Springers Einwürfe: Von Daten zu Taten

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Springers Einwürfe: Von Daten zu Taten

Lernfähige Algorithmen schätzen bereits die individuelle Disposition für künftige Verbrechen ab. Dabei werden auch Unschuldige vorverurteilt.

von Michael Springer

Wir kennen das aus Krimis: Findet die Polizei am Tatort eine DNA-Spur, durchforstet sie die forensischen Dateien nach einem passenden genetischen Fingerabdruck – doch nur dann mit Erfolg, wenn der Gesuchte schon bei einer früheren Straftat identifiziert wurde. Im Zeitalter von Big Data muss diese Einschränkung nicht mehr gelten. Seit Familienforscher genealogische Datenbanken füttern und Gesundheitsbewusste ihre ererbten Krankheitsrisiken recherchieren, entsteht eine Unmenge nichtforensischer Daten. Darin kann sich die Signatur eines noch unerkannten Täters verbergen. Der polizeiliche Zugriff auf solche Privatdaten ist zwar rechtlich umstritten, findet aber in den USA bereits statt ...

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Quellen

Ram N. et al.: Genealogy databases and the future of criminal investigation. In: Science 360, S. 1078–1079, 2018

Courtland R.: Bias detectives: the researchers striving to make algorithms fair. In: Nature 558, S. 357–360, 2018

FAZ vom 22. Juni 2018

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