Vision: Smart Prevention

Für die Zukunft braucht es vor allen Dingen mehr Bildung, mehr Aufklärung darüber was smarte Technologien sind und was sie können. Das beginnt damit welche Daten eingehen in smarte Technologien, die im Präventionsbereich verwendet werden. Das ist oftmals die polizeiliche Kriminalstatistik, die lange Debatte darum, was polizeiliche Kriminalstatistik ist und kann, muss auch hier ernst genommen werden. Es muss ein Wissen darüber herrschen, bei allen Personen, die involviert sind in der Umsetzung von smarten Präventionsprogrammen, was Algorithmen sind, wie Statistiken funktionieren und welche Art der Verbindung hergestellt werden. Stichworte wären Statistic Literacy, Algorithmic Literacy, Computational Literacy. Und es braucht ein Wissen darum insbesondere das und warum und auch mit welchen Folgen immer wieder False Positives produziert werden von diesen neuen Prognosetechnologien. Was sind False Positives? False Positives sind nicht die Treffer, wo eine Vorhersage eintrifft, sondern sind die Treffer, wo eine Vorhersage getätigt wird Personengruppen oder Räume zum Gegenstand von Prävention werden, sich aber zeigt dass es zu Unrecht der Fall war. Davon werden immer sehr sehr viele produziert und das geht einher damit, dass auch ganze Bevölkerungen, ganze Populationen produziert werden die häufig, regelmäßig, andauernd fälschlicherweise verdächtigt werden, was natürlich mit diesen Menschen etwas macht: Sie entfremdet, sie einem Gefühl der Handlungsunfähigkeit aussetzt. Das andere was nottut, sind klare Richtlinien und Leitlinien. Leitlinien in Bezug auf den Umgang mit solchen Technologien. Sie müssen transparent demokratisch überprüfbar sein, sie müssen offen mit offenen Daten arbeiten, sie dürfen nicht in die Hände von Großkonzernen gelangen. Insbesondere dürfen sensible Daten auch niemals die Rechner der öffentlichen Einrichtungen, die befasst sind mit der Prävention, verlassen. Es müssen klare Regeln eingezogen werden die Missbrauch verhindern können und auch die Regeln die jenseits des Digitalen gelten, auch im Digitalen umsetzen. Zum Beispiel das Teilungsverbot von polizeilicher und geheimdienstlicher Arbeit, zum Beispiel eine sensible Art und Weise mit Daten insgesamt umzugehen.

• Polizeiliche Kriminalstatistik
• Statistical Literacy
• Algorithmic Literacy
• Trennungsgebot
• Bernd Belina bei Wikipedia