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Datenanalyse bei der Polizei

Big Data – Little Crime

| Autor / Redakteur: Johannes Buchberger & Christian Schieb* / Susanne Ehneß

Spezielle IT-Kenntnisse sind für die Nutzung von Analysetools keine Voraussetzung mehr
Spezielle IT-Kenntnisse sind für die Nutzung von Analysetools keine Voraussetzung mehr (© Karl-Heinz H - stock.adobe.com)

Die Digitalisierung mag für Polizisten und Strafverfolger nicht auf Anhieb als „Freund und Helfer“ gelten. Sie sorgt für ungewohnte Strukturen und Abläufe – und sie treibt das Datenvolumen massiv in die Höhe. Was sich auf den ersten Blick komplex ­gestaltet, kann die Polizeiarbeit heute stark vereinfachen. Sofern Strafverfolger die Chance nutzen, mit modernen Technologien zu digitalen Fährtenlesern zu werden.

Die Menge an digitalen Daten nimmt heute rasant zu: Bei Hausdurchsuchungen werden nicht mehr Akten, sondern Festplatten, Laptops, Standgeräte und NAS zu Ermittlungszwecken überführt – das entspricht in der Regel bis zu zehn Terabyte an Daten. Richtig strukturiert und analysiert legen diese Daten Polize- und Strafverfolgungsbehörden wertvolle ­Informationen offen und haben das Potenzial, die Ermittlungs­arbeit um ein Vielfaches zu beschleunigen.

Doch obwohl Data-Analytics-­Lösungen heute zunehmend alltagstauglich werden und auch ­ohne ausgeprägtes IT-Know-how zum Einsatz kommen können, bleibt das Potenzial von intelligenter ­Datenanalyse in der Polizeiarbeit noch weitestgehend ungenutzt. Die Schweiz geht hier schon heute mit gutem Beispiel voran.

Big Data Analytics

Behörden haftet gerade in der Diskussion um digitale Themen ein eher verstaubtes Image an – geht man nach der öffentlichen Meinung, zählt Fortschrittlichkeit nicht unbedingt zu den Stärken von Polizei- und Justizbehörden. Dabei sind sich die meisten der Notwendigkeit einer digitalen ­„Generalüberholung“ durchaus bewusst. So beschäftigen sich Polizei und Strafverfolgungsbehörden wie Staatsanwaltschaften heute schon intensiv mit dem Thema Data Analytics und vergleichen unterschiedliche Anbieter am Markt.

Führt die intelligente Analyse von Daten tatsächlich zu schnelleren und besseren Ermittlungsergebnissen, die vor Gericht zu einer höheren Verurteilungsquote führen? Bei welchen Use Cases ist mit welchem Mehrwert zu rechnen? Viele Polizeiorganisationen führen heute schon Proof-Of-Concepts durch, um die Anwendung von Big Data Analytics zu testen und Anwendungsfälle abzustecken. Produktiv umgesetzt haben intelligente Datenanalyse bisher aber nur die wenigsten in Deutschland. Die meisten Polizeiorganisationen strukturieren und analysieren ­Daten noch immer manuell, was oft viel Zeit in Anspruch nimmt und keine unterschiedlichen Blickwinkel etwa vonseiten der Staatsanwaltschaft zulässt.

Intelligente Datenanalyse

Das mag einerseits damit zusammenhängen, dass Data-Analytics-Lösungen schlichtweg erst seit ­kurzem auch für polizeiliche Fachkräfte mit wenig IT-Know-how ­zugänglich und alltagstauglich ­gemacht wurden. Zum anderen hindert noch immer die allgemeine Auffassung, dass IT-Systeme und Daten erst vereinheitlicht und standardisiert werden müssen – oder Gesetze zum länderübergreifenden Datenaustausch erst noch gelockert werden müssen – viele Polizeiorganisationen und Ermittlungsbehörden an der tatsächlichen Umsetzung. Zwar gilt nach wie vor, dass das volle Potenzial von Big Data Analytics erst ausgeschöpft werden kann, wenn die größtmögliche Menge an (qualitativen) Daten eingebunden werden kann – Qualität ist hier also klar an Quantität gebunden.

Wenn es aber um die reinen Grundlagen von Datenanalyse geht, ist heute schon jede Polizeistation mithilfe intelligenter Tools in der Lage, diese für die eigene Ermittlungsarbeit zu nutzen und dadurch Zeit und Kosten zu sparen. Egal, wie und wo Daten heute abliegen – entscheidend ist, dass sie auf ein großes Speichermedium zusammengeführt werden, an dem Data-Analytics-Software ansetzt und die vorliegenden Daten automatisch strukturiert und analysiert.

