte Entscheidungssysteme -- 2. Fallbasierte algorithmengestützte Entscheidungssysteme -- a) Unterschiede: Zusammenstellen des Trainingsdatensatzes (Schritt 1) -- b) Unterschiede: Festlegung der Zielvariablen (Schritt 2) -- c) Unterschiede: Festlegung prädiktiver Inputvariablen (Schritt 3) -- d) Unterschiede: Ableitung eines prädiktiven Modells (Schritt 4) -- e) Unterschiede: Risikoübersetzung und -kommunikation (Schritt 5) -- f) Unterschiede: Anwendung auf den Einzelfall (Schritt 6) -- aa) Personenkreis der Beurteilten -- bb) Personenkreis der Beurteilenden -- (1) Von Prognose-Experten zu Prognose-Laien -- (2) Automation Bias -- III. Fazit zu technologischem Hintergrund -- F. Bestandsaufnahme: gegenwärtiger Einsatz -- I. USA und Großbritannien -- 1. Beware | |
| 505 | 8 | |a 2. HART (Harm Assessment Risk Tool) -- 3. Strategic Subject List -- 4. Zusammenfassung -- II. Deutschsprachiger Raum -- 1. RADAR-iTE (Regelbasierte Analyse potenziell destruktiver Täter zur Einschätzung des akuten Risikos - islamistischer Terrorismus) -- a) Entwicklung -- b) Anwendung -- aa) Personenkreis der Beurteilenden -- bb) Personenkreis der Beurteilten -- cc) Intransparenz -- 2. Palantir Gotham - hessenDATA -- 3. DyRiAS (Dynamisches Risiko-Analyse-System) -- a) Entwicklung -- b) Anwendung -- aa) Personenkreis der Beurteilenden -- bb) Personenkreis der Beurteilten -- 4. Fluggastdatenmusterabgleich -- 5. Zusammenfassung -- G. Tatsächliche Grenzen -- I. Keine Gesamtbetrachtung - Big Data heißt nicht All Data -- II. Keine Kausalität -- III. Keine Neutralität -- 1. Datenauswahlprozesse -- a) Mangelnde Datenqualität -- b) Dunkelfeld in den Statistiken -- c) Keine Repräsentativität der Stichprobe -- d) Perpetuierung gesellschaftlicher Diskriminierung -- e) Zwischenfazit und Lösungsmöglichkeiten -- 2. Festlegung der Zielvariablen -- 3. Auswahl der Inputvariablen -- 4. Kalibrierung und Überwachung des Lernprozesses -- a) Fehlerrate -- b) Überanpassung - Zufällige Korrelationen -- 5. Zusammenfassung -- H. Fazit zum Kapitel I. Grundlagen -- Kapitel II. Rechtliche Grenzen des personenbezogenen Predictive Policing -- A. Polizeirechtlicher Rahmen -- I. Einordnung in die Gefahr-Dogmatik -- 1. Konkrete Gefahr -- 2. Gefahrverdacht -- 3. Risikoscore als konkrete Gefahr? -- a) Gegenargumente -- b) Quantifizierbarkeit von normativen Abwägungsentscheidungen -- 4. Risikoscore als Gefahrverdacht? -- 5. Risikoscore als ein tatsächlicher Anhaltspunkt -- 6. Zwischenergebnis -- II. Fehler der Risikoscoreerstellung -- III. Ermächtigungsgrundlage -- 1. Erforderlichkeit einer Ermächtigungsgrundlage -- 2. Vorliegen einer Ermächtigungsgrundlage -- a) Standardbefugnisse | |
| 505 | 8 | |a aa) Rasterfahndung -- (1) Errichten eines PPP-Systems -- (2) Erzeugen eines Risikoscores -- (a) "Stehendes" System -- (b) "Muster" statt Datenbestand -- (c) Neues Datum -- (d) Erhöhte Intransparenz -- bb) Generalklauseln der Datenspeicherung und Weiterverarbeitung -- (1) Datenspeicherung in automatisierten Dateisystemen -- (2) Datenverarbeitung und Datenabgleich -- (a) Datenverarbeitung -- (b) Datenabgleich -- cc) Automatisierte Anwendung zur Datenanalyse -- b) Allgemeine polizeirechtliche Generalklausel -- c) Datenschutzrecht -- d) Fluggastdatengesetz -- 3. Neue Standardbefugnis -- B. Verfassungsrechtlicher Rahmen -- I. Informationelle Selbstbestimmung -- 1. Umfang -- a) Entscheidung über die Preisgabe und Verwendung persönlicher Daten -- b) Geschützte Daten -- c) Verbot der Persönlichkeitsprofilbildung -- d) Gemeinwohldimension und Einschüchterungseffekte -- 2. Grenzen und Verhältnismäßigkeit -- 3. Konkrete Anforderungen des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung an PPP -- a) Vorliegen einer hohen Eingriffsintensität -- aa) Heimlichkeit und Mangel an Transparenz -- bb) Streubreite -- cc) Automatisierung -- dd) Nähe zu Persönlichkeitsprofilen -- ee) Stigmatisierung -- b) Folgen einer hohen Eingriffsintensität -- aa) Hinreichend gewichtige Straftaten -- bb) Konkrete Gefahr -- (1) Anforderung des BVerfG zur Rasterfahndung -- (2) Kein Absenken der Eingriffsschwelle unter eine konkrete Gefahr -- c) Organisations- und Verfahrensvorgaben -- 4. Zusammenfassung -- II. Diskriminierungsverbot -- 1. Einführung -- 2. Quellen algorithmischer Diskriminierung -- a) Datenauswahlprozesse -- b) Festlegung der Zielvariablen -- c) Auswahl der Inputvariablen -- d) Kalibrierung und Überwachung des Lernprozesses -- 3. Rechtliche Einordnung -- a) Gleichheitssätze -- aa) Besondere Gleichheitssätze -- (1) Ungleichbehandlung -- (2) Frage nach einer Rechtfertigung | |
