Untersuchung der Rolle von KI in der Kriminalitätskartierung

Forschung darüber, wer möglicherweise nochmal ein Verbrechen begehen könnte, hat in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit bekommen. Dazu gehören Studien, wie Menschen und künstliche Intelligenz (KI) zusammenarbeiten können, um Entscheidungen im Strafjustizsystem zu treffen. Dieser Artikel konzentriert sich auf eine spezielle Nutzung von KI, die algorithmische Verbrechenskarteierung heisst. Dieses Tool soll den Strafverfolgungsbehörden helfen, herauszufinden, wo in Zukunft Verbrechen wahrscheinlich passieren werden.

#Das Problem mit der Verbrechenskarteierung

Strafverfolgungsbehörden nutzen zunehmend Daten und Algorithmen, um ihre Entscheidungen darüber zu lenken, wo sie patrouillieren, um Verbrechen zu verhindern. Algorithmische Verbrechenskarteierung nutzt geografische Daten, um Bereiche hervorzuheben, die als Hotspots bekannt sind, wo Verbrechen wahrscheinlich stattfinden werden. Während dieser Ansatz darauf abzielt, die Ressourcenzuweisung der Strafverfolgung zu verbessern, wirft er eine Reihe von Bedenken auf.

Einerseits verlassen sich diese Systeme oft auf lokale Kriminalitätsdaten, die möglicherweise nicht vertrauenswürdig oder zuverlässig sind. Ausserdem kann es für die Polizeibeamten schwierig sein, diese Erkenntnisse effektiv in ihre tägliche Arbeit einzubeziehen. Obwohl das Ziel darin besteht, menschliche Vorurteile bei der Entscheidungsfindung zu reduzieren, deuten viele Studien darauf hin, dass diese Systeme tatsächlich die bereits bestehenden Vorurteile in den Daten verstärken können.

#Einbeziehung verschiedener Stakeholder

Um sicherzustellen, dass KI-Tools für alle funktionieren, ist es wichtig, die Bedürfnisse und Meinungen der verschiedenen Gruppen zu berücksichtigen, die von diesen Systemen betroffen sind. Besonders wichtig ist, dass Gemeindemitglieder, technische Experten und Polizeibeamte alle eine Stimme haben, wie diese Tools gestaltet und verwendet werden.

Der Austausch mit Gemeindemitgliedern, die von diesen Tools betroffen sind, kann Einblicke geben, wie sie verbessert werden können. Forscher haben begonnen, direkt mit Menschen aus der Gemeinschaft und Beamten zusammenzuarbeiten, um zu verstehen, wie diese Systeme am besten dem öffentlichen Interesse dienen können.

#Forschungsziele

Dieser Artikel zielt darauf ab, drei zentrale Fragen zu beantworten:

1. Wie beeinflussen die Erfahrungen und das Fachwissen von Menschen ihre Ansichten zur algorithmischen Verbrechenskarteierung?
2. Wie beeinflussen diese unterschiedlichen Hintergründe, wie Menschen diese Systeme verwenden?
3. Was brauchen verschiedene Gemeindemitglieder in Bezug auf das ethische Design und die Verwendung dieser Systeme?

#Studienübersicht

Um diese Fragen zu untersuchen, wurde eine Studie in einer mittelgrossen Stadt im Mittleren Westen durchgeführt. Die Forscher entwickelten eine interaktive Anwendung, die es den Teilnehmern ermöglichte, mit einem Verbrechenskarteierungs-Tool zu interagieren. Die Studie umfasste Gemeindemitglieder, technische Experten und Polizeibeamte, was unterschiedliche Perspektiven ermöglichte.

Die Teilnehmer nahmen an einer Laboraktivität teil, bei der sie Parameter der Verbrechenskarteierungsanwendung anpassen konnten, um Hotspots zu identifizieren. Nach der Aktivität wurden halb strukturierte Interviews durchgeführt, um ihre Gedanken und Bedenken zu sammeln.