Bei der Verbrechensbekämpfung ist Zeit ein extrem kritischer Faktor. Polizei und Strafverfolgung sollten deshalb heute schon damit beginnen, die Mittel zu nutzen, die ihnen zur Verfügung stehen. Je ­früher die Polizei mit intelligenter Datenanalyse zu Erkenntnissen ­gelangt, desto weniger Zeit bleibt einem Straftäter, sich abzusetzen oder Spuren zu verwischen.

IBM Watson im Einsatz

Wie die Ermittlungsarbeit in Zukunft aussehen wird, macht die Kantonspolizei Zürich heute schon erfolgreich vor. Seit anderthalb Jahren setzt sie bei der Analyse digitaler Daten auf IBM Watson – ein intelligentes Datenanalyse-Programm, das on-premises installiert wird und Daten auf der Grundlage von Annotatoren eine Struktur verleiht. Annotatoren sind Komponenten, die – basierend auf einer Standardsoftware – Domänenwissen abbilden. Das können etwa Schlüsselbegrifflichkeiten sein, um Daten in Kommunikationsverläufen in Relation zueinander zu setzen und zu reihen.

Im übertragenen Sinn funktioniert IBM Watson wie der Motor eines Autos – die Annotatoren bilden das Getriebe, die die Kraft des ­Motors in Leistung übersetzen. Mit ihnen lässt sich die Intelligenz der Engine in fachspezifische Erkenntnisse und Strukturen übertragen.

Der Nutzung des IBM Watson ­müssen gerade einmal zwei Schritte vorausgehen: Daten müssen ­forensisch sichergestellt und anschließend auf ein großes Speichermedium kopiert werden. Wie ein Detektiv mit einer Lupe können Polizisten mit dieser Technologie anschließend die automatisch vorstrukturierten Informationen genauer ansehen, die zur Aufklärung eines bestimmten Falls von Bedeutung sind.

Datenanbindung

Mit IBM Watson analysiert die Kantonspolizei Zürich nicht nur Datenbestände, die bei Hausdurchsuchungen gesammelt wurden. ­Anbindbar sind neben Text- und Bilddaten, Office-Informationen, ­Meta-Daten und PDF-Informationen auch Open-Source-Intelligence-Daten aus dem Internet. Dabei findet eine Verknüpfung mit sozialen Netzwerken statt, um die dort ablaufenden Kommunikationsprozesse in die Analyse mit einzubinden.

Der Kantonspolizei kommt dabei mitunter die Mehrsprachigkeit von IBM Watson zugute. IBM Watson kennt die Grammatik von 19 Sprachen und kann deshalb Wörter und Satzteile bestimmen. Dadurch werden in allen Sprachen Häufigkeiten und Relationen aufgezeigt. Sind Ermittler zum Beispiel interessiert an Dokumenten, die in einem bestimmten Zeitraum erstellt wurden, kann sie IBM Watson unabhängig von der Schreibweise des Datums oder der Sprache herausfiltern – dasselbe gilt für Begrifflichkeiten in diesen Dokumenten. Auch lassen sich Zusammenhänge zwischen Daten wie Personen- oder Unternehmensnamen und anonymisierten eMail-Adressen herstellen.

Polizisten können Ermittlungs­hypothesen mit IBM Watson nicht nur schneller aufstellen, sondern im besten Fall auch direkt schon verifizieren – oder ausgehend von den Ergebnissen der ­ersten Analyse eine neue, spezifizierte durchführen.

Johannes Buchberger
Johannes Buchberger (© Unisys)

Ausblick

Wie das Beispiel der Kantonspolizei Zürich zeigt, braucht es nicht viel für die erfolgreiche Nutzung von intelligenter Datenanalyse. Analytics-Plattformen sind heute so benutzerfreundlich gestaltet, dass IT-Kenntnisse zwar von Vorteil, aber kein Muss mehr sind – und Polizisten nicht gleichzeitig auch als Data Scientists ausgebildet werden müssen. Für die all­tägliche Nutzung einer Analyse-Lösung wie IBM Watson reichen wenige Tage Einarbeitungsphase meist schon aus. Bei der Implementierung der Lösung wie der Abbildung der Annotatoren empfiehlt es sich dagegen, IT-Experten zu Rate zu ziehen.

Entscheidet sich eine Polizeiorganisation oder Strafverfolgungsbehörde für den Einsatz von intelligenter Datenanalyse, sollte sie vorab eine konkrete Antwort auf die Frage finden: Welche Use Cases sollen abgebildet werden? Dabei hilft oftmals schon ein Blick darauf, wie andere Behörden aus dem öffentlichen Sektor Data Analytics bereits umgesetzt haben – die Kantonspolizei Zürich kann hier als Paradebeispiel dienen.

Christian Schieb
Christian Schieb (© Unisys)

*Die Autoren: Johannes Buchberger, Director Public Sector Austria and Germany & Christian Schieb, SME Analytics eJustice and Safety, Unisys.

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