| 505 | 8 | |a bb) Allgemeiner Gleichheitssatz -- (1) Ungleichbehandlung -- (2) Frage nach einer Rechtfertigung -- b) Besonderheiten im Rahmen von PPP -- aa) Erkennen einer Ungleichbehandlung -- bb) Ausdifferenzierte Fallgruppen der Ungleichbehandlung -- cc) Statistische Rechtfertigungen -- (1) Rechtfertigung einer Diskriminierung nach Art. 3 Abs. 3 S. 1 GG -- (a) Argument des "Rational Racism" -- (b) Argument des "kleineren Übels" -- (2) Rechtfertigung einer Diskriminierung nach Art. 3 Abs. 1 GG -- 4. Fazit zum Diskriminierungsverbot -- III. Transparenzgebot -- 1. Exkurs: Janusköpfigkeit des Blackbox-Narrativs -- 2. Drei Schichten der Intransparenz -- a) Begriffsklärung -- aa) Unzugänglichkeit qua Geheimhaltung -- bb) Unzugänglichkeit qua fehlendem Fachwissen -- cc) Unzugänglichkeit qua systemimmanenter Komplexität -- (1) Fallbasierte algorithmische Entscheidungssysteme -- (2) Regelbasierte algorithmische Entscheidungssysteme -- (3) Beispiele -- (4) Lösungsansätze: "Explainable AI" -- b) Fazit zu Transparenzschichten -- 3. Transparenzmechanismen -- a) Erste Transparenzdimension: Zeitpunkt der Offenlegung -- b) Zweite Transparenzdimension: Zur Einsichtnahme berechtigter Personenkreis -- aa) Subjektiv Betroffene -- (1) Einzelperson -- (2) Kollaboratives Crowdsourcing -- bb) Staatliche Kontrollinstitution -- (1) Mögliche Ausgestaltungen -- (2) Personelle Ausstattung -- (3) Organisatorisch-strukturelle Überlegungen -- (4) Fazit zu staatlichen Kontrollinstitutionen -- cc) Breite Öffentlichkeit -- dd) Fazit zum zur Einsichtnahme berechtigten Personenkreis -- c) Dritte Transparenzdimension: Umfang der Offenlegung -- aa) Abstrakte Informationen -- (1) Existenz und Einsatz im Einzelfall -- (2) Abstrakte Wirkungsprinzipien -- (3) Quellcode -- (4) Output-Testing -- (5) Protokollierungspflichten der Designphase -- bb) Begründung im Einzelfall -- cc) Fazit zum Transparenzgebot | |
| 505 | 8 | |a 4. Argumente gegen Transparenz -- a) Unmöglichkeit von Transparenz -- b) Unnötigkeit von Transparenz -- aa) "Human in the Loop" -- bb) Vergleich mit bereits bestehender Intransparenz -- c) Überwiegen konkurrierender Interessen -- aa) Betriebsgeheimnis -- bb) Ausspähung des Algorithmus -- cc) Datenschutz Dritter -- dd) Fazit zum Überwiegen konkurrierender Interessen -- d) Fazit zu Argumenten gegen Transparenz -- 5. Rechtliche Verortung des Transparenzgebots -- a) Einfachgesetzlich -- aa) Datenschutzrecht -- bb) Informationsfreiheitsgesetze -- cc) Verwaltungsprozessrecht -- b) Verfassungsrecht -- aa) Menschenwürdekern des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung -- bb) Demokratieprinzip -- (1) Legitimationskette -- (2) Demokratische Willensbildung -- (3) Demokratische Kontrolle -- cc) Rechtsstaatsprinzip -- 6. Fazit zum Transparenzgebot -- IV. Unschuldsvermutung -- C. Strafprozessuale Betrachtung: Umwidmung zum Tatermittlungswerkzeug -- I. Vorüberlegungen -- 1. Keine Beweisgeeignetheit -- 2. Zweifelhafte Aufklärungsgeeignetheit als Spurenansatz -- 3. Keine Ermittlungen "ins Blaue hinein" -- 4. Konkreter Ermittlungsansatz -- II. "Doppeltüren" der Datenweiterverarbeitung -- 1. Doppeltür: gefahrenabwehrrechtliche Seite -- 2. Doppeltür: strafprozessuale Seite -- a) 98 c S. 1 StPO: maschineller Abgleich von Daten -- aa) Fehlen besonderer Eingriffsschwellen -- bb) Keine Anwendbarkeit auf PPP -- b) 161 Abs. 2 StPO: katalogabhängige Maßnahmen der Datenerhebung -- c) 161 Abs. 1, 163 Abs. 1 StPO: Ermittlungsgeneralklausel -- aa) Vergleich mit der Onlinedurchsuchung vor 2017 -- (1) e. A. Zulassen der Verwendung als Spurenansatz -- (2) a. A. Ablehnung jeglicher Verwertung -- bb) Übertragung auf PPP -- III. Fazit zur Umwidmung zum Tatermittlungswerkzeug -- D. Fazit zum Kapitel II. Rechtliche Grenzen | |
| 505 | 8 | |a Kapitel III. Algorithmische Wende in der Kriminalitätskontrolle - kriminologische, soziologische und rechtstheoretische Analyse | |
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| contents | Cover -- Kapitel I. Grundlagen des personenbezogenen Predictive Policing -- A. Einführung -- B. Gang der Untersuchung -- C. Terminologie und Abgrenzung -- I. Arten des Predictive Policing -- 1. Personenbezogen und ortsbezogen -- 2. Gefahrverdacht bestätigend und Gefahrverdacht erzeugend -- II. Abgrenzung zum Einsatz von Algorithmen im Strafverfahren, Strafvollzug und Ermittlungsverfahren -- D. Forschungszuschnitt -- 1. Aktualität -- 2. Transformatives Potenzial -- 3. Forschungslücke -- E. Technologischer Hintergrund -- I. Traditionelle statistische Verfahren -- 1. Zusammenstellen der Fallbasis -- 2. Festlegung der Zielvariablen -- 3. Festlegung der prädiktiven Inputvariablen -- 4. Ableitung eines prädiktiven Modells -- 5. Risikoübersetzung und -kommunikation -- a) Prozentsatz -- b) Kriminalitätswahrscheinlichkeit im Vergleich zur Durchschnittsbevölkerung -- c) Basisrate -- d) Fehlerrate -- e) Cut-Off -- 6. Anwendung auf den Einzelfall -- a) Personenkreis der Beurteilten -- b) Personenkreis der Beurteilenden -- II. Algorithmengestützte Verfahren -- 1. Regelbasierte algorithmengestützte Entscheidungssysteme -- 2. Fallbasierte algorithmengestützte Entscheidungssysteme -- a) Unterschiede: Zusammenstellen des Trainingsdatensatzes (Schritt 1) -- b) Unterschiede: Festlegung der Zielvariablen (Schritt 2) -- c) Unterschiede: Festlegung prädiktiver Inputvariablen (Schritt 3) -- d) Unterschiede: Ableitung eines prädiktiven Modells (Schritt 4) -- e) Unterschiede: Risikoübersetzung und -kommunikation (Schritt 5) -- f) Unterschiede: Anwendung auf den Einzelfall (Schritt 6) -- aa) Personenkreis der Beurteilten -- bb) Personenkreis der Beurteilenden -- (1) Von Prognose-Experten zu Prognose-Laien -- (2) Automation Bias -- III. Fazit zu technologischem Hintergrund -- F. Bestandsaufnahme: gegenwärtiger Einsatz -- I. USA und Großbritannien -- 1. Beware 2. HART (Harm Assessment Risk Tool) -- 3. Strategic