Smart Policing und Massendatenanalyse

Vertreter aus Polizei- und Justizbehörden diskutieren Potenziale von Künstlicher Intelligenz und Big Data Analytics für die Strafverfolgung. (Foto: Kami Phuc, cc by 2.0, flickr.com)

Digital gestützte Ermittlungsarbeit wird für die Strafverfolgungsbehörden in Deutschland, Österreich und der Schweiz immer wichtiger. In einer internationalen Klausur der Cyber-Akademie in Würzburg kamen Polizisten der drei Nachbarländer zum Meinungsaustausch zusammen, um sich im Bereich der Digitalen Kriminalistik besser miteinander zu vernetzen.

Ein zentrales Thema war die Auswertung von komplexen Massendaten zur Beschleunigung digitaler Polizeiarbeit. So wurden Systeme zur Analyse von Kommunikationsverläufen und Beziehungen in Sozialen Netzwerken diskutiert. Geforscht wird zum Beispiel an Werkzeugen, mit denen Nachrichten automatisiert semantisch analysiert werden können. Während dies für hochsprachliche Texte schon lange gut gelingt, stellt eine Auswertung von Kurznachrichten oder Social Media-Postings, die oft verkürzt, umgangssprachlich und stark kontextabhängig formuliert sind, Algorithmen vor große Herausforderungen.

Ermittlungen im Datendschungel

Hier wurden Lösungen vorgestellt, die Kommunikationsschnipsel nicht nur thematisch verorten können, sondern sogar Stimmungen der Autoren einordnen können. So soll ein Monitoring von Diskussionsverläufen in öffentlichen Foren mit Tausenden Beiträgen ermöglicht werden, dass Aufschluss über Dynamiken in Bezug auf relevante Themen und über Gruppierungen und Netzwerke geben soll. Ein Abgleich von Trend- und Stimmungsverläufen mit festgestellten Straftaten, könnte dabei helfen, zukünftig Gefahrenpotenziale im Zusammenhang mit Risikospielen oder anderen Großveranstaltungen frühzeitig einschätzen und polizeiliche Maßnahmen entsprechend anpassen zu können.

Digitale Spurensuche

Ein weiteres Anwendungsszenario war eine IT-gestützte Plattform, auf der z. B. nach einem terroristischen Akt digitale Spuren in Form von Fotos, Videos oder Texten aus verschiedenen Quellen zentral verwaltet, intelligent geordnet und verknüpft werden können. Langfristig sollen solche Systeme auch mit Technologien zur automatisierten Objekt- und Gesichts- sowie Spracherkennung ergänzt werden können.