Forensische Ansätze für vermisste Personen und unbekannte Individuen
Vermisste Personen durch genetische und nicht-genetische Beweise untersuchen.
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Inhaltsverzeichnis
In der forensischen Arbeit ist die Suche nach vermissten Personen eine ernsthafte und komplizierte Aufgabe. Eine vermisste Person ist jemand, der eine bekannte Identität hat, dessen Körper aber nicht gefunden wurde. Im Gegensatz dazu ist eine unbekannte Person entweder jemand Lebendes, dessen Identität unbekannt ist, oder Überreste, die zu einer Person gehören, deren Identität nicht festgestellt werden konnte. Der Suchprozess umfasst das Sammeln verschiedener Informationsarten, sowohl genetischer als auch nicht-genetischer.
Informationssammlung
Bei vermissten Personen sammeln Ermittler Daten durch Interviews mit Familie und Freunden, soziale Medien, rechtliche Dokumente und medizinische Unterlagen. Im Fall von unbekannten Personen kommen die Informationen aus den gefundenen Überresten und den Umständen ihrer Entdeckung, dazu gehören Begräbnisunterlagen oder Todesdaten. In letzter Zeit haben Fortschritte in der DNA-Analyse es einfacher gemacht, Körperliche Merkmale wie Haar-, Augen- und Hautfarbe zu bestimmen sowie das Alter zu schätzen.
Die Rolle der forensischen Wissenschaftler
Wichtige Prinzipien zum Verständnis forensischer Beweise wurden von Fachleuten auf diesem Gebiet festgelegt. Diese Wissenschaftler spielen eine entscheidende Rolle dabei, die Wahrscheinlichkeit verschiedener Szenarien basierend auf den verfügbaren Beweisen zu berechnen. Eine gängige Methode, die dabei verwendet wird, ist der Bayes’sche Satz, der hilft, anfängliche Überzeugungen mit neuen Beweisen zu aktualisieren. In Fällen mit vermissten und unbekannten Personen werden oft zwei Hauptmöglichkeiten verglichen: eine, in der die unbekannte Person die vermisste Person ist, und eine andere, in der sie überhaupt nicht verwandt sind.
Wahrscheinlichkeitverhältnisse
Eine Möglichkeit, diese Szenarien zu vergleichen, ist durch etwas, das als Wahrscheinlichkeitverhältnis (LR) bezeichnet wird. Dieses Verhältnis misst, wie wahrscheinlich die Beweise unter jedem Szenario sind. Zum Beispiel, in Fällen vermisster Personen sind die gängigen Hypothesen: H1, wo die unbekannte Person die vermisste Person ist; und H2, wo es keinen Zusammenhang zwischen den beiden gibt. DNA-Proben können sowohl von unbekannten Personen als auch von Verwandten der vermissten Personen gesammelt werden. Wenn es keine Proben von der vermissten Person gibt, wird DNA von ihren Verwandten für Verwandtschaftstests verwendet.
Genetische Datenbanken und ihre Bedeutung
Genetische Datenbanken sind in diesen Suchaktionen immer wichtiger, besonders für die Analyse von Beziehungen zwischen mehreren Familien und unbekannten Personen. Ein wichtiger Fortschritt war die Verwendung von DNA für verschiedene forensische Anwendungen, einschliesslich der Suche nach vermissten Personen und der Identifizierung von Opfern von Katastrophen. Der Umfang der Fälle variiert, einige sind offene Fälle, bei denen die Anzahl der vermissten Personen unbekannt ist, während andere geschlossene Fälle mit einer bekannten Anzahl von Opfern sind.
Forensische Experten stehen in offenen und geschlossenen Fällen vor Herausforderungen, wie dem Arbeiten mit beschädigten Überresten, begrenzten Anfangsdaten und der Verwendung von DNA-Datenbanken, die möglicherweise keine starke statistische Basis haben. Die Verbesserung der Zuverlässigkeit dieser Untersuchungen ist entscheidend, besonders da die statistische Aussagekraft bei Tests von Hypothesen erhöht werden kann, wenn mehr Familienmitglieder oder genetische Details einbezogen werden.
Die Bedeutung nicht-genetischer Informationen
Nicht-genetische Daten, wie Alter oder körperliche Merkmale, können eine wesentliche Rolle bei der Identifizierung vermisster Personen spielen. Durch die Verwendung dieser Informationen können Ermittler ihre Suchen auf Personen eingrenzen, die ähnliche Merkmale teilen. Trotz der Nützlichkeit nicht-genetischer Daten gab es bisher nicht viel Fokus darauf, diese Informationen mathematisch in den Untersuchungsprozess zu integrieren.
