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    Online Resource
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    [Place of publication not identified] :Nomos Verlagsgesellschaft mbH and Co. KG :
    UID:
    kobvindex_HPB1261318575
    Format: 1 online resource.
    ISBN: 9783748903482 , 3748903480
    Series Statement: Schriften zur Kriminologie ; v.19
    Note: Cover -- Kapitel I. Grundlagen des personenbezogenen Predictive Policing -- A. Einführung -- B. Gang der Untersuchung -- C. Terminologie und Abgrenzung -- I. Arten des Predictive Policing -- 1. Personenbezogen und ortsbezogen -- 2. Gefahrverdacht bestätigend und Gefahrverdacht erzeugend -- II. Abgrenzung zum Einsatz von Algorithmen im Strafverfahren, Strafvollzug und Ermittlungsverfahren -- D. Forschungszuschnitt -- 1. Aktualität -- 2. Transformatives Potenzial -- 3. Forschungslücke -- E. Technologischer Hintergrund -- I. Traditionelle statistische Verfahren , 1. Zusammenstellen der Fallbasis -- 2. Festlegung der Zielvariablen -- 3. Festlegung der prädiktiven Inputvariablen -- 4. Ableitung eines prädiktiven Modells -- 5. Risikoübersetzung und -kommunikation -- a) Prozentsatz -- b) Kriminalitätswahrscheinlichkeit im Vergleich zur Durchschnittsbevölkerung -- c) Basisrate -- d) Fehlerrate -- e) Cut-Off -- 6. Anwendung auf den Einzelfall -- a) Personenkreis der Beurteilten -- b) Personenkreis der Beurteilenden -- II. Algorithmengestützte Verfahren -- 1. Regelbasierte algorithmengestützte Entscheidungssysteme , 2. Fallbasierte algorithmengestützte Entscheidungssysteme -- a) Unterschiede: Zusammenstellen des Trainingsdatensatzes (Schritt 1) -- b) Unterschiede: Festlegung der Zielvariablen (Schritt 2) -- c) Unterschiede: Festlegung prädiktiver Inputvariablen (Schritt 3) -- d) Unterschiede: Ableitung eines prädiktiven Modells (Schritt 4) -- e) Unterschiede: Risikoübersetzung und -kommunikation (Schritt 5) -- f) Unterschiede: Anwendung auf den Einzelfall (Schritt 6) -- aa) Personenkreis der Beurteilten -- bb) Personenkreis der Beurteilenden -- (1) Von Prognose-Experten zu Prognose-Laien , (2) Automation Bias -- III. Fazit zu technologischem Hintergrund -- F. Bestandsaufnahme: gegenwärtiger Einsatz -- I. USA und Großbritannien -- 1. Beware -- 2. HART (Harm Assessment Risk Tool) -- 3. Strategic Subject List -- 4. Zusammenfassung -- II. Deutschsprachiger Raum -- 1. RADAR-iTE (Regelbasierte Analyse potenziell destruktiver Täter zur Einschätzung des akuten Risikos -- islamistischer Terrorismus) -- a) Entwicklung -- b) Anwendung -- aa) Personenkreis der Beurteilenden -- bb) Personenkreis der Beurteilten -- cc) Intransparenz -- 2. Palantir Gotham -- hessenDATA , 3. DyRiAS (Dynamisches Risiko-Analyse-System) -- a) Entwicklung -- b) Anwendung -- aa) Personenkreis der Beurteilenden -- bb) Personenkreis der Beurteilten -- 4. Fluggastdatenmusterabgleich -- 5. Zusammenfassung -- G. Tatsächliche Grenzen -- I. Keine Gesamtbetrachtung -- Big Data heißt nicht All Data -- II. Keine Kausalität -- III. Keine Neutralität -- 1. Datenauswahlprozesse -- a) Mangelnde Datenqualität -- b) Dunkelfeld in den Statistiken -- c) Keine Repräsentativität der Stichprobe -- d) Perpetuierung gesellschaftlicher Diskriminierung -- e) Zwischenfazit und Lösungsmöglichkeiten
    Additional Edition: Print version: Sommerer, Lucia Personenbezogenes Predictive Policing : Kriminalwissenschaftliche Untersuchung über die Automatisierung der Kriminalprognose Baden-Baden : Nomos Verlagsgesellschaft,c2020 ISBN 9783848762330
    Language: Undetermined
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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