Anekdoten aus der berechneten Zukunft

Der schweizerischen Rundfunk bringt heute eine Reportage über die Nutzung von DyRiaS zur Einstufung von Gefährder*innen. Darin auch die Ergebnisse einer bisher unveröffentlichten Studie die zeigt, dass die Software viel zu viele Personen als potentiell hochgefährlich einstuft.

Studienautor Andreas Frei untersuchte darin 60 Männer, die während den Jahren 2000 bis 2012 psychiatrisch begutachtet worden waren. 39 von ihnen attestierte Dyrias im Nachhinein ein hohes Gewaltrisiko ab Stufe «4». Von diesen hatten letztendlich nur elf ein schweres Gewaltdelikt begangen – 28 Prozent. Das bedeutet: Zwei Drittel von denen, die Dyrias als hochgefährlich bezeichnete, schritten nie zur Tat.

Anders als die Software zu Berechnung des Rückfallrisikos die in den USA bei Gericht eingesetzt wird, „entscheidet“ DyRiaS auf Basis der Antworten von Fachpersonal über die zu beurteilende Person.

Risikoberechnung bei Wiederholungstäter*innen

Auf Wired.com fand ich einen interessanter Beitrag zu einer Studie über eine, in den USA, genutzte Software zur Berechnung des Rückfallrisikos von Straftäter*innen. Doe Software wird von Gerichten eingesetzt und Richter*innen nutzen Sie als Informationsquelle, wenn sie Entscheiden ob jemand auf Kaution frei kommen kann, oder eine Strafe zur Bewährung ausgesetzt wird. Die Studie zeigt, dass Laien in etwa genauso gute Einschätzungen liefern wie der Algorithmus.

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Es gibt jetzt ein Plugin, dass einem Einblicke in Daten geben soll, die Firmen wie Camebridge Analytica aus Facebook Profile berechnen. Die Technik basiert auf dem nun schon etwas älteren Arbeiten zu Facebook Likes und „Big Five“ Persönlichkeitsmerkmalen.

Das Plugin gibt es für Chrome und Firefox unter DataSelfie.it.

 

Evaluation von Precobs in Baden-Würtemberg

Viele Bundesländer haben in den vergangenen Jahren Pilotstudien zu Predictive Policing angekündigt, aber bisher hat man nur wenig darüber erfahren. Für Baden-Württemberg, wo PRECOBS getestet wurde, ist jetzt die erste, wissenschaftliche Begleitstudie erschienen, die Einbruchsmuster erkennen und „vorhersagen“ soll.

Dabei zeigt sich, was sich schon in Zürich angedeutet hat: Der Einfluss der Software auf die absoluten Einbruchszahlen ist gering, es funktioniert, wenn überhaupt, nur in Städten und die Datenqualität ist wichtig, produziert aber auch mehr Arbeit.

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Wie es scheint arbeitet man beim Taxi-Dienst Uber weiter an der Optimierung von Dynamic Pricing. Schon seit längerem bestimmen dort Angebot und Nachfrage in Echtzeit über die Preise mit darüber wieviel man für eine Strecke bezahlen muss (bzw. dafür bekommt). Uber will mit „surge pricing“ zu Stoßzeiten mehr von den crowdgesourcten Fahrer_innen auf die Straße locken. Kund_innen müssen höhere Preise bezahlen, wenn auch viele andere unterwegs sind, und die Fahrer_innen werden dann auch besser entlohnt, um ihnen einen Anreiz zu bieten.
Wie es scheint hat sich das Unternehmen, dass für seinen aggresiv-expansiv-kapitalistischen Kurs bekannt ist, noch mehr dem BWL Modell der Gesellschaft verschrieben und verlangt jetzt Preise abhängig davon welches Profil sie jemandem zugewiesen haben.
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Trump vs Microtargeting 2:0

Während des Wahlkampfes in den USA war hier im Blog schon kurz über Microtargeting berichtet worden. Trotz allerlei Microtargeting, Apps und Big Data Analysen lag Cruz hinter Donald Trump. Die Firma, die damals das Microtargeting für die Kampagne von Ted Cruz organisiert hat war Cambridge Analytica. Nachdem Trump, für viele unerwartet, eine Mehrheit im Wahlkollegium erhalten hat, wurde in den amerikanischen Medien viel über Microtargeting gesprochen.

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RADAR und DyRiAS – wie gefährlich sind Gefährder

Nach dem LKW-Anschlag auf einen Weihnachtsmarkt in Berlin wurde viel über präventive Maßnahmen gesprochen, um solche solche Attentate in Zukunft zu verhindern. Insbesondere Personen, die den Sicherheitsbehörden bereits als Gefährder bekannt sind, sollen in Zukunft stärker überwacht werden. Der Gefährder-Begriff ist (absichtlich) unscharf und erlaubt die Überwachung von Personen bei denen man vermutet, dass sie (weitere) Straftaten begehen könnten. Die Ungenauigkeit in der Definition hängt natürlich mit der Ungenauigkeit zusammen, was man für die Zukunft vermuten kann, und ist damit ein perfektes Spielfeld für predictive policing. RADAR heißt die Software, die das dazu BKA in Zukunft einsetzen will.

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(Un)erfüllte Vorhersagen 2016/7

Zum Jahresabschluss eine kleine Rück- und Vorschau, mit Nachrichten die hier im Blog das Jahr über bisher nicht besprochen wurden. Darunter: Steuer-, Kredit- und Social Scoring, Wahlprognosen und Prognoseblasen.

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Predpol unterstützt diskriminierende Polizeiarbeit

Das die predictive policing Software PredPol nicht besonders gut funktioniert wussten wir ja schon. Nun hat die Human Rights Data Analysis Group Predpol unter die Lupe genommen und den Algorithmus exemplarisch auf Drogendelikte und Verhaftungen in Oakland angewendet. Die Ergebnisse sind in einer kurzen Studie veröffentlicht worden und zeigen: Predpol übernimmt die gleichen rassistischen Tendenzen wie die „reguläre“ Polizeiarbeit. Es sagt Drogenkriminalität auch überwiegend in Gegenden mit schwarzer Bevölkerung vorher, dabei zeigen andere Zahlen, dass der Anteil von Drogenkonsumten_innen dort gar keinen besondere Signifikanz hat.

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Nach drei Jahren hat die 70.000 Einwohner_innen Stadt Mipitas in Kalifornien ihren Vertrag mit Predpol aufgelöst. Als Grund wir unter anderem angeführt, dass sich ein Programm in einer Stadt dieser Größe nicht lohne und die internen Prozesse ausreichend genau seien.

„It was our experience that we often did not have sufficient staff to post officers at PredPol-identified locations and still remain responsive to priority calls for service,“ Pangelinan said.

He added his police force discovered that within Milpitas‘ approximately 14 square miles the „existing internal processes of tracking crime and identifying potential areas of exposure were often more accurate than results received from PredPol.“ (Zitiert von govtech.com, 14.07.2016)

Wie auch in anderen Städten war die Anzahl der Straften nach Einführung von Predpol erst rückläufig, dann normalisierten sich die Zahlen aber. Insgesamt rechtfertige der Effekt die Kosten aber nicht.

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