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Predictive Policing: Performative Kriminalitätsprognosen zwischen Undurchsichtigkeit und Granularisierung

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Podrobná bibliografia
Názov: Predictive Policing: Performative Kriminalitätsprognosen zwischen Undurchsichtigkeit und Granularisierung
Autori: Egbert, Simon, Heimstädt, Maximilian
Prispievatelia: Villa, Paula-Irene, Deutsche Gesellschaft für Soziologie (DGS)
Zdroj: Polarisierte Welten: Verhandlungen des 41. Kongresses der Deutschen Gesellschaft für Soziologie 2022 ; Kongress der Deutschen Gesellschaft für Soziologie "Polarisierte Welten" ; 41
Informácie o vydavateľovi: DEU
Rok vydania: 2025
Zbierka: SSOAR - Social Science Open Access Repository
Predmety: Soziologie, Anthropologie, Technik, Technologie, Sociology & anthropology, Technology (Applied sciences), Algorithmische Vorhersage, Granularisierung, Performativität, Vorhersagen, Kriminalsoziologie, Rechtssoziologie, Kriminologie, Technikfolgenabschätzung, Criminal Sociology, Sociology of Law, Technology Assessment, Kriminalität, Polizei, Prognose, Algorithmus, criminality, police, prognosis, algorithm
Popis: In der polizeilichen Arbeit werden algorithmische Prognosen seit einigen Jahren im Rahmen von Predictive Policing angewendet. Es handelt sich dabei vor allem um Kriminalitätsprognosen, die raumzeitliche Vorhersagen von Wohnungseinbruchdiebstählen tätigen sollen. Diese sind, so argumentieren wir in unserem Beitrag, mit performativen Effekten, im Sinne von self-destructing prophecies, verbunden. Dabei werden bisweilen komplexe machine learning-Algorithmen genutzt, die auch für die Anwender:innen selbst undurchsichtig sein können. Mit ihnen geht nicht zuletzt eine Granularisierung Präventionsziele polizeilicher Arbeit einher.
Druh dokumentu: book part
article in journal/newspaper
conference object
Jazyk: unknown
Relation: https://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/98934; https://publikationen.soziologie.de/index.php/kongressband_2022/article/view/1584/1790; https://doi.org/10.21241/ssoar.98934
DOI: 10.21241/ssoar.98934
Dostupnosť: https://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/98934
https://publikationen.soziologie.de/index.php/kongressband_2022/article/view/1584/1790
https://doi.org/10.21241/ssoar.98934
Rights: Creative Commons - Namensnennung, Nicht-kommerz. 4.0 ; Creative Commons - Attribution-NonCommercial 4.0
Prístupové číslo: edsbas.39116B87
Databáza: BASE
Popis
Abstrakt:In der polizeilichen Arbeit werden algorithmische Prognosen seit einigen Jahren im Rahmen von Predictive Policing angewendet. Es handelt sich dabei vor allem um Kriminalitätsprognosen, die raumzeitliche Vorhersagen von Wohnungseinbruchdiebstählen tätigen sollen. Diese sind, so argumentieren wir in unserem Beitrag, mit performativen Effekten, im Sinne von self-destructing prophecies, verbunden. Dabei werden bisweilen komplexe machine learning-Algorithmen genutzt, die auch für die Anwender:innen selbst undurchsichtig sein können. Mit ihnen geht nicht zuletzt eine Granularisierung Präventionsziele polizeilicher Arbeit einher.
DOI:10.21241/ssoar.98934