Simulation zeigt: Predictive Policing in Baltimore ist komplexer als gedacht

In den letzten Jahren stehen Predictive‑Policing‑Systeme, wie sie in Los Angeles und Baltimore eingesetzt werden, im Fokus der Kritik, weil sie angeblich rassistische Vorurteile verstärken. Ein neues, umfassendes Simulationsstudium untersucht diese Vorwürfe genauer und liefert überraschende Erkenntnisse.

Die Forscher haben ein detailliertes Simulationsmodell für Baltimore entwickelt, das die Fairness und Genauigkeit verschiedener Polizeikonzepte miteinander vergleicht. Dabei wurden sowohl die weit verbreitete Predictive‑Policing‑Methode als auch die klassische Hot‑Spots‑Policing-Strategie analysiert.

Die Ergebnisse zeigen, dass beide Ansätze durch Feedback‑Loops anfällig für Verzerrungen sind. Predictive Policing ist zwar im Kurzzeitbereich fairer und genauer als Hot‑Spots, doch es verstärkt die Vorurteile schneller, was langfristig zu einer Verschlechterung führen kann. Interessanterweise tendiert die Verzerrung in Baltimore eher zu einer Überpolicing‑Situation in weißen Nachbarschaften – ein Ergebnis, das bisher in anderen Studien nicht beobachtet wurde.

Das Vorgehen des Papers liefert eine neue Methodik zur stadt‑spezifischen Bewertung von Predictive‑Policing‑Systemen. Durch Simulationen lassen sich nicht nur aktuelle Ungleichheiten aufdecken, sondern auch langfristige Tendenzen erkennen – ein wichtiger Schritt, um gerechtere Polizeipraktiken zu entwickeln.