#predictivepolicing

[aktionfsa-blog-blog]

Big Brother in Bayern

Verhaltensvorhersagen möglich ...

... aber beliebig fehlerhaft. Die Folgen von "Predictive Policing" sollte man sich stets vor Augen halten, bevor man sie auf die Menschen los lässt. Es kommt zu beliebig vielen "False Positives", also falsch Verdächtigten, die dann unter großen Schwierigkeiten ihre Unschuld beweisen müssen. Wie schwer es ist zu beweisen, dass man irgend etwas nicht getan hat, das wissen die Betroffenen nur zu gut.

Bereits in Hessen und NRW wird eine Software eingesetzt, die nun auch die Polizei in Bayern zu nutzen plant. Es handelt sich um die Analysesoftware "Vera", die wiederum auf Palantirs "Gotham" beruht. Die Junge Welt berichtet nun, dass der bayerische Landesdatenschutzbeauftragte, Thomas Petri, vom Landeskriminalamt fordert, den Testbetrieb der Software der geheimdienstnahen US-Firma Palantir einzustellen.

Data Mining = Rasterahndung

Die Software schaut sich "nur" die allgemein verfügbaren Daten der Menschen an und versucht daraus Muster zu erkennen. Wer war zum Zeitpunkt X wo, wer hat mit wem telefoniert, wer hat ähnliche Ansichten in (a-) sozialen Netzwerken geäußert wie der Verdächtige Y?

Aus der Vielzahl der analysierten Daten lassen sich Persönlichkeits- sowie Bewegungsprofile von Personen erstellen und daraus wieder Schlussfolgerung auf eigentlich private Verhaltensmuster ziehen. Schon vor mehr als 20 Jahren hatte sich das BVerfG mit der Rasterfahndung von Studenten nach den Terroranschlägen vom 11. September beschäftigt und eine Analyse von Daten Unverdächtigen/Unbeteiligten ausgeschlossen. Warum jetzt - ohne äußeren Anlass - dieser erneute Vorstoß? KI machts möglich.

Noch fehlt zumindest in Bayern eine Rechtsgrundlage für solche Software, doch im Koalitionsvertrag wird sie bereits gefordert. Frage: Warum sind die Menschen so blind, solche Parteien wie CSU und Freie Wähler zu wählen?

Mehr dazu bei https://www.jungewelt.de/artikel/469076.big-brother-in-bayern-der-einsatz-solcher-software-ist-gef%C3%A4hrlich.html

Kategorie[21]: Unsere Themen in der Presse Short-Link dieser Seite: a-fsa.de/d/3yY Link zu dieser Seite: https://www.aktion-freiheitstattangst.org/de/articles/8682-20240214-big-brother-in-bayern.html

[maryjohnfinds]

This AI Can Decide If You’re a Criminal — Without Proof | Ai Expert Reviews

Imagine a world where AI knows your next move before you make it — predicting crimes, scanning faces in crowds, and alerting police before a call even comes in. From predictive policing in Los Angeles to real-time surveillance in London, artificial intelligence is transforming law enforcement like never before. But is this the future of safety or the end of privacy? In this video, we dive deep into the rise of AI-powered crime prevention, the jaw-dropping tech behind it, and the dark controversies no one is talking about. Watch till the end to uncover how far is too far when machines become judge, jury, and maybe... executioner.

[angelamappingtrends]

GIS for Urban Safety with Interactive Crime Mapping

Interactive, GIS-powered crime maps deliver essential spatial insights for bolstering urban safety. By displaying crime data in real life, these platforms enable law enforcement and city planners to pinpoint high-risk areas, anticipate emerging trends, and allocate resources more effectively—melding public records with advanced geospatial analysis.

Why Use GIS for Crime Prevention?

GIS streamlines crime analysis by overlaying incident reports with environmental, demographic, and infrastructure layers. Moreover, these scalable solutions support predictive policing, informed patrol deployment, and robust community outreach through location-based crime intelligence.

Uses of GIS in Urban Safety

Hotspot Detection – Reveal clusters of criminal activity, guiding officers to the areas that need attention most.

Predictive Policing – Identify patterns in past incidents to forecast where future offenses may occur.

Public Safety Planning – Inform neighborhood design by integrating crime data into urban development decisions.