Jüngste Bemühungen haben Modelle eingeführt, um den Wert verschiedener Arten nicht-genetischer Daten zu bewerten, die dabei helfen können, die Suche nach vermissten Personen zu verfeinern. Werkzeuge wie Familias nutzen diese nicht-genetischen Faktoren, um durch unbekannte Personen zu filtern, basierend auf dem, was über die vermissten Personen bekannt ist. Zu analysieren, wie geografische Unterschiede körperliche Merkmale beeinflussen, kann auch die Genauigkeit der DNA-Vorhersagen und -Suchen verbessern.
Kombination aus genetischen und nicht-genetischen Beweisen
Dieser gesamte Prozess hängt von der genauen Sammlung von Informationen aus mehreren Quellen ab. Verschiedene Merkmale, einschliesslich biologischem Geschlecht, Alter und Pigmentierungseigenschaften wie Haar- und Augenfarbe, bilden den Phänotyp des Individuums. Jedes Informationsstück hat seine Unsicherheiten, egal ob aus DNA-Analysen oder Zeugenaussagen.
In Fällen, in denen genetische Daten fehlen, kann nicht-genetischer Beweis die Ermittlungen erheblich verbessern. Dieser Ansatz kann helfen, die Wahrscheinlichkeit bestimmter Hypothesen zu bestimmen und Ermittler bei Entscheidungen zu leiten, welche Fälle priorisiert werden sollten oder wie sie zusätzliche Beweise sammeln können.
Methodik zur Bewertung von Beweisen
Für Ermittler, die das statistische Gewicht von Beweisen festigen möchten, ist ein strukturierter Ansatz notwendig. Jedes Modell, das sie verwenden, enthält Elemente, die Aufmerksamkeit benötigen, wie genetische Profile in Verwandtschaftstests. Bei der Betrachtung unbekannter Personen umfasst der Verwandtschaftstest den Vergleich der Wahrscheinlichkeit genetischer Beweise unter den beiden Haupthypothesen.
Wenn nicht-genetische Faktoren wie biologisches Geschlecht und Alter sowie Pigmentierungseigenschaften untersucht werden, wurden verschiedene Modelle für Wahrscheinlichkeitverhältnisse entwickelt. Ein besonderer Fokus liegt darauf, wie diese Variablen interagieren, da die Annahme ihrer Unabhängigkeit zu ungenauen Bewertungen führen kann.
Simulation in der Beweisbewertung
Die Rolle derUm zu bewerten, wie effektiv diese Modelle sind, wurden Simulationsmethoden vorgeschlagen. Durch die Simulation zahlreicher Szenarien für vermisste und unbekannte Personen können Forscher die Leistung ihrer Modelle messen. Wenn man zum Beispiel Merkmale wie biologisches Geschlecht simuliert, ist es möglich zu beobachten, wie oft die Beweise mit dem wahren Zustand übereinstimmen.
Analyse körperlicher Merkmale
Bei der Betrachtung körperlicher Merkmale sammeln Ermittler Informationen aus verschiedenen Quellen wie DNA-Phänotypisierung oder Zeugenaussagen von Familienmitgliedern und Zeugen. Diese Merkmale - biologisches Geschlecht, Alter und Pigmentierung - sind alle entscheidend, um ein Bild der vermissten Person oder der unbekannten Überreste zu formen.
Diese Informationen von lebenden Familienmitgliedern zu sammeln, kann helfen, Verbindungen zu vermissten Personen herzustellen. Durch den Vergleich der körperlichen Merkmale vermisster Personen mit denen unbekannter Personen können Ermittler bewerten, wie wahrscheinlich es ist, dass sie die gleiche Person sind, was erheblich zur Gesamtermittlung beiträgt.
Verwendung von Wahrscheinlichkeitverhältnissen für körperliche Merkmale
Die Berechnung von Wahrscheinlichkeitverhältnissen für individuelle körperliche Merkmale hilft dabei festzustellen, wie wahrscheinlich es ist, dass die vermisste Person und die unbekannte Person dieselben Eigenschaften teilen. Wenn beide Personen beispielsweise die gleiche Haar- und Augenfarbe haben, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sie die gleiche Person sind.
