Stochastik Mit Mathematik Verbrechen vorhersagen

Ulm / Christoph Mayer 17.07.2018

Wer Mathematiker für Theoretiker hält, hat seine Rechnung ohne die Stochastik gemacht. Die Teildisziplin der Mathematik steht sozusagen mitten im Leben. Das Wort stammt aus dem Griechischen und bedeutet „Kunst des Vermutens“, wobei: Mit Wahrsagerei hat Stochastik nichts zu tun. Sie beschäftigt sich mit Naturereignissen, Wetter- und Klimavorhersagen oder auch Finanzrisiken, indem sie berechnet, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein bestimmtes Phänomen eintreten wird – vom Tsunami bis zum Sterberisiko eines Versicherungsnehmers. Mathematiker nennen das „Modellierung“.

Prof. Evgeny Spodarev hat schon so einiges modelliert. Der Direktor des Instituts für Stochastik an der Uni Ulm macht keinen Hehl daraus, dass ihn bestimmte Fragestellungen besonders reizen – speziell naturwissenschaftliche, aber auch gesellschaftliche. Und schon ist man bei Predictive Policing, der Berechnung der Wahrscheinlichkeit von Straftaten. Gemeinsam mit dem bayerischen Landeskriminalamt stemmte Spodarev unlängst ein entsprechendes Projekt, bei dem es darum ging, Antworten auf die Frage zu finden, wo im Freistaat kriminalistische Problemzonen sind und wie die Polizei darauf reagieren kann. „Mathematik kann keine Verbrechen vorhersagen, aber sie kann die Analysen der Polizei unterstützen“, sagt Spodarev, der gleichwohl vor übertriebenen Erwartungen warnt.

Tauglich sei Predictive Policing ohnehin nur für Massendelikte wie Einbruch und Diebstahl,  „denn für unsere  Analysen brauchen wir große Datenbestände“. Der in einer Region alle 25 Jahre vorkommende Kindsmord ist ein Ausnahmefall und somit unberechenbar. „Wenn es um Einzeltäter geht, sind Psychologen gefragt, nicht Mathematiker.“

Scheu vor der Sonne

In die Analysen flossen sämtliche Polizeidatensätze  der vorangegangenen acht Jahre aus allen bayerischen Direktionen ein. Eine vollständige Bestandsaufnahme, was wann und wo passiert ist. Zudem brauchte es weitere Daten von Kommunen und Ämtern: Wie sieht die Sozialstruktur in einem bestimmten Viertel aus? Wie verhält es sich mit Arbeitslosenquote, Einkommensverteilung, Ausländeranteil? Auch Klima- und Wetterdaten waren wichtig, „denn Einbrecher fürchten die Sonne“. Legt man alle Daten übereinander, kommt eine Art „Kriminalitätslandkarte“ (oder wahlweise auch Stadtkarte) heraus, die genau anzeigt, wo die jeweiligen Einbruchs- respektive Diebstahlhochburgen liegen.

Stellt sich die Frage: Braucht man dazu Wissenschaft? Reichen nicht gesunder Menschenverstand und Berufserfahrung? Schließlich weiß jeder, dass ein Handtaschendiebstahl in einer innerstädtischen Fußgängerzone  signifikant häufiger vorkommt als im gediegenen Vorortwohngebiet. „Das war auch  die Vermutung vieler Polizeibeamter“, sagt Spodarev. „Aber mit dem gesunden Menschenverstand allein kann man nicht alles sehen.“ Mithilfe von Predictive Policing sei das jeweilige Kriminalitätsrisiko genauer bezifferbar. Daran könne sich die Polizei dann orientieren, etwa was Einsatzstärken und taktisches Vorgehen betreffe. Deshalb sind die Ergebnisse der Studien auch nicht öffentlich, sondern nur der Polizei zugänglich.

Während es sich in Bayern nur um ein Pilotprojekt handelte, das in die täglichen Polizeiarbeit bis dato nicht eingeflossen ist, habe Predictive Policing in den USA einen deutlich höheren Stellenwert, sagt Spodarev. Dort sei entsprechende Software bereits im Einsatz. Mehr noch: Ständig werden dem System Daten zugeführt und so tagesaktuelle Hotspots ermittelt. Dazu brauche man aber auch viel mehr Echtzeitdaten – auch soziologische wie etwa aktuelle Flüchtlingszahlen. Zum Orwell’schen Überwachungsstaat ist es da nur noch ein kleiner Schritt, das räumt der Mathematiker ein.

Andererseits sei die Struktur der Kriminalität in Deutschland und in den USA nicht vergleichbar. Stichwort Waffenbesitz. „Die Schwere der Delikte, ihre Verbreitung sowie Häufigkeit sind in den Vereinigten Staaten völlig andere.“ In den USA habe  Predictive Policing angeblich zu einer Senkung der Kriminalitätsrate um fast 30 Prozent geführt. In kriminalistisch eher beschaulichen Bayern, so schätzt Spodarev,  wären höchstens 5 Prozent drin. Ob das den Aufwand lohne, vermag der Wissenschaftler nicht zu beurteilen. Denn klar ist auch: Eine Ausstattung der Polizei mit entsprechender Software und Technik würde viel Geld kosten. „Wenn die Kriminalität in Deutschland rasant ansteigen würde, dann wären wohl alle Mittel recht“, glaubt er.

 Kriminalität kennt Spodarev übrigens nicht nur aus der Theorie. 2006 war es, als er und ein Kollege auf einem Kongress für Statistik in Rio de Janeiro überfallen wurden. Der Räuber nahm ihm die Kamera und dem Kollegen die Brieftasche mit den Kreditkarten weg – wie sich später herausstellte, war er mit einer Spielzeugpistole und einem echten Messer bewaffnet. Gleich drei brasilianische Zeitungen widmeten dem Vorfall tags drauf einen Artikel. „Selbst in einer Kriminalitätshochburg wie Rio kommt es selten vor, dass ausländische Kongressteilnehmer mit einer Waffe überfallen werden“, sagt Spodarev. Sprich: Selbst der versierteste Stochastiker hätte damit nicht gerechnet.

Von Sibirien nach Schwaben

Zur Person Evgeny Spodarev (43) stammt aus Nowosibirsk in Sibirien. Mathematik studiert  hat er an der Lomonossov-Universität in Moskau. Nach seiner Promotion an der Universität Jena und einer Post-Doc-Phase in Ulm wurde er 2004 Juniorprofessor an der Universität Ulm. 2007 nahm er dann einen Ruf auf eine Professur für angewandte Statistik an der Uni Ulm an, nachdem er zwei Rufe anderer Universitäten abgelehnt hatte. Spodarev ist mit einer Russin verheiratet und hat zwei Kinder –  das dritte ist im Anmarsch.

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