#Teilnehmer und Methodik

Die Studie umfasste 60 Teilnehmer, die in drei Gruppen unterteilt waren:

1. Gemeindemitglieder: Diese Personen hatten keinen speziellen Hintergrund in der Verbrechensanalyse, waren aber Bewohner der Stadt.
2. Technische Experten: Diese Gruppe bestand aus Personen mit Abschlüssen oder Erfahrungen in Software Engineering oder Datenwissenschaft.
3. Polizeibeamte: Diese Gruppe bestand aus Personen, die im Polizeidienst arbeiteten und Erfahrung mit algorithmischer Verbrechenskarteierung hatten.

Die Teilnehmer wurden aus verschiedenen Orten in der Stadt rekrutiert, um eine vielfältige Stimmenvielfalt sicherzustellen. Die Studie wurde von der zuständigen Ethikkommission genehmigt, um sicherzustellen, dass die Rechte der Teilnehmer geschützt sind.

#Interaktive Verbrechenskarteierungsanwendung

Die Verbrechenskarteierungsanwendung basierte auf einer bekannten Methode, die in der Verbrechensanalyse verwendet wird, die Kernel-Dichteschätzung (KDE) genannt wird. Diese Technik nutzt Kriminalitätsdaten, um Heatmaps zu erstellen, die Bereiche zeigen, in denen Verbrechen wahrscheinlich auftreten werden.

Die Teilnehmer wurden gebeten, verschiedene Parameter in der Anwendung zu ändern und Hotspots auf der Karte zu identifizieren. Sie füllten auch Umfragen aus, um ihre geistige Arbeitslast während der Aktivität zu bewerten und wurden danach über ihre Erfahrungen und Bedenken interviewt.

#Wichtige Erkenntnisse

#Perspektiven zur algorithmischen Verbrechenskarteierung

Gemeindemitglieder fanden das Verbrechenskarteierungstool allgemein wertvoll, äusserten jedoch Bedenken darüber, wie es verwendet werden könnte. Viele machten sich Sorgen, dass das Tool zu einer Überpolizierung in bestimmten Vierteln führen könnte, insbesondere in solchen mit niedrigerem Einkommen oder höheren Minderheitenpopulationen.

Einige Teilnehmer fragten sich, ob das Hauptziel des Tools darin bestand, die öffentliche Sicherheit zu verbessern oder einfach Einnahmen für die Strafverfolgung durch Bussgelder und Strafen zu generieren. Sie äusserten Skepsis über die Motivationen hinter dieser Technologie und darüber, wie sie ihre Gemeinden beeinflussen könnte.

Im Gegensatz dazu betrachteten technische Experten das Tool überwiegend als vorteilhaft, hoben jedoch die Notwendigkeit einer grösseren Transparenz bei der Datenerhebung und -nutzung hervor. Sie betonten die Bedeutung fairer Praktiken bei der Nutzung solcher Technologien und die Risiken, bestehende Vorurteile durch algorithmische Entscheidungsfindung zu verstärken.

Polizeibeamte erkannten die praktischen Vorteile des Tools und stellten fest, dass es ihnen helfen könnte, Ressourcen effizienter einzuteilen. Sie äusserten jedoch auch Frustrationen, insbesondere in Bezug auf die Abhängigkeit von den Daten und die Herausforderungen, diese Erkenntnisse effektiv in ihre Arbeit zu integrieren.

#Interaktion mit dem Verbrechenskarteierungstool

Die Studie zeigte, dass die Hintergründe der Teilnehmer ihre Interaktionen mit dem Verbrechenskarteierungstool erheblich beeinflussten. Viele Gemeindemitglieder und technische Experten waren bereit, verschiedene Parameter zu erkunden und neue Karten zu erstellen. Sie interagierten mit dem Tool auf eine Weise, die es ihnen ermöglichte, zu verstehen, wie unterschiedliche Einstellungen die Ergebnisse beeinflussten.

