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Das in den USA bereits weit verbreitete Predictive Policing, die vorhersagende
Polizeiarbeit, entwickelt sich seit zwei bis drei Jahren auch auf dem deutschen
Sicherheitsmarkt sehr dynamisch. Unter Nutzung und Weiterentwicklung von
Geographischen Informationssystemen sowie raumbasierter Algorithmen und
Modellierungen werden für beliebige Orte die Auftrittswahrscheinlichkeiten von
Straftaten ermittelt. In der Praxis erhält damit die Polizei ortsbezogene Hinweise
für die strategische Planung ihrer Einsätze. Für die Humangeographie und die
Geoinformatik ist Predictive Policing also ein äußerst interessantes Beobachtungsund
Betätigungsfeld, das in diesem Beitrag unter die Lupe genommen werden soll.
Dabei wird es weniger um die GIS-technischen und mathematisch-statistischen
Hintergründe des Predictive Policing gehen. Vielmehr sollen einige Gedanken
geäußert werden, weshalb sich dieses Instrument auf dem Sicherheitsmarkt etablieren
konnte und über welche Potenziale und Grenzen des Predictive Policing
von Vertreter(inne)n aus Politik, Polizei, Kriminalsoziologie und Geographie diskutiert
wird.
Bürgerpartizipation
(2017)
Die Systematik der Umwelt
(2017)
Diagnostik und Therapie von Lese-Rechtschreibschwierigkeiten in der integrativen Lerntherapie
(2017)
Lehrerbildung in Deutschland
(2017)
Alles auf (Studien)anfang!
(2017)
Im Jahr 1836 traf der US-amerikanische Geistliche und Sammler historischer Dokumente William B. Sprague (1795–1876) während seines zweiten Europabesuches auch mit Alexander von Humboldt in Berlin zusammen. Im Verlaufe des Gespräches zeigte sich Humboldt mit den politischen Entwicklungen in den Vereinigten Staaten bestens vertraut. Er kritisierte das Sklavensystem, räumte aber auch ein, dass er viele Aspekte der amerikanischen Demokratie bewunderte.
Statistics Canada, Canada’s national statistics agency, offers a suite of spatial
files for mapping and analysis of its various population data products. The following
article showcases possibilities and shortfalls of the existing spatial files
for mapping population data, and provides an overview of the structure of the
available boundary files from the regional to the dissemination block level. Due
to Canada’s highly dispersed population, mapping its distribution and density can
be challenging. Common mapping techniques such as the choropleth method are
suitable only for mapping spatially high resolution data such as data at the dissemination
area level. To allow for mapping of population data at less detailed levels
such as census divisions or provinces, Statistics Canada has created a so-called
ecumene boundary file which outlines the inhabited area of Canada and can be
used to more accurately visualize Canada’s population distribution and density.
Laudatio
(2017)