Predictive Policing
| dc.contributor.author | Povalej, Roman | |
| dc.contributor.author | Volkmann, Dirk | |
| dc.date.accessioned | 2021-03-01T13:29:57Z | |
| dc.date.available | 2021-03-01T13:29:57Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | Mit zunehmender Digitalisierung extendieren insbesondere die qualitativen und quantitativen Kriterien der polizeilichen Arbeit. Mathematische Algorithmen, wie Predictive Policing, halten immer mehr Einzug. Retrospektiv werden dabei eine effektivere und effizientere Ausdifferenzierung der Risikogebiete realisiert. Bei der prädiktiven Prognose werden mittels mathematischer Algorithmen Wahrscheinlichkeiten zur Ausweisung relevanter Risikogebiete bestimmt, die in Deutschland überwiegend raumbezogene, aber auch personenbezogene Verfahren implizieren. Im Rahmen einer Diskussion, z. T. am Beispiel des Phänomens Wohnungseinbruchdiebstähle, nähern wir uns inhaltlich dem Themenkomplex. Die Effizienz der fallspezifischen Datenanalyse implementiert die Registrierung immenser Datenmengen, die insbesondere durch die Qualität aber auch Quantität der relevanten Informationen eminent geprägt wird. | de |
| dc.identifier.doi | 10.1007/s00287-021-01332-4 | |
| dc.identifier.pissn | 1432-122X | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.1007/s00287-021-01332-4 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/35570 | |
| dc.publisher | Springer | |
| dc.relation.ispartof | Informatik Spektrum: Vol. 44, No. 1 | |
| dc.relation.ispartofseries | Informatik Spektrum | |
| dc.title | Predictive Policing | de |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| gi.citation.endPage | 61 | |
| gi.citation.startPage | 57 |