Subject List -- 4. Zusammenfassung -- II. Deutschsprachiger Raum -- 1. RADAR-iTE (Regelbasierte Analyse potenziell destruktiver Täter zur Einschätzung des akuten Risikos - islamistischer Terrorismus) -- a) Entwicklung -- b) Anwendung -- aa) Personenkreis der Beurteilenden -- bb) Personenkreis der Beurteilten -- cc) Intransparenz -- 2. Palantir Gotham - hessenDATA -- 3. DyRiAS (Dynamisches Risiko-Analyse-System) -- a) Entwicklung -- b) Anwendung -- aa) Personenkreis der Beurteilenden -- bb) Personenkreis der Beurteilten -- 4. Fluggastdatenmusterabgleich -- 5. Zusammenfassung -- G. Tatsächliche Grenzen -- I. Keine Gesamtbetrachtung - Big Data heißt nicht All Data -- II. Keine Kausalität -- III. Keine Neutralität -- 1. Datenauswahlprozesse -- a) Mangelnde Datenqualität -- b) Dunkelfeld in den Statistiken -- c) Keine Repräsentativität der Stichprobe -- d) Perpetuierung gesellschaftlicher Diskriminierung -- e) Zwischenfazit und Lösungsmöglichkeiten -- 2. Festlegung der Zielvariablen -- 3. Auswahl der Inputvariablen -- 4. Kalibrierung und Überwachung des Lernprozesses -- a) Fehlerrate -- b) Überanpassung - Zufällige Korrelationen -- 5. Zusammenfassung -- H. Fazit zum Kapitel I. Grundlagen -- Kapitel II. Rechtliche Grenzen des personenbezogenen Predictive Policing -- A. Polizeirechtlicher Rahmen -- I. Einordnung in die Gefahr-Dogmatik -- 1. Konkrete Gefahr -- 2. Gefahrverdacht -- 3. Risikoscore als konkrete Gefahr? -- a) Gegenargumente -- b) Quantifizierbarkeit von normativen Abwägungsentscheidungen -- 4. Risikoscore als Gefahrverdacht? -- 5. Risikoscore als ein tatsächlicher Anhaltspunkt -- 6. Zwischenergebnis -- II. Fehler der Risikoscoreerstellung -- III. Ermächtigungsgrundlage -- 1. Erforderlichkeit einer Ermächtigungsgrundlage -- 2. Vorliegen einer Ermächtigungsgrundlage -- a) Standardbefugnisse aa) Rasterfahndung -- (1) Errichten eines PPP-Systems -- (2) Erzeugen eines Risikoscores -- (a) "Stehendes" System -- (b) "Muster" statt Datenbestand -- (c) Neues Datum -- (d) Erhöhte Intransparenz -- bb) Generalklauseln der Datenspeicherung und Weiterverarbeitung -- (1) Datenspeicherung in automatisierten Dateisystemen -- (2) Datenverarbeitung und Datenabgleich -- (a) Datenverarbeitung -- (b) Datenabgleich -- cc) Automatisierte Anwendung zur Datenanalyse -- b) Allgemeine polizeirechtliche Generalklausel -- c) Datenschutzrecht -- d) Fluggastdatengesetz -- 3. Neue Standardbefugnis -- B. Verfassungsrechtlicher Rahmen -- I. Informationelle Selbstbestimmung -- 1. Umfang -- a) Entscheidung über die Preisgabe und Verwendung persönlicher Daten -- b) Geschützte Daten -- c) Verbot der Persönlichkeitsprofilbildung -- d) Gemeinwohldimension und Einschüchterungseffekte -- 2. Grenzen und Verhältnismäßigkeit -- 3. Konkrete Anforderungen des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung an PPP -- a) Vorliegen einer hohen Eingriffsintensität -- aa) Heimlichkeit und Mangel an Transparenz -- bb) Streubreite -- cc) Automatisierung -- dd) Nähe zu Persönlichkeitsprofilen -- ee) Stigmatisierung -- b) Folgen einer hohen Eingriffsintensität -- aa) Hinreichend gewichtige Straftaten -- bb) Konkrete Gefahr -- (1) Anforderung des BVerfG zur Rasterfahndung -- (2) Kein Absenken der Eingriffsschwelle unter eine konkrete Gefahr -- c) Organisations- und Verfahrensvorgaben -- 4. Zusammenfassung -- II. Diskriminierungsverbot -- 1. Einführung -- 2. Quellen algorithmischer Diskriminierung -- a) Datenauswahlprozesse -- b) Festlegung der Zielvariablen -- c) Auswahl der Inputvariablen -- d) Kalibrierung und Überwachung des Lernprozesses -- 3. Rechtliche Einordnung -- a) Gleichheitssätze -- aa) Besondere Gleichheitssätze -- (1) Ungleichbehandlung -- (2) Frage nach einer Rechtfertigung bb) Allgemeiner Gleichheitssatz -- (1) Ungleichbehandlung -- (2) Frage nach einer Rechtfertigung -- b) Besonderheiten im Rahmen von PPP -- aa) Erkennen einer Ungleichbehandlung -- bb) Ausdifferenzierte Fallgruppen der Ungleichbehandlung -- cc) Statistische Rechtfertigungen -- (1) Rechtfertigung einer Diskriminierung nach Art. 3 Abs. 3 S. 1 GG -- (a) Argument des "Rational Racism" -- (b) Argument des "kleineren Übels" -- (2) Rechtfertigung einer Diskriminierung nach Art. 3 Abs. 1 GG -- 4. Fazit zum Diskriminierungsverbot -- III. Transparenzgebot -- 1. Exkurs: Janusköpfigkeit des Blackbox-Narrativs -- 2. Drei Schichten der Intransparenz -- a) Begriffsklärung -- aa) Unzugänglichkeit qua Geheimhaltung -- bb) Unzugänglichkeit qua fehlendem Fachwissen -- cc) Unzugänglichkeit qua systemimmanenter Komplexität -- (1) Fallbasierte algorithmische Entscheidungssysteme -- (2) Regelbasierte algorithmische Entscheidungssysteme -- (3) Beispiele -- (4) Lösungsansätze: "Explainable AI" -- b) Fazit zu Transparenzschichten -- 3. Transparenzmechanismen -- a) Erste Transparenzdimension: Zeitpunkt der Offenlegung -- b) Zweite Transparenzdimension: Zur Einsichtnahme berechtigter Personenkreis -- aa) Subjektiv Betroffene -- (1) Einzelperson -- (2) Kollaboratives Crowdsourcing -- bb) Staatliche Kontrollinstitution -- (1) Mögliche Ausgestaltungen -- (2) Personelle Ausstattung -- (3) Organisatorisch-strukturelle Überlegungen -- (4) Fazit zu staatlichen Kontrollinstitutionen -- cc) Breite Öffentlichkeit -- dd) Fazit zum zur Einsichtnahme berechtigten Personenkreis -- c) Dritte Transparenzdimension: Umfang der Offenlegung -- aa) Abstrakte Informationen -- (1) Existenz und Einsatz im Einzelfall -- (2) Abstrakte Wirkungsprinzipien -- (3) Quellcode -- (4) Output-Testing -- (5) Protokollierungspflichten der Designphase -- bb) Begründung im Einzelfall -- cc) Fazit zum Transparenzgebot 4. Argumente gegen Transparenz -- a) Unmöglichkeit von Transparenz -- b) Unnötigkeit von Transparenz -- aa) "Human in the Loop" -- bb) Vergleich mit bereits bestehender Intransparenz -- c) Überwiegen konkurrierender Interessen -- aa) Betriebsgeheimnis -- bb) Ausspähung des Algorithmus -- cc) Datenschutz Dritter -- dd) Fazit zum Überwiegen konkurrierender Interessen -- d) Fazit zu Argumenten gegen Transparenz -- 5. Rechtliche Verortung des Transparenzgebots -- a) Einfachgesetzlich -- aa) Datenschutzrecht -- bb) Informationsfreiheitsgesetze -- cc) Verwaltungsprozessrecht -- b) Verfassungsrecht -- aa) Menschenwürdekern des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung -- bb) Demokratieprinzip -- (1) Legitimationskette -- (2) Demokratische Willensbildung -- (3) Demokratische Kontrolle -- cc) Rechtsstaatsprinzip -- 6. Fazit zum Transparenzgebot -- IV. Unschuldsvermutung -- C. Strafprozessuale Betrachtung: Umwidmung zum Tatermittlungswerkzeug -- I. Vorüberlegungen -- 1. Keine Beweisgeeignetheit -- 2. Zweifelhafte Aufklärungsgeeignetheit als Spurenansatz -- 3. Keine Ermittlungen "ins Blaue hinein" -- 4. Konkreter Ermittlungsansatz -- II. "Doppeltüren" der Datenweiterverarbeitung -- 1. Doppeltür: gefahrenabwehrrechtliche Seite -- 2. Doppeltür: strafprozessuale Seite -- a) 98 c S. 1 StPO: maschineller Abgleich von Daten -- aa) Fehlen besonderer Eingriffsschwellen -- bb) Keine Anwendbarkeit auf PPP -- b) 161 Abs. 2 StPO: katalogabhängige Maßnahmen der Datenerhebung -- c) 161 Abs. 1, 163 Abs. 1 StPO: Ermittlungsgeneralklausel -- aa) Vergleich mit der Onlinedurchsuchung vor 2017 -- (1) e. A. Zulassen der Verwendung als Spurenansatz -- (2) a. A. Ablehnung jeglicher Verwertung -- bb) Übertragung auf PPP -- III. Fazit zur Umwidmung zum Tatermittlungswerkzeug -- D. Fazit zum Kapitel II. Rechtliche Grenzen Kapitel III. Algorithmische Wende in der Kriminalitätskontrolle - kriminologische, soziologische und rechtstheoretische Analyse |
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Grundlagen des personenbezogenen Predictive Policing -- A. Einführung -- B. Gang der Untersuchung -- C. Terminologie und Abgrenzung -- I. Arten des Predictive Policing -- 1. Personenbezogen und ortsbezogen -- 2. Gefahrverdacht bestätigend und Gefahrverdacht erzeugend -- II. Abgrenzung zum Einsatz von Algorithmen im Strafverfahren, Strafvollzug und Ermittlungsverfahren -- D. Forschungszuschnitt -- 1. Aktualität -- 2. Transformatives Potenzial -- 3. Forschungslücke -- E. Technologischer Hintergrund -- I. Traditionelle statistische Verfahren -- 1. Zusammenstellen der Fallbasis -- 2. Festlegung der Zielvariablen -- 3. Festlegung der prädiktiven Inputvariablen -- 4. Ableitung eines prädiktiven Modells -- 5. Risikoübersetzung und -kommunikation -- a) Prozentsatz -- b) Kriminalitätswahrscheinlichkeit im Vergleich zur Durchschnittsbevölkerung -- c) Basisrate -- d) Fehlerrate -- e) Cut-Off -- 6. Anwendung auf den Einzelfall -- a) Personenkreis der Beurteilten -- b) Personenkreis der Beurteilenden -- II. Algorithmengestützte Verfahren -- 1. Regelbasierte algorithmengestützte Entscheidungssysteme -- 2. Fallbasierte algorithmengestützte Entscheidungssysteme -- a) Unterschiede: Zusammenstellen des Trainingsdatensatzes (Schritt 1) -- b) Unterschiede: Festlegung der Zielvariablen (Schritt 2) -- c) Unterschiede: Festlegung prädiktiver Inputvariablen (Schritt 3) -- d) Unterschiede: Ableitung eines prädiktiven Modells (Schritt 4) -- e) Unterschiede: Risikoübersetzung und -kommunikation (Schritt 5) -- f) Unterschiede: Anwendung auf den Einzelfall (Schritt 6) -- aa) Personenkreis der Beurteilten -- bb) Personenkreis der Beurteilenden -- (1) Von Prognose-Experten zu Prognose-Laien -- (2) Automation Bias -- III. Fazit zu technologischem Hintergrund -- F. Bestandsaufnahme: gegenwärtiger Einsatz -- I. USA und Großbritannien -- 1. Beware</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2=" "><subfield code="a">2. HART (Harm Assessment Risk Tool) -- 3. Strategic Subject List -- 4. Zusammenfassung -- II. Deutschsprachiger Raum -- 1. RADAR-iTE (Regelbasierte Analyse potenziell destruktiver Täter zur Einschätzung des akuten Risikos - islamistischer Terrorismus) -- a) Entwicklung -- b) Anwendung -- aa) Personenkreis der Beurteilenden -- bb) Personenkreis der Beurteilten -- cc) Intransparenz -- 2. Palantir Gotham - hessenDATA -- 3. DyRiAS (Dynamisches Risiko-Analyse-System) -- a) Entwicklung -- b) Anwendung -- aa) Personenkreis der Beurteilenden -- bb) Personenkreis der Beurteilten -- 4. Fluggastdatenmusterabgleich -- 5. Zusammenfassung -- G. Tatsächliche Grenzen -- I. Keine Gesamtbetrachtung - Big Data heißt nicht All Data -- II. Keine Kausalität -- III. Keine Neutralität -- 1. 