Rezension: Pre-Crime

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Heute mal eine Rezension anderer Art. Simon Egbert hat sich den Film ‚Pre-Crime‘  angeschaut und sich dazu seine Gedanken gemacht und eine sehr informative, aber vor allem informatierte Rezension geschrieben.

Pre-Crime, Buch & Regie: Monika Hielscher & Matthias Heeder, (2017); 87 Minuten; Rise and Shine Cinema, (seit 05. April 2018 als DVD erhältlich; auch als Stream).

von Simon Egbert, Hamburg.

Um es gleich vorwegzunehmen: Trotz löblicher Zielsetzung sowie allerlei interessanter Einblicke und Denkanstöße geht in dem Film einiges durcheinander. Dies bezieht sich einerseits auf die sehr unterschiedlichen Predictive Policing-Systeme, die im Film behandelt werden (PRECOBS, PredPol, HunchLab), sowie anderen Überwachungstechnologien – wie z. B. intelligenter Videoüberwachung und Gesichtserkennungssoftware (beides wird zudem durch die eingebauten filmischen Elemente, wie die Darstellung von Informationen zu den InterviewpartnerInnen im Stile intelligenter Videoüberwachung bzw. facial recognition-Verfahren über-akzentuiert). Ohnehin werden in dem Film zu viele Themen unterschiedslos und unsystematisch miteinander verbunden, wie Predictive Policing, (staatliche) Überwachung, Datenschutz/Privatsphäre, smart homes, Internet der Dinge, minority policing, Daten-Ökonomie (Facebook, Google usw.), citizen scoring (wie in China), Flüchtlingspolitik etc. pp.. Durch diese mangelnde Differenziertheit werden bei den ZuschauerInnen Missverständnisse provoziert, was gegenwärtige Verfahren des Predictive Policing tatsächlich an Daten nutzen (können) und wie prognosebasierte Polizeiarbeit – gerade in Deutschland – gegenwärtig tatsächlich aussieht. Natürlich ist es technisch gesehen relativ problemlos möglich – wie es Yvonne Hofstetter in einer Szene (über-)pointiert vermerkt –, dass in Zukunft auch im Predictive Policing mit personenbezogenen Daten, z. B. per Videokameras inkl. Gesichtserkennung gearbeitet wird (siehe den Pilotversuch der Bundespolizei und der Deutschen Bahn in Berlin), aber das ist nicht gegenwärtiger State of the Art der Anwendung von polizeilicher Prognosesoftware. Im Gegenteil: Es werden im deutschsprachigen Raum hauptsächlich Varianten zur Prognose von Wohnungseinbruchdiebstahl genutzt, die allesamt im Wesentlichen auf Rational-Choice-inspirierte Kriminalitätstheorien rekurrieren und raumbezogen operieren, also Risikoräume vorhersagen und dabei bei der Prognoseerstellung gänzlich ohne personenbezogene Daten arbeiten. Die Implementierung personenbezogener Prognoseverfahren – die mit RADAR-iTE vom BKA durchaus auch in Deutschland schon Realität ist, welches aber kein Datenanalysetool wie z. B. PRECOBS darstellt – ist hier aber schwieriger durchzusetzen als z. B. in den USA, da der Sicherheitsdiskurs dort deutlich anders funktioniert bzw. der Datenschutz dort eine deutlich untergeordnetere Rolle spielt. In Deutschland gibt es eine mächtige Datenschutz-Lobby, die durchaus in der Lage ist, hemmungslosen Sicherheitsfantasien von VertreterInnen staatlicher Sicherheitsbehörden diskursmächtig Paroli zu bieten. Deshalb sind solche personenbezogenen (und andere) Erweiterungen von Predictive Policing in Deutschland kein Selbstläufer und entsprechend vor dem jeweiligen Landeshintergrund differenziert zu behandeln. Nicht zuletzt seit den Anschlägen von 9/11 ist in den USA die Einführung von Technologien, die (minimale) Sicherheitgewinne versprechen, quasi widerstandslos umzusetzen, weshalb dortige Realitäten nicht bruchlos als Zukunftsfolie für deutsche Verhältnisse herangezogen werden können. Zudem muss betont werden, dass die ‚Strategic Subject List‘ der Polizei Chicago auch in den USA eine Ausnahme bildet und nicht repräsentativ für die dortige Predictive Policing-Anwendung ist. Kurzum: Es hat insgesamt dem Informationsgehalt des Films nicht gutgetan, Prädiktionstechnologien in unterschiedlichen Ländern parallel zu behandeln.

