Prädiktionspotenzial schwere Einbruchskriminalität

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dc.contributor Landeskriminalamt Hamburg
dc.contributor Kriminologische Forschungsstelle
dc.contributor.author Hauber, Judith
dc.contributor.author Jarchow, Esther
dc.contributor.author Rabitz-Suhr, Simone
dc.date.accessioned 2020-04-08T13:33:16Z
dc.date.available 2020-04-08T13:33:16Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.other 1694304205 de_DE
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/99541
dc.identifier.uri http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-995411 de_DE
dc.identifier.uri http://dx.doi.org/10.15496/publikation-40922
dc.description.abstract Der für Deutschland neue Polizeiansatz Predictive Policing stellt die Polizeien sowie polizeiexterne Fachleute, vor die Herausforderung, sich angesichts der Entwicklung der Einbruchskriminalität, dem Aufkommen kommerzieller Prognose-Software sowie der fortschreitenden Digitalisierung der polizeilichen Arbeit ausgiebig mit diesem als Innovation gehandelten Trend zu befassen. Die Kriminologische Forschungsstelle des LKA Hamburg widmete sich daher seit 2016 den Voraussetzungen und Potenzialen von raumbezogenem Predictive Policing. Fragen der Kosten-Nutzen-Bilanz, der sozialen Folgen und der polizeilichen Datenbasis waren bis dato nicht beantwortet. Der Fokus des Forschungsprojekts lag auf dem polizeilichen Wissens- und Informationsmanagement, also dem Entstehungsprozess von Daten, am Beispiel der Einbruchssachbearbeitung. Es erfolgte eine ergebnisoffene Auseinandersetzung mit den Grundlagen von Predictive Policing und der gesamten Einbruchsphänomenologie sowie eine Bilanzierung der digitalen Informationsverarbeitung für die Polizei Hamburg. Der nun vorliegende Forschungsbericht ist ein Beitrag zur Grundlagenforschung rund um den Polizeiansatz Predictive Policing und stellt für die Polizei Hamburg die Weichen zur Ausrichtung einer zukunftsweisenden Strategie in den Bereichen Datenanalyse und -auswertung. Aus den Erkenntnissen des Forschungsprojekts resultiert das Erfordernis, digitales Informationsmanagement in der Ermittlungsarbeit zu optimieren und zukunftssicher zu gestalten. Vorangetrieben werden soll dies über die Entwicklung von Auswertungstools, die Daten von Massendelikten vorstrukturieren, um die Serienerkennung softwaregestützt zu unterstützen. Problem- und raumbezogene Kriminalitätsauswertung durch ausgebildete Kriminalitätsanalytiker könnten ein Alternativmodell zu algorithmenbasierter Kriminalitätsauswertung und -prognose sein. Die Potenziale der ‚digitalen Spur‘ sind bis heute nicht ausgeschöpft. Die facettenreiche Gliederung des Forschungsberichts verdeutlicht den breiten Forschungsansatz. Der Bericht liefert somit eine umfassende Wissensbasis für die weitere Befassung mit dem Prädiktionspotenzial der schweren Einbruchskriminalität. de_DE
dc.language.iso de de_DE
dc.publisher Universität Tübingen de_DE
dc.subject.classification Kriminalität , Einbruch , Prognose de_DE
dc.subject.ddc 360 de_DE
dc.title Prädiktionspotenzial schwere Einbruchskriminalität de_DE
dc.title Ergebnisse einer wissenschaftlichen Befassung mit Predictive Policing de_DE
dc.type Report de_DE
utue.publikation.fachbereich Kriminologie de_DE
utue.publikation.fakultaet Kriminologisches Repository de_DE
utue.opus.portal kdoku de_DE

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