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Umfang -- a) Entscheidung über die Preisgabe und Verwendung persönlicher Daten -- b) Geschützte Daten -- c) Verbot der Persönlichkeitsprofilbildung -- d) Gemeinwohldimension und Einschüchterungseffekte -- 2. Grenzen und Verhältnismäßigkeit -- 3. Konkrete Anforderungen des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung an PPP -- a) Vorliegen einer hohen Eingriffsintensität -- aa) Heimlichkeit und Mangel an Transparenz -- bb) Streubreite -- cc) Automatisierung -- dd) Nähe zu Persönlichkeitsprofilen -- ee) Stigmatisierung -- b) Folgen einer hohen Eingriffsintensität -- aa) Hinreichend gewichtige Straftaten -- bb) Konkrete Gefahr -- (1) Anforderung des BVerfG zur Rasterfahndung -- (2) Kein Absenken der Eingriffsschwelle unter eine konkrete Gefahr -- c) Organisations- und Verfahrensvorgaben -- 4. Zusammenfassung -- II. Diskriminierungsverbot -- 1. Einführung -- 2. Quellen algorithmischer Diskriminierung -- a) Datenauswahlprozesse -- b) Festlegung der Zielvariablen -- c) Auswahl der Inputvariablen -- d) Kalibrierung und Überwachung des Lernprozesses -- 3. Rechtliche Einordnung -- a) Gleichheitssätze -- aa) Besondere Gleichheitssätze -- (1) Ungleichbehandlung -- (2) Frage nach einer Rechtfertigung</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2=" "><subfield code="a">bb) Allgemeiner Gleichheitssatz -- (1) Ungleichbehandlung -- (2) Frage nach einer Rechtfertigung -- b) Besonderheiten im Rahmen von PPP -- aa) Erkennen einer Ungleichbehandlung -- bb) Ausdifferenzierte Fallgruppen der Ungleichbehandlung -- cc) Statistische Rechtfertigungen -- (1) Rechtfertigung einer Diskriminierung nach Art. 3 Abs. 3 S. 1 GG -- (a) Argument des "Rational Racism" -- (b) Argument des "kleineren Übels" -- (2) Rechtfertigung einer Diskriminierung nach Art. 3 Abs. 1 GG -- 4. Fazit zum Diskriminierungsverbot -- III. Transparenzgebot -- 1. Exkurs: Janusköpfigkeit des Blackbox-Narrativs -- 2. Drei Schichten der Intransparenz -- a) Begriffsklärung -- aa) Unzugänglichkeit qua Geheimhaltung -- bb) Unzugänglichkeit qua fehlendem Fachwissen -- cc) Unzugänglichkeit qua systemimmanenter Komplexität -- (1) Fallbasierte algorithmische Entscheidungssysteme -- (2) Regelbasierte algorithmische Entscheidungssysteme -- (3) Beispiele -- (4) Lösungsansätze: "Explainable AI" -- b) Fazit zu Transparenzschichten -- 3. Transparenzmechanismen -- a) Erste Transparenzdimension: Zeitpunkt der Offenlegung -- b) Zweite Transparenzdimension: Zur Einsichtnahme berechtigter Personenkreis -- aa) Subjektiv Betroffene -- (1) Einzelperson -- (2) Kollaboratives Crowdsourcing -- bb) Staatliche Kontrollinstitution -- (1) Mögliche Ausgestaltungen -- (2) Personelle Ausstattung -- (3) Organisatorisch-strukturelle Überlegungen -- (4) Fazit zu staatlichen Kontrollinstitutionen -- cc) Breite Öffentlichkeit -- dd) Fazit zum zur Einsichtnahme berechtigten Personenkreis -- c) Dritte Transparenzdimension: Umfang der Offenlegung -- aa) Abstrakte Informationen -- (1) Existenz und Einsatz im Einzelfall -- (2) Abstrakte Wirkungsprinzipien -- (3) Quellcode -- (4) Output-Testing -- (5) Protokollierungspflichten der Designphase -- bb) Begründung im Einzelfall -- cc) Fazit zum Transparenzgebot</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2=" "><subfield code="a">4. 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Keine Beweisgeeignetheit -- 2. Zweifelhafte Aufklärungsgeeignetheit als Spurenansatz -- 3. Keine Ermittlungen "ins Blaue hinein" -- 4. Konkreter Ermittlungsansatz -- II. "Doppeltüren" der Datenweiterverarbeitung -- 1. Doppeltür: gefahrenabwehrrechtliche Seite -- 2. Doppeltür: strafprozessuale Seite -- a) 98 c S. 1 StPO: maschineller Abgleich von Daten -- aa) Fehlen besonderer Eingriffsschwellen -- bb) Keine Anwendbarkeit auf PPP -- b) 161 Abs. 2 StPO: katalogabhängige Maßnahmen der Datenerhebung -- c) 161 Abs. 1, 163 Abs. 1 StPO: Ermittlungsgeneralklausel -- aa) Vergleich mit der Onlinedurchsuchung vor 2017 -- (1) e. A. Zulassen der Verwendung als Spurenansatz -- (2) a. A. Ablehnung jeglicher Verwertung -- bb) Übertragung auf PPP -- III. Fazit zur Umwidmung zum Tatermittlungswerkzeug -- D. Fazit zum Kapitel II. Rechtliche Grenzen</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2=" "><subfield code="a">Kapitel III. 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| spelling | Sommerer, Lucia Verfasser aut Personenbezogenes Predictive Policing Kriminalwissenschaftliche Untersuchung über die Automatisierung der Kriminalprognose 1st ed Baden-Baden Nomos Verlagsgesellschaft 2020 ©2020 1 Online-Ressource (400 Seiten) txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Schriften zur Kriminologie v.19 Description based on publisher supplied metadata and other sources Cover -- Kapitel I. Grundlagen des personenbezogenen Predictive Policing -- A. Einführung -- B. Gang der Untersuchung -- C. Terminologie und Abgrenzung -- I. Arten des Predictive Policing -- 1. Personenbezogen und ortsbezogen -- 2. Gefahrverdacht bestätigend und Gefahrverdacht erzeugend -- II. Abgrenzung zum Einsatz von Algorithmen im Strafverfahren, Strafvollzug und Ermittlungsverfahren -- D. Forschungszuschnitt -- 1. Aktualität -- 2. Transformatives Potenzial -- 3. Forschungslücke -- E. Technologischer Hintergrund -- I. Traditionelle statistische Verfahren -- 1. Zusammenstellen der Fallbasis -- 2. 