Im Gegensatz dazu neigten Polizeibeamte dazu, bei der anfänglichen Karte zu bleiben, die ihnen präsentiert wurde. Sie verliessen sich oft auf ihr bestehendes Wissen über die Gemeinschaft und nutzten das Tool, um das, was sie bereits wussten, zu validieren, anstatt nach neuen Erkenntnissen zu suchen. Dieses Verhalten spiegelt eine kognitive Verzerrung wider, bei der Menschen sich zu sehr auf das erste Stück Information verlassen, das sie erhalten.

#Bewertung der geistigen Arbeitslast

Die Teilnehmer füllten eine NASA-TLX-Umfrage aus, um ihre geistige Arbeitslast bei der Nutzung der Anwendung zu bewerten. Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass alle drei Gruppen die Aufgabe als geistig anstrengend empfanden, wobei die Polizeibeamten die höchsten geistigen Anstrengungen berichteten.

Gemeindemitglieder äusserten während der Übung einige Frustrationen, insbesondere im Hinblick auf den Vergleich verschiedener Karten, während technische Experten und Polizeibeamte im Allgemeinen Vertrauen in ihre Leistung mit dem Tool hatten.

#Ethisches Design und Nutzung der algorithmischen Verbrechenskarteierung

Im Verlauf der Studie wurden verschiedene Bedürfnisse für das ethische Design und die Nutzung der algorithmischen Verbrechenskarteierung deutlich. Gemeindemitglieder betonten die Wichtigkeit von Vertrauenswürdigkeit in den Datenerhebungspraktiken und forderten Aufsicht darüber, wie Daten verwendet werden. Sie wollten die Garantie, dass die gesammelten Daten über sie genau waren und ihre Gemeinschaft fair repräsentierten.

Technische Experten hoben die Notwendigkeit öffentlicher Verantwortung im Prozess der Datenanalyse hervor. Sie wiesen auch darauf hin, dass Algorithmen bestehende Vorurteile in der Polizeiarbeit verstärken könnten.

Polizeibeamte schlugen vor, dass das Tool ihre Erfahrungen vor Ort besser einbeziehen sollte. Sie wollten zusätzliche Funktionen, die es ihnen ermöglichen würden, das Tool basierend auf ihrem Wissen über lokale Kriminalitätsmuster und Gemeinschaftsdynamiken anzupassen.

#Empfehlungen für zukünftige Entwicklungen

Um eine effektive algorithmische Verbrechenskarteierung zu schaffen, ergeben sich aus der Studie mehrere Empfehlungen. Erstens ist es wichtig, die Gemeindemitglieder in die Entwicklung und Implementierung dieser Tools einzubeziehen. Ihr Feedback kann helfen, sicherzustellen, dass die Technologie den Bedürfnissen der Menschen entspricht, denen sie dient.

Zweitens sollten KI-Systeme so gestaltet werden, dass sie das Fachwissen von Polizeibeamten ergänzen. Das bedeutet, Funktionen zu entwickeln, die es den Beamten ermöglichen, lokale Bedürfnisse bei der Nutzung der Technologie zu berücksichtigen.

Schliesslich müssen Transparenz und Verantwortung im Designprozess verankert werden. Dazu gehört klare Kommunikation darüber, welche Daten erfasst werden und wie sie verwendet werden.

#Fazit

Die Studie hebt die Wichtigkeit hervor, die Perspektiven verschiedener Stakeholder bei der Gestaltung von algorithmischen Verbrechenskarteierungs-Tools zu berücksichtigen. Während diese Systeme das Potenzial haben, die Fähigkeit der Strafverfolgung zu verbessern, Ressourcen effektiv zuzuweisen, werfen sie auch wesentliche ethische Fragen hinsichtlich Vorurteilen, Transparenz und Verantwortung auf.

Durch die Einbeziehung der Bedürfnisse und Erfahrungen von Gemeindemitgliedern und Polizeibeamten können Designer Tools schaffen, die dem öffentlichen Interesse dienen und faire Polizeipraktiken fördern.

Während sich die Technologie weiterentwickelt, wird es entscheidend sein, einen offenen Dialog zwischen allen Stakeholdern aufrechtzuerhalten, um sicherzustellen, dass algorithmische Verbrechenskarteierungssysteme verantwortungsbewusst und effektiv genutzt werden.