Ein weiterer Kritikpunkt: Die Geschichten im Film werden tendenziell von der denkbar schlimmsten (Zukunfts-)Perspektive aus erzählt, weshalb kein realistisches Bild von Predictive Policing – auch auf die USA bezogen – vermittelt wird. In Teilen neigt der Film in der Folge zu (Über?)Dramatisierungen. Dies schadet wiederum der mit dem Film intendierten Debatte um die freilich mannigfaltig vorhandene Risiken von Big Data-Technologien im Bereich der Strafverfolgung und Strafrechtspflege, da sie sich vor allem auf antizipierte und nicht gegenwärtige Probleme von Predictive Policing konzentriert. Dazu passt, dass zwar die Nutzung von PRECOBS in München auf der Straße, also das konkrete Polizieren der prognostizierten Risikoräume, gezeigt wird, dabei aber nicht kritisch reflektiert wird, was das räumliche Risikolabel für das Verhalten der PolizistInnen in ebendiesen Gebieten an (negativen) Folgen zeitigen kann – indem sie beispielsweise offensiver kontrollieren und verstärkt die ‚üblichen Verdächtigen‘ kontrollieren, also Racial Profiling betreiben. In Bezug auf diese Szene ist ferner zu konstatieren, dass der Film mit notwendigen Kontextinformationen spart. Denn es bleibt undurchsichtig, in welchem konkreten Zusammenhang die Kontrolle gefilmt wurde, z. B. ob die kontrollierte Person instruiert war. Dies gilt ebenfalls für den Präventions-Besuch der Chicagoer Polizei bei Robert McDaniel, der als Mitglied der Strategic Subject List porträtiert wird und den Aufhänger des Films bildet. Bei seiner ‚Gefährderansprache‘ wird nicht deutlich, ob es sich bei den BesucherInnen um Schauspieler oder Abgesandte der real beteiligten Institutionen handelt. Dies überrascht, nicht zuletzt vor dem Hintergrund des dokumentarischen Kontext des Films, in negativer Weise. Konvergent dazu ist die Tatsache, dass zu der Auswahl der interviewten Personen – sofern sie nicht als FunktionsträgerInnen mit institutioneller Anbindung angesprochen werden – kaum Kontext-Angaben gegeben werden und überdies deren Aussagen nicht durch das Referieren anderen Quellen überprüft bzw. bestätigt werden. Die Stellungnahmen des Kriminalreporters aus Chicago, Jeremy Gorner, beispielsweise sind kaum zu evaluieren und demnach ad hoc nicht ob ihrer Richtigkeit einzuschätzen. Es ist für die ZuschauerInnen ferner nicht ersichtlich, warum gerade dieser Gesprächspartner einen zuverlässigen und/oder kompetenten empirischen Einblick über Predictive Policing-Maßnahmen zu vermitteln im Stande ist. Die Schilderungen wiederum des britischen (Nicht?)Gangmitglieds ‚Smurfz‘ sind teilweise schlicht nicht glaubhaft. Sechs Jahre Gefängnis für eine Songzeile? Auch in Großbritannien herrscht Rechtsstaatlichkeit, jedenfalls sind mir anderweitige Informationen nicht zu Ohren gekommen; die von ihm geschilderte Vorgehensweise seitens der britischen Polizei bzw. Justiz ist nur schwer vorstellbar und wird obendrein durch das Filmteam nicht überprüft.

Die Anmerkungen des Juraprofessors Andrew Ferguson indes sind sehr aufschlussreich – dessen Monografie ‚The Rise of Big Data Policing‘ ist im Übrigen im vergangenen Oktober erschienen und stellt die bis dato einzige Beschäftigung mit Predictive Policing in Buchlänge dar. Gerade in Bezug auf die von ihm konstatierte zunehmende „Datenkonvergenz“ zwischen staatlichen Behörden und privatwirtschaftlichen Unternehmen – wie z. B. Google oder Apple – und die dahinterstehenden ökonomischen Rationalitäten sind seine Ausführungen überaus instruktiv. Dies gilt ebenfalls für die von ihm aufgeworfene Problematik, warum es per definitionem mit Exaktheitsproblemen verbunden ist, wenn man die Massendaten von z. B. Google auf einzelne Wohnobjekte oder Personen zentriert, da erstere nicht perfekt sein müssten und dies auf Einzelfälle bezogen aber erhebliche Probleme bereiten könne (wenn die Polizei beispielsweise zu einem Haus bzw. deren BesitzerInnen falsche, weil auf Grund von Umzug veraltete Risikowerte vorliegen hat). Die juristischen Problematiken, die mit prognostischem Wissen per se in straf- und polizeirechtlichen Kontexten einhergehen, die von Ferguson am Ende angedeutet werden, hätten dabei aber intensiver besprochen werden können.