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Kalibrierung und Überwachung des Lernprozesses -- a) Fehlerrate -- b) Überanpassung - Zufällige Korrelationen -- 5. Zusammenfassung -- H. Fazit zum Kapitel I. Grundlagen -- Kapitel II. Rechtliche Grenzen des personenbezogenen Predictive Policing -- A. Polizeirechtlicher Rahmen -- I. Einordnung in die Gefahr-Dogmatik -- 1. Konkrete Gefahr -- 2. Gefahrverdacht -- 3. Risikoscore als konkrete Gefahr? -- a) Gegenargumente -- b) Quantifizierbarkeit von normativen Abwägungsentscheidungen -- 4. Risikoscore als Gefahrverdacht? -- 5. Risikoscore als ein tatsächlicher Anhaltspunkt -- 6. Zwischenergebnis -- II. Fehler der Risikoscoreerstellung -- III. Ermächtigungsgrundlage -- 1. Erforderlichkeit einer Ermächtigungsgrundlage -- 2. 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Rechtliche Einordnung -- a) Gleichheitssätze -- aa) Besondere Gleichheitssätze -- (1) Ungleichbehandlung -- (2) Frage nach einer Rechtfertigung bb) Allgemeiner Gleichheitssatz -- (1) Ungleichbehandlung -- (2) Frage nach einer Rechtfertigung -- b) Besonderheiten im Rahmen von PPP -- aa) Erkennen einer Ungleichbehandlung -- bb) Ausdifferenzierte Fallgruppen der Ungleichbehandlung -- cc) Statistische Rechtfertigungen -- (1) Rechtfertigung einer Diskriminierung nach Art. 3 Abs. 3 S. 1 GG -- (a) Argument des "Rational Racism" -- (b) Argument des "kleineren Übels" -- (2) Rechtfertigung einer Diskriminierung nach Art. 3 Abs. 1 GG -- 4. Fazit zum Diskriminierungsverbot -- III. Transparenzgebot -- 1. Exkurs: Janusköpfigkeit des Blackbox-Narrativs -- 2. Drei Schichten der Intransparenz -- a) Begriffsklärung -- aa) Unzugänglichkeit qua Geheimhaltung -- bb) Unzugänglichkeit qua fehlendem Fachwissen -- cc) Unzugänglichkeit qua systemimmanenter Komplexität -- (1) Fallbasierte algorithmische Entscheidungssysteme -- (2) Regelbasierte algorithmische Entscheidungssysteme -- (3) Beispiele -- (4) Lösungsansätze: "Explainable AI" -- b) Fazit zu Transparenzschichten -- 3. Transparenzmechanismen -- a) Erste Transparenzdimension: Zeitpunkt der Offenlegung -- b) Zweite Transparenzdimension: Zur Einsichtnahme berechtigter Personenkreis -- aa) Subjektiv Betroffene -- (1) Einzelperson -- (2) Kollaboratives Crowdsourcing -- bb) Staatliche Kontrollinstitution -- (1) Mögliche Ausgestaltungen -- (2) Personelle Ausstattung -- (3) Organisatorisch-strukturelle Überlegungen -- (4) Fazit zu staatlichen Kontrollinstitutionen -- cc) Breite Öffentlichkeit -- dd) Fazit zum zur Einsichtnahme berechtigten Personenkreis -- c) Dritte Transparenzdimension: Umfang der Offenlegung -- aa) Abstrakte Informationen -- (1) Existenz und Einsatz im Einzelfall -- (2) Abstrakte Wirkungsprinzipien -- (3) Quellcode -- (4) Output-Testing -- (5) Protokollierungspflichten der Designphase -- bb) Begründung im Einzelfall -- cc) Fazit zum Transparenzgebot 4. Argumente gegen Transparenz -- a) Unmöglichkeit von Transparenz -- b) Unnötigkeit von Transparenz -- aa) "Human in the Loop" -- bb) Vergleich mit bereits bestehender Intransparenz -- c) Überwiegen konkurrierender Interessen -- aa) Betriebsgeheimnis -- bb) Ausspähung des Algorithmus -- cc) Datenschutz Dritter -- dd) Fazit zum Überwiegen konkurrierender Interessen -- d) Fazit zu Argumenten gegen Transparenz -- 5. Rechtliche Verortung des Transparenzgebots -- a) Einfachgesetzlich -- aa) Datenschutzrecht -- bb) Informationsfreiheitsgesetze -- cc) Verwaltungsprozessrecht -- b) Verfassungsrecht -- aa) Menschenwürdekern des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung -- bb) Demokratieprinzip -- (1) Legitimationskette -- (2) Demokratische Willensbildung -- (3) Demokratische Kontrolle -- cc) Rechtsstaatsprinzip -- 6. Fazit zum Transparenzgebot -- IV. Unschuldsvermutung -- C. Strafprozessuale Betrachtung: Umwidmung zum Tatermittlungswerkzeug -- I. Vorüberlegungen -- 1. Keine Beweisgeeignetheit -- 2. Zweifelhafte Aufklärungsgeeignetheit als Spurenansatz -- 3. Keine Ermittlungen "ins Blaue hinein" -- 4. Konkreter Ermittlungsansatz -- II. "Doppeltüren" der Datenweiterverarbeitung -- 1. Doppeltür: gefahrenabwehrrechtliche Seite -- 2. Doppeltür: strafprozessuale Seite -- a) 98 c S. 1 StPO: maschineller Abgleich von Daten -- aa) Fehlen besonderer Eingriffsschwellen -- bb) Keine Anwendbarkeit auf PPP -- b) 161 Abs. 2 StPO: katalogabhängige Maßnahmen der Datenerhebung -- c) 161 Abs. 1, 163 Abs. 1 StPO: Ermittlungsgeneralklausel -- aa) Vergleich mit der Onlinedurchsuchung vor 2017 -- (1) e. A. Zulassen der Verwendung als Spurenansatz -- (2) a. A. Ablehnung jeglicher Verwertung -- bb) Übertragung auf PPP -- III. Fazit zur Umwidmung zum Tatermittlungswerkzeug -- D. Fazit zum Kapitel II. Rechtliche Grenzen Kapitel III. Algorithmische Wende in der Kriminalitätskontrolle - kriminologische, soziologische und rechtstheoretische Analyse Algorithmus (DE-588)4001183-5 gnd rswk-swf Gefahrenabwehr (DE-588)4113681-0 gnd rswk-swf Kriminalprognose (DE-588)4128163-9 gnd rswk-swf Täter (DE-588)4058881-6 gnd rswk-swf Verbrechenskontrolle (DE-588)4165735-4 gnd rswk-swf Informationelles Selbstbestimmungsrecht (DE-588)4140250-9 gnd rswk-swf Deutschland (DE-588)4011882-4 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Deutschland (DE-588)4011882-4 g Gefahrenabwehr (DE-588)4113681-0 s Verbrechenskontrolle (DE-588)4165735-4 s Täter (DE-588)4058881-6 s Kriminalprognose (DE-588)4128163-9 s Algorithmus (DE-588)4001183-5 s Informationelles Selbstbestimmungsrecht (DE-588)4140250-9 s DE-604 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Sommerer, Lucia Personenbezogenes Predictive Policing : Kriminalwissenschaftliche Untersuchung über die Automatisierung der Kriminalprognose Baden-Baden : Nomos Verlagsgesellschaft,c2020 9783848762330 |