Key Applications

Community Awareness: Offer citizens up-to-date crime information via interactive dashboards.

Patrol Optimization: Reconfigure patrol routes according to crime density and urgency metrics.

Traffic Incident Mapping: Enhance road safety by mapping collisions and traffic-related offenses.

Procedure for Crime Mapping with GIS

First, compile crime statistics and geo coordinates from authoritative sources by adding a boundary layer. Next, add CSV/Excel file containing city names and their latitude–longitude pairs. Then, create a “Crime Rate” attribute in the layer’s schema and input the corresponding values for each location. Afterward, switch to the style settings and enable the “Bubble Map” visualization. Adjust classification breaks for clarity and assign a bubble radius of 20 for optimal display. Using tools like MAPOG, merge administrative boundaries and fine-tune symbology for clear overlays. Finally, review the map, publish it to your GIS portal, and share the interactive link with stakeholders.

Use Case: School Zone Safety and Youth Protection

GIS crime mapping is increasingly used to safeguard areas around schools by analyzing incidents involving theft, bullying, or drug-related activity near educational institutions. By combining spatial crime data with student commute routes, pedestrian crossings, and traffic flow, city officials can implement targeted interventions such as increased surveillance, better lighting, and adjusted traffic patterns. This application not only helps create safer school zones but also strengthens policies aimed at protecting young populations in vulnerable urban pockets.

Open-Source GIS Tools in Crime Analysis

Open-source platforms such as MAPOG enable municipalities to develop transparent, shareable crime maps. These tools enhance civic participation, facilitate data sharing, and improve real-life public safety coordination.

Conclusion

By harnessing interactive GIS mapping, cities can revolutionize crime prevention and response. With spatial data and dynamic visualizations, decision-makers gain the insight needed to deploy resources swiftly, engage communities effectively, and ultimately create safer, more resilient urban environments.

[rajk220]

Key Segments Powering Growth in the Public Safety Analytics Market

Market Introduction

The Public Safety Analytics Market is growing, with the demand for responding to heightened public safety concerns and the use of more sophisticated technologies to drive law enforcement and emergency response initiatives. With the advancement of technology, law enforcement departments, border security, security at public transport, and critical infrastructure are adopting data-driven solutions to enhance safety and security. The market is anticipated to expand at a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 14.3% from 2025 to 2031 and reach a significant market value by 2031.

Market Overview

The Public Safety Analytics Market includes solutions and services offering predictive, prescriptive, and descriptive analytics. These solutions are applied in different sectors such as law enforcement, border protection, and critical infrastructure. As machine learning and data analytics technologies are integrated into agencies, they are now in a position to predict crime, detect events, and recognize individuals of interest. All these tools are implemented through cloud and on-premise offerings, with cloud offerings gaining popularity because they are scalable and cost-saving. The market is split along application spaces like pattern identification, event discovery, and observation, providing essential information regarding latest trends and industry dynamics.

Market Growth

Public Safety Analytics Market is growing in size based on various reasons. Increased crime levels and fears over public safety are compelling governments as well as institutions to use better data analytics. Growing data gathering from IoT devices, surveillance cameras, and social media is generating huge volumes of information, fueling the need for actionable insights. In addition, machine learning and AI technologies are enhancing predictive capabilities, enabling authorities to react more proactively and effectively. This trend is increasing the demand for predictive analytics solutions, which enable predicting and preventing crimes before they happen.

Future Trends and Opportunities

The Public Safety Analytics Market future is characterized by a number of promising trends and opportunities. One of the most notable trends is the greater emphasis on community engagement and transparency. As public safety agencies seek to enhance relationships with the communities they serve, they are using analytics to encourage communication and collaboration. By opening up crime data and safety initiatives, agencies can establish trust and win support from local communities.

Another important trend is the use of cloud-based solutions, which provide greater flexibility, scalability, and reduced initial costs. Cloud technology is reshaping the way public safety information is stored and analyzed, allowing agencies to share resources more effectively across geographic regions. In addition, the advent of smart city programs creates new possibilities for public safety analytics to become involved in the management of cities, enabling cities to manage traffic, emergencies, and disaster response more effectively.