Auch die Einlassungen des (Technik-)Soziologen Bilel Benbouzid sind überaus spannend, z. B. hinsichtlich der Verschiebung polizeilicher Tätigkeit von reaktiven zu proaktiven, primär präventiv motivierten Formen. Auch seine Erläuterungen zum seismologischen Ursprungskontext des Algorithmus von PredPol sind aufschlussreich, wobei ein paar seiner Argumente nur in spezifischen prognostischen Anwendungsformen Gültigkeit haben. So beispielsweise in Bezug auf die These, dass die prognostische Datenbasis der Polizeien stets verzerrt sei und daraus sicherheitsbezogene Ungleichbehandlung der BürgerInnen entspringen würden, da die PolizistInnen auf Grund der Prognosen immer in die gleichen (Risiko-)Gegenden führen und eben nur dort für Sicherheit sorgten. Beim Wohnungseinbruchdiebstahl aber – der gegenwärtig im deutschsprachigen Raum im Fokus von polizeilicher Prognosesoftware steht und auch weltweit die dominante Anwendungsform ist – trifft das so nicht zu, da die Anzeigequote überdurchschnittlich hoch ist, da nur per Anzeige auch der Versicherungsschutz greift. Dies gilt natürlich auch für benachteiligte Personen, die entsprechend ebenfalls Besuch von der Polizei bekommen und deren Wohngebiet somit – in der Argumentationslogik Benbouzids – ebenfalls zum Schutzraum werden kann. Zudem unterschlägt dieses Argument, dass gerade in sozial schwachen Gegenden ohnehin starke Polizeipräsenz herrscht, insbesondere in denjenigen Gebieten, die polizeilicherseits als ‚Hot-Spots‘ definiert werden (ob damit von den betreffenden BewohnerInnen konkrete Sicherheitsgewinne verbunden werden, kann ohnehin bestritten werden).

Der Film gewährt auch interessante empirische Einblick. Beispielsweise durch die Aussagen von Mark Johnson, dem (mittlerweile) ehemaligen Chef der Kriminalitätsanalysestelle der Polizei Kent, die das System PredPol mitentwickelt hat. Dieser stellt anschaulich dar, was die Attraktivität eines Prognosesystems für Polizeien darstellt (Komplexitätsreduktion, Rationalisierung der Streifenallokation, Zeitvorteile) und zeigt auf diese Weise zudem, wie ähnlich das System PredPol zum hiesigen Marktführer PRECOBS ist – ein Umstand, der im Film indes nicht thematisiert wird (es wird gar suggeriert, das PredPol und PRECOBS unterschiedlich theoretisch – routine activity approach vs. near-nepeat-victimisation – fundiert sind, was aber nicht der Fall ist). Auch die Ausführungen von Günter Okon, Chef der Kriminalitätsanalysestelle des Bayerischen Landeskriminalamts sind lehrreich, da er den Grundansatz von PRECOBS und des near-repeat-Ansatzes verständlich darlegt. Neu war für mich ferner die Gang-Datenbank ‚Matrix‘ in London, sowie das System ‚Beware‘, welches in Fresno benutzt wird und neben dem vernetzten Zugriff auf zahlreiche Datenquellen auch die Durchsuchung von social media-Inhalten ermöglicht. Auch die detaillierte Darstellung der Funktionsweise der vergleichsweise avancierten Predictive Policing-Technologie ‚HunchLab‘ ist erhellend, insbesondere die algorithmisch vorgeschlagenen Strategievorschläge und Relevanzberechnungen, die sehr stark in die jeweiligen Polizeipraktiken eingreifen, sind bemerkenswert. Der Film einhält also durchaus wichtige und neue Erkenntnisse und ist somit in der Tat ein wichtiger Impuls zur gesellschaftliche Thematisierung von Predictive Policing und der Nutzung von Techniken der Datenanalyse in den Kontexten von Strafverfolgung und Strafrechtspflege.

Alles in allem krankt der Film aber vor allem daran, dass er keine (reine) Dokumentation ist, sondern irgendwas zwischen Dokumentation und Spielfilm, auf jeden Fall mit zahlreichen Fiction-Anteilen versehen. Gerade in diesem Zusammenhang empfinde ich die Thematisierung des Spiels ‚Watch Dogs‘ als verzerrend und unverständlich. Warum ein futuristisches, überdies sehr überspitztes Beispiel nehmen, wenn es so viele reale Exempel gibt? In diesem Kontext ist auch der Untertitel des Films („Willkommen in deinem Minority Report“) kritisch zu sehen, da er falsche Assoziationen provoziert, indem eine prognostische Präzision gemäß der ‚Precogs‘ aus der Kurzgeschichte Philipp K. Dicks bzw. der deutlich bekannteren Verfilmung ebendieser von Steven Spielberg aus dem Jahre 2002 suggeriert wird, die wenig mit der gegenwärtigen – und zukünftigen! – Realität von predictive analytics bzw. Predictive Policing zu tun hat.

Der Film will eine gesellschaftliche Debatte initiieren; das ist ein ehrbares Motiv. Man sollte sich aber die Frage stellen, ob diese Debatte nicht umso nachhaltiger gewesen wäre, je mehr sie sich der Film auf die Gegenwart bezöge. Die aktuellen – freilich vergleichsweise unspektakuläreren – Formen des Predictive Policing, wie z.B. mit der Near-Repeat-These per PRECOBS (z. B. in Bayern und Zürich), werden nur untergeordnet behandelt und damit die bereits gegenwärtigen Probleme aktueller Formen des Predictive Policing – wie z. B. die offensivere Kontrolltätigkeit in Risikogebieten – nicht ausreichend thematisiert. Zudem wäre eine differenziertere und ausgewogenere, weniger von Worst-Case-Szenarien geleitete Darstellung von Predictive Policing wünschenswert und eine konkretere Fokussierung des Filmthemas sachdienlich gewesen, da schlicht zu viele Themen und Problemherde auf einmal verhandelt werden.

Simon Egbert, Hamburg

 

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