| spellingShingle | Sommerer, Lucia Personenbezogenes Predictive Policing Kriminalwissenschaftliche Untersuchung über die Automatisierung der Kriminalprognose Cover -- Kapitel I. Grundlagen des personenbezogenen Predictive Policing -- A. Einführung -- B. Gang der Untersuchung -- C. Terminologie und Abgrenzung -- I. Arten des Predictive Policing -- 1. Personenbezogen und ortsbezogen -- 2. Gefahrverdacht bestätigend und Gefahrverdacht erzeugend -- II. Abgrenzung zum Einsatz von Algorithmen im Strafverfahren, Strafvollzug und Ermittlungsverfahren -- D. Forschungszuschnitt -- 1. Aktualität -- 2. Transformatives Potenzial -- 3. Forschungslücke -- E. Technologischer Hintergrund -- I. Traditionelle statistische Verfahren -- 1. Zusammenstellen der Fallbasis -- 2. Festlegung der Zielvariablen -- 3. Festlegung der prädiktiven Inputvariablen -- 4. Ableitung eines prädiktiven Modells -- 5. Risikoübersetzung und -kommunikation -- a) Prozentsatz -- b) Kriminalitätswahrscheinlichkeit im Vergleich zur Durchschnittsbevölkerung -- c) Basisrate -- d) Fehlerrate -- e) Cut-Off -- 6. Anwendung auf den Einzelfall -- a) Personenkreis der Beurteilten -- b) Personenkreis der Beurteilenden -- II. Algorithmengestützte Verfahren -- 1. Regelbasierte algorithmengestützte Entscheidungssysteme -- 2. Fallbasierte algorithmengestützte Entscheidungssysteme -- a) Unterschiede: Zusammenstellen des Trainingsdatensatzes (Schritt 1) -- b) Unterschiede: Festlegung der Zielvariablen (Schritt 2) -- c) Unterschiede: Festlegung prädiktiver Inputvariablen (Schritt 3) -- d) Unterschiede: Ableitung eines prädiktiven Modells (Schritt 4) -- e) Unterschiede: Risikoübersetzung und -kommunikation (Schritt 5) -- f) Unterschiede: Anwendung auf den Einzelfall (Schritt 6) -- aa) Personenkreis der Beurteilten -- bb) Personenkreis der Beurteilenden -- (1) Von Prognose-Experten zu Prognose-Laien -- (2) Automation Bias -- III. Fazit zu technologischem Hintergrund -- F. Bestandsaufnahme: gegenwärtiger Einsatz -- I. USA und Großbritannien -- 1. Beware 2. HART (Harm Assessment Risk Tool) -- 3. Strategic Subject List -- 4. Zusammenfassung -- II. Deutschsprachiger Raum -- 1. RADAR-iTE (Regelbasierte Analyse potenziell destruktiver Täter zur Einschätzung des akuten Risikos - islamistischer Terrorismus) -- a) Entwicklung -- b) Anwendung -- aa) Personenkreis der Beurteilenden -- bb) Personenkreis der Beurteilten -- cc) Intransparenz -- 2. Palantir Gotham - hessenDATA -- 3. DyRiAS (Dynamisches Risiko-Analyse-System) -- a) Entwicklung -- b) Anwendung -- aa) Personenkreis der Beurteilenden -- bb) Personenkreis der Beurteilten -- 4. Fluggastdatenmusterabgleich -- 5. Zusammenfassung -- G. Tatsächliche Grenzen -- I. Keine Gesamtbetrachtung - Big Data heißt nicht All Data -- II. Keine Kausalität -- III. Keine Neutralität -- 1. Datenauswahlprozesse -- a) Mangelnde Datenqualität -- b) Dunkelfeld in den Statistiken -- c) Keine Repräsentativität der Stichprobe -- d) Perpetuierung gesellschaftlicher Diskriminierung -- e) Zwischenfazit und Lösungsmöglichkeiten -- 2. Festlegung der Zielvariablen -- 3. Auswahl der Inputvariablen -- 4. Kalibrierung und Überwachung des Lernprozesses -- a) Fehlerrate -- b) Überanpassung - Zufällige Korrelationen -- 5. Zusammenfassung -- H. Fazit zum Kapitel I. Grundlagen -- Kapitel II. Rechtliche Grenzen des personenbezogenen Predictive Policing -- A. Polizeirechtlicher Rahmen -- I. Einordnung in die Gefahr-Dogmatik -- 1. Konkrete Gefahr -- 2. Gefahrverdacht -- 3. Risikoscore als konkrete Gefahr? -- a) Gegenargumente -- b) Quantifizierbarkeit von normativen Abwägungsentscheidungen -- 4. Risikoscore als Gefahrverdacht? -- 5. Risikoscore als ein tatsächlicher Anhaltspunkt -- 6. Zwischenergebnis -- II. Fehler der Risikoscoreerstellung -- III. Ermächtigungsgrundlage -- 1. Erforderlichkeit einer Ermächtigungsgrundlage -- 2. Vorliegen einer Ermächtigungsgrundlage -- a) Standardbefugnisse aa) Rasterfahndung -- (1) Errichten eines PPP-Systems -- (2) Erzeugen eines Risikoscores -- (a) "Stehendes" System -- (b) "Muster" statt Datenbestand -- (c) Neues Datum -- (d) Erhöhte Intransparenz -- bb) Generalklauseln der Datenspeicherung und Weiterverarbeitung -- (1) Datenspeicherung in automatisierten Dateisystemen -- (2) Datenverarbeitung und Datenabgleich -- (a) Datenverarbeitung -- (b) Datenabgleich -- cc) Automatisierte Anwendung zur Datenanalyse -- b) Allgemeine polizeirechtliche Generalklausel -- c) Datenschutzrecht -- d) Fluggastdatengesetz -- 3. Neue Standardbefugnis -- B. Verfassungsrechtlicher Rahmen -- I. Informationelle Selbstbestimmung -- 1. Umfang -- a) Entscheidung über die Preisgabe und Verwendung persönlicher Daten -- b) Geschützte Daten -- c) Verbot der Persönlichkeitsprofilbildung -- d) Gemeinwohldimension und Einschüchterungseffekte -- 2. Grenzen und Verhältnismäßigkeit -- 3. Konkrete Anforderungen des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung an PPP -- a) Vorliegen einer hohen Eingriffsintensität -- aa) Heimlichkeit und Mangel an Transparenz -- bb) Streubreite -- cc) Automatisierung -- dd) Nähe zu Persönlichkeitsprofilen -- ee) Stigmatisierung -- b) Folgen einer hohen Eingriffsintensität -- aa) Hinreichend gewichtige Straftaten -- bb) Konkrete Gefahr -- (1) Anforderung des BVerfG zur Rasterfahndung -- (2) Kein Absenken der Eingriffsschwelle unter eine konkrete Gefahr -- c) Organisations- und Verfahrensvorgaben -- 4. Zusammenfassung -- II. Diskriminierungsverbot -- 1. Einführung -- 2. Quellen algorithmischer Diskriminierung -- a) Datenauswahlprozesse -- b) Festlegung der Zielvariablen -- c) Auswahl der Inputvariablen -- d) Kalibrierung und Überwachung des Lernprozesses -- 3. Rechtliche Einordnung -- a) Gleichheitssätze -- aa) Besondere Gleichheitssätze -- (1) Ungleichbehandlung -- (2) Frage nach einer Rechtfertigung bb) Allgemeiner Gleichheitssatz -- (1) Ungleichbehandlung -- (2) Frage nach einer Rechtfertigung -- b) Besonderheiten im Rahmen von PPP -- aa) Erkennen einer Ungleichbehandlung -- bb) Ausdifferenzierte Fallgruppen der Ungleichbehandlung -- cc) Statistische Rechtfertigungen -- (1) Rechtfertigung einer Diskriminierung nach Art. 3 Abs. 3 S. 1 GG -- (a) Argument des "Rational Racism" -- (b) Argument des "kleineren Übels" -- (2) Rechtfertigung einer Diskriminierung nach Art. 3 Abs. 1 GG -- 4. Fazit zum Diskriminierungsverbot -- III. Transparenzgebot -- 1. Exkurs: Janusköpfigkeit des Blackbox-Narrativs -- 2. Drei Schichten der Intransparenz -- a) Begriffsklärung -- aa) Unzugänglichkeit qua Geheimhaltung -- bb) Unzugänglichkeit qua fehlendem Fachwissen -- cc) Unzugänglichkeit qua systemimmanenter Komplexität -- (1) Fallbasierte algorithmische Entscheidungssysteme -- (2) Regelbasierte algorithmische Entscheidungssysteme -- (3) Beispiele -- (4) Lösungsansätze: "Explainable AI" -- b) Fazit zu Transparenzschichten -- 3. Transparenzmechanismen -- a) Erste Transparenzdimension: Zeitpunkt der Offenlegung -- b) Zweite Transparenzdimension: Zur Einsichtnahme berechtigter Personenkreis -- aa) Subjektiv Betroffene -- (1) Einzelperson -- (2) Kollaboratives Crowdsourcing -- bb) Staatliche Kontrollinstitution -- (1) Mögliche Ausgestaltungen -- (2) Personelle Ausstattung -- (3) Organisatorisch-strukturelle Überlegungen -- (4) Fazit zu staatlichen Kontrollinstitutionen -- cc) Breite Öffentlichkeit -- dd) Fazit zum zur Einsichtnahme berechtigten Personenkreis -- c) Dritte Transparenzdimension: Umfang der Offenlegung -- aa) Abstrakte Informationen -- (1) Existenz und Einsatz im Einzelfall -- (2) Abstrakte Wirkungsprinzipien -- (3) Quellcode -- (4) Output-Testing -- (5) Protokollierungspflichten der Designphase -- bb) Begründung im Einzelfall -- cc) Fazit zum Transparenzgebot 4. Argumente gegen Transparenz -- a) Unmöglichkeit von Transparenz -- b) Unnötigkeit von Transparenz -- aa) "Human in the Loop" -- bb) Vergleich mit bereits bestehender Intransparenz -- c) Überwiegen konkurrierender Interessen -- aa) Betriebsgeheimnis -- bb) Ausspähung des Algorithmus -- cc) Datenschutz Dritter -- dd) Fazit zum Überwiegen konkurrierender Interessen -- d) Fazit zu Argumenten gegen Transparenz -- 5. Rechtliche Verortung des Transparenzgebots -- a) Einfachgesetzlich -- aa) Datenschutzrecht -- bb) Informationsfreiheitsgesetze -- cc) Verwaltungsprozessrecht -- b) Verfassungsrecht -- aa) Menschenwürdekern des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung -- bb) Demokratieprinzip -- (1) Legitimationskette -- (2) Demokratische Willensbildung -- (3) Demokratische Kontrolle -- cc) Rechtsstaatsprinzip -- 6. Fazit zum Transparenzgebot -- IV. Unschuldsvermutung -- C. Strafprozessuale Betrachtung: Umwidmung zum Tatermittlungswerkzeug -- I. Vorüberlegungen -- 1. Keine Beweisgeeignetheit -- 2. Zweifelhafte Aufklärungsgeeignetheit als Spurenansatz -- 3. Keine Ermittlungen "ins Blaue hinein" -- 4. Konkreter Ermittlungsansatz -- II. "Doppeltüren" der Datenweiterverarbeitung -- 1. Doppeltür: gefahrenabwehrrechtliche Seite -- 2. Doppeltür: strafprozessuale Seite -- a) 98 c S. 1 StPO: maschineller Abgleich von Daten -- aa) Fehlen besonderer Eingriffsschwellen -- bb) Keine Anwendbarkeit auf PPP -- b) 161 Abs. 2 StPO: katalogabhängige Maßnahmen der Datenerhebung -- c) 161 Abs. 1, 163 Abs. 1 StPO: Ermittlungsgeneralklausel -- aa) Vergleich mit der Onlinedurchsuchung vor 2017 -- (1) e. A. Zulassen der Verwendung als Spurenansatz -- (2) a. A. Ablehnung jeglicher Verwertung -- bb) Übertragung auf PPP -- III. Fazit zur Umwidmung zum Tatermittlungswerkzeug -- D. Fazit zum Kapitel II. Rechtliche Grenzen Kapitel III. Algorithmische Wende in der Kriminalitätskontrolle - kriminologische, soziologische und rechtstheoretische Analyse Algorithmus (DE-588)4001183-5 gnd Gefahrenabwehr (DE-588)4113681-0 gnd Kriminalprognose (DE-588)4128163-9 gnd Täter (DE-588)4058881-6 gnd Verbrechenskontrolle (DE-588)4165735-4 gnd Informationelles Selbstbestimmungsrecht (DE-588)4140250-9 gnd |
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