Challenges

Despite the encouraging growth, there are Public Safety Analytics Market challenges. One of the main challenges is maintaining data security and privacy. With public safety information becoming more digital, securing sensitive information from cyber attacks is imperative. Also, integrating new-age analytics with existing systems might be complicated, with heavy investments in training, infrastructure, and inter-agency coordination.

Growth Drivers and Key Market Segments

The primary growth drivers of the market are increasing crime rates, improvements in data collection technology, and adoption of machine learning for predictive analysis. Law enforcement agencies are most interested in using data analytics to enhance their activities and distribute resources better. With real-time data analysis, agencies can identify events, recognize patterns, and make better decisions.

Critical segments of the Public Safety Analytics Market are solution and services, predictive, prescriptive, and descriptive analytics, on-premises and cloud deployment, pattern recognition and incident detection applications, and end customers like law enforcement, border authorities, and critical infrastructure.

Conclusion

The Public Safety Analytics Market has the promise to grow profoundly with technological revolutions and the emerging necessity for better, more proactively driven security. While hurdles in terms of data security and integration are present, the market also holds great scope for expansion and innovation. Predictive policing, cloud technology, and integration into smart city ecosystems drive focus on this market, which serves as an indispensable piece of future public safety measures. With more and more agencies across the globe committing investments into such analytics-based solutions, public safety in the years to come will increasingly become smarter, more efficient, and based on data.

[endcriminalgangstalking]

🛑 THE DIGITAL PLANTATION: HOW MODERN SLAVERY HAS BEEN REINVENTED 🛑

🚨 What if I told you slavery never ended? It just evolved. 🚨

The same banks that financed slavery now fund the prison-industrial complex.

The same intelligence agencies that ran COINTELPRO now run predictive policing.

The same military that occupied Afghanistan now arms local police with war machines.

🔻 Electronic monitoring is the new shackles.

🔻 Parole is the new 'freedom papers.'

🔻 Gang-stalking & AI policing are the new overseers.

🛑 Who they target:

✔️ Journalists & Whistleblowers 🗣️

✔️ Veterans & Activists 🏴

✔️ The Poor & Working Class 📉

✔️ Religious & Independent Thinkers 🙏

💡 HOW THEY CONTROL COMMUNITIES:

🔸 AI-driven predictive policing (real-life Minority Report) 🤖

🔸 Fusion centers tracking your every move 📡

🔸 Electronic monitoring replacing prison bars 🚨

🔸 Banking system keeping you enslaved through debt & surveillance 💳

🔸 Gang-stalking networks to isolate & destroy targets 🕵️‍♂️

They don’t need to arrest you if they can make you unemployable.

They don’t need to imprison you if they can make you unbankable.

They don’t need to execute you if they can make you disappear.

🔥 Read the full exposé and discover how the U.S. has turned into a modern-day digital plantation. 🔥

🔗 READ HERE: https://usagsa.substack.com/p/the-digital-plantation?r=1ez7y3

📢 Expose it. Share it. Fight back.

#SurveillanceState #MassIncarceration #AIpolicing #PrisonIndustrialComplex #MilitaryPolice #DigitalSlavery #COINTELPRO #MKUltra #GangStalking #PredictivePolicing #FBIControl #PoliceSurveillance #USAGSA #ExposingCorruption #DystopianReality #SocialCredit #FacialRecognition #BankingTyranny #DeepState #HumanRightsAbuse #PoliceMilitarization

[bestdatasciencecourseindia]

🛡️📊 AI in Action: Transforming Crime Prevention & Public Safety 🚨

🚨 How is Artificial Intelligence Transforming Crime Prevention? 🚨

At Analytics Jobs, we dive deep into the cutting-edge ways AI is revolutionizing how cities and businesses detect and prevent crime. From smart gunfire detection systems to AI-powered security cameras and predictive policing tools, the future of law enforcement is becoming smarter and more data-driven.