Allerdings müssen merkmalspezifische Fehlerquoten berücksichtigt werden. Diese Raten variieren je nachdem, wie ähnlich oder unterschiedlich die Merkmale sind. Die Berechnungen können komplexer werden, wenn mehrere Merkmale gleichzeitig betrachtet werden, aber es hilft, eine klarere Hypothese zu formulieren.
Kombination aus genetischen und nicht-genetischen Beweisen für stärkere Ergebnisse
In Fällen, in denen genetische Beweise allein möglicherweise nicht stark genug sind, kann die Kombination mit nicht-genetischen Beweisen, wie Pigmentierungseigenschaften, die Gesamtergebnisse verbessern. Diese Methode erlaubt es Ermittlern, besser zwischen wahrscheinlichen Übereinstimmungen und solchen, die es nicht sind, zu unterscheiden und die Wahrscheinlichkeit von Missverständnissen oder falsch positiven Ergebnissen zu reduzieren.
Bei der Analyse von Fallszenarien kann es sehr aufschlussreich sein zu sehen, wie die Integration verschiedener Beweisstücke zu klareren Schlussfolgerungen verhilft. Dies wird besonders nützlich, wenn die genetischen Beweise aufgrund eines Mangels an umfassenden Daten von Familienmitgliedern begrenzte Aussagekraft haben.
Bedeutung der Verbesserung von Methodologien
Während sich die Technologie weiterentwickelt und die Fähigkeiten der DNA-Analyse und der Datensammlung verbessert, wird es immer wichtiger, solide Methodologien für die Integration von Beweisen aus verschiedenen Quellen zu haben. Dieser Ansatz zielt darauf ab, ein zuverlässigeres Rahmenwerk für forensische Ermittlungen bereitzustellen.
Zudem wird die kontinuierliche Entwicklung neuer Werkzeuge und Methoden es forensischen Wissenschaftlern ermöglichen, ihre Techniken zu verfeinern. Dies wird zu besseren Bewertungen führen und letztendlich die Chancen erhöhen, Fälle von vermissten Personen und unbekannten Überresten zu lösen.
Die Zukunft der Forensik in Fällen vermisster Personen
Die Zukunft der forensischen Wissenschaft im Kontext von vermissten und unbekannten Personen sieht vielversprechend aus, besonders mit fortlaufenden Entwicklungen in Technologie und Datensammlungsmethoden. Verbesserte genetische und phänotypische Analysen, kombiniert mit effizienter Datenverarbeitung und Algorithmusentwicklung, versprechen ein neues Niveau der Effektivität in Ermittlungen.
Die Integration sowohl genetischer als auch nicht-genetischer Informationen wird der Schlüssel zur Erreichung genauer Identifikationen sein. Durch den Fokus auf statistische Bewertung und Wahrscheinlichkeitverhältnisse können forensische Praktiker sicherstellen, dass sie wohlüberlegte Entscheidungen auf Basis der vorliegenden Beweise treffen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Weg zur Auffindung vermisster Personen und zur Identifizierung unbekannter Individuen ein komplexes Zusammenspiel genetischer und nicht-genetischer Faktoren beinhaltet. Die Weiterentwicklung von Methodologien und die Einbeziehung fortschrittlicher statistischer Modelle spielen eine entscheidende Rolle für den Erfolg dieser wichtigen forensischen Bemühungen. Durch die Verfeinerung dieser Ansätze können wir hoffen, die Ergebnisse für Familien zu verbessern, die nach Abschluss und Gerechtigkeit für ihre Angehörigen suchen.
Titel: Likelihood Ratios for physical traits in forensicinvestigations
Zusammenfassung: Recent years have seen significant advances in DNA phenotyping, which predicts the physical traits of an unknown person, such as hair, eyes, and skin color, using DNA data. This technique is increasingly used in forensic investigations to identify missing persons, disaster victims, and suspects of crimes. A key contribution of DNA phenotyping is that it allows researchers to search through lists of individuals with similar characteristics, often gathered from testimonies, photographs, and social media data. However, despite their growing relevance, current methods lack comprehensive mathematical models to calculate likelihood ratios that accurately assess the statistical weight of evidence. Our work bridges this gap by developing new likelihood ratio models, validated through computational simulations. In addition, we demonstrate the ability of these models to improve forensic investigations in real-world scenarios. Furthermore, we introduce the R package forensicolors, freely available on CRAN, to facilitate the application of the methodologies developed.
Autoren: Franco Marsico, T. Egeland
Letzte Aktualisierung: 2024-05-30 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.25.595720
Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.25.595720.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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