💡 In our latest blog, explore:

How AI technologies like ShotSpotter and Hikvision cameras work in real-time crime detection

The role of predictive algorithms like Predpol in preventing future crimes

Ethical challenges and privacy concerns surrounding AI in law enforcement

Real-world impacts and case studies from around the globe

Curious how AI is reshaping public safety and what it means for our communities? Read the full story here: 👉 https://analyticsjobs.in/artificial-intelligence-crime-used-5-ai-detect-crime/

#ArtificialIntelligence #CrimePrevention #MachineLearning #SmartCities #DataScience #AnalyticsJobs #AIForGood #PublicSafety #PredictivePolicing

[sifytech]

Digital Oracle: When AI predicts crime

The pattern recognition power of AI is being harnessed across the world to predict crimes finds Satyen K. Bordoloi as he discovers that despite their potential, these come with inherent risks. Read More. https://www.sify.com/ai-analytics/digital-oracle-when-ai-predicts-crime/

[getquick]

Balancing Joy and Safety: Navigating Violent Crime Concerns During Mardi Gras in New Orleans

Mardi Gras Brings Joy, But Also Worry Over Violent Crime in New Orleans Mardi Gras is a time of celebration and revelry in the city of New Orleans, as people come together to enjoy the parades, music, and food of this unique cultural event. However, as the city prepares for the festivities, there is also growing concern over the levels of violent crime in the city and the impact this could have…

[bricehammack]

#PredictivePolicing #Oregon #Portland #COVID19 #ToiletPaper #PaperTowels #FredMeyer @Fred_Meyer #BriceDailyPhoto https://www.instagram.com/p/B-BMYxpBEg-/?igshid=siy9x8hjmf1k

[picgramwebsite-blog]

Zwischen Big Data und Big Brother Text von Isabel Schneider aus #fluter #Daten L… Zwischen Big Data und Big Brother Text von Isabel Schneider aus #fluter #Daten L... fluter ,Daten ,flutermag ,flutermagazin ,magazine ,makingmagazines ,politischebildung ,takearead ,reading ,instaread ,backstage ,journalismus ,redaktion ,magazin ,journalism ,datarights ,datenschutz ,predictiveanalytics ,predictivepolicing ,bigbrother ,facescan ,facerecognition

[aktionfsa-blog-blog]

BVerfG verhandelt zu Data Mining

Polizeiliches BigData vor dem Aus?

Dürfen Daten von und über Menschen ohne Zweckbindung erfasst und ausgewertet werden?

Das ist die konkrete Frage und Gefahr! Hinzu kommt die Frage, ob die Polizei dazu ausgerechnet eine Spezial-Software, das Programm Gotham des US-amerikanischen Unternehmens Palantir, einsetzen sollte, das auf Knopfdruck komplexe Persönlichkeitsprofile erstellen kann. Das Unternehmen Palantir begann als Start-up mit Kapital des US-Geheimdienstes CIA, was selbst die hessiche FDP als "fragwürdigen Ruf" wertet.

Die Kritik der GFF richtet sich genereller gegen beliebiges Datensammeln. Bijan Moini, Verfahrenskoordinator und Bevollmächtigter der Hamburger Verfassungsbeschwerde sagt: "Verschiedene Daten auch von unbescholtenen Menschen zusammenzuführen, um mit einer Software Verdachtsmomente zu generieren – was nach amerikanischem Science Fiction klingt, ist so nicht mit der Verfassung vereinbar. Umso wichtiger, dass das Bundesverfassungsgericht hier frühzeitig Grenzen zieht.“

Die Rechtsgrundlagen in Hessen und Hamburg lassen völlig unklar, aus welchen Quellen, mit welcher Datenmenge und zu welchem Zweck die Polizei die Befugnis zum Data Mining nutzen darf. Auch die Eingriffsschwelle ist viel zu niedrig, die automatisierte Datenauswertung dürfte nicht zur Vorbeugung minder schwerer Straftaten verwendet werden. Der Eingriff wiegt schwer: Wer einmal in den Fokus einer Datenauswertung gerät, wird schnell zum gläsernen Menschen.

Aktion Freiheit statt Angst weist auch in diesem Zusammenhang wieder einmal auf die "False Positives", also die fiehlerhaft als verdächtig Eingestuften hin. Für diese kehrt sich die Unschuldsvermutung um, denn sie müssen in einem solchen Fall ihre Unschuld beweisen ohne die "Erkenntniswege" der Polizei zu kennen. Markantestes Beispiel für False Positives ist die Speicherung unserer Flugreisedaten, bei der es zu über 99% zu fehlerhaften Verdächtigungen kommt.

Mehr dazu bei https://freiheitsrechte.org/ueber-die-gff/presse/pressemitteilungen-der-gesellschaft-fur-freiheitsrechte/pm-palantir-ankuendigung und https://netzpolitik.org/2022/verfassungsbeschwerden-in-karlsruhe-polizeiliche-big-data-analyse-vor-dem-aus/

Kategorie[21]: Unsere Themen in der Presse Short-Link dieser Seite: a-fsa.de/d/3rN Link zu dieser Seite: https://www.aktion-freiheitstattangst.org/de/articles/8267-20230108-bverfg-verhandelt-zu-data-mining.htm

[infomotion]

Predicitive Policing - Die Zukunft der Strafverfolgung

Können Menschen ohne ein Verbrechen begangen zu haben, verurteilt werden? Einige Gedanken von unserer Werksstudentin Sabina Khan. 

Vorrausschauende Polizeiarbeit, die man aus dem Film „Minority Report“ vielleicht schon kennt, scheint in der heutigen Zeit angekommen zu sein. 

Im Jahr 2006 baute die IBM, die erste Software namens Blue Crush, diese basierte auf dem wissenschaftlichen Statistikprogramm SPSS. Daraufhin entstand aus den Algorithmen die international genutzte Software Predpol, welche bereits bei der Polizei in Santa Cruz mit dem höchsten Einsatz genutzt und erstmals seit 2013, vereinzelt im europäischen Raum, eingesetzt wird. Am 7. Februar 2015 wurde in einem Vorort von Nürnberg, namens Gebersdorf in eines der Einfamilienhäuser eingebrochen. Einer von ungefähr 650 Einbrüchen im Jahr, allein in Nürnberg. Dieser Einbruch jedoch war anders, denn "Precobs" wurde darauf aufmerksam. Nachdem Eintrag ins interne Datensystem, erkannte Precobs darin ein Muster. 

Precobs ist eine Software der bayerischen Polizei, welche Einbrüche untersucht und sie mit früheren Taten vergleicht, somit hat die Polizei die Chance an Ort und Stelle zu sein bevor etwas passiert. Precops ist eine Abkürzung für „Pre Crime Observation System“.  

In Deutschland ist Data Analytics jedoch noch nicht annährend so weit verbreitet wie in den USA. Hierzulande wird die meiste Polizeiarbeit immer noch manuell verarbeitet. Seit Jahren sammelt die Polizei nun Daten, heute können diese schnellstmöglich ausgewertet und zu Recherche Zwecken genutzt werden.  Mit der Methode des Predictive Policing ist es dem System möglich, vorherzusagen wann hat wo welches Verbrechen stattgefunden, sodass die Polizei mit dieser Information die Möglichkeit hat das Muster der Täter oder die Täter selbst zu identifizieren und rechtzeitig am Tatort zu sein, sowie neue Taten zu verhindern. 

Dies ist bereits bei der Kantonspolizei in Zürich zu sehen, welche mit dem System von IBM “Watson” arbeitet. Mitunter eine der Gründe warum man im deutschsprachigen Raum bis heute etwas zurückhaltender dieser Technik gegenüber war, liegt vor allem am Datenschutz. 

Hierzulande greift das Verarbeiten von persönlichen Daten in die Rechte des Menschen ein. Daher versucht man eigene Projekte zu starte, um nicht auf die der Amerikaner zurück zu greifen und so unabhängiger zu bleiben. Dies scheint jedoch nicht das Einzige Problem zu sein, welches diese Technologien mit sich bringen. Eine weitere Frage die sich aufwirft, ist die der Diskriminierung. Die Sorge, dass die Daten, in Bezug auf die Herkunft der Menschen, nicht neutral vom System betrachtet werden könnten. Ältere Kriminalakten, die in das neue System aufgenommen werden, könnten zu Folge haben, dass der Algorithmus durch voreingenommene Fälle von Tätern mit Migrationshintergrund, beeinflusst wird.    Letztendlich lässt sich sagen, dass Predictive Policing der Polizei die Arbeit erleichtern und den Arbeitsaufwand minimieren würde. Genauso aber ist die Bundesrepublik aus gutem Grund vorsichtig mit der Technologie und testet sie bisher nur vereinzelt, da es noch viel Verbesserungsbedarf gibt und wir für uns noch nicht die optimale Lösung